模拟驾驶环境下驾驶人分心状态判别

为了探寻驾驶人分心判别方法,构建了驾驶人分心状态判别模型。首先设计分心模拟驾驶试验,采集正常驾驶和发送语音信息过程中的驾驶绩效特征和驾驶人眼动特征数据,建立驾驶人分心状态判别指标备选集;其次,采用基因选择算法对备选指标进行筛选,得到29个备选指标的重要度排序;然后,依次选取重要度较高的部分指标作为BP神经网络的输入指标,利用遗传算法（GA）全局搜索的性能优化BP神经网络的初始权值和阈值,将优化后的GA-BP神经网络作为弱分类器,再将多个弱分类器组合成Adaboost强分类器,建立基于Adaboost-GA-BP组合算法的驾驶人分心状态判别模型;最后,利用模拟驾驶器试验平台采集的数据计算不同判别指标数量下模型的性能,从而确定最优判别指标,并对模型进行验证和评价。结果表明：模型最优判别指标为重要度排序中前14个指标;模型能够准确识别驾驶人分心状态,判别精度为95.09%;与BP神经网络算法、GA-BP神经网络算法和Adaboost-BP神经网络算法相比,Adaboost-GA-BP组合算法在准确率、精准率、召回率、F₁值和ROC曲线等模型性能方面均最优。建立的模型能够有效判别驾驶人分心状态,可为驾驶人分心预警系统和分心控制策略提供依据。     

基于驾驶人分心影响程度的驾驶分心任务评级

为了进行驾驶分心任务评级,以选择反应判断检测和处置判断检测为试验平台,分析分心任务对驾驶人的影响.对13名被试驾驶人施加分心任务,包括视线遮挡、交谈、回忆、数学计算及部分任务的组合,并将各种分心状态下的反应时间及操作错误次数与无分心任务时进行对比.研究表明,在无驾驶操作的情况下,视线偏离1 s和交谈所产生的分心对驾驶人反应时间和操作准确度影响的差异不显著;认知分心任务比视觉分心任务产生更高的精神负荷;视觉分心与认知分心形成的复合分心任务对驾驶人的反应时间和操作准确度影响最大;基于对驾驶人的影响程度,可将常见分心试验任务大致划分为5个等级,依次为:无分心,视觉分心1 s/交谈,回忆,视觉分心3 s/计算,复合分心.     

驾驶人在手机通话行为中的认知分心图像识别研究

在手机通话（MPC）行为中,驾驶人极易陷入认知分心（DCD）状态,对此提出了一种基于头-眼行为特性的DCD图像识别方法。为适应自然驾驶中的波动光照和复杂背景,首先建立基于YCbCr色彩空间的在线肤色模型,提取待检肤色区域的PCA-HOG特征并建立支持向量机分类器来识别MPC手势;与此同时,采用多尺度局部模极大值方法检测嘴部显著边缘,并通过边缘活跃度来识别驾驶人说话行为,综合MPC手势和说话行为建立MPC行为的判别逻辑。最后,以5 s为时间窗口获取驾驶人的眼球活跃度、眨眼指数、头部横摆和俯仰运动活跃度,采用D-S证据理论建立融合头-眼行为特性的DCD识别方法。试验结果表明：融合手势和说话行为图像检测的MPC识别率为92.8%;对于不佩戴眼镜的驾驶人,眼球活跃度是DCD识别率最高的单一指标,“眼球活跃度-头部横摆活跃度-头部俯仰活跃度”融合证据的DCD识别率最高,为86.2%;对于佩戴眼镜的驾驶人,“头部横摆活跃度-头部俯仰活跃度”融合证据的DCD识别率最高,为83.2%;算法对熟练驾驶人的DCD识别率略高于非熟练驾驶人。     

分心对驾驶人交通冲突反应时间的影响

为了研究分心对交通冲突状态下驾驶人反应时间的影响,采用驾驶模拟器构建城市道路交通环境下2种典型冲突形态:侧向行人冲突和纵向追尾冲突,设计认知、视觉以及发短信(认知+视觉复合分心)3种分心任务,在不同行驶车速、跟车时距、前车减速度等紧迫度条件下,采集30名驾驶人应对交通冲突的制动反应时间,分别采用重复测量一般线性模型及线性混合模型进行统计分析。研究结果表明:认知分心使驾驶人应对侧向行人冲突的制动反应时间增加0.09s,但未观察到其对纵向追尾冲突反应时间的显著性影响;视觉分心与发短信都会延缓驾驶人应对侧向行人(分别增加0.31s和0.27s)以及纵向追尾冲突(分别增加0.47s和0.38s)的制动反应时间;此外,在纵向追尾冲突中,随着冲突紧迫度提高(前车减速度增大、车头时距减小以及自车速度增大),驾驶人制动反应时间显著减小。表明驾驶分心延长了驾驶人应对交通冲突的反应时间,容易导致事故的发生,具体而言,认知分心主要延长驾驶人应对侧向冲突的反应时间,涉及视觉的分心同时延长驾驶人应对侧向及纵向冲突的反应时间;视觉分心对驾驶人反应时间的延长显著性高于认知分心,说明视觉分心对行车安全影响更大。     

驾驶分心行为驾驶人的多重对应分析

对536名驾驶人的人口统计学特征(包括年龄、性别、受教育程度、职业和家庭月收入)以及基本的驾驶情况(驾龄、车型、周均驾驶里程、驾驶能力)进行调查.使用多重对应分析的方法对其中报告在驾驶行为中存在驾驶分心的363名驾驶人的年龄、性别、职业、驾龄、周均驾驶里程和驾驶能力等特征进行了分析.结果显示,男性、非固定职业、驾龄在3～5 a在同一方向出现聚集; 18～35岁与驾龄在3 a以内、周均驾驶里程为中途(50～400 km)与固定职业也存在一定的关联性.同时,不同性别、不同驾驶能力认知的驾驶人分布出现差异,相对而言,女性驾驶人可能更多地受到驾驶能力认知的影响.     

分心对驾驶人交通冲突反应时间的影响(双语出版)

为了研究分心对交通冲突状态下驾驶人反应时间的影响,采用驾驶模拟器构建城市道路交通环境下2种典型冲突形态：侧向行人冲突和纵向追尾冲突,设计认知、视觉以及发短信（认知+视觉复合分心）3种分心任务,在不同行驶车速、跟车时距、前车减速度等紧迫度条件下,采集30名驾驶人应对交通冲突的制动反应时间,分别采用重复测量一般线性模型及线性混合模型进行统计分析。研究结果表明：认知分心使驾驶人应对侧向行人冲突的制动反应时间增加0.09 s,但未观察到其对纵向追尾冲突反应时间的显著性影响;视觉分心与发短信都会延缓驾驶人应对侧向行人（分别增加0.31 s和0.27 s）以及纵向追尾冲突（分别增加0.47 s和0.38 s）的制动反应时间;此外,在纵向追尾冲突中,随着冲突紧迫度提高（前车减速度增大、车头时距减小以及自车速度增大）,驾驶人制动反应时间显著减小。表明驾驶分心延长了驾驶人应对交通冲突的反应时间,容易导致事故的发生,具体而言,认知分心主要延长驾驶人应对侧向冲突的反应时间,涉及视觉的分心同时延长驾驶人应对侧向及纵向冲突的反应时间;视觉分心对驾驶人反应时间的延长显著性高于认知分心,说明视觉分心对行车安全影响更大。     

驾驶分心检测方法综述

道路交通事故已经成为世界人民非自然死亡的主要原因,有学者认为90％的交通事故与驾驶员自身因素关联,而其中又有超过50％与驾驶分心相关.为了对驾驶员分心进行识别以及为下一步的分心预警干预提供结果判断,文章介绍了常见的驾驶分心检测与识别方法,包括人脸识别方法,眼睛瞳孔位置识别以及基于驾驶员生理信号(EEG)的分心监测方法....     

驾驶人应激反应能力评估方法

为评估和改善驾驶人应激反应能力,提升行车安全,为职业驾驶人的筛选提供理论依据,分析了驾驶人应激响应行为,创新性地提出了评估驾驶人应激操作行为的操作得分指标,并以制动减速安全距离模型为理论依据,结合驾驶人操作行为数据和车辆运动数据建立了驾驶人应激反应能力评估算法,将驾驶人的应激反应能力分成4个等级.为验证评估算法的可行性,借助应激处置绩效得分,以驾驶模拟器为平台,培训驾驶人应激反应能力,通过对被试的操作得分与应激处置绩效进行回归分析发现,操作得分与应激处置绩效具有显著的线性关系,且驾驶人制动反应时间符合以往学者的研究结论,由此验证了评估算法的可行性和有效性.     

分心驾驶事故场景研究

为在车辆主动安全系统开发测试中提供具有危险性的典型分心驾驶场景,基于375例分心驾驶事故深度调查案例,确定了包括道路环境、参与方速度和运动状态3个方面的场景参数,对比分析国家统计数据与样本各事故类型间的特征,分别提取出关键特征参数,利用二阶聚类分析方法得到不同事故类型的11类分心驾驶事故典型场景,并结合关键特征参数进一步提炼得到4类核心测试场景。     

汽车紧急状态处理经验谈（下）

◆制动失灵怎么办 当制动系统出现问题时．汽车仪表板上的制动报警灯闪亮，这时应立即减速将车开到路旁．检查并排除故障，或与站联系维修，待问题解决后再继续行驶。现代汽车制动系统多为双通道式，因而刹车灯亮后。可能只有一个制动通道出现问题．此时制动系统还没有完全失灵。制动时，要在制动踏板上多踏几脚。可在较长的制动距离内将车刹住。     

风险情境下老年驾驶人行为特性研究

为研究风险情境下老年驾驶人与中青年驾驶人行为特性的差异,并确定老年驾驶人的眼动、心理生理、驾驶操作及风险感知等各类行为特性的衰退情况;选取19位老年驾驶人和19位中青年驾驶人作为试验对象,应用眼动仪、生理仪及驾驶模拟平台开展驾驶模拟试验;采集5种风险场景下2组驾驶人的眼动、心理、生理、操作行为与车辆运行数据;对比分析2...     

智能网联背景下驾驶人信息认知地图构建方法

为提升网联环境下车载信息的传递效率,提出了一种驾驶人信息认知地图构建方法。在驾驶人交通场景信息认知中引入认知地图概念,通过对20名驾驶人进行面对面访谈,获取视距内、外(超空间距离)交通场景语义描述,采用要素频率统计法确定驾驶人信息认知地图要素,设计概念图形完成可视化映射。构建轻量化深度学习MobileNet V2模型,实现驾驶人信息认知地图认知要素标签自动生成,并分别基于SE(Squeeze-and-Excitation Module)、CBAM(Convolutional Block Attention Module)、CA(Coordinate Attention Module)注意力模块对模型进行改进,通过Opencv算法实现可视化认知地图的自动生成。开展20名驾驶人的实车试验,获取12 000组交通场景认知集作为测试数据,通过人工标注的方法获取认知要素标签。结果表明：驾驶人信息认知地图具有道路类型、车道数、自身车道、目标类型、方向、距离、危险程度7个认知要素;MobileNet V2、MobileNet V2-SE、MobileNet V2-CBAM和MobileNet V2-...     

城市道路拥堵状态下驾驶人心率特性研究

为了量化交通拥堵对驾驶人生理和心理特性的影响,选取驾驶人的心率均值为指标,在大量实测数据基础上研究交通拥堵程度对驾驶人心率特性的影响,并构建心率均值和压力系数间的关系模型。研究表明,交通拥堵对驾驶人的心率特性影响显著,3种回归模型拟合优度的确定系数都达到了0.6以上,且二次多项式的回归效果最好。     

场景风险引导下驾驶人应激反应能力研究

为研究先进驾驶辅助系统下驾驶人面对交通场景中突发事件的应激反应能力,利用自主开发的应激反应能力测试软件,通过设置场景风险提示来模拟先进驾驶辅助系统的引导作用.选取操作准确率、反应时间和额外反应次数为测试指标,测试不同信息引导方式下驾驶人的应激反应能力.运用认知评价理论调查被试对测试软件和试验的主观感受.结果表明,视觉、听觉和视听觉引导均能有效提升驾驶人的应激反应能力,缩短应激反应时间;视觉和视听觉引导比听觉引导效果更好;有信息引导的驾驶人额外反应次数较少;驾驶人应激反应能力能够通过训练和心理激励获得提升.     

驾驶人状态适应式疲劳预警方法的研究

为设计针对驾驶人不同疲劳状态的预警方案,本文建立了包括察觉性、理解性和接受性的评价体系,系统研究了听觉、视觉和触觉3种预警方式对处于不同疲劳状态的驾驶人的预警效果。研究结果表明,各种预警方式对处于不同疲劳状态下的驾驶人具有不同的预警效果。听觉方式较适合于轻微疲劳状态,而触觉方式则更适合于非常疲劳状态。据此最终提出了一种适应于驾驶人不同疲劳状态的复合预警方案。     

驾驶人考试考场规划设计方法分析

目前我国驾驶人考试需求快速增长,对驾驶人考试考场建设与管理提出了更高的要求,需要从定性分析、粗略评估需求的阶段向定量、系统规划的层次发展。本文通过分析驾驶人考试考场规划设计方法,明确考试需求分析、考场布局规划、考场内部设计、考场运行管理等规划设计思路,为驾驶人考试考场规划和建设、驾驶人考试工作水平提升提供理论和技术支撑。     

驾驶人安全意识提升方法与实现

研究表明,缺少安全驾驶意识的驾驶人在行车过程中易发生交通事故,并逐渐成为导致交通事故的主要原因之一。文中首先对安全驾驶意识的内涵进行了描述,并根据内容的不同进行了分类。举例介绍了基于动画和视频形式的安全意识提升方法的设计过程,具体实现流程以及实现效果;提出了基于汽车驾驶模拟平台的安全意识提升技术,将危险交通情景分为纵向和横向两大类,分别举例介绍了具体的实现过程和触发条件算法。     

雾环境下高速公路驾驶人跟驰行为研究

雾环境下驾驶人行车与正常天气相比,在低能见度下视觉参照物较少,驾驶人更倾向于跟驰行驶。为研究雾环境下高速公路驾驶人跟驰行为,以真实雾环境下实车试验方式,选择多条高速公路作为试验路段,以Smart Eye眼动仪获取车辆在雾环境下高速公路驾驶人视觉参数,包含驾驶人注视区域、注视角度、注视持续时间、瞳孔直径、扫视速度以及扫视幅度等,以归一化方法对驾驶人注视重心进行分析,研究不同能见度下驾驶人的跟驰需求,并通过对雾环境下上述视觉参数进行规律总结。对雾环境下驾驶人跟驰特性进行统计及分类,将跟驰行为划分为主动、半主动、半被动以及全被动跟驰;通过分析雾区低能见度下驾驶人跟驰行驶条件,引入多维偏好理论及后悔理论,进行驾驶人跟驰决策模型构建,并基于差分法对模型进行参数标定及验证。研究结果表明：驾驶人在1次跟驰动态过程中,正常车道保持时驾驶人扫视速度较低,而当处于车道调整时,驾驶人扫视速度存在较大波动,且平均扫视速度较高,低能见度下驾驶人注视点转移速度27.0 （°）·s^-1明显低于晴好天气的52.0 （°）·s^-1;驾驶人在跟驰过程中,能见度对驾驶人跟驰时的视觉特征有显著影响,通过跟驰模型构建可为后续雾环境下车辆跟驰前后车距及车速预测提供理论支撑。     

长大隧道光环境下驾驶人信息感知表征方法研究现状和进展

随着我国交通隧道数量的增多、种类的丰富,隧道运营安全、节能和舒适之间的矛盾日益凸显。为解决上述矛盾,其关键就在于明晰隧道运营光环境与驾驶人的关系。基于此,在国内外研究的基础上,将隧道动态光环境信息感知表征方法归纳为视觉辨识能力、视觉功效、视觉负荷、视错觉4类,并阐述其定义、表征模型、评价指标等研究现状。通过对比,厘清目前国内外对隧道动态光环境信息感知表征方法研究的不足,并从驾驶人注视行为和考虑“光生物效应”2个方面论述隧道动态光环境信息感知表征方法的研究进展。最后,指出在未来的公路隧道动态光环境表征方法研究中,应注重物理量与生物量的结合,并进一步考虑生物量变化对驾驶人信息感知的影响。     

基于驾驶人瞳孔直径的追尾冲突辨识方法研究

以提高交通冲突辨识与驾驶人认知一致性为目的,以驾驶人心理负荷对瞳孔直径变化的影响为理论基础,以追尾冲突下瞳孔直径在时序上的变化为研究对象,使用傅里叶变换在频谱层面对数据进行逐点扫描并完成模板瞳孔直径数据曲线和全程瞳孔直径数据曲线的匹配,最终提取出与模板数据对应时间车辆运行状态相似度较高的时段,辨识结果相对人工同步录像辨识结果的准确率为71.4％.证明了基于驾驶人瞳孔直径的追尾冲突辨识方法的可行性和有效性,为提高交通冲突辨识与驾驶人认知的一致性提供了崭新而有效的方法.