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。     

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。     

考虑驾驶员特性的四轮独立驱动电动汽车转向控制研究

四轮独立驱动电动汽车四轮驱动力矩独立可控,在汽车控制方面相对于传统汽车具有显著优势,通过建立驾驶员不同转向特性参考模型和四轮驱动力矩控制进行考虑驾驶员特性的四轮独立驱动电动汽车转向控制研究。基于驾驶模拟器实验,在对驾驶员转向特性进行分类和建立辨识模型的基础上,采用RBF神经网络建立了驾驶员不同转向特性的参考模型,给出了考虑驾驶员转向特性的整车控制原理,应用驾驶模拟器对所研究的控制方法进行了验证。验证结果表明:参考模型输出能够反映不同转向特性驾驶员期望的车辆响应,通过对四轮驱动力矩合理控制实现汽车跟踪驾驶员期望。     

基于云平台的疲劳驾驶检测系统

本文针对国内因疲劳驾驶而事故多发的情况,提出了基于深度机器学习和智能云平台的疲劳检测和驾驶事故自动检测解决方法。该方法很好地适应了车辆和驾驶室的复杂工作环境,旨在让操作人员能够快速实现基于深度和机器视觉的疲劳驾驶检测和报警功能,通过在驾驶员的上方安装可移动摄像头实时采集驾驶员的图像,将实时获取的视频流数据送入处理设备进行处理,同时利用预先训练好的疲劳检测模型从摄像头提取出人脸的特征点,依据PERCLOS疲劳驾驶判断准则来判断车辆驾驶者是否已经处于疲劳状态并实时上传图像数据至云端处理平台,同时根据人脸的位移和方向,利用舵机使摄像头始终正对驾驶者的脸部,最终完成一个集便携性、高效性、准确性为一体的疲劳检测系统。     

基于模糊推理的驾驶员反应时间修正研究

为进一步完善汽车主动防碰撞预警系统,建立了一种基于模糊推理的驾驶员反应时间修正方法。该方法以驾驶员的实时反应时间为研究对象,通过实时采集驾驶员的加油频率、深加油比例、制动频率、深制动比例等数据,利用所建立的模糊推理规则判断出一个适应于当前驾驶员动态驾驶倾向的实时反应时间,然后对Berkeley算法进行修正,计算出车辆行驶所需要的安全车距,并在驾驶模拟器上进行了对比分析。经模拟实验验证,本方法所确定的15名驾驶员的理论平均反应时间为1.0000 s,方差为0.0417,而实际平均反应时间为1.0077 s,方差为0.0469,并且根据理论反应时间所确定的预警距离与根据实际反应时间所确定的预警距离比较接近。可见本方法能在一定程度上提高安全预警算法的准确性,能够充分考虑驾驶员的实时驾驶特性,降低预警系统的虚警率。     

警察武力使用模拟训练系统的研究与设计

根据警察武力使用训练的需求,结合计算机多媒体、人工智能、数据采集处理等多方面的技术,提出一种模拟训练的设计方案,构架一个室内影像模拟的训练系统。通过对该系统的操作,能够模拟真实的武力对抗场面,实现人机交互的模拟对抗训练;通过模拟判定训练,可以提高民警使用警械和手枪的反应,评估行为操作水平。     

交叉口驾驶员转向意图辨识研究

基于profit-sharing增强学习算法,提出了自适应性驾驶员意图辨识的方法,对交叉口驾驶员转向意图进行辨识,达到了缩短辨识所需时间和提高驾驶意图辨识准确性的目的。通过驾驶模拟仪采集的交叉口驾驶员操作数据,建立关于油门踏板操作量、制动踏板操作量、车速的驾驶员转向行为模型,运用profit-sharing增强学习方法对转向行为模型进行实时调整,使模型反映驾驶员的个体特征。实验结果表明,所提的方法在交叉路口前3 s对驾驶行为的识别率是96.8%,前5 s的识别率是94.1%。     

专利情报

培训车辆驾驶员的模拟驾驶系统本发明提供了一种培训车辆驾驶员的模拟驾驶系统,其主要结构有带大屏幕显示器的模拟驾驶台,设有地形、景观、道路条件、标志、标线和信号的砂盘和可在砂盘上行驶的模型车,并具有电子自动控制装置。本发明模拟驾驶条件真实,驾驶培训不受外界条件影响。可对汽车、拖拉机、坦克车、装甲车等驾驶员进行各种驾驶条件的高难度强化训练,有利于在短期内培训出技术过硬的驾驶员,有效防止交通事故,可使培训时间缩短,费用降低。(申请号:94105978.2 CN:109788A)生产薄壁金属管的设备     

汽车加速工况的仿真实验

汽车加速工况仿真实验系统由发动机－测功机实验台架、模拟驾驶实验台和计算机数据采集及控制系统组成。模拟实验时,系统交地采集到的发动机,测功机的转速、扭矩信号变化,以及模拟驾驶实验台上踏板、变速杆等模拟车辆运行的状态参数的变化输入计算机进行处理,并由计算机实时地计算出模拟车辆的各个运行状态参数,发出控制信号,通过接口电路输出到测功机,控制测功机加载扭矩的变化,从而实现对发动机的负荷控制,能够在发动机台     

基于汽车操纵信号的驾驶员疲劳状态检测

将驾驶方向盘运动信息及道路偏移值作为驾驶员疲劳表征信息,通过模拟器的模拟驾驶实验,采集10名驾驶员疲劳表征数据,建立神经网络模型对驾驶员疲劳状态进行检测.基于PVT（Psychomotor Vigilance Task）测试结果及驾驶录像,采集清醒状态与疲劳状态的实验数据,并进行分析;然后对数据进行离散化和归一化,作为神经网络模型的输入.采用BP算法对神经网络模型进行训练,直至满足误差要求.实验结果表明,该方法检测驾驶员疲劳状态的准确率较高,实用性较强.     

一种新的考虑驾驶员疲劳的人机协同避障策略

人机协同驾驶系统在避障工况中， 针对驾驶员注意力不集中导致不能及时操控汽车的问题，设计一种考虑驾驶员特性的人机协同避障控制器. 以双驾双控人机共驾结构为基础，自动驾驶系统采用线性二次调节器（Linear Quadratic Regulator，LQR）控制车辆跟踪规划轨迹，基于最优预瞄侧向加速度建立驾驶员模型. 为了使驾驶权在避障过程中分配更加合理，使用驾驶模拟器采集疲劳驾驶数据训练BP神经网络来识别驾驶员疲劳操作行为，通过对空间碰撞危险度和驾驶员疲劳因子建模设计人机协同避障策略. 搭建Carsim、PreScan和 Simulink联合仿真平台进行高速工况下的避障仿真试验. 仿真结果表明，相较于传统方法，本文所提策略在静态障碍物避障过程中，侧向加速度、质心侧偏角和横摆角速度分别降低了8.9%、18.2%和11.1%，在动态障碍物避障过程中，相应的指标分别降低了51.5%、53.4%和50.6%，提高了车辆在避障过程中的稳定性.     

基于Flash的汽车模拟驾驶教学系统

针对高级汽车驾驶模拟器开发成本昂贵、需要特殊硬件及操作环境支持等缺点,利用Flash动画技术与Action Script编程技术实现交互功能强大,并且适应于普通运行环境的汽车模拟驾驶教学系统.系统通过简单易于实现的方法,模拟了汽车驾驶效果和交互式、系统的交通规则教学系统,具有仿真度高、实用、可移植性强等特点.     

中国虚拟现实-CIG技术产业化领军企业——陕西瑞德仿真科技股份有限公司

“虚拟现实-CIG技术”所衍生产品的多样性，使其在国外被广泛用于大分子力学模拟、解剖／手术模拟、土地／城市规划系统、影视特技、大型游乐设备、虚拟建筑系统、工程设计、飞行模拟器、船舶模拟器、汽车／装甲车／坦克模拟器、飞行航空管制模拟系统以及宇航员训练、导弹研制与发射、模拟空战格斗等领域。产品的国内外市场前景非常广阔。     

人在环路模拟驾驶仿真实验系统研发

汽车是人机协同控制的复杂系统,基于NI PXIe8108实时控制器、PXI7842R数据采集卡、模拟驾驶输入设备及相关软硬件搭建了驾驶模拟仿真系统;用LabVIEW编程语言建立了车辆动力学模型;用虚拟引擎Unity3D软件开发了视景系统;并通过数据库技术使仿真过程与视景系统相结合,实现仿真过程与三维动画实时视景系统的数据交互。结果表明:通过人在环路模拟驾驶仿真实验,使仿真过程中引入了驾驶模拟操纵,实现了人在环路的人机交互式仿真,得到汽车相关性能仿真结果,为驾驶过程中人和汽车协同控制仿真和极端工况下的仿真,提供了一种安全、可靠的人车协同控制仿真环境。     

一种基于驾驶模拟器的驾驶员技能测评方法

研究了一种基于驾驶模拟器的驾驶员技能测评方法。以驾驶模拟器为研究基础,对驾驶员技能测评进行研究。基于SCANeRⅡ软件开发出十条不同场景的驾驶员技能测评道路,并选取35名驾驶员作为样本进行实验。通过实验,制定了驾驶员技能测评得分标准,并最终建立了驾驶员技能测评的计分模型。根据驾驶员在模拟器上对测评道路的驾驶数据,依据该计分模型,即可对驾驶员的驾驶技能给出总的评价。     

训练模拟器在院校装备教学中的作用研究

基于训练模拟器的特点,针对装备教学中存在的问题,从开发CBT虚拟系统、构建典型装备分机模拟系统、研制整机模拟操作系统等几个方面,对院校装备教学中所需的训练模拟器类型及其在装备教学应用中所发挥的作用进行分析研究。     

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。     

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。     

基于多源导航信息的三维辅助导航仿真系统

【目的】为模拟仿真海上航行可能遇到的各种天气状况,开发一款基于多源导航信息的三维辅助导航仿真系统。【方法】在接受电子海图的数据基础上,利用OsgOcean类库对图形生成迅速以及对硬件的依赖性较低的特点,设计效果逼真的三维海景,真实再现海风、海浪等常见的天气状况;利用OpenSenceGraph(OSG)粒子对场景的渲染效果,模拟现实情形;利用碰撞检测算法,提前预估碰撞的状况,避免碰撞,构建起较真实的驾驶场景。【结果】仿真实验表明,设计的原型系统能消除驾驶员对真实驾驶环境的依赖,不受天气限制,驾驶员可以随时进行模拟驾驶。【结论】仿真系统实现了三维模拟仿真的基本功能,能够提供简便、直观的船舶模拟驾驶。     

智能汽车驾驶员模型的预瞄时间自适应分析

为了更好地模拟真实驾驶员在人车路闭环系统下的操纵行为,提出了一种针对智能汽车驾驶员模型的预瞄时间自适应模型.运用预瞄跟随理论与预瞄优化驾驶员模型构建智能汽车驾驶员模型,进而分析道路环境与汽车行驶状态等因素对智能汽车驾驶员模型中预瞄时间的影响,分别采用基本预瞄时间和补偿预瞄时间表征不同因素对驾驶员前视行为的影响,并将基本预瞄时间和补偿预瞄时间相结合,建立了基于BP神经网络的预瞄时间自适应模型.在Carsim/Simulink联合仿真平台上搭建了预瞄时间自适应的智能汽车驾驶员模型,针对正常驾驶和激进驾驶2种模式进行了仿真分析.结果表明所建立的预瞄时间自适应模型可有效改善智能汽车驾驶员模型的路径跟踪效果.