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。     

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.     

大型特种车驾驶模拟系统视景引擎开发

不借助商业图形引擎,完成了大型特种车驾驶模拟系统视景仿真引擎的自主设计与开发.推导了普遍适用的斜透视投影矩阵,实现了驾驶模拟系统多通道视景图形的无缝拼接.结果表明,搭建的特种车驾驶模拟系统有效地解决了大型军用车辆不能或者不宜进行实地驾驶训练的问题,提高了学员驾驶培训的效率和经济效益.     

基于CARLA的驾驶仿真平台搭建

对开源仿真平台CARLA进行了介绍,分析了CARLA的基本功能、相关研究与应用.基于CARLA与罗技G920驾驶操纵设备搭建驾驶员在环的驾驶仿真平台.为提高驾驶仿真平台的拟真性,设计并实现了转向盘力矩反馈功能与转向灯功能.最后,评估了驾驶仿真平台的性能,讨论了驾驶仿真平台可能的应用领域及未来的发展方向.     

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HLA和VR的汽车驾驶虚拟训练系统

应用分布交互式仿真高层体系结构（HLA）和虚拟现实技术，结合汽车驾驶虚拟训练系统仿真背景，研究开发了基于HLA的分布交互式汽车驾驶虚拟训练仿真系统，并对开发过程中的关键技术：三维实体建模、三维实体模型在虚拟场景中的集成、驱动和显示、HLA联邦的开发、联邦成员的实现进行了研究。这些技术已在系统开发中获得成功的应用，取得了较好的仿真效果。     

基于驾驶模拟器的HMI可用性测试实验环境研究

针对现有汽车驾驶模拟器的功能局限,探讨了对于测试汽车人机界面（HMI）,如何搭建一个可用性测试实验环境,探究出汽车HMI在驾驶模拟器上的可用性测试方法.针对汽车的智能化和网联化功能,设计并搭建出基于智能驾驶座舱的台架,实现了通用智能汽车驾驶仿真,使汽车HMI设计测试过程明细化,继而验证设计的可行性和有效性.以先进驾驶辅助系统中的LDW（车道偏离预警）功能为例,分析了LDW的应用场景,最后将HMI设计应用到驾驶模拟器上进行可用性测试,以期对未来HMI测试方法产生一定的启发.      

基于Matlab和VR技术的移动机器人建模及仿真

利用Matlab建立移动机器人的动力学模型,在虚拟现实(VR)环境下,实时仿真移动机器人路径跟踪的运动特性,为基于Internet的机器人遥操作试验搭建了仿真平台.实验结果表明,虚拟模型准确地模拟了真实移动机器人的动力学特征;通过对模型的参数修改,为实现对真实机器人的最优控制和设计提供了可信的参考方案.     

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。     

基于多模态信息联合判断的驾驶员危险行为监测系统

危险驾驶是引发交通事故的主要原因,严重威胁公众的人身和财产安全.车辆在行驶过程中,各种环境因素复杂多变,严重干扰了驾驶员危险行为监测系统的识别精度;现有的驾驶员危险行为监测检测系统主要是通过眨眼和打哈欠的频率来判断驾驶员是否出现危险驾驶行为,忽略了表情、动作以及视线方向等多个重要信息.针对这些问题,提出了一种基于多模态信息联合判断的驾驶员危险行为监测系统,该系统使用分布在驾驶舱3个不同位置的近红外图像作为输入,解决了光照强度变化和视角盲区问题;设计了一种基于多任务学习的深度神经网络,该网络可以同时完成人脸检测、表情识别以及危险动作分类等任务,极大地提升了系统的识别精度,提升了运行效率.实验证明,所提出系统的识别准确率为96.2％,运行速度为81 fps,性能优于目前常用的算法.     

基于驾驶模拟技术的隧道反光环设置间距综合效果分析

针对高速公路隧道新型交通安全设施反光环设置间距效果评估的问题,采用驾驶模拟技术,以微观驾驶行为数据为基础对反光环不同设置间距的有效性进行综合评估。选择3 500 m长度的隧道作为研究对象,构建基于虚拟现实技术和3D光环境技术的隧道驾驶模拟场景。选取33名驾驶经验丰富的被试人员完成驾驶模拟试验。从行为与视觉两个方面选取速度、速度标准差、加速度、加速度标准差、油门功效、瞳孔面积共6项评价指标,构建隧道反光环综合评估体系。从驾驶员的角度量化隧道内不同设置间距反光环的效果,并采用基于可拓学理论的物元评估模型进行综合评估。研究结果表明:隧道内不同间距的反光环对驾驶员的影响显著不同,反光环设置间距200 m时驾驶员的驾驶安全性、稳定性较好,心理舒紧张感较低。综合评估结果显示,设置300 m、400 m间距的反光环的安全性和舒适性较200 m间距的反光环的综合效果较差,因此隧道内设置反光环的最优间距为200 m。研究成果为新型交通安全设施在隧道中实际应用奠定了理论基础。     

不同线形诱导信息量下新老驾驶员视觉特性

为定量分析新老驾驶员在不同线形诱导信息量的草原公路弯道行车时的视觉特性,建立了5种不同层级线形诱导信息量的草原公路弯道虚拟场景,信息量水平分别为Q0、Q1、Q2、Q3、Q4,并进行了模拟驾驶试验,对驾驶员视野分区,分析不同信息量条件和驾驶熟练程度对驾驶员视觉特性的影响规律。结果表明：熟练驾驶员注视分布区域比非熟练驾驶员更远也更分散,非熟练驾驶员对近距离区域的关注程度远高于熟练驾驶员;非熟练驾驶员行车过程视觉负荷较高,对有效信息的感知和处理能力较弱,视觉搜索策略需要改善;两组驾驶员在Q2条件下的视觉强度特征表现最佳,认知和视觉搜索策略更为灵活;提出表征驾驶员眼动强度的回归模型,并分别求得两组驾驶员受信息量影响的眼动强度回归方程。     

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.      

基于表面肌电信号的高原公路驾驶员颈部疲劳试验分析

为了解高原公路驾驶员颈部疲劳状况,寻求减轻驾驶员疲劳途径。选取新疆帕米尔高原典型路段进行实驾试验,通过生物反馈仪获取受测驾驶员颈部肌电数据,利用时域与频域分析方法选取积分肌电值(IEMG)与中值频率(MF)作为评价指标,研究高原公路驾驶员颈部肌肉IEMG与MF在连续驾驶时间、海拔作用下的疲劳特性。研究表明:连续驾驶时间、海拔是影响驾驶员IEMG、MF的主要因素。随着驾驶时间增长与海拔逐渐升高,驾驶员IEMG有上升趋势,而MF有下降趋势,表明高原公路驾驶员从低海拔到高海拔路段长时间连续驾驶车辆导致颈部疲劳感增加。通过对比不同行车经历驾驶员,发现经常出入高原公路驾驶员的颈部疲劳度与自我缓解能力要优于首次进入高原公路行驶车辆的驾驶员。     

基于虚拟现实技术的电机的虚拟运行

介绍和分析了虚拟现实技术,提出了基于3DS MAX和VRML的产品网上三维虚拟的展示方法.以典型的三相绕线式异步电动机为对象,基于面向对象的方法来描述其基本结构、主要部件的几何特征、运动特性和功能特点,运用3DS MAX对其进行三维建模、建立其虚拟展示的场景模型,并结合VRML的虚拟交互技术和外部编程接口技术EAI对已建立起来的电动机虚拟场景进行交互式虚拟操作.在此基础上,构建了基于VRML的电动机运行状态模拟的网上展示系统,使得用户可基于Web的互动方式远程、透明地访问、浏览、观看和了解该设备不同视觉角度的三维结构、动画演示、主要特征等.     

城市环境下无人驾驶车辆驾驶规则获取及决策算法

城市道路多源信息环境下换道行为决策是无人驾驶车辆实现实际道路行驶的关键技术之一.为提取复杂动态环境下驾驶员的换道决策规则,利用PreScan软件搭建虚拟城市道路环境,基于Simulink建立6自由度车辆动力学模型,采用粗糙集提取驾驶员换道行为决策规则.结果表明本车与当前车道车辆的相对速度维持在4~7 m/s、相邻车道空间距离在20~35 m时驾驶员就会进行换道决策.研究结果可以为无人驾驶车辆在线机器学习提供规则知识库,并为进一步深入研究换道行为不确定决策提供理论基础.      

音乐环境对驾驶行为危险度影响的预测模型

考虑到车载音乐环境下驾驶行为变化规律在道路交通系统中具有理论和现实意义,以国内外车载音乐对驾驶员心理负荷和驾驶行为影响的研究成果为基础,界定出驾驶行为危险度的定义.同时引入主成分分析法并结合驾驶行为的三个指标,实现对车载音乐环境下驾驶行为危险度的评价.以驾驶员的心率变异性作为输入变量,驾驶行为危险度作为输出变量,构建基于心理负荷的驾驶行为危险度预测模型,并提出不同类型驾驶员收听音乐的建议方案.研究成果可为减少道路交通事故和保障汽车安全运行发挥作用.     

机电式飞轮车辆能量管理策略

为了有效提高车辆的动力性和经济性,针对电动车辆大功率加速工作电池负荷大,制动能量回收效率低的问题,本文提出了加装机电式飞轮系统的车辆。通过研究机电式飞轮系统在制动能量回收时功率分流和驱动汽车时扭矩耦合的工作原理,使用针对该系统工作特点的模糊控制策略,根据机电式飞轮系统高效率的优点,制定了使该系统回收、释放能量的逻辑策略;结合CRUISE搭建整车模型,MATLAB-Simulink设计整车模糊控制策略,并将CRUISE与MATLAB-Simulink通过Interface建立联合仿真平台进行仿真分析。结果表明,首先,搭载机电式飞轮系统的车辆精确地完成驾驶员的驾驶要求;其次,飞轮及控制电机的工作状态符合其工作原理;最后,搭载了机电式飞轮系统的四驱车辆相比较普通的四驱车辆,其NEDC工况电能消耗量下降了10.26%。