A passenger car driver model for higher lateral accelerations

Due to increasing demands for time and cost efficient vehicle and driver assistant systems development, numerical simulation of closed-loop manoeuvres becomes increasingly important. Thus, the driver has to be considered in the modelling. On the basis of a two-layer approach to model a driver's steering behaviour, the field of application is extended to higher lateral accelerations in this study. An analytical method to determine the driver parameters is presented, which is based on the two-wheel vehicle model. The simulation results are determined using a full vehicle model including all essential nonlinearities. Standard manoeuvres in the nonlinear range of vehicle handling behaviour are performed. A cornering manoeuvre is chosen to show the characteristics of the proposed driver model.     

加速行驶车外噪声试验研究及我国载客汽车噪声水平分析

通过对加速行驶车外噪声源的分析，确定了发动机排气噪声和轮胎滚动噪声是目前汽车加速行驶的主要噪声源。在阐述了我国汽车加速行驶车外噪声的试验方法后，提出驾驶员操作是影响测量结果的最主要因素。结合大量试验测量数据，对比分析了GB1495-2002第二阶段噪声限值实施前后我国汽车加速噪声的变化，建议将加强M3类大型载客汽车的降噪研究工作作为今后我国大中型城市汽车噪声控制的重点。     

基于驾驶员跟车习惯的报警/避撞算法研究

在驾驶员实车实验的基础上,研究跟车工况中的驾驶员行为特性和习惯,建立驾驶员跟随车距模型,并结合对车辆制动过程的分析,研究分别基于驾驶员制动行为特性和驾驶员跟随车距模型的报警/避撞算法,通过改变算法的参数值,可使算法得到的报警/避撞时机符合不同驾驶员的驾驶习惯。利用实验数据对算法进行离线检验,验证该算法在报警/避撞系统中的适用性。     

基于模糊神经理论的驾驶员控制模型的研究

把横向预瞄偏差作为模糊神经驾驶员控制模型的输入变量之一，解决了由于输入变量较多，神经网络节点数巨大的问题，从而设计并实现了模糊神经驾驶员控制模型网络拓扑结构，并用BP网络实现了控制规则的模糊映射。仿真的结果表明：所建立的模糊神经驾驶员模型是正确和可行的。这种模型的核心思想是利用神经网络对汽车驾驶员驾驶知识的表达机理，通过学习训练来实现控制规则的记忆，在一定程度体现了驾驶员的智能行为。     

中国汽车驾驶员P95拳椭圆测量

拳椭圆是作者提出的一个新的汽车工程和人机工程学概念。本文介绍了中国汽车驾驶员第９５百分位拳椭圆的测量、生成、定位和应用。它对汽车变速杆手柄科学定位，尤其是对近年出现的无转向盘轿车主操控手柄的科学定位具有重要意义，其准确定位效果优于ＳＡＥ手伸及限概念的应用效果。这一驾驶员工作设计工具图形有仅扩展了ＳＡＥ汽车设计工具图形的概念，而且还扩展了Ａｙｏｕｂ的测量装置的使用功能和测量方法及Ｓｑｕｉｒｅｓ的正常     

中国汽车驾驶员P95离合及制动足椭圆测量

本文介绍中国汽车驾驶员Ｐ９５离合及制动足椭圆的测量、生成、定位和应用。此加强员子工作区图形扩充了ＳＡＥ汽车设计工具图形的概念。这项研究扩展了Ａｙｏｕｂ的测量装置的功能和测量方法，并且扩展了Ｓｑｕｉｒｅｓ、Ｆａｒｌｅｙ和Ｄａｓ关于正常工作区域的概念。     

驾驶员PO预瞄模型参数的时域辨识

本文通过斜坡响应不变法实现离荼到连续传递函数间的转换，运用Ｍａｒｑｕａｒｄｔ阻尼最小二乘法辨识驾驶员ＰＯ预瞄模型的物理参数。辨识结果中，当信噪比为２０ｄＢ、４ｄＢ时，最大偏差分别为１．６％及１０％，从而表明斜坡响应不变法具有很高的辨识精度，且因采用阻尼最小二乘法致使物理参数识精度进一步提高。     

Evaluation of the effect of cooperative infrastructure-to-vehicle systems on driver behavior

In-vehicle technologies and co-operative services have potential to ease congestion problems and improve traffic safety. This paper investigates the impact of infrastructure-to-vehicle co-operative systems, case of CO-OPerative SystEms for Intelligent Road Safety (COOPERS), on driver behavior. Thirty-five test drivers drove an instrumented vehicle, twice, with and without the system. Data related to driving behavior, physiological measurements, and user acceptance was collected. A macro-level approach was used to evaluate the potential impact of such systems on driver behavior and traffic safety. The results in terms of speeds, following gaps, and physiological measurements indicate a positive impact. Furthermore, drivers’ opinions show that the system is in general acceptable and useful.     

汽车语控智能电器系统

提出一种语音控制汽车智能电器系统的总体结构框架,包括语音识别和驾驶员意图识别的运算平台及汽车智能电器系统。在车载环境下,利用规范模式和有限状态机理论对驾驶员的自然语言进行分析,达到意图识别和语音控制的目的。引入抗干扰设计方法后系统对驾驶员意图识别的正确率有明显提高。最后通过试验系统验证了利用驾驶员语言进行汽车电器控制的可行性。