连续驾驶时间对驾驶特性测评指标的影响

为了研究连续驾驶时间对驾驶员感知、判断及操作特性的影响,并合理安排驾驶员的工作时间,在分析驾驶特性测评指标的基础上,采用实验心理学测试方法测试并分析不同连续驾驶时间下驾驶特性测评指标及其变化规律,建立了连续驾驶时间与感知、判断及操作特性各测评指标间的关系模型.结果表明:驾驶员一次连续驾驶时间不宜超过3.5 h.研究结果可为相关部门制定或修订有关驾驶时间法规条例提供参考依据.     

车道对中控制系统的驾驶员自适应需求验证

针对车道对中控制系统(LCCS)的控制目标与驾驶员正常驾驶行为存在差异的现象,提出了基于主观评价试验的方法验证是否需要设计自适应LCCS提高驾驶员的体验.采集驾驶员在设计道路上的驾驶路径,并通过聚类提取4种风格的驾驶路径,设计评价试验得到驾驶员对4种风格驾驶路径和其他3种人为设计路径的喜好情况.试验结果表明,驾驶员对车...     

重型汽车转向特性试验研究

驾驶员通过作用在转向盘上的力或使转向盘产生一定的角位移来控制汽车的转向运动,即驾驶员给汽车的转向指令可以分成两大类:力指令和角指令.由此,汽车对指令的反应特性也可以分成两大类力输入反应特性和角输入反应特性.可把回正性能看作一种力输入反应特性.通过对重型汽车回正性能试验结果的分析,本文初步探讨了重型汽车回正试验结果的评价方式及其力输入反应频率特性.由于汽车在线性区内工作的几率远大于在非线性区内工作的几率,因此对汽车线性区内的转向特性应进行探入、细致的研究.本文所研究的重型汽车回正性能是汽车线性区内的回正性能,这样可以相对容易地获取试验结果和分析汽车力转向特性,从而获得收善重型汽车转向特性的途径.     

转向系统特性参数对中心转向区车辆性能的影响

在总结中心转向区性能评价标准的基础上,建立了较完善的转向系统模型,将其嵌入到整车模型中,研究了转向系统参数对中心转向区性能的影响.通过中心转向区转向试验与仿真分析数据可知,转向系统传动比、干摩擦、刚度等特性参数直接影响驾驶员的驾驶疲劳度、驾驶路感和车辆的转向灵敏性.     

基于自然驾驶数据的危险评估算法研究

本文中提出了一种基于自然驾驶数据的汽车碰撞危险评估算法。首先分析了在自然驾驶工况下的驾驶员制动和转向的输入特性,研究了表征驾驶员的制动避撞和转向避撞紧急程度的行为特征参数,建立了紧急制动和紧急转向的驾驶员数学模型;在此基础上,分析了不同车速下制动避撞和转向避撞的特征,提出了基于自然驾驶数据的危险评估算法。仿真结果表明,本文中提出的危险评估算法可同时兼顾制动避撞和转向避撞,并与驾驶员在真实交通环境下的紧急避撞行为相对应,可用于汽车避撞系统控制策略的开发。     

基于驾驶员转向操作特性的疲劳驾驶检测

本文旨在利用驾驶模拟器开展疲劳驾驶试验,研究疲劳驾驶的检测方法.首先采用面部视频的专家评分方法,建立驾驶员3级疲劳(清醒、疲劳和非常疲劳)的样本数据库;然后定量提取描述疲劳操作特性的特征指标,采用序列浮动前向选择算法筛选最优的特征指标组合,最终建立了一种基于SVM的驾驶员3级疲劳的在线检测算法.测试结果表明,驾驶模拟器工况下,本文算法识别3级疲劳的准确率达到87.7％,具有较高的鲁棒性和实用性.     

基于仿真环境驾驶员反应特性研究

目前利用驾驶模拟器开展驾驶员临界反应特性的研究很少。本文在调查问卷、驾驶员静态指标的测量以及基于驾驶模拟器的驾驶员反应时间的测定基础上，利用神经网络对驾驶员的反应时间建模，并通过数据校验对模型的有效性进行了验证。这种方法为研究驾驶员应急反应行为提供了一条有效途径。     

线控汽车驾驶员特性辨识算法的研究

线控汽车相对于传统汽车具有较多的控制自由度,控制算法设计可将人的因素考虑在车辆集成控制中,进行人性化设计,变"人适应车"为"车适应人",最终实现车辆的安全、智能驾驶。文中确定了驾驶员特性辨识系统,以转向行为为例,对驾驶员特性进行分类,并采用神经网络方法建立了辨识模型,在驾驶模拟器上对所研究方法进行实验验证。结果表明,所建立的驾驶员特性辨识模型有较高精度,能对驾驶员特性进行预测,方法可行。     

酒后驾驶员在交叉口的视觉特性研究

为了研究饮酒对驾驶员视觉信息收集的影响,验证酒后驾车判断标准的可靠性和合理性,利用UC-win/Road软件搭建虚拟道路交叉口场景,组织20名驾驶员在饮酒前后进行模拟驾驶试验,使用呼吸式酒精检测仪对驾驶员体内酒精浓度进行检测.对驾驶员进入5个交叉口前后的7种视觉指标进行对比和显著性差异分析,并根据饮酒前后指标变化情况计算驾驶员指标衰退率,建立各指标衰退率与体内酒精浓度之间的关系模型.结果表明,驾驶员饮酒后6种视觉特性指标均出现显著变化,在相同时间和场景下注视次数减少12.3%,单次注视持续时间增长11.6%,且注视区域更加集中,扫视幅度减小14.1%,眨眼次数和持续时间分别增加10.7%和16.4%.与直行相比,驾驶员在交叉口转向时注视和扫视指标的变化幅度更为明显.当被体内酒精浓度在20~60 mg/100 mL范围时,3种视觉特性指标衰退率在5%至20%之间,且随体内酒精浓度呈递增趋势,其中眨眼指标受试验时间影响较大,其衰退程度也最为明显.      

基于EPS的车道保持辅助系统设计

针对车道保持辅助系统与电动助力转向功能的集成问题,设计了一种车道保持辅助系统架构。车道保持辅助力矩与电动助力转向力矩相叠加,经EPS电机输出;电动助力转向功能始终开启,保证驾驶员可以随时介入转向。综合考虑车道线检测置信度、跨道时间以及驾驶员操作状态等信息,设计了车道保持辅助系统的介入和退出策略。利用驾驶模拟器对该策略进行了测试,并通过道路试验验证了该系统的安全性和舒适性。     

基于驾驶员行为特性的驾驶技能评价指标研究

汽车行驶的过程是人、车、路三者之间相互影响的过程,是由驾驶员操纵有关机械装置来实现的.本文从研究驾驶员行为特性入手,提出以车辆控制能力和感知能力作为驾驶员技能评判的指标,建立驾驶员技能评判模型,为数字化驾驶训练提供理论基础.     

交通状况下驾驶员视觉注意特性的仿真

本文旨在研究交通状况下驾驶员的视觉注意特性.根据实际交通状况下驾驶员的视觉注意行为设计了一种新型的交通环境驾驶仿真装置.通过实验,研究交通环境照度、驾驶速度和视觉注意转移方向对驾驶员反应时间的影响.结果表明,驾驶速度对视觉注意反应时间没有明显影响;年轻驾驶员的反应时间比年长驾驶员短,且受各种因素的影响不明显;对于年长驾驶员,黄昏时的视觉反应时间比白昼时长;视觉注意从近处转移到远处的反应时间比从远处转移到近处要长;但通过提示,预先告知在视觉深度转移方向时,反应时间可以缩短.     

基于危险场景聚类分析的前车随机运动状态预测研究

我国道路情况复杂多变,构建合适的测试场景对汽车智能驾驶系统测试和评价的有效性起着决定性作用。本文中从我国实际道路出发,从自然驾驶数据中提取具有中国特色的典型场景,筛选出自然驾驶数据中危险工况数据片段,基于此提取出汽车智能驾驶系统综合测试的场景特征要素,并利用聚类分析法得到3类典型危险场景。采用马尔可夫链理论表征前车人类驾驶员驾驶车辆的随机运动特性,将聚类得到各场景下的自车数据作为前车历史工况数据,归纳学习得出马氏链转移概率,并通过马尔可夫链蒙特卡洛模拟预测未来时刻的状态,基于此得到危险场景中前车随机运动预测模型,通过对比原始工况数据验证预测模型的有效性,有效解决了由于采集设备精度低导致的前车数据不准、在测试场景中不能准确表征前车人类驾驶员驾驶车辆随机运动的问题。     

基于驾驶风格识别的AEB控制策略

为了考虑个性化的驾驶员特性对AEB控制策略的影响,提出了一种基于不同驾驶员驾驶风格的AEB控制策略.根据AEB危险场景下的驾驶员反应时间和情境风险度评价得分提出了驾驶风格识别系数的评价指标,通过驾驶员特性所呈现的人群聚类规律,将驾驶员分为谨慎型、普通型和激进型,同时引入危险系数来分级控制安全距离模型的制动减速度,完成紧...     

关于公交车驾驶员安全驾驶视觉特性的分析

随着我国现代化的不断发展,城镇居民的生活水平不断提高,对各种交通工具的需求也在不断加大。同时,由于环境的逐渐恶化和人们环保意识的提高,越来越多人在出行时选择公交或者地铁等公共交通工具出行,因此,公交车驾驶的安全问题受到大家广泛关注。相关数据表明,驾驶员的违规驾驶是引起交通事故的重要原因,应从驾驶员的角度出发,分析公交车驾驶员安全与驾驶视觉特性的关系,有效保障公交车行驶的安全性。公交车驾驶员是驾驶行为的参与者,行驶过程中结合视觉信息操作驾驶行为。本文简要概述了驾驶员的视觉基本特性与疲劳驾驶、分心驾驶及驾驶经验对视觉特性的影响等方面,基于驾驶员的视觉特性影响因素进行研究和提出几点建议。     

基于转向盘转角的疲劳驾驶检测方法研究

为监测驾驶人员的疲劳驾驶行为,提出了基于转向盘转角的疲劳驾驶检测方法。该方法利用角度传感器MLX90316采集转向盘转角数据,并从采集的转角数据中提取出了能描述驾驶员疲劳状态的角度标准差和静止百分比,根据角度标准差和静止百分比建立疲劳状态判别模型对驾驶员疲劳状态进行检测。实车试验表明,该方法能够简单、快捷地判断驾驶员的疲劳状态,准确率达到80.3%。     

基于驾驶员跟车习惯的报警/避撞算法研究

在驾驶员实车实验的基础上,研究跟车工况中的驾驶员行为特性和习惯,建立驾驶员跟随车距模型,并结合对车辆制动过程的分析,研究分别基于驾驶员制动行为特性和驾驶员跟随车距模型的报警/避撞算法,通过改变算法的参数值,可使算法得到的报警/避撞时机符合不同驾驶员的驾驶习惯。利用实验数据对算法进行离线检验,验证该算法在报警/避撞系统中的适用性。     

基于常规助力与主动转向的车辆横向控制研究

文章阐述了电动助力转向（EPS）系统在新能源汽车上的应用,探讨了新能源汽车自动驾驶系统中的车道保持辅助系统（LKA）实现途径。首先,针对某品牌电动乘用车EPS建立了模型,制定了基于上层直线助力控制和下层模糊比例-积分-微分（PID）控制的常规助力控制模式;然后,建立二自由度车辆模型和车路误差模型,制定基于线性二次调节器（LQR）的控制策略,根据车辆状态通过角度将LKA与EPS进行交互,实现车辆的主动前轮转向控制。最后,利用MATLAB/Simulink与CarSim联合仿真平台进行仿真模拟验证,仿真结果显示,制定的控制策略能够精确地实现新能源汽车的常规助力和LKA主动转向的功能,可极大提高车辆的行驶安全性。     

基于多维高斯隐马尔科夫模型的驾驶员转向行为辨识方法

在线控转向系统中,采用一种基于多维高斯隐马尔科夫模型的驾驶员转向行为辨识方法,可达到辅助驾驶员驾驶、屏蔽驾驶员错误操作和提高汽车主动安全性的目的.通过驾驶模拟器采集相应工况数据,经数据预处理 后,应用Baum-Welch 算法对多维高斯隐马尔科夫模型进行优化,且应用Labview进行在线辨识,准确率达到99.8％.     

汽车动力转向系统可变助力特性的设计

通过理论分析、数值仿真和经验统计等方法,对可变助力转向系统的助力特性进行研究,提出一种基于驾驶员路感的可变助力转向特性设计方法,并对其进行整车仿真试验.结果表明:所得到的可变助力特性,不仅能满足低速行驶转向时的轻便性要求,而且可保证在高速行驶转向时有合适的路感和必要的稳定感.