人机共驾阶段人类驾驶员对驾驶环境保持较高的风险感知水平是保证及时有效、稳定安全接管的核心。本研究通过开展风险感知模拟驾驶试验,获取了驾驶员在典型汽车-动力两轮车碰撞场景下的驾驶行为及脑电响应数据。从驾驶行为层面以制动TTC...人机共驾阶段人类驾驶员对驾驶环境保持较高的风险感知水平是保证及时有效、稳定安全接管的核心。本研究通过开展风险感知模拟驾驶试验,获取了驾驶员在典型汽车-动力两轮车碰撞场景下的驾驶行为及脑电响应数据。从驾驶行为层面以制动TTC(time to collision)和平均加速度为评价指标,利用分位数回归构建了驾驶员风险感知量化模型,通过独立样本检验发现驾驶经验、碰撞场景类型对驾驶员风险感知存在显著影响。在脑电响应层面,通过双独立样本检验及FDR校正发现Alpha频段与驾驶员风险感知显著相关。此外,提出了驾驶员风险感知神经机理,包括视觉感知与认知加工两个阶段。研究结果有助于提升人机共驾汽车的安全性。展开更多
文摘在交通荷载观测及统计分析的基础上,获得交通状况的代表性数据,对记录的车型、车重、车距和车速进行统计,在此基础上进行随机车流模拟,编制随机车流模拟程序RTF(Random Traffic Flow),程序中首次全面引入车型、车重、车距和车速4个参数;建立可以考虑任意车辆数目、不同车道以及车辆相向行驶功能的随机车流下的风-汽车-桥梁系统空间耦合振动分析框架,编制相应的分析模块RTFWVB(Wind-Vehicle-Bridge system analysis)。以杭州湾跨海大桥为工程实例,详细研究密集、稀疏运营状态,车流单向、相向行驶以及侧风与车辆移动荷载对桥梁关键部位动力响应的影响。分析表明:密集运营状态下桥梁动力响应明显大于一般运营状态下的相应值;车流方向对桥梁振动影响不大;密集运营状态下车辆移动荷载主要决定桥梁动力响应的均值,而侧风主要影响桥梁动力响应的脉动部分,风速越大波动越显著。
文摘人机共驾阶段人类驾驶员对驾驶环境保持较高的风险感知水平是保证及时有效、稳定安全接管的核心。本研究通过开展风险感知模拟驾驶试验,获取了驾驶员在典型汽车-动力两轮车碰撞场景下的驾驶行为及脑电响应数据。从驾驶行为层面以制动TTC(time to collision)和平均加速度为评价指标,利用分位数回归构建了驾驶员风险感知量化模型,通过独立样本检验发现驾驶经验、碰撞场景类型对驾驶员风险感知存在显著影响。在脑电响应层面,通过双独立样本检验及FDR校正发现Alpha频段与驾驶员风险感知显著相关。此外,提出了驾驶员风险感知神经机理,包括视觉感知与认知加工两个阶段。研究结果有助于提升人机共驾汽车的安全性。