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。     

基于HRV量化的高速公路出口匝道区域驾驶负荷特性研究

为提高高速公路主线出口匝道区域的行车安全性,基于HRV指标量化分析该区域的驾驶负荷特性和影响因素.分析了交通标志设计方案对主线出口匝道区域交通安全影响特性.采用HRV指标对驾驶负荷进行量化分析,同时采用不同信息量的交通标志对驾驶负荷进行定量加载,以汉十高速公路沿线匝道区为场景,设计并开展了主线出口匝道区域驾驶负荷的实车道路试验,采集不同试验场景下多个驾驶人的生理指标和驾驶特性.结果表明,交通标志信息量可以作为认知负荷加载的方式.从2 km到500m到出口位置的预告标志,表征驾驶负荷的HRV指标呈先下降后上升的趋势.驾驶人在通过主线出口匝道区域不同路段时的行驶车速的变化趋势与驾驶负荷强度的变化趋势具有较好的一致性.     

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。     

绿灯倒计时信号对驾驶行为的影响

为揭示绿灯倒计时信号对交叉口交通安全的影响,针对不同交通负荷与信号控制方式下的驾驶行为开展研究。选择大连市内的倒计时信号交叉口与非倒计时信号交叉口各2处,开展车辆行驶速度及不良驾驶行为调查。用数理统计方法,对比分析2类交叉口在平峰与高峰时段的车辆行驶速度特性,同时对比分析上述不同条件下闯黄灯及违规变道行为的发生数量。研究表明,绿灯倒计时信号在绿灯时间末期,会诱发一部分驾驶员加速行驶通过交叉口;绿灯倒计时信号在平峰时段对闯黄灯行为数量的影响较小,而对违规变道行为的数量有显著影响。     

基于紧急制动行为预测的汽车智能制动灯研究

为预防车辆紧急制动造成的追尾碰撞事故,分析跟驰行驶中相邻车辆驾驶人的制动行为过程,提出基于紧急制动行为预测的防追尾碰撞方法。以实际道路采集的驾驶行为数据为基础,定量分析紧急制动、常规制动、加速换挡等行为的加速、制动、离合器踏板的位移变化过程,建立基于加速踏板位移变化率及驾驶操纵动作时序过程的紧急制动预测模型,设计开发汽车智能制动灯。分别在虚拟驾驶平台和实际道路上,对智能制动灯进行测试试验。结果表明,虚拟驾驶试验情况下,使用智能制动灯的车辆被追尾的发生率降低了30%;实际道路测试情况下,制动灯能够有效预测驾驶人的紧急制动行为,先于常规制动灯0.1~0.3 s点亮,提醒后车驾驶人注意安全。     

驾驶员接管自动驾驶车辆的眼动特性和行为分析

为探究接管自动驾驶车辆期间驾驶员的视觉特性,分析眼动与接管反应操控行为的关系,开展驾驶模拟试验收集驾驶行为及眼动数据。运用统计学方法,分析驾驶员感知不同接管场景的视觉特性,探究接管请求(TOR)前后眼动指标的变化规律;并基于视觉分配和瞳孔变化特性分析驾驶行为,揭示眼动特性与接管反应及驾驶操纵策略的内在联系。结果表明:TOR前,相较于静态场景,驾驶员感知动态场景诱发元素扫视更频繁且平均注视时间更短;此时驾驶员的视觉分配特性与其接管反应行为存在显著相关性。TOR后,驾驶员的注视时间增加,眨眼频率降低,瞳孔直径扩张,眼跳幅度增大;不同场景下驾驶员的瞳孔差异表明其应对动态场景时具备更好的警戒水平和更平稳的操纵策略。     

城市道路下分心行为对驾驶员驾驶绩效的影响

为探究城市道路条件下常见驾驶分心行为对驾驶绩效的影响,以16名青年志愿者为被试,开展实车驾驶试验,测量车辆纵向和横向行驶参数,对比分析正常驾驶和分心驾驶状态下的驾驶绩效,并探讨驾驶经验的影响。结果表明：3种分心行为均使横向加速度标准差和纵向加速度标准差增加,而使速度均值降低,说明驾驶员通过速度和转向控制补偿分心状态下的驾驶绩效;交谈对速度均值和纵向加速度均值、阅读广告对速度标准差和横向加速度均值具有显著性影响(p<0.05);接听电话时,经验驾驶员速度标准差明显高于新手(p=0.021);接听电话和阅读广告次任务下,经验驾驶员的横向加速度均值均明显较高(p=0.003,p=0.004),说明经验丰富的驾驶员受分心行为的影响程度更低。     

驾驶激烈程度与载荷对柴油车RDE影响研究

为探究车辆行驶动力学与排放的关系,开展驾驶激烈程度与载荷对轻型柴油车实际行驶中产生的NOx及颗粒物数量(Particle Number,PN)排放影响试验研究,参考国VI排放标准RDE试验规范,设计不同的驾驶操作模式与载荷试验方案,采集车速、NOx、PN和CO2排放浓度等数据,分析车辆运行工况特性、行程动力学特性、NOx与PN排放特性.结果 表明,激烈驾驶使得高速工况vapos-[95]超过上限值,温和驾驶使得市区工况RPA低于下限值.NOx、 PN高排放区主要出现在中高车速、中高VSP区间.驾驶激烈程度增大或载荷升高,使NOx与PN排放明显增加,同时,NOx、PN高排放区向低速、低VSP区间扩展,分布更宽广.试验的国V车辆NOx排放CF高于国VI的RDE限值,PN排放CF明显低于国VI的RDE限值.     

基于Kohonen-SVM模型的驾驶行为险态动态辨识

对驾驶行为的危险状态进行动态辨识并提前预警是防止交通事故发生的重要手段。提出一种基于Kohonen神经网络和支持向量机(SVM)的驾驶行为险态动态辨识方法。基于国内外相关研究,选取油门、方向盘转角、刹车、离合、X轴速度、Y轴速度、X轴加速度、Y轴加速度、发动机转速作为驾驶行为状态指标。应用Kohonen神经网络对9个指标组成的向量进行非监督聚类。用聚类结果组成的时间序列表示驾驶员行为指标的动态变化特征并以此作为输入,通过训练SVM实现驾驶行为险态辨识,解决了高维指标数据监督聚类困难和险态识别的静态性问题。最后,采用驾驶模拟器进行试验设计,对方法的有效性进行验证。以8个危险场景作为诱发驾驶行为险态出现的刺激,10个被试共产生8 400组识别序列,选取600组标识为险态的时间序列进行验证。结果表明:该模型的驾驶行为险态识别正确率为82.22%。不同被试的正确率差异控制在6%以下,表明此模型具备一定的泛化能力。     

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。     

海底隧道入口段驾驶员眼动特征分析*

为研究海底隧道入口段驾驶员眼动特征,以海底隧道收费站至入口为研究对象,运用Facelab5.0眼动仪和录像机等设备,采集真实状态下驾驶员眼动特征、行车速度和行车位置数据,并依据道路线形、车辆行车特征和路段标志标线设置,将收费站至入口划分为提速驶离段、换道减速段、缓和段和过渡段（入口段）,分析各区段驾驶员眼动特征及车速变化规律,并建立相应数学模型。研究结果表明:驾驶员驾车通过换道减速段和过渡段时,分别受交织车流与黑洞效应影响,行车速度减小、眼睑闭合度下降、眨眼频率增大;驾驶员行经入口段,车速呈上升-下降-上升-下降的趋势,眼睑闭合度呈增大-减小-增大-减小的趋势,眨眼频率呈减小-增大-减小-增大的趋势,且受交织车流与黑洞效应的影响显著。     

Aggressive behavior while driving as predictor of self-reported car crashes

PROBLEM: In Greece, there is a lack of scientific evidence on the relationship between aggressive behavior while driving and young drivers' involvement in car crashes; this study examined this potential relationship. METHODS: The randomly selected samples of 356 young drivers (18-24 years old) were interviewed through a questionnaire of self-reported car crash involvement, which mainly focused on their behavior on the road and the number of car crashes in which they had been involved. RESULTS: The statistical methods used were principal components analysis (PCA) and multiple regression analysis. Two factors relevant to aggressive driving emerged: (a) driving violations and (b) irritability while driving. The multivariate model suggested that driving just for fun (joyriding) and irritability were predictors of young drivers' involvement in car crashes. It was found that younger age was negatively associated with young drivers' involvement in car crashes. IMPACT ON GOVERNMENT AND INDUSTRY: The findings of this study can contribute in the formation of public policies aiming to prevent young drivers' car crashes. These findings can also be the starting point of some health promotion interventions trying to reduce car crashes and casualties on the road. Finally, the insurance companies may be interested in applying these findings into their field of interest.     

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。     

智能手机应用程序使用与操作的驾驶分心风险影响研究*

为研究智能手机应用程序操作方式与使用行为对驾驶分心影响的问题,探讨智能手机程序操作方式对驾驶分心影响的优劣关系,基于结构方程模型提出4个因果关系假设,构建涵盖程序使用、驾驶分心、驾驶绩效等潜变量的智能手机使用行为影响的结构方程模型。通过收集线下问卷的方式进行调查,搭建模拟场景,设计6项实验方案,通过驾驶模拟实验方式收集相关数据,建立相对偏差矩阵。研究结果表明:手机通话功能的使用（路径系数0.472）对驾驶分心影响显著,手机导航功能使用（路径系数0.256）、手机音乐功能使用（路径系数0.249）对驾驶分心影响不显著。语音交互方式均优于手动操作方式,其中语音交互启动导航方式（F3=0.019）的影响最小。研究结果可对道路驾驶情况下智能手机应用使用与操作方式的研究起推动作用。     

考虑驾驶方式的车辆与航空器交叉冲突评估*

为量化不同驾驶方式下车辆与航空器行驶风险,提出车辆与航空器交叉运行冲突评估模型,该模型将特种车辆驾驶方式分为激进、稳定、保守3类,综合驾驶特性和管制规则定义车辆速度演化规律,结合运行场景、间隔配备等要素确定冲突条件,并基于航空器与车辆实时速度、位置变化构造冲突评估模型。研究结果表明:冲突评估模型能够计算车辆与航空器在十型交叉口的冲突概率;激进方式下车辆先于航空器通过交叉口,风险概率均值相对最大,为0.679;保守方式下航空器先于车辆通过交叉口,最大间隔是安全间隔的4.7倍;稳定驾驶方式可兼顾安全和效率。本文模型能再现十型道口车辆与航空器交叉运行冲突产生、发展及解脱过程,计算结果可用于场面实时冲突识别和预警,能够为机场危险源识别和风险管控提供依据。     

Classification of driving workload affected by highway alignment conditions based on classification and regression tree algorithm

Objective: Guaranteeing a safe and comfortable driving workload can contribute to reducing traffic injuries. In order to provide safe and comfortable threshold values, this study attempted to classify driving workload from the aspects of human factors mainly affected by highway geometric conditions and to determine the thresholds of different workload classifications. This article stated a hypothesis that the values of driver workload change within a certain range.

Methods: Driving workload scales were stated based on a comprehensive literature review. Through comparative analysis of different psychophysiological measures, heart rate variability (HRV) was chosen as the representative measure for quantifying driving workload by field experiments. Seventy-two participants (36 car drivers and 36 large truck drivers) and 6 highways with different geometric designs were selected to conduct field experiments. A wearable wireless dynamic multiparameter physiological detector (KF-2) was employed to detect physiological data that were simultaneously correlated to the speed changes recorded by a Global Positioning System (GPS) (testing time, driving speeds, running track, and distance). Through performing statistical analyses, including the distribution of HRV during the flat, straight segments and P-P plots of modified HRV, a driving workload calculation model was proposed. Integrating driving workload scales with values, the threshold of each scale of driving workload was determined by classification and regression tree (CART) algorithms.

Results: The driving workload calculation model was suitable for driving speeds in the range of 40 to 120 km/h. The experimental data of 72 participants revealed that driving workload had a significant effect on modified HRV, revealing a change in driving speed. When the driving speed was between 100 and 120 km/h, drivers showed an apparent increase in the corresponding modified HRV. The threshold value of the normal driving workload K was between ?0.0011 and 0.056 for a car driver and between ?0.00086 and 0.067 for a truck driver.

Conclusion: Heart rate variability was a direct and effective index for measuring driving workload despite being affected by multiple highway alignment elements. The driving workload model and the thresholds of driving workload classifications can be used to evaluate the quality of highway geometric design. A higher quality of highway geometric design could keep driving workload within a safer and more comfortable range. This study provided insight into reducing traffic injuries from the perspective of disciplinary integration of highway engineering and human factor engineering.     

疲劳驾驶交通事故的严重程度影响因素分析

为探究和定量分析疲劳驾驶交通事故严重程度的影响因素,以广东省1370条疲劳驾驶事故数据为基础,对比分析不同年份、时间段以及年龄段的疲劳驾驶交通事故特征;以交通事故严重程度为因变量,将其分为严重事故和非严重事故,从驾驶员年龄、驾龄、车辆类型等17个初步选择的自变量中筛选对疲劳驾驶交通事故严重程度具有显著影响的因素;采用二...     

Deterioration of the useful visual field with ageing during simulated driving in traffic and its possible consequences for road safety

A previous study has shown that the useful visual field deteriorates in a simulated road traffic situation as a function of the driver’s age and of the vehicle’s speed under monotonous conditions [Rogé, J., Pébayle, T., Lambilliotte, E., Spitzenstetter, F., Giselbrecht, D., Muzet, A., 2004. Influence of age, speed and duration of monotonous driving task in traffic on the driver’s useful visual field. Vision Research 44 (23), 2737–2744]. The aim of this new experiment is to study the effects of traffic density and age on the useful visual field of the driver during a simulated driving task with controlled traffic characteristics (speed, number of cars) for all participants. In total, 10 young drivers (m = 28.2 years) and 10 older drivers (m = 51.2 years) followed a car in road traffic at an average speed of 126 km h⁻¹ during two 2 h sessions corresponding to two conditions of traffic (light traffic, with five vehicles around the participant; and heavy traffic, with nine vehicles). While following this vehicle, the driver had to detect changes in the colour of a signal located in the central part of his or her visual field and a signal that appeared at different eccentricities on the rear lights of other vehicles in the traffic. Analysis of the data indicated that age interacted with the location of the peripheral signal and density of traffic interacted with the duration of driving. The implications of these results are discussed in terms of road safety and in terms of models of deterioration of the useful visual field (general interference and tunnel vision).     

驾驶行为特性与人格特征关系研究

为了开展驾驶行为特性与人格特征关系的研究,选用26名被试人员,运用自主研 发的驾驶员综合能力测试系统,利用数理统计规律,研究被试者复杂反应、速度估计与 人格特征之间的关系。结果表明:在相同的试验环境下,所有被试者在伴有蜂鸣声时复 杂反应错误次数明显多于无蜂鸣声时;男女驾驶员在复杂反应时间方面表现出显著性差 异, 而在复杂反应错误次数方面未表现出明显差异;男女驾驶员在速度估计方面未表现 出显著性差异,但部分驾驶员表现出过高或过低估计速度的倾向;复杂反应指数和速度 估计指数与驾驶员的攻击性、独立性和敢为性之间存在着较强的正相关性,与社会向性 、稳定性之间存在着较强的负相关性;男性驾驶员表现出较强的攻击性、敢为性和独立 性,而女性驾驶员表现出较强的稳定性和社会向性。自主研发的系统能有效地分析了驾 驶行为特性与人格特征之间的内在关系,可以检测出潜在的事故倾向性大的驾驶员,有 利于减少交通事故的发生。