汽车驾驶倾向性研究进展

驾驶倾向性是计算驾驶员情感特征的重要测度指标,驾驶倾向性的辨识对于增强汽车辅助驾驶特别是主动安全预警系统有效性和准确性具有重大意义.文中阐明了驾驶倾向性辨识的研究属于人工心理和情感辨识的范畴,总结了驾驶倾向性相关研究现状,同时指出已有研究成果的不足,并给出驾驶倾向性辨识研究的发展方向.     

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。     

汽车防碰撞报警与制动距离的确定

在车辆防追尾碰撞系统中，报警与制动距离的设置对实际系统的正常使用有很大的影响，这段距离一般根据两车之间的相对速度和加速度得到，而实际上，驾驶员的驾驶风格和路面状况也要影响安全距离的大小。给出了一种用于车辆防碰撞报警与制动的安全距离模型，这种模型考虑了驾驶员的驾驶风格和路面状况对安全距离的影响，以适应驾驶员的不同特性和路面的不同状况。数值分析表明，这种模型更有利于实际使用。     

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。     

基于模糊多目标决策的驾驶员反应状态辨识

为了使安全车距模型中的预警算法适应驾驶员的个体驾驶特性,提出了一种基于模糊多目标决策的驾驶员反应状态辨识方法。首先,对驾驶员进行离线测试,确定出驾驶员的驾驶倾向力度,进而确定出驾驶员的静态反应时间;然后利用模糊数学方法将影响驾驶员反应状态的因素进行分类,利用综合加权层次分析法对驾驶员反应状态进行综合评估。根据评估结果利用反应时间修正公式对驾驶员的静态反应时间进行修正;最后对没有考虑驾驶员因素、考虑驾驶风格和考虑驾驶员反应状态三种情况下,Berkeley模型所作出的预警距离进行了仿真对比。仿真结果表明,在综合考虑驾驶员反应状态后所确定的安全车距更能满足驾驶员的个体需求,能够在一定程度上提高安全车距模型的准确性。     

基于驾驶舒适度的刹车策略

为了研究刹车过程中驾驶员的驾驶舒适度与踏板力的关系,以刹车过程中汽车加速度作为驾驶舒适度的量化指标,建立汽车动力学模型和多目标优化的方法,得到驾驶舒适度、制动距离和踏板力三者的数学关系模型,利用MATLAB软件分析该数学关系模型,得到最小踏板力。结果表明,通过多目标优化方法得到的最小踏板力使得制动距离小于安全距离,同时驾驶舒适度最好。     

基于虚拟现实的隧道交通设施与环境评估技术

针对隧道行车存在空间封闭、照度低、风险高、难以开展实地测试的问题,应用自适应控制系统模型(ACT-R)对隧道内汽车驾驶的认知和操控行为建模,应用虚拟现实技术建立三维隧道及相关交通设施和环境模型,并结合SCANeRTM studio驾驶模拟舱建立基于虚拟现实的隧道仿真驾驶测试环境;其次,通过实验验证了基于虚拟现实的隧道交通设施和环境评估技术可行,实验结果证明隧道内道钉、轮廓标、反光环3种交通设施可提高驾驶员的驾驶视野,有效缓解隧道驾驶压抑感,让驾驶员以更轻松的精神状态行车,进而提高隧道内的行车安全。     

考虑前车驾驶风格的改进自适应巡航控制跟驰模型及仿真

为了提高自适应巡航控制跟驰模型的效率和安全性,考虑不同驾驶员驾驶行为的差异性,根据驾驶员以往的驾驶行为特性,利用k-均值聚类算法对驾驶风格进行判别和分类,作为优化自适应巡航控制跟驰行为的依据;提出智能网联环境中自适应巡航控制跟驰优化方法,基于对不同驾驶风格车辆的动力学分析,引入驾驶风格修正系数、安全冗余修正系数、响应延迟时间,针对不同前车驾驶风格,建立改进的自适应巡航控制跟驰模型,并对所建立的模型、原自适应巡航控制跟驰模型及对比模型进行仿真分析。结果表明,相比原自适应巡航控制跟驰模型和对比模型,所建立模型的加速度曲线和车头间距曲线均更平缓,可以有效提高跟驰效率,同时具有更高的安全性。     

论驾驶员综合素质与安全驾驶

行车安全与汽车驾驶员的综合素质息息相关.该文从驾驶员的综合素质出发,探讨驾驶员安全驾驶所必需的心理、生理、技能、法律、思想道德和科技等素质,认为只有全面提高汽车驾驶员的综合素质才能实现安全驾驶,从根源上预防和减少道路交通事故的发生,降低交通安全风险.     

汽车主动避撞系统安全报警算法

针对汽车主动避撞系统的安全报警要求,在比较固定车距报警、车头时距报警和驾驶员预估模型报警算法,并结合汽车制动过程运动学分析的基础上,提出了一种新的基于驾驶员模型的安全报警算法。该方法具有贴近驾驶习惯且易于工程实现的特点,该文通过仿真分析验证了其合理性。实车实验结果表明:车速为20km/h时,驾驶员模型算法优于车头时距算法,而两种驾驶员模型算法之间则相差不大;车速增加至30km/h时,驾驶员预估模型算法与车头时距算法结果接近,而该文提出的算法的报警时刻更好。     

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。     

汽车防碰撞预警/碰撞算法研究现状及分析

汽车防碰撞系统是汽车主动安全的关键技术之一,而预警/碰撞(CW/CA)算法又是汽车防碰撞系统的核心.对已有的几种预警/碰撞算法进行了分析,并利用Berkeley模型对比分析了分别考虑驾驶模式和驾驶员驾驶特征情况下预警算法的准确性.结果表明,基于驾驶员驾驶特征的预警模型更能满足实时预警要求、降低虚警率.最后,分析了当前预警/碰撞算法存在的问题.     

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。     

表征驾驶风格和驾驶员能力的驾驶员模型

由于驾驶员群体的驾驶方式和驾驶能力的差异,所决策的加速度值与最优值存在不同程度的偏差.本文作者在原有最优预瞄侧向驾驶员模型的基础上发展了多点多目标决策模型,以驾驶员的视野特征和决策意愿表征驾驶风格,并对驾驶员能力建模.Simulink/Carsim联合仿真结果表明,包括4个自由参数模型能够反映出不同驾驶员的驾驶行为,并有望应用于提升无人驾驶车辆乘坐感受的研究.      

汽车与两轮车事故中驾驶员转向行为影响因素研究

为研究汽车与两轮车事故中驾驶员转向行为的影响因素,对172例汽车与两轮车真实案例进行统计分析,从中挑选出65例车辆具有驾驶转向行为的事故案例,并利用PC-CRASH对其进行事故再现仿真。运用Logistic回归模型对事故数据进行分析,得到驾驶员转向行为的显著性影响因素,最后利用拟合优度检验法和预测准确度检验法验证了模型的可靠性,置信度为95%时,模型的回判正确率为87.7%,具有良好的预测效果。结果表明:在车与两轮车事故中车流量、两者相对距离以及本车速度对驾驶员转向行为影响显著性较高,发生比依次为0.049、0.036、0.025,在车辆横向辅助驾驶系统开发及转向策略确定时应作为重点考虑因素,研究可为汽车自动驾驶、紧急转向系统等汽车主动安全技术的研发提供参考。     

考虑驾驶员个体差异的汽车EPS控制仿真分析

行车安全与驾驶员、车辆、道路等密切相关,而不同驾驶员个体之间的特性差异很大。文章将驾驶员分为A(熟练)、B(一般)、C(生手)3类,给定的行驶路径作为驾驶员模型的输入,转向盘转矩作为模型的输出;将A类驾驶员的输出转向盘转矩作为期望值,考虑不熟练驾驶员因对侧向力感知缺乏而导致的误操作转矩的影响,提出了一种跟踪期望驾驶特性的汽车电动助力转向系统(electric power steering,EPS)控制策略,建立了能够表征驾驶特性(熟练程度等)并考虑误操作转矩的驾驶员模型,与车辆组成人-车闭环系统。仿真结果表明,采用跟踪期望驾驶特性的汽车EPS控制策略,改善了汽车的操纵稳定性,减轻了驾驶员的转向负担,从而验证了该控制策略的有效性。     

汽车安全驾驶与应急处理措施

随着人们生活水平的不断提高,汽车使用的普及率逐步增加,但交通事故的发生数也逐步上升.据不完全统计,每年因为车祸而造成人员伤亡事故的数字惊人,因此,如果汽车驾驶员在行车的过程中不能做到安全驾驶,就很容易造成各种交通事故.该文分析了影响汽车驾驶员驾驶安全的几个主要因素,介绍了汽车在下长坡、在泥泞湿滑路面行驶、在冰雪道路行驶、在半坡起步及平时停车等几个方面应当注意的安全驾驶技术问题,从而为驾驶员能够更安全的驾驶汽车提供有力借鉴,同时也为创造一个安全、环保和健康的环境做出一定的贡献.     

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.     

基于TPB的疲劳对汽车驾驶员不安全驾驶行为的影响

为预防和控制由于驾驶员不安全驾驶行为导致的交通事故,基于TPB构建包含驾驶员不安全驾驶行为态度、主观规范、知觉行为控制3个变量的疲劳对驾驶行为研究模型,通过发放与分析问卷,得到影响驾驶员出现不安全驾驶行为的因素之间的关系。采用独立样本T检验的方法进行性别和职业的差异影响分析,采用单因素方差法对年龄、文化程度、驾龄的差异影响程度进行分析。结果表明:不同性别在疲劳驾驶行为控制和疲劳驾驶行为意向上显著差异性较大;不同年龄群体对于知觉行为控制和行为意向有显著差异;不同职业类型在疲劳驾驶行为态度和疲劳驾驶行为意向上具有显著性差异;教育程度对驾驶者的行为态度具有显著性差异影响。通过对驾驶员不安全驾驶行为的研究有助于减少驾驶员驾驶过程的不安全驾驶行为,保障交通安全。     

基于改进Fisher判别的起步工况驾驶风格研究

以实验采集的起步工况驾驶数据为基础,利用PCA分析筛选出驾驶员在起步工况下的风格特征参数,采用GMM聚类算法对起步工况下的驾驶数据进行分析.以驾驶风格聚类分析结果为基础建立了基于Fisher判别的驾驶风格识别方法模型,运用经典和改进Fisher判别对驾驶风格数据的测试集进行识别.结果表明,改进Fisher判别的识别正确率可达85%以上,证明了改进Fisher判别在处理驾驶风格会影响车辆的多种性能表现时有效,具有较高的准确性.