不同情景下自动驾驶接管行为的影响特征

为探究不同情景下自动驾驶接管行为的影响特征,面向驾驶人、自动驾驶车辆、交通环境等内容提出自动驾驶测试研究框架。基于驾驶模拟技术开发自动驾驶测试平台,通过案例验证其有效性,为自动驾驶相关技术的测试评估提供有力支撑。研究以接管场景、接管请求时间、驾驶次任务、交通流为要素设计18个高速公路接管情景,邀请被试开展驾驶模拟试验测试。从主观维度探究驾驶人对自动驾驶的适应性差异,从客观维度构建广义线性混合效应模型,研究驾驶人属性因素(性别、年龄、驾龄)和接管情景因素(接管场景、接管请求时间、驾驶次任务)的主效应及其交互作用对接管行为的影响。统计分析结果表明：①性别因素对自动驾驶的信任度和状态感知度有统计学差异,男性对自动驾驶的适应性高于女性;②驾驶人的年龄和驾龄因素对试验前和试验后的技术接受度具有显著影响,对技术信任度和状态感知度具有统计学差异,中年人和老年人、中驾龄和高驾龄人群的适应性相对较高;③不同因素水平对应的接管成功率、正确率和第一操纵行为不同。广义线性混合效应模型结果表明：①接管情景因素及其交互作用对接管行为指标具有显著影响;②模型中引入驾驶人属性因素,发现与接管情景因素存在交互效用。研究基于驾驶模拟技术开发自动驾驶测试平台的方法具有一定的推广性,研究结果可为深度挖掘自动驾驶接管行为影响因素及其作用机理奠定基础。     

基于扩展TAM的车路协同系统驾驶人接受度研究

车路协同系统（Cooperative Vehicle Infrastructure System，CVIS）已成为智能交通领域的前沿技术和研究热点。世界各国都在致力于CVIS的研发、试验、示范应用和效用评估。然而CVIS的服务对象是驾驶人，在其正式投入使用之前研究驾驶人对CVIS的主观接受度及其影响因素非常重要。基于此，以基础的技术接受模型（Technology Acceptance Model，TAM）为理论框架，在基础变量（感知有用性、感知易用性、态度和使用意图）的基础上，引入预警服务质量、分心感知、个人创新和信任度4个扩展变量，建立扩展TAM，分析驾驶人对CVIS的主观接受度及其影响因素。首先，通过在线调查收集392名驾驶人对CVIS的技术接受问卷；然后，使用Cronbach's α和验证性因子分析检验问卷的信效度；最后，采用路径分析探究驾驶人对CVIS的接受度及其影响因素。研究结果表明：基础TAM变量之间的关系与基础模型假设一致；CVIS的预警服务质量通过感知有用性、感知易用性和态度间接影响使用意图；驾驶人对CVIS的分心感知对其态度和使用意图没有负向影响；驾驶人的个人创新不仅直接影响使用意图，而且通过态度间接影响使用意图；驾驶人对CVIS的信任度是使用意图的直接影响因素，也通过其他变量间接影响使用意图。研究结果有助于了解驾驶人对CVIS的接受度及其影响因素，并为CVIS的设计提供理论依据。     

基于复式伸缩窗的车辆排队与消散快速检测算法

基于视频图像处理方法,提出了一种复式伸缩窗来实时跟踪交叉口排队车辆队尾和队头的位置变化,从而准确描述交叉口车辆排队形成和消散过程。通过检测指定区域内车辆是否存在和是否运动,分别构建跟踪排队队尾和队头的队尾伸缩窗和队头伸缩窗。描述排队首尾伸缩变化的复式伸缩窗则由这两个伸缩窗相互协作所构成。根据跟踪队尾和队头的结果,车辆排队长度和停车延迟时间等重要参数就可以轻易得到。试验结果表明本文算法能实时准确地跟踪队尾和队头的位置,能适应不同天气环境和光照变化,其准确率达到92%以上,较好地满足车辆堵塞监控和交通信号灯控制的需要。     

交通信号区域协调优化的多智能体博弈模型

本文以多智能体技术和博弈论为基础,对交通信号的区域协调模型进行了研究。文章首先对多智能体交通控制系统做了简单的介绍,然后应用博弈论的相关知识建立了Agent之间的协调模型并给出协调算法,在此基础上对一个简单的交通网络进行仿真,仿真结果表明本文所建立的区域协调模型的有效性。     

城市交通诱导策略的探讨

描述城市交通诱导系统的体系结构，对诱导策略的现状进行分析，在此基础上对诱导策略的研究进行讨论。     

核函数法与最邻近法在短时交通流预测应用中的对比研究

以北京三环路的一个区间路段作为短时交通流预测的背景,利用实际检测数据将非参数回归预测模型中核函数法和最邻近法2个不同的权函数方法进行了仿真对比研究,结果表明在相同的预测精度下,最邻近法更适合时间间隔比较短的交通流预测.将传统的最邻近法加以改进,依次加入前一时刻的交通流量、当前时刻的车辆平均速度和车道平均占用率作为搜索元素.通过对仿真实验结果的研究分析得出结论:前一时刻交通流量的引入保证了预测值和真实值具有相同的切线方向,使得预测精度得到了显著提高;车辆平均速度和车道平均占用率与交通流量具有一定的对应关系,其作用和当前时刻的交通流量相似,所以不能有效的改善最邻近法的预测精度.     

汽车ODX数据库设计

介绍汽车ODX数据库的概念和优点,以及ODX数据库的设计要点。     

基于数学形态学的信号控制交叉口处车辆队尾的实时跟踪

为实时动态跟踪信号控制交叉口处车辆队列的队尾,采用膨胀和腐蚀2种数学形态学操作检测车辆边缘,使用宽度变化代替宽度固定的伸缩窗来根据车辆队尾的变化进行窗口的伸与缩,从而实现车辆队尾的实时跟踪。采用＂回检＂技术来解决车辆队列中可能存在的＂空洞＂。实地测试表明：改进的伸缩窗方法能准确实时跟踪车辆队尾。     

雾天高速公路换道行为特性研究

为探寻雾天不同能见度水平对高速公路驾驶员换道行为特性的影响,利用高仿真驾驶模拟实验平台构建不同能见度条件下的高速公路雾天环境,并开展驾驶模拟实验,采集了驾驶员在正常天气以及大雾、浓雾天气下自由换道过程中的行为特征,采用Friedman检验对换道持续时间、换道速度的平均值和标准差、换道时跟车距离4个指标进行分析.分析结果显示正常天气下的换道持续时间小于雾天环境(正常天气左换道时间平均为5.96 s,大雾环境下为6.02 s,浓雾环境下为6.31 s)且存在显著性差异(sig.=0.00);正常天气下的换道平均速度与跟车距离大于雾天环境(正常天气下左换道平均速度为104.24 km/h,大雾环境下为94.67 km/h,浓雾环境下为85.95 km/h;正常天气下左换道跟车距离平均为109.58 m,大雾环境下为77.54 m,浓雾环境下为74.63 m).结果表明,随着能见度水平的降低,驾驶员在高速公路执行换道过程时持续时间延长、速度降低,同时跟车距离缩小.雾天不同能见度水平对高速公路驾驶员换道行为产生不同程度的影响.      

考虑排放特性的右转专用信号相位设置研究

为解决行人信号绿灯启亮初期行人与右转机动车的不利冲突,分析了行人与右转机动车的行驶特性.以固定周期时长的2相位信号交叉口为例研究了右转信号的设置对右转机动车排放与车均延误的影响.将微观仿真软件 Vissim 与基于VSP 变量的排放模型相结合,对右转信号设置前后的3组不同行人流量下的不同右转机动车流量进行仿真,并分别对车辆排放与车均延误进行对比分析.结果表明,3组不同行人流量下右转信号设置前后的车辆尾气排放及车均延误变化趋势均相同,当右转车流量低于(615±20)pcu/h 时,右转信号设置后的车辆排放均值降低9.46%,车均延误均值减小15.84%;当右转车流量大于(615±20)pcu/h 时,信号设置后的车均延误减小,但是车辆排放增大.