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。     

常见驾驶行为下驾驶人注意力分配特征

为了获得驾驶人在常见驾驶行为下的注意力分配特征,借助驾驶模拟器采集特定交通流下的驾驶人眼动数据,利用注视时间和视觉信息搜索范围表征驾驶人注意力分配;分析不同驾驶行为下的驾驶人注意力分配特征,并探究来自不同方向的交通流对驾驶人注意力分配的影响。结果表明:驾驶人对前方正中心总是给予足够多的关注;自由流条件下,车辆转弯或换道时,驾驶人对正中心的关注下降,对转向一侧的关注增加,并且搜索范围由远处向近处转移;车辆沿曲率缓和的道路行驶时,交通流出现对驾驶人注意力分配的影响较小,而在转弯或换道时,交通流出现会对驾驶人注意力分配产生较大影响。     

高密度立交出入口区段车流量对驾驶人精神负荷影响

要为明确高密度互通立交行驶环境下,主线车流量对出入口区段驾驶人精神负荷间的影响,在重庆市内环快速路高密度互通立交群进行自然驾驶实车试验,使用Physiolab生理检测仪连续采集驾驶人在行驶过程中的心电数据,用于统计各驾驶人的心率指标变化情况。本次试验基于主成分分析法选择心率变异率指标RMSSD(root mean square of successive differences)、LFnorm(low frequency norm)、HFnorm(high frequency norm)、LF(low frequency)/HF (high frequency)以及心率突变率指标HRMR(heat ratemutation rate)作为驾驶人精神负荷的评价指标,记为主成分F₁和主成分F₂,并建立评价模型。结果表明：驾驶人在小净距立交出入口区段行驶时,立交主线车流量的大小会影响驾驶人的精神负荷;当驾驶人驶入立交主线时,三次模型对入口段车流量与主成分F₂的拟合效果最好,呈开口向上的三次曲线,曲线谷值点出现在2级流量水平处,...     

老年驾驶人的应激操作反应特性分析

随着年龄的增长,老年驾驶人的感知认知能力、判断决策能力及操作反应能力均出现衰退,进而导致其交通风险感知和应激反应能力发生变化。为了研究风险情景下老年驾驶人的应激操作反应特性,设计并搭建了行人与机动车、非机动车与机动车、机动车与机动车冲突的道路交叉口风险虚拟试验场景;分别招募了15名中青年与老年驾驶人进行了驾驶模拟试验,采集驾驶过程中驾驶人的操作行为及车辆运行数据,选取相关的指标对试验进行分析。结果表明,老年驾驶人在各风险情境下的反应时间与制动踏板行程总体上比中青年驾驶人长;而在高风险驾驶场景下,老年驾驶人的纵向加速度的波动幅度比中青年驾驶人大,其中有10名老年驾驶人发生了碰撞事故,占所有受试者的比例为33.3%。研究结果为交通安全政策制定者的措施制定提供一些提高老年驾驶人驾驶安全性的理论依据。     

高速公路驾驶人超车过程视觉行为特性

基于驾驶模拟器构建高速公路超车行为模拟场景,利用眼动仪采集30位驾驶人的眼动视频数据,通过后处理软件逐帧分析,获得驾驶人超车过程中注视、扫视和眨眼等视觉行为参数。将驾驶人视觉区域划分为左后视镜、右后视镜、原始车道、目标车道和其余区域共5部分,经过统计分析,获得驾驶人视觉区域驻留概率。研究结果表明:驾驶人超车过程中目标车辆的速度对注视频率、扫视频率、眨眼频率和平均眨眼时间没有显著影响,与平均扫视时间正相关,与平均注视时间负相关;在同一速度水平下,超车目标为大型车时,驾驶人的平均注视时间、平均扫视时间较长,注视频率、扫视频率较低。超车过程中驾驶人在原始车道和目标车道的驻留时间概率超过70%,在左后视镜和右后视镜驻留时间概率相差不大,均为7%左右,在其他区域驻留时间概率为10%左右。驾驶人主要通过观察目标车道和原始车道获得交通信息,通过左后视镜和右后视镜获得交通信息的概率(约为14%)高于其余区域。     

基于双车驾驶模拟的城市快速路驾驶人换道交互行为特征

为研究换道情境下换道车辆与目标车道后方车辆驾驶人间的交互行为,设计了城市快速路换道场景,搭建出双车驾驶模拟实验平台,招募40名驾驶人,开展了8种换道场景下的双车实验并进行驾驶风格问卷调查.基于换道阶段实验数据,分析对比了单、双车实验中两车驾驶人的交互行为特征和差异.利用多元Logistic回归模型,分析不同因素对换道交互决策的影响.结果表明：单、双车实验中,换道车辆和目标车道后方车辆的行为特征具有明显差异,从而验证了开展双车实验的必要性;不同的道路限速、换道方向、驾驶风格等因素下,两车驾驶人关键行为变量呈现差异性;道路限速、车辆初始速度、两车纵向位置差、横/纵速度差、纵向速度乘积等均对两车换道交互决策产生显著影响.     

个性化驾驶人驾驶行为操纵模式建模方法

根据个体驾驶人完成一个具体驾驶行为的驾驶操纵动作具有一定内聚性、时序性和个性化的机理,构建了基于有向图的驾驶人驾驶行为操纵模式的建模方法。根据获取的个体驾驶人在不同驾驶行为下的驾驶操作动作数据,并利用MATLAB仿真软件设计驾驶人驾驶行为操纵模式建模与仿真系统,对启动和超车2种典型驾驶行为下的驾驶操作动作数据进行测试。测试结果表明：基于有向图的建模方法可以实现驾驶人个性化驾驶行为的有序驾驶操纵动作建模。研究为驾驶安全辅助系统驾驶人驾驶行为的驾驶操纵底层上预防和干预危险驾驶行为提供支撑。     

机动车驾驶人侵犯驾驶行为的调查研究

侵犯驾驶行为是近年来逐渐引起重视的驾驶人不良驾驶行为之一。本研究采用问卷调查的方法。对浙江省三个城市的驾驶人进行随机抽样调查，得出侵犯驾驶行为可以分为漠视他人、空间侵占、保持前进、赢得优先、人际侵犯等具体类型，并从人口统计学的角度比较分析了不同类型驾驶人在不同侵犯驾驶行为类型上的差异，为制定驾驶人驾驶行为矫正和安全教育策略提供理论参考。     

驾驶人智能手机使用行为与风险感知分析

为了分析驾驶人在驾驶时使用手机的特点与风险感知水平之间的关系,基于网络和实地问卷开展了以450名驾驶人为有效样本的调查研究。通过二元Logistic回归分析,并结合问卷分析结果主要回答以下3个问题:(1)驾驶人开车时主要使用手机的哪些功能;(2)驾驶人对开车使用手机的风险认知情况;(3)驾驶人是否愿意接受限制驾驶时使用手机的功能(APP)。研究结果表明:驾驶时使用手机使交通事故发生的可能性增加3.421倍;72%的被调查者承认存在开车使用手机的情况,且驾驶人驾驶时使用的手机功能(可选择多个功能)主要为通话(70.6%)、导航(55.8%)、音乐(29.8%)和社交软件(25.6%),且通话功能的使用率基本随年龄/驾龄的增长而升高,导航和音乐功能的使用率基本随年龄/驾龄的增长而降低;95.1%的被调查者认为驾驶时使用手机存在一定风险或风险很高,且开车使用手机发生频次较高的危险类型主要包括过交叉口未注意信号灯(17.4%)、追尾(17.1%)和未注意行人(10.4%);83.3%的被调查者表示很愿意和或许会尝试使用手机的限制功能,但该意愿受驾驶人使用手机频率和风险认知水平的影响,其中认为没必要立即回复短信和电话、驾驶时使用手机频次较少的驾驶人,其风险感知水平较高,且更愿意接受驾驶时限制手机功能以提高驾驶安全性。     

基于方向盘操作的驾驶人疲劳状态实时检测方法

基于实际道路条件下的车辆行驶实验数据,通过分析驾驶人在疲劳状态下的方向盘操作特征,提出了双时间窗指标提取方法,采用该方法提取了最大零速百分比和最大角度标准差两个疲劳判别指标。以此为基础建立了Fisher线性判别算法,同时为减少对非常疲劳状态的误判,加入驾驶人疲劳状态时变判别准则,最终形成了驾驶人疲劳状态实时检测模型。使用实路数据对模型进行验证,结果表明模型对疲劳驾驶的识别率达到82%。     

基于驾驶人行为的公路安全不确定性智能评价

为客观评价公路交通安全,从驾驶人角度出发,通过分析驾驶人行为特征,从生理和心理两方面确立了驾驶行为安全评价因子。针对评价因子的模糊性和随机性,借助不确定性人工智能中的云模型方法,利用单规则云发生器建立定量因子分值云模型,提出了基于生理特征的评价方法;采用虚拟云中的浮动云建立定性因子云模型,提出了基于心理特征的安全评价方法,结合分析结果进行综合评价,从而确定公路安全等级,并选取了4条典型路段进行安全评价。评价结果表明:该评价方法客观地反映了实地路段的公路安全情况,能为公路交通安全设计提供依据。     

基于马尔可夫链的驾驶人视觉转移特征

为了不割裂视觉转移过程的连续性,运用动态聚类方法,对驾驶人注视点的视野平面解析坐标进行聚类,实现驾驶人注视区域划分。在考虑驾驶人注视行为在时间轴上关联性的基础上,分析驾驶人注视行为在各注视区域间转移模式的齐次性,运用马尔可夫链理论,探讨各注视区域间视觉转移概率的求解方法,并对5名不同驾驶经验驾驶人的眼动数据进行统计,求得其一步转移概率矩阵和平稳分布,分析驾驶人视觉转移特征。分析结果表明：驾驶人对任一注视目标都需要多次重复注视才能获取足够的信息,且注视点主要集中在前方车道远处、前方车道近处、右侧车道和左侧车道4个区域。     

基于注视行为特性的驾驶人分心负荷评估

为了评估驾驶人操作手机的各种行为对行车安全的影响,组织19名驾驶人佩戴眼动仪开展室内模拟驾驶试验,分别采集城市快速路自由流和拥挤流2种典型交通状况下驾驶人进行正常驾驶、免提通话、语音短信3种操作时的注视数据。采用层次聚类法结合机械划分的方式,将驾驶人的视野平面划分为6个视觉兴趣区域;利用描述统计和方差分析法建立了衡量注视行为特性的敏感性指标集(注视区域信息熵、注视持续时间、垂直方向注视偏差、瞳孔面积变异系数);最后采用熵权法构建4项指标的权重体系,提出了分心负荷指数的概念,并引入TOPSIS法验证了分心负荷指数对分心程度的评估效果。结果表明:进行免提通话操作时驾驶人多处于认知分心状态,语音短信操作时多处于视觉分心状态;相较于正常驾驶,除了自由流场景中进行免提通话操作时分心负荷差异甚微以外,其余手机操作均对驾驶人注视行为产生显著影响,致使分心负荷指数普遍升高,且在拥挤流场景中,执行语音短信操作时分心负荷激增,驾驶风险远高于免提通话。     

机动车驾驶人行为安全的超车模型与仿真

在总结了当前超车模型的研究现状后,针对在超车过程中驾驶人的驾驶行为是否安全提出了一个可以评价驾驶人行驶安全性的测试方法,并在驾驶模拟器上进行仿真,提出评价的方法指标。     

驾驶人应急制动行为下的车辆纵向响应分析

为了深入研究驾驶人在应急制动行为下车辆的纵向响应问题,建立了车辆应急制动响应动力学模型;通过驾驶人应急制动行为下车辆纵向应急响应实车试验,完成驾驶人制动操作力度与车辆纵向响应等关键数据的采集,对比分析实车试验数据与响应动力学计算数据;研究结果表明:利用制动踏板位移描述驾驶人的应急操作力度更加准确,并且建立的车辆应急制动响应动力学模型数据误差较小,车辆制动应急响应计算模型70%的数据的相对误差在10%以内,最大相对误差为18.71%。     

汽车驾驶人感知-决策-校正行为模式

为了全面地了解汽车驾驶人在驾驶过程中的行为特性,对驾驶人操作行为的信息感知、轨迹决策和操作校正3个阶段的行为反应进行了分析,在不同通道宽度条件下进行了车辆行驶试验,记录驾驶人的眼睛运动、操作行为以及车辆的运行速度变化等数据。结合试验数据,对驾驶人第一次感知障碍物存在的位置、第一次采取制动措施的位置和3个操作阶段用时所占比例进行了对照分析。研究结果表明:随着通行条件逐渐困难,驾驶人用于信息感知的时间比例减少,而用于操作校正的时间比例增加。     

基于VMS信息差异的驾驶人路径选择行为

为了探究可变信息标志(variable message sign, VMS)条件下驾驶人路径选择行为的影响因素,以西安市私家车和出租车驾驶人为调查对象,采用正交试验法设计调查问卷,采用行为(revealed preference,RP)调查和意愿(stated preference,SP)调查结合的方法,获取特定情景下驾驶人的路径选择行为;采用二项Logit模型构建驾驶人路径选择行为决策模型,并分别用Jackknife和Bootstrap抽样技术修正所构建的模型,对比分析上述3种模型的精度。在基于Bootstrap技术的二项Logit模型的基础上,分别讨论不同的VMS发布形式、拥堵原因、拥堵时间和更新频率对驾驶人路径选择行为的影响。研究结果表明:Jackknife技术不能提高Logit模型精度,而Bootstrap技术可以显著地提高Logit模型的精度;文字式和图文混合式的VMS发布形式对驾驶人路径选择行为有显著的正影响,且影响程度相差不大,而图形式的VMS发布形式对驾驶人路径选择行为没有显著的影响;拥堵原因对驾驶人改变路径的影响强度从大到小依次为交通事故、车流量大、道路施工;随着拥堵时间的增加,受过高等教育的驾驶人选择替代路径的概率逐渐增大;驾驶人更愿意接收到更新频率为30、60 s的建议绕行信息。研究结论有助于交通管理部门设计更可接受、易理解的VMS信息,从而为改善交通状况和提供个性化的出行信息服务奠定理论基础。     

忻州古城夜间旅游游客行为特征分析

本研究以夜间旅游为切入点,运用Excel和SPSS软件进行数据处理,分析忻州古城夜间旅游游客行为特征。结果表明：（1）游客主要来源于忻州市本地,年龄主要集中在18～30岁,文化程度主要以本科为主,职业主要为学生,月收入集中在1 000～3 000元;（2）游客旅游动机主要为夜间观光,旅游信息获取途径主要为亲友推荐,停留时间主要集中在1～2 h,出游方式更多选择与家人、朋友一起,旅游产品多偏好于参与型夜间旅游产品。基于以上研究结果,针对性地提出建议,以期为忻州古城夜间旅游的科学发展提供一定的参考。     

营运客车危险驾驶行为与驾驶人特性相关性分析

为明确营运客车危险驾驶行为与驾驶人特性之间的关系,以实际事故案例为依据,初步筛选主要危险驾驶行为及影响因素并设计调查问卷,引入概率统计方法确定调研样本量,进行实际调研。以调研数据为基础,采用有序多分类Probit回归方法,从出现频率与导致事故可能性两个维度对不同危险驾驶行为与影响因素间的相关性进行分析。通过研究确定了9种危险驾驶行为,并对危险驾驶行为进行了重要度排序。对调查结果进行信度效度检验,表明问卷总体具有很高的可信度与有效性。且驾驶人的特性与危险驾驶行为之间存在关联。     

基于人眼特征信息的驾驶人眼视线估计

提出了一种新的基于人眼特征信息的驾驶人眼视线估计的算法,且研究使用普通的摄像头。采用Harris角点检测算法对驾驶人上、下眼睑外轮廓进行角点检测,拟合人眼轮廓曲线;再对人眼区域图像进行色彩空间转换提取灰阶值分量,图像亚像素下进行Hough边缘检测,设定相应的虹膜边缘曲率阈值,准确识别人眼虹膜边缘信息。算法结合虹膜和人眼轮廓信息对驾驶人眼视线进行估计。将提出的算法应用到实车试验中,采用facelab5眼动仪对驾驶人视线估计角度结果进行验证。试验结果表明,所采用的人眼视线角度估计算法在实际的驾驶环境中准确率较高。