驾驶人员风险驾驶行为分析及相关因素研究

对驾驶人员风险驾驶行为的结构进行分析,同时研究影响风险驾驶行为的因素以及驾驶行为和交通事故的关系。用探索性因素分析对驾驶行为问卷进行分析,得到4个因素:一般性违规、攻击性违规、无害性失误和危险性失误。还研究了驾驶经验、人格、驾驶态度、以及驾驶技术与驾驶行为的关系。     

驾驶人员风险驾驶行为分析及相关因素分析

近年来,城市交通事故频繁出现,这些现象出现的原因在很大程度上与驾驶人员的风险驾驶有很大关系,因为驾驶员才是整个交通系统的运作者,他们身上肩负着安全驾驶的责任,然而,现在的很多驾驶人员仍然没有建立起风险驾驶危险的认识,这在很大程度上影响了城市交通运输的安全,对人们的身心健康造成一定的损害,要想解决这一问题,就要在主观认知方面对驾驶人员进行教育,因为态度决定一切。本文针对这一问题展开讨论,首先分析了驾驶人员的风险驾驶行为,然后研究了影响这些行为出现的原因以及解决措施。     

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。     

高速公路桥梁临界结冰风险驾驶行为分析

桥梁是高速公路运行的关键节点,桥面与路面连接特殊的构造特征致使其结冰存在临界点,因此存在的较大的运行风险。为研究路桥连接处临界条件下车辆运行安全状态,对提升高速公路交通安全水平具有重要的意义。论文针对桥梁结冰且路基段未结冰的临界状态下高速公路运行风险行为的问题,研究依托气象环境模拟实验系,对干燥路面、小雪路面、薄冰路面3种路面在临界状态下的摩擦系数进行测定。基于不同路面状态摩擦系数并结合驾驶模拟实验系统,采集平均速度、纵向加速度、横向加速度、方向盘转角4个指标的驶行为数据。结果表明在3种不同临界状态路桥连接处的驾驶行为变化规律特征显著不同,并通过功效系数法计算路桥连接处3中路面状态下的驾驶风险值,可见路桥连接处的临界状态具有较高的风险水平。     

游戏编程中自控汽车的驾驶行为分析

游戏程序中,简化自动控制汽车的理想物理模型,分析各种驾驶行为,以及驾驶行为的合并.     

交通事故与驾驶行为元分析法显著性判断

交通事故与驾驶行为密切相关,而其显著影响因子难以判断.针对国内外运用驾驶员行为问卷调查发现国内外研究数据结果都曾出现截然不同的结论,引入元分析法进行分析,经数据检索、同质性检验、敏感性分析、合并效应量分析,最终通过综合效应量的显著性检验,判断DBQ因子与交通事故关系的显著性.结果表明,国外一般性违规因子对交通事故的预测情况较好,国内所有因子对交通事故的预测均较为显著.     

危险驾驶罪争鸣——以“醉酒驾驶行为”为视角

我国现有刑法之下的刑事司法实践中对醉酒驾驶的处理有违罪刑法定原则之嫌,或者难以做到罪责刑相适应。基于醉酒驾驶及类似行为本身具有社会难以容忍的危险性,这种行为使得法益面临过高的危险,因此,刑法应该立足此类行为本身之评价,增设＂危险驾驶罪＂。《刑法修正案（八）》（草案）在危险驾驶罪行为方式上限制的过死,而且配置的刑罚过轻,在出现危害结果的情况下未作出规定,存在不合理。笔者建议,在在危险驾驶罪后增加一款,出现危害结果配置更为严厉的刑罚,已达到解决现有刑法与司法实践矛盾的目的。     

基于驾驶行为的驾驶倾向特征辨识

驾驶倾向特征的实时辨识,对安全驾驶有积极的意义,但实时并准确识别驾驶倾向却是难点.通过分析驾驶倾向的外在表现,选取驾驶行为中的刹车频率、加油频率、刹车紧急程度和加油紧急程度作为评价指标,以实车试验获取的各评价指标数据为基础,运用BP神经网络构建驾驶倾向特征辨识模型,实现从驾驶行为到驾驶倾向的辨识.经验证,该模型识别率可达89.2%.     

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。     

基于驾驶模拟器的车联网环境搭建及对驾驶行为的影响

为研究网联环境下车载设备对驾驶行为的影响,设计了车载终端人机交互界面,搭建了基于驾驶模拟仓的车、车通信环境,并开展模拟驾驶实验,采集了4个场景下车辆运行数据。通过对速度、加速度、跟车间距、超速驾驶员比例等驾驶行为数据以及人口学的统计分析,研究不同交通状态下,是否配备车载终端对驾驶行为影响的差异性。实验数据表明,实时提供前车运行状态的车载终端能够提高车辆运行效率和安全性。     

电动自行车路段横向驾驶行为特性研究

基于录像数据采集方法与电动自行车运行轨迹提取方法,依托实际采集数据分别对电动自行车横向位置分布规律、电动自行车与机动车横向干扰、无机非隔离路段电动自行车越线行为3方面展开较为系统的数据分析。研究表明:在没有机非分隔带而仅是存在机非分隔线情况下,电动自行车均存在超越机非分隔线进行越线行驶的现象;路内停车的存在会导致电动自行车越线行驶比例增加,进而对电动自行车行车安全构成一定威胁。     

城市典型路段的驾驶员酒驾行为识别

目前对驾驶员进行是否酒驾的接触式、非实时的随机抽检方式已难以满足酒驾检测的实际需求.在加速行驶路段、匀速行驶路段、转弯路段等典型城市道路下,以车辆速度、加速度和油门踏板位置、发动机转速等交通参数为输入,采用支持向量机模型对驾驶员的驾驶行为进行识别并判定其是否处于酒驾状态,并采用粒子群优化算法对模型参数进行优化以提高训练速度.研究结果表明,基于粒子群优化算法的支持向量机模型能快速、准确地判定驾驶员是否处于酒驾状态,可为实现非接触式酒驾检测提供理论支持,为安全驾驶辅助系统采取相应措施提供实现基础.     

基于自然驾驶数据的分心状态特征分析与跟驰行为建模

基于行为特征对分心跟驰行为进行分类和建模,根据模型标定的方法探究不同状态下跟驰模型的适应性。首先从持续开展3年有余的上海自然驾驶数据中提取了大量分心跟驰样本,基于驾驶行为刺激反应框架对分心状态特征进行了初步分类,得到了5类分心跟驰行为;其次分析了现有4类经典跟驰模型（GHR、GIPPS、IDM和Wiedemann）对分心跟驰行为的适应性,同时根据五折交叉验证适应性结果对分心跟驰行为分类进一步优化,最终得到3类分心跟驰行为（麻木反应、过激反应和延迟反应）;最后探讨了分心状态下的2种跟驰行为建模策略（AIDM和TDIDM）。结果表明,对IDM模型进行合理标定即可较准确地描述不同类型的分心跟驰行为。     

基于BP神经网络模型的驾驶行为环境影响评价

分析了不同驾驶行为对车辆污染物的排放对环境安全的重要影响,运用BP神经网络模型对驾驶行为环境影响进行评价,并与灰色关联模型评价进行比较．评价结果合理可信。     

车辆跟驰模拟中的驾驶行为与模糊逻辑控制

分析了车辆驾驶员信息处理过程及性格特征,在描述了基于驾驶员速度、距离判断跟车模式的基础上,应用模糊数学方法,建立了车辆跟驰驾驶行为的模糊逻辑控制模型.     

雾天环境下S型弯道驾驶行为特性

为了研究雾天环境对驾驶员在S型弯道车辆控制能力的影响,借助驾驶模拟器,选取46名驾驶员在雾天条件下进行S型路段驾驶试验。采集直线段、过渡段、曲线段的驾驶试验数据进行多变量方差和卡方检验分析能见度、驾驶经验、性别对驾驶速度、减速距离和偏离次数的影响。结果表明,能见度条件对3个阶段的车辆控制能力均有显著性影响,尤其在过渡阶段影响最为明显,驾驶员的减速距离、偏离次数均有显著性差异;专业驾驶员相对于非专业驾驶员在曲线通过过程中更倾向于谨慎型驾驶风格;女性驾驶员在曲线驾驶中车辆控制能力明显低于男性驾驶员,且非专业女驾驶员在曲线驾驶中是最容易受伤害的群体。     

一种基于驾驶决策的三相交通流仿真模型

提出了一种基于三相交通流理论的驾驶决策交通流仿真模型.该模型采用驾驶决策函数替代由Kerner等人提出的KKW模型中目标速度函数,在新模型中将驾驶行为分为自由流驾驶模式、同步流驾驶模式和堵塞流驾驶模式,三种模式会根据道路的实际交通情况进行切换.基本图和时空分析结果表明,提出的模型符合实际的交通观察.