指路标志版面信息量与布局设计关系研究

为了探讨在标志信息量大小和信息排列方式变化条件下的指路标志视认特性,实现快速路指路标志的优化设置方法,在视认时间有限的情况下增加可视的信息量。以探索指路标志视认特性为切入点,研究城市快速路高架路段与辅路衔接的出口指路标志尚需优化的问题。试验选取32名驾驶人各完成77张静态标志的目标路名视认任务,其中标志图片均保持一致,采用互动测试程序,设置标志图片的随机显示和不重复出现,通过按键激活下一张标志的视认,采集被试者操作行为及视认时间的原始数据。通过室内视认试验,以信息量(版面中2~12条路名,共11种)及信息在指路标志内的位置(2-12个位置)为控制因素,以标志视认时间为指标,利用经过预处理的数据进行分析,通过对比不同信息量和信息排列方式对于驾驶人视认时间的影响,确定信息量及视认时间,和信息量、版面布局方式及视认时间两个关系模型。研究结果表明,驾驶员对指路标志视认时间由标志信息量大小来决定,信息量与视认时间之间呈正相关关系;驾驶员对指路标志视认时间的长短也会受到信息布局方式的影响,当信息以矩阵形式排列时,可以有效降低标志的视认难度;信息布局方式的变化会引起信息量范围的变化,当信息以矩阵式排列时,可增大信息量的极限范围。     

基于Agent的区域交通信号协调控制

应用多智能体技术对区域交通信号的协调控制进行了研究.构建了区域Agent、路口Agent和车载Agent,区域Agent和车载Agent构成网络调度层,路口Agent构成信号控制层.车载Agent和路口Agent采用反应型结构、区域Agent采用思考型结构,从而建立了基于Agent的区域交通控制系统,并通过对系统结构的分析建立了一主多从动态博弈协调模型.最后对一个简单的交通网络进行仿真,仿真结果表明本文所提方法的有效性.     

出租汽车驾驶员生态驾驶行为培训方法--以北京市为例

驾驶行为是影响机动车能耗和尾气排放的主要因素之一,生态驾驶行为已在众多发达国家推广实施,并取得显著的节能减排效益。选取北京市同一车型的60名出租汽车驾驶员实施生态驾驶行为培训,利用OBD+北斗/GPS逐秒采集车辆油耗和运行数据。通过对比培训前后车辆平均百公里油耗改变量,明确生态驾驶培训的节能效果,形成面向出租汽车驾驶员行为矫正的生态驾驶培训方法。培训方案包括三种形式：基于培训手册和宣传视频的静态培训、基于驾驶模拟器的实操动态培训、先静态后动态的综合培训。培训结果表明：生态驾驶行为培训平均降低车辆百公里油耗8.6%;对出租汽车驾驶员实施动态生态驾驶培训更合理有效。由于车辆本身油耗的差异,生态驾驶行为培训对于改善公共交通、货运交通及长途客运汽车等行业的能耗现状可能更为显著。     

关于酒后驾驶形成过程的系统防范对策探讨

酒后驾驶总是在一定的环境下形成的,需经历就餐饮酒、饮酒后交通行为决策、起动车辆、上路行驶等几个阶段.对每个阶段进行有效的控制与引导,就能预防酒后驾驶行为,提高交通安全水平.     

基于IAHP-EWM-LDM的L3级自动驾驶接管过程安全性评价方法

在L3级自动驾驶阶段,驾驶人需要在系统发出接管请求时,及时响应并接管车辆。因此为了准确评估L3级自动驾驶车辆接管过程的安全性,构建了自动驾驶接管过程的安全性评价指标体系。本文采用4×2×2的接管场景因子设计了驾驶模拟试验,利用驾驶模拟器采集各类驾驶数据;基于变异系数法和Spearman相关性判别法从风险感知、避险操纵和接管绩效3个方面分析得到了13个安全性评价指标;使用能够表征专家经验的改进层次分析法求取指标的主观权重,使用能够反映数据特征的熵权法求取指标的客观权重;为综合2种方法的优点,利用级差最大化法获得了融合主、客观权重的综合权重,并通过计算得出风险感知、避险操纵、接管绩效的综合权重分别为0.259、0.475、0.271,以此结果来构建接管过程的安全性评价指标体系。本文运用该体系对驾驶模拟试验所获得的655个接管过程进行了综合评价,根据评价结果将其划分为A、B、C这3类接管过程。对比3类接管过程在风险感知、避险操纵、接管绩效3个方面的得分发现,A类接管过程在3个方面均表现较好,C类接管过程在避险操纵和接管绩效2个方面表现较差,B类指标的表现介于A类和C类之间,不同类别的接管过程...     

水泥混凝土路面损坏状况的模糊综合评价

根据路面损坏所具有的“模糊”特点．应用模糊数学的多层次综合评价方法,时水泥混凝土路面损坏状况进行评价．并应用层次分析法求解各因素的权重。可根据综合评价值对损坏状况进行评判。     

换道过程中驾驶人感知操作的模式发现与规则挖掘

为发现高速公路下自由换道过程中眼睛感知-手脚操作之间的时序关联性，探索感知与操作相互作用的内在机理，采用驾驶模拟舱进行高速公路驾驶实验，采集眼动数据和车辆运行数据；分别提取换道瞬时和换道全过程的眼睛感知-手脚操作的特征；采用Aprior算法从换道瞬时和换道全过程两个角度发现眼睛感知-手脚操作的频繁模式，挖掘它们的关联规则。对于瞬时感知-操作，左换道发现13种频繁3项集模式，右换道发现18种频繁3项集模式；对于全过程感知- 操作，左换道发现4种频繁模式，右换道发现3种频繁模式。左右换道各自挖掘到6条有实际价值的关联规则。对频繁模式和规则分析发现：右换道比左换道需要较多的感知时间、较复杂的手脚操作行为。发现的频繁模式和挖掘的关联规则描述了自由换道过程中感知操作的特征和它们之间的关联性，能够为安全换道提供参考，为无人驾驶换道操作提供支撑。     

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。     

基于驾驶行为和视觉特性的长大隧道突起路标作用效果评估

突起路标（RPMs）是高速公路隧道内常见的交通安全设施，对预防和减少交通事故具有重要作用。针对高速公路长大隧道RPMs作用效果，从驾驶人角度出发，基于驾驶模拟试验测试，分析RPMs对驾驶人的影响，实现以微观驾驶行为和眼动数据为基础的高速公路长大隧道RPMs作用效果评估。设计2种RPMs方案（RPMs-B：设置在隧道检修道和车道边缘线；RPMs-C：设置在车道分界线和边缘线）与未设置RPMs（RPMs-A）的隧道形成对比；招募32名持照驾驶人，获取细粒度驾驶行为及眼动数据，选择平均速度、加速度、横向偏移等7项指标构建评价指标体系；利用重复测量方差分析方法，探究各项指标的显著性及效应量水平，进而采用基于熵权法的模糊综合评价模型，对比3种RPMs方案的作用效果。研究结果表明：RPMs对驾驶行为及心理、生理具有较显著的作用，具备不同程度的现实意义；驾驶人心理、生理负荷程度降低，焦虑情绪得到缓解，驾驶舒适性良好；速度调控能力增强，对车辆横向位置感知及操纵水平上升，车辆行驶更加平稳；在隧道曲线段RPMs使得平均速度明显增加，增加了事故风险；模糊综合评估结果显示在隧道全程、曲线段和中间段，RPMs-C均为最优方案，即RPMs设置在车道分界线及两侧边缘线位置。研究结果为隧道安全设施的评估及优化问题提供了解决方案，也为进一步形成隧道安全设施设置指南奠定了基础。     

中关村西区的单向交通干线协调控制

针对中关村西区单向交通干线的交通状况，根据大系统理论的分解协调思想，提出一种干线协调控制方案，可根据交通状况的变化，在决策切换开关的作用下，分别实施绿波协调控制和分散协调控制，并在Paramics平台下进行仿真。仿真结果验证了算法的有效性。