隧道驾驶疲劳唤醒段设置长度研究

为解决驾驶员在隧道中间段因驾驶疲劳带来的行车安全问题，对隧道驾驶疲劳唤醒段设置长度进行研究。首先，建立疲劳唤醒段的刺激量与其产生疲劳唤醒后对驾驶员的唤醒程度以及唤醒维持时间的相互关系； 然后，进行蓝、紫、青3种色彩，3种亮度及5种刺激持续时间共45种不同刺激量组合下疲劳唤醒段的静态唤醒试验，研究隧道疲劳唤醒段不同刺激量对被试驾驶员唤醒程度的影响规律，建立刺激量与唤醒程度的相关关系模型，得到疲劳唤醒段刺激量应不低于8.84 cd·s/m2； 最后，分析不同刺激量的疲劳唤醒段对驾驶员唤醒的维持时间，建立不同运行速度条件下疲劳唤醒段刺激量与唤醒维持时间的相关关系模型，根据不同运行速度下隧道疲劳唤醒段侧壁可设置的最高亮度，得到不同运行速度下隧道疲劳唤醒段应设置的长度。当设计速度为60、80、100 km/h时，第x（x∈［1, N-1］）处疲劳唤醒段的设置长度分别为160、200、220 m，第N处疲劳唤醒段的设置长度应保证剩余路段驾驶员的正常驾驶，且不低于65、80、90 m。     

山西省高速公路团雾影响路段分级评价研究

山西省高速公路由团雾引发的交通事故逐年增加,给广大人民群众的生命财产安全造成了不可估量的损失。目前,由于缺乏科学合理的高速公路团雾影响路段分级评价方法,导致在其应对措施方面难以做到有规可依,实施效果不甚理想。依据山西省内高速公路各路段团雾发生频率和风险程度,提出了团雾影响路段的判定指标,并建立单项评价和综合评价相结合的评价体系,可为团雾预警和车辆安全行驶保障措施的选布提供科学依据。     

考虑驾驶风格差异的高原公路危险路段识别研究

针对高原环境中驾驶人风格、生理变化与危险路段特征之间的潜在关联，提出一种基于驾驶状态的危险路段识别方法，辨识和分析不同风格驾驶人具有潜在风险的路段，并提出优化方案。首先，通过实车实验采集驾驶人行为及生理指标数据，使用DBSCAN(Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise)得出驾驶风格类型，并依据行为特征对驾驶风格进行差异性 分析；其次，采用卷积神经网络、双向长短时记忆神经网络与注意力机制搭建危险状态识别模型，通过GPS(Global Positioning System)点位对应实现危险路段辨识，并基于驾驶风格差异，从驾驶人感知、操纵与生理角度对危险路段进行致因分析；最后，将生理与道路线形作为优化参考，以车速建议为着力点进行多元回归分析，并按照生理舒适域确定车速建议区间。结果表明：驾驶人根据行为特点分为谨慎、稳健和激进型，3类驾驶人在上行和下行途中的危险路段多为具有弯坡特征的组合型路段；海拔提升可加速危险驾驶状态的出现，各类驾驶人在上行时的紧张状态多源于弯坡组合值和转角值的增长，激进型驾驶人在坡度大于6%的直纵坡路段时亦会开始高度紧张；下行时，谨慎与激进型驾驶人在直纵坡坡度大于3%时易出现危险状态，激进型驾驶人在转角值大于80°且弯坡组合值大于50时亦存在驾驶风险。研究成果可满足高原公路人因事故预防的需求，为线形设计与交通管理措施制定提供理论依据。     

高速公路隧道入口连续视觉参照设施设置研究

为保证驾驶人在隧道入口的视觉参照的连续性、准确性,提高隧道入口的行车安全,通过对隧道入口视觉参照系的特性进行研究分析,提出了一种能在隧道入口建立强视觉参照系的视觉参照柱.在统计分析隧道横断面尺寸、驾驶人进入隧道时由于侧墙效应引起驾驶人行车轨迹的偏移的基础上,结合驾驶人的心理、生理特性,提出了隧道入口路面宽度变化段的过渡段长度建议值,建立了在隧道洞口内外布设视觉参照柱的长度、间距计算模型.研究结果表明:在隧道洞口外视觉参照柱布设的长度宜为200 m,隧道洞口内布设长度宜为250 m,布设间距宜为22 m.     

基于无人驾驶车数据的快速路排队长度实时检测方法

交通拥堵是造成城市交通延误和运输资源浪费的重要原因。为了实时有效的对交通拥堵现象进行检测及预测,本文搭建了一套基于无人驾驶车数据的快速路排队长度实时检测系统。针对交通拥堵中的交通流现象和特点,本文基于无人驾驶车采集数据的特点,应用交通波理论,提出基于斜率法和LWR交通流模型法的两种方法对交通波波速进行估计,进而对排队长度的实时检测,最后使用NGSIM数据集对该系统进行验证。结果表明,基于LWR交通流模型法的方法二估计结果更接近于真实值,且无人驾驶车比例越高,估计结果越准确。实验证明该系统具有实时性、高效性和准确性的优点。     

运动模糊图像点扩散函数的参数辨识

为有效实现对点扩散函数的参数辨识,提出一种基于Radon变换的运动模糊角度的辨识算法。在获得运动模糊角度之后,采用对运动模糊图像频谱图投影求和的方法,成功辨识其运动模糊长度。仿真实验结果表明:该参数辨识算法计算量小,对运动模糊方向的辨识误差不大于3°,对运动模糊长度的辨识误差不超过0.3像素,满足运动模糊图像复原系统的技术要求。