驾驶情绪对交通安全的影响及其识别与调节策略综述

不良情绪可能会导致驾驶人注意力分散、反应迟缓和决策失误,增加交通安全隐患。为降低由负面驾驶情绪造成的交通安全影响,系统梳理和分析了情绪对驾驶行为的影响与诱发机制、驾驶情绪识别方法相关的理论基础,并聚焦驾驶情绪调节策略,探讨各方向的研究热点和未来发展趋势。结果表明:现有研究大多是分析某个特定离散情绪对驾驶行为的影响,复合情绪对驾驶行为影响的研究较少;性格特征、天气影响及多种因素协同作用对驾驶情绪的诱发机制尚未完全阐明;驾驶情绪的识别主要基于面部表情、语音文本、驾驶行为和生理信号,由于单一特征的情绪识别结果鲁棒性较差、精度较低,当前的研究趋势逐渐向多模态特征耦合识别方向倾斜,其中,特征层融合策略由于能够更高效地处理多源异构信号,应用最为广泛;驾驶人可通过视觉、听觉、触觉和嗅觉调节情绪状态,触觉和嗅觉调节方法能减少驾驶人的注意力分散,调节作用效果明显,可应用于智能座舱的驾驶辅助系统。未来需研究复合情绪对驾驶行为的影响机制,重视驾驶风格等多因素协同作用对驾驶情绪的诱发机制,特别关注性格及智能车载设备的影响;根据驾驶人行为数据、交通状况和道路信息建立精准的驾驶风险预测模型;深入考虑多源信息融合的人机共驾情绪识别,实现实时监测;研发情感交互的智能汽车座舱,依据驾驶人的驾驶偏好、习惯和行为模式个性化调节驾驶负面情绪。

基于ITS技术的汽车驾驶安全辅助系统

基于ITS技术的汽车驾驶安全辅助系统是提高道路交通安全的有效手段,本文介绍了清华大学汽车安全与节能国家重点实验室在此领域的研究与开发工作。在研究行驶环境感知和信息融合、驾驶员特性和安全距离模型、车辆运动控制及系统集成等关键技术的基础上,研制了汽车驾驶安全辅助系统试验平台和试验样车,实现了行车前撞预警、安全车距保持、智能车道保持等功能,并完成了相关试验分析与评价,为进一步开展基于ITS的汽车主动安全辅助技术的研究以及汽车驾驶辅助系统的产业化奠定了基础。

汽车安全辅助驾驶系统中雷达信号的处理

在汽车安全辅助驾驶系统中,针对复杂的交通环境,采用前方目标车辆的识别方法确定出对自车行驶构成威胁的目标车辆;在此基础上采用扩展的Kalman四阶模型对含有随机噪声的雷达检测信号进行滤波处理,通过仿真和现场实验,验证了该方法的有效性。

汽车安全辅助驾驶支持系统信息感知技术综述

随着我国汽车保有量的激增,汽车驾驶安全日渐重要。围绕人-车-路系统中的人和路开发车载汽车安全驾驶支持系统受到广泛的关注。在智能运输系统的交通安全研究中,与汽车安全辅助驾驶系统相关的信息感知技术研究主要有:车辆状况检测、交通环境的检测、非常规条件下驾驶员视觉增强和对驾驶员的检测等。文中将对上述汽车安全辅助驾驶支持技术国内、外最新研究现状进行综述,并展望该领域研究动向。

汽车安全驾驶辅助系统的研究综述

汽车安全驾驶辅助系统市场产品种类繁多,可简略分为车辆状态监测系统、驾驶员状态监测系统、视野改善系统、倒车/泊车辅助系统、避险辅助系统、导航辅助系统六个模块。综述了各模块系统的研究现状、存在问题以及研究进展,展望了汽车安全驾驶辅助系统的发展趋势。

基于普适计算的汽车驾驶安全辅助系统研究

基于普适计算框架的汽车驾驶安全辅助系统模型集检测、计算和通信功能于一身,可以实现相邻车辆之间的信息共享,对紧急交通状况进行预判,可以有效地保证驾驶的安全性。分析了系统的结构和工作原理,并对其中的视觉增强技术进行了重点研究,提出了视觉增强系统的解决方案,并在仿真系统中得到了应用,取得了较好的效果。

汽车安全辅助驾驶系统研究与实现

随着我国车的使用逐年增加,汽车的安全性能问题备受关注。在智能化科技的不断发展与带动下,驾驶系统运用传感器、处理器、控制器等,特别是正在推广和开发的车道偏离预警和保持、行车安全环境检测、车辆本身安全检测等辅助智能系统,可实现汽车驾驶安全性能大大提升。

德国大众的先进安全辅助驾驶系统

鉴于汽车保有量日益增加的趋势以及对未来汽车安全的需求,德国政府于2006年牵头并联合德国本土的研究机构、汽车制造商、供应商、电子通信公司等29家公司启动了旨在提高汽车安全性的研究开发项目,该项目的目标是开发满足未来交通的汽车安全辅助系统及交通管理系统,这一项目即称为"自适应协同控制的智能交通系统"。德国大众汽车公司于2010年6月展示了具有独创性的先进的安全辅助驾驶试验车。

基于红外热像技术的安全驾驶辅助系统研究

随着嵌入式技术、红外热像技术以及多媒体技术的成熟和发展,并且广泛应用于汽车领域,安全驾驶辅助系统已成为未来发展趋势。目前车载安全驾驶辅助系统只是应用在高端车领域,普通车辆并没有得到普及和应用。针对此种情况,论文提出了一种基于嵌入式软件的安全驾驶辅助系统研制方案,并在ARM-Linux平台上实现了红外视频图像采集和红外图像处理功能。论文从系统的设计原则和设计目标开始,提出了具体的功能要求,并给出了系统的设计方案。

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。

基于得分系数的跟车工况驾驶风格识别研究

采用NGSIM数据库的数据,选用THW和ITTC参数来评价该工况下的碰撞危险等级,提出了可实现快速驾驶风格识别的客观性得分系数SCO的评价方法,以0~1之间的标准数衡量驾驶员在采样时间段内的驾驶激进程度;分析了SCO评价方法决策边界出现误判的情况,基于K-Means聚类算法对SCO的准确性进行了评价.研究结果表明,相比有级分类,SCO评价方法具有更好的容错性和实时性,其结果可达到95.54%的总体准确率或4.46%的边界误判率,将研究所获得的模型参数和评价方法应用于新的数据场景,也可获得94%的总体准确率.基于SCO评价方法可构建实时易用的驾驶风格识别系统,以实现更加符合驾驶要求的个性化协同控制策略.

福特开发汽车智能安全技术

福特开发多项汽车智能安全技术,它包括:行人探测系统,可实施自动刹车;智能照明系统,能够提升夜间行车安全;智能限速系统,通过减少发动机喷油量降低车速;驾驶辅助安全系统,避免碰撞;智能安全帽,防止司机打瞌睡。

基于HOG特征和SVM的前向车辆识别方法

为了解决汽车安全驾驶辅助系统中的前向车辆实时识别问题,提出了一种基于梯度方向直方图特征和支持向量机的前向车辆识别方法。通过分割提取车辆底部阴影特征生成假设区域,采用基于直方图分析的方法实现车辆底部阴影的准确分割,综合分析车底阴影的水平边缘特征和垂直边缘特征完成假设区域的生成;使用基于梯度方向直方图特征和支持向量机得到的车辆分类器对获得的车辆假设区域进行验证,剔除了假设区域中的非车辆区域。利用采集的道路视频对提出的方法进行了车辆识别实验,结果表明,该方法能够在不同光照条件下自适应地进行实时车辆识别,其中在正常光照下的识别率为96.52%,误识别率为3.59%。

富士重工公司的直接喷射涡轮增压汽油机

富士重工公司为新型Subaru Legacy车开发出新一代水平对置发动机系列,包括2.0 L直接喷射涡轮增压FA20型汽油机和2.5 L自然吸气FB25型汽油机等机型。新发动机采用多项新技术,能满足减少排放与降低燃油耗的要求。介绍上述新型汽油机应用的新技术与具体配置。