汽车驾驶人姿态监测系统研究综述（双语出版）

随着自动驾驶技术的发展,驾驶人将会参与更多的与驾驶无关的活动,从而呈现出新的姿态,这些新姿态是优化传统被动安全系统的重要切入点。而且在未来相当长的时间内,自动驾驶车辆的行驶依然依赖于人和系统的密切配合。对驾驶人姿态的观察,则可以为判断驾驶人是否有能力及时接管车辆提供帮助,从而确保安全、合理的人机交互过程。通过对大量相关文献的系统性梳理,综述了汽车驾驶人姿态监测技术的智能化发展趋势,从传感器种类以及相应的姿态监测算法出发,分析了目前不同监测系统的优缺点。研究发现,尽管传感器技术和姿态识别算法取得了明显进步,然而廉价稳定且能够在实际驾驶条件下对驾驶人姿态准确感知的监测系统依然缺乏。总体而言,目前的监测系统大多只是集中于对驾驶人局部身体部位的感知,缺乏实际驾驶条件下的性能分析,并且对驾驶人状态的实时感知和预测能力仍有待完善。最后,针对目前监测系统所面临的问题,对未来可能的研究方向进行展望,并提出主动式立体视觉系统和压力传感器阵列相融合的驾驶人姿态监测方式。研究成果将为驾驶人姿态监测系统的研究提供参考和借鉴,从而有助于道路交通安全水平的进一步提升,同时也可为人机交互界面的设计带来启发。     

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。     

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。     

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。     

自动驾驶驾驶人接管特征研究进展

为自动驾驶驾驶人接管环节做出指导性的建议,从自动驾驶接管的影响因素和自动驾驶驾驶人接管绩效进行系统梳理,总结主要研究内容和方法,并展望其未来研究趋势。总结发现,现有研究缺少一套针对驾驶员在不同复杂度的交通环境下驾驶人行为准则,今后对于自动驾驶驾驶人接管特征的研究目的就是在清楚驾驶人有哪些行为后对自动驾驶安全接管设计提供理论支持。     

自动驾驶汽车轨迹规划方法综述

作为自动驾驶车辆的重要组成部分,轨迹规划是影响自动驾驶智能化水平的关键。综述10年来智能驾驶车辆轨迹规划方法并将这些算法分为基于图搜索、基于采样、基于数学优化、曲线插值和机器学习5类。针对每类算法进行了阐述,阐述算法在实际场景中的应用并分析了其优缺点。最后指出了目前依然存在的问题和挑战,并总结了未来研究发展方向。     

面向自动驾驶的道路适驾性研究进展

现有道路设计规范考虑了驾驶人感知反应时间和车辆动力学特征,而自动驾驶汽车与驾驶人在感知反应时间、感知距离和感知高度等方面存在差异。这些差异可能会导致自动驾驶汽车在特定道路条件下面临挑战,例如复杂的道路线形、不规则交叉口等情况。为了解道路基础设施对自动驾驶汽车运行的影响,需要开展面向自动驾驶的道路适驾性研究。针对不同道路类型,道路几何设计、交通控制设施和路侧设施等对自动驾驶汽车安全运行影响的定量研究尚不充分。从路段、交叉口、交通标志标线3个方面进行归纳整理,结果表明：(1)现有的研究建立了道路线形设计、交叉口几何设计与自动驾驶感知能力的关系,发现平曲线半径、弦长和曲线偏转角等设计指标影响自动驾驶视距;(2)实车测试发现道路类型、平曲线曲率和车道宽度对自动驾驶失效事件具有显著影响;(3)随着自动驾驶汽车市场渗透率的增加,自动驾驶汽车之间交互行为规则更加明确,有利于提升道路适驾性水平;(4)自动驾驶的感知识别准确率会受到交通标志的反光性能和设置位置的影响,失效概率与交通标线的尺寸、逆反射亮度系数以及延长线相关。面向未来自动驾驶应用需求,针对已建道路,需要测试不同复杂工况条件对自动驾驶汽车运行...     

面向人机共驾车辆的驾驶人风险感知研究综述

面向人机共驾车辆的驾驶人风险感知是接管时正确应激反应和操作的前提,是交通安全领域的研究重点.分析了人机共驾车辆驾驶人风险感知概念及其特性;从驾驶人特性、自动驾驶系统、驾驶情景这3个方面分析了人机共驾车辆驾驶人风险感知的影响因素;从驾驶行为表现、接管绩效和主观评价这3个方面对人机共驾车辆驾驶人风险感知衡量方法进行归纳总结...     

基于驾驶人疲劳特征的疲劳驾驶监测系统研究

<正>由于长时间驾驶、睡眠不足、过度劳累、长期缺乏运动等因素会造成驾驶人的注意力、反应能力、判断力等下降,进而导致疲劳驾驶,疲劳驾驶是造成交通事故的重要原因之一,因此疲劳驾驶检测技术得到了广泛关注和研究。目前,疲劳驾驶检测技术已广泛应用于汽车制造业、交通管理、物流行业等领域,一些汽车厂商已开始将疲劳驾驶检测技术纳入车辆的智能安全系统中,以提高车辆驾驶的安全性。如日本三菱汽车公司开发了利用车辆横向位移量、驾驶人操作量等复合参数识别驾驶人疲劳状态,     

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.     

动态

博世研发出一款结合摄像头和人工智能的新型车内监控系统睡眠不足、注意力分散、安全带未系等情况都可能会对驾乘人员人身安全造成严重后果。为避免危险驾驶及可能导致的道路交通事故,未来的车辆传感器不仅需要感知外部路况信息,而且需要实时关注驾乘人员状态。为此,博世已经研发出一款结合摄像头和人工智能的新型车内监控系统。博世集团董事会成员Harald Kroeger表示:"当车辆能够准确感知驾乘人员状态,驾驶就能变得更加安全和便捷。"该系统预计于2022年投产。届时,欧盟也将把驾驶员疲劳和注意力分散预警等安全驾驶技术作为新车标配。据欧盟委员会估计,到2038年,车辆安全新标准将挽救超过25000人的生命,并避免超140000起严重道路交通事故。实时监测车内状况能从源头上解决自动驾驶车辆的安全问题。例如,在高速公路上,自动驾驶车辆若要将驾驶控制权移交给驾驶员,需确保驾驶员未处于微睡眠、正在阅读报刊或使用智能手机发邮件等状态。     

酒精摄入对驾驶人驾驶能力的影响分析

饮酒后驾驶人的驾驶能力会由于酒精作用而发生变化,从而对交通安全造成影响.将驾驶人的驾驶能力分为感知能力、判断能力和操作能力,并对不同酒精摄入量条件下驾驶人深度知觉和速度知觉等感知能力指标、选择反应时间和注意分配能力等判断能力指标、光反应正确操作次数和动作判断误操作次数等操作能力指标进行测定,建立各种驾驶能力指标与驾驶人体内酒精含量之间的回归模型,并分析酒精作用对驾驶人驾驶能力的影响持续时间,揭示酒精作用下驾驶人驾驶能力的变化规律.      

智能车辆安全辅助驾驶技术研究近况

论述了安全辅助驾驶技术的研究现状、研究的必要性以及研究进展。安全辅助驾驶技术包括车道偏离预警与保持、前方车辆探测及安全车距保持、行人检测、驾驶员行为监测、车辆运动控制与通讯等。分析了各种传感器的优缺点及其在实际应用过程中存在的问题,基于单一传感器不能很好地解决安全辅助驾驶技术可靠性和环境适应能力的要求,应结合激光雷达技术解决图像模糊问题,利用红外传感器增强机器视觉识别的可靠性,未来的安全辅助驾驶技术应该采取多种传感器融合的技术,结合毫米波雷达和激光雷达系统具有深度测量精确的特点,将极大的推动汽车安全辅助驾驶系统的应用和推广。     

商用车电液复合转向系统的车道保持策略

为了提高商用车的行驶安全性,避免因驾驶人的分心驾驶出现车辆偏离车道的问题,提出一种基于电液复合转向系统的商用车车道保持策略;在建立电液复合转向系统模型、二自由度车辆模型、预瞄驾驶人模型的基础上,设计基于驾驶人在环的MPC和ADRC串级的车道保持控制策略。首先,采用MPC算法将车辆横向位置控制的最优问题转化为二次规划求得目标前轮转角;然后,考虑电液复合转向系统的不确定和干扰问题,利用ADRC算法对目标转向盘转角和实际驾驶人的转向盘转角差值以转矩信号的形式进行补偿。同时研究车道保持系统对驾驶人的干预问题,引入干预系数的概念,采用模糊控制的方法,将驾驶人手力和车辆的运动状态作为输入变量,干预系数作为输出变量,保证整车行驶安全性的前提下减小车道保持辅助系统对驾驶人的干预。最后,通过MATLAB/Simulink仿真和硬件在环试验对所设计的控制策略进行验证。研究结果表明：所设计的基于商用车电液复合转向系统的车道保持策略能够及时地纠正因驾驶人的分心驾驶而导致车辆偏离所在行驶车道的行为,特别是在弯道处出现驾驶人转向不足或过度转向的情况时,能够将车辆维持在车道线之内,保证车辆的行驶安全性,同时由于干预系数的设计,使得驾驶人也有良好的人机交互体验感。     

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。     

面向智能车辆的现役道路设施行驶适应性研究综述

为了总结面向智能车辆的现役道路设施行驶适应性，即现役道路基础设施承载智能车辆行驶的适宜程度，阐述自主智能驾驶定义与驾驶自动化等级分类，在此基础上剖析不同等级间的人机功能差异，并分别从感知层、感知-决策层、决策-控制层探讨与道路设计要素相关联的人机功能差异，通过归纳总结智能车辆与道路几何要素、路面性能及其他道路要素(如道路标线)的相互作用机制研究，从道路工程角度及其他道路要素方面回顾该领域的研究现状，指出存在的问题和未来发展方向。研究结果表明：相比传统车辆，配置高等级自动驾驶系统的智能车辆对现役道路设施行驶适应性最高，主动安全系统次之，而驾驶辅助及有条件自动驾驶系统适应性不足。而目前研究主要问题包括：难以归纳、标定不同驾驶自动化等级间的人机功能差异及其对于道路设计参数的需求设计值；测试道路场景条件过于理想，考虑的驾驶自动化等级单一，试验规模和样本有限；道路几何、路面性能以及道路标志、标线等道路要素与智能车辆间的相互作用机制研究不足，缺乏与不同道路场景相匹配的智能车辆驾驶特征数据的获取手段。因此建议：重视并推动与道路设计要素相关联的关键人机功能差异指标信息共享；联合高保真且可交互的道路场景、高精度感知传感器物理模型、车辆动力学模型及微观交通流模型，利用测试场景自动化生成、极限工况场景搜寻与泛化等技术开展智能驾驶虚拟测试，突破现有研究的深度和广度；探索反映不同等级智能车辆的道路行驶适应性特征指标与评价标准，精准、有效地评估预测复杂道路场景及不利道路条件下的行驶适应性。     

汽车工业增长的新动力-智能汽车

正所谓"智能车辆",就是在普通车辆的基础上增加了先进的传感器(雷达、摄像)、控制器、执行器等装置。通过车栽传感系统和信息终端实现与人、车、路等的智能信息交换,使车辆具备智能的环境感知能力,能够自动分析车辆行驶的安全及危险状态,并使车辆按照人的意愿到达目的地,最终实现替代人来操作的目的。智能汽车与一般所说的自动驾驶有所不同,它指的是利用多种传感器和智能公路技术实现的汽车自动驾驶。智能汽车首     

基于无迹卡尔曼滤波的定位融合与校验算法研究

针对传感器定位精度受环境影响较大及其对自动驾驶车辆行驶安全影响较大的问题,提出一种定位融合及校验算法.通过建立短时短距航迹推算模型进行定位预测,使用无迹卡尔曼滤波实现预测定位结果与实际定位结果的非线性融合,从而提高定位精度.通过定位校验算法,判断实际定位数据是否发生偏移,并研究主动避险控制算法使车辆能够保持定位失效前的...     

智能网联混合车流的动态特性及稳态控制策略

自动驾驶技术为精确控制和优化车辆跟驰提供了条件,通过梳理近年来国内外网联混合交通的研究现状和发展动态,发现传统驾驶人的随机行为是影响交通系统稳定性的重要因素,网联车辆对于稳定车流态势具有良好的效果,从而也提高了车辆跟驰的安全性.为此,基于未来一段时间内网联车与人工驾驶共存的情形,研究网联混合交通的跟驰模型及稳态机理对于...     

基于TD3算法的人机混驾交通环境自动驾驶汽车换道研究

提高人类驾驶人的接受度是自动驾驶汽车未来的重要方向,而深度强化学习是其发展的一项关键技术。为了解决人机混驾混合交通流下的换道决策问题,利用深度强化学习算法TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient）实现自动驾驶汽车的自主换道行为。首先介绍基于马尔科夫决策过程的强化学习的理论框架,其次基于来自真实工况的NGSIM数据集中的驾驶数据,通过自动驾驶模拟器NGSIM-ENV搭建单向6车道、交通拥挤程度适中的仿真场景,非自动驾驶车辆按照数据集中驾驶人行车数据行驶。针对连续动作空间下的自动驾驶换道决策,采用改进的深度强化学习算法TD3构建换道模型控制自动驾驶汽车的换道驾驶行为。在所提出的TD3换道模型中,构建决策所需周围环境及自车信息的状态空间、包含受控汽车加速度和航向角的动作空间,同时综合考虑安全性、行车效率和舒适性等因素设计强化学习的奖励函数。最终在NGSIM-ENV仿真平台上,将基于TD3算法控制的自动驾驶汽车换道行为与人类驾驶人行车数据进行比较。研究结果表明：基于TD3算法控制的车辆其平均行驶速度比人类驾驶人的平均行车速度高4.8%,在安全性以及舒适性上也有一定的提升;试验结果验证了训练完成后TD3换道模型的有效性,其能够在复杂交通环境下自主实现安全、舒适、流畅的换道行为。