城市道路指路标志设置位置研究

合理设置城市道路指路标志,能有效避免驾驶员在识读完标志信息后因操作距离过短而引发的安全问题。本文从动态视认性出发,分析了在城市道路中驾驶员认读指路标志的反应操作过程,考虑到进口车道数影响,计算分析了车辆在不同道路等级、不同设计车速下指路标志的设置位置,并给出推荐值,期望为城市指路标志设置提供参考,进而提高行车安全性,减少无效交通。     

基于驾驶员警觉度的交通标志适宜信息量研究

为了解决驾驶员在草原公路交叉口路段因交通标志信息量过低引起的行车警觉度降低的问题,利用交通标志信息量化模型,建立6个不同信息量水平的室内模拟驾驶实验,驾驶员分别以车速为60km/h、80km/h和100km/h行车,基于脑电信号检测行车警觉度的技术,选取脑电指标β、(α+θ)/β、α/β作为驾驶警觉度评价指标,定量分析不同信息量水平和车速下的3种脑电指标节律值变化,采用非线性曲线拟合法,探究信息量和车速对驾驶警觉度的显著性,根据NASA-TLX驾驶负荷量表对模拟实验分析的结论进行验证。结果表明,交通标志信息量和车速存在交互作用,对行车警觉度均有显著影响,在草原公路交叉口处的适宜交通标志信息量为J4水平（范围为30-40bits）,行车速度为60km/h时,驾驶员3种脑电指标数据表现最佳,且指标β、(α+θ)/β、α/β在车速为60km/h下的拟合度分别为0.947、0.844、0.861,NASA-TLX驾驶负荷量表六个维度的评分均在J4水平最低,与实验数据分析结论一致。     

基于驾驶人视认特性的城市道路指路标志设置

为了提高城市道路指路标志设置的有效性和科学性,根据驾驶人视认特性的实验数据研究其设置方法.利用眼动仪和GPS采集了不同光照条件下驾驶人视认指路标志的特性数据,建立了基于驾驶人视认特性的指路标志设置参数计算模型,并将计算的设置参数与规范值进行了比较.研究发现,驾驶人对指路标志的注视时间随速度和路名数目的增加而增大,且非专业驾驶人的注视时间大于专业驾驶人,顺光条件下的注视时间小于夜间.驾驶人对指路标志的视认距离随速度的增加而减小,顺光条件下的视认距离大于夜间.分别满足专业和非专业驾驶人视认要求的主要设置参数存在显著差异,部分规范值不能满足非专业驾驶人对指路标志准确视认的要求.     

高速出口前置指路标志的安全距离设置模型

为提高高速出口前置指路标志(AGS)对分流区的安全性能,根据分流区特性和驾驶员的视认-驶离行为,在分析车道变换行驶距离计算模式的基础上,建立了前置指路标志的安全距离设置模型.该模型揭示了交通流量、设计时速、车道数对分流区变道行为的影响.TSIS-CORSIM模拟显示,对主线设计时速超过110 km/h的三车道高速公路而言,当AGS设置距离为700m时,分流区内车辆的变道次数最少且变道次数均衡分散,其安全性能最好.     

枢纽互通立交图形化指路标志视认复杂度研究

为研究高速公路枢纽互通立交图形化指路标志复杂度,选取常见的17种高速公路枢纽互通立交图形标志开展视认实验,从整体与细节、主观与客观两个维度进行评价,以整体视认时间平均值,细节视认的初、总反应时间平均值为评估指标,提出基于K-Means算法的枢纽互通立交图形化指路标志视认复杂度分类方法。结果表明：17种图形指路标志在整体与细节认知方面既存在一致性,又具有个体差异性;枢纽互通立交图形化指路标志视认复杂度分为3类,聚类中心分别为(0.86,1.94,1.12)、(0.98,3.22,1.46)和(1.21,4.30,1.83),与实验人员主观调查评分分布一致;枢纽互通立交图形化指路标志复杂度与图形内容、匝道形式、信息承载量密切相关。     

基于车速平稳过渡的高速公路出口限速方案

研究能够满足出口车速平稳过渡的逐级限速方案,对提高出口区域车辆平稳运行及安全提升有重要意义。利用无人机采集高速公路出口车辆运行参数,分析出口车辆运行特征,考虑驾驶员对相邻限速标志的认知反应,构建了连续限速标志设置间距计算模型,建立了高速公路出口不同级别的限速方案,利用驾驶模拟试验对设计的不同限速方案进行分析及评价。模型的计算结果显示,二级限速方案中,限速值为60-40km/h的限速标志间距为160m;三级限速方案中,限速值为80-60-40km/h的限速标志间距分别为：300,80m,限速值为90-60-40km/h的限速标志间距分别为300,85m;四级限速方案中,限速值为100-80-60-40km/h的限速标志间距分别为295,160,80m。利用驾驶模拟器对模型结果进行验证,试验结果表明：逐级限速方案的平均减速度指标小于1.3 m/s2,均在驾驶舒适性阈值内;随着限速级数增加,车辆离散幅度显著降低,表明逐级限速方案对出口车辆运行速度有明显管控效果;四级限速方案可使在分流鼻端车速标准差、平均减速度、V85分别控制在5.23km/h、0.52m/s2、54km/h左右,极大了满足车速平稳过渡要求。可见,借助模型定量优化的逐级限速方案可以显著提高出口车速过渡的平稳性和安全性。     

LED主动发光交通标志视认性的灰色关联度分析

以太原市中环路上试设的LED主动发光指路标志及相同规格的反光膜标志为研究对象,基于灰色系统理论,展开驾驶员在不同速度下对交通标志视认性的灰色关联度分析,并通过LED主动发光交通标志与反光膜标志的对比研究,着重分析LED主动发光交通标志的视认性。结果表明,LED主动发光交通标志(白天、夜间)的视认性与反光膜标志(白天)的视认性相近,而远优于反光膜标志(夜间)的视认性,且进一步提高驾驶员在高速行驶时对LED主动发光交通标志的视认性有利于该类标志未来的研究与发展,并能有效减少交通安全事故,可为日后的改进与创新提供有力依据。     

基于信息传递原理的交通标志信息量化算法

为了提高驾驶安全和交通出行效率,解决交通标志的信息量量化及超载阈值统一标准问题,论文基于通信系统传播的一般模型和交通标志信息传递机制,分析了影响交通标志信息量量化评价的主要影响因素,引入无记忆信息量和有记忆信息量计算原理,提出了交通标志信息量量化算法。驾驶视认实验结果表明:考虑标志字高、驾驶员关注度参数影响的有记忆信息量算法可以较准确体现驾驶视认时间与信息量之间的关系,验证了算法的可行性,揭示了不同驾驶员特性、车速等对交通标志信息量的内在影响机制。根据视认实验结果,初步确定了车速为40、50、60 km/h下交通标志信息量超载阈值区间,案例分析结果说明该阈值区间可以用于交通标志信息量超载检查和评价。     

基于诱导行车视线与防眩功能的高速公路中央分车带植物种植间距研究

【目的】研究既满足行车视线诱导又满足防眩要求的中央分车带植物合理种植间距,以进一步提高高速公路行车安全。【方法】通过驾驶员视觉特性分析,根据《公路工程技术标准》(JTG B01—2014),构建基于诱导行车视线的直线路段和曲线路段植物种植间距模型,计算不同速度下植物诱导视线的种植间距;以几何关系及《高速公路交通安全设施设计规范》(DB 33/T 704—2013)构建公式,计算出基于防眩功能的植物间距,并与诱导视线的植物间距进行对比,得出高速公路中央分车带植物合理种植间距。【结果】基于植物诱导行车视线的直线路段,车速分别为60、80、100、120 km/h 时,使驾驶员形成连续景观感受的植物种植间距分别为3.33、4.44、5.56、6.67 m;曲线路段车速分别为60、80、100、110 km/h 时,中央分车带植物最佳视线诱导种植间距分别为3.33、4.44、5.56、6.11 m。基于防眩要求的直线路段植物种植间距为2.45~17.14 m,曲线路段为2.29~16.00 m。【结论】高速公路直线路段车速分别为60、80、100、120 km/h 时,既满足行车视线诱导又满足防眩要求的中央分车带植物合理的种植间距分别为2.45~3.33、2.45~4.44、2.45~5.56、2.45~6.67 m;高速公路曲线路段车速分别为60、80、100、110 km/h 时,中央分车带植物合理种植间距分别为2.29~3.33、2.29~4.44、2.29~5.56、2.29~6.11 m。     

八车道高速公路可变信息标志前置距离对驾驶行为的影响

基于驾驶模拟实验,设置3.0、2.5、1.5、0.7 km 4种前置距离的可变信息标志（variable message sign,VMS）,收集32名驾驶员视认4种前置距离的VMS后换道驶出高速公路过程中的方向盘、速度和位置数据,并观察各驾驶员在换道过程中的方向盘操控行为、换道行为、减速行为。结果表明：VMS视认过程属于多任务驾驶行为,驾驶员需在短时间内完成VMS视认、路径决策、车辆减速与换道;当VMS前置距离不足时,驾驶员需快速、大幅转动方向盘,进行连续换道、急换道;为顺利驶入减速车道,部分驾驶员采取减速换道措施,增加了事故风险;当VMS前置距离过长时,驾驶员对VMS的短期记忆效应使得驾驶负荷提高。     

标志信息及驾驶时间影响驾驶员视觉特性分析

为定量分析长时程驾驶条件下,驾驶员视认草原公路直线段上不同信息量交通标志设施时,视觉特性的变化,以信息量化理论为基础,通过开展草原公路重复驾驶实验,分析不同标志信息量和驾驶时间耦合作用下驾驶员视认行为变化规律。结果表明：随着标志信息量的增加,两次重复实验中驾驶员扫视持续时间与注视持续时间都呈波动上升趋势,扫视平均速度都呈波动下降趋势;对于标志中的重复道路信息,驾驶员的视认行为会发生与以上相反的变化趋势;进行多项式拟合,依据拟合结果,进一步利用相关分析方法与独立样本检验,探究驾驶员视觉特性变化规律。     

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.      

草原公路驾驶员心电指标对标志标牌 信息量的敏感性

为验证驾驶员心电指标(electrocardiogram,ECG)对草原公路标志标牌信息量的敏感性,选取5名驾驶员开展草原公路实驾试验,分析驾驶员心电指标随标志标牌信息量变化规律,通过相关性分析、斜率分析方法研究各驾驶员心电指标变化趋势的相关性和单位时间内各心电指标受信息量变化的影响规律。结果表明:草原公路标志标牌信息量变化对驾驶员MRR(RR间期均值)和NN50(相邻间期差值大于50 ms的个数)指标值影响较大,其中与MRR指标值变化关联度为81. 82%,与NN50指标值变化关联度为63. 64%,因此可选用MRR值和NN50值来评价草原公路标志标牌信息量对驾驶员心电特性的影响;随着标志标牌信息量的增加,驾驶员MRR值呈下降趋势,NN50值呈上升趋势,驾驶员注意力集中,警惕性较高。     

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。     

基于迁移学习和AlexNet的驾驶员行为状态识别方法

为了解决传统基于神经网络算法的驾驶员行为状态识别系统精度过于依赖大量训练样本的问题,本文提出将迁移学习理论和AlexNet引入到驾驶员行为状态的识别研究中。首先对驾驶员行为特征及状态进行深入分析,对驾驶员7种驾驶状态进行了定义,构建了驾驶员状态信息采集系统;然后对基于卷积神经网络的驾驶员状态识别方法研究,建立了驾驶员状态数据集,构建了基于AlexNet卷积神经网络的状态监测系统,通过迁移学习完成了卷积神经网络识别模型。最后通过实验验证了本文提出的驾驶员状态识别算法对7种驾驶员状态识别的有效性。实验表明：该系统准确率达到97.8%,且在实验设备中运行速度达到70帧/分钟,满足较高的准确率要求与实时性要求。     

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.     

基于驾驶仿真的海底隧道出入口段视觉减速标线有效性

为提高海底隧道出入口段行车安全性,研究海底隧道出入口段不同视觉减速标线方案下驾驶员视觉特征变化规律。本文共设置了6种视觉减速标线方案,对26名驾驶员进行了室内驾驶仿真实验,采集了车速、注视点占比、瞳孔直径和察觉距离等数据,通过分析和处理数据判断视觉减速标线的有效性,分别建立了海底隧道出入口段车速与驾驶员瞳孔直径的回归模型,在海底隧道入口段二者呈非线性关系;出口段二者呈线性关系。采用驾驶员问卷调查法对视觉减速标线有效性进行了验证。结果表明：在海底隧道出入口段共设置的6种视觉减速标线方案均对驾驶员视觉特征有显著影响;与其他标线方案相比,白色鱼刺形减速标线设置下驾驶员瞳孔直径、A区域注视点占比、察觉距离和错觉影响最大,有助于驾驶员主动降低车速、提前采取减速措施,保障行车安全。     

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.