驾驶行为

摘要： 为了降低前方车辆驾驶行为的随机变化对自身车辆安全的影响,提出了一种基于隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的前方车辆驾驶行为的识别方法。首先,分析了高速公路场景中车辆的换道特性,选取前方车辆的纵向速度、横向位移和横向速度作为特征参数;采用线性均值滤波的方法对原始观测数据进行平滑滤波处理。其次,基于Baum-Welch算法训练得到前方车辆三种驾驶行为的最优隐马尔科夫模型,基于Viterbi算法识别出前方车辆的驾驶行为。最后,测试结果表明隐马尔科夫模型可以有效地识别出前方车辆的驾驶行为。

摘要： 为提升驾驶员特征聚类方法的适用性与可靠性,本文基于机动车运行轨迹分析提出考虑交通运行条件影响的驾驶员特征聚类改进方法。首先,经过对车辆运行轨迹数据的分析发现,不同道路类型和平均速度条件会显著影响驾驶行为的集计特征;其次,提出改进的驾驶员特征聚类方法,第1步设计考虑道路类型与平均速度因素的车辆轨迹的切片和分类方法,从而稳定提取典型交通条件下的驾驶行为特征参数,第2步选用高斯混合模型聚类驾驶员特征。聚类案例表明,在相同的道路类型和平均速度条件下,驾驶员类型越激进,其速度变异系数、加速度标准差和平均减速度等参数均值越高。不同聚类方法的对比表明,改进方法在驾驶员聚类的类内聚集度和类间分离度方面均表现更好,能有效提升驾驶员聚类的适用性与可靠性。

摘要： 为直观了解影响危险品安全运输的因素在事故中的参与度和相互间的影响,通过事故调查分析,以设施、危险品、人、环境作为内生潜变量,以管理为外源潜变量,以事故的发生为最终结果,在数据分析的基础上加入驾驶人员行为变量因素,建立结构方程模型,最终得到单个影响因素在事故中的参与程度和各影响因素间的相关性。数据分析结果显示,环境对于人的影响为23%,人对于设施的影响达到44%,设施对于危险品的影响为34%,人员资质对于事故的影响为21%,驾驶行为对事故的影响为17.1%,对事故的解释能力达到70%。对影响因素进行分析判断可为事故预警提供理论支持。

摘要： 为明确螺旋匝道(螺旋桥)驾驶操纵行为及车辆状态特征,选取2条桥头立交螺旋匝道和2座螺旋桥,开展小客车实车路试,通过连续采集行驶速度、加速度、踏板力等驾驶数据,分析螺旋匝道(桥)及前后衔接段的纵向驾驶行为特性。结果表明:行驶速度在螺旋匝道范围内基本恒定,并明显高于设计速度,螺旋匝道段的速度分布比主线段更集中,螺旋匝道对驾驶行为的约束作用较强;汽车在合流点之前有明显的减速行为;不同驾驶人的踏板力在幅值和波动频次有显著差别,螺旋匝道上行时油门踏板踩踏频次相对最高,下坡行驶时油门踏板和制动踏板的踩踏频次接近。研究结果揭示了螺旋匝道(桥)及其衔接段的速度变化规律和驾驶操纵特性,为螺旋桥的几何设计和速度管理提供实测数据支持和理论依据。

摘要： 基于驾驶模拟器设计了城市道路信号和无信号交叉口场景下的模拟驾驶实验,研究网联信息的存在和内容对青年驾驶人工作负荷和操纵行为的影响。实验共包括被试26人,均为22~30岁的青年驾驶人。结果表明:对无信号交叉口(区分次干路直行车辆和主路对向左转车辆)或信号交叉口红灯时间即将结束时,网联信息可以显著降低青年驾驶人的工作负荷,有效降低心率增长值(信号交叉口:减少1.95 beats/min;无信号交叉口:分别减少2.96 beats/min和3.29 beats/min)。此外,网联信息还可以显著降低青年驾驶人的制动反应时间(信号交叉口:降低2.35 s;无信号交叉口:分别降低2.71 s和2.09 s),减少车辆速度标准差(信号交叉口:31.33%;无信号交叉口:分别减少47.40%和60.23%),提升了驾驶稳定性。在信号交叉口车辆行进方向的红灯时间即将结束时,相比于指示信息,车路网联指令信息可使制动反应时间减少3.47 s,车辆的速度标准差减少39.10%。

摘要： 鲁光泉,博士,北京航空航天大学教授,博士生导师,交通科学与工程学院副院长,教育部高等学校交通运输类专业教学指导委员会交通工程教学指导分委员会委员,中国智能交通协会交通安全专业委员会秘书长.

摘要： 面向人机共驾车辆的驾驶人风险感知是接管时正确应激反应和操作的前提,是交通安全领域的研究重点。分析了人机共驾车辆驾驶人风险感知概念及其特性;从驾驶人特性、自动驾驶系统、驾驶情景这3个方面分析了人机共驾车辆驾驶人风险感知的影响因素;从驾驶行为表现、接管绩效和主观评价这3个方面对人机共驾车辆驾驶人风险感知衡量方法进行归纳总结;梳理归纳了基于驾驶人培训、辅助设备调节的风险感知能力提升方法。结果表明:相比于手动驾驶,人机共驾车辆驾驶人风险感知能力较低,且是多因素耦合作用下的结果;现有风险感知能力评价方法各有弊端,缺少可广泛应用的普适性量化方法;对驾驶人状态进行动态监测和调节是保障人机共驾车辆安全应用的前提。基于现有研究中存在的问题,指出了人机共驾车辆驾驶人风险感知未来研究方向,主要包括多因素耦合情况下的风险感知研究、风险感知能力量化模型构建、风险感知能力安全阈值研究、风险感知能力动态监测与稳态保持方法研究。

摘要： 目的检验Epworth嗜睡量表(Epworth Sleepiness Scale,ESS)在我国驾驶员群体中的信度和效度,并检验ESS总分与危险驾驶行为频率,自评事故风险以及交通事故次数之间的关系。方法在全国随机选取599名驾驶员完成ESS中文版和驾驶行为量表。结果修订后的ESS包含7个题目,信度为0.846。在过去一个月驾驶活动中,5%驾驶员存在危险性嗜睡情况。ESS总分可以有效地预测驾驶员危险及时频率和自评的事故风险,可以有效地区分有无交通违规的驾驶员。结论修订后的ESS的信度和效度较好,研究者未来应当重视我国驾驶员的嗜睡情况,提高道路安全。

摘要： 目的有效识别飞行员进近着陆风险感知能力影响因素与偏差并实施风险感知能力客观测度。方法首先基于研究文献和专家建议,编制民航飞行员进近着陆风险感知影响指标初始问卷,针对问卷进行探索性因素和符合性因素分析,利用主成分分析和正交旋转验证问卷结构效度并实施问卷修正。然后对修正问卷通过相关系数矩阵和一致性检验检测其信效度,利用四因子原始结构卡方实验进行验证性因素分析,最后形成民航飞行员进近着陆风险感知能力测度正式问卷,并实施飞行员进近着陆风险感知能力测度应用验证。结果民航飞行员进近着陆风险感知影响因素包含个人身体状态、个人经验水平、人机交互关系和情景意识等4个维度指标22个问卷题项,验证性模型拟合较好,问卷各项信效度指标达到基本要求,应用实例验证了问卷有效适用性。结论调查问卷可应用于民航飞行员进近着陆风险感知能力测度和风险行为防控,为有效实施民航飞行员进近着陆风险管控提供了重要参考。

摘要： 为客观评价不同驾驶员的弯道操纵能力,提出了一种驾驶员弯道行驶过程操纵行为实车测试分析方法。招募12名驾驶员在试验场标准路面上进行实车试验,分别以30 km/h、40 km/h、50 km/h的初速度驶入U形弯道并自由行驶,记录驾驶员操控数据和车辆运动状态数据,对驾驶员弯道操纵能力进行分析。试验结果表明:不同能力的驾驶员在纵向车速、纵向加速度、纵向急动度、转向盘转角、横摆角速度、转向盘转角熵值等指标上呈现明显差异。该方法可进一步扩展应用于自动驾驶汽车的弯道行驶能力分析评估。

摘要： 利用采集的电动客车驾驶行为大数据信息,对电动客车纵向驾驶行为特征进行分析是有效遏制正面碰撞事故的基础.本文通过对采集到的加速踏板、制动踏板、挡位、手刹、电子驻车等数据信息进行分析,构建起步行驶阶段的驾驶操作行为数据库,提取驾驶行为特征,与起步行驶事故中驾驶员操作行为数据进行关联分析,识别出起步阶段高风险驾驶行为.分析结果表明:满踩加速踏板松手刹、满踩加速踏板解电子驻车、满踩加速踏板挂挡、不踩制动踏板及加速踏板挂档等驾驶行为的危险性较高.

摘要： 研究交叉口内绿灯、绿灯倒计时和绿闪对驾驶行为的影响,以改善交叉口安全效率的瓶颈问题.通过实地调查和驾驶模拟仿真的方法获取车辆运动参数,据此对比三种绿末切换模式下驾驶行为的差异.以两难区、速度波动和闯红灯率衡量驾驶行为,得出:绿灯、绿灯倒计时和绿闪模式下两难区I的长度分别为15.83、-5.97和9.66米,即驾驶人提前了解绿灯剩余时间,驶入两难区的可能性会更小.绿灯和绿灯倒计时模式下车辆速度随距离变化的波动较大;绿闪模式下车辆速度波动较小.不同绿末切换模式下的闯红灯率由高到低依次为:绿灯、绿灯倒计时、绿闪.综合各驾驶行为指标,推荐城市道路交叉口使用绿末切换模式为绿闪.

摘要： 驾驶行为是影响安全的行为产生原因、诱发结果等方面开展的研究,包含超速、急加速和急转弯等行为.本文对深圳市驾驶员驾驶行为进行了分析:包括微观层面和宏观层面.微观层面,通过自动编码机和强化学习,分析了驾驶员的驾驶行为特征,识别出对微观驾驶行为的分析标准,主要包含超速、急加速、急减速、横向驾驶行为四类,并分析出危险驾驶的倾向;宏观层面,在微观驾驶行为分析的基础上,基于logit多元素目标聚类方法,多角度交叉分析深圳市驾驶行为总体特征,包括不同类型驾驶员所占比例、危险驾驶与历年道路交通事故的相关性、事故多发段驾驶行为与正常路段驾驶行为的区别等,以为深圳市道路安全管控等提供依据.

摘要： 眼动仪在汽车领域的应用还是很广泛的，目前眼动仪涉及的研究主要有外观设计、人机交互设计、人机交互可用性研究、人机交互眼控研究、驾驶行为、疲劳行为等。目前国内研究案例还不丰富，主要是因为使用眼动仪进行相关研究具有一定难度，暂时没有比较成熟的研究范式，但各大高校对眼动仪都比较看好，相信未来会有更多相关研究出现。

摘要： 信号交叉口存在的“困境区”使得机动车驾驶员在黄灯启亮时无法选择安全停车或安全通过交叉口,对交叉口交通安全产生影响.本文使用大五人格量表(The Big Five)对驾驶员的性格特质进行调查,邀请驾驶员在实际道路环境下进行实车试验,并建立了交叉口困境区驾驶行为选择模型.根据模型回归结果对驾驶员在困境区内选择通过或停车的行为与驾驶员性格特质的影响进行讨论和分析.本文研究结果可应用于驾驶员的安全教育和交叉口信号配时改善.

摘要： 由于机车停车方便、购置成本低,台湾通勤旅次之中使用机车占所有运具比率最高,相对交通运具的选择上,机车族群具有低交通成本、同时兼具高可及性与易动性的优势.由于运具体积小、操作灵活性高,加上路上行驶的机车数量过多,造成交通执法上难以全面监控,因此造成少部分机车驾驶人存着侥幸的心态,产生了易见的道路违规驾驶行为与机车违规驾驶产生的车祸.为改善交通执法效果,降低机车违规须由机车驾驶交通行为面向切入,本研究尝试构建机车驾驶于路段、路口时,了解产生违规行为之因果关联,以结构化方程式探究其影响路径与重要影响程度,作为改善执法与交通环境之参考.

摘要： 针对中国客车翻车事故频发,造成惨痛的道路交通事故,严重危及社会安宁.本文分析了近年来发生的重特大客车翻车事故,根据交通事故发生的人、车、路及环境等因素,详细分析查找客车翻车的各种主、客观原因,并梳理其主要的原因.为此,通过对客车技术现状和客车运行状态时的受力分析,从而提出了强化安全管理职责、优化客车设计.在管理方面,重抓驾驶员的行为管理和生产运行管理,同时优化道路设计,强化车辆技术管理及做好"四不放过"工作的防范举措,以期切实有效地降低客车翻车事故的发生.

摘要： 针对中国客车翻车事故频发,造成惨痛的道路交通事故,严重危及社会安宁.本文分析了近年来发生的重特大客车翻车事故,根据交通事故发生的人、车、路及环境等因素,详细分析查找客车翻车的各种主、客观原因,并梳理其主要的原因.为此,通过对客车技术现状和客车运行状态时的受力分析,从而提出了强化安全管理职责、优化客车设计.在管理方面,重抓驾驶员的行为管理和生产运行管理,同时优化道路设计,强化车辆技术管理及做好"四不放过"工作的防范举措,以期切实有效地降低客车翻车事故的发生.

摘要： 针对中国客车翻车事故频发,造成惨痛的道路交通事故,严重危及社会安宁.本文分析了近年来发生的重特大客车翻车事故,根据交通事故发生的人、车、路及环境等因素,详细分析查找客车翻车的各种主、客观原因,并梳理其主要的原因.为此,通过对客车技术现状和客车运行状态时的受力分析,从而提出了强化安全管理职责、优化客车设计.在管理方面,重抓驾驶员的行为管理和生产运行管理,同时优化道路设计,强化车辆技术管理及做好"四不放过"工作的防范举措,以期切实有效地降低客车翻车事故的发生.

摘要： 针对中国客车翻车事故频发,造成惨痛的道路交通事故,严重危及社会安宁.本文分析了近年来发生的重特大客车翻车事故,根据交通事故发生的人、车、路及环境等因素,详细分析查找客车翻车的各种主、客观原因,并梳理其主要的原因.为此,通过对客车技术现状和客车运行状态时的受力分析,从而提出了强化安全管理职责、优化客车设计.在管理方面,重抓驾驶员的行为管理和生产运行管理,同时优化道路设计,强化车辆技术管理及做好"四不放过"工作的防范举措,以期切实有效地降低客车翻车事故的发生.

摘要： 本发明涉及一种公交驾驶员行为识别方法及公交驾驶员行为监测系统，所述的公交驾驶员行为识别方法包括以下步骤：S1：构建公交驾驶员视频数据库；S2：对公交驾驶员视频数据库中的公交驾驶员视频进行分类标定，构建训练集和测试集；S3：构建驾驶员行为感知模型；S4：基于训练集、测试集并利用经验回放方法对驾驶员行为感知模型进行优化训练；S5：获取待识别公交驾驶员视频，并送入驾驶员行为感知模型进行识别，获取驾驶员行为类型。与现有技术相比，本发明改造成本低、效率高的优势，能提升公交运行安全性。

摘要： 本申请提供了驾驶行为分析方法、驾驶行为分析装置及计算机可读存储介质，所述驾驶行为分析方法包括：当检测到用户查看车辆数字仪表时，获取车辆当前的行驶数据；根据所述行驶数据，判断所述用户的驾驶行为是否异常；若所述用户的驾驶行为异常，则向所述用户发送提示信息。通过本申请可解决现有技术中驾驶行为分析过程较为繁琐，准确性较低的问题。

摘要： 本发明公开了一种驾驶行为特征的构造方法、系统和驾驶行为分析方法，驾驶行为的特征构造方法，包括以下步骤：获取包含有轨迹信息的全局驾驶数据；基于轨迹信息识别驾驶数据中包含的驾驶事件段，获取所述驾驶事件段的局部驾驶数据；基于预设方法分别对全局驾驶数据、局部驾驶数据进行特征构造得全局特征和局部特征；将所述全局特征和局部特征组成驾驶行为特征集。避免了现有技术中驾驶行为特征构造时多依据经验或感觉的主观性，准确保留自然驾驶数据原有信息。

摘要： 本发明公开了一种通过驾驶行为数据的驾驶员驾驶分心行为识别方法，本发明通过非接触式眼动行为检测设备获取驾驶人眼动行为信息，驾驶模拟器采取驾驶行为数据，将驾驶行为数据与视觉特征相结合，通过运用AttenD驾驶分心视觉识别算法与支持向量机分类算法，提出了新的驾驶分心识别方法。本方法告别了传统的视觉检测方式，可用于实现低成本的实车驾驶分心行为实时监测与预警，提高道路安全性。

摘要： 本发明属于智能驾驶技术领域，具体涉及一种识别驾驶员驾驶行为及危险驾驶行为预警方法、系统、装置，旨在解决驾驶员驾驶行为识别方法识别准确率低及对识别出的危险驾驶行为信息不能共享的问题。本系统方法包括获取驾驶员的驾驶行为深度图像；通过驾驶行为识别模型获取驾驶员的驾驶行为状态；基于预设的驾驶员行为状态分级规则，对所识别的驾驶员驾驶行为状态进行危险级别判断，依据预设的危险级别预警方式进行预警提示。本发明通过迁移学习训练驾驶行为识别模型，提高了驾驶行为识别的准确率，同时，将识别出的危险驾驶行为及时广播，实现了信息的共享。

摘要： 本发明提供一种驾驶行为的监控装置、驾驶行为的评估和保费的确定方法，监控装置包括：控制模块、通信模块、电源模块和定位模块；控制模块分别与通信模块、电源模块和定位模块电连接，通信模块与外部服务器通信连接；通信模块在控制模块和外部服务器之间传递数据；电源模块为控制模块、通信模块和定位模块供电；定位模块获得当前的位置信息，并将位置信息发送至控制模块；控制模块将位置信息发送至外部服务器。本发明通过插在点烟器接口的监控装置来监控驾驶员的驾驶行为，实现对不良驾驶行为进行充分的披露，以真实准确的数据支撑对驾驶行为的评估，提高了评估的精准性和有效性，提高了风险控制的成功率。

摘要： 本发明提供驾驶行为评价装置、驾驶行为评价方法及存储介质。所述驾驶行为评价装置包括：第一取得部，取得由搭载于车辆的传感器检测出的包括加速器踏板的踩踏量在内的车载传感器信息；第二取得部，取得包括交叉路口的信息在内的地图信息；及设定部，在检测到第一事件的情况下，与未检测到所述第一事件的情况相比，将驾驶评价设定得较低，所述第一事件是所述车辆在所述交叉路口到达暂时停止位置之后或者暂时停止之后在规定时间以内加速器踏板的踩踏量至少增减一次的事件。

摘要： 一种驾驶行为分析模型的训练方法、驾驶行为分析方法和设备。该方法包括：利用车辆驾驶数据的训练样本对随机森林模型进行训练，得到训练样本对应随机森林模型的每个分类集合的概率值；通过训练样本，计算训练样本对应的车辆切向加速度；基于车辆切向加速度和训练样本对应随机森林模型的每个分类集合的概率值，确定随机森林模型的每个分类集合的损失函数的负梯度误差值；调整每个分类集合的边界值，以使损失函数的负梯度误差值在预设范围内，得到驾驶行为分析模型。根据本发明实施例提供的驾驶行为分析模型的训练方法、驾驶行为分析方法和设备，能够得到更加精准的预测结果。

摘要： 本发明公开了一种驾驶行为特征的构造方法、系统和驾驶行为分析方法，驾驶行为的特征构造方法，包括以下步骤：获取包含有轨迹信息的全局驾驶数据；基于轨迹信息识别驾驶数据中包含的驾驶事件段，获取所述驾驶事件段的局部驾驶数据；基于预设方法分别对全局驾驶数据、局部驾驶数据进行特征构造得全局特征和局部特征；将所述全局特征和局部特征组成驾驶行为特征集。避免了现有技术中驾驶行为特征构造时多依据经验或感觉的主观性，准确保留自然驾驶数据原有信息。

摘要： 本实用新型实施例提供一种驾驶行为图像采集装置、驾驶行为监测装置、系统及汽车，该启动装置包括开设有端口的外壳，在所述外壳端口设置有透光板；在所述外壳内部设置有TOF接收器、TOF发射器、三维成像单元和监测ECU。本实用新型实施例提供的一种驾驶行为图像采集装置、驾驶行为监测装置、系统及汽车，从产品结构出发，设计能够监测驾驶人驾驶行为的装置，该装置实现各组件之间的结构连接，做到在驾驶人位于驾驶区域后，采用TOF接收器实时对驾驶行为进行图像采集，并对图像进行分析从而实现监测及提醒驾驶人不良驾驶行为的目的。