驾驶人跟车风险接受水平对其接管绩效的影响

自动驾驶接管是一种安全性要求很高的手动驾驶操作,可能会受到驾驶人手动驾驶安全习惯的影响。本文基于驾驶模拟器分别设计了手动驾驶跟车和自动驾驶接管实验,研究了驾驶人的手动跟车风险接受水平对其接管绩效的影响,同时考虑了接管时间预算和视觉非驾驶任务的影响。结果表明:在日常驾驶中具有低跟车风险接受水平的驾驶人接管反应时间更短,并且在监控自动驾驶条件下,接管后表现出更低的纵向碰撞风险。此外,当驾驶人处于视觉分心状态时,5 s的接管时间预算会导致驾驶人接管后出现较差的横纵向稳定性和极高的纵向碰撞风险。本研究的结果可为个性化自动驾驶系统的设计提供理论依据。

基于随机森林的雨天车辆跟驰风险行为研究

为降低雨天车辆跟驰行为风险,建立了一种基于随机森林的雨天车辆跟驰风险水平判定模型。通过引入降雨条件和安全距离,同时解决跟驰风险不易被量化分析及准确判定的问题,对传统驾驶风险判别模型进行修正,从而提取降雨条件下车辆运行跟驰风险特征,判定当前状态下的车辆跟驰风险。利用UC-winRoad驾驶模拟器仿真实验输出的降雨条件(包括降雨等级、路面水膜厚度、路面附着系数)和车辆运行数据(包括纵向车速、加速度、安全距离)进行验证,构建了引入风险熵的风险水平判定模型;通过随机森林算法对模型进行训练,并对风险特征进行提取,输出风险水平的判定结果。结果表明,该模型获取的风险水平误差小于1级,相比人工神经网络和支持向量机,平均相对误差分别降低了10.36%和4.54%。所提出模型可作为实用工具判定雨天车辆跟驰风险水平。