基于自然驾驶数据的驾驶员紧急制动行为特征

基于中国自然驾驶数据,建立了紧急工况下制动避撞的驾驶员模型,分析了驾驶员的紧急制动反应时间和紧急制动输入特性的规律特征.结果表明:驾驶员的紧急制动反应时间与驾驶工况的紧急程度相关,以碰撞时刻倒数的临界值0.2s~(-1)作为危险触发阈值,驾驶员的紧急制动反应时间分布为均值0.5s的正态分布;最大制动减速度随驾驶工况紧急程度变化不明显,最大制动减速度梯度随驾驶工况紧急程度的增加而增加.     

基于单目视觉的车间TTC计算及追尾危险工况特征参数研究

为了研究车辆追尾危险工况的特征参数,本文针对最近五年来采集到的追尾危险工况数据进行特征参数提取和分析.首先利用单目图像信息,计算危险发生过程中车辆间的碰撞时间(TTC),然后对车辆正常跟车状态下TTC值、开始紧急制动时的速度、TTC值、制动减速度和最危险时刻TTC值等参数进行统计分析.实验结果显示,有95%的追尾危险发生在45km/h以下,驾驶员制动时产生的制动减速度均值为0.51g,驾驶员正常跟车时、开始制动时、最危险时的TTC值分别为2.9s,2.0s,1.0s.     

涉及骑车人的典型交通危险场景

对上海地区真实交通中的自然行驶工况进行视频采集、筛选和分类,得到152例涉及骑车人(自行车、摩托车、电动助力车)的危险工况.通过聚类分析和卡方检验得到了7类典型的危险场景.最后用PreScan软件对这7类危险场景进行虚拟建模,得到了涉及骑车人的典型危险工况场景库.     

基于自然驾驶研究的直行追尾危险场景诱导因素分析

基于中国自然驾驶工况数据,筛选了直行追尾危险工况,通过修正的DREAM(driving reliability and error analysis method)方法进行了诱导因素分析.对直行追尾危险场景依据车辆行驶特点进行了场景细分,分析了不同场景细分类型下诱导因素逻辑图.结果表明,在直行追尾场景中驾驶员的"力度不足"和"距离过短"为占比最高的紧急事件(危险特征),并分析了追尾场景中4个细分类型对应的紧急事件特点.研究发现,中国驾驶员的驾驶习惯与欧美有较大差别,直行追尾危险场景中最主要的深层诱导因素为驾驶员习惯性期待他车特定驾驶行为等不良驾驶习惯,而不是在驾驶过程中与驾驶操纵无关的第二行为.     

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。     

智能视频分析的车辆异常行为检测方法

针对目前车辆异常行为检测中的检测实时性问题,提出了一种基于智能视频分析技术的车辆异常行为检测方法。车辆出现异常行为时车辆位置变化、速度变化及运动方向变化较大。通过背景差分法检测运动车辆,并采用均值漂移算法跟踪运动车辆,获取车辆位置、速度、运动方向等车辆异常行为判别参数,对3种判别参数的状态函数加权融合检测车辆行为。为验证该算法的有效性,将对真实交通场景中采集的交通视频进行车辆运行状态检测实验。实验结果证明该算法能及时有效地检测出交通场景中的车辆异常行为。     

负载变化对危险货运车自动紧急制动系统的影响（英文）

主要是研究负载变化对油罐车自动紧急制动系统的影响.建立罐内液体的"质量-弹簧"等效机械模型,根据该模型计算制动时罐内液体的冲击力;基于车辆运动学和动力学方程建立了自动紧急制动模型,并对模型进行了仿真测试和实车测试验证.结果显示,防抱死系统的介入是空载情况下油罐车制动减速度曲线波动的原因,而满载情况下油罐车制动减速度曲线波动是由于罐内液体的晃动.进一步研究发现,有负载时,由于罐内液体的晃动,油罐车的制动效率衰减超过40%.基于这些发现,平均制动减速度和制动时间被加入到自动紧急制动算法中以计算更合理的提前制动时间和需求减速度.     

自动紧急制动系统行人避撞策略及仿真验证

为提高自动紧急制动系统对行人保护的安全性,提出了一种采用上层模糊控制和下层PID(proportion integration differentiation)控制的分层控制行人避撞策略。以某款E级SUV车辆为研究对象,建立其动力学模型,在国内外真实行人测试场景下,构建了基于TTC(time to collision)碰撞时间理论的风险评估模型,通过Matlab和CarSim软件的联合仿真,对控制策略进行了仿真验证。仿真结果表明:所提出的自动紧急制动系统行人避撞策略能满足国内行人测试工况标准,与行人最小安全距离为0.9m;在保证安全的前提下,模糊控制可自动调节制动强度,输出减速度范围控制在4.8～6.1m/s2,有较好的舒适性;TTC风险评估模型正确发出了行人碰撞预警,无漏警和误警发生。     

基于风险收益平衡的驾驶员停止/通过决策行为

通过在上海市6个信号控制交叉口采集的数据,基于风险平衡理论和随机效用理论,建立了驾驶员停止/通过决策行为模型.研究表明,驾驶员停止/通过决策行为受红灯时长的影响显著,并具有在交通冲突风险和时间收益之间的博弈特征.小汽车驾驶员在距离交叉口时间和等待红灯时间之间的权衡比重约为180∶1;大型车辆驾驶员比小型车辆驾驶员的停止/通过行为更加激进,市区比郊区的停止/通过行为更加激进;激进的驾驶行为会显著增加严重交通冲突发生的概率.     

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.     

基于驾驶倾向性辨识的避撞-报警算法

为了研究适应驾驶员个性需求的避撞-报警算法,将驾驶倾向性作为驾驶员的个性评价指标引入。以实车实验所得驾驶行为数据为基础,提出了一种驾驶倾向性的实时辨识方法。通过驾驶模拟实验,获取了不同驾驶倾向性驾驶员的反应时间和制动减速度数据;并据此提出了一种基于驾驶行为的避撞-报警算法;最后将该算法与典型安全距离算法进行仿真对比。结果表明:本文提出的避撞-报警算法具有较高的可信度,而且体现了各类型驾驶员报警触发时机差异。     

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。     

驾驶威胁感知评估方法

为评估驾驶员所处交通态势的威胁感受,基于其主观感受性驾驶行为特征提出了一种量化评估方法。选取横向和纵向上的相对速度、间距以及轨迹交叉角5项驾驶行为特征作为态势因子,以预期避碰点与危险源的距离来测度威胁主观感受。采用统计学方法结合驾驶员直观威胁感受,给出各因子分级化隶属函数构造方法。同时结合模糊推理原理,析取威胁评估规则并建立威胁评估模型。最后结合算例验证了本文方法的实用性与有效性。     

组合赋权-模糊综合评价的安全驾驶行为分析

驾驶行为日趋复杂化与个性化,使其逐步成为影响交通安全的活跃因素。为了对城市道路中驾驶行为安全风险等级进行评估,减少交通事故的发生,针对传统人或车因子单向给定的评价方法,从驾驶员操纵安全、车辆行驶工况安全两个方面,选取速度、发动机冷却液温度等7个指标构建驾驶行为评估体系。运用K-means聚类分别对两个维度进行聚类分析,将驾驶行为类型进行划分。应用层次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)与熵权法(Entropy Weight Method, EWM)的组合赋权法求取权重并结合模糊综合评价法对目标层进行评估,将驾驶行为划分为安全型、风险型、危险型。为了获取汽车行驶过程中的运行状态数据,利用车载诊断设备(On Board Diagnostics, OBD)进行驾驶状态数据采集,分析不同的安全风险等级行为的诱因,为相关车管单位选择和考核驾驶员提供合理依据。     

前车刹车状态对交通流的影响

在交通流BJH模型基础上,考虑前车刹车状态对车流行为的影响,提出改进后的交通流BJH模型．模拟结果表明,在道路车辆密集程度不太大时,前车减速刹车是时断时续的影响车流;当道路车辆密集时,密度超过转捩点密度时,平均车间距小于安全车距,驾驶员对前车刹车的行为将作出刹车反应,这样导致了交通阻塞．计算机数值模拟反映了接近实测的交通通行能力以及交通的崩溃．     

基于Skinner理论的无人机应急威胁规避方法

对于突发紧急威胁情况,常规的无人机规避方法在实时性和适用性方面存在不足.在研究生物体条件反射机制的基础上,将无人机应急规避行为理解为在外界威胁刺激下的一种应激性,提出了基于威胁紧迫度的Skinner理论.模拟飞行员在紧急防撞情况下的拉杆动作,将阶跃信号作为无人机应急动作指令,运用动作评价算法计算输出最佳策略.采用Skinner理论和统计学方法进行在线训练,形成威胁状态与规避动作的匹配,从而建立完整的条件反射过程.实验结果表明,基于Skinner理论的规避方法对突发威胁情况具备有效的规避能力.      

紧急避撞路径规划及其跟踪驾驶员转向模型

针对紧急避撞工况,提出并设计了一种紧急避撞路径规划方法和路径跟踪反馈预瞄驾驶员模型。首先,提出了一种基于Sigmoid曲线与物理约束的避撞路径规划方法,并建立融合最优曲率预瞄与闭环反馈转向修正的驾驶员模型以对所规划路径实现快速和精确跟踪。之后,搭建了CarSim+Simulink离线联合仿真平台,对避撞路径规划和路径跟踪反馈预瞄驾驶员模型的有效性进行了验证。最后,基于自主改装的试验车辆,进行实车试验以验证所提出的路径规划方法及驾驶员模型的可行性与实时性。仿真及实车试验结果均表明,所规划的避撞路径和驾驶员模型可以控制车辆快速、安全地避让障碍物。