基于K-means++的驾驶人致因因素倾向性分析

交通事故致因因素导致交通事故的发生,而交通事故致因因素的产生与驾驶人的特征相关。基于K-means++对事故伤亡人数、年龄、驾驶经验、事故责任、驾驶人的不安全行为值、车辆的不安全状态值进行聚类分析,探讨具备不同特征的驾驶人群体产生不同类别的交通事故致因因素的倾向性。结果表明,当聚类簇数为3时,轮廓系数为0.52,模型将驾驶人分为3个群体。其中：驾驶经验及年龄较低,事故责任较高的驾驶人群体存在较高的不安全行为值;驾驶经验及年龄较高,事故责任较高的驾驶人群体存在较高的车辆的不安全状态值及较高的伤亡人数;事故责任较低的驾驶人群体的不安全行为值与车辆的不安全状态值均较低。     

老年驾驶人的应激操作反应特性分析

随着年龄的增长,老年驾驶人的感知认知能力、判断决策能力及操作反应能力均出现衰退,进而导致其交通风险感知和应激反应能力发生变化。为了研究风险情景下老年驾驶人的应激操作反应特性,设计并搭建了行人与机动车、非机动车与机动车、机动车与机动车冲突的道路交叉口风险虚拟试验场景；分别招募了15名中青年与老年驾驶人进行了驾驶模拟试验,采集驾驶过程中驾驶人的操作行为及车辆运行数据；选取相关的指标对试验进行分析。结果表明,老年驾驶人在各风险情境下的反应时间与制动踏板行程总体上比中青年驾驶人长；而在高风险驾驶场景下,老年驾驶人的纵向加速度的波动幅度比中青年驾驶人大,其中有10名老年驾驶人发生了碰撞事故,占所有受试者的比例为33.3%。研究结果能为交通安全政策制定者的措施制定提供一些提高老年驾驶人驾驶安全性的理论依据。     

一种山区急弯路段驾驶人熟练度甄别方法

为探究驾驶人眼动行为与驾驶熟练程度以及道路线型之间的响应特性,设计并组织山区公路实车驾驶行为试验。招募20名驾驶人,实时采集被试驾驶人在急弯路段的6个注视及扫视行为表征参数。试验表明:眼睛注视点在左转急弯路段的水平方向分布范围是-0.5~0.1 m,在右转急弯路段的水平方向分布范围是-0.2~0.5 m;眼睛水平注视角变化的主要范围是0°~30°;扫视速度的变化范围区间是0~1(°)·ms~(-1),扫视幅度的变化范围是5°~25°。基于采集的眼动行为参数,构建驾驶人视觉搜索模态矩阵。采用主成分分析法对影响因子进行降维,并建立驾驶人眼动特征综合评价模型。结果显示,眼动综合评分与驾驶里程呈正相关关系,表明该模型可用于量化甄别驾驶人驾驶熟练程度,并为驾驶能力评估提供有效的理论依据。     

高原公路不同天气状况对驾驶人工作负荷的影响

为研究高原公路不同天气状况对驾驶人工作负荷的影响,共选定了32名被试驾驶人,包括7名外地驾驶员和25名本地驾驶员,在选定的试验路线上进行了实车试验。在晴天、雨天、雪天、雪天+大雾(能见度5米)的4种不同天气状况下,选取心率变异性RMSSD、SDNN和PNN50值和心率增长率作为驾驶人工作负荷表征指标,研究在高原公路不同天气状况下被试驾驶人工作负荷变化规律。研究结果表明：高原公路不同天气状况对驾驶人的工作负荷有显著的影响,驾驶人工作负荷因天气条件的恶劣程度和海拔高度而增加,道路的天气状况、能见度及海拔高度的共同作用对驾驶员工作负荷影响最大。     

论交通事故责任中的过失相抵

侵权责任中，特别是无过错侵权责任中能否适用及如何适用过失相抵的问题，理论界一直颇有争议。通过对过失相抵的概念和适用规则进行探究，以及对各国交通事故责任中的过失相抵进行比较考察后发现，交通事故责任中完全可以适用过失相抵。在我国现有立法背景下，对机动车之间发生的交通事故，应主要进行过错比较，适当考虑原因力；对机动车与非机动车驾驶人、行人之间发生的交通事故，如不能证明机动车方有过错的，则应以原因力的比较为主，同时考虑受害人的过错程度。     

机动车驾驶入侵犯驾驶行为的调查研究

侵犯驾驶行为是近年来逐渐引起重视的驾驶人不良驾驶行为之一。本研究采用问卷调查的方法。对浙江省三个城市的驾驶人进行随机抽样调查，得出侵犯驾驶行为可以分为漠视他人、空间侵占、保持前进、赢得优先、人际侵犯等具体类型，并从人口统计学的角度比较分析了不同类型驾驶人在不同侵犯驾驶行为类型上的差异，为制定驾驶人驾驶行为矫正和安全教育策略提供理论参考。     

机动车驾驶人侵犯驾驶行为的调查研究

侵犯驾驶行为是近年来逐渐引起重视的驾驶人不良驾驶行为之一。本研究采用问卷调查的方法。对浙江省三个城市的驾驶人进行随机抽样调查，得出侵犯驾驶行为可以分为漠视他人、空间侵占、保持前进、赢得优先、人际侵犯等具体类型，并从人口统计学的角度比较分析了不同类型驾驶人在不同侵犯驾驶行为类型上的差异，为制定驾驶人驾驶行为矫正和安全教育策略提供理论参考。     

基于面部综合信息的疲劳驾驶判别研究

目前疲劳驾驶是导致交通事故的主要原因之一,对防疲劳驾驶预防方法的研究是十分必要的。根据驾驶人面部综合信息,可以对驾驶人进行是否处于疲劳驾驶状态的判断。提出一种根据驾驶人眼部状态、嘴部状态、鼻部状态三者的信息相结合来判断的疲劳状态判定方法。实验表明,这种方法可以在多种情况下对驾驶人进行疲劳的检测。     

基于SSA-BP极端高温天气驾驶疲劳的检测

摘 要：疲劳驾驶是引起道路交通事故的主要因素之一，提高驾驶疲劳检测精度是预防交通事故的有效措施。为研究驾驶员在极端高温天气下驾驶过程中疲劳程度情况，基于生理反馈仪和卡罗林斯卡嗜睡表（Karolinska Sleepiness Scale, KSS）主观疲劳调查方法，采集了本地和外地2类驾驶员在正常天气（35℃以下）、高温天气（35℃~39℃）及极端高温天气（40℃及以上）等3种气温环境下主观疲劳值和生理指标（心电信号与表皮温度）。通过应用皮尔逊相关性分析方法、非参数检验（曼-惠特尼U检验）及配对检验针对各项生理指标进行特征分析。结果表明，在极端高温天气下2类驾驶员主观疲劳值与各项生理指标之间存在相关性；2类驾驶员主观疲劳值和各项生理指标在3种天气下变化存在显著差异；相比于本地驾驶员，在极端天气下外地驾驶员疲劳程度的增加较快。在此基础上，选用麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)优化了BP（Back Propagation ）神经网络预测模型，建立基于SSA-BP驾驶疲劳检测模型，对样本数据进行预测与分类，验证了该模型的有效性。结果表明，标准BP神经网络和SSA-BP疲劳检测精度分别为88.5%、95%，建立的SSA-BP驾驶疲劳检测模型预测效果良好，可为极端高温道路交通安全提供参考与借鉴。     

低能见度下驾驶人安全驾驶量表效信度分析

为了检验低能见度条件下驾驶人安全驾驶量表的信度效度,应用实地调查和网络调查方法对314名驾驶员进行测试,将所得数据进行因素分析和信效度的检验。结果表明,1安全驾驶量表由驾驶人行为量表和驾驶能力量表两个部分组成,共包含28个题项,由违规行为、错误行为、失误行为、技术性驾驶能力以及危险感知能力等5个因素构成;2总量表的内部一致性系数达到0.82,并且两分量表内部一致性系数分别为0.88和0.95,具有较好的稳定性;3年龄与违规行为得分呈负相关(r=-0.12);驾龄与错误行为得分呈负相关(r=-0.13),但与技术性驾驶能力及危险感知能力得分呈正相关(r=0.21、r=0.15);年平均行驶里程与技术性驾驶能力和危险感知能力得分呈正相关(r=0.13、r=0.14);2015年总扣分与违规行为和失误行为得分呈正相关(r=0.16、r=0.14),与危险感知能力得分呈负相关(r=-0.12);驾驶员是否在低能见度条件下发生过交通事故则分别与违规行为、错误行为以及失误行为得分呈正相关(r=0.31、r=0.14、r=0.19);最低能见度范围对驾驶人的影响主要集中在违规行为、技术性驾驶能力以及危险感知能力。该量表较为完整地反映了驾驶员行驶在低能见度环境中的安全驾驶行为,并具有良好的信度及效度,同时也更加符合中国的交通规则及文化特征,可以为后续研究中国驾驶人低能见度安全驾驶提供可靠的度量基础。     

考虑个体差异性疲劳驾驶检测方法研究

研究个体差异性对疲劳驾驶检测的影响.基于驾驶模拟实验,提取了20名驾驶人不同驾驶状态下的眼动特征参数.基于支持向量机,搭建了通用检测模型,分析了不同驾驶人之间检测结果的差异性.运用配对样本t检验和方差分析分别量化了驾驶人疲劳和个体差异性对眼动特征影响的显著性水平,以及综合影响的显著性水平.搭建了个体检测模型,并进行了实验验证.结果表明,眼动特征受疲劳驾驶和驾驶人个体差异性的显著性影响,同时,个体差异性会削弱由疲劳驾驶导致的差异.在构建疲劳驾驶检测模型时应充分考虑驾驶人个体差异性.     

老年驾驶人交通事故严重程度影响因素分析

为研究老年驾驶人交通事故严重程度影响因素,文章对美国得克萨斯州17 819起老年驾驶人交通事故进行统计分析,并选择16 634起个案,以事故严重程度为因变量,选择驾驶人属性、车辆属性、道路属性及环境属性因素等共17个自变量构建多项Logit模型。结果表明:老年驾驶人的交通事故数量、伤亡人数在工作日、每天中午和下午时间段占比较大。事故严重程度与性别、是否佩戴安全带、车辆类型、车辆使用年龄、路口路段、限速、车道数、纵断面线形、是否高峰期、光照条件、发生在郊区/城区共11个因素在0.05水平下显著相关,模型通过检验。研究结果有助于交通管理者采取措施降低老年驾驶人交通事故的严重程度。     

基于改进CREAM扩展法的驾驶转向人因失误率预测

交通信号灯控制的交叉口是事故的高发地带，驾驶人驾驶车辆在这样的路口进行转向任务，其人因失误可能会引发严重的交通事故。为有效评估驾驶转向中的人因可靠性，在认知可靠性与失误分析（CREAM）扩展法的基础上，结合决策与实验室方法（DEMATEL）为共同绩效条件（CPC）赋予权重，改进人因失误率中总权重因子的计算公式，定量预测驾驶人人因失误率。验证改进方法的合理性，并与改进前的方法进行对比分析。结果表明，改进后的CREAM方法预测人因失误率更加符合实际情况。该方法为以后驾驶人人因失误率定量化研究提供借鉴，对于提高驾驶安全、降低交通事故率也具有重要意义。     

“明知却微行”——大学生环境意识和环保行为的知行差距

为探究大众环境意识与环保行为之间的关系，以大学生群体为研究对象，探讨当代大学生环境意识和环保行为的高低水平以及二者间的相关关系。结果发现，大学生群体对环境的关心程度较高，环境意识较强，但其环保行为频率仅处于中等偏上水平，大学生环境意识与环保行为之间存在差异，表明环保领域中大学生群体存在“知行差距”。     

驾驶人智能手机使用行为与风险感知分析

为了分析驾驶人在驾驶时使用手机的特点与风险感知水平之间的关系,基于网络和实地问卷开展了以450名驾驶人为有效样本的调查研究。通过二元Logistic回归分析,并结合问卷分析结果主要回答以下3个问题:(1)驾驶人开车时主要使用手机的哪些功能;(2)驾驶人对开车使用手机的风险认知情况;(3)驾驶人是否愿意接受限制驾驶时使用手机的功能(APP)。研究结果表明:驾驶时使用手机使交通事故发生的可能性增加3.421倍;72%的被调查者承认存在开车使用手机的情况,且驾驶人驾驶时使用的手机功能(可选择多个功能)主要为通话(70.6%)、导航(55.8%)、音乐(29.8%)和社交软件(25.6%),且通话功能的使用率基本随年龄/驾龄的增长而升高,导航和音乐功能的使用率基本随年龄/驾龄的增长而降低;95.1%的被调查者认为驾驶时使用手机存在一定风险或风险很高,且开车使用手机发生频次较高的危险类型主要包括过交叉口未注意信号灯(17.4%)、追尾(17.1%)和未注意行人(10.4%);83.3%的被调查者表示很愿意和或许会尝试使用手机的限制功能,但该意愿受驾驶人使用手机频率和风险认知水平的影响,其中认为没必要立即回复短信和电话、驾驶时使用手机频次较少的驾驶人,其风险感知水平较高,且更愿意接受驾驶时限制手机功能以提高驾驶安全性。     

跟驰行为对道路通行能力的影响分析

驾驶人的驾驶经验差异不仅导致跟驰行为的差异,也对道路通行能力产生影响。将试验车采集的跟驰数据按非专业、专业驾驶人和二车道、三车道车道数分为四类,将观测数据按相关公式转换成所需数据。从数据的速度分布情况发现车道数的增加削弱了两类驾驶人的差异,对两种车道数情况下的车辆间距进行双样本K-S检验发现两类驾驶人的车辆间距在0.05水平下具有显著差异,进一步提出基于速度的驾驶人修正因子f并标定。得出以下结论:基于速度的驾驶人修正因子可以有效的将计算得到的道路通行能力进行合理修正;车道数相同情况下,驾驶人的驾驶经验与影响通行能力的程度成负相关,但车道数的增加会增加驾驶经验的影响程度。     

中澳驾驶人管理制度对比分析

通过对比我国与澳大利亚在驾驶人管理制度上的差异,分别从驾驶证类型、驾驶限制条件及驾驶人考试流程及记分制度四方面分析我国驾驶人管理制度存在的缺陷。提出完善驾照分类制度、细化驾驶限制条件、重视驾驶人过程培养、深化记分制度改革、加强交通安全执法力度等改进措施,为提升我国道路交通安全的整体水平奠定了制度基础。     

论自动驾驶汽车交通事故致人损害的民事责任

自动驾驶系统虽然在现阶段尚不具有民事主体资格,但其特殊性决定了自动驾驶汽车交通事故致人损害的民事责任不完全等同于传统机动车交通事故侵权责任。根据自动驾驶系统是否存在缺陷,此种责任可分别成立机动车交通事故侵权责任和产品责任。就前者而言,自动化程度的不同决定了责任主体也有所不同,其或者是人类驾驶员,或者是人类驾驶员与生产者,或者是所涉各方当事人。就后者而言,其责任主体不仅包括自动驾驶汽车的生产者和销售者,还包括编程者、设计者等人员。由于自动驾驶系统的智能性,上述责任在责任构成和免责事由等方面也具有一定的特殊性。     

城市道路环境中驾驶人应激判断决策的时间特性

针对驾驶人在城市道路环境中的应激判断决策时间进行了虚拟驾驶试验,统计了不同被试的判断决策时间,分析了该时间与驾驶经验、年龄、车速之间的相关性.结果表明,熟练驾驶人的判断决策时间要略大于非熟练驾驶人,且属中年人最为稳定.应激决策时间随着车辆速度的增加,而逐渐减小.此外,应激决策反应时间可以通过驾驶人的驾驶经验、年龄以及行车速度来综合进行预测.     

基于有序Logistic回归的驾驶人危险辨识影响因素分析

针对驾驶人危险辨识影响因素,开展危险辨识试验数据与自我报告数据的采集,采用k-means聚类分析方法将危险辨识时间划分为3类,进而基于有序Logistic回归分析方法检验不同影响因素的显著性.试验分析结果表明,危险情境特征对驾驶人危险辨识时间有影响,交通情境越混乱,所需时间越长,且交通情境越危险,所需时间相对越短;同时,驾驶人特征及其经历对驾驶人危险辨识时间有影响,男性的危险辨识时间较女性更短;摩托、电动车驾驶经历越丰富,危险辨识能力相对越好;驾龄、驾驶里程与自行车驾驶经历对危险辨识时间并无显著影响.环境因素和人口社会学因素对驾驶人危险辨识能力的影响是多方面的.