面向换道冲突互信息的复杂交织区车辆风险识别北大核心CSCD

为提升复杂交织区行车安全性,提出了一种考虑换道冲突互信息的车辆换道风险识别方法。首先,基于无人机视频提取复杂交织区的微观换道轨迹,测算换道风险关键参数;然后,考虑换道紧邻车辆信息,聚焦于车辆换道行为的矢量性,改进拓展TTC理论,构建复杂交织区换道风险识别模型,并对换道风险的等级进行细分;最后,基于实测数据进行模型的优化与验证。结果表明,模型可有效反映汇入或汇出主线的迫切需求,描述车辆在不同位置、不同方向的换道风险差异。研究成果有助于智能网联环境下复杂交织区的车辆换道决策与轨迹优化,为交管部门制定动态预警方案提供理论支持。     

山区低等级公路典型路段驾驶人视觉差异性分析

为分析山区低等级公路各典型路段驾驶人视觉的差异性,提升山区公路行车安全,运用VS-Design三维场景搭建了长12 km的山区四级双向单车道公路,包含傍山险路、急转弯路、反向弯路及长上下坡5个典型路段,基于驾驶模拟器进行试验。采集了25位驾驶人的眨眼、扫视、注视等眼动数据,进行视觉指标和视觉负荷差异性分析,而后用动态聚类法将视野平面分为5个区域,基于马尔可夫链预测驾驶人一步注视转移概率,并得出注视平稳分布概率。结果表明,驾驶人在山区低等级公路各典型路段存在视觉差异性。弯道路段扫视幅度较大,扫视速度较快,视负荷较纵坡路段及傍山险路大,驾驶人在坡道路段对行车速度的关注度显著高于弯道路段。5种路段中驾驶人在车辆正前方的注视平稳概率都达到70%以上,注视点集中于正前方有助于驾驶人更好地观察道路交通情况。     

基于驾驶模拟试验的山区公路交通安全设施组合效用研究

为准确评估山区公路环境下交通安全设施组合的效用，设计“直线+长大坡道、急转弯、弯坡道组合”3种经典山区公路场景下交通安全设施组合驾驶模拟试验，通过分析驾驶员在山区公路交通安全设施下的驾驶特性，将熵权法和物元可拓理论有机结合，构建了山区公路交通安全设施效用评估指标体系，建立了交通安全设施组合效用的熵权物元多级可拓评价模型。评估山区公路环境下不同设施组合场景效用，得出安全设施组合的效用等级，并以此提出交通安全设施设置的改进策略。结果表明：在直线+长大坡道场景下，相较于减速标线，道路标志的设置更有利于吸引驾驶员的注意力和提升驾驶员的警惕性；在急转弯场景下，设置道路防护类设施，如护栏等，对驾驶安全性的提升最大；在弯坡道组合场景下，采取交通标志标线与护栏设施组合的设置方式，可以使驾驶员快速判断前方道路路况，从而促使其采取安全的驾驶行为，保证驾驶员的驾驶安全性。