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。     

不连续边缘标线影响追尾风险的结构方程模型

为研究驾驶员追尾风险感知对跟车安全性的影响,初步界定直接和间接的追尾风险感知,并深入挖掘其各自的风险来源,通过路上试验获取真实环境中的车流数据,并依此运用结构方程模型(SEM)探索多种因素与追尾风险的关系。结果显示,以间断或错位形式呈现的边缘标线可产生"不连续效应",引起车头时距增大;边缘率感知和碰撞估计与"不连续效应"协同增大制动强度,导致车头时距的增大;以感知距离因素为主导的直接追尾风险感知产生的车头时距增大效果显著大于以碰撞估计为主导的间接追尾风险感知产生的效果。     

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%。     

营运驾驶员行为安全教育效果研究

为验证基于行为安全(BBS)的营运驾驶员安全教育方法在国内实践的有效性,完善教育方法,利用触发式车载视频设备,记录上海市部分营运驾驶员26周的危险交通事件数据,并对驾驶员进行教育试验。将驾驶员分为危险驾驶员和安全驾驶员2类,评估其教育效果。结果发现,教育能显著减小驾驶员的危险交通事件率;每月一次的教育会使危险驾驶员的危险交通事件率先下降后回升;跟车过近和反应时间过长的频率在教育后未能显著减小。评估结果说明,增强教育效果需要设置合理的教育频率、加强驾驶员识别潜在危险的能力以及改善驾驶员的安全驾驶态度。     

异质决策者划分下应急物流路径多准则群决策

为提高应急救援效率,保证应急物资及时送达,选取多个评价指标构建直觉模糊评价矩阵,以简化应急物流路径优化的复杂性;并运用改进前景理论(MPT),依据不同决策偏好将决策者划分为冒险型、中间型和保守型3类,提出异质决策者划分下的应急物流路径决策方法;然后进行实例分析,分别得出冒险型、中间型和保守型的决策结果并加以对比,在此基础上分析部分关键参数的灵敏度。与既有方法的结果对比表明:该方法考虑了异质决策者的理性程度,使决策结果更加符合实际,且决策结果受决策者理性程度和决策偏好的共同影响。     

考虑驾驶员反应时间的车辆碰撞预警模型

为了保证车辆在行驶过程中的安全性,提出了一种考虑驾驶员反应时间的车辆碰撞预警模型,改进了传统模型中驾驶员反应时间定值化的缺点。首先,依据车辆的制动过程分析了驾驶员反应时间对制动距离的影响。其次,设计驾驶员反应时间的模糊推理算法,选取驾龄、疲劳强度和应变能力3个主要因素作为评价指标来计算反应时间。最后,采用分等级的预警策略建立考虑驾驶员反应时间的碰撞预警模型,并通过Carsim-Matlab/Simulink联合仿真与传统模型进行对比分析。结果表明,设计的预警模型可以对不同类型的驾驶员进行差异化碰撞预警,在30 km/h和80 km/h两种车速下实际停车距离与理论值的最大误差为8%。     

穿城镇道路驾驶员眼动特性分析

为保障穿城镇路段的交通安全,采用眼动追踪系统(ETG)在110国道展开实车试验;将道路划分为公路段、适应段、城镇段,并将驾驶员17个关注点分为7类,研究不同路段驾驶员的注视及扫视特性。结果表明:驾驶员兴趣点注视时间为134.29～449.07 ms,公路段交叉口及道路开口注视时间较长,注视总时间占比为7.54%;城镇段干扰类注视点注视次数最大,注视总时间占比为14.42%,城镇段指引类、车辆行驶状况类注视点未引起驾驶员注意。公路段景观类注视点平均关注时间最长,城镇段、适应段、公路段扫视总频率逐渐减小,平均扫视角度分别为11.44、10.72、10.16°。     

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。     

私家车驾驶员驾驶行为与人格特质的关系研究

为研究私家车驾驶员不安全驾驶行为与人格特质的关系,选用大五人格理论作为人格特质理论,将不安全驾驶行为划分为3类(违规行为、疏忽失误、认知错误),并以此构架私家车驾驶员不安全驾驶行为与人格特质的关系模型,通过调查问卷收集数据,应用结构方程模型(SEM)验证所建模型。研究得出:外倾性对违规行为有正向影响(路径系数0.180);宜人性和尽责性对违规行为有负向影响(路径系数-0.962和-0.544);神经质对疏忽失误和认知错误均有正向影响(路径系数0.417和0.409);开放性对违规行为无显著影响。     

驾驶员雨中面对不同颜色障碍物时制动点选择研究

为研究雨天驾驶员对障碍物颜色的感知特征,保障雨天驾驶安全,利用仿真驾驶平台,研究大雨、中雨、小雨3种状况下,驾驶员面对红、白、黑3种颜色障碍物时的鸣笛点(与障碍物距离设为L1)、刹车点(与障碍物距离设为L2)的选择和行驶初速度(V1)与通过障碍物最小速度(V2)的关系。最后,依据模拟驾驶采集得到的23位驾驶员经过各颜色障碍物的驾驶数据,通过SPSS分析L2,V1的拟合关系,结合安全制动距离模型,建立不同雨量下驾驶员受障碍物颜色影响的行车安全模型。结果表明:运行速度相同时,红色障碍物对应的L1,L2值明显大于黑色和白色对应的值;面对同种颜色的障碍物时,随着雨量的增加,V2值不断减小,而V1越大,V2值越大。     

道路交通事故与驾驶员群体心理品质关联模型构建

构建驾驶员心理品质与道路交通事故之间的关联模型,以准确反映机动车驾驶员的心理品质和安全驾驶的关系。依据事故倾向性理论,采用对照研究方法,随机选取253名事故驾驶员和254名优秀驾驶员,用艾森克人格问卷(EPQ)和卡特尔16种人格因素问卷(16PF)进行调查。比较2组驾驶员群体的气质类型和人格特征,通过因子分析计算驾驶员心理品质的综合得分。将所有驾驶员系统聚类,建立参照模型,区分驾驶员的不同类型。结果表明,驾驶员的心理品质直接制约驾驶行为,事故驾驶员和优秀驾驶员之间在心理品质上有显著差异,事故倾向性驾驶员筛查有可操作性。     

倒计时信号交叉口赶绿灯行为建模与分析

为探究绿灯信号倒计时末尾时间对驾驶入通过交叉口行为的影响规律,在其交叉口进口道不同地点,用雷达测速仪采集不同末尾时间车辆通过的速度数据。基于地点、时间、速度这3类数据,分析驾驶人的赶绿灯行为。采用SPSS软件分类处理数据,并建立赶绿灯行为模型,得到赶绿灯行为的影响因素与规律。结果表明:当绿灯倒计时剩余时间越短而车辆距停车线越远时,车速呈集中分布,并且驾驶人对车速的期望值与当前车速值的比值越大,驾驶人越倾向于采取激进型赶绿灯行为。当绿灯倒计时剩余时间越长而车辆距停车线越近时,车速呈离散型分布,且分布区间大,驾驶人多采取保守型赶绿灯行为。     

基于LOF的K-means聚类方法及其在微震监测中的应用

矿山微震事件集群是分析矿震的重要参考之一，其准确的划分对矿山微震分布特征和微震活动分析具有重要作用。提出了1种基于局部离群因子(Local Outlier Factor, LOF)的K-means聚类算法并构建了综合SSE评价指标和模型，通过LOF算法检测异常微震事件和选取初始聚类中心，利用Krzanowski-Lai指数确定最佳聚类分组数；采用模拟计算比较了不同数据集大小的聚类效果。结果表明:基于LOF的K-means聚类方法评分最高，聚类结果最好；并利用该聚类方法分析用沙坝矿1 649个微震事件的分布特征与微震活动性。实例表明，K=7为最佳聚类分组数，聚类簇的划分受断层滑移和矿山生产活动的影响。     

车载GPS数据驱动的危货运驾驶员安全绩效评价

为提高危化品道路运输驾驶员日常安全绩效考核的科学性与便捷性,首先,从车载全球定位系统(GPS)中挖掘自然驾驶数据,运用改进的基于坐标系自适应变换的行驶轨迹分段拟合方法,提取行驶速度、加速度、平面曲率、道路坡度与坡长等动态驾驶数据;然后,结合车辆侧翻车速预测模型、长大下坡制动鼓温升模型,建立行驶速度稳定性、车辆横向稳定性、长大下坡制动稳定性和驾驶状态稳定性4个层次共7个指标的安全评价体系;最后,采用组合赋权法,构建10分制的危化品道路运输驾驶员安全绩效评价模型。研究结果表明:基于坐标系自适应变换的行驶轨迹分段拟合方法平均减少19.23%的拟合残差,构建的评价模型对危险驾驶行为反应灵敏。     

驾驶员注意力分配定量方法研究

驾驶员在不同的路况环境下存在不同的注意力分配模式,为弄清其分配模式特点,利用露天体育场内作为模拟驾驶环境,并利用眼动设备,记录被试者在直道驾驶任务、弯道驾驶任务、复杂路况驾驶任务等3种路况下的眼动数据,采用划分兴趣区域的方式,把视觉信息源划分为原车道兴趣区域FL(Former Lane)和其他兴趣区域OA(Other Areas)两个兴趣区域,对平均百米注视次数、平均百米注视时间、不同兴趣区域注视次数百分比3个眼动指标在两个兴趣区域内的分布情况进行分析和对比,得出不同路况环境下不同的注意力分配模式来揭示驾驶员驾驶过程中的注意力分配特点。研究结果对于驾驶员驾驶培训侧重点的改进、对于预防交通事故都具有重要意义。     

公路隧道出口段亮度优化计算

公路隧道出口段亮度变化情况会严重影响驾驶员视觉心理负荷,其亮度优化计算应该综合考虑行车安全和节能环保的要求。通过隧道出口段不同环境照度和运行时间情况下驾驶员视觉特性试验,采用定性和定量相结合的方法研究了瞳孔面积与环境照度之间的变化规律,同时结合节能环保的要求建立了公路隧道出口段最佳亮度计算的多目标优化模型,采用系统聚类的方法对隧道出口照明区段进行聚类分析,并给出了模型求解的方法。最后,以包(头)茂(名)高速公路南五台隧道为例进行了实证研究,基于模型计算出各聚类区段最佳照明亮度。结果表明,隧道出口段亮度设置应该是一个渐变过程,且应该更加注重洞口20 m以内的亮度要求。     

强降雨环境下公路车辆制动安全性分析

为分析强降雨环境下公路车辆的制动安全可靠性，基于2种停车视距模型引入可靠性理论，将降雨强度、车速及驾驶员思索时间视为随机变量，运用蒙特卡罗模拟方法建立强降雨环境下公路车辆制动安全可靠性分析模型，以研究不同降雨强度、不同车速下公路车辆的停车视距。研究结果表明：降雨强度一定时，2种计算模型的停车视距差值随着车速的增大而增大，车速一定时，2种计算模型的停车视距差值随着降雨强度的增大基本不变；若随机变量服从正态分布，停车视距也近似服从正态分布，且模型Ⅱ的分布均值大于模型Ⅰ,模型Ⅱ的分布标准差近似于模型Ⅰ;车辆的制动失效概率随着车速及降雨强度的增大而增大，车速及降雨强度一定时，基于模型Ⅱ计算的车辆制动失效概率略高于模型Ⅰ;车辆的临界车速随着降雨强度的增大而降低，随着制动失效概率的增大而增大，车辆制动失效概率及降雨强度一定时，基于模型Ⅰ计算的临界车速略高于模型Ⅱ;较传统确定性方法相比，基于可靠性方法可以获得更为合理的雨天行车安全临界车速，当降雨强度为4mm/min,失效概率为0.000 1时，临界车速已低于45km/h。     

特长隧道环境下驾驶人注视转移特性研究

为了研究不同经验驾驶人在高速公路特长隧道环境下的注视转移特性,在高速公路特长隧道中开展实车实验,利用 iView X HED型眼动仪采集了32名不同经验驾驶人的眼动数据。运用动态聚类方法,对驾驶人注视区域进行划分,分析了职业与非职业驾驶员在高速公路隧道不同段与普通路段的注视转移规律与注意力分配特性。结果表明:相较于非职业驾驶人,职业驾驶员具有较强的注视前瞻性,且在隧道的不同段主要注视的区域因行车环境不同变化较小;驾驶人对同一目标需要重复注视才能提取足够的信息,且当行车环境复杂度增加或驾驶员驾驶经验不足时,重复注视概率增加;驾驶人在不同路段行车时,主要通过注视中间区域获取信息;行车环境与驾驶经验对驾驶人在中间近处、左侧区域及内后视镜区域的注视平稳分布存在显著的交互作用。     

危险货物运输驾驶人风险倾向分类及识别模型研究

为合理评估危险货物运输驾驶人驾驶过程中的风险倾向,建立危险货物运输驾驶人风险倾向聚类及辨识体系,以动态监控系统中记录的驾驶人实时违规预警数据为基础,选取可能引发交通冲突的安全关键事件为特征参数,利用探索性因子分析方法实现指标降维,提取驾驶人风险倾向主因子,并通过K-means算法聚类不同风险倾向的驾驶人,最后基于聚类结果监督训练随机森林模型,辨识未知驾驶人的风险倾向。结果表明,利用选取的8类安全关键事件特征参数,可以将驾驶人风险倾向划分为攻击驾驶倾向、鲁莽驾驶倾向、驾驶分神倾向和驾驶疲劳倾向,且可以识别风险较低的驾驶人,基于随机森林模型的驾驶人风险倾向识别准确率为88.68%,可以较好地实现危险货物运输驾驶人风险倾向辨识。研究结果为危险货物运输驾驶人风险倾向分类及识别提供了方法依据。     

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。