不同驾驶倾向驾驶员的酒后驾驶行为研究

为了探究不同驾驶倾向驾驶员的酒后驾驶行为,提高酒后驾驶行为识别模型的准确性,组织60名不同驾驶倾向驾驶员饮酒后进行驾驶模拟实验,获得12个驾驶行为指标的实验数据;采用距离分析和方差分析,对各驾驶倾向驾驶员的酒后驾驶行为数据进行了研究。结果表明：饮酒后,相同驾驶倾向驾驶员在速度标准差等9个驾驶行为指标上有相似性,其中,激进型驾驶员的速度均值的相关比例最高为85%;不同驾驶倾向驾驶员在油门踏板深度均值等7个的驾驶行为指标上差异显著。本研究可为基于驾驶行为的酒驾辨识研究提供理论支持。     

基于卷积神经网络的不良驾驶行为辨识

为量化描述驾驶员驾驶行为的动态变化过程与不良程度,研究了不良驾驶行为谱的构建与分析方法,用于不良驾驶行为的实时辨识。首先,基于拉格朗日插值法对轨迹数据清洗处理后提取特征指标参数构建驾驶行为谱,采用风险度量法对急转向、急加速、急减速、超速4种不良驾驶行为进行量化表达。其次,使用大样本统计分布的IQR与客观赋权的CRITIC方法确定不良驾驶行为特征指标参数阈值与权重,结合隶属度函数构造模糊综合评价模型对不良驾驶行为谱特征值进行确定以标定不良行驶车辆。最后,将不良驾驶行为谱特征值作为输入,基于人工智能卷积神经网络(CNN)算法对不良驾驶行为进行辨识,并与SVM、RF、BP等传统机器学习算法在辨识误差上进行比较。结果表明:CNN算法对不良驾驶行为辨识的理论误差值MAE为0.059、RMSE为0.084、R2高达0.911。可见,不良驾驶行为谱作为一种客观量化不良驾驶行为的方法与CNN算法相结合,能依据车辆运行轨迹对不良驾驶行为进行自动辨识,具有客观性、可靠性与适应性。     

基于证据理论的驾驶行为险态识别方法

针对驾驶过程中危险性驾驶行为状态的有效辨识问题,基于证据理论提出一套系统的驾驶行为险态辨识方法.在设定的显著性水平下,采用因子方差分析法,从驾驶行为状态因子中提取若干因子构建驾驶行为险态辨识特征集.在此基础上,分别采用贝叶斯模型、FCM模型、神经网络模型,构建3类驾驶行为险态辨识器,实现驾驶行为危险状态辨识.针对3类辨识器辨识结果的差异性,采用D-S证据理论,对3类模型的辨识结果予以融合,实现了驾驶行为状态危险等级的融合识别.最后结合实例予以试算,结果表明,对于危险性驾驶行为状态的误判率为1.73%,方法具有可行性.     

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.     

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.     

基于模拟驾驶实验的不同驾驶倾向驾驶员的酒后驾驶行为

为了探究不同驾驶倾向驾驶员的酒后驾驶行为,提高酒后驾驶行为识别模型的准确性,组织60名不同驾驶倾向驾驶员饮酒后进行驾驶模拟实验,获得12个驾驶行为指标的实验数据。采用距离分析和方差分析,对各驾驶倾向驾驶员的酒后驾驶行为数据进行了研究。结果表明:饮酒后,相同驾驶倾向驾驶员在速度标准差等9个驾驶行为指标上有相似性;其中,激进型驾驶员的速度均值的相关比例最高为85%。不同驾驶倾向驾驶员在油门踏板深度均值等7个的驾驶行为指标上差异显著。本研究可为基于驾驶行为的酒驾辨识研究提供理论支持。     

基于自然驾驶数据的驾驶员紧急转向变道模型

提出了一种以驾驶员转向目标瞄点为核心的、面向操纵层的驾驶员紧急转向变道的模型建立方法.基于驾驶员紧急变道的阶段特征,提出了驾驶员紧急变道侧向运动轨迹的规划方法,并结合远近目标点理论分析方法,分阶段建立了驾驶员转向变道工况的驾驶员转向模型.对紧急转向变道中避撞、侧移和稳定阶段的增益因子的分布特征进行了研究,模型能够真实地预测自然驾驶中的紧急转向变道行为.     

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。     

结合功能测试与模拟驾驶的老年人驾驶适性评估

为应对老年驾驶人驾驶能力下降带来的交通安全问题并降低与其相关的事故风险,建立了可有效替代道路驾驶测试的老年人驾驶适性评估方法.对92名老年驾驶人进行了功能测试、模拟驾驶测试与道路驾驶测试,通过独立样本T检验与分层逐步Logistic回归确定评价指标体系,分别建立并比选了决策树、随机森林和支持向量机3种评估模型.结果表明,以对比敏感度、功能性伸展、交通标志理解以及合流变道距离等作为评价指标的支持向量机模型对驾驶适性的评估效果最好,准确率高达84.6％.该方法可以有效替代道路测试评估老年人的驾驶适性,能为其停止驾驶、调整驾驶行为、训练提升驾驶能力、使用辅助驾驶技术等提供参考.     

驾驶人纵侧向驾驶能力评价方法研究

为合理分配智能汽车人机协同共驾驾驶权,提高智能车辆的驾乘安全性和舒适性,本文提出驾驶人纵侧向驾驶能力的概念及其评价方法.对驾驶人的驾驶能力进行了定义和分析,并在此基础上设计了纵向跟车激励工况和侧向移动双移线激励工况,在搭建的驾驶人在环智能仿真平台上进行数据采集.建立了基于Hammerstein辨识过程的驾驶能力辨识模型,采用主成分分析法对驾驶能力辨识模型中的关键参数进行解耦和降维处理;通过客观蚁群聚类和主观量表分析相结合的分类方式,实现驾驶能力的分类;通过多元线性回归分析得到驾驶能力评价方程.结果表明,纵侧向驾驶能力辨识模型平均辨识及拟合精度均大于90%,经主成分分析及主客观分类处理后的纵侧向驾驶能力评价方程满足统计检验指标,具有良好的拟合及预测结果.      

驾驶模拟器在驾驶行为和心理影响因素研究方面的应用

本文综述了国内外利用驾驶模拟器进行驾驶行为和心理研究的现状。对影响驾驶行为和心理的因素进行分类,归纳了综合表征影响程度的评价指标,并对相关实验样本取样、设备及实验过程的研究进展进行了研究与分析。     

自然驾驶工况的驾驶员紧急转向变道行为

基于中国自然驾驶工况数据,提出了紧急工况下驾驶员转向变道行为的特征规律.分析了紧急转向变道避撞、侧移和稳定阶段的驾驶员转向特征,研究了转向持续时间、方向盘转速和转角的线性关系,定义了用高斯函数拟合的转向基元来表征各阶段的转向行为.研究结果表明,转向基元表征了驾驶员转向行为的一般特征,单个转向基元的方向盘最高转速和转角变化线性相关,持续时间恒定,符合人体行为学中趋向行为(reaching behavior)的特征规律.驾驶员的紧急转向变道行为是由多个转向基元组合而成,每个转向基元都是一个开环模型,可通过方向盘最高转速预判驾驶员的转向行为.     

基于车载排放测试驾驶行为对轻型汽油车排放的影响

为了量化驾驶行为多维度特性及对应路段排放特征,基于车载排放测试系统,采集了实时排放数据及对应微观驾驶行为数据,分析了驾驶行为及轻型汽油车排放之间的关联关系.将驾驶片段划分为生态驾驶和非生态驾驶2种类别,在此基础上分别建立基于逻辑回归、朴素贝叶斯、神经网络、支持向量机和决策树的5种生态驾驶行为辨别模型.研究结果表明：当道路交通趋于饱和状态或者强制状态时,驾驶员驾驶行为及车辆运行状态会发生显著变化,车辆运行状态的改变导致排放因子在饱和流和强制流时有显著增加;除了驾驶操作强度外,驾驶模式转移频度及驾驶状态持续长度都会对污染物排放产生不同程度的影响;基于决策树建立的模型准确率较高,可以达到94.00%.     

高速公路环境下驾驶员状态辨识

为了进一步提高高速公路环境下车辆的主动安全性,提出了一种基于信息融合的高速公路驾驶员状态辨识方法。基于高速公路驾驶员驾驶特征,通过高速公路模拟驾驶试验,对驾驶员眼部状态和油门踏板信号进行检测。选取加油频率、眨眼频率、眼睛闭合率和眨眼持续时间作为驾驶员状态的评价指标,采用模糊评价和D-S证据理论相结合的信息融合方法,建立了高速公路上驾驶员状态辨识的模型,并通过实例验证了该模型的有效性。     

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。     

基于行程时间的驾驶风格贝叶斯决策树动态识别

驾驶风格是驾驶员对实际交通状况的态度和决策偏好,反映了驾驶员在车辆操作和运行期间的行为表现,驾驶员行为风格直接影响汽车安全预警系统的报警准确率.本文从汽车安全预警系统的研究角度出发,以驾驶风格为研究对象,利用GP S实时捕获的行程时间作为特征参数,建立基于贝叶斯决策树的汽车驾驶风格动态辨识模型;通过心理测试、实车实验以...     

驾驶员驾驶行为的统计学特性

使用自然驾驶数据研究了驾驶员驾驶行为的统计学特性.选取车辆的纵向加速度、侧向加速度、横摆角速度和速度作为描述驾驶员驾驶行为的特征参数.首先,讨论了驾驶员驾驶行为特性的收敛性.使用核密度估计得到了驾驶行为特征参数的概率分布,使用相对熵描述不同数据集之间分布的差异.接着,使用稳定收敛的数据集研究了驾驶行为特征参数的分布特性.最后,使用驾驶行为特征参数的条件分布研究了它们之间的相互影响.结论包括:前向加速度,制动减速度,侧向加速度,横摆角速度均近似服从帕累托分布;制动减速度或前向加速度增加时,驾驶员的转向操作倾向于更加剧烈,反之亦然;驾驶员制动,加速,和转向操作的剧烈程度随速度增加均先增大后减小.     

车辆跟驰情景下酒后驾驶行为动态特征参数提取

酒驾是导致重大交通事故的原因之一,酒驾辨识已成为交通安全研究中的重要问题。因此,提取不同驾驶倾向性驾驶员在跟驰状态下的酒驾特征参数对实现酒驾的准确辨识有重要意义。由问卷调查确定驾驶员驾驶倾向性;通过人因工程实验、驾驶模拟实验,采集不同类型驾驶员的生理、操作行为、车辆运行、驾驶环境等动态信息;采用神经网络分类器,获得备选特征集合的分类正确率估计,运用离散粒子群算法提取不同驾驶倾向性驾驶员的酒驾特征参数。验证结果表明提取的特征参数能有效辨识不同驾驶倾向性驾驶员是否酒驾。     

自然驾驶状态下使用手机对驾驶控制行为的影响

研究基于上海市自然驾驶项目,共计提取了296个驾驶人使用手机的行为样本,并基于动态时窗构建了表征驾驶人控制行为的特征指标,针对使用手机的5种操作行为:拨打、接听、通话、挂断和查看信息,分别分析了各操作过程中驾驶人纵向、横向控制活动的强弱情况,执行控制操作的灵敏程度以及车辆控制状态的稳定性.研究表明驾驶过程中使用手机的部分操作会导致驾驶人控制活动有所减弱,控制操作更加迟缓,且大多数分心操作对纵向控制稳定性产生了显著影响.这些发现有助于更好地了解驾驶人使用手机时的自然行为变化,为交通安全管控提供指引.     

交叉口驾驶员转向意图辨识研究

基于profit-sharing增强学习算法,提出了自适应性驾驶员意图辨识的方法,对交叉口驾驶员转向意图进行辨识,达到了缩短辨识所需时间和提高驾驶意图辨识准确性的目的。通过驾驶模拟仪采集的交叉口驾驶员操作数据,建立关于油门踏板操作量、制动踏板操作量、车速的驾驶员转向行为模型,运用profit-sharing增强学习方法对转向行为模型进行实时调整,使模型反映驾驶员的个体特征。实验结果表明,所提的方法在交叉路口前3 s对驾驶行为的识别率是96.8%,前5 s的识别率是94.1%。