基于EEG与EOG信号的疲劳驾驶状态综合分析

疲劳驾驶时,司机的脑电信号和眼电信号特征均发生显著变化,本文针对这两类信号进行分析研究,利用这两类数据综合分析判断司机是否处于疲劳驾驶状态.首先对采集的脑电信号进行小波包分解,提取信号中的α波,并计算其相对功率谱P;然后利用Pearson相关系数分析两路对称导联F7,F8中眨眼信号特征,去除干扰;最后利用BP神经元网络对眨眼信号进行识别,计算眨眼频率.结果表明,利用眼电信号和脑电信号特征综合分析司机眨眼动作,能准确识别出眨眼信号,并能正确检测人的驾驶疲劳状态的变化.     

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.     

危险驾驶行为的刑法规制

刑法意义上的危险驾驶行为是一种独立的犯罪行为,是指机动车驾驶人员因对其自身驾驶技术过于自信,在自身处于无法安全驾驶状态、机动车处于非正常状态下仍执意进行驾驶,或非正常驾驶机动车,对不特定人的人身、财产及其他合法权益以及公共财产安全形成严重威胁,但未发生损害后果的行为。对危险驾驶行为的判断标准和定罪要件进行理论分析,不但有利于司法实践正确定罪量刑,而且有利于刑法规制的完善。     

车道变换过程中驾驶人操作和注视行为

针对实际道路自然换道过程中驾驶人的操作与注视行为,搭建了自然换道行为测试车。利用眼动仪和车辆运动状态传感器,在城市道路环境中对20名驾驶人进行了实际道路自然驾驶试验,获取了换道过程中驾驶人操作与车辆运动状态数据;并对熟练驾驶人和非熟练驾驶人的换道数据进行了分析。研究结果表明:换道时驾驶人普遍不按照操作规范提前开启转向灯,且非熟练驾驶人比熟练驾驶人的开启时间要早;换道过程中车速呈现减速-加速-稳速的趋势,但熟练驾驶人的速度曲线更加平滑;换道开始阶段,熟练驾驶人和非熟练驾驶人对目标车道的注视所占百分比分别为70%和85%,而在调整阶段非熟练驾驶人比熟练驾驶人要高出20%;换道过程中,熟练驾驶人的注视行为更加灵活,同时处理较多任务的能力要优于非熟练驾驶人。     

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.     

基于驾驶模拟实验的眼部指标与疲劳分级

基于同济大学8自由度高仿真驾驶模拟器,利用眼动仪采集了15位驾驶员各一小时驾驶过程中眼部指标,将驾驶员的疲劳状态分为清醒、轻度疲劳、中度疲劳、重度疲劳和极度疲劳5个等级,建立了考虑驾驶员个体差异的分层有序离散选择模型.结果表明:分层有序离散选择模型能有效地考虑驾驶员的个体差异,提高了对驾驶员不同疲劳等级的识别准确率.     

视觉车辆识别迁移学习算法

针对采用大样本离线训练的车辆识别分类器在新场景中性能显著下降的问题,提出了一种具有样本自标注能力的车辆识别迁移学习算法,并采用概率神经网络(probability neural netw ork,PNN)进行分类器训练.首先,提出一种基于多细节先验信息的样本标注策略,融合复杂度、垂直平面和相对速度等先验信息实现新样本的自动标注;然后,充分利用PNN训练速度快以及增加新样本时只需分类器进行局部更新的特点,将其引入到分类器训练模型中,取代传统机器学习算法中的Adaboost分类器.实验结果表明:该算法在新场景下的新样本标注准确率高达99.76%.通过迁移学习,新场景的车辆识别分类器性能较通用分类器在检测率和误检率指标上均有显著提升.     

基于边缘分割的车载单目远红外行人检测方法

基于机器学习的车载单目远红外行人检测方法存在实时性较差和检测精度较低的问题.为此,文中提出了基于边缘分割的头部-方向梯度直方图-支持向量机(Head-HOGSVM)行人检测方法,引入加权Sobel算子强化行人的垂直边缘以分割行人候选区域;根据不同距离行人的外观模式选择行人检测方法:使用头部特征检测中、近距离行人以改善系统的实时性,使用头部识别级联基于方向梯度直方图特征的支持向量机(HOG-SVM)分类器检测成像模糊的远距离行人.在多个郊区场景视频数据集上的实验结果表明,与基于双阈值分割的HOG-SVM分类方法相比,文中方法的检测精度和检测速度分别提高了约33%和200%.     

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。     

小型智能车自动驾驶系统设计

基于单片机控制及传感器技术,实现小型汽车可自动寻迹行驶的功能,并且能够利用光电传感器检测道路上的障碍,利用两个电机的差动调节,控制电动小汽车的自动避障、寻光及自动停车等过程。并对整个控制软件进行设计以及调试,最终完成软件和硬件的融合,实现小型智能车自动驾驶的预期功能。