重复驾驶条件下驾驶员记忆增长模型研究

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.      

基于表征驾驶风格的驾驶员纵向加速度模型

驾驶员驾驶风格的差异会引起纵向加速度决策与最优值存在一定程度的偏差.改进了基于最优预瞄的驾驶员纵向加速度模型,以跟随速度为参考量,提出了多点多目标的二阶预瞄决策模型,并以预瞄视野、决策意愿和决策偏差表征驾驶员的驾驶风格进行建模.通过Simulink-Carsim联合仿真,验证模型可以反映出不同驾驶风格下的驾驶行为,为研究分析真实驾驶行为提供借鉴.     

扣满12分机动车驾驶员的不当驾驶行为研究

为分析记满12分驾驶员的不当驾驶行为成因,以便有针对性地开展教育培训工作,选取包头市扣满12分的驾驶员为研究对象进行调查,利用驾驶行为、驾驶态度、驾驶技术和人格量表,获取了570份有效样本.通过探索性因子分析,将驾驶行为、驾驶态度和驾驶技术量表中的题目分别重组形成综合性指标.为研究不同性别司机不当驾驶行为的成因,将被调查驾驶员按照性别分类后进行聚类分析,分别得到3种不同类型的驾驶员群体及其对应的驾驶特性和人格属性得分.聚类分析结果表明,年龄较大、受教育程度较低且驾龄较短的男驾驶员驾驶技术较差;年龄较小、结婚率较低且驾龄较短的男驾驶员群体独立性得分较低,判断能力较差;年龄较小、驾龄较长的男驾驶员驾驶行为和驾驶态度存在问题.对于女性驾驶员来说,年龄较小、驾龄较长的女驾驶员独立性得分较低,判断能力也较差;年龄较大、驾龄较长的女驾驶员在驾驶行为、驾驶态度和驾驶技术三个方面都存在问题,同时自律性较差;年龄较小、教育程度较低且驾龄较短的女驾驶员驾驶技术较差.研究成果可以为多发不当驾驶行为驾驶员的培训教育和行为矫正提供参考,有助于对驾驶员进行针对性培训.      

基于驾驶模拟实验的层级式驾驶行为安全模型研究综述

针对驾驶行为的研究,从理论层面总结了国内外驾驶行为模型的演变发展过程,进而从应用层面上介绍了各种干预因素(分车载设备因素和非车载设备因素2类)对驾驶行为的影响.由于目前利用驾驶模拟器研究干预因素对驾驶行为的影响存在行为分析单一化、缺乏系统性的缺陷,据此提出了基于驾驶模拟实验的层级式驾驶行为安全模型,根据驾驶环境的复杂度及驾驶员涉及交通事故的可能性将驾驶行为按低、中、高3个风险层级分类,分别为基本车辆控制行为、在复杂交通环境中的动态决策行为以及在紧急交通状况中的避祸行为.利用该模型可以对干预因素影响下的驾驶行为安全进行系统全面的分析和评估.     

汽车-动力两轮车碰撞前驾驶员风险感知研究

人机共驾阶段人类驾驶员对驾驶环境保持较高的风险感知水平是保证及时有效、稳定安全接管的核心。本研究通过开展风险感知模拟驾驶试验,获取了驾驶员在典型汽车-动力两轮车碰撞场景下的驾驶行为及脑电响应数据。从驾驶行为层面以制动TTC(time to collision)和平均加速度为评价指标,利用分位数回归构建了驾驶员风险感知量化模型,通过独立样本检验发现驾驶经验、碰撞场景类型对驾驶员风险感知存在显著影响。在脑电响应层面,通过双独立样本检验及FDR校正发现Alpha频段与驾驶员风险感知显著相关。此外,提出了驾驶员风险感知神经机理,包括视觉感知与认知加工两个阶段。研究结果有助于提升人机共驾汽车的安全性。     

疲劳驾驶检测方法的研究进展

全世界每年因驾驶员疲劳驾驶而导致的死亡人数占交通灾难性事故的57%,故针对疲劳驾驶检测方法的研究具有现实意义.阐述了目前国内外各类疲劳驾驶检测方法的研究难点,介绍并对比分析了基于驾驶员生理参数、驾驶员行为特征、车辆行为特征的各类客观检测方法;最后对疲劳驾驶检测方法的发展趋势和应用前景进行了论述.     

城市路侧禁令标志对公交车驾驶员驾驶行为影响研究

针对交通标志对公交车驾驶员驾驶行为影响程度问题,从禁令标志的角度出发,分析其对公交车驾驶员驾驶行为的影响.外业采用自然驾驶调查、录像观测、表格记录等方法调查和记录驾驶员驾驶行为,内业根据区间时间间隔和区间距离,计算获得每公里停车次数、每公里车道变换次数、每公里加减速次数、区间运行速度等表征指标.采用相关性分析法,获取调查数据内在规律特征,得到每公里禁令标志分布量与车道变换次数、加减速次数影响因素显著相关,并分别构建了指数模型和立方模型予以拟合.结果表明,在调查路段和调查周期内,城市路侧禁令标志分布量显著影响公交车驾驶员操作行为;可将1.6作为禁令标志分布量变化量指标的判断阀值,当车道变换次数平均值变化量低于0.8、加减速次数平均值变化量小于1.1时,公交车驾驶员驾驶行为较为稳定;当禁令标志分布量变化量高于1.6时,驾驶员操作复杂性增加,表现为车辆频繁车道变换和加减速.      

驾驶员接管自动驾驶车辆研究进展

为全面认识自动驾驶接管行为特征,分析驾驶员接管行为,结合自动驾驶接管的技术和现实背景,从自动驾驶接管绩效的影响因素,包括场景、技术、心理和生理等因素,梳理国内外驾驶员接管自动驾驶车辆的研究成果,总结主要研究内容和方法,并展望其未来研究趋势.通过归纳和分析揭示了影响驾驶员接管自动车辆的因素,主要包括接管场景和接管请求方式,同时非驾驶相关任务和年龄等因素也会影响驾驶员的接管行为和表现.针对驾驶员接管的驾驶特征及行为研究,内容精确丰富,方法科学完善;而对驾驶员接管绩效评价和干预研究,重点关注在统计学的基础上,建立完善的数据指标评价体系,用于评价和干预驾驶员接管绩效.未来针对自动驾驶接管的研究,一方面寻求自动车辆技术突破;另一方面综合心理学和统计学理论基础,建立驾驶员接管能力培训体系.      

基于驾驶员意图及行驶场景判断的智能驾驶模式识别策略

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。     

基于多人驾驶虚拟平台研究车群行为的基础模型设计

由于真实环境试验的危险性,车群行为研究的重要数据是很难在实际道路环境中获得的,因此必须借助于虚拟技术来完成.根据基于多人驾驶虚拟平台,设计了道路模型,驾驶员汽车模型,交通环境模型和车群行为模型,融入驾驶员反应和车群行为2个因素,在虚拟平台上面对各模型之间的协调关系及相关预测和传递行为进行了研究.初步已建立15台机器驾驶虚拟平台,同时提供1台服务器接入外网用于系统发布.     

基于模糊推理的换车道模型

微观交通仿真在交通系统分析和管理方面是1种安全、有效的工具。在交通微观仿真中,用变换车道表现驾驶员行为是1个非常重要的方面;然而,以往的许多换车道模型并没有考虑驾驶员行为的不确定性和认知性。文中利用模糊推理来表现这种不确定性和认知性,从而使换车道行为更加符合现实。通过实际观察数据与模糊推理的微观仿真模拟的结果比较,表明该模型是可行的,有效的。     

汽车驾驶疲劳分析及其监测

为了揭示驾驶员疲劳驾驶导致交通事故的根本理论原因,本文分析了驾驶疲劳的形成过程及其机理。基于人因工程学角度,以疲劳相关理论为基础,构建了承担驾驶负荷的驾驶员身体系统,并把驾驶行为分为三个阶段,把每一阶段所产生的疲劳严格区分为精神疲劳和体力疲劳。根据驾驶疲劳的程度,把驾驶员的疲劳状况分为了四类,建立了驾驶疲劳累积模型。根据对驾驶疲劳形成的系统分析,概括了现阶段疲劳驾驶监测技术的研究方向,并提出了对疲劳驾驶监测技术的发展趋势和应用前景的建议。     

铝合金型材在汽车驾驶室上的应用

介绍了铝合金型材驾驶室的优点,分析了铝合金型材的挤压工艺及焊接工艺性。     

北京市女性驾驶员违法及事故特征的研究

近年来，女性驾驶员数量呈现逐渐递增态势，在驾驶员中所占的比例也逐渐提升。分析了女性驾驶员的违法行为、事故情况及变化趋势，并对加强女性驾驶员的管理提出了针对性建议。     

基于CATIA的客车驾驶员视野分析与实现

介绍客车驾驶员视野的相关要求,并对驾驶员视野进行分析;结合CATIA软件对LCK6127H车型的驾驶员视野设计进行校核,为相关设计提供参考。     

基于CAE技术的某中型卡车司机座椅振动舒适性分析及优化

座椅刚度和阻尼参数的选取,直接影响座椅的乘坐舒适性。采用CAE技术,对某中型卡车司机座椅进行动力学响应分析,并对座椅的弹簧刚度和减振器阻尼参数进行动力学优化,优化后座垫上的加速度峰值大幅降低,取得了比较好的效果。通过平顺性试验验证,优化后的座椅结构在各种车速下,总计权值明显低于原结构。摸索出了一条运用CAE技术对机械式座椅的乘坐舒适性进行分析和优化的途径。     

基于驾驶员视觉的车辆跟驰建模与仿真

着重从驾驶员心理-生理(AP)跟车模型的角度出发,根据AP模型的不足,提出了驾驶员视觉范围变化对车辆跟车模型的影响,建立跟车模型,并用仿真的方法分析其稳定性,提出了跟车系统稳定性的参数数值范围,以期正确地提出驾驶员的跟车行为。     

汽车驾驶员不安全行为评价分析

为稳步增强汽车驾驶的安全性,减少安全事故的发生,驾驶人员除了需要具备足够的应急应变能力之外,还需要做好安全行为习惯养成工作,形成良好的驾驶习惯。文章以汽车驾驶员不安全行为作出研究对象,在明确不安全行为表现的基础上,深刻分析影响汽车驾驶人员不安全行为的因素,在此基础上,制定合理的应对策略,旨在引导驾驶人员形成安全行为,以不断提升驾驶员的驾驶能力。     

智能汽车的人机共驾技术研究现状和发展趋势

智能汽车的人机共驾技术（HMIoIV）是解决其智能化级别难以快速跨越至高度自动化水平的有效过渡手段。HMIoIV涉及了L0~L3级别的智能汽车的多种自动化技术,包括先进辅助驾驶系统。针对当前国内外智能汽车人机共驾技术的研究现状,对其概念、结构和研究内容进行总结,根据独立驾驶人参与的数量和驾驶操作方参与的数量将现有的人机共驾技术分成3类：单驾双控结构、串联型双驾单控结构（Traded Control）和并联型双驾双控结构（Shared Control）;并对驾驶人为因素、驾驶人模型、自然驾驶人状态监测和驾驶意图识别、串联型双驾单控结构和并联型双驾双控结构的研究方法以及权限与责任的关系进行全面综述。最后,分析总结当前智能汽车的人机共驾技术所面临的问题和挑战,并对该技术的发展趋势做出展望。     

北京市驾驶行为与影响因素分析

研究北京市驾驶行为的特征及其影响因素。对曼彻斯特驾驶行为问卷进行修订,考虑多种因素对驾驶行为的影响,对135名北京市汽车驾驶者进行问卷调查。经因子分析,得到5个驾驶行为因子分别是＂错误＂、＂失误＂、＂非故意违规＂、＂故意违规＂和＂过激行为＂,符合预期的因子结构。对驾驶行为的各类影响因素进行方差分析,结果表明与驾驶行为紧密相关的影响因素主要是驾驶者的自我评价和态度,如驾驶者对自己是否易受情绪影响的评价和对交通法规的态度等。驾驶培训经历,包括驾驶培训的地点和驾驶培训的时间跨度,也对驾驶行为存在一定影响。性别、年龄等其他因素对驾驶行为的影响相对较小。与西方男家相比,中国汽车化历史较短,驾驶行为具有不同的特点。