基于风险驾驶行为分析的营运驾驶员交通安全教育

营运车辆事故多是由驾驶员的风险驾驶行为引起的,而交通安全教育对营运驾驶员的风险驾驶行为改善起主要作用。传统的教育方法未考虑不同驾驶员的行为特征,因而效果不佳。基于风险驾驶行为分析的教育方法首先对驾驶员的驾驶行为进行监控,然后分析驾驶员的风险驾驶行为特征,最后基于特征进行安全教育。该方法具有针对性,并在国外取得较好效果。本研究对基于风险驾驶行为分析的教育方法进行了实验,分析了营运驾驶员的风险驾驶行为类型特征和典型事故致因,并对教育效果进行了评估。结果发现该教育方法能明显减少危险交通事件率。     

驾驶员状态监测系统测试评价方法分析

随着智能驾驶汽车的高速发展，L2级别的高级辅助驾驶系统装车率也越来越高，L3级自动驾驶已逐步实现，而安全自动驾驶还尚未完全落地，当前正处于人机共驾阶段，尽管ADAS系统可以降低交通事故发生率，但疲劳驾驶、分心驾驶和危险驾驶等交通安全“隐形杀手”仍长期存在，给驾驶员和乘客带来生命安全，驾驶员状态监测系统能有效避免疲劳或者分心驾驶引发的交通事故，已经成为避免事故和改善道路驾驶安全的一项关键技术。本文介绍了驾驶员状态监测系统工作原理，分析了目前国内外驾驶员监测系统的测试评价方法，并总结了该系统的未来发展动向。     

信号交叉口环保驾驶仿真评估

为验证信号交叉口环保驾驶的应用价值,并分析不同因素对环保驾驶效果的影响,构建了环保驾驶车辆与非环保驾驶车辆混行环境下的驾驶仿真平台,并制定了合理的仿真驾驶测试方案.测试过程中采集了不同驾驶员所驾车辆的运动数据,并利用VT-Micro微观车辆燃油消耗与污染物排放模型实时计算车辆的燃油消耗与污染物排放.结果表明,环保驾驶能有效降低10% 以上的车辆燃油消耗与污染物排放;驾驶员性别、年龄对车辆环保驾驶效果无影响;驾驶员接受环保驾驶的最佳驾龄为4~6年;驾驶员环保驾驶训练时长与车辆环保驾驶收益呈显著的正相关关系,且不应低于60 min;信息系统界面宜采用车辆速度曲线表形式;非环保驾驶车辆通过跟驰环保驾驶车辆可获得一定的环保收益;系统整体的环保驾驶收益随环保驾驶车辆的占比上升而增高.     

基于车联网的驾驶行为影响因素探究

由于汽车驾驶员驾驶行为的多样性与复杂性,极大影响了道路交通安全,近年来,对驾驶员驾驶行为的分析能有效改善驾驶员的不良行为,对减少道路交通事故起了一定的作用。本文通过查找和整理文献,基于车联网技术,就驾驶行为的相关概述、驾驶行为的影响因子、驾驶行为的数据采集和存储、驾驶事件的识别指标、驾驶事件的识别方法、驾驶行为的分类等进行了分析。研究表明,驾驶员的驾驶行为可分为冒险型、稳定型、焦虑型、愤怒型,其中稳定型对道路交通安全的影响极小,其它三种类型都有不同程度的影响。     

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.     

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.     

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。     

基于深度强化学习的驾驶员跟车模型研究

为提升智能驾驶系统的纵向跟车性能,本文构建了一种基于深度强化学习的驾驶员跟车模型.首先,设计了跟车场景截取准则并从自然驾驶数据中筛选出符合条件的典型跟车场景,并对其数据进行统计分析,即采用相关系数法分析了车间距、相对速度和车头时距等因素对驾驶员跟车行为的影响机理,得出驾驶员跟车行驶过程的行为特性及其影响因素.接着,基于...     

我国攻击性驾驶行为的区域差异研究

随着城市道路交通日益拥挤,攻击性驾驶行为越来越普遍.国外已对攻击性驾驶行为进行了深入研究,而我国尚没有攻击性驾驶行为方面的全面报告.利用问卷调查的方法对全国范围内的驾驶员进行抽样分析,并利用因子分析法对华北、华东、中南3个区域的761名驾驶员的愤怒指标量表进行公共因子提取,同时分析公共因子与驾驶员年龄、性别、驾龄、所处区域及最近3年所经历事故数目之间的关联性.根据公共因子得分及方差分析的结果,对各区域驾驶员攻击性驾驶行为的差异进行分析.结果表明,中南地区驾驶员最易做出攻击性驾驶行为,华北地区次之,华东地区最低;攻击性驾驶行为与事故有较强相关性;各地区驾驶员都表示其所受的攻击性驾驶行为要多于他们做出的攻击性行为.     

营运企业驾驶员安全教育方法研究

营运车辆肇事造成的交通事故极其严重,营运驾驶员交通安全引起广泛关注。驾驶员安全教育是提升营运驾驶员安全水平的主要措施,交通管理部门对安全教育十分重视,并出台了相关法律法规与政策来指导营运企业安全管理与驾驶员安全教育。但安全教育效果的继续提升,仍需基础研究予以支撑。为提出更加有效的营运驾驶员安全教育方法,本研究对营运驾驶员的事故、违法、不良驾驶行为进行了系统分析,并通过调查问卷广泛了解营运驾驶员的基本信息、工作负荷、心理困扰、职业健康等基本状况,最终提出集体共性问题教育与个体个性化教育相结合的组合式安全教育方法。本研究可为营运企业安全管理与营运驾驶员安全教育提供理论基础。     

基于虚拟驾驶轨迹的高速公路安全评价

汽车驾驶模拟器能准确记录在虚拟道路上行驶的驾驶轨迹。为了研究驾驶员对未建成高速公路的客观反应数据,本文提出通过研究超速状态下的汽车驾驶轨迹来评价高速公路安全性的方法。通过选取不同职业、性别和熟练程度的驾驶员进行实验,对他们在模拟器上的驾驶轨迹进行研究表明:驾驶轨迹分散、混乱、相互交叉频繁、波动幅度大的路段安全隐患较大,与高速公路实际事故数据相比结果基本一致。     

面向交通安全教育的驾驶模拟技术研究

在分析我国交通安全现状及其特征的基础上,介绍了虚拟现实技术的特征以及驾驶模拟技术背景和应用情况,着重论述了面向交通安全教育驾驶模拟器的施教需求,具体分析了实现的关键技术,对交通安全教育工作具有重要的指导作用和现实意义。     

驾驶行为与驾驶风险国际研究进展

驾驶人在驾驶车辆的过程中总会面临由自身或外界条件所带来的或高或低的风险,即驾驶风险,通过对驾驶风险进行识别、分析及评估是对风险进行管理的有效对策,明确由人为因素(即驾驶人个体特征及驾驶行为)所带来的驾驶风险并对驾驶人进行安全管理尤为重要。为了全面了解各类危险驾驶行为和各种驾驶人群体的驾驶风险行为研究进展,对驾驶风险领域重点问题进行了总体概述。从驾驶人个体特征及驾驶行为的角度出发,探究了驾驶风险领域目前的研究现状,并利用科学知识图谱展示驾驶风险领域研究的发展进程与结构关系。通过Web of Science核心合集数据库获取了3 406篇在1986～2020年(截至2020年2月29日)间出版的驾驶风险研究相关英文文献,共涵盖8 684位作者及6 018个关键词,基于科学知识图谱对该领域文献进行梳理与分析。结果表明:驾驶风险领域的国外研究在驾驶人选择方面主要从年轻驾驶人、老年驾驶人、新手驾驶人及职业驾驶人的角度进行切入,重点围绕酒驾、药驾、分心驾驶及疲劳驾驶等主题开展研究。与国外研究相比,中国在分心驾驶、疲劳驾驶领域的研究相对丰富,而针对酒驾、药驾的研究试验手段较为单一,研究不够全面;在研...     

极端天气下的安全驾驶技巧研究

众所周知,我国目前交通压力过大,在极端天气的影响下,交通事故频繁发生,这主要是由于驾驶者对于极端天气下的安全驾驶技巧过于生疏.基于此种情况,本文将主要围绕极端天气下的安全驾驶技巧进行研究,分别探讨有关冰雪天、雨天的安全驾驶技巧,以此为驾驶者提供参考,旨在降低交通事故的发生率.     

基于驾驶模拟技术的道路行车安全性研究综述

对驾驶模拟技术在道路行车安全领域的研究及应用现状和存在的问题进行了分析。在广泛调研国内外相关文献的基础上,对驾驶模拟器进行了分类,并总结了国内外主要代表性科研型驾驶模拟器的发展历程,分析了典型驾驶模拟器的自由度、主要特征和应用领域。以“人-车-路-环境-事故”为主线,从不良驾驶行为特性分析、车辆主动安全技术研究、道路与交通设计、车辆驾驶环境以及道路行车事故研究5个方面,系统地梳理了驾驶模拟技术在国内外道路行车安全领域的应用研究现状、存在问题以及应用展望。在不良驾驶行为特性分析方面,重点研究了运用驾驶行为特性开展分心驾驶行为和疲劳驾驶行为的识别;在车辆主动安全技术研究方面,综述了运用驾驶行为开展车辆底盘一体化控制技术、安全辅助驾驶控制技术和自动驾驶接管行为的评价研究;在道路与交通设计方面,综述了道路几何和标志标线等的设计评价;在车辆驾驶环境方面,综述了不良气象、路侧景观和交通冲突等驾驶环境对驾驶行为的影响;在道路行车事故研究方面,总结了道路行车事故再现和事故影响因素分析等内容。此外,对驾驶模拟技术进行了应用展望,主要包括特殊人群的驾驶行为特性、智能网联汽车系统的测试及验证、混合交通流环境下的行车安全问题。对未来应对驾驶模拟器的有效性评价、不适性以及二次开发等问题进行探讨,以便更好地促进驾驶模拟技术的发展。     

雨夜驾驶人对黑色障碍物视认距离变化规律研究

为预防和减少雨夜道路交通事故,定量研究降雨强度对驾驶人视认距离变化规律,以确定行车速度、停车视距及限速选择,进行实际道路试验研究。试验共选择被试38人,在不同降雨量的雨夜,选用黑色障碍物,在不同车速条件下,进行驾驶人空间距离判识实际道路试验。试验共进行71组,最终依据速度和降雨强度,聚类为25组不同条件下全样本试验。统计全部结果,分析数据分布特征。利用曲面回归分析方法,建立视认距离随降雨量和行车速度变化规律函数模型。模型相关系数为0.9832,模型有效度系数为0.94,可有效表示视认距离与瞬时降雨强度和行驶速度之间的关系。研究表明,随着单位时间内降雨量增加,视认距离缩短;随着行驶速度增加,视认距离减小;当两因素耦合作用于驾驶人时,会因为视认距离减小导致允许反应时间缩短。     

驾驶人驾驶决策机制遵循最小作用量原理

为提升智能汽车的自主决策能力，使其能够学习人的决策智慧以适应复杂多变的道路交通环境，需要揭示驾驶人决策机制。首先通过对自然驾驶数据的分析，发现在车辆行驶过程中能够反映驾驶人决策行为的主要运动特征参数存在极值现象，而产生极值现象的内在动因是驾驶人遵循“趋利避害”的基本决策机制，即驾驶过程中驾驶人力图实现机动性和安全性综合性能最优。受自然界包括物理和生物行为上的众多极值现象遵循最小作用量原理的启发，提出驾驶人决策机制遵循最小作用量原理的假设。随后建立抽象描述驾驶过程的物理模型，并提出最小作用量决策模型（Least Action Decision-making Model，LADM），通过与传统驾驶决策模型（经典跟车模型和换道模型）对比，分析结果显示LADM模型更具通用性。最后开展了实车试验，采集20名驾驶人在自由行驶、跟车行驶和邻车切入3种工况下的试验数据，分析计算并检验了不同驾驶人行车过程的理论最小作用量和实际作用量。试验结果表明：驾驶人在驾驶过程中的实际作用量与最小作用量之间无显著性差异，体现出驾驶人在行车过程中对安全和高效具有共性追求，验证了驾驶人决策机制遵循最小作用量原理。     

驾驶中拨打手机对驾驶人脑力负荷及驾驶行为的影响分析

基于驾驶模拟实验平台,选择高速公路、城市道路2种交通环境,对3名低龄驾驶人正常驾驶与拨打手机驾驶情况下的脑力负荷及驾驶行为表征指标进行了全程监测。每组实验时间约为15min。其中,脑力负荷评估采用心率变异性相关指标,驾驶行为表征采用后视镜使用、转向灯使用、档位变换及速度变化等指标。实验结果表明,相比于正常状态驾驶中拨打手机时心率变异性指标,出现了驾驶人LFNU指标增大、HFNU指标减小、LF/HF比值明显增大、TP增大的现象,规律明显。在排除驾驶疲劳对心电指标产生影响的可能后,可初步判定出现以上现象的原因是拨打手机引起了驾驶人脑力负荷的大幅增加。在驾驶人认知资源有限的情况下,脑力负荷的增大造成了驾驶人在信息获取、转向灯使用、档位变换和车速保持等方面的能力有不同程度的下降。综上所述,驾驶中拨打手机使得驾驶人脑力负荷大幅增加,进而对驾驶行为产生了诸多负面影响,给交通安全带来了隐患。因此,建议相关部门在法律、法规中对驾驶中拨打手机的行为加以限制,以减少交通事故风险。     

基于能量转移理论的行车风险量化建模方法研究

为建立一种简洁且适用的行车风险量化模型，提出了基于能量转移理论的行车风险量化建模方法，分析了换道避险场景和典型跟车场景的行车风险分布。模型从描述事故致因的能量转移理论出发，提出描述行车风险的风险作用力，通过考虑车辆的动力学约束，推导了车辆可行驶区域，明确了行车风险的影响范围，实现对风险分布的有效约束。仿真结果表明，模型能有效量化行车风险并与传统风险评估指标 THW的结果一致，同时，为缓解道路交通风险应当避免行车风险的大规模叠加造成的风险累积。