驾驶员状态监测目标动作报警阈值的确定

当前驾驶员状态监测目标动作报警阈值的确定多根据技术能力及驾驶员驾驶习惯讨论得出,缺乏理论依据。为此,论文通过设计实验通过驾驶模拟器采集车辆操纵及运行状态参数,建立车辆运行状态评价指标体系。提出一种通过K-means算法对驾驶人不安全驾驶行为数据集进行聚类确定报警动作阈值的方法,可以为驾驶员状态监控系统的开发及相关测试标准的制定提供参考。     

攻击性驾驶行为选择模型及影响因素敏感度分析

基于行为学理论和非集计方法,以160名驾驶人为研究对象,确定了影响驾驶人攻击性驾驶行为选择的影响因素变量及取值方法,建立了攻击性驾驶行为选择模型（多项Logit模型）。运用弹性值理论进行各变量对攻击性驾驶选择行为的影响程度与过程敏感度分析;最后选取58名驾驶人的驾驶行为数据进行计算,验证模型的有效性。结果表明：驾驶人人格和其他车辆违法情况2个因素对驾驶人攻击性驾驶行为影响较大,起决定性作用;该模型计算值与量表判定值相对误差在10%左右,模型精度可满足实际使用要求。     

预警时间对信控交叉口避撞驾驶行为的影响研究

研究不同预警信息发布时间下,不同性别驾驶人对于交叉口迎头侧面避撞情景驾驶行为影响规律,为提高车辆避撞预警系统功效性提供理论依据.基于汽车驾驶模拟器设计实验,招募具有稳定驾驶能力的驾驶人45名,采集7种预警信息发布时间(2.5～5.5 s),将无预警作为控制组,采用C#编程提取能够表征驾驶行为的变量.用方差分析和线性回归方法分析在交叉口迎头侧面碰撞情景下不同预警信息发布时间对驾驶人的制动时间、最大减速度、测试车辆与冲突车辆的最小距离的影响.结果表明,预警信息发布越早,驾驶人的制动时间越长,最大减速度越小,说明较早发布预警信息可以减缓驾驶人采取制动措施的剧烈程度.同时,预警信息发布较早,可以增大车辆间的最小间距,降低碰撞事故发生的可能性.此外,女性驾驶人的驾驶行为比男性驾驶人更加保守.     

驾驶人抑制控制对风险驾驶行为的影响研究

为研究驾驶人抑制控制能力与风险驾驶行为之间的关系,采用线索化Go/NoGo实验范式测量驾驶人抑制控制能力,结合抑制控制与风险决策行为特征构建模拟驾驶场景,基于驾驶模拟器系统对51名被试开展了模拟驾驶实验,记录驾驶人风险决策表现情况,并采集驾驶人操作和车辆运行数据,就抑制控制能力对风险驾驶行为的影响进行了分析.结果表明:...     

基于运行数据的电动客车误踩加速踏板状态识别研究

驾驶人误踩加速踏板导致的电动客车交通事故时有发生,影响因素复杂.为准确识别误踩加速踏板行为,提醒电动客车驾驶人安全驾驶,基于电动客车车载终端采集的车辆运行状态数据,提取9项与误踩加速踏板行为相关的驾驶特征,采用随机森林算法模型对电动客车误踩加速踏板状态进行识别,结果表明整体的识别准确率为99％,召回率为0.99,表明9...     

基于NGSIM数据库的驾驶风格聚类研究

驾驶风格用于表征驾驶人的行为特性,对发展自动驾驶技术、制定个性化的驾驶策略具有重要价值。文章基于美国NGSIM数据库中的车辆行驶状态数据,选取横向速度绝对值均值、横向速度绝对值标准差、纵向速度绝对值的标准差等九个统计量作为特征变量,利用主成分分析降维算法及K-means聚类算法对行驶数据进行驾驶风格分类研究。将驾驶风格分为保守型、一般型及激进型三个类别,数据分析表明,保守型驾驶人的横向速度均值、纵向加速度均值、横纵向冲击度均值等统计量均为三种类型中的最小值,而激进型驾驶人的对应统计量为三者中的最大值,一般型驾驶人居中,验证了本次聚类结果的合理性。     

基于轨迹数据的危险驾驶行为识别方法

连续的跟驰行为和换道行为是驾驶行为的主要构成部分,对交通拥挤和交通事故有着重要影响。通过无人机视频拍摄和图像处理方式,提取了曹安公路沿线的2个交叉路口间正常交通流状态下共600条多车高精度轨迹数据。首先,考虑车辆类型对驾驶行为产生直接的影响,分析了大车和小车的车辆轨迹特征变量分布的差异性,包括速度、加速度、碰撞时间倒数、车头时距等,在标记危险驾驶行为的过程中考虑车辆类型的影响。其次,针对不同的车辆类型,利用修正碰撞裕度对跟驰行为和换道行为进行风险性评估,将其划分为安全型和风险型。根据风险型行为发生的顺序以及持续时间,评估驾驶人的整体驾驶状态是否危险,作为危险驾驶行为识别的样本标记。分别利用离散小波变换和统计方法提取车辆轨迹的关键特征参数,为了提高模型识别效率,将关键特征参数进行排序,从而确定最优判别指标;最后,利用轻量梯度提升机（LGBM）算法对危险驾驶行为进行识别,并与随机森林、多层感知器、支持向量机等算法在精度上进行比较。研究结果表明：在上述研究条件下,LGBM算法对危险驾驶行为的理论识别率最高可达93.62%,可以实现基于机器学习算法的危险驾驶行为的高精度自动识别,该结果对于智能驾驶辅助系统的设计、道路交通安全决策的制定具有显著的意义。     

考虑肌电信号的驾驶人弯道操纵行为分析

驾驶人是"人-车-路"闭环系统中的核心。近年来,研发人性化、个性化的汽车驾驶辅助系统逐渐成为行业热点。为了更加透彻地理解弯道驾驶行为特性,为弯道驾驶辅助系统提供功效评估与优化,提出了一种考虑肌电信号的驾驶人弯道行驶过程操纵行为分析方法。招募12名驾驶人在试验场标准路面上进行实车试验,其中包含6名专业试车师与6名普通驾驶人,要求驾驶人分别以30,40,50 km·h^-1的不同初速度驶入U形弯道并自由驾驶。试验过程中记录驾驶人颈部肌电信号数据和车辆运动状态数据,分析转弯行驶车辆侧向运动对不同驾驶能力的驾驶人生理体验的影响,同时进一步探讨不同类型驾驶人在不同入弯速度条件下颈部肌电信号与侧向加速度的关联差异特性。试验结果表明：相同工况下,专业驾驶人和普通驾驶人颈部肌电特征值存在显著差异,专业驾驶人颈部肌电信号特征与车辆侧向加速度呈现一定的线性关系;随着驾驶任务难度的增加,驾驶能力好的驾驶人能够较好地适应任务的变化,在进行纵侧向耦合操纵时能够较好地协调身体生理反应与车辆侧向运动保持较好的关联特性。研究成果为进一步探索并完善驾驶体验评价方法提供了新的研究思路,同时,可为汽车辅助驾驶系统功能设计与智能汽车行驶性能的用户体验测评提供技术支撑。     

驾驶风格对驾驶行为的影响

为了揭示驾驶风格对驾驶行为的影响规律,进而提取表征驾驶风格的特征参数,对不同风格驾驶人在感知层和操作层的驾驶行为数据进行了量化分析。首先,基于驾驶行为问卷对18名中国非职业驾驶人进行了驾驶风格问卷调查,并采用主成分分析、K-均值聚类等方法将被试驾驶人分为谨慎型、正常型和激进型3种类型。接着,被试驾驶人在搭载了SmartEye眼动仪的驾驶模拟器上开展了高速公路行车环境下的驾驶试验,同步采集了感知层的视觉特性参数和操作层的驾驶绩效参数,并采用判断抽样的方式将驾驶样本按照驾驶风格和驾驶模式（换道意图和车道保持）进行了划分,共选取了810组有效样本。最后,采用方差分析法分析了不同风格驾驶人在不同驾驶模式下的注视行为、扫视行为、横向控制特性、纵向控制特性方面相关参数的差异显著性,并提取了不同风格间存在显著差异的参数作为表征驾驶风格的特征参数。研究结果表明：驾驶风格越激进,驾驶人对周围环境关注越少,对车辆的横向控制稳定性越差,急加速和急减速行为发生的频次越高;不同风格驾驶人在意图时窗内对后视镜的注视次数（p=0.002）、方向盘转角熵值（p=0.04）、加速踏板开度（p=0.01）、制动踏板开度（p=0.02）这4个参数的差异均较为显著,因此可作为表征驾驶风格的特征参数。     

基于 AHP 和物元分析的愤怒驾驶状态辨识研究

驾驶人在愤怒情绪下的驾驶行为是影响车辆行驶安全性的重要因素之一,愤怒驾驶情绪的产生及其程度受到驾驶人自身和道路交通环境中多因素的影响。文中综合考虑驾驶人自身因素和行车环境对驾驶状态的影响,提出了愤怒驾驶状态的辨识方法。文中筛选了与愤怒驾驶行为相关的驾驶人因素和道路环境因素,构建了1个驾驶人愤怒状态辨识的层次分析模型,并根据相关因素之间对愤怒驾驶行为影响的重要程度构造判断矩阵,求出各相关因素对愤怒驾驶行为的影响权值。应用综合权重的物元多属性决策方法辨识驾驶人的愤怒驾驶状态及程度。应用所提出的方法对22组实车试验中出现的愤怒驾驶状态进行辨识,结果表明,72.7%的结果与实车实验所得的结果相符,因此,该方法可对愤怒驾驶行为进行识别。文中所提出的方法能够融合驾驶人因素和环境因素对愤怒驾驶行为的影响,有效的辨识出驾驶人的愤怒驾驶状况及程度。      

基于车载信息调度的驾驶行为控制分析

车载信息系统可向驾驶人提供丰富信息,从而影响驾驶行为,提高道路交通系统运行安全效率.但目前车载信息发布形式与内容并不完善,对驾驶行为控制作用差.为了提高驾驶安全水平,从驾驶人驾驶行为的信息调节特性人手,分析了车载信息不同表达方式及其对驾驶行为控制作用,并探讨将信息进程与驾驶行为进程交互融合.从信息调度的角度,分析车载信息调度形式、参数及可调度的信息集合,分析调度过程,并举例说明如何通过信息调度实现驾驶行为控制,提高车辆运行的安全性、可靠性.研究结果表明,车载信息系统通过发布车载信息影响驾驶行为,能够在一定程度上达到驾驶行为控制目的.针对驾驶人的多感官复合感知特性,将信息进程与行为进程相互融合,采用多种形式的信息调度,能够有效提高其对驾驶行为控制作用.     

驾驶模拟环境中激进驾驶行为的影响因素分析

为了分析驾驶人在驾驶模拟试验过程中出现的相对实际驾驶的激进驾驶行为的影响因素,采用计划行为理论构建心理认知模型。基于计划行为理论设计问卷调查私家车驾驶人对"在驾驶模拟过程中激进驾驶"行为的信念、态度、主观规范、行为感知控制、意向与行为。采用结构方程模型得到观察变量与基本构念以及基本构念内部的相关关系,并最终分析得到影响驾驶人激进驾驶行为的主要因素。通过先导性调查问卷以及正式调查问卷的投放,最终得到217个有效的样本。研究结果表明：心理认知模型具有良好的适配性,其卡方自由度比为1.802,RMSEA值为0.062;态度、行为感知控制是影响驾驶人行为的主要因素,主观规范对行为的影响相对较小;各信念与对应的态度、主观规范及行为感知控制之间存在显著关联,各信念的测量模型的适配性良好,卡方自由度比、RMSEA等指标基本满足要求。采用完整的计划行为理论结构同时从标准获取构念和自行获取构念的角度解释了驾驶人对"在驾驶模拟过程中激进驾驶"行为的心理认知,研究成果可用于驾驶模拟-自然驾驶行为数据差异性控制,驾驶模拟试验规范化方法构建。     

城市快速路匝道合流区车辆交互行为模式

在城市快速路匝道合流区,驾驶任务难度主要来自于车辆与其周边车辆之间的动态交互,目前对这种交互行为的特征和机理的认识还不十分清楚。基于从无人机视频中提取的高精度车辆轨迹数据,提取出表征车辆交互行为的指标TTC和GAP,并结合速度、加速度、车道位置等其他指标,对车辆的交互过程加以刻画,从中获得了大量交互行为实例,并在此基础上归纳总结出9种典型的车辆交互行为模式。通过分析各模式特征发现：即使在相同的外部环境下,车辆交互行为模式也可能存在差异,这表明交互行为不仅与车辆之间的相对位置、时空距离、速度状态等环境因素有关,还与驾驶人的应对能力、动机及风险意识等认知心理有关;另外,不同的交互模式面临的风险不同,并且该风险既可能是周边车辆行为发生改变而被迫卷入,也可能是驾驶人自身主动寻求的结果;9种不同类型的交互行为模式,构成了驾驶人自行感知的4种风险状态互相转换的具体实现形式;在驾驶过程中,驾驶人努力寻找契机并选择某种交互行为模式在各个风险状态之间来回切换,并非仅由心理压力较大的危险态向压力较小的自由态转换,也会发生反向转换,前者主要由降低事故风险和减少认知努力的动机驱动,后者旨在追求行车效率,但同时驾驶人会付出更多的认知努力以对抗风险的增加,这充分反映了驾驶人试图在行车效率、事故风险与认知努力三方面取得平衡。研究成果对深化理解驾驶行为及其背后的决策机制具有积极意义。     

基于驾驶行为基元的典型驾驶场景识别与提取方法

为了从海量自然驾驶数据中有效提取典型驾驶场景,提出一种基于驾驶行为基元的典型驾驶场景识别与提取方法,搭建了具有多类场景覆盖及通用程度高的典型驾驶场景自动化识别与提取框架,解决了当前方法仅适用特定单一场景提取,无法从大规模数据中高效提取场景的问题。     

基于注意力机制的多模态自动驾驶行为决策模型

针对现有端到端自动驾驶模型未考虑驾驶场景中不同区域的重要性和不同语义类别之间的关系而导致预测准确率低的问题，受驾驶人注意力机制和现有端到端自动驾驶模型的启发，充分考虑驾驶场景的动态变化、驾驶场景的语义信息和深度信息对驾驶行为决策的影响，以连续多帧驾驶场景的RGB图像为输入，构建一种基于注意力机制的多模态自动驾驶行为预测模型，实现对方向盘转角和车速的准确预测。首先，通过语义分割模型和单目深度估计模型分别获取RGB图像的语义图像和深度图像；其次，为剔除与驾驶行为决策无关信息，以神经科学和空间抑制理论为基础，设计一种拟人化注意力机制作为能量函数来计算驾驶场景中不同区域的重要度；为学习语义图像中与驾驶行为决策最为相关类别之间的关系，采用图注意力网络(Graph Attention Network,GAT)对驾驶场景的语义图像进行特征提取；然后，以保留RGB特征为原则对提取的驾驶场景的图像特征、语义特征和深度特征进行融合，采用卷积长短期记忆网络(Convolutional Long Short Term Memory,ConvLSTM)实现融合特征在连续多帧之间的传递，进而实现下一帧驾驶场景对应驾驶行为的预测；最后，与其他模型的对比试验、消融试验、泛化试验和特征可视化试验来充分验证所提出自动驾驶行为预测模型的性能。试验结果表明：与其他驾驶行为预测模型相比，所提出模型的训练误差为0.021 2，预测准确率为86.97%，均方误差为0.031 5，其驾驶行为的预测性能优于其他模型；连续多帧的语义图像和深度图像、拟人化注意力机制和面向语义特征提取的GAT有助于提升驾驶行为预测的性能；该模型具有较好的泛化能力,其做出驾驶行为预测所依赖的特征与经验丰富的驾驶人所关注的特征基本一致。     

雾天对弯道驾驶行为的影响研究

雾天环境下不良的视距条件使得驾驶员在驾驶过程中存在安全隐患.利用驾驶模拟器,选取雾天环境作为典型干预因素进行驾驶模拟实验,同时考虑驾驶人职业和性别作为可能的影响因素,实验设计直角弯道和S形连续弯道2种道路线形,从实验数据中抽取平均车速与车辆驶出弯道率作为关键变量,采用多变量方差分析、均值统计等方法分析雾天环境下驾驶人的驾驶速度和驶出弯道率,并建立Logistic回归模型分析各因素对车辆驶出弯道可能性的影响.实验结果表明,驾驶人在弯道雾天行驶时的平均车速要比无雾情况下略高,且职业驾驶人的平均车速较非职业驾驶人明显偏低;随着雾的浓度的增大,驾驶人在直角弯道处和S形连续弯道处驶出弯道的比例均显著增大.     

基于自然驾驶数据的跨江大桥小客车跟驰特性研究

为明确跨江大桥的跟驰行为特征以及驾驶模式,在重庆菜园坝大桥展开了30位被试的小客车实车驾驶试验,使用华测航姿测量系统和前视碰撞预警系统Mobileye 630采集自然驾驶状态下汽车的连续行驶速度、车头时距和车头间距等数据。通过筛选得到了725条有效跟驰轨迹数据,对比分析发现跨江大桥与城市一般道路的跟驰行为存在一定差异性,明确了菜园坝大桥车头时距和车头间距的分布特征,并且对强跟驰(小于1.6 s)、过渡区间(1.6~2.6 s之间)以及弱跟驰(大于2.6 s)3种跟驰状态和驾驶人性别差异下的跟驰数据进行了分析。结果表明:桥梁段车头时距分布集中在1.6 s处,车头间距分布集中在18 m处;超过1/3的跟驰轨迹处于强跟驰状态,此状态下前车驾驶行为对跟驰车辆具有较强制约性;当车辆处于弱跟驰状态时,前车对于后车的约束性会随车头时距的增大而快速降低;过渡区间的设立更好地揭示了强/弱跟驰状态之间的转变并不是只有一个临界值,而是存在一个转换过程,并且其间车辆跟驰特性的变化与驾驶人本身的操作行为存在较大关联;驾驶人的性别差异对跟驰距离几乎没有影响,但男性驾驶人往往会采取更加冒险的驾驶行为,平均车头时距、车头间距以及相对速度均高于女性驾驶人。     

基于贝叶斯网络的机动车驾驶行为状态分析建模

复杂多变的机动车驾驶环境决定了驾驶行为系统内部各信息之间存在不确定性.利用贝叶斯网络构建驾驶行为状态分析模型,可忽略驾驶行为状态类型与可观测驾驶数据之间的耦合关系,以概率网络形式直观表现观测数据与驾驶行为状态之间的关联.为降低概率解算复杂度,使用基于簇树的贝叶斯网络推理方法推算并预测驾驶行为发生概率.算例结果表明,应用驾驶行为贝叶斯网络模型的车载预警系统能推算出驾驶人行为动作发生概率,从而达到评估驾驶安全等级并预判驾驶人后续驾驶动作的目的.     

基于车联网OBD数据的道路安全评价方法

针对目前道路安全评价较少考虑驾驶行为及车辆运行状态,评价指标及权重值大多通过主观方法确定的局限,结合车联网OBD数据包含车辆行为及运行状态且数据丰富、精度高的优势,基于人工智能领域粗糙集理论,提出考虑道路条件、天气状况、交通状态、驾驶员特性、车辆运行状况的道路安全评价体系构建思路和流程及有待进一步研究的关键技术。     

一个新发现:"中等驾驶人"在微观交通世界中的存在性实证

深入理解驾驶行为的本质特征是道路设计、交通工程、智能车辆等领域的研究基础,驾驶行为也是相关工程和产品设计的基本控制条件——道路线形和交通设施为是以中等驾驶人(中位)或者85th百分位驾驶人的行为作为设计控制依据,但统计意义上的"中等驾驶人"或者85th百分位驾驶人在真实世界中是否真实存在,目前尚未得到实证.在重庆市选择了行驶环境复杂的3条路段作为实验地点,开展了超过70位驾驶人的实车驾驶试验,用车载仪器采集了自然驾驶状态下的车辆运行数据,并用量表获取了被试者的气质类型,然后以行驶速度为中间介质、以相似性为准则,分析了中位以及85th百分位驾驶行为的存在性.研究结果证明了真实世界中确实存在"中等驾驶人",他/她的速度行为特征在包含多个复杂场景的整个路段范围内与中位值速度高度一致;"中等驾驶人"的用户画像为:40岁左右,驾龄10年左右,气质类型多为抑郁质,男性和女性都有.此外,研究结果还证实了"85th百分位驾驶行为"在真实交通世界中的存在性.