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。     

变道辅助系统弯道目标车辆位置识别方法

识别弯道上行驶的后方目标车辆相对自车所在的车道是变道辅助系统的难点。文中提出一种基于雷达传感器识别弯道上行驶的后方目标车辆所在车道的方法,根据自车的转向角及车身结构参数计算自车的转弯半径,再根据雷达探测的目标车辆的方位角和相对自车的距离计算后方目标车辆的转弯半径,通过比较两者的大小,判别后方目标车相对自车的位置关系。     

基于多源参数的高速工况驾驶行为模式识别方法

准确识别车辆当前驾驶行为模式是自动驾驶领域亟待解决的技术问题。为实现驾驶行为模式精准解析,提高模型识别精度和可靠性,通过开展自然驾驶试验,采集高速工况下20名驾驶人的驾驶行为数据及视觉特性数据等多源参数信息,分析4类典型驾驶行为模式(自由行驶、跟车、左换道、右换道)运行规律及多源参数耦合特性。基于主成分分析法确定4类驾驶行为模式表征指标集,使用支持向量机、随机森林决策树算法建立驾驶行为模式识别模型,通过学习训练,分析比较模型识别结果,对识别效果较好的模型进一步优化,分析优化模型对4类驾驶行为模式识别精度的时序性变化特征。研究结果表明：支持向量机模型、随机森林决策树模型、基于多层感知器神经网络的随机森林优化模型总体识别精度分别为89.4%、90.5%、91.9%;4类驾驶行为模式的AUC (area under the curve)值均高于0.93,可较好地识别车辆当前驾驶行为模式。此外,随机森林优化模型对4类驾驶行为模式的识别精度均随时间推移,呈现先增长后趋于稳定的变化态势,且同一时刻的自由行驶及跟车模式识别精度高于向左及向右换道模式。研究结果可为高级别自动驾驶系统决策及控制策略的制定...     

稳定跟车状态驾驶风格识别及迁移特性

为探究高速工况稳定跟车状态下不同类型驾驶人的跟车特性及驾驶风格识别方法,选取20名驾驶人开展实车驾驶试验,采集自然驾驶状态下的自车速度、跟车间距、跟车时距等指标,基于雷达数据等确定稳定跟车事件提取规则。通过耦合分析稳定跟车状态下的驾驶行为指标分布规律及跟车特性,选取跟车间距、跟车时距及加速踏板开度为聚类指标,使用K均值聚类算法对301段稳定跟车事件进行聚类分析,并根据不同风格类型出现的频数及所占比例将驾驶人划分为3种风格类型(保守型、一般型、激进型)。最后通过CART决策树方法对聚类结果进行验证,进一步分析长时间稳定跟车状态下驾驶风格的迁移特性。研究结果表明：随自车速度增大,跟车间距与加速踏板开度亦呈现增大趋势,且在不同速度区间下均具有显著性差异。不同速度区间下的跟车时距均值无明显变化,稳定分布于2.57～2.72 s。CART决策树验证驾驶风格聚类划分结果总体吻合率达99.7%。不同风格驾驶人的车速与油门踏板开度、跟车间距与跟车时距均存在显著性差异。随时间推移,保守驾驶人更加趋于保守,激进驾驶人更加趋于激进,一般驾驶人则相对较为稳定。研究结果可为高级别自动驾驶系统跟车控制策略及参数的...     

基于突变模型的轨道换乘效率评价

在城市轨道交通系统中,枢纽站的换乘效率直接影响到线网整体的运行效能。根据指标选取原则和换乘效率影响因素,选取换乘通畅性、舒适性、组织人数、有效性作为评价指标,在突变级数法的基础上,推导出突变理论的基本模型和分歧方程,确定突变模型。以重庆市轨道交通两路口站为例,结合换乘站乘客满意度调查结果,利用突变模型对换乘效率进行评价。验证模型的实用性和可操作性,并进一步提出提升换乘效率的改进措施。所建立的效率评价模型可以为轨道换乘站的运营、组织及管理提供决策支持。     

基于数据包络法的轨道停车换乘效率评价

为疏导我国大中城市中心区的密集车流,近年来陆续有城市建成了停车换乘设施。通过对重庆市轨道停车换乘站场设施的调查,进行了停车换乘效率影响因素分析。选取换乘步行距离、停车泊位数、换乘费用、发车间隔作为输入指标,换乘时间、换乘客流量作为输出指标,在数据包络法的基础上,确定停车换乘效率评价模型。对重庆市5个典型轨道交通停车换乘设施,运用DEA模型进行停车换乘效率评价。所建立的停车换乘设施效率评价模型对目前的轨道交通规划和建设具有一定的参考价值。     

等待阶段使用手机对行人过街风险的影响

为揭示等待阶段使用手机对行人过街风险的影响，本文选取典型信控人行横道进行数据采集，追踪行人过街过程。利用随机森林算法建立行人违章分类模型，提取过街风险表征参数，基于CRITIC(Criteria Importance Through Intercriteria Correlation)权重法构建行人过街风险评估模型。研究表明：行人过街等待时间、位置选择、绿灯反应时间、启动速度、平均速度及目标速度未达成率对过街违章有重要影响；等待阶段使用手机对位置选择影响较小，但会导致行人反应变慢，平均速度降低，行人启动速度及目标速度未达成率升高；目标速度未达成率、过街位置选择及绿灯反应时间对过街风险影响较大，使用手机群体过街风险相对正常过街行人增大了26.1%。研究结果可为过街设施的优化与完善，行人安全教育手段的丰富与提升等提供重要参考。     

汽车主动安全技术现状及发展趋势

汽车安全分为主动安全性和被动安全性,受制于被动安全技术发展的局限性,汽车主动安全性愈发受到全社会的重视。文中介绍了汽车主动安全技术的发展历程,并对主流的汽车主动安全技术及系统进行了阐述;结合智能汽车领域亟待解决的现实问题,对汽车主动安全技术的发展趋势进行了展望。     

山地城市公交驾驶员汽车转向灯使用特征研究

通过对山地城市公交驾驶员驾驶过程的跟车调查,选取转向灯开启率与转向灯开启时间2类数据进行对比分析,得出驾驶员对汽车转向灯的使用特性,为驾驶员的安全行车提供了依据与理论支持,同时也为山地城市公交车的安全管理提供理论依据。