长时间单调模拟驾驶对疲劳的影响研究

通过模拟驾驶实验,综合评估长时间驾驶以及单调环境对驾驶员疲劳程度的影响是笔者研究的主要课题内容。借助于在模拟驾驶座舱上,4个健康样本分别参加高速公路(单调环境)和一般公路(非单调环境)的两组驾驶仿真实验,每组测试均持续两小时,一共进行10次实验。实验过程中,样本的操控数据(车速和方向盘转角)、反应时间、心电信号、主观疲劳状况等都同步记录并保存。实验结果表明长时间驾驶对操控能力、反应时间、心率、主观疲劳都有显著性影响(p<0.050),单调环境(高速公路)和非单调环境(一般公路)相比,车速方差区别显著,而尽管被试在高速公路的单调环境下驾驶后主观感觉更疲劳一些,但反应时间、心率等因素并没有显著性差异。     

轮船驾驶作业人员疲劳特征的研究

我们对４３名客轮驾驶作业人员的疲劳状况进行了调查和测定，结果表明，驾驶作业人员工后疲劳积分增加、脑血流量减少、神经行为功能下降，提示驾驶作业紧张程度较高，心理负荷大，可产生以精神疲劳与为主要的机体不良反应。     

城市道路养护作业对驾驶员安全驾驶的影响

从市政养护的满意度、驾驶员行为调查以及城市交通标志识别等方面展开调查,发现私家车、公交车和出租车对道路养护作业的满意度存在显著差异,3类车型的驾驶员在安全驾驶行为上也存在明显差异。私家车驾驶员的驾驶失误行为明显高于出租车和公交车驾驶员。违规越多的驾驶员,其驾驶攻击性行为越强。同时道路养护中的常见标志对不同类型的驾驶员产生不同的信息量。私家车驾驶员对于交通标志的理解程度明显高于出租车和公交车驾驶员。     

基于驾驶员模型参数辨识的疲劳驾驶研究

提出一种利用驾驶员模型反演方法来进行驾驶员疲劳诊断研究的新方法。首先利用预瞄神经网络建立适应于复杂路况条件下的驾驶员-汽车-道路闭环模型,然后定义特定行驶轨迹内理论数据与试验数据的近似度为目标函数,将驾驶员参数的反演问题转化为多目标优化问题,采用基于实数编码混沌变异量子遗传算法的优化方法,获得全局最优解。试验中采用脑电和主观疲劳心理评测结合的方法确定被试者的疲劳状况。在每种疲劳状况下对驾驶员参数进行辨识,对结果进行统计分析表明,在考虑到车型、道路曲率等因素条件下驾驶员参数分布与驾驶员的疲劳状况有很强的相关性。     

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...     

人机共驾环境下驾驶疲劳研究综述

为减少自动驾驶过程中驾驶疲劳对驾驶人状态的影响,综合分析人机共驾环境下驾驶人的疲劳研究发展现状,系统梳理人机共驾模式下驾驶疲劳的研究成果,探索未来发展方向。首先,通过文献检索与关联性分析,明确人机共驾过程中疲劳累积研究现状;然后,从手动驾驶和人机共驾下的驾驶疲劳致因分析、驾驶时长和非驾驶相关任务对疲劳的影响、人机共驾环境下驾驶疲劳对驾驶行为的影响3个维度,讨论分析研究成果;最后,提出人机共驾环境下驾驶人疲劳研究的不足与发展方向。研究结果表明：人机共驾模式导致驾驶人被动疲劳增加,接管绩效受损,弹性设置非驾驶相关任务与自动驾驶时间可有效缓解被动疲劳;人机共驾过程中驾驶疲劳的演化规律与检测模型尚不明确,结合人机共驾场景特征探索驾驶人疲劳调控策略是未来研究重点。     

中美两国汽车驾驶安全影响因素研究

影响汽车驾驶安全的各国道路交通系统以及驾驶员的驾驶行为等存在着差异性 ,许多差异可以通过统计数据的分析 ,或者其他定量研究方法获取 ,但仍然有许多影响驾驶安全的因素难以发现。笔者通过焦点团体座谈会的方法 ,从驾驶者的角度 ,搜集并分析了中美两国驾驶安全的主要影响因素 ,以及具有美国驾驶经历会对我国驾驶员有何影响。通过中美两国定性数据的对比分析 ,得出了主要影响因素 ,与此同时 ,通过问卷调查定量地分析了这些因素的严重程度。     

基于驾驶操作行为的驾驶员疲劳状态识别模型研究

以驾驶疲劳状态监测为研究对象,介绍现有几种疲劳检测方法及其优缺点,提出把驾驶行为操作和驾驶员生理指标相结合建立疲劳识别模型的思想。通过大量模拟器驾驶实验,建立驾驶操作和驾驶员生理指标之间的关系模型,并运用最小二乘法对数学模型进行了参数识别。利用驾驶员生理指标能较好判别驾驶员状态特性的特点,找出驾驶操作行为和驾驶状态之间的关系。研究结果有助于建立驾驶操作行为和驾驶员疲劳状态之间的关系模型。     

人格特征对驾驶人驾驶行为的影响研究

为了解驾驶人不安全驾驶行为背后的人格特征影响因素,回顾自2000年以来国内外人格特征与驾驶行为关系的相关研究,采用系统评价和Meta分析的优先报告项目(PRISMA)标准在国内外知名数据库检索到17 688篇文献,剔除重复文献3 160篇、不相关文献14 263篇、非优秀文献198篇,最终将67篇优秀文献纳入研究,归纳并梳理文献中不同人格特征与不安全驾驶行为的关系。结果表明：大五人格的5个人格维度与驾驶行为的关系研究结果均存在不一致;感觉寻求和冲动性各自均为不安全驾驶行为的优秀预测因子,但相较之下后者的预测能力更强;驾驶愤怒对不安全驾驶行为的直接预测能力不强;无规范感、特质焦虑、利他及自恋对均不安全驾驶行为有不同程度的影响,但相关研究较少;依恋、特质情商、集体主义和异常人格特质等人格特征受关注较少,需要更多检验;中国人样本的一些研究结果与多数研究结果存在不一致,需开展跨文化研究。     

基于贝叶斯结构方程模型的疲劳驾驶行为意图研究

为了深入探究影响驾驶员疲劳驾驶行为意图的心理因素,提高道路安全性,在计划行为理论的基础上,新增行为经验解释变量,形成扩展计划行为理论(Ex-TPB),构建了基于Ex-TPB的疲劳驾驶行为意图心理影响因素贝叶斯结构方程模型(Bayesian-SEM),并对比了传统结构方程模型(Traditional-SEM)与Bayesian-SEM的参数估计结果。最后,为有效防范疲劳驾驶行为提出了建议。结果表明:Ex-TPB可以有效解释和预测疲劳驾驶行为意图;在小样本的条件下Bayesian-SEM与Traditional-SEM相比,能得到更好的结果;对疲劳驾驶行为意图影响最大的因素为知觉行为控制,最小的是行为经验,且4种因素都显著正向影响疲劳驾驶行为意图。     

道路交通环境中驾驶疲劳的生成模型研究

为预防由驾驶疲劳引起的交通事故,有必要研究在道路、交通和环境的综合影响下驾驶疲劳的生成机理。基于生理、心理学中的经典理论,借鉴国内外相关的研究成果,采用理论推理的方法对驾驶疲劳生成过程中驾驶员唤醒水平的变化规律及其影响因素进行分析。在此基础上建立了驾驶疲劳的生成模型,并将模型应用于工程实际。通过驾驶员唤醒水平的变化,指出驾驶疲劳的生成时刻,及其对驾驶时间的规定和道路、景观设计的影响。该模型以唤醒水平为核心,描述驾驶疲劳生成过程中驾驶员唤醒水平的变化规律,强调道路交通环境对驾驶员唤醒水平的影响。     

全自动驾驶模式下站台门智能安全监控系统研究

全自动驾驶是一种先进的轨道交通列车运行控制技术,在全自动驾驶模式下,轨道交通列车运维对站台门的安全提出了更高的要求。本文在分析站台门在全自动驾驶模式下的安全监控需求的基础上,从站台门的运行外部环境和站台门自身的运行参数两方面出发,建立站台门智能安全监控系统,实时全面掌握站台门的安全状态,基于BIM技术和自适应学习技术,对站台门的安全状态进行预测,防范于未然并及时做好维修计划调整。该系统能让站台门的安全处于主动控制状态,减少安全隐患。     

新驾驶员反应特性分析

新驾驶员是交通事故的频发人群,并与其驾驶反应特性有关。笔者对96名(男75名,女21名)新驾驶员(驾龄≤3年)的反应时进行测试,与一定样本量(83名)的对照组相应指标作比较,其结果表明:对于简单反应时间,由于信息复杂度低,受试组和对照组未能表现出显著差异;当加大信息复杂度时(3光复合刺激),两组间反应时差异较为显著(p<0.01),即新驾驶员的反应能力较对照组差;应当有针对性地对新驾驶员进行反应时训练以增加其驾车安全性。     

高速公路疲劳驾驶交通事故的控制

针对我国高速公路疲劳驾驶交通事故频发的现状,结合高速公路行车特点,从驾驶员高速行车的生理心理及高速公路行车环境等方面分析高速公路疲劳驾车交通事故原因。根据交通心理学、安全人机学等原理,提出驾驶者自身控制、运输单位内部管理、宣传和舆论、家庭教导、交通部门服务性诱导、交通管理部门的执法和管理等各个方面提出高速公路疲劳驾驶交通事故的控制措施。     

基于多元子代理模块系统(MAS)的单司机值乘驾驶安全可靠性研究

介绍并分析影响单司机值乘驾驶安全可靠性的因素,强调单司机值乘人-机-环境系统安全性中人行为的重要性,提出利用MAS模型对单司机值乘的安全可靠性进行分析。介绍该模型的标定过程,给出其驾驶行为的安全可靠度和Agent模型结合在一起来确定司机决策行为的过程和方法。为提高我国单司机值乘驾驶安全性提供了一种研究方法。     

The Impact of Mobile Data Terminal Use on Posture and Low-Back Discomfort When Combined With Simulated Prolonged Driving in Police Cruisers

The introduction of mobile computing within a constrained vehicle environment has led to changes in the task demands of occupational groups such as professional drivers and law enforcement officers. The purpose of this study was to examine how mobile data terminal (MDT) use interacts with prolonged driving to induce postural changes or low-back discomfort. Eighteen participants (9 male, 9 female) completed two 120-min simulated driving sessions. Time-varying lumbar spine and pelvis postures, seat pan interface pressures and ratings of perceived discomfort were recorded at 15-min intervals. The introduction of a computer interface decreased pelvic posterior rotation by an average of 15° with respect to upright standing and increased peak average discomfort in the neck (5.9 mm), left shoulder (6.8 mm), midback (10.9 mm), low back (10.6 mm) and pelvis (11.5 mm) compared to driving alone. The incorporation of mobile computing warrants consideration in the design of vehicle work environments.     

基于灰关联熵理论的驾驶决策影响因子研究

针对道路交通系统数据采集难度大、灰度大、无典型分布等特点,采用多种数据采集设备采获数据,运用灰关联熵分析法重点对来自道路、环境的驾驶决策主影响因子进行了榨取和排序。仿真结果表明,该方法客观、定量,能克服目前人们以主观、定性分析为主的缺点,避免了多因子多重共线关系所引起的信息重叠及其对仿真过程的干扰,为自动驾驶系统的仿真和实现提供了理论基础和可行性依据。