汽车驾驶模拟器在交通安全中的应用综述

汽车驾驶模拟器是1种研究“人‐车‐路‐环境”交通特性的重要工具,由于具有重现性好、安全性高、成本低等优势,被广泛应用于交通研究方面,尤其因其能够在危险场景中采集多种车辆数据,近年来汽车驾驶模拟器在交通安全方面的研究进展飞速。文中简要介绍了汽车驾驶模拟器的国内外发展历史,从驾驶分心、道路设计、交通设计、交通事故和驾驶疲劳5个方面梳理出汽车驾驶模拟器在交通安全领域的应用研究,并分析了这5个方面研究领域中驾驶模拟器实验的其中利弊,探讨了汽车驾驶模拟器在中国交通安全研究中的应用前景及存在的问题。      

驾驶模拟器在自动驾驶系统中的应用研究

自动驾驶车辆在实际道路上行驶之前的测试阶段是一个至关重要的环节。一个低成本、高效率以及高精度测量的自动驾驶车辆的测试方式,对于自动驾驶车辆的开发具有重要意义。将驾驶模拟器运用到研究自动驾驶车辆测试已是近年来的一个研究热点。基于虚拟驾驶场景的自动驾驶车辆的检测,通过组合虚拟驾驶场景的背景车辆、行人、交通灯、建筑、指示标牌等元素,研究将驾驶模拟器与虚拟驾驶场景的联合应用来测试自动驾驶车辆。设计了典型的交通场景,通过自动驾驶车辆和背景车辆的实时交互,研究自动驾驶车辆的各项性能指标。研究结果表明:该驾驶模拟器可以高度拟合人类驾驶体验,驾驶员通过驾驶模拟器控制背景车辆能够很好的模拟现实中的驾驶行为,对自动驾驶车辆的仿真测试起到了促进作用。     

不良天气下驾驶行为研究综述

不良天气会对城市交通的运行和安全造成较大影响.事实上,不良天气条件下驾驶员驾驶行为的变化是造成交通拥堵和事故发生的根本原因.针对不良天气下的驾驶行为进行综述,对研究不良天气条件下的交通拥堵及事故具有积极意义.面向国内外不良天气条件下驾驶行为研究的进展,从雨、雪、雾3种常见的不良天气出发,对不良天气条件下环境变化及其对驾驶行为的影响进行分析,并对不良天气条件下驾驶行为的研究方向进行探讨.相关研究发现,不同等级的雨、雪、雾天气下驾驶员选择的车速、车头时距等驾驶行为参数以及反应时间、车辆启动延迟均存在较大差异.      

特殊环境下营运车辆驾驶人驾驶安全性评价

道路交通事故90%以上由人为因素引起.为了对特殊环境下营运车辆驾驶人的驾驶安全性进行综合评估,由问卷调查确立典型交通场景下的安全驾驶标准操作,应用层次分析法,从交通规则遵守情况、驾驶行为规范性程度及安全驾驶意识程度3个方面建立驾驶安全性评价体系.运用句法模式识别方法设计安全意识评价算法,对驾驶人在场景中的操作能力进行评价.结果表明,安全驾驶意识程度对驾驶安全性的影响最大.所设计系统在驾驶模拟器中实现,可有效评价特殊环境驾驶人的驾驶安全性,进而降低驾驶人因素引起的事故率.      

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.     

基于虚拟现实技术的典型动态交通场景的设计与实现

驾驶人是影响道路交通安全的主要原因,而使用汽车驾驶模拟器模拟危险的交通环境,对驾驶人进行培训可以有效提高驾驶人的应急操作技能和安全意识水平,对于减少和预防道路交通事故的发生具有重要意义.以2000~2010年道路交通事故数据为基础,分别从人、车、路以及事故形态进行统计分析道路安全影响最大的因素,获取典型的动态交通场景.并考虑城市道路环境的复杂性和多样性,选取发生在城市道路场景中的1种类型动态场景-公交站台行人过街作为案例,采用虚拟现实技术完成这一动态交通场景的设计和实现.      

大数据环境下营运车辆驾驶行为特征分析

通过大规模采集营运车辆驾驶行为信息,并对其驾驶行为特征进行定性、定量分析是有效遏制交通事故的前提.对采集的营运车辆驾驶行为数据进行预处理,包括清洗、筛选、分段等,提高了数据的质量.利用经纬度坐标转换后计算出的车辆行驶速度与车载速度加权的车速进行分析;并运用DBSCAN聚类和 Spearman秩相关方法对不同车辆、不同时间段及不同天气状况下速度和加速度进行聚类和讨论相关系数,提取驾驶行为特征.结果表明,驾驶员夜晚比白天行车速度波动大,需加强夜晚行车的安全监控,且聚类方法可用于判定车辆驾驶的稳定性程度,有助于道路交通中心对车辆安全状态的判断和避免交通事故发生;对于经验丰富的营运车辆驾驶员,天气对驾驶的影响相对较弱.      

基于自动驾驶的车辆安全技术应用探讨

中国大量的道路基建工程建设充当着城市化发展的重要指标之一,然而交通基建并不能时刻满足日益增长的交通需求,随之而来的交通事故推动着车辆自身的安全及预警技术的研发,而该技术正是自动驾驶技术的基础。自动驾驶通过感知（传感器与创建环境地图）、规划（寻找与优化路径）与执行（ECU驱动车辆自动驾驶和安全功能）三个层面来实现,车辆自身的安全技术可被归纳为被动安全技术、防碰撞预警技术、主动安全技术和主动式无人驾驶技术,因此自动驾驶也是实现车辆安全技术的最高等级,然而即使是当下已商用的自动驾驶系统也不能完全保障交通安全,不成熟的避让算法、机器识别效率或处理系统高负载运行崩溃将更容易触发致命事故。自动驾驶的发展具有明朗的前景,但需要与智慧道路形成更高层次的环境感知水平,从而真正的推动人、车、路交通三要素有机结合,在更完善的交通感知环境中全方位保障三者在交通参与过程中的安全,助力车辆自动驾驶技术实现相应的社会价值。     

行车事故处理

行车事故处理主要包括事故现场处理、事故责任认定和事故善后处理三方面。 行车事故定义 一、道路交通事故 指车辆驾驶人员、行人、乘车人员以及其他在道路上进行与交通有关活动的人员,因违反《中华人民共和国道路交通安全法》和其他道路交通管理法规、规章的行为,因过失造成的人身伤亡或者财产损失的事故。     

雨天道路的安全驾驶

<正>随着雨季的来临,雨天越来越多。汽车在雨中行驶,由于道路条件变差,能见度降低,车辆、行人的交通行为出现变化,给安全行车带来很多困难。所以,驾驶员必须知道雨天的交通特点,并注意掌握驾驶操作方法,以保证行车安全,顺利完成运输任务。     

基于驾驶行为和信息熵的道路交通安全风险预估

为了精准有效地进行交通事故预防预警，基于车辆OBD驾驶行为数据及信息熵理论，提出了城市道路交通安全风险预估方法。首先，分析异常驾驶行为高发位置与道路交通事故发生位置的关联性；其次，构建以道路交通安全熵为一级指标，急加速率、急减速率、急转弯率、超速率、高速空挡滑行率为二级指标的道路交通安全风险预估指标体系，提出了基于改进熵权法的道路交通安全熵计算方法；然后，基于密度聚类、K-means聚类提出了道路交通安全风险等级数确定方法，并基于K-means聚类建立了风险等级阈值计算方法。研究结果表明：异常驾驶行为高发位置与交通事故发生位置具有一致性；通过对log对数底数选择优化、二级指标零值处理、指标权重分段计算3个步骤改进的熵权法，可弥补log对数函数无法计算零值指标熵值的缺陷，避免指标权重为负、指标熵值与权重反映信息不一致的现象；两步聚类避免了孤立数据点对安全风险等级划分的影响。以重庆市4条城市道路（总长约38 km）进行实例验证后得出，道路交通安全熵与交通事故表征的道路交通安全状态趋势一致；道路交通安全风险等级可划分为高、低风险2级，道路交通安全熵优化阈值为0.042，最后，风险等级划分准确率为87.88%。研究成果可为道路交通安全风险点辨识、交通事故预防预警提供有效的技术支持。     

基于OBD数据的危险驾驶行为与建成环境空间关联研究

随着宽带移动通信、物联网等新一代信息技术在交通领域中的应用,面向交通安全的移动互联环境下驾驶行为研究成为热点课题.为弥补现有研究中对车联网数据分析较少或对危险驾驶行为空间分析不足等缺陷,基于车辆自诊断系统(OBD)数据对危险驾驶行为进行了空间识别与提取,并基于交通小区(TAZ)分析了危险驾驶行为的空间分布差异.研究揭示了危险驾驶行为空间分布差异的内在机理,利用百度兴趣点(POI)数据度量了城市建成环境因素,通过最小二乘法(OLS)回归模型识别出建成环境对危险驾驶行为显著影响的变量,在此基础上采用基于地理加权回归(GWR)模型得出了不同建成环境变量对危险驾驶行为的空间影响系数.模型显示,采用GWR模型拟合结果优于OLS一倍,并且可以有效地揭示出空间建成环境对危险驾驶行为影响的时空特征,为交通管理与规划部门制定措施或政策提供了决策支持.      

驾驶人熟悉程度对其安全驾驶行为的影响研究综述

驾驶人作为人-车-路-环境复杂系统中最核心的因素,在交通安全中发挥最为关键的作用。聚焦驾驶人熟悉程度这一因素对道路交通事故的影响,系统地梳理和分析了驾驶人熟悉程度与交通事故的关系及其影响安全驾驶的机理等相关研究及成果。首先,基于驾驶人熟悉程度的距离维度和频率维度识别标准,分析了驾驶人对道路、环境及车辆的熟悉程度与其发生交通事故概率的关联性;其次,从驾驶人控制行为、路径选择行为及视觉行为等角度归纳了驾驶人熟悉程度影响其安全驾驶的机理;最后,就该领域面临的挑战及未来的研究趋势进行了分析和探讨,提出进一步标准化驾驶人熟悉程度指标的方法,为驾驶安全程度评价及提高交通安全提供了理论基础。针对已有相关研究的局限性及机理研究中尚不明朗的问题,后续研究需从认知心理学方面探究因道路、环境、车辆等驾驶人熟悉程度影响其安全驾驶的机理,进一步将视觉特征指标与生理指标结合以量化驾驶人熟悉程度,将此纳入到道路选择模型中。同时,从生理指标角度客观衡量驾驶人熟悉程度对其乘坐舒适度的影响,这些为提升自动驾驶技术接受度、交通安全及车辆安全提供强有力的理论基础。     

基于交通冲突理论的道路安全评价技术研究综述

基于交通冲突理论的道路安全评价技术, 是以交通冲突因素为指标的道路交通安全状态评价技术。在梳理交通冲突影响因素与安全评价基本概念的基础上, 列举了常见的道路安全评价技术应用场景; 从交叉口、高速公路、特定场景3个方面分析了交通冲突的影响因素; 从指标选取、方法选择、模型构建3个方面对道路安全评价技术进行了归纳总结。通过对现有文献的分析可以发现: 在应用场景构建时, 相比于考虑单一冲突因素, 综合考虑交通冲突影响因素, 将使得构建的交通冲突场景更接近实际情况; 在交通安全评价时, 科学选择复合指标、合理使用模糊综合评价和层次分析法构建安全评价方法, 将使构建的安全评价方法更加科学严谨。基于现有研究中存在的问题, 指出了道路安全评价技术未来的研究方向, 主要包括充分利用视频技术和互联网技术, 搭建实时、高效的安全评价模型; 验证现有道路安全评价方法在混合交通流下是否适用; 建立健全混合交通流环境下的道路交通安全评价技术标准和评价体系。      

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。     

城市水下道路隧道驾驶安全影响因素分析和改善思路

总结城市水下道路隧道事故分布规律，从驾驶人、隧道光环境及道路条件3方面分析隧道驾驶安全影响因素，对现有安全改善措施及其优缺点进行剖析，并指出城市水下道路隧道驾驶安全优化研究趋势： 应以提升隧道光环境质量为主，考虑交通事故形态、事故致因及影响因素，在确保交通安全的基础上，考虑不同隧道路段驾驶人差异化视觉需求。驾驶人视觉需求可以分为功能性、安全性与舒适性需求，对应的隧道行车环境可分为基本型、安全型与舒适型视觉参照系。提出以构建城市水下道路隧道舒适型视觉参照系为目标，通过隧道照明与隧道视线诱导技术相结合，缓解隧道出入口参照系的剧烈过渡，加强中间段弱视觉参照的城市水下道路隧道驾驶安全优化方法。构建基于空间路权、人因与驾驶任务、差异性与韵律性的隧道驾驶安全优化评价指标体系，为城市水下道路隧道驾驶安全优化提供新思路。     

美国货车交通安全理论研究与技术应用现状及展望

世界经济的快速发展必然带动货运交通量迅速增长,受道路条件、车辆性能和不良驾驶行为等因素综合作用,货车交通事故易发,且经常造成严重的人身财产损失.为提高货运车辆交通安全管理水平,从货车事故理论、主动安全防控技术、安全仿真建模技术3个方面回顾美国货车交通安全技术的研究脉络和主要实践成果,总结公路货车交通安全研究的模型框架、研究热点、主要信息系统及分析技术,探讨有效推进货车交通安全理论研究、技术装备研发和管理实践探索的关键问题和研究趋势.研究发现,翔实可靠的数据是开展货车交通安全理论研究的基础,主动安全理念逐步贯彻于货运交通系统建设和运营全过程,各类仿真技术能够有效拓展货车交通安全研究的广度和深度.      

基于侧墙效应的隧道行车安全实验研究

隧道内是公路交通事故多发区,由隧道内封闭单调的行车环境引起的侧墙负面效应是事故发生的主要原因,设计合理的隧道侧墙图案可有效缓解这一效应.通过利用3DMAX等软件模拟长隧道驾驶环境,采用评价清单的方式,从视认性和闪现率的角度对隧道内侧墙图案的色彩、图案尺寸及间距进行了实验研究.通过实际工程验证,提出了适用于高速公路隧道内的侧墙图案应用设计,可改善隧道内的视觉环境,提高其行车的安全性.     

信号交叉口行车风险场建立及车辆通行行为优化

随着汽车逐步向智能化、网联化发展,智能网联车辆逐步进入实际应用阶段。进行智能网联车辆的通行行为优化,对提升驾驶安全性和行车效率,避免事故发生和交通拥堵至关重要。车辆在通过交叉口时将受到很多环境及运动因素的影响,而现有的通行优化模型难以准确表达各类因素共同作用下的行驶环境。为此,基于风险场理论建立由环境场和运动场组成的信号交叉口行车风险场,表征信号交叉口中每点的实时行车风险程度,从而引导车辆驶向风险值低点,并提供下一步长的位移及速度指引,实现车辆的动态轨迹优化及速度控制。典型场景下的仿真结果表明：在优化模型的控制下单车的信号交叉口通行效率明显提升,其中直行方向车辆单车平均通行效率提升最高,平均提升6.35%,通过对交叉口面积内所有车辆进行通行行为优化,交叉口通行效率提升了9.3%,这表明所建模型可以准确表达交叉口行车环境并优化车辆通行行为。研究结论可应用于自动驾驶车辆的交叉口通行控制,并为网联环境下的行车环境表达和安全驾驶控制提供模型基础。