创建高速公路气象灾害实时监测与决策服务系统

最近几年,我国高等级公路得到突飞猛进的发展,可是,伴随而来的却是一系列的公路交通事故。其中诱使交通事故发生的很大一部分原因来自不良的路面情况,恶劣的天气环境会给整个路面交通造成极大的负面影响,致使车辆无法正常驾驶,引发翻车、互相碰撞等严重的交通事故。为此,创建高速公路气象灾害实时监测与决策服务系统是确保道路使用效率与道路安全的有效保障。该文针对创建高速公路气象灾害实时监测与决策服务系统进行了具体的论述。     

"酒驾"治之困

一幕幕祸起醉酒驾驶的交通事故不断挑战着人们的承受力。据了解，我国交通事故死亡率连续十余竽居世界第一。中国汽车保有量占世界的3％，但交通事故死亡人数却占世界的16％，每万辆车死亡率为9，意味着平均每天就有两三百人丧生于车祸，而酒后驾驶是导致交通事故的罪魁祸首之一。     

浅谈疲劳驾驶的危害及防范

随着经济社会的发展,交通运输业逐渐扩大,人民生活水平日渐提高,机动车辆与日俱增,随之而来人们的出行更加频繁,引发的道路交通事故也随之增多,事故现场触目惊心.各种交通事故频发已成为社会发展所面临的严峻问题之一.从事故分析结果看,疲劳驾驶是导致重大交通事故发生的重要原因之一.该文对产生疲劳驾驶的原因、危害进行了归纳,并提出了“树立安全意识,预防疲劳驾驶”的相关对策.     

船员疲劳驾驶监控技术发展

近年来,船舶驾驶员疲劳智能识别技术受到国内外众多研究学者的广泛关注。船员疲劳驾驶是水上交通事故高发的主要因素之一,据统计80%以上的水上交通事故与船员疲劳驾驶有直接或间接的关系。船员疲劳驾驶已经成为船舶航行潜在危险因素,减少因疲劳驾驶引发的水上交通事故是一项十分重要的课题。船员疲劳驾驶监控技术涉及人因工程、人工智能、医疗健康等众多领域,是一个研究范围广、内容复杂的交叉课题。     

基于自然驾驶研究的直行追尾危险场景诱导因素分析

基于中国自然驾驶工况数据,筛选了直行追尾危险工况,通过修正的DREAM(driving reliability and error analysis method)方法进行了诱导因素分析.对直行追尾危险场景依据车辆行驶特点进行了场景细分,分析了不同场景细分类型下诱导因素逻辑图.结果表明,在直行追尾场景中驾驶员的"力度不足"和"距离过短"为占比最高的紧急事件(危险特征),并分析了追尾场景中4个细分类型对应的紧急事件特点.研究发现,中国驾驶员的驾驶习惯与欧美有较大差别,直行追尾危险场景中最主要的深层诱导因素为驾驶员习惯性期待他车特定驾驶行为等不良驾驶习惯,而不是在驾驶过程中与驾驶操纵无关的第二行为.     

防御性驾驶培训对改进道路交通秩序的影响研究

我国城市交通事故数量不断增加,城市道路拥堵状况越发严重。人们逐渐意识到有序的道路交通秩序不但能够降低道路交通事故的数量,也能减轻交通事故所带来的各种损失。防御性驾驶培训能够有效提高驾驶员对危险的识别能力和反应能力,从而有效地降低道路交通事故率。本文通过对防御性驾驶驾驶理念进行分析,结合我国的实际状况,深入研究了开展防御性驾驶培训对于改进道路交通秩序,缓解城市交通问题所能起到的积极作用。     

如何预防驾驶员疲劳驾驶及其危害

驾驶员疲劳驾驶是造成交通事故的重要因素。本文分析了产生疲劳驾驶的主要原因,表现形式以危害后果并提出了有效预防疲劳驾驶的相关措施。     

浅谈如何提高汽车驾驶员预防事故的能力

随着道路车辆的增多,道路交通事故的数量也逐年增多,如何有效地减少道路交通事故,汽车驾驶员是决定因素。基于汽车驾驶的特殊性,汽车驾驶员不但要掌握基本的驾驶技能,同时还要具备较强的预防事故的能力,能够通过准确的判断和精心的准备,避免交通事故的发生,从而减少因交通事故带来的人员伤亡和财产损失。因此,我们应立足汽车驾驶实际,探讨如何提高汽车驾驶员预防事故的能力,提高汽车驾驶员的技能和预防事故的能力。     

论自动驾驶汽车交通事故致人损害的民事责任

自动驾驶系统虽然在现阶段尚不具有民事主体资格,但其特殊性决定了自动驾驶汽车交通事故致人损害的民事责任不完全等同于传统机动车交通事故侵权责任。根据自动驾驶系统是否存在缺陷,此种责任可分别成立机动车交通事故侵权责任和产品责任。就前者而言,自动化程度的不同决定了责任主体也有所不同,其或者是人类驾驶员,或者是人类驾驶员与生产者,或者是所涉各方当事人。就后者而言,其责任主体不仅包括自动驾驶汽车的生产者和销售者,还包括编程者、设计者等人员。由于自动驾驶系统的智能性,上述责任在责任构成和免责事由等方面也具有一定的特殊性。     

自动驾驶技术研究现状及发展趋势

自动驾驶能够有效避免因驾驶技能、心理变化、疲劳程度等人为因素而导致的交通事故,能够有助于合理管控道路交通流量以改善道路的通行能力,还能够提供舒适友好的驾乘体验,具有广阔的应用前景以及潜在的社会效益。对自动驾驶技术的发展历程进行概述,从环境感知、高精度定位、场景认知、协同决策、控制与执行等方面对自动驾驶技术的中外最新研究成果进行了概要论述,并对自动驾驶技术研究的共性问题以及发展趋势进行了探讨与展望。     

不良驾驶行为分析

随着经济发展,城市交通拥挤问题成为交通四大问题之首。面对越修越宽,越修越多的道路,但是交通拥堵问题并没有得到有效的缓解,究其原因,不只是交通流量的增加,还有运行秩序的混乱也导致道路使用效率降低。而现阶段造成运行秩序混乱的主要原因就是驾驶员的不良驾驶行为。本文通过对驾驶行为的分析,总结不良驾驶行为的多发原因,和目前不良驾驶行为的主要类型,针对性的提出管制的措施意见。     

市政道路工程交叉口设计探析

道路交通事故统计数据表明,人的因素在诱发道路交通事故的诸因素中占据着主导的地位,而人的因素其实就表现为交通参与者的交通行为。如在交叉口就体现为驾驶者的驾驶行为及弱势群体的过街交通行为,它是交叉口道路交通事故成因中车辆员的首要因素。基于此,本文主要探讨市政道路工程交叉口的设计。     

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。     

车内环境的污染及防治

随着汽车的普及,由车内污染引起的纠纷也日益增多。很多司机因长期驾车出现了被健康专家称为＂驾车综合症＂的不良症状。统计表明,由驾车综合症所引发的交通事故远比酒后驾驶引发的事故率要高得多,被称为车内的＂隐形杀手＂。车内污染是指汽车内室挥发性污染物的含量超出正常指标。车内的挥发性有机物一般是指甲醛、苯等高浓度挥发有机污染物。目前,经常发生由于苯含量超标而引发的人命事件。     

基于K-means++的驾驶人致因因素倾向性分析

交通事故致因因素导致交通事故的发生,而交通事故致因因素的产生与驾驶人的特征相关。基于K-means++对事故伤亡人数、年龄、驾驶经验、事故责任、驾驶人的不安全行为值、车辆的不安全状态值进行聚类分析,探讨具备不同特征的驾驶人群体产生不同类别的交通事故致因因素的倾向性。结果表明,当聚类簇数为3时,轮廓系数为0.52,模型将驾驶人分为3个群体。其中：驾驶经验及年龄较低,事故责任较高的驾驶人群体存在较高的不安全行为值;驾驶经验及年龄较高,事故责任较高的驾驶人群体存在较高的车辆的不安全状态值及较高的伤亡人数;事故责任较低的驾驶人群体的不安全行为值与车辆的不安全状态值均较低。     

对汽车驾驶安全操作技术的探讨

随着我国经济的飞速发展,汽车越来越普遍,并且汽车的数量也在逐年增长,然而,我国每年都有成千上万起交通事故,因而,对汽车安全驾驶操作技术进行深入探讨意义重大。因为,安全操作技术是安全驾驶技术的核心内容,在很大程度上决定着我国交通事故发生的频率。本文主要是对我国汽车驾驶安全操作技术的现状进行探讨分析,并提出相应的解决策略。     

汽车视觉盲区预测及解决方案

汽车视觉盲区是交通事故发生的主要原因之一。分析了汽车视觉盲区的形成原因,提出了一些解决方案,可以有效地避免交通事故的发生,对安全驾驶汽车具有重要意义。     

基于实车眼动实验的驾驶员注视行为研究

从驾驶员注视点变化的角度,应用SMI眼动仪,开展城市道路实车实验,采集驾驶员注意力特性,剖析在城市道路实车测试过程中驾驶员的注视行为,提出了基于马尔可夫过程的驾驶员视点转移模型,根据模型预测出驾驶员稳态下的注意力状态向量,并对驾驶行为进行预判。实车实验发现,驾驶员的视觉注意力在任一子域中停留时长服从对数正态分布,而视觉注意力离开某一子域的时长服从指数分布。机动车行驶过程中驾驶员主要注视正前方,其注视频率占49%,驾驶员关注右前方区域频次是左前方的1.6倍,对于正后视镜的关注多于左右后视镜。通过实车实验和视觉建模分析,能够更好的发现驾驶行为规律和不良的驾驶习惯,为驾驶环境和交通设施改善,保障交通安全提供支撑。     

基于实车眼动实验的驾驶员注视行为建模分析

从驾驶员注视点变化的角度,应用SMI眼动仪,开展城市道路实车实验。采集驾驶员注意力特性,剖析在城市道路实车测试过程中驾驶员的注视行为,提出了基于马尔可夫过程的驾驶员视点转移模型。根据模型预测出驾驶员稳态下的注意力状态向量;并对驾驶行为进行预判。实车实验发现,驾驶员的视觉注意力在任一子域中停留时长服从对数正态分布;而视觉注意力离开某一子域的时长服从指数分布。机动车行驶过程中驾驶员主要注视正前方,其注视频率占49%,驾驶员关注右前方区域频次是左前方的1.6倍,对于正后视镜的关注多于左右后视镜。通过实车实验和视觉建模分析,能够更好地发现驾驶行为规律和不良的驾驶习惯,为驾驶环境和交通设施改善,保障交通安全提供支撑。     

山区公路小半径曲线事故黑点案例分析

根据实际事故黑点的行车实验，表明在事故黑点处，汽车的侧向加速度增大，驾驶员心率比一般路段增加了20％以上，加大了驾驶员心理生理负担程度．同时通过道路透视效果分析发现，小半径曲线线形视觉效果不良，是导致驾驶负荷过大和发生交通事故的主要原因，并基于事故成因提出了道路交通改善措施．