驾驶能力

摘要： 药物通过影响人体生理机能侵害正常驾驶行为能力,构成了严重交通安全隐患。近年来,全球交通事故中检出驾驶员服药的频率呈现增高趋势。当前国内学术界对药物驾驶相关问题研究重视不够,不仅导致社会公众对药物驾驶概念缺乏清晰认知,而且相关防治措施也有待完善。通过对国内外药物驾驶危害与治理研究的总结与展望,以期引起社会各界对于药物驾驶这一交通安全问题的重视和思考。

摘要： 社会不断进步,人们对生活质量要求越来越高,机动车在人们日常生活工作中起到重要的作用。汽车驾驶员的数量不断扩大,驾驶员安全驾驶受到社会各界的广泛关注,在驾驶过程中应重视安全问题,通过提高驾驶能力,掌握安全驾驶相关知识以及技能。本文主要分析影响机动车驾驶员安全驾驶的因素, 并提出了提高机动车驾驶员安全驾驶能力有效措施,希望对相关领域的研究具有参考价值。

摘要： 目的 调查并分析口服药品说明书中关于驾驶员用药信息的标注情况,为临床安全用药提供参考,也为规范药品说明书提供依据.方法 收集2019年1～12月我院的口服药物说明书,对其中驾驶员用药信息的标注情况进行归纳、整理和分析.结果 417份药品说明书中,标注驾驶员用药信息的共计126份,占比30.2％,其中禁止/不得/不宜/不应驾驶的占9.5％,谨慎/小心驾驶的占7.0％,可能影响驾驶的占9.4％,影响小/无影响的占6.5％,未标注共291份,占69.8％.结论 口服药品说明书中驾驶员用药信息的标注存在标注率偏低、标注不够醒目、表述不规范等问题,使临床用药存在一定风险,有待进一步规范、完善,以保障临床用药安全.

摘要： 基于Prescan仿真平台搭建的驾驶场景,搭建了人机交互式的驾驶仿真系统进行数据采集实验,计算了驾驶能力判断中各评价指标因素的权重.通过ANP-SVR算法建立了驾驶能力预测模型,模型精度高,可以为实时驾驶能力预测的研究进行铺垫.基于熵权法计算驾驶风险度,通过比较驾驶风险度与驾驶能力评估的数据,得出数据的一致性,验证了ANP算法应用于驾驶员能力评估的可行性.

摘要： 随着人们出行需求日益旺盛,道路交通设施管理模式也将越来越难以满足专业化、系统化的要求,交管部门通过交通设施提供给驾驶人提前规避潜在危险的信息与驾驶人本人生命息息相关。人对信息处理能力是有限的,特别是驾驶人在行驶状态下视力和视野随着速度增加而下降、变窄,加之处理信息的时间有限,在同一时间节点上提供信息数量过多、过杂,造成驾驶人读不完交通信息,驾驶任务远远超出了驾驶能力范围,从而导致驾驶人在未全面获得交通信息情况下,驾驶行为犯错概率则上升,事故发生概率则增加。

摘要： 0引言自动驾驶汽车是集感知、决策和控制等功能于一体,由机器驾驶人(自动驾驶系统)代替人类驾驶人自主驾驶的车辆。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》《智能网联汽车发展技术路线图》《汽车产业中长期发展规划》《智能汽车创新发展战略》等国家政策文件均提出大力发展自动驾驶产业,掌握自动驾驶关键技术,建立自动驾驶汽车自主研发体系及生产配套体系。

摘要： 目的:探讨压贴三棱镜在不同类型双眼复视患者中的干预效果.方法:回顾性病例研究.收集2018-06/2020-11在广东省江门市中心医院眼科接受压贴三棱镜干预的20例双眼复视患者,其中8例为急性共同性内斜视,5例为甲状腺相关性眼病,7例为因颅神经麻痹所致的斜视.分别于干预前后测斜视度和近立体视功能,调查干预前后患者视疲劳症状和独立驾驶能力.结果:经过压贴三棱镜干预后,全部患者的斜视度明显减少,与干预前比较变化有差异(P0.05).经过压贴三棱镜干预后,15例视疲劳症状明显缓解,13例独立驾驶能力恢复,与干预前比较变化有差异(均P<0.05).结论:压贴三棱镜有效减少复视患者的斜视度,改善近立体视功能,提高生活质量.

摘要： 针对传统脱离率模型低估自动驾驶路测车辆驾驶能力问题,提出了避险脱离与非避险脱离概念,通过秩和检验确定脱离时长阈值,选取平均速度差、短时平均速度差、瞬时速度差为特征值,量化车辆脱离前后行为差异,利用无监督学习K-means算法辨别避险与非避险脱离类型,构建面向自动驾驶路测驾驶能力评估的避险脱离率模型.基于上海市城市道路和快速路两类场景路测数据,验证避险脱离率模型的合理性与有效性.结果表明,基于避险脱离率模型,自动驾驶路测车辆驾驶能力在城市道路与快速路场景中,分别比传统脱离率模型平均提升了4.8和7.3倍.

摘要： 随着我国国民经济的快速发展，人们的生活水平越来越高，物质和精神层面的消费也随之显著提高，汽车作为一种便捷舒适的交通工具已经走进了千家万户，私家车的数量大幅增长，为人们带来出行便利的同时，也存在着许多问题，汽车数量的增加造成了严重的交通拥堵，城市的交通压力不断增加，每年发生的交通事故更是层出不穷，驾驶员的安全问题一直是难以得到妥善解决的难题。

摘要： 为探讨不同驾龄新手驾驶员感知能力自评和互评认知偏差,基于显著性分析(ANOVA)和结构方程(SEM)方法,分析不同驾龄驾驶员对感知能力的自我评价得分(自己评价)和交互评价得分(被他人评价)的影响.研究表明:对于自我评价,驾龄长驾驶员的自评得分高于驾龄短驾驶员;对于交互评价,驾龄长驾驶员的互评得分高于驾龄短驾驶员;对于感知能力的认知偏差,驾龄1～3年的驾驶员的自评得分和互评得分较为接近,驾龄3年以上的驾驶员对于自己和他人的评价得分都最保守,可能是由于驾驶员随着驾驶年限的增长更能意识到自身感知能力的不足.结合不同驾龄驾驶员的事故率和伤亡率,驾龄小于1年和驾龄1～3年的驾驶员都值得重点关注.

摘要： 公开了一种基于对驾驶员控制车辆的能力的检测在自主驾驶模式和手动驾驶模式之间转换的系统和方法。特定实施例包括：接收与车辆驾驶员手动控制自主车辆的能力有关的传感器数据；基于传感器数据，确定驾驶员是否具有手动控制自主车辆的能力，该确定包括提示驾驶员执行动作或提供输入；以及将车辆控制转换信号输出给车辆子系统，以使车辆子系统基于驾驶员手动控制自主车辆的能力进行动作。

摘要： 本发明提供了自动驾驶系统驾驶员接管能力监测系统的测试系统及方法，包括上位机软件系统，以及与上位机软件系统连接的光照模拟装置、仿真机器人电机驱动系统、数据采集分析系统；仿真机器人电机驱动系统用于控制仿真机器人的姿态动作；光照模拟装置用于模拟行车过车中的光照。本发明有益效果：一种针对自动驾驶系统驾驶员接管能力监测系统的测试系统及测试方法，在自动驾驶系统模拟执行动态驾驶任务的情况下，对驾驶员接管能力监测系统对驾驶员的接管能力的功能和性能开展评价，基于本测试系统及测试方法可获得精确、可重复的针对驾驶员接管能力监测系统的测试数据及评价结果。

摘要： 本发明涉及一种驾驶员的驾驶能力判断方法、安全驾驶方法及其系统。所述驾驶能力判断方法包括：数据采集；判断驾驶员身体是否异常；判断驾驶员是否疲劳；判断驾驶员的驾驶能力。本发明实现两个检测目的：驾驶员的身体是否异常、检测驾驶员是否疲劳；并在检测驾驶员的身体异常、检测驾驶员疲劳的条件下，通过量化身体异常得出综合异常度、量化驾驶员疲劳得出综合疲劳度，使得驾驶员的身体异常、驾驶员的疲劳程度有一个精确的量的概念，从而驾驶员的驾驶能力有一个合理性的判断，最终对驾驶员能不能有效控制车辆做出一个驾驶员心里能承受的判断依据，得到驾驶员对本发明的充分认可与信赖。

摘要： 本发明涉及自动驾驶车辆测试技术领域，具体公开了一种自动驾驶汽车驾驶能力评测方法，其中，包括：获取数据；分别生成测试场地模型、评测区域模型、交通标线模型和自动驾驶汽车车身轮廓模型；判断自动驾驶汽车车身轮廓模型是否进入当前评测区域；若是，判断自动驾驶汽车车身轮廓模型是否压住当前评测区域内的实线；若自动驾驶汽车车身轮廓模型通过所有评测区域的驾驶能力测试以及在任何一个评测区域内均没有压住实线，则判定自动驾驶汽车驾驶能力合格。本发明还公开了一种自动驾驶汽车驾驶能力评测装置及系统。本发明提供的自动驾驶汽车驾驶能力评测方法能够实时、快速、准确测试自动驾驶汽车行驶能力的要求。

摘要： 一种自动驾驶系统下的驾驶人接管能力预测方法，本发明属于智能交通领域，它为了解决现有自动驾驶普及率不断提高，而自动驾驶汽车事故频发，现有研究对驾驶人关注不足的技术问题。预测方法：一、建立接管能力预测系统，该系统包括驾驶能力、初始状态和实时状态；二、接管绩效应包含警觉度、灵敏度和操作稳定度，对驾驶人接管绩效评分；三、构建预测模型，首先确定特征指标判别阈值，建立接管能力等级判定模型，通过驾驶特征指标的实际测定值和等级判定阈值，计算在k等级下驾驶人接管能力综合判定值；四、对接管能力等级判定模型进行优化修正。本发明建立一种驾驶人状态识别系统，预测接管能力，实时显示接管能力等级，促进系统智能化。

摘要： 本发明涉及一种驾驶员的驾驶能力判断方法、安全驾驶方法及其系统。所述驾驶能力判断方法包括：数据采集；判断驾驶员身体是否异常；判断驾驶员是否疲劳；判断驾驶员的驾驶能力。本发明实现两个检测目的：驾驶员的身体是否异常、检测驾驶员是否疲劳；并在检测驾驶员的身体异常、检测驾驶员疲劳的条件下，通过量化身体异常得出综合异常度、量化驾驶员疲劳得出综合疲劳度，使得驾驶员的身体异常、驾驶员的疲劳程度有一个精确的量的概念，从而驾驶员的驾驶能力有一个合理性的判断，最终对驾驶员能不能有效控制车辆做出一个驾驶员心里能承受的判断依据，得到驾驶员对本发明的充分认可与信赖。

摘要： 本发明公开了一种混合驾驶环境自动驾驶汽车驾驶能力测评方法，根据驾驶模拟器的场景生成流程构建了适用于自动驾驶汽车测试的场景建模方法，通过人类驾驶员操纵驾驶模拟器硬件控制场景中的背景车，驾驶模拟器软件通过API使外部程序控制场景中的被测自动驾驶汽车，实现了混合驾驶环境下的自动驾驶汽车测试。最后，建立评价指标和评价标准，通过分数的方式直观展示评价结果。本发明方法相较于虚拟仿真测试，能够实现人机交互，将人类驾驶员的随机性考虑在内；相较于场地实车测试，场景丰富多变，可重复性强，同时成本低、效率高。

摘要： 本发明公开了一种考虑驾驶员活跃度及驾驶能力的辅助控制器设计方法，涉及智能驾驶技术领域，解决了人机控制权限分配策略不够精准、驾驶舒适性和人机合作性能较差的技术问题，其技术方案要点是引入驾驶员活跃度和驾驶能力两个量化指标，并基于驾驶员时变特性设计人机共享控制权限分配策略，构建了基于模糊推理的人机共享控制器，实现个性化辅助驾驶。此外，该方法综合考虑了车辆行驶性能以及人机合作水平，并利用鲁棒正不变集理论处理系统多约束下的共享控制问题，该方法保证了车辆稳定性和路径跟踪性能的同时，提升了驾驶舒适性和人机合作性能，在未来高级辅助驾驶系统中具有广泛的应用前景和实用性。

摘要： 本发明公开了一种自动驾驶汽车驾驶能力评测系统及其评测方法，包括测试模块和场景构建，所述测试模块包括行车测试、泊车测试和交互测试，所述行车测试用于测试自动驾驶汽车在行车状态下的驾驶结果，所述泊车测试用于测试自动驾驶车辆在泊车状态下的驾驶结果，所述交互测试用于测试自动驾驶车辆在行车和泊车状态下的交互结果，所述场景构建包括封闭道路、高速公路场景、城镇道路场景和乡村道路场景；本发明采用对自动驾驶汽车命令执行日志以及时间发生各项人工勘测数据进行集中评测，一方面能够结合命令执行日志的命令执行时间、传感时间、处理时间配合事件发生时刹车制动时间、转向时间、刹车距离进行综合评测，评测效果更好。

摘要： 一种自动驾驶系统下的驾驶人接管能力预测方法，本发明属于智能交通领域，它为了解决现有自动驾驶普及率不断提高，而自动驾驶汽车事故频发，现有研究对驾驶人关注不足的技术问题。预测方法：一、建立接管能力预测系统，该系统包括驾驶能力、初始状态和实时状态；二、接管绩效应包含警觉度、灵敏度和操作稳定度，对驾驶人接管绩效评分；三、构建预测模型，首先确定特征指标判别阈值，建立接管能力等级判定模型，通过驾驶特征指标的实际测定值和等级判定阈值，计算在k等级下驾驶人接管能力综合判定值；四、对接管能力等级判定模型进行优化修正。本发明建立一种驾驶人状态识别系统，预测接管能力，实时显示接管能力等级，促进系统智能化。