驾驶人视觉注意力需求与驾驶行为特性的关系

采用驾驶模拟系统平台,以不同车道类型及不同交通流状态(自由流/稳定流/不稳定流/强制流)为虚拟试验场,应用心理试验设计方法,测试得到21名被试在不同交通流状态下的视觉注意力需求及驾驶行为。对5种车道类型及4种交通流状态下被试驾驶时的视觉注意力需求特性和驾驶行为特性数据进行分析,得到不同车道不同交通流状态下的视觉注意力需求变化情况。利用多元回归方法分析了不同交通流状态下驾驶人视觉注意力需求与驾驶行为之间的关系,并构建了基于驾驶行为特性的驾驶人视觉注意力需求预测模型。结果表明,驾驶人视觉注意力需求与制动次数、油门踏板位移和车辆轨迹偏差之间存在相关关系。     

Near-crash事件中驾驶人行为特征分析

为研究不同驾驶人在追尾事故中的驾驶行为特征,用Near-crash事件代替真实碰撞事件,选取一段城市快速道路开展实车试验。首先测试21名驾驶人实驾时的最大减速度、制动至最大减速度时间、平均减速度、碰撞时间倒数(TTCi)4个指标;然后用Mobileye等设备提取数据,得到不同性别、驾驶经验、驾驶风格的驾驶人指标因素;最后对数据进行方差分析。结果表明:Near-crash事件中,女性驾驶人平均减速度、最大减速度大于男性驾驶人,女性驾驶人更倾向于急刹车;经验影响驾驶人的平均减速度、最大减速度;熟练驾驶人制动到最大减速度时间长,制动过程更加平稳;激进型驾驶风格的驾驶人车头时距(THW)小于保守型驾驶人。     

认知分心时驾驶人应激反应特征分析

为预防由认知分心影响驾驶人应激反应能力引发的交通事故,开展试验,在驾驶模拟器平台上模拟城市、乡镇、山区和高速公路等应激场景,测试有无分心任务2种条件下驾驶人的应激反应,采集驾驶人操作数据和车辆行驶数据,并利用Facelab5型眼动仪记录驾驶人眼动数据;选取相关表征指标并分析试验数据。结果表明:相比于正常驾驶,认知分心驾驶导致驾驶人视觉搜索范围变窄;无论正常驾驶还是认知分心驾驶,扫视行为均以中、低幅度为主;认知分心导致驾驶人对加速踏板的控制能力减弱;与正常驾驶相比,认知分心时驾驶人的应激反应时间明显增加。     

基于驾驶模拟的自动驾驶接管行为研究*

为探索有条件自动驾驶对非驾驶相关任务的允准边界,基于实车驾驶模拟器,设计自动驾驶接管试验典型场景,招募30名被试者开展驾驶模拟试验;要求驾驶人执行3种分心形式的驾驶次任务,系统发出接管请求提示后,驾驶人接管车辆控制权以避免险情发生,并分析驾驶人接管反应时间、驾驶负荷以及驾驶绩效等相关数据。结果表明:驾驶次任务涉及的分心形式越复杂,接管过程安全性越差,视觉分心任务与操作分心任务对接管行为影响显著;驾驶人更倾向于选择制动操作接管车辆,次任务分心程度越高,制动接管比例越大;与乘客聊天对接管行为影响不显著,看视频和玩手机游戏均会显著延长接管反应时间,增加工作负荷与车辆纵向减速度,玩手机游戏还会显著提升车辆横向加速度。     

ABS驾驶四不要

1、不要认为有了ABS就可以随心所欲地驾驶。ABS也不是绝对保险的,在车速过高和转弯过急的情况下,若车辆制动得过急过猛,仍会产生侧滑,仍然需要谨慎驾驶。2、不要采用点刹制动。由于ABS能自动调整制动力,在实施紧急制动时,可一脚将踏板踩到底而不松开,不要担心车     

基于个性化行为模型的驾驶疲劳识别方法

为提高疲劳驾驶状态的识别精度,应考虑驾驶人之间的个体差异。以实车驾驶试验条件下车道保持行为中的车速和车道偏离值为输入,以方向盘转角为输出,基于径向基(RBF)神经网络针对每个驾驶人构建正常驾驶状态下的车道保持行为模型,并根据残差对模型的拟合及预测效果进行评价;将疲劳驾驶状态下的车速和车道偏离值输入到上述驾驶行为模型中,可得到模型预测的方向盘转角值,通过分析预测值与实际方向盘转角之间的差异,研究疲劳对驾驶人行为的影响;将预测残差作为输入,建立基于支持向量机(SVM)的疲劳驾驶状态辨识模型。结果表明:所建立的RBF神经网络-SVM识别模型对不同驾驶人疲劳驾驶状态的平均识别率达85%。     

驾驶人行为不确定性对车辆轨迹预测的影响分析

针对驾驶行为不确定性影响车辆轨迹预测精度的问题，采用预瞄控制方法和滑模控制方法，分析了不同行驶车速与工况下车辆轨迹预测误差。结果表明：预瞄控制方法和滑模控制方法能够有效处理驾驶人超车、避障和转向行为的外部干扰，将轨迹预测误差控制在0.5 m以内，但高速工况下的轨迹误差明显大于低速工况下的轨迹误差；在小曲率转向工况下，基于单点预瞄驾驶人视觉轨迹预测误差小于基于双点预瞄驾驶人视觉轨迹预测误；在大曲率转向工况下，基于单点预瞄驾驶人视觉轨迹预测误差大于基于双点预瞄驾驶人视觉轨迹预测误。研究结果为驾驶人视觉轨迹预测策略的制定及车辆不同行驶工况下驾驶人行为不确定性的处理提供了理论依据。     

自适应巡航控制系统对驾驶安全性的影响研究

为探究自适应巡航控制(ACC)系统对驾驶安全性的影响,首先通过实际道路驾驶试验获取我国典型道路交通场景,用驾驶模拟器进行场景仿真,并在有/无ACC状态下开展模拟驾驶试验;然后分析ACC系统在中国典型道路中的表现,通过对比分析ACC模式下不同特征驾驶人的碰撞时间(TTC),探讨不同类型驾驶人的应急反应。结果表明,ACC能较好地处理大多数路况;但面对危险路况时,不管是哪种类型的驾驶人,ACC的应急反应都没有手动驾驶迅速;且女性、年老和对ACC认知度低的驾驶人更容易受ACC的不良影响;驾驶人对ACC的认知度决定其ACC驾驶的安全性。     

基于SEM的双车道公路超车行为安全评价

为提高驾驶人在双车道公路上超车的安全性,基于tau理论适应性分析,提出超车过程中驾驶人不仅根据tau线索估计避碰时间,也利用距离、速度、加速度等判断超车是否安全的试验假设。招募12名受试者,应用驾驶模拟系统试验平台,依据试验假设采集12个与超车行为有关的驾驶行为数据,对其进行无量纲化处理,并利用Bootstrap法对数据进行扩增。结合驾驶行为问卷得分,利用AMOS软件,建立超车行为安全评价的结构方程模型。通过对初始假设模型进行多次修正与评价,得到影响超车行为安全的3个驾驶行为参数。结果表明,超车车辆在超车并道后的速度、与前导车之间的避碰时间及与对向车辆之间的避碰时间这3个驾驶行为参数可作为超车行为安全评价的有效指标。     

三岔型枢纽互通事故高发匝道的形成机制与安全提升研究*

为研究高速公路三岔型互通右转匝道车辆事故的发生机制,以宜宾至叙永高速公路双桥枢纽互通为对象,运用Carsim/trucksim软件建立事故匝道的三维数字模型,模拟小客车和货柜车的运行过程,设置3种不同工况,对车辆在匝道上的动力学特性进行分析。结果表明:行驶速度升高会导致匝道路段的车辆横向偏离增大,发生侧滑或侧翻的几率增加;充分制动距离是保证车辆安全通过匝道受限路段的重要因素,货车需要更长的制动距离;道路视觉环境是影响驾驶人速度选择行为的重要因素,匝道路段与高速公路主线行驶环境的高度近似,导致驾驶人选择较高的速度进入匝道,部分车辆在小半径弯道之前无法将速度降低至安全速度,进而发生事故。本文运用行车动力学仿真和驾驶人视觉手段,在驾驶行为层面分析事故的形成机制,进而提出安全提升措施,可为匝道线形设计和交通运行管理提供科学依据。     

科技前沿

近日,尼桑公司宣布其研制开发出了一种新的汽车防撞安全技术。这一被称为“神奇防撞装置”的新技术,在可能发生撞车事故时,会使车内的油门踏板自动向上抬起以提醒驾驶者。通过与雷达感应装置以及计算机系统的紧密结合,神奇防撞装置能准确判断出车辆的车速以及其与前方车辆之间的距离。当车辆感应到可能会与前方车辆发生追尾时,驾驶者会立刻感到自己脚下的油门踏板正在自动向上抬起,与此同时,车内还会有警报声响起,使驾驶者能够更加迅速快捷地做出制动反应。如果车辆感应到即将发生撞车事故时,驾驶者的脚恰好悬空在油门踏板上方,踏板还会自动…     

基于换道行为的驾驶分心识别方法

为预防驾驶分心导致的交通事故,利用径向基函数(RBF)神经网络模型,研究驾驶分心识别方法。通过驾驶模拟试验,分析驾驶人分别在正常驾驶、手持接听电话和免提接听电话等3种状态下执行车辆换道操作时的驾驶行为,构建基于最小正交二乘法(OLS)的RBF神经网络驾驶分心识别模型,用于判定驾驶人是否处于分心状态。研究表明:驾驶分心对换道过程中车辆的纵向速度、横向速度、横向加速度、方向盘转角、方向盘转速和油门开度等6项驾驶绩效参数有显著影响,所构建模型的平均识别正确率达到88. 7%,可准确识别驾驶人的分心状态,为分心事故预防提供理论支撑。     

不同警告方式下驾驶人应激反应能力模拟试验研究

为研究在道路突发危险场景下先进驾驶辅助系统的不同警告方式对驾驶人应激反应能力的影响，利用自主开发的驾驶人应激反应能力测试软件，以计算机模拟与驾驶模拟器为试验平台，以实际驾驶视频为试验场景，选取操作准确率和反应时间为测试指标，分析不同警告方式下驾驶人的应激反应能力。研究结果表明:视觉警告可有效缩短应激反应时间；视听觉组合警告中，视觉警告占主导作用，听觉警告起辅助作用；在真实场景视频试验环境下，驾驶模拟器模拟试验的操作效果优于计算机模拟试验。     

手机导航方式对驾驶行为的影响研究

为研究驾驶员驾驶时使用不同手机导航方式对驾驶行为的影响,开展模拟驾驶试验,利用眼动仪获取4个场景下车辆行驶状态和驾驶人视觉参数;通过均值比较,方差和显著性分析,探究不同手机导航方式下驾驶行为存在的差异。结果表明:不同手机导航方式均造成驾驶分心,但分心程度不同;手持手机导航使驾驶人对前方和左侧区域的关注下降最为显著;使用导航时,驾驶人一般通过降低车速来减少分心带来的潜在风险,其中手持手机导航降低幅度最大;使用手机导航时,车辆纵向速度标准差更加集中,说明此时驾驶人对于车辆的控制变强。     

“你知道智能汽车吗?

智能汽车也叫无人车辆,它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术,是典型的高新技术综合体。它具有道路障碍自动识别、自动报警、自动制动、自动保持安全距离、车速和巡航控制等功能。在复杂的道路情况下,能自动地操纵和驾驶车辆绕开障碍物并沿着预定的道路(轨迹)行进。     

汽车老年驾驶人特性及行为研究进展

为全面认识老年驾驶人的驾驶特征,分析其驾驶行为,从老年驾驶人交通事故致因和心理、生理等因素,梳理国内外老年驾驶人特性及行为的研究成果,总结主要研究内容和方法,并展望其未来研究趋势。结果表明:造成老年驾驶人交通事故的因素主要包括个人因素和道路环境因素,同时性格态度、自我评价等心理特征和认知功能、视听觉等生理特征也影响驾驶行为。总体上,老年驾驶人的驾驶特征及行为研究,内容精确丰富,方法科学完善;而对老年驾驶人驾驶能力评估的研究,则重点关注在综合统计学和心理学等方法的基础上,构建具体度量模型,用以评价和预测其驾驶能力。     

自动挡汽车的正确驾驶

很多驾驶者初开自动挡车时,由于对自动变速器行车时经常是一个前进挡走完全程,因此,了解并正确使用自动挡对改善驾驶技术会大有帮助。 一般情况下,自动变速器应在车辆停止时选择挡位,方法是:踏下制动踏板,选择所需要的挡位,然后缓慢松开制动踏板,车辆就依选择方向慢慢起动。倒挡与前进挡的转换一定要在车辆停止状态下进行,绝对不能在车轮转动时挂入停车挡。     

使用车载信息装置对驾驶行为的影响研究

为研究使用车载信息装置对驾驶行为的影响,基于虚拟驾驶仿真平台,开展正常驾驶、操作按键式和触摸屏式收音机驾驶分心试验;应用外周视觉检测任务法(PDT)测量驾驶人反应时间、PDT目标命中率以及车速和跟驰距离等参数,以评估分心行为的心理资源需求及其对驾驶绩效的影响。试验结果表明:使用车载信息装置会降低驾驶人反应能力和驾驶绩效,操作触摸屏分心与操作按键分心相比,驾驶人反应时间延长了167 ms,PDT目标命中率降低了10%,速度保持和车距保持能力下降,使用触摸屏式车载信息装置需要更多的心理资源,对两侧视野内的信息刺激反应明显迟钝,对行车安全有较大影响。     

基于车路协同的行人车辆碰撞风险识别与决策方法

为提高行人与车辆碰撞风险识别和预警效果,研究车路协同(CVIS)环境中,多行驶状态下行人与车辆碰撞风险识别与决策过程。基于CVIS平台获取车辆直道行驶和换道行驶状态信息,考虑驾驶人反应状态、车辆运动状态对碰撞风险的影响。引入风险区域预判风险,将当前相对运动状态与决策阈值进行比较,分级识别碰撞风险。采用提醒避碰判别法实时提醒驾驶人当前驾驶状态,使其采取相应的阶梯式双重避碰措施实现避碰决策。仿真结果表明,随着车辆行车速度的增加,进行预警的起始距离和起始时间均呈增加趋势,符合实际情形,该方法考虑了影响人车碰撞的多种因素,能够对碰撞风险进行分级识别和预警。     

基于元胞自动机的人因追尾事故仿真研究

人为因素已经成为导致交通事故发生的关键因素之一,而车辆追尾碰撞是公路上最常见、危害最大的一类事故.本文将驾驶员的心理细分为放松、谨慎和紧张三种状态,设计了状态切换规则以及不同状态下驾驶员的行为规则,建立了一种公路人因追尾事故的元胞自动机仿真模型.随后通过仿真实验研究了交通流参数以及驾驶员驾驶特性对追尾事故发生率的影响,仿真结果表明随着车辆最大允许速度和车辆密度的增加,追尾事故发生率显著上升;跟驰状态下驾驶员的反应延迟与差错率对事故率影响最大,而紧急情况下驾驶员的人为因素对事故率没有显著影响.研究结果对交通中人因事故发生机理研究及人因事故的预防有一定参考价值.