基于自然驾驶试验的山区公路纵坡路段驾驶负荷分析

为得到驾驶人在纵坡路段上行车时的驾驶负荷及其影响因素,在山区复杂线形公路上开展了自然驾驶试验,采集了真实驾驶习惯条件下的汽车行驶速度、轨迹、加速度等运行参数和驾驶人心电信号,分析了公路纵面线形参数、汽车加(减)速度与驾驶人心率增长率H_(RI)之间的关系.结果表明,纵坡参数、加速度与H_(RI)三者之间相互影响.坡长与H_(RI)之间存在较弱的正相关性;坡度与H_(RI)之间存在较强的相关性,其中下坡路段的相关性强于上坡路段,并且坡长越长,坡度增加导致H_(RI)的增长越明显;H_(RI)与加(减)速度正相关,坡度越大,H_(RI)对加(减)速度的变化越敏感,且下坡路段减速度与H_(RI)的相关性较上坡路段加速度与H_(RI)的相关性更显著.

汽车转向盘操作与驾驶负荷的相关性

为证实转向盘转速与驾驶负荷之间的相关性,在4条山区复杂双车道公路上开展了长里程的自然驾驶行为实车试验,采集了被试驾驶员的心率信号和转向盘输入数据,以心率增长率HRI为中介,分析了转向盘转速与驾驶负荷之间的关系。试验结果表明:驾驶员超车时的心率显著高于平静状态,超越大型车时的心率增长率明显高于小客车,并且心率在超车行为开始之前就已显著增加;弯道行驶时驾驶员心率会增加,弯道越急、心率增加值越大,在圆曲线范围内,转向盘转角值在达到峰值之后即刻开始回调,即并不是固定在某一个位置;不管是超车工况还是弯道行驶工况,驾驶员的心率增长率与转向盘转速之间都存在很强的正相关性,但超车时驾驶员的心率增长率对转向盘转速更敏感。

不同天气状况下驾驶员驾驶工作负荷分析

为有效提高驾驶员在不良天气条件下的运行安全,针对晴天、中雨、中雨+雾(能见度100 m)和中雨+雾(能见度50 m)4种不同驾驶条件,利用心率变异性(HRV)指标,对驾驶员驾驶工作负荷特性进行研究.通过随机抽取3名驾驶员,在室内进行对于高速公路不同天气场景的仿真实验,对获得的数据进行统计分析发现,驾驶员在不同天气条件下驾驶工作负荷是有差异的,驾驶工作负荷随天气条件的恶劣程度增加,驾驶环境的能见度对驾驶员驾驶工作负荷影响最大.

驾驶员脑力负荷的SVM识别模型

车载信息系统的使用,道路交通控制信息的复杂,增加了驾驶员脑力负荷量.为对驾驶员脑力负荷进行有效识别,为自动辅助驾驶系统以及交通信息的整合优化设计提供依据,以驾驶员脑电信号δ(0.54 Hz),θ(48 Hz),α(813 Hz),β(1330Hz)频谱幅值为输入特征,结合SVM模型构建了驾驶员脑力负荷识别模型.在此基础上,基于驾驶模拟器实验数据,对该模型予以试算.结果表明,模型识别正确率可达93.8%96.5%.该模型对驾驶员脑力负荷识别具有较高准确性,可用于驾驶员脑力负荷识别.

基于驾驶员心率变异性的光学隧道驾驶负荷分析

为研究不同光学隧道对驾驶员工作负荷的影响,招募了6位测试驾驶员开展小客车实车试验,采集真实交通状态下的驾驶员心电信号。以驾驶员心率变异性时域指标:心率值(HR)、心跳间期的标准差(SDNN)和相邻心跳间期之差的均方根值(RMSSD)作为驾驶负荷表征参数,分析不同种类的光学隧道对驾驶员心率变异性的影响规律,探讨驾驶负荷与驾驶员心率变异性的相关性。研究结果表明:在不同种类的光学隧道中,驾驶员HR均值显著大于静息状态,心跳间期(RR)均值显著小于静息状态;在隧道驾驶时驾驶员SDNN显著小于静息状态,非光学隧道时驾驶员SDNN小于光学隧道测量值;在不同光学隧道驾驶员RMSSD有明显差异,其中非光学隧道RMSSD平均降幅为41.57%,光学隧道RMSSD平均降幅为30.76%,表明非光学隧道驾驶员心率变异性更大。

基于生理信号的多任务下驾驶员认知负荷的评定

为探索驾驶员精神状态与生理信号之间的关系,建立基于生理信号的认知负荷评价方法,在驾驶模拟器中设置了驾驶任务和语音交互任务这一典型的双任务模拟驾驶工况,记录实验过程中驾驶员的主观评分及心电、皮电和呼吸等生理信号,并运用统计方法分析生理参数在整个实验过程中的动态变化规律。结果表明,相对于单一驾驶任务,双任务工况下驾驶员感受的主观压力随着任务难度的增加而上升;心率变异性功率谱密度、皮电水平和呼吸频率等生理指标与驾驶员的认知状态具有较强的关联性,因而可以有效区分不同认知负荷的两种状态。

山地城市隧道照度与速度对驾驶负荷的影响

为研究山地城市隧道段驾驶员生理特征及驾驶负荷变化规律,在4条城市隧道开展了小客车分段实车试验,采集真实城市交通状态下的驾驶员心电信号(ECG)、车辆速度和隧道照度参数。基于实测数据,分析隧道照度和行驶速度对驾驶员心率增长率的影响规律,探讨隧道照度、行驶速度与心率增长率之间的关系,并建立其回归模型。研究结果表明:在隧道进口段,照度与心率增长率H之间存在较强的负相关性,并且随着速度的增大,H对照度变化的敏感性增加;在隧道中段,由于照度幅值的变化小,照度与H的关系较离散;在隧道出口段,照度与H之间存在较强的正相关性,速度与H之间存在一定的正相关性。

双车道公路不同线形组合路段划分标准研究

针对驾驶员驾驶安全舒适性特性,以我国双车道公路不同线形组合路段划分标准为研究对象,引入驾驶员驾驶工作负荷理论和驾驶工作负荷度计算模型,通过对驾驶员在双车道公路不同平曲线半径和纵坡坡度条件下的动态驾驶试验方案设计,采集了36名驾驶员在双车道公路不同平曲线半径和纵坡坡度上行车时的运行速度和心电指标数据;在此基础上通过驾驶员在驾驶过程中眼动视频的分析处理,得到小客车和大货车驾驶员在双车道公路不同平曲线半径和纵坡坡度线形、自由流条件下行驶时的驾驶工作负荷度变化规律,发现不同的平曲线半径和纵坡坡度对驾驶员驾驶工作负荷度的影响不同,并确定了满足驾驶安全舒适性的平曲线半径和纵坡坡度划分阈值,最终提出了基于驾驶工作负荷度的双车道公路不同线形组合路段划分标准.

网络负载分流器的实现技术

网络负载分流器的实现技术 ,解决了如何正确地捕获用户提出的应用请求并将之分流给真实的应用服务器 ;如何在系统核心内部动态地对所分流的服务器进行正确的管理。本文描述了使用的Linux系统下通过添加核心模块和使用虚拟设备驱动的管理方法来设计实现系统。

车载信息对驾驶人眨眼特性及负荷的影响规律

为研究车载信息对驾驶人负荷的影响,进行了实车道路实验.实验中,将车载设备安装在3处不同位置,采集驾驶人眨眼时间与频率数据,采用图像路径信息发布或图像、声音路径信息同时发布方式,研究驾驶人的眨眼特性,并对比驾驶人是否使用车载导航状态下眨眼时间与频率分布规律差异.实验数据显示,将眨眼持续时间为0-200 ms的眨眼数据以10 ms为间距展开时,驾驶人眨眼次数分布曲线出现了明显的双峰特征;未使用车载导航时,眨眼持续时间在50-60 ms的峰值低于10-20 ms的峰值,使用车载导航时反之;不同导航安装位置条件下,中、长眨眼差异不显著,而短眨眼具有显著差异;无语音提示下的眨眼次数双峰均大于有语音提示时,短眨眼明显增大,中眨眼也相对较大,长眨眼几乎不变.上述结果表明：使用车载导航情况下驾驶人的工作负荷更大,导航安装在置物台上时,驾驶人工作负荷最小;使用车载导航语音提示,可减小驾驶人的工作负荷.

驾驶员视觉注意对危险识别的影响及作用机制

驾驶中,有效的视觉注意模式是驾驶员搜索与识别潜在道路危险的先决条件。通过分析驾驶员视觉注意对危险识别的影响,提出情境意识假设与心理负荷假设。情境意识假设认为,情境意识的质量决定了驾驶员视觉注意模式的灵活性,进而影响危险识别。心理负荷假设认为,心理负荷水平提高,驾驶员视觉注意趋于集中,不利于危险识别。建议未来研究可以在比较不同驾驶员情境意识的认知兼容性,应用汽车驾驶自动化技术降低心理负荷以及检测并区分情境意识与心理负荷的影响等方面加以深入。

不同工作负荷下驾驶员的心生理特征研究

使用动态心电仪作为心生理检测仪器,综合检测驾驶员在不同道路交通环境条件下的心生理反应特征。试验结果表明,驾驶员在不同的道路交通环境条件下具有驾驶工作的心生理负荷特征,不同的驾驶行为和道路交通环境条件对驾驶员造成的心生理驾驶工作负荷不同,这为"人性化"道路交通安全研究提供了理论与实践依据。

基于扫视特征的车载信息系统与驾驶安全关系研究

为研究车载信息系统(IVIS)对驾驶人心理及安全行为的影响,在试验车内安装眼动仪、车载导航系统等设备,选择4条试验路线完成实车试验。比较使用与未使用IVIS情况下、车载设备设置在不同位置时以及不同信息发布方式条件下驾驶人扫视行为的差异性。利用眼动仪采集驾驶人扫视数据,运用统计分析方法比较扫视行为差异,分析IVIS对驾驶安全的影响。结果表明,使用IVIS占用了较多的认知资源,导致心理负荷增加、驾驶安全性降低。当车载导航安装在置物台上方并提供语音播报信息时,能够使心理负荷相对减少。优化IVIS位置与信息发布方式,可在一定程度上缓解车载信息对安全驾驶的负面影响。

基于模拟器的驾驶员应急状态下刹车反应时间的研究

本文研究了驾驶时次级任务产生的脑负荷,在应急状况下对反应时间的影响。在驾驶模拟器上测试了五种条件下驾驶员的应急刹车反应时间,通过对实验结果进行分析,获得了外界因素对对应急刹车反应时间的影响。

驾驶员脑力负荷计算系统的设计与实现

随着汽车的普及,交通事故频发,驾驶时的高脑力负荷是引发事故的重要原因。多资源理论认为脑力负荷来源于信息处理过程,信息处理过程可用视觉、听觉、认知和动作等行为要素来描述。本文中对驾驶员脑力负荷计算系统的设计和实现进行研究。首先在多资源理论的基础上,归纳出对典型驾驶任务的分析方法,建立了脑力负荷计算模型;然后选取了“绿灯路口直行”这一任务进行案例分析,利用计算系统根据驾驶任务计算出脑力负荷值;最后采用实验的方法测量被试的瞳孔直径和皮肤电信号,并与计算系统算出的脑力负荷值进行对比,证明了该系统的正确性与可用性。本文提出的方法,可方便地对典型驾驶任务进行脑力负荷的计算与预测,找到高负荷产生的原因,从而减少交通事故的发生。

基于驾驶员操纵强度的公路几何设计探析

在公路几何设计中,应充分考虑驾驶员的操纵强度要求,为驾驶员提供一个宽松舒适的道路环境,减轻驾驶员在驾驶过程中的操纵强度。从平面线形、纵断面线形、横断面以及平纵面组合设计四个方面初步讨论了公路几何设计与驾驶员操纵强度的关系,以及公路几何设计中应注意的问题。

山区高速公路道路主观安全性评价指标的选取

为科学地评价道路主观安全性,基于货车驾驶员在山区高速公路的负荷监测实验,选取变化特征相对显著的生理负荷-心率和眼动行为以及脑力负荷-TLX等基础负荷数据,结合道路线形综合值,对数据指标进行了统计分析,提出了RRCV、85FT及TLX等具有指导意义的道路主观安全性评价指标。

基于K-means的地铁驾驶员工作负荷状态判别

为研究地铁驾驶员在应急作业下的工作负荷状态,通过采集驾驶员应急作业状态下的心电信号并分析心电信号与工作负荷之间的关系。首先对心电信号进行去噪处理和对R波波峰提取,计算得到SDNN、RMSSD、pNN50、NN50和MEAN共5个心率变异性时域指标,作为工作负荷状态判别的输入变量。以各指标构成的数据集为样本,应用K-means聚类分析法,对地铁驾驶员应急作业下的工作负荷状态进行划分和判别。结果表明:分类数为2时的Silhouette指标值最佳;基于Silhouette指标将地铁驾驶员工作负荷状态划分为低负荷和高负荷;基于K-means聚类分析法得到两组判别工作负荷状态的心率变异性指标的聚类中心。最后,以驾驶员的低负荷状态样本和高负荷状态样本验证了本文方法的有效性,为监测地铁驾驶员的工作负荷状态提供依据。

驾驶员为何对道路关键事件“视而不见”?——“自下而上”和“自上而下”加工机制的交互作用

驾驶员"视而不见"错误是指驾驶员的视线虽然指向道路上的危险目标,却没有知觉到其存在,对交通安全构成威胁。本文首先在注意计算框架内,分别从"自下而上"和"自上而下"两种加工机制探讨诱发驾驶员"视而不见"错误的主要因素,该框架解释力不足的原因在于没有充分考虑实践经验和动机对驾驶员预期和注意定势的影响。由此提出注意计算框架扩展模型,通过"自下而上"和"自上而下"的交互作用机制对驾驶员"视而不见"错误提出综合解释。

基于驾驶员工作负荷的公路线形一致性评价方法研究

通过实验测试驾驶员的注意需求,结果显示注意需求与运行速度差的变化趋势基本相似。结合现行公路线形一致性评价中的相邻路段运行速度差ΔV85,最后得出注意需求与线形一致性的关系。研究结论对现行的《公路项目安全性评价指南》具有一定的补充作用。