考虑工作记忆容量和时间压力影响的驾驶绩效分析

随着风险驾驶机理研究的不断完善,外部情境因素和驾驶人内部认知差异逐渐成为当前研究的热点和难点。本文为研究时间压力、工作记忆容量与驾驶绩效之间的关系,采用时间约束和动机等主客观相结合的方法实现时间压力的施加,采用复杂跨度范式测量驾驶人工作记忆容量。基于驾驶模拟器系统构建相关驾驶场景,开展心理学与模拟驾驶行为试验,采集驾驶人心理、操作和车辆运行数据,分别就时间压力、工作记忆容量及其组合对驾驶绩效的影响进行分析。结果表明:时间压力对超速比例、碰撞概率、制动反应时间、左转选择间隙皆有显著的影响效应,且时间压力越高,超速比例越大、碰撞概率越高、制动反应时间越快、左转选择间隙越小的频次越多;工作记忆容量仅对制动反应时间有影响,工作记忆容量越高,制动反应时间越快;时间压力与工作记忆容量对制动反应时间无交互影响,但随着时间压力的增大,高工作记忆容量人群与低工作记忆容量人群在制动反应时间上的差异逐渐变小。这些发现为研究时间压力下的驾驶绩效提供了驾驶人认知方面的新见解。

听觉-言语认知负荷下工作记忆容量对换道决策的影响

为研究工作记忆容量、认知负荷与新手驾驶人换道决策之间的关系,基于驾驶模拟器对54名新手驾驶人开展了城市道路场景下的换道试验,采集车辆运行状态数据与驾驶人操作数据,分别就工作记忆容量、认知负荷、高认知负荷下不同工作记忆容量驾驶人群体对换道过程的决策阶段进行了影响分析。结果表明:工作记忆容量越高,横向距离偏移标准差越小,驾驶人横向控制能力越好,换道决策时间越短;认知负荷越高,纵向速度越大但保持在限速范围内,同时横向距离偏移标准差与换道决策时间表现出现先降低后在2-back时又升高的趋势。为详细了解这一趋势的原因,在1-back与2-back下进行工作记忆容量对横向控制能力与换道决策时间的影响分析,得出在2-back而不是1-back的影响下,驾驶人处理驾驶主任务和认知次任务已经耗尽了工作记忆容量资源,产生了自适应调整或补偿行为。

考虑车辆历史状态数据的加速车道汇入策略研究

为研究汇入场景中车辆历史状态数据对高速公路加速车道汇入车辆汇入决策行为的影响,本文结合GentleBoost(Gentle adaptive Boosting)集成学习算法框架,提出考虑历史时间窗口的加速车道汇入决策模型。首先,使用高精度摄像头和毫米波雷达组成路侧数据采集平台,采集国内典型高速公路加速车道车辆汇入行为数据。其次,搭建汇入决策模型,基于汇入场景车辆当前时刻状态信息和历史状态信息,考虑剩余加速车道长度的影响,建立GentleBoost汇入决策模型。最后,通过SUMO(Simulation of Urban Mobility)仿真平台和MATLAB算法控制平台搭建智能网联高速公路加速车道汇入仿真测试环境,测试不同主线交通流密度下的汇入决策效果。研究结果表明,随着车辆历史状态数据时间窗口的增大,汇入决策模型的准确率先增大后趋于稳定。在考虑汇入场景车辆历史状态信息的时间窗口为1.7 s时,GentleBoost模型得到了最大的汇入决策识别准确率,其中识别“汇入”事件的准确率为98.9%,识别“不汇入”事件的准确率为97.4%。微观仿真结果表明,相比SUMO中的LC2013换道模型,考虑车辆历史状态信息的GentleBoost汇入决策模型获得了更高的汇入成功率和更大的通过平均速度。

不同情境下乘员对车辆运动参数的晕车敏感性研究

晕车是一种常见的由车辆运动引起的病症,严重影响乘车体验。由于现有车辆控制方法很难做到完全避免晕车,且晕车等级随暴露时间而增加,并受不同情景的影响,故乘员晕车状态变化对应的车辆运动参数阈值(晕车阈值)需要进一步研究。本文聚焦于探究不同情景下晕车阈值的变化规律,即晕车敏感性。首先,设计4类情境下(不同晕车易感性和有无非驾驶任务)的实车乘坐;其次,分析4类情境下晕车等级的变化规律;然后,分别以4种运动工况下的加速度和加加速度作为分析对象,利用单因素方差和统计方法,将相同情景和不同晕车等级下的晕车阈值变化规律(横向敏感性)进行横向对比,将不同情景和相同晕车等级下的晕车阈值变化规律进行纵向对比(纵向敏感性)。结果表明,晕车等级随暴露时间而增加,并且4类情境下的晕车等级存在差异,高晕车易感性被试具有横向敏感性,低晕车易感性被试不具有横向晕车易感性;纵向敏感性一般只在中度晕车等级下成立。研究结论丰富了晕车等级与晕车阈值的关系,可为传统驾驶和自动驾驶减少晕车的控制策略提供参考依据。

不同通道宽度条件下汽车驾驶员注视点分布规律

为分析驾驶员感知-判断-操作行为模式,对驾驶员在通过不同通道宽度障碍物时的动态视觉进行研究。用眼动仪等设备记录了驾驶员在通过设定障碍物间的通道宽度时眼睛注视点的变化和相应的车辆行驶速度,分析了在7.04、.4、3.5、3.0和2.0 m五种通道宽度条件下驾驶员注视点变化的分布规律。试验结果显示,无障碍物时,对应通道宽度为7.0 m,驾驶员注视点在车辆前方较远处和道路的中央区域;通道宽度较充裕时,对应通道宽度为4.4和3.5 m,驾驶员注视点主要在左侧障碍物和道路中央;通道宽度较窄时,对应通道宽度为3.0 m,驾驶员注视点频繁在左右两侧障碍物间移动;随着驾驶任务难度增加,驾驶员的注视点分布区域变近,视线的变化频率提高。

通道宽度对驾驶员动态视觉和操作行为的影响

使用眼动仪及车速记录仪记录了5种试验条件下3名驾驶员在驾驶过程中的眼动行为和车速数据,分析了不同通道宽度条件下的车速变化特征、驾驶员眼动特征和操作行为特征。结果表明:随着通道宽度变窄,驾驶员的注视点变近,对障碍物的注意变得集中,且习惯于以左侧障碍物为参照来调整车辆运行状态;通道宽度变窄使驾驶员信息感知阶段时间所占的比例减小,而操作校正阶段时间所占比例增大,且通过条件越差,对驾驶员的刺激越强烈。

驾驶人换道意图实时识别模型评价及测试

通过分析驾驶人换道行为和车辆运动状态,研究了意图换道和车道保持阶段的差异性,并基于BP神经网络模型和证据理论识别模型,对意图换道进行了实时识别试验。结果表明:两种模型在换道前3s对意图换道样本识别准确率分别为78.26%、45.22%,在换道时刻的识别准确率分别为99.13%、86.96%;随机选择样本对两种识别模型进行验证,意图换道样本的识别准确率分别为86.00%、96.00%,车道保持样本的识别准确率分别为21.05%、78.95%,同时模型识别出正确样本的最长时间均小于0.5s,表明证据理论识别模型具有较高的优越性和实用性。

鼓式制动器瞬态温度场数值模拟计算

依据传热学理论和鼓式制动器的结构特点,分析了鼓式制动器的生热和散热过程,并用有限元法建立了制动鼓瞬态温度场数值模拟计算模型。以EQ1092货车后轮鼓式制动器为研究对象,运用ANSYS软件对其制动鼓在持续制动工况下的温升过程进行了数值模拟计算,得出了制动鼓的温度场的三维分布状况,分析了瞬态温度场的变化情况。经过试验验证,计算结果与实测值误差在20%以内。

道路交通安全评价指标特性分析

目前普遍采用的道路交通安全评价指标都具有一定的局限性,且均从整个国家或区域的角度出发,不适用于中国交通行业内部安全水平评价。文章从可测性、代表性和可比性3个方面对主要道路交通安全评价指标进行分析,讨论了各指标的显著特性以及如何合理使用评价指标;在结合中国道路交通行业特点的基础上,提出了更具代表性的宏观评价指标和更具可测性的道路交通行业安全水平评价指标。

驾驶人潜在危险预知能力评估系统研究

驾驶人潜在危险预知能力(APRP)对道路交通安全有重要影响,国内相关的理论研究及其训练系统相对滞后。首先,研究驾驶人APRP的内在机理与表现特征,建立评估驾驶人APRP的算法模型,其中评估指标为潜在危险的响应时间ti与识别准确度Yi这2个参量。最终,建立了一个基于真实交通场景视频数据库的APRP评估系统。APRP测试结果表明:新手驾驶人(ID)与熟练驾驶人(ED)在与交通事故的发生概率及其严重程度密切相关的ti与Yi这2个指标上存在显著差异。根据测试结果,讨论新手驾驶人与熟练驾驶人APRP存在差异的原因,同时验证APRP评估指标与算法模型的合理性与有效性。APRP评估体系可应用于驾驶人的主动安全意识教育与训练,用以提高驾驶人的安全意识与驾驶能力。

实验法求解汽车鼓式制动器对流换热系数

在传热学理论基础上,结合汽车鼓式制动器的结构和工作原理,建立了鼓式制动器热平衡关系式,分析了影响对流换热系数的主要因素。依据对流换热过程的3个相似准则,进行鼓式制动器恒定制动力持续制动实验,测试不同车轮转速条件下的温升过程,并利用最小二乘法拟合曲线,得到汽车鼓式制动器对流换热系数的求解公式。结果表明:实验法求解鼓式制动器的对流换热系数是可行的,运用量纲分析法和相似理论指导实验,能够有效简化实验程序,减少实验工作量。

道路安全审计及其应用

通过对道路安全审计作用和收益的分析,认为道路安全审计能够有效地阻止道路事故发生和减轻道路事故严重程度,其投资收益比约为1:15～1:20.结合中国道路交通特点,探讨了在中国实施道路安全审计工作的原则、对象、阶段、步骤和审计表.结合具体路段,从交叉口的位置、布局、视距、标志、标线和安全设施等方面;指出了存在的安全隐患并提出了相应的改善措施建议.

噪声方差对卡尔曼滤波结果影响分析

为降低随机选取Kalman滤波器中系统噪声方差和测量噪声方差所带来的估计误差,提出利用遗传算法对Kalman滤波器中系统噪声方差和测量噪声方差进行优化,降低其对初始值的敏感度。以线性二自由度车辆仿真模型算例分析不同方差组合对Kalman滤波器的影响,确定出两个方差值对滤波器效能的影响程度,将影响程度的大小作为遗传算法的适应度函数,在此基础上利用遗传算法对系统噪声方差和测量噪声方差进行了优化,通过优化确定出最佳的方差组合,再将优化后的方差组合输入Kalman滤波器,从而提高Kalman模型的广泛适用性。利用优化后的Kalman滤波器对车辆仿真数据进行滤波处理,对比分析结果表明,优化后的Kalman模型对方差的随机性输入敏感度明显降低,能够准确逼近仿真模型的真实值。

鼓式制动器温升计算研究

在考虑道路条件和车辆运行状况的前提下,研究了汽车鼓式制动器的摩擦生热过程、辐射换热过程和对流换热过程,建立了其温升计算的数学模型。在相似理论和量纲分析理论的指导下,进行鼓式制动器对流换热试验,得出了鼓式制动器对流换热的求解公式。试验验证结果表明,采用所建模型计算得到的温升曲线与试验测得的曲线变化趋势基本相同,最大误差约为20%。

基于观测数据潜在特征与双向长短期记忆网络的车辆轨迹预测

针对传统算法无法满足复杂交通场景下无人驾驶车辆对周围运动车辆轨迹预测需求的问题,提出一种基于观测数据潜在特征与双向长短期记忆(BiLSTM)网络的车辆轨迹预测方法。首先利用一维卷积神经网络(1DCNN)提取由传感器所获取的车辆运行状态观测数据的潜在特征,然后将以序列方式构造的具有时空关系的特征向量作为BiLSTM网络的输入数据,最后利用车辆运行数据对所构建的1DCNN-BiLSTM模型进行训练,形成期望的输入输出映射关系,从而预测车辆的行驶轨迹。试验结果表明,1DCNN-BiLSTM相比传统方法能更加准确有效地处理序列数据,对车辆运行轨迹预测的效果也具有较高的鲁棒性。

基于神经工效学的智能车辆横向控制模型研究

现有的驾驶人模型,在揭示驾驶人的驾驶机理上,或单独从驾驶人认知角度出发,或单独从控制角度出发,缺乏一个将驾驶人的认知过程和控制原理有机地结合起来的系统模型。鉴于此,本文中在神经工效学认知体系架构的基础上融合了模型预测控制算法(MPC)以及手臂肌肉模型,建立了一种基于神经工效学的车辆横向控制模型。模型采用了CarSim/Simulink联合仿真和基于dSPACE/驾驶模拟器硬件在环的方法进行验证。结果表明:基于神经工效学的车辆横向控制模型的轨迹跟踪精度优于MPC算法。同时,在控制转向盘转角、横摆角和横向加速度波动幅度等方面也较MPC算法有一定的提升。

汽车轮胎理论模型的分析

对汽车轮胎理论模型发展中具有代表性的Ｆｉａｌａ、改进Ｆｉａｌａ、Ｓａｋａｉ、Ｇ．Ｇｉｍ等４种轮胎理论模型进行了介绍，并结合道路试验的实验数据对上述理论模型进行了综合分析。

基于认知-控制框架的侧风工况下驾驶员横向控制模型研究

本文中基于神经工效学认知理论融入驾驶员预瞄模型,建立了以认知-控制为框架的驾驶员横向控制模型。模型采用Simulink和TruckSim软件联合仿真的形式验证。采用粒子群优化算法对控制框架中的比例-微分(PD)控制器模块参数进行优化标定。结果表明,在侧风工况下,基于认知-控制为框架所建立的驾驶员横向控制模型有效(RMSE=0.09),且精度更高,适应度更广。另外,从认知-控制角度改变预览时间tp、增益比例kp和微分参数kd,可表征不同驾驶风格的驾驶员行为。本研究为提高侧风工况下的高级辅助驾驶系统和自动驾驶汽车的安全性和舒适性提供参考思路。

私人汽车购买意向预测的人工神经网络模型

用主成分分析法对私人汽车购买意向影响因素进行了分析 ,确定了其影响指标 ,并建立了私人汽车购买意向的多输入、单输出的人工神经网络预测模型。

汽车非对称正面碰撞过程模拟

通过对汽车非对称正面碰撞过程的分析，建立数学模型，实现了对整车非对称正面碰撞过程的计算机模拟，并进行了实例计算。