基于独立成分分析降噪与集成分类器的疲劳脑电研究

疲劳驾驶是引起众多交通事故的重要因素之一,脑电作为一种直接反映大脑组织电活动的信号日趋成为评估驾驶疲劳检测与预警的研究焦点。本文提出了一种基于AdaBoost的组合型实验方法用于分析脑电检测疲劳驾驶。试验过程中针对不同受试者采用独立成分分析(Independent Component Correlation Algorithm, ICA)处理分析,继而进行样本熵、信息熵、模糊熵和AR系数的特征提取;最后运用AdaBoost将最小二乘向量机基于三种核分类器集成为一个强分类器。试验结果显示,采用AdaBoost分类器分类效果优于单个核分类器,对疲劳驾驶平均识别率达到93%,五折交叉验证准确率为91.04%,在一定程度上推动了基于脑电信号的安全驾驶辅助监控系统的研究。     

汽车驾驶员注意力分配定量研究

驾驶员的注意力分配对行车安全至关重要。目前基于驾驶员注意力分配的研究大多是基于定性的,本文从定性和定量两个角度,结合实际道路场景,借助眼动仪进行实车试验,记录并统计驾驶员在不同道路环境及驾驶环境(直行路段、掉头路段、人行横道(非路口)路段、超车、起步、靠边停车)下眼动数据,分析其注视点、注视时间及注视区域的特性,并得出在不同道路环境及驾驶环境下注意力的分配模式,揭示驾驶员在驾驶过程中的注意力分配特点。本文研究结果对驾驶员安全驾驶、车辆辅助系统、无人驾驶系统及驾驶员驾驶培训考核标准的改进有着十分重要的意义。     

行人突然侵入道路时驾驶人的生理负荷特性研究

针对行人突然侵入道路时的驾驶人生理负荷问题,通过在驾驶模拟器上进行虚拟场景的仿真驾驶试验,获取了22名被试驾驶人的心率表征参数。采用心率增长率和心率变异性LF值对驾驶人的心理负荷特性进行研究,结果表明:自车行驶速度一定时,行人侵入距离减小时驾驶人的心理负荷逐渐增加。相比于正常心率,35.8 m、27.5 m和19.2 m侵入距离情况下的被试平均心率增长率分别达到了18.83%、24.83%和29.6%。侵入距离一定时,车速增加时被试的负荷也呈现明显的增加趋势,30 km/h、40 km/h和60 km/h情况下平均LF值分别为776.38 ms2、744.47 ms2、704.57ms2。差异性检验结果表明,行人侵入距离对驾驶人生理负荷的影响程度要高于自车行驶速度。     

基于优化模型车辆路径跟踪控制研究

路径跟踪是实现自动驾驶的基础,而根据模型的几何关系实现路径跟踪是一种非常实用的方法.传统的几何控制模型简单可靠、易于改进,但向前预瞄的局限使得此模型在大曲率、高速等极限工况下的跟踪效果较差.为了使几何控制模型的鲁棒性更好、控制精度更高,本文同样基于几何关系控制的原理提出一种优化模型,取消了固定预瞄的计算方式,采用自适应...     

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。     

基于情感强度的自动驾驶车辆决策机制探究

随着自动驾驶技术的逐渐成熟,传统人工驾驶车辆和自动驾驶车辆之间的混行将成为常态。为使车辆安全高效行驶,自动驾驶车辆的决策机制须与人类决策一致。危险工况下的驾驶决策复杂,紧张恐惧等情感也是驾驶决策不可忽视的因素。以一典型危险场景为例,利用虚拟驾驶实验还原场景,对场景内驾驶决策的影响因素进行分析,建立了包括情感强度等输入指标的改进PSO-LSSVM驾驶决策模型,探究情感强度对驾驶决策的影响。结果表明,在决策模型中加入情感强度指标可提高预测准确率。     

基于决策树和BN的自动驾驶车辆行为决策方法

交通环境中存在着众多影响自动驾驶车辆行为决策安全的不确定性因素, 准确并及时地处理不确定性因素对自动驾驶车辆安全至关重要。因此, 建立了以人工驾驶行为分类为基础的贝叶斯网络(Bayesian network, BN)行为决策模型。利用决策树分类算法对人工驾驶行为进行分类, 利用BN建模驾驶环境并生成最优驾驶动作, 此方法既可以及时地分析人类驾驶员行为类别, 又能够充分考虑驾驶场景中的不确定性因素。利用仿真工具PreScan设计仿真实验, 仿真结果表明行为决策模型能够给出安全、合理的自动驾驶车辆行为。     

考虑成本效率的碳减排政策工具最优选择

采用管制最优规划模型,同时考虑减排成本、监督成本和惩罚成本,在分别实施命令-控制型的碳排放标准和市场激励型的碳排放权交易许可两种政策工具条件下,对监管者最优成本效率的监管决策进行分析,并对这两种碳排放政策工具的成本效率进行对比研究。研究表明:在严格依照碳排放总量控制目标前提下,监管者可以通过调控碳排放标准和监督概率变动所产生的边际成本使社会经济成本实现最优成本效率;而实施碳排放权交易许可在监督成本较低并满足特定条件情况下,可以使社会经济成本实现最优成本效率;通过比较分析,在不完全信息条件下碳排放权交易许可较碳排放标准更具成本效率。最后,结合结论对我国目前在碳排放监管中的政策工具选择与实施问题提出相关的政策建议,为我国碳减排政策工具的设计、实施和选择提供参考。     

从比特到原子：开源硬件知识产权保护问题研究

开源创新的成功主要体现在开源软件，其产出是一种无形的数字产品（比特）。与开源软件不同，开源硬件作为开放源码领域的一个相对较新的加入者，涉及的是物理产品（原子）。相对于较为成熟的开源软件运动，开源硬件仍然处于起步阶段。除技术原因外，由于开源硬件有软件和硬件两种形式，每种形式在开发周期的各个阶段都涉及不同的知识产权保护问题，为开源硬件许可证的完善和知识产权保护带来了挑战。因此，有必要以此为契机，从现有的知识产权理论角度对开源硬件展开分析，搭建规范性框架，在完善开源硬件许可证的主要条款、明确实用艺术作品客体资格、利用防御性专利出版、应对反向工程，以及构建开源硬件专利间接侵权制度等方面做出完善，以便在不同的知识产权制度中引导这些作品。开源硬件许可证的合理制定与知识产权保护制度的完善，可以推动开源硬件运动的发展。     

非机动车与行人对机动车行驶的干扰研究

文章针对行人与非机动车对机动车辆行驶的干扰进行了分析，以期为城市混合交通提供一种有效的参考。众所周知，随着城市化建设越来越深入，城建工程增多，城市道路逐渐拥堵，这就为城市混合交通敲响了警钟。由于我国城市人口在这些年有所增加，城市面临的行人与非机动车辆增多，那么在混合交通路口就会出现拥堵现象，尤其是行人与非机动车辆会对机动车辆行驶产生干扰，从而对交通顺畅造成阻碍。为了研究行人与非机动车对机动车辆行驶的干扰，该文进行了相关干扰模型的探讨。