雾天环境下S形弯道驾驶行为特性

为了研究雾天环境对驾驶员在S形弯道车辆控制能力的影响,借助驾驶模拟器,选取46名驾驶员在雾天条件下进行S形路段驾驶试验。采集直线段、过渡段、曲线段的驾驶试验数据进行多变量方差和卡方检验分析能见度、驾驶经验、性别对驾驶速度、减速距离和偏离次数的影响。结果表明,能见度条件对3个阶段的车辆控制能力均有显著性影响,尤其在过渡阶段影响最为明显,驾驶员的减速距离、偏离次数均有显著性差异;专业驾驶员相对于非专业驾驶员在曲线通过过程中更倾向于谨慎型驾驶风格;女性驾驶员在曲线驾驶中车辆控制能力明显低于男性驾驶员,且非专业女驾驶员在曲线驾驶中是最容易受伤害的群体。     

雾天环境下S型弯道驾驶行为特性

为了研究雾天环境对驾驶员在S型弯道车辆控制能力的影响,借助驾驶模拟器,选取46名驾驶员在雾天条件下进行S型路段驾驶试验。采集直线段、过渡段、曲线段的驾驶试验数据进行多变量方差和卡方检验分析能见度、驾驶经验、性别对驾驶速度、减速距离和偏离次数的影响。结果表明,能见度条件对3个阶段的车辆控制能力均有显著性影响,尤其在过渡阶段影响最为明显,驾驶员的减速距离、偏离次数均有显著性差异;专业驾驶员相对于非专业驾驶员在曲线通过过程中更倾向于谨慎型驾驶风格;女性驾驶员在曲线驾驶中车辆控制能力明显低于男性驾驶员,且非专业女驾驶员在曲线驾驶中是最容易受伤害的群体。     

城市道路不同驾驶环境下汽车驾驶员注意力分配定量研究

驾驶员的注意力分配对行车安全至关重要。目前基于驾驶员注意力分配的研究大多是基于定性的,从定性和定量两个角度,结合实际道路场景,借助眼动仪进行实车试验,记录并统计驾驶员在不同道路环境及驾驶环境[直行路段、掉头路段、人行横道(非路口)路段、超车、起步、靠边停车]下眼动数据,分析其注视点、注视时间及注视区域的特性;并得出在不同道路环境及驾驶环境下注意力的分配模式,揭示驾驶员在驾驶过程中的注意力分配特点。研究结果对驾驶员安全驾驶、车辆辅助系统、无人驾驶系统及驾驶员驾驶培训考核标准的改进有着十分重要的意义。     

汽车驾驶员注意力分配定量研究

驾驶员的注意力分配对行车安全至关重要。目前基于驾驶员注意力分配的研究大多是基于定性的,本文从定性和定量两个角度,结合实际道路场景,借助眼动仪进行实车试验,记录并统计驾驶员在不同道路环境及驾驶环境(直行路段、掉头路段、人行横道(非路口)路段、超车、起步、靠边停车)下眼动数据,分析其注视点、注视时间及注视区域的特性,并得出在不同道路环境及驾驶环境下注意力的分配模式,揭示驾驶员在驾驶过程中的注意力分配特点。本文研究结果对驾驶员安全驾驶、车辆辅助系统、无人驾驶系统及驾驶员驾驶培训考核标准的改进有着十分重要的意义。     

驾驶员的驾驶特性对交通流的影响

在单车道元胞自动机交通流N S模型基础上,通过引入不同的刹车概率来反映不同驾驶员的驾驶特性,并在周期边界条件下,对由激进驾驶车辆和谨慎驾驶车辆构成的混合交通流进行模拟.结果表明,在有谨慎驾驶车辆构成的交通流的临界密度以前,混合交通流的流量完全由谨慎驾驶员的特性决定;在谨慎驾驶车辆交通流临界密度以后,混合交通流的流量介于只有激进驾驶车辆和只有谨慎驾驶车辆的流量之间,小于完全是谨慎驾驶车辆流量和完全是激进驾驶车辆流量的线性之和;激进驾驶车辆和谨慎驾驶车辆的混合比例及它们的刹车概率对混合交通流的临界密度和流量有很大的影响.     

虚幻4驾驶模拟器设计和驾驶员特性分析

深入研究人类驾驶员的驾驶行为和特性,对推动智能汽车向高度自动驾驶发展具有重要意义。采用驾驶模拟器研究驾驶员在复杂交通场景下的驾驶决策和驾驶行为,成为近年来的一个研究热点。基于虚幻四引擎UE4交互式视景仿真技术,通过车辆、道路、建筑、交通灯、行人、路牌等交通元素的驾驶视景仿真环境搭建,开发了CarSim汽车动力学模型和罗技G29力反馈方向盘踏板的具有高拟真度人机交互的驾驶模拟系统。并设计了典型工况下的驾驶模拟试验,通过实时采集驾驶员驾驶数据,对驾驶员特性进行研究。研究结果表明:该驾驶模拟器具有逼真的驾驶体验,利用模糊C聚类算法(FCM,fuzzy C-means),将驾驶员特性进行准确分为6个聚类,可以将驾驶员特性进行准确分类,确立驾驶员特性与驾驶能力的关联,为进一步建立实时驾驶权分配研究奠定了基础。     

一种基于驾驶员学习过程的在线估计算法

为模拟驾驶员在跟踪期望路径过程中的驾驶决策过程,论文基于目标位置的思想对驾驶员的学习过程进行了建模。在建模过程中,利用三次B样条曲线灵活性的特点生成车辆对于目标位置的换道路径,同时,借助模糊神经系统模拟驾驶员跟踪目标位置过程的决策机制。并且提出了一种新的学习算法,即通过将模糊论域划分为若干局部线性网络以此拟合非线性函数。利用该算法能模仿驾驶员驾驶过程中的自学习能力。最后,对车辆躲避障碍物进行了仿真,结果表明该模型能较好的模拟驾驶员在换道过程中的驾驶行为及其自学习过程。     

基于决策树模型的汽车驾驶倾向性判定方法

驾驶倾向性反映了驾驶员在车辆操作和运动过程中表现出的心理情感状态,对交通安全极为重要,准确地确定驾驶倾向性是研究驾驶员行为的难点.从研究驾驶员生理-心理特性的角度出发,利用决策树能融知识表示与获取于一身的优点,将决策树用于驾驶员驾驶倾向性的研究,实现了对驾驶员行为的模拟再现.仿真结果表明,该方法用于驾驶员驾驶倾向性的研究是可行的.     

一种基于驾驶员学习过程的在线估计算法（英文）

为模拟驾驶员在跟踪期望路径过程中的驾驶决策过程,论文基于目标位置的思想对驾驶员的学习过程进行了建模。在建模过程中,利用三次B样条曲线灵活性的特点生成车辆对于目标位置的换道路径,同时,借助模糊神经系统模拟驾驶员跟踪目标位置过程的决策机制。并且提出了一种新的学习算法,即通过将模糊论域划分为若干局部线性网络以此拟合非线性函数。利用该算法能模仿驾驶员驾驶过程中的自学习能力。最后,对车辆躲避障碍物进行了仿真,结果表明该模型能较好的模拟驾驶员在换道过程中的驾驶行为及其自学习过程。     

新手驾车安全研究

本文分析了国内新手驾车交通事故的原因,针对存在的问题提出新手驾丰安全隐患预防对策:加强驾校培训管理、完善驾驶员考试制度、驾驶模拟器用于驾驶员培训和新手驾驶员的安全教育,旨在提高新手的综合素质和驾驶水平,使新手远离道路交通事故。     

急刹预警作用下的车辆时空图特性

前方车辆紧急刹车是引起前向碰撞事故的主要原因之一,如果驾驶员能够提前获取前车急刹信息,可由被动视觉刺激而采取的被动应对行为转变为基于心理预期的主动应对行为,将大幅度降低事故发生率。基于驾驶模拟技术设计了车路协同环境下前车急刹事件,该实验场景能够在距离前方急刹车辆360 m和290 m处利用车载人机交互设备(HMI)向实验车辆提供急刹预警信息。通过招募合格被试驾驶员并使其参与驾驶模拟实验,获得车辆行驶数据和各项评价指标。通过对有无车载HMI预警信息情况下的驾驶数据的对比分析,提出了一种基于时空图的车路协同环境中前车急刹情形下的驾驶特性分析方法;并基于35名驾驶员的平均加速度特征对前车急刹事件情形下驾驶员驾驶自信特征进行分析。结果表明:有车载HMI预警信息时,驾驶员在应对前方急刹事件时减速位置较无车载HMI预警信息提前;有车载HMI预警信息提示情况下,面对急刹事件时驾驶员速度控制强度更低,通过曲率指标得出速度调整强度降低39.4%;速度调整更加从容,表现出驾驶自信特征,在面对风险环境时能够主动应对。     

侧风作用下货车驾驶员反应行为模型

为建立侧风作用下驾驶员反应行为模型,基于8自由度驾驶模拟器,构建了风-车-桥耦合作用下大跨桥梁驾驶模拟平台。招募了32名职业货车驾驶员进行了侧风作用下驾驶模拟实验,采集了驾驶员行为及车辆动态响应数据,通过相关性分析选取了关键因素,建立了侧风作用下两阶段驾驶员反应行为模型。研究结果表明:方向盘反馈力矩是影响侧风作用下驾驶员反应行为的关键因素之一;考虑方向盘反馈力矩在内的两阶段模型能够较好的反映侧风作用下驾驶员的反应行为。     

基于驾驶模拟器的车联网环境搭建及对驾驶行为的影响

为研究网联环境下车载设备对驾驶行为的影响,设计了车载终端人机交互界面,搭建了基于驾驶模拟仓的车、车通信环境,并开展模拟驾驶实验,采集了4个场景下车辆运行数据。通过对速度、加速度、跟车间距、超速驾驶员比例等驾驶行为数据以及人口学的统计分析,研究不同交通状态下,是否配备车载终端对驾驶行为影响的差异性。实验数据表明,实时提供前车运行状态的车载终端能够提高车辆运行效率和安全性。     

高速公路环境下驾驶员状态辨识

为了进一步提高高速公路环境下车辆的主动安全性,提出了一种基于信息融合的高速公路驾驶员状态辨识方法。基于高速公路驾驶员驾驶特征,通过高速公路模拟驾驶试验,对驾驶员眼部状态和油门踏板信号进行检测。选取加油频率、眨眼频率、眼睛闭合率和眨眼持续时间作为驾驶员状态的评价指标,采用模糊评价和D-S证据理论相结合的信息融合方法,建立了高速公路上驾驶员状态辨识的模型,并通过实例验证了该模型的有效性。     

驾驶员驾驶行为的统计学特性

使用自然驾驶数据研究了驾驶员驾驶行为的统计学特性.选取车辆的纵向加速度、侧向加速度、横摆角速度和速度作为描述驾驶员驾驶行为的特征参数.首先,讨论了驾驶员驾驶行为特性的收敛性.使用核密度估计得到了驾驶行为特征参数的概率分布,使用相对熵描述不同数据集之间分布的差异.接着,使用稳定收敛的数据集研究了驾驶行为特征参数的分布特性.最后,使用驾驶行为特征参数的条件分布研究了它们之间的相互影响.结论包括:前向加速度,制动减速度,侧向加速度,横摆角速度均近似服从帕累托分布;制动减速度或前向加速度增加时,驾驶员的转向操作倾向于更加剧烈,反之亦然;驾驶员制动,加速,和转向操作的剧烈程度随速度增加均先增大后减小.     

浅析驾驶适宜性检测对驾驶培训的重要性

事故统计分析表明,新驾驶员为事故多发群,由此可见我国的驾驶培训工作存在一定缺陷。通过对驾驶培训内容分析,发现驾驶员对驾驶工作还存在适宜性问题。驾驶适宜性检测项目对安全行车非常必要,对提高培训质量和驾驶员队伍素质极其重要。     

基于行程时间的驾驶风格贝叶斯决策树动态识别

驾驶风格是驾驶员对实际交通状况的态度和决策偏好,反映了驾驶员在车辆操作和运行期间的行为表现,驾驶员行为风格直接影响汽车安全预警系统的报警准确率。本文从汽车安全预警系统的研究角度出发,以驾驶风格为研究对象,利用GPS实时捕获的行程时间作为特征参数,建立基于贝叶斯决策树的汽车驾驶风格动态辨识模型;通过心理测试、实车实验以及模拟驾驶实验分别获取相应的数据,对模型进行验证。结果表明,该模型具有较高的可行性。     

硬件在环测试台模拟车辆电池的电压分布

驾驶辅助系统不仅是为了辅助驾驶员进行一般的驾驶活动,而且要能在关键情况下接管驾驶。使用原型车进行试驾是测试该系统最现实的方式,试驾可使驾驶辅助系统暴露在各种实际环境下,从而检查其可靠性。由于带有原型的测试驱动器成本很高,而且难以完全相同方式复制驾驶活动,因此在系统开发和测试过程中经常使用硬件在环（HiL）测试台。HiL测试台不仅提供相关硬件,还可以为这些被测系统（SUT）提供模拟环境。在实际车辆的试驾过程中,由于不同的环境影响,电气系统的电压会发生变化,这些变化是基于不断变化的电气负载影响。目前,车辆电气系统的电压变化无法在硬件在环测试台上模拟。为了确定电压变化的原因和潜在现象,需要对实际试驾记录数据进行检查,以了解潜在现象。然后将这些结果用于推导唯象激励,该唯象激励可用于模拟测试台上的真实电压曲线。本文分析了车辆测量结果,目的是找出车载电压长期和短期热变化的可能原因,提出一种在HiL测试台上进行虚拟测试驱动的情况下真实模拟电压变化的方法。     

浅谈电机式汽车节气门执行器

汽车电子节气门可实现怠速控制、巡航控制和车辆稳定性控制等,驾驶员可通过模式开关选择希望的驾驶模式,实现对车辆的智能控制。     

智能汽车自动紧急控制策略

结合驾驶员在紧急工况下的驾驶行为以及不同避撞方式的避撞效能,对以自动紧急制动系统(Autonomous Emergency Braking,AEB)为代表的控制策略进行分析,发现当前的紧急制动控制策略并不能很好地适应驾驶员行为和满足避撞效能的需要.为此,提出了一种融合制动控制和转向控制的自动紧急控制(Autonomous Emergency Control,AEC)策略.在该策略中驾驶员始终在环,系统通过集成驾驶员模型、车辆模型和道路环境模型信息判断驾驶员的行为是否正确,并将控制输入与驾驶员输入叠加在一起作为车辆的输入对驾驶员不当驾驶行为进行纠正.