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。     

学校地区交通安全设施选择模型研究

交通安全设施对提高学校地区交通安全有重要作用.但在实际工程应用过程中存在2类问题:①学校地区某种交通安全设施的有效性问题;②是否需要增设新的设施以提高现有设施有效性问题.以解决学校地区这2类工程问题为出发点,建立了一种迭代判别式交通安全设施选择模型.选取北京市2种不同类型的学校为研究对象,采用驾驶模拟技术获取了平均速度、相对速度变化率、加速度标准差等评价指标,以黄色闪烁警示灯为基础,说明了迭代判别式交通安全设施选择模型的应用过程及结果.研究结果表明,该模型对于解决多种交通安全设施的选择问题具有较好的实用性.     

面向网联环境的汽车平视显示器人因测试研究综述与展望

平视显示器（HUD）是网联环境下车内人机交互的新兴方式和未来发展的热点方向,开展汽车HUD人因测试是保证其预期安全效益的关键前提。该综述介绍了HUD的产品分类、现状应用及信息建议;绘制了HUD人因测试研究知识图谱以明晰现有研究的关键内容及其随时间和空间的变化趋势;从功能场景、测试变量和测试方法提出网联环境下HUD人因测试框架,并针对出行导航、安全辅助、自动驾驶及其他交互辅助场景的人因测试展开进一步论述;归纳总结了现有研究的不足,梳理和展望未来HUD人因领域的相关研究内容,为推进网联环境下人机交互及智慧座舱的建设提供参考。     

浅谈恢复道路中线的方法

首先,介绍了以切线支距法和偏角法为主的恢复中线传统方法。然后介绍了恢复中线的坐标放线法。最后,论述了全站仪在中桩测设以及GPS在公路中线放样中的应用。     

基于小波理论的机场道面平整度指标研究

从飞机的垂直动响应出发,运用小波理论对机场道面平整度指标评定的新方法--小波理论分析法,进行了理论验证分析,并比较了国际平整度评定指标与新提出的评定理论之间的差异.结果表明新方法比国际平整度指标更能反映飞机的垂直动响应.     

基于K 近邻和支持向量机的醉酒驾驶识别方法的对比分析

醉酒驾驶严重威胁道路交通安全,对醉酒驾驶进行准确识别意义重大.利用驾驶模拟舱进行驾驶实验,提取醉酒驾驶和正常驾驶的驾驶行为参数.首先,通过方差分析和均值分析选取方向盘转角作为识别特征,并采用滑动数据窗求取方向盘转角均值序列,构建识别特征参数;然后,分别采用K近邻(KNN)和支持向量机(SVM)对驾驶状态进行识别,得到两种分类方法在不同道路线形的最高识别准确率及其相对应的最优数据窗;最后,对两种分类方法进行了对比分析.结果表明,SVM对醉酒驾驶的识别性能优于 KNN;数据窗对KNN的识别准确率影响显著,对SVM的识别准确率影响不明显.     

基于ROC曲线的驾驶疲劳脑电样本熵判定阈值研究

为了获得客观而准确的驾驶疲劳判别阈值,采用驾驶模拟实验研究方法,采集驾驶员在清醒及疲劳状态下的脑电信号,对比分析不同状态下脑电信号的时域特征,选取表征信号复杂程度的样本熵作为驾驶疲劳判别指标,并利用受试者工作特性曲线(receiver operating characteristic curve, ROC)分析方法,确定基于脑电信号样本熵值的驾驶疲劳判别阈值.研究结果表明:脑电信号样本熵值处于区间(0.32,0.71)时,驾驶员处于疲劳过渡时期,可能出现疲劳特征;脑电信号样本熵值小于阈值0.605时,判定驾驶员处于驾驶疲劳状态,准确率为0.95,该值可作为基于脑电信号样本熵的驾驶疲劳判定阈值.      

基于驾驶模拟技术的不良天气对驾驶员跟驰行为的综合影响研究

近年来不良天气频发,对城市交通流运行影响较大。从驾驶行为角度,利用驾驶模拟技术,搭建城市快速路场景,分析多种雨、雪、雾等不良天气对直线路段下跟驰行为的影响。利用单因素方差分析方法,研究不同天气条件下车头时距、车头间距振幅、最小跟驰车速差、最大跟驰车速差以及跟驰加速度等指标的显著性,进而使用主成分分析方法研究不良天气对道路交通流的影响。研究结果表明:车头时距、车头间距振幅、最小跟驰车速差在不同天气条件下具有显著性差异,且一般随天气恶劣程度增加,车头时距与车头间距振动幅度变大,最小跟驰车速差减小。不同天气条件对交通流顺畅性影响从大到小依次为大暴雪、大雨、大暴雨、大雾、中雨、雾、强浓雾、大雪、轻雾、小雨、晴天。     

基于功效系数法的交叉口黄色闪烁警示灯有效性评估

为解决黄色闪烁警示灯有效性量化评估的问题,提高交叉口的综合运行水平,减少交通事故的发生.针对3种不同类型交叉口黄色闪烁警示灯的综合评估问题,提出了基于驾驶模拟技术的评价方法,实现以微观驾驶行为数据结合基于熵权的功效系数法对黄色闪烁警示灯进行有效性综合评价.以国道101部分路段为背景搭建T形、十字形、畸形3种类型交叉口国标组和专项组的模拟驾驶实验场景,采用驾驶模拟实验方法,从3个层面选取8项评价指标,进行综合评估.结果表明,同类型交叉口设置黄色闪烁警示灯后其总功效均显著性提高,交叉口的安全性、舒适性及预见性水平得到提高.功效系数法能够科学合理的实现方案间的相互对比,具有较强的实用性,为黄色闪烁警示灯的设置提供理论依据.