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为研究车路协同系统对驾驶员跟驰行为和视觉特性的影响,基于驾驶模拟器搭建高速公路场景和车路协同环境,针对常规状态和意外事件这2种情况,采集跟驰过程中的驾驶行为数据和驾驶员眼动数据,对比分析了有HMI和无HMI这2种情况下的车头间距、车头时距、加速踏板深度、平均制动次数及驾驶员在每个区域的注视时长和扫视频率等行为变量.分析结果表明,常规状态的跟驰过程中,设置HMI车辆的车头间距和车头时距分别增大12.91%和23.70%,加速踏板使用幅度及制动踏板平均使用次数分别降低7.55%和10.14%,设置HMI可使驾驶员注视车辆前方区域的时长减少,在HMI区域的注视时长占总时长的6.18%,而扫视频率没有明显变化;在意外事件的跟驰过程中,HMI的预警对速度和车头时距产生显著性影响,使方向盘转角和加速度方差变化幅度减小,且在保证安全距离的前提下,通过不停地扫视以获取换道时机. 相似文献
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汽车座舱内的人机交互智能系统一定程度决定了用户的智能体验,对人机交互进行测试研究,形成一套完整的人机交互测试评价方法,可以指导人机交互的设计开发,实现人机交互的迭代和优化。汽车座舱内功能日益增加,给用户带来更丰富的体验,然而功能相同,人机交互不同,给用户带来的驾驶体验却大相径庭。基于典型使用场景,从客观角度,分析不同车型相同场景下车机系统的响应、驾驶员眼部活动和驾驶员手部活动的差异,进一步量化评价参数,形成评价指标,同时根据五感和五觉,设计主观评价表对人机交互进行测评。测评结果表明,该方法具备可操作性和合理性,能从客观和主观角度全面评估人机交互的优劣。 相似文献
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为了分析驾驶风格对不同跟驰场景下跟驰行为的影响,利用高逼真度驾驶模拟器设计晴天、雾天两种天气状况和自由流、拥挤流、阻塞流三种交通流状态组合的六类典型跟驰场景。以跟驰过程中的最大加速度、最大油门踏板受力、最大油门踏板受力速度作为指标,通过K-means聚类识别方法,对六类典型跟驰场景下不同驾驶风格的驾驶员进行聚类识别,并以跟车间距、车头时距为风险指标评价不同驾驶风格的驾驶员在六类典型跟驰场景下的跟驰风险。结果表明:六类典型跟驰场景下,不同驾驶风格驾驶员的跟驰行为存在明显差异;激进型驾驶风格驾驶员倾向保持更小的跟车间距和车头时距,跟驰过程中的碰撞风险更高;晴天和自由流场景下不同驾驶风格驾驶员跟驰行为差异性更加显著。 相似文献
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基于生理信号的多任务下驾驶员认知负荷的评定 总被引:2,自引:0,他引:2
为探索驾驶员精神状态与生理信号之间的关系,建立基于生理信号的认知负荷评价方法,在驾驶模拟器中设置了驾驶任务和语音交互任务这一典型的双任务模拟驾驶工况,记录实验过程中驾驶员的主观评分及心电、皮电和呼吸等生理信号,并运用统计方法分析生理参数在整个实验过程中的动态变化规律。结果表明,相对于单一驾驶任务,双任务工况下驾驶员感受的主观压力随着任务难度的增加而上升;心率变异性功率谱密度、皮电水平和呼吸频率等生理指标与驾驶员的认知状态具有较强的关联性,因而可以有效区分不同认知负荷的两种状态。 相似文献
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自动驾驶车辆在实际道路上行驶之前的测试阶段是一个至关重要的环节。一个低成本、高效率以及高精度测量的自动驾驶车辆的测试方式,对于自动驾驶车辆的开发具有重要意义。将驾驶模拟器运用到研究自动驾驶车辆测试已是近年来的一个研究热点。基于虚拟驾驶场景的自动驾驶车辆的检测,通过组合虚拟驾驶场景的背景车辆、行人、交通灯、建筑、指示标牌等元素,研究将驾驶模拟器与虚拟驾驶场景的联合应用来测试自动驾驶车辆。设计了典型的交通场景,通过自动驾驶车辆和背景车辆的实时交互,研究自动驾驶车辆的各项性能指标。研究结果表明:该驾驶模拟器可以高度拟合人类驾驶体验,驾驶员通过驾驶模拟器控制背景车辆能够很好的模拟现实中的驾驶行为,对自动驾驶车辆的仿真测试起到了促进作用。 相似文献
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开发型驾驶模拟器体感模拟算法及其评价 总被引:7,自引:0,他引:7
运用开发型汽车驾驶模拟器,可在模拟的汽车驾驶环境中,研究人-车-环境闭环系统特性,从而研制出高主动安全性汽车,驾驶员的视觉,听觉,触觉及体感是模拟器的四大模拟要素,直接影响模拟器逼真度,本文提出一种驾驶员体感模拟滤波算法,并建立驾驶员体感评价模型,仿真计算的结果表明,该算法既可充分发挥体感模拟系统硬件的模拟能力,并获得满意的体感模拟逼真度,又可为研制汽车驾驶模拟器需体感模拟软件的逼真度评价提供一种行之有效的方法。 相似文献
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介绍了我国交通事故、驾驶员安全教育现状和驾驶模拟器用于驾驶员安全教育的条件;提出了驾驶模拟器用于驾驶员安全教育的虚拟道路交通视景系统的组成及设计方法;分析了用于驾驶员安全教育的虚拟道路交通视景特征及驾驶模拟器用于安全教育的可行性. 相似文献
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目前市面上的乘用车大多具备一个以上的驾驶模式供选择,有些车型甚至可以提供车主自定义的驾驶模式,从而满足驾驶员不同场景下的驾驶需求。由于主机厂对驾驶模式的定义具有一定使用场景针对性,可能出现当前选定驾驶模式不适合驾驶员的驾驶风格,或者当驾驶场景发生改变时,当前选定的驾驶模式无法及时满足驾驶员期望的情况。文章介绍一种驾驶模式识别策略,通过对CAN总线相关信号实时监控,掌握驾驶员输入,如加速、制动及转向等动作;以及车辆的动态表现,如车速、纵向加速度及侧向加速度等参数,并利用建立的模型,对车辆当前的行驶交通环境,驾驶员的驾驶风格以及驾驶员的意图进行综合判断,从而实时为驾驶员智能切换更合适的驾驶模式。该策略可满足驾驶员意图与驾驶模式相互匹配,从而提升用户的驾驶主观体验。 相似文献
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驾驶员的记忆影响视觉搜索及路径规划等驾驶行为,进而影响道路通行效率与交通安全.为了描述重复驾驶条件下驾驶员记忆变化的特征,设计模拟驾驶实验,研究同一场景下重复驾驶对驾驶员记忆的累积刺激.通过场景记忆量表衡量驾驶员的记忆程度,分析了驾驶员记忆增长与重复驾驶次数的动态变化关系,分别采用单分子式、修正Weibull方程及Richards方程建立累积刺激作用下驾驶员记忆增长模型,并以误差平方和、均方根误差和调整 R2为评价指标对模型精度进行对比分析.结果表明,3种模型均能对驾驶员记忆增长特性进行描述,其中 Richards模型精度最高,其平均调整R2为0.9884.Richards模型揭示了记忆的同化与异化作用的本质,更适合建立重复驾驶条件下驾驶员对场景的记忆增长模型. 相似文献