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%。     

公路小半径曲线路段驾驶人焦虑水平模型

为提高双车道公路小半径曲线路段(SCCR)的交通安全监测水平，利用量表测试与驾驶模拟试验，实现驾驶人弯道焦虑水平的量化评测，定量刻画驾驶人弯道焦虑水平与行车安全特征量之间的关系；通过统计分析焦虑驾驶行为，运用Spearman分析法，筛选影响焦虑水平的关键行车安全特征量；综合道路线形条件、驾驶人个体特征和驾驶操作行为特性等行车安全特征因子，采用径向基神经网络(RBFNN)建立多因素驾驶人焦虑水平预测模型。结果表明：弯道焦虑水平与驾龄、年龄呈显著负相关，与车速、侧向偏移量、转角变异系数以及曲线半径之间存在着较为显著的负相关性(显著性概率p值<0.01);通过验证，基于RBFNN的驾驶人焦虑水平预测模型判别精度可达73.7%;转角变异系数、年龄、驾龄是影响驾驶人焦虑水平的重要因素，其重要度依次为100%、93.3%、90.7%。研究结果可为双车道公路SCCR驾驶焦虑水平监测、交通安全维护等方面提供理论支撑。     

低能见度环境中驾驶人危险驾驶行为影响因素分析

为深入研究低能见度下影响驾驶人发生危险驾驶行为的因素,提高道路交通安全性,自编低能见度环境中危险驾驶行为问卷和驾驶能力问卷,用其对314名驾驶人进行调查。采用Pearson相关系数法和结构方程模型(SEM)建模方法,研究低能见度环境中危险驾驶行为与驾驶能力描述性变量间的关系。结果表明,低能见度环境中,驾驶人危险驾驶行为可分为错误行为和失误行为;性别与错误行为显著相关,且对错误行为影响最大的因素是危险感知能力,其次是低能见度事故,驾龄影响最弱;错误行为正向影响失误行为,且危险感知能力对失误行为有间接影响。     

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。     

BP神经网络跟车模型优化

为提高跟车预警系统给出的结果的准确性和可靠性,利用毫米波雷达开展实际驾驶试验,获取驾驶人在跟车过程中的稳定、加速和减速状态表征数据。以自车速度、自车与前车相对速度、自车与前车相对距离等3类参数的不同组合为输入变量,以自车的加减速特性为输出变量,建立BP神经网络模型。用遗传算法(GA)优化该模型。结果表明,单纯的BP神经网络模型预测准确率较低,利用GA优化模型后可有效提高模型的准确率。当输入参数为自车速度、相对距离与相对速度时,模型的有效率达到94.17%。     

冰雪道路环境对驾驶人视觉感知特性的影响

为预防冰雪道路环境中驾驶人因视觉感知错误引发交通事故,研究了冰雪道路环境对驾驶人视觉感知特性的影响,选择8名熟练驾驶人作为试验样本,且每2人一组,采用跟车调查的方法采集驾驶人对于自身感知车速和前导车车距的视觉感知信息,并利用非接触车速仪检测2辆跟驰行驶试验车的实际车速与车距,对冰雪条件与非冰雪条件下驾驶人的视觉感知信息进行分析对比。研究结果表明,在冰雪环境中驾驶人视觉感知车速比非冰雪环境中低5%～14%;但当2辆跟驰车辆前后车间距在50 m内时,驾驶人在冰雪环境与在非冰雪环境中行驶时,其视觉感知的车距无显著性差异。     

前车突然切入时驾驶人应激生理特性研究

为研究前车突然切入对驾驶人生理负荷的影响,利用MP150生理监测系统对22名被试进行虚拟驾驶试验。采集记录前车突然切入时被试的生理参数。研究驾驶人心率增长率和心率变异性(HRV)指标与车速、应激距离之间的关系。结果表明:自车速度为100 km/h时,随着前车切入距离从55.6 m减小到27.8 m,被试的平均心率增长率从16.21%增大到23.27%,HRV参数低频(LF)值也呈现下降趋势。前车切入距离一定,随着自车车速从60 km/h增加到120 km/h,被试的平均心率增长率存在显著性差异,平均从13.05%上升到21.85%。差异性检验结果表明,前车切入距离和自车速度发生变化时驾驶人的生理负荷变化趋势一致,但自车速度因素对驾驶人生理负荷的影响程度高于切入距离因素。     

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。     

雾天驾驶人对限速标志的遵从程度研究

为深入研究雾天低能见度环境下驾驶人对可变限速(VSL)标志的遵从程度,首先设计问卷并对556名驾驶人进行访谈和调查;然后利用探索性因子分析选出影响驾驶人遵从程度的主要影响因子,包括驾驶人个人属性(年龄、驾龄)、驾驶人对限速的认可程度等;进而通过结构方程模型(SEM)确定主因子内部的各影响因素与遵从程度的相关性。结果表明:所建立的SEM与调查数据拟合程度良好;在雾天环境下,驾驶人对于VSL标志设定的限速认可程度都会在很大程度上影响其遵从程度;年龄、驾驶经验对驾驶人的遵从程度有显著影响;能见度较低时,行驶在车道数少的道路上驾驶人的遵从程度较高,而在能见度较高时,道路类型的影响不显著。     

从安全角度设计车险条款的探讨

为了使驾驶者安全驾驶,达到减少交通事故和降低保险公司理赔支出的目的,笔者的研究课题是从安全角度出发,通过条款细分的方法讨论了安全驾驶与保费厘定之间的关系,确立了“以人为本”、“从车原则”的车险条款厘定细分原则。通过分析人的性别、年龄、驾龄、驾驶记录因素、车的安全性能和使用方式等因素对安全驾驶的影响,可以得出以下结论:适当减少安全驾车者的投保费用,增加风险大的驾驶者和投保车辆的投保费用,这样可以做到以防为主,减少交通事故发生,发挥保险对交通危险的调控作用,也有利于整治保险行业的违规行为,实现车险市场的公开、公平、公正的竞争态势。     

交通环境及驾驶人属性对车辆横向控制水平的影响分析

为探究道路环境及驾驶人属性对车辆直道横向控制水平的影响，招募31名试验对象，设计白天-城市道路、夜晚-城市道路、白天-高速公路、夜晚-高速公路等4种情境下的实际道路驾驶试验，选取横向加速度均值和横向加速度标准差为二维向量，基于二分K-means算法对驾驶人在直道行驶的横向控制水平进行划分。结果表明：样本数据聚为3类时聚类效果最佳，驾驶人的直道横向控制水平被划分为良好、一般、较差；4种情境中，夜晚-城市道路环境下驾驶人的整体横向控制水平最差；所有驾驶人属性中，只有性别因素对驾驶人的横向控制水平存在显著影响，男性驾驶人的直道横向控制水平优于女性驾驶人，年龄、驾龄、婚姻状况、文化程度等5种因素不存在显著影响。     

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。     

高速公路干扰跟车时驾驶人注意力分配特性

为探索干扰跟车过程中驾驶人注意力分配规律,引导新手驾驶人合理观察周围车辆,首先利用face LAB 5眼动仪开展高速公路环境中实车试验,采集并记录13位驾驶人的眼动数据。然后分析干扰车从不同车道切入时驾驶人的注意力分配特性,以及驾驶人注意力在各注视区域之间的转移规律。试验数据显示,干扰车切入过程中,驾驶人主要注意力集中在正前方视野,更多地关注与行车安全最相关的动态目标;干扰车切入后,驾驶人对干扰车切入一侧的关注度较高。     

基于扫视特征的车载信息系统与驾驶安全关系研究

为研究车载信息系统(IVIS)对驾驶人心理及安全行为的影响,在试验车内安装眼动仪、车载导航系统等设备,选择4条试验路线完成实车试验。比较使用与未使用IVIS情况下、车载设备设置在不同位置时以及不同信息发布方式条件下驾驶人扫视行为的差异性。利用眼动仪采集驾驶人扫视数据,运用统计分析方法比较扫视行为差异,分析IVIS对驾驶安全的影响。结果表明,使用IVIS占用了较多的认知资源,导致心理负荷增加、驾驶安全性降低。当车载导航安装在置物台上方并提供语音播报信息时,能够使心理负荷相对减少。优化IVIS位置与信息发布方式,可在一定程度上缓解车载信息对安全驾驶的负面影响。     

驾驶中使用手机对驾驶员行为安全绩效影响综述

驾驶中使用手机与交通事故之间存在着高度相关性。为揭示使用手机对驾驶行为安全绩效的影响,探索影响驾驶安全的理论机制,采取更有效的干预措施,结合近10 a来相关研究,综述了与驾驶安全密切相关的驾驶分心问题,主要包括:驾驶员分心的定义及其分类;使用手机对驾驶行为安全绩效的影响,如反应时(RT)、行车速度、路线保持和跟车距离;手机使用对驾驶员分心影响的理论机制,如信息加工理论和计划行为理论(TPB)。分析表明,使用手机会导致驾驶员的反应时延长15%～40%,驾驶路线发生明显偏移,对于行车速度减缓和跟车距离延长的假设需结合驾驶员主客观数据进行比较做进一步验证;驾驶过程中使用手机会增加驾驶员的认知负荷,TPB能够对使用手机行为进行有效的解释和预测,但对该理论中基于信念测量的研究还很少;除手机操作任务,影响驾驶员分心的其他操作任务还需做进一步的研究。     

注意偏侧化对驾驶视觉搜索的眼动表现证据

为探究驾驶过程中伪忽视注意在不同道路等级条件下视觉搜索偏好的差异,通过实车驾驶的试验方法,记录15名驾驶人分别在3种真实道路环境(高速公路、快速公路、二级公路)驾驶过程的眼动数据(兴趣区、注视时长、注视点、瞳孔大小),以便发现驾驶人空间注意的视觉眼动搜索模式。结果表明：驾驶人首先表现出轻微偏左的不对称空间注意的特点,随着道路条件的复杂程度提高(从高速公路、快速公路到二级公路),驾驶人认知负荷提高,驾驶空间注意的眼动搜索呈现出趋中到趋右的安全搜索模式倾向。     

面向驾驶行为预警的换道意图辨识模型研究

为更准确地对驾驶行为进行预警,进一步提高驾驶人换道意图的辨识准确率,借助驾驶模拟器采集数据,建立基于支持向量机(SVM)理论的换道意图辨识模型。对比分析不同人-车-路系统参数组合在换道意图和车道保持期间的差异性,选取最佳特征参数组合,运用网格和遗传算法-支持向量机(GA-SVM)寻优方法优化模型参数,并对优化模型进行验证。结果表明,以纵向加速度、方向盘转角、车辆偏离车道中心线的距离、驾驶人头部运动横坐标变化值作为表征换道意图的人-车-路系统特征参数,优化模型惩罚参数c为58.642 3、核函数参数g为222.732 6时,该模型对驾驶人换道意图的辨识准确率为90%,误警率为5%,基本实现准确辨识换道意图。     

驾驶汽车生理素质的训练（一）

目前全世界范围每年约有60多万人死于道路交通事故中,通过对事故的分析和交通安全工程师对人车安全系统的研究,发现驾驶人的生理素质对事故的发生有密切联系。因此,要想安全驾驶一生,就必须了解驾驶员生理方面的知识,掌握一些克服驾驶员生理对安全不利因素的方法。影响驾驶安全的生理因素主要有驾驶员的视觉特性、听觉特性、人体感觉特性、驾驶疲劳特性以及酒后驾车等对安全行车的影响。     

基于非集计理论的驾驶适宜性度量模型

为量化驾驶人的驾驶适宜性,丰富对其的检测理论和方法,应用非集计理论中的多项分对数(MNL)模型构建驾驶适宜性度量模型。模型以驾驶人一定时间内事故发生次数作为选择肢,以个人固有属性、生理心理属性14项指标作为影响因素,并根据200份实际调查数据标定各影响因素参数。另外,选取60份数据验证该模型。结果显示:14项指标参数检验值均小于1.96,各参数统计学意义显著;模型判定系数为0.364 748,表明模型拟合程度较高;且该模型计算值与统计值最大绝对误差仅为3.3%,表明模型精度较高,可用于预测驾驶适宜性。     

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。