驾驶习惯

摘要： 近期,国际政局动荡,引发油价大幅上涨。油价的上涨,使得本来就面临成本压力的R友们犯了难。从车辆总持有成本(TCO)看,油耗占据了整车运营成本的1/3,是货物运输屮不得不考虑的关键要素。“想要省油,除了要有一个好的驾驶习惯之外,最重要的一点就是要选对车。我从事运输行业卜几年了,一直用的都是配载解放动力的解放卡车,从国三到国六,省油效果一直很好。”

摘要： 在人们日常生活中,有些看似不经意的开车细节,实属驾驶恶习,也是交通事故产生的主要原因,严重威胁人们的生命、财产安全。因此,人们必须摒弃以下不良驾驶习惯,自觉做到守法文明驾驶。1.随意按喇叭案例:王某应邀参加朋友的婚礼。当他驾车将要驶入他朋友所在的小区时,一位步履蹒跚的老人(张老太)挡住了去路。情急之下,王某便连续鸣笛警示,正在前面行走的张老太躲闪不及摔倒在路沿石上,造成右手食指、中指骨折。

摘要： 文章论述了某款SUV车型换档提醒功能实现的装置及原理,结合发动机特性、变速箱速比和整车参数,通过计算确定最佳换档线,为了控制精确,同时进行坡道修正和海拔修正。及时提醒驾驶员进行换档或者保持当前档位,确保发动机在最佳经济区工作,让驾驶员养成良好的驾驶习惯,从而达到降低油耗的目的。

摘要： 2021年3月1日起,杭州市将在全市推出升级版轻微交通违法"优驾容错"措施,倡导机动车驾驶人自觉养成良好的驾驶习惯,营造文明出行、守法出行的良好风气。具体分为两类:第一类:非营运小型载客汽车在杭州市范围内连续3个月以上不发生任何交通违法行为的,如有以下5项违法行为之一的,公安交警部门将通过短信进行警告教育,不罚款.

摘要： 为实现"气化长江",推广LNG作为船舶清洁能源,本文针对某4 000t级LNG-柴油双动力船舶,在长江上游复杂水域适航能力进行了系统性测试,结合船舶实际条件进行了船舶控制参数、驾驶习惯等多方面的改进.结果表明:LNG替代率达到60％,为客户节约燃料成本2 422元/100km,避免了柴油发动机大量黑烟问题,降低了氮氧化物等污染物排放.

摘要： 木文在分析纯电动车汽车不同于传统燃油车对于轮胎磨损关键因素的基础上,对纯电动车汽车轮胎磨损影响因素进行了试验验证。试验针对栽荷及动力系统两个因素采用控制单一变量法进行轮胎道路磨损试验,并通过对试验路线优化及驾驶员驾驶习惯的约束,使得测试结果更加准确及客观。最后对测试完成之后的轮胎花纹形态、轮胎花纹深度及轮胎预计里程寿命进行了详细数据分析。

摘要： 随着我国经济的快速发展,人们的生活水平得到不断提高,汽车已经是人们的重要交通工具.驾驶员掌握正确的驾驶技巧和节油技术,既能节约油耗,同时减少对空气污染.本文针对驾驶技术与节油技术做简要分析与探究.

摘要： 2020年,一名黑客针对特斯拉汽车成功开发了新的密钥克隆中继攻击,不到五分钟,一辆价值70多万元的特斯拉就被远程控制开走了。2020年9月,国内网络安全龙头企业—奇安信的车联网安全研究员演示通过远程方式在线开启了一辆智能汽车的车窗、后视镜,随后汽车被启动、上路。不仅如此,作为移动数据收集和发射器,每一辆智能车都可以获取车主身份、行动轨迹、驾驶习惯、与手机蓝牙绑定的通讯录、谈话等内容,车主行驶所到之处,人、地、事、物均一览无遗。

摘要： 物联网技术的发展让车联网技术在生活中发挥越来越大的作用,我想设计一种车联网应用方法保障汽车交通安全,减少交通事故的发生,同时促进车辆管理上的技术创新。现有交通事故发生的原因主要有车况不佳、司机不良的驾驶习惯等,针对这些问题,我为汽车设计了以下功能来提高驾驶的安全性。

摘要： 现在开车的人越来越多,但会开车不代表开好车,良好的驾驶习惯是确保行车安全的必要前提。上车系好安全带。安全带的重要性不必多说。上车后第一时间系好安全带,应该成为每一位驾驶人潜意识的行动自觉,而且不但自己要系,也要提醒车内其他乘客系好,尤其是后排,因为一旦发生激烈碰撞事故,后排乘客会受到更大的冲击力,受伤程度往往更加严重,甚至威胁到生命安全。

摘要： 本文通过对投放在北京大兴机场的二十台多用途货车中，选取使用里程最高的五台作为分析车型。对车型合计十三万公里的数据进行进行整理分析，分别得到驾驶员日常驾驶时加速踏板的开度与车速的变化，根据车辆的加减速度变化状态、结合车辆的车速、加速踏板的开度状态区分驾驶员的驾驶习惯。

摘要： 主要针对国产轻型客车在中东、南亚等地区的特殊使用条件:高温环境气候炎热、驾驶习惯不好、严重超载等问题进行分析,并提出相应的解决方案，以保证客车的安全性和使用寿命。

摘要： 基于我国实际的交通工况数据对Gipps驾驶员模型进行了研究.本文首先利用可视化行车记录仪对上海市嘉定区的自然行驶工况进行了采集,然后从中挑选出典型的危险工况,接着从这些危险工况中对驾驶制动反应时间、驾驶员的最大加速度以及最大制动减速度进行了提取和分析,并根据分析结果对Gipps驾驶员模型进行了修正,最后通过仿真与真实工况数据进行对比,对比结果表明修正后的Gipps模型与真实工况数据更为接近,更符合我国驾驶员的驾驶习惯.

摘要： 对于船舶撞桥事故的分析与研究，得出了船舶撞桥事故的发生主要为人为因素，客观分析舶舶撞桥事故中人员操作行为的风险并采取相应预防措施显得至关重要，提高船员的素质，纠正船员不良的驾驶习惯，从而避免船舶撞桥事故的发生。

摘要： 本发明公开了一种符合驾驶员习惯的智能驾驶员模型参数确定方法，其方法为：第一步、智能驾驶员模型公式的确定；第二步、数据采集系统的设置，具体设置步骤为：步骤一、布置加速度传感器；步骤二、布置ARS408‑21毫米波雷达；步骤三、布置GPS定位器；第三步、测试所需参数，具体步骤为：步骤一、最大加速度

摘要： 本发明公开了一种通过检测驾驶场景来评估驾驶员的驾驶习惯的方法和装置。所述方法包括以下步骤：(a)若学习装置获取到特定枚举事件向量，所述特定枚举事件向量以特定顺序包含与各特定驾驶事件相关的各信息作为特定分量，则使循环神经网络以所述特定顺序对所述特定枚举事件向量的所述特定分量进行循环神经网络运算，以检测包含所述特定驾驶事件的特定预测驾驶场景；以及(b)所述学习装置使损失模块参考所述特定预测驾驶场景和已获取的特定地面实况驾驶场景来生成循环神经网络损失，使用所述循环神经网络损失来执行时间序列反向传播，从而学习所述循环神经网络的参数中的至少一部分。

摘要： 本发明提出一种基于驾驶场景及驾驶习惯的电动汽车制动控制方法,包括数据采集、数据处理、构建自学模型与预测输出制动踏板位置，通过利用传感器采集到的多元驾驶员操作参数及行车电脑计算的驾驶场景参数、车辆工作状态参数，输入图神经网络，获取用户偏好的车辆制动行为与行车环境、车辆工作状态的内在联系，进而得出优选的车辆制动策略，使制动时机更加精准、制动过程更加平顺，提高了行车安全性及用户驾驶体验感，同时最大化制动过程的能量回收，减小了传统多变量、多目标控制设计的复杂度，并且依托新型图卷积神经网络技术，具有自我更新和探索的能力，随着使用时间的延长，可以逐步提升控制效果，并提高网络收敛速度。

摘要： 本发明公开了一种通过检测驾驶场景来评估驾驶员的驾驶习惯的方法和装置。所述方法包括以下步骤：(a)若学习装置获取到特定枚举事件向量，所述特定枚举事件向量以特定顺序包含与各特定驾驶事件相关的各信息作为特定分量，则使循环神经网络以所述特定顺序对所述特定枚举事件向量的所述特定分量进行循环神经网络运算，以检测包含所述特定驾驶事件的特定预测驾驶场景；以及(b)所述学习装置使损失模块参考所述特定预测驾驶场景和已获取的特定地面实况驾驶场景来生成循环神经网络损失，使用所述循环神经网络损失来执行时间序列反向传播，从而学习所述循环神经网络的参数中的至少一部分。

摘要： 本发明涉及模拟驾驶的信息数据处理技术领域，公开了一种培养道路驾驶习惯的模拟驾驶方法、系统和电子设备，该模拟驾驶方法包括：获取车辆位置信息，判定驾驶意图；若驾驶员存在改变当前车辆状态的驾驶意图，则检测驾驶员的操作行为，判断当前反应是否满足驾驶规范；若不满足驾驶规范，则生成虚拟危险事件，并输出符合驾驶规范的教学信息；若驾驶员在预设时间内完成了全部操作，则记录驾驶熟练度数据；根据不同的教学事件的驾驶熟练度数据，调整不同教学事件在虚拟场景中的出现频率。本发明能够通过虚拟危险事件强化学员对驾驶习惯的记忆，并自适应调整各种事件在虚拟场景中的出现频率，进而强化学员对驾驶熟练度不高的事件的培训强度。

摘要： 本发明公开了一种基于用户驾驶习惯的驾驶员失能判定方法，包括：S1，用户驾驶习惯判定，判定流程为：根据当前道路环境分级和驾驶员分心时间，计算驾驶风险，获得驾驶风险值后，在用户行驶过程中，不断根据驾驶风险值计算用户驾驶习惯方差，并将计算获得的多组用户驾驶习惯方差值存储；S2，驾驶员失能判定，判定流程为：按照S1中计算公式计算获取用户当前驾驶习惯方差；然后，监控当前用户驾驶行为，同时，将用户当前驾驶习惯方差与存储的用户驾驶习惯方差进行对比，并将驾驶行为与方差值对比结果进行融合后，判定驾驶员是否失能。

摘要： 本发明提出一种基于驾驶场景及驾驶习惯的电动汽车制动控制方法,包括数据采集、数据处理、构建自学模型与预测输出制动踏板位置，通过利用传感器采集到的多元驾驶员操作参数及行车电脑计算的驾驶场景参数、车辆工作状态参数，输入图神经网络，获取用户偏好的车辆制动行为与行车环境、车辆工作状态的内在联系，进而得出优选的车辆制动策略，使制动时机更加精准、制动过程更加平顺，提高了行车安全性及用户驾驶体验感，同时最大化制动过程的能量回收，减小了传统多变量、多目标控制设计的复杂度，并且依托新型图卷积神经网络技术，具有自我更新和探索的能力，随着使用时间的延长，可以逐步提升控制效果，并提高网络收敛速度。

摘要： 本发明涉及一种基于历史驾驶数据的驾驶习惯分析方法及系统，所述驾驶习惯分析方法包括：数据获取步骤：从数据库中获取一段时间内驾驶员全部形式数据得到数据集G；数据清洗步骤：根据预设的速度和报警阈值对数据集G依次进行清洗得到数据集G2；计算步骤：根据并运算计算出数据集G2的每条数据alarm中存在的报警；汇总分析步骤：汇总每种报警的条数与报警乘积对应的加权值，数值结果最大的为驾驶员最常见报警，根据排名在预设值之前的几种最常见报警分析出驾驶员行为习惯。本发明的优点在于：根据最常见的几种驾驶员驾驶习惯的报警对驾驶习惯进行分析，不仅可以改善驾驶员不正确的驾驶习惯，还进一步降低了交通事故发生的概率。

摘要： 本发明公开了一种符合驾驶员习惯的智能驾驶员模型参数确定方法，其方法为：第一步、智能驾驶员模型公式的确定；第二步、数据采集系统的设置，具体设置步骤为：步骤一、布置加速度传感器；步骤二、布置ARS408‑21毫米波雷达；步骤三、布置GPS定位器；第三步、测试所需参数，具体步骤为：步骤一、最大加速度的确定；步骤二、驾驶员反应时间Tn的确定；步骤三、静止状态下的安全距离确定；步骤四、加速度指数δ的确定；步骤五、舒适制动减速度bn的确定。有益效果：通过对驾驶员实际驾驶时的数据进行分析处理，能够得到符合驾驶员驾驶习惯的智能驾驶员模型参数，能够准确地描述驾驶员的纵向跟驰特性，实现对驾驶员跟驰行为的复现能力。

摘要： 本发明提供一种基于驾驶员驾驶习惯的自动挡挡位变换方法及车辆控制器，在带有手自一体化变速器的车辆中；当车辆状态为手动换挡模式时，实时采集车辆当前的换挡相关信息，包括坡度信息、换挡信息、油门踏板开度和车速，当发现车辆挡位变化、且该换挡操作满足预设的常规换挡操作时，记录车辆当前的换挡相关信息；根据所记录的车辆当前的换挡相关信息，修改预设的自动换挡策略。本发明通过在手动换挡模式下获得驾驶员的驾驶习惯，根据该驾驶习惯修改自动换挡模式下的换挡策略，从而使得自动换挡模式下也符合驾驶员的驾驶习惯，从而增加用户体验感，提高车辆的智能性能。