音乐和自然声音对驾驶行为和安全性的影响——以城市道路模拟驾驶为例

近来,当车辆行驶在城市道路时,研究者倾向于调查自然声音、古典音乐和硬摇滚音乐对驾驶性能和驾驶人生理的影响.利用自然声音作为刺激因素,对驾驶行为进行研究.参与者(N=36)在驾驶模拟器中并且伴有自然声音、古典音乐、硬摇滚音乐的环境中进行驾驶,而另一组中没有声音(控制条件).此外,通过研究驾驶性能和参与者的心率,确定时长为18 min的每个驾驶情况下的生理指标.混合MANOVA分析的结果表明,听觉刺激对相干性、延迟响应和心率具有显着影响.这项研究显示硬摇滚音乐在实验期间增加的心率(心率=86.7 BPM),并且听硬摇滚音乐对驾驶性能和生理学有负面影响.更重要的是,听自然声音对车辆跟踪的精度(相干性=0.76)和对前车速度变化的响应延迟(延迟响应=3.9 s)有正面影响.在注意力和集中力方面,这些发现表明,听自然声音可增加驾驶员的驾驶能力.此外,听觉刺激和性别之间的相互作用对驾驶性能和生理学有显着的影响.      

认知负荷对驾驶行为影响的眼动研究

以30名青年人作为被试者,采用眼动追踪法,探讨了模拟驾驶过程中视觉和听觉认知负荷对驾驶行为的影响.结果发现:①无论是视觉负荷还是听觉负荷,高认知负荷条件下的问题回答正确率显著小于低认知负荷条件;②视觉负荷影响驾驶行为,视觉负荷越高,驾驶行为的表现越差;③听觉负荷也影响驾驶行为,听觉负荷越大,驾驶行为的表现就越差.整个研究表明,认知负荷影响驾驶行为,特别是影响了对驾驶情境中危险事件的觉知.      

音乐与驾驶心理

人的心理状态会因外界环境的刺激而受到影响，而受到影响的过程首先是感官感知的过程，这种感知包括视觉、听觉、触觉等等。音乐直接作用于人的听觉，从而对其驾驶行为和心理起到影响作用。     

常见不良驾驶习惯及其对油耗的影响分析

能源危机成为21世纪人类面临的严峻挑战之一,为此,节能减排也就成为了当今社会的一致声音和共同责任。对于车辆而言,燃油消耗量的影响因素主要有车辆技术状况、道路环境条件及汽车使用3个方面,在汽车使用方面,汽车驾驶习惯是影响汽车燃油经济性的关键环节。因此,关于驾驶的节能知识和技能越来越受到社会关注。改善不良的驾驶习惯,是一项投资少、见效快的节能措施,既响应了全社会节能减排的号召,又能够降低用车成本。本文分析了8种常见的     

基于纯电动汽车的驾驶性评价技术研究

纯电动汽车由电机直接驱动车辆,电机具备转矩动态响应快、低速时输出大转矩特性,对电机转矩控制不合理会造成车辆纵向窜动、驾乘人员眩晕的不适驾乘体验。基于纯电动汽车,对车辆驾驶性评价技术进行研究,分析了驾驶性主要影响因素,提出了驾驶性评价工况、主观评价指标、客观评价指标,同时根据客观评价方法可进行驾驶性验证优化,提升车辆驾驶性能及乘坐舒适性。     

单车场景下城市交叉口的智能驾驶车辆左转决策研究

在复杂动态的城市道路环境中,不同的交通参与者之间会不可避免地产生时间或空间上的冲突.针对该问题,对智能驾驶车辆在城市交叉口左转时潜在的冲突行为进行分析并建立决策模型.考虑了车辆运动模式并基于高斯过程回归模型(GPR)建立了直行车辆长时轨迹预测模型,结合轨迹预测提出了基于冲突消解的智能驾驶车辆决策流程(模型)和考虑多因素...     

电动汽车驾驶性主观评价研究

建立纯电动汽车驾驶性数学计算模型。研究了起步加速性能、瞬态响应性能、换挡平顺性、能量回收模式转换和制动性能5个方面对纯电动汽车驾驶性的影响,可以针对性地改进驾驶性能,提升驾驶愉悦感,基于三层次分析结构建立纯电动汽车驾驶性评价体系。研究结果为纯电动汽车整车性能设计与优化提供了依据。     

险情中驾驶人接管自动驾驶车辆的驾驶行为研究

为了指导驾驶人安全地使用自动驾驶系统,在模拟驾驶仿真平台上研究驾驶人在复杂交通环境下实现自动驾驶切换到手动驾驶的绩效表现,以及影响驾驶人驾驶方式切换过程的因素。试验收集了36名驾驶人在2种险情下切换驾驶方式过程中的驾驶行为数据,包括驾驶速度、车头间距、车辆横向位移和车辆转向等数据。研究结果表明:部分驾驶人会在险情提示出现之后即刻切换驾驶方式,而部分驾驶人则在提示出现之后继续监控道路和车辆信息,直到交通冲突出现的时候才进行驾驶方式切换;对上述2种切换方式进行独立分析发现,进行第2种切换的驾驶人在接管车辆之前所处的状态(玩游戏或者听音乐)对驾驶人接管车辆所用的切换时间有显著性影响,驾驶人处于玩游戏的状态下接管车辆所用的时间会小于驾驶人在听音乐状态下接管车辆所用的时间;切换方式对车辆横向位置有显著性影响,而且进行第1种切换的驾驶人在后续的驾驶过程中能保持较小的安全速度行驶,说明"切换方式1"与"较小的安全车速"存在相关关系,但二者的因果关系尚需深一步研究。     

车辆自动驾驶系统纵向和横向运动综合控制

为提高车辆自动驾驶系统的运动性能,基于模糊逻辑和滑模控制理论设计了一种车辆纵向和横向运动综合控制系统。该控制系统通过对前轮转向角度、发动机节气门开度、制动液压及主动横摆力矩进行协调控制,使车辆能够以期望速度在理想道路轨迹上行驶,并提高车辆在行驶过程中的操纵稳定性。仿真结果表明:纵向和横向运动综合控制系统能够提高车辆在不同行驶工况下的跟踪性能和运动性能,在车辆自动驾驶过程中是有效的。     

基于分段最优控制的港口自动驾驶液压转向控制算法研究

为提高港口场景自动驾驶车辆横向控制准确性，基于液压转向系统电磁阀的响应特性，提出了具有分段最优控制的转角闭环控制算法，实现了车辆单轴、双轴、蟹行转向功能，通过实车验证对设计的控制算法进行了功能和性能验证。结果表明，所提出的控制算法能够实现对液压转向系统转角信号快速、稳定跟踪，能够支撑港口自动驾驶车辆横向控制功能。     

音乐喜好对驾驶行为的影响

驾驶的同时听音乐已经成为1种十分普遍的现象,但听音乐是否会对驾驶人的行为产生影响,并带来一定的交通风险,尚有待研究.文中对驾驶人的音乐喜好、驾驶时听音乐导致的情绪状态的变化,以及不当驾驶行为进行了问卷调查,收集了351份有效样本,并建立了音乐喜好、情绪状态和不当驾驶行为之间的结构方程模型,分析了驾驶时听音乐对驾驶行为的影响.结果显示,驾驶时听激进的音乐会对情绪造成显著的负面影响,其直接效应为0.416(p＜0.001),而驾驶人的负面情绪会导致更多的不当驾驶行为的发生,其直接效应为0.626(p＜0.001).驾驶时听音乐,尤其是摇滚音乐、重金属音乐,会间接产生更多的抢行、超速、分心等不当驾驶行为.     

港湾式紧急停车带间距对驾驶行为的影响研究

高速公路港湾式紧急停车带间距会影响驾驶行为及行车安全,目前国内外尚未有对港湾式紧急停车带间距与驾驶行为的关系进行研究,为了研究两者的相关性,利用大型8自由度高仿真驾驶模拟实验平台展开实验研究.实验选取15名驾驶员,在250~1 500 m(间隔为250 m)的间距水平下记录其驾驶行为.单因子方差检验结果表明,对横向偏移及速度的检验p值均远远小于0.05(p=5.3e-06<0.05;p=1.7e-13<0.05),表明港湾式紧急停车带不同间距水平与车辆横向偏移量、速度显著相关.港湾式紧急停车带间距水平为750 m时,驾驶员横向偏移量(偏移量O=0.657 m)较小,车辆的横向稳定性最好,同时此间距水平下的车辆运行速度(速度V=96.99 km/h)也最接近设计速度,驾驶行为较为协调;超过1 000 m后,横向偏移量及速度不再明显变化,间距对驾驶行为的影响较弱.实验中模拟道路场景为单一平直路段,未来可考虑研究复杂场景下(存在线形组合、交通流)港湾式紧急停车带间距与驾驶行为的关系.      

纯电动汽车自动驾驶功能设计

针对纯电动车自动驾驶功能,设计一种利用PID算法对车辆的驱动扭矩进行控制的系统,使得车辆的实际速度与驾驶员的期望速度一致,实现车辆自动驾驶的功能。通过实车验证和调试,该控制系统具有良好的响应精度。相较于传统汽车通过控制喷油量的多少来控制车速,具有更好的鲁棒性和实时性。     

驾驶机器人车辆动态制动力矩补偿

为了减小长期自动驾驶过程中制动性能下降带来的影响,提出了一种驾驶机器人车辆动态制动力矩补偿方法。首先建立了以车速和制动踏板力为输入,制动力矩为输出的驾驶机器人车辆制动性能离线自学习模型。然后考虑到驾驶机器人车辆长期自动驾驶导致离线自学习模型可靠性下降,建立了以车速和制动踏板力为输入,制动力矩为输出的扩展自回归在线辨识模型,并采用模糊变遗忘因子递推最小二乘法进行参数辨识。模糊变遗忘因子递推最小二乘法通过引入遗忘因子的方式,对数据施加时变加权系数,以避免出现数据增长导致的数据饱和现象。模糊变遗忘因子控制器以制动力矩辨识误差为输入,经模糊规则推理实时输出合适的遗忘因子进行参数辨识,能够有效均衡驾驶机器人车辆制动性能参数辨识的稳定性与收敛速度。驾驶机器人车辆自动驾驶过程中,根据当前车速与目标车速的大小计算出所需的制动力矩,加上反馈回来的制动力矩误差,并结合当前时刻的车速,利用制动性能离线自学习模型与机械腿逆向运动学模型实时计算出制动电机输出位移量,实现对驾驶机器人车辆制动力矩的在线补偿。仿真与试验结果表明:利用所提出的方法对车辆动态制动力矩进行辨识时,通过调节遗忘因子,辨识结果能够快速收敛且辨识误差较小。在此基础上,控制驾驶机器人车辆进行纵向车速跟踪时,能够有效减小制动性能下降造成的影响,保证控制车速跟踪误差在±1km·h-1之内。     

重车驾驶操作要领

重车驾驶就是指车辆装载后的实际行驶。汽车装载后,大大增加了车辆的重量,车辆各部分的技术性能与空车相比都有所变化。而根据不同的道路状况所采取的操作方式也有不同。长途重车驾驶行车前对这些情况提前了解,就能有效提高安全行车系数,预防车辆事故发生。(一)重车驾驶操作要领。①起步:重车起步时,为了动力传递平稳,使车辆顺利起步,在操作离合器过程中,半联动松抬时间(抬起过程)要比空车稍长一些,油门也应适当加大。     

生态驾驶研究现状及展望

为了明确国内外生态驾驶的研究进展，对生态驾驶影响因素、生态驾驶控制策略、生态驾驶实施效果及生态驾驶应用等方面的研究进行综述，介绍驾驶人个性特征、外界刺激信息、道路状况及交通条件、车辆自身特征、行驶参数等生态驾驶的影响因素，归纳生态驾驶的优化控制策略，分析了实施生态驾驶的效果，总结静态、动态的生态驾驶培训方法，生态驾驶辅助设备，生态型智能交通等方面的生态驾驶应用。对文献的梳理和分析表明：生态驾驶无需改变车辆结构便可以减少30%左右的燃油消耗，降低20%~30%的污染物排放；有必要深入研究理论型生态驾驶策略，以定量的、形象化的方式研究适合中国实际情况的生态驾驶辅助系统；需加强生态驾驶的推广，将其纳入驾考培训体系之中，从而全面促进中国驾驶人的节能减排能力。     

自动驾驶系统交通规则符合性仿真验证方法

随着自动驾驶技术的不断发展，高级别自动驾驶车辆逐步在限定区域开展实际道路测试，确保和提高自动驾驶系统安全驾驶能力是当前研究、测试和工程开发的热点难点。面对自动驾驶车辆将长期与人类驾驶车辆混行，并与其他交通参与者遵守同样交通规则的现实需要，提出一种验证和测试自动驾驶系统交通规则符合性的方法，以期降低多车混行条件下的交通安全风险。针对各类交通法律法规语义自动解析技术瓶颈，提出规范化-逻辑化两阶段交通规则数字化模型，基于改进谓词度量时序逻辑框架(Metric Temporal Logic，MTL)，将自然语言交通规则转换为命题、逻辑连接词和时序算子组成的逻辑编码，生成了自动驾驶系统可理解、可执行、可验证的数字化交通规则，并构建了交通规则命题的分级分类体系。提出了一套基于自动驾驶车辆高精度运动轨迹的交通规则符合性验证算法，并搭建仿真试验平台，在高速公路交通场景下开展了试验验证。理论分析与试验表明：精简命题空间、新增时序算子和谓词逻辑词等改进有效提高了原有MTL框架的时间表现能力，解决了时序逻辑性不足等问题，大幅提高了交通规则数字化转换效率，对地方性交通法规和未来交通法规修订提供了良好的兼容性。提出的交通规则符合性验证方法及试验平台可以有效测试自动驾驶系统对现有交通规则的遵守能力，相关成果对提高自动驾驶系统安全性能和未来混行交通安全管控水平具有重要意义。     

驾驶习惯对公交车辆使用的影响

驾驶员驾驶习惯的好坏,对于公交车辆的安全行车、节能降耗以及车辆性能,有着至关重要的影响。驾驶习惯是指驾驶员在开车过程中逐渐养成的一种不易改变的行为。对于驾驶员来说,操作习惯的好与差,不仅直接影响车辆、乘客、行人等的安全,对燃料消耗、维修成本以及车辆的使用寿命,都有至关重要的影响。     

基于双状态动态规划混动汽车坡道生态驾驶策略

研究了车辆驶过坡道的驾驶时间对混合动力汽车(HEV)生态驾驶(ECO)策略的影响,通过调整车速来改善驾驶人的驾驶策略以减少车辆能耗.所构建ECO驾驶策略模型,采用以驾驶里程和车速为双状态、以驾驶时间为阶段变量的动态规划,以车辆驱动能量和制动能量之和为目标函数,这是由于在实际道路下HEV油耗主要受车辆需求能量影响.运行于...     

自然驾驶状态下重型工程车驾驶人驾驶稳定性分析

重型工程车行驶过程中事故风险大,发生恶性事故的概率高,易造成重大生命和经济损失,其运输安全管理问题面临挑战.为探究重型工程车驾驶人驾驶稳定性与相关影响因素之间的关系,开展重型工程车自然驾驶试验,提取车辆运动学、道路条件、驾驶人状态和工作时间等数据;采用速度均值和速度标准差表征驾驶人驾驶稳定性,以睡眠模式、道路线形、道路...