自动驾驶接管影响因素分析与研究进展

部分或有条件自动驾驶车辆允许驾驶员将驾驶任务移交给自动驾驶系统，但驾驶员仍需对驾驶环境进行监测，若发生紧急事件或驾驶环境超出系统运行设计域等情况，驾驶员需要及时接管车辆。影响驾驶接管过程的因素主要包括：人因、交通环境以及人-机交互系统。本文分析了驾驶员认知负荷特性等人因对接管过程和接管时间预算的影响。分析发现，驾驶员长时间脱离驾驶任务会导致其陷入被动疲劳或驾驶分心状态，从而降低接管绩效。适当的非驾驶任务可以使驾驶员保持一定的认知负荷，降低驾驶员的被动疲劳水平。结合网联技术的应用可以多次发出预警信号，提高接管绩效。本文讨论了交通密度、道路条件等交通环境对接管时驾驶员感知、认知及决策的影响，探讨混合交通下过渡区智能网联车辆控制权切换 (Transitions of Control, ToC) 的管理问题。在复杂道路交通下，驾驶员需要更多时间恢复对环境的感知，且驾驶员在弯道接管车辆时更容易出现较大横向偏差。在混合交通环境中，为防止过渡区出现集中的ToC，可以制定相应交通管理措施，以降低过渡区域中车辆之间的相互干扰。本文还分析了视觉、听觉、触 觉、嗅觉及其组合类型交互方式的优、缺点，讨论网联环境下人-机交互系统设计以及ToC形式。 单个的交互方式有其自身的优、缺点，多种类型相结合的交互形式能形成优势互补，及时地将接 管信息传递给驾驶员，并将其注意力集中于对环境的感知。网联技术发展使得可利用的行车信息的数量和种类都有所提高，网联信息需要更好地呈现策略，以保证人-机交互界面具有较高的可用性和接受性，为驾驶员提供更加准确的交互信息。同时，利用驾驶员状态识别技术实时监测驾驶员所处状态，并通过人-机交互系统提醒驾驶员，使其保持警觉，提高接管绩效。未来研究应该重点关注非驾驶任务对驾驶员认知特性的影响，结合接管时的驾驶环境，遵循预测算法辅助驾驶员实现控制权的平稳过渡。随着网联技术的不断应用，逐步改进现有人-机交互系统的设计和性能，对过渡区域ToC的管理问题展开深入研究。     

我国加强培训若干问题研究

通过对我国交通事故统计汇总资料和相关性检验，认为新驾驶员培训以及在职驾驶员教育存在着质量问题，分析了管理体制、理论培训和技能培训所存在的问题，指出了各个方面的建议，并提出现代汽车驾驶员培训模式。     

用密度-流量关系模型解释交通流量陡降现象

用密度-流量关系模型解释交通流量陡降现象．为了解释交通流量陡降现象,提取了车头间距和驾驶员反应时间等驾驶行为共性参数．利用这些共性参数,建立了车流-回波速度、速度．密度和密度．流量关系模型．根据驾驶员在加速和减速时反应时间,计算了回波速度和密度-流量关系．计算结果表明,随驾驶员反应时间减少,回波速度峰值减小,流量峰值增大．驾驶员反应时间的变化是产生流量陡降现象的根本原因．     

基于属性识别的驾驶员安全特性评价

为对城市交通中驾驶员安全特性进行评价,利用属性识别原理构建驾驶员安全特性评价体系,通过建立包含道路条件、交通管理设施和驾驶员个性三方面属性的综合评价模型,对驾驶员安全特性影响指标进行分析。评价模型根据指标属性测定值与多指标综合属性测定值,对驾驶员安全特性进行属性识别分析。以安徽省某市6路公交一段线路为研究对象,对公交车驾驶员安全特性进行评价。结果表明,公交车驾驶员安全特性“一般”,为公交车驾驶员安全特性的改善提供理论依据。     

考虑交通运行条件影响的驾驶员特征聚类

为提升驾驶员特征聚类方法的适用性与可靠性，本文基于机动车运行轨迹分析提出考虑交通运行条件影响的驾驶员特征聚类改进方法。首先，经过对车辆运行轨迹数据的分析发现，不同道路类型和平均速度条件会显著影响驾驶行为的集计特征；其次，提出改进的驾驶员特征聚类方法，第1步设计考虑道路类型与平均速度因素的车辆轨迹的切片和分类方法，从而稳定提取典型交通条件下的驾驶行为特征参数，第2步选用高斯混合模型聚类驾驶员特征。聚类案例表明， 在相同的道路类型和平均速度条件下，驾驶员类型越激进，其速度变异系数、加速度标准差和平均减速度等参数均值越高。不同聚类方法的对比表明，改进方法在驾驶员聚类的类内聚集度和类间分离度方面均表现更好，能有效提升驾驶员聚类的适用性与可靠性。     

驾驶员的个性心理特征对汽车行驶安全的影响研究

汽车在运行过程中,驾驶员要根据各种环境信息来选择、实施自己的操作行为,当碰到一些复杂的、危险的交通场面时,驾驶员的个性心理特征对交通安全有着直接的影响。驾驶员的各种心理特征对安全驾驶都有有利和不利的一面,驾驶员应正确认识自己的心理特征,在驾驶活动中克服不利因素,提高汽车的行驶安全性。     

汽车驾驶操作与节油

驾驶员是汽车操纵的主体,不同的驾驶员有着不同的驾驶行为和习惯,好的驾驶行为和习惯,合理的驾驶操作,可使汽车燃料消耗降低15%左右.     

老年人驾驶反应行为分析

本文对老年驾驶员的驾驶行为进行测试,并年轻组驾驶员比较.结果表明老年驾驶员驾驶反应能力较年轻驾驶员差(p<0.01);由于年龄的增长,老年人的生理机能在不同程度上发生衰退,老年驾驶各种反应能力等均受到影响.本文主要研究老年人安全驾驶的反应行为指标体系.为制定老年驾驶员安全管理提供参考依据.     

基于模糊综合评判模型的沙漠环境下驾驶员安全特性评价

为了揭示沙漠公路道路交通环境下驾驶员驾驶特性与交通事故之间的作用机理,选择了影响驾驶员安全特性的主要因素,并利用驾驶适宜性实地检测数据进行相关性分析,建立了影响因素与驾驶特性指标之间的模糊综合评判模型,对沙漠公路驾驶员安全可靠性进行了动态分析和评价.研究表明:由于受特殊的道路交通条件、沿线自然环境以及驾驶员生理和心理特性的影响,沙漠公路中驾驶员表现出较强的事故倾向性;诸影响因素中,气温对驾驶安全性的影响最为显著,然后依次为持续驾车时间、驾龄和年龄.     

考虑驾驶员反应能力的跟驰模型

考虑驾驶员个体行为差异,对驾驶员的反应时间进行了分析,利用统计分析与概率论相结合反映驾驶员反应能力特性分布.在传统跟驰模型的基础上,结合最优速度差模型,建立了反映驾驶员反应能力的车辆跟驰模型.该模型对城市交叉路口车队启动过程进行了仿真,仿真结果表明:后面车辆的启动都会出现延迟,延迟时间的长短以概率的形式反映了驾驶员的个体差异,与实际交通更为接近.