检索结果-内蒙古大学图书馆

中国安全科学学报 2018年第10期28卷 25-30页

作者：罗毅高岩尤志栋公安部交通管理科学研究所道路交通集成优化与安全分析技术国家工程实验室道路交通安全公安部重点实验室

为预防驾驶分心导致的交通事故,利用径向基函数(RBF)神经网络模型,研究驾驶分心识别方法。通过驾驶模拟试验,分析驾驶人分别在正常驾驶、手持接听电话和免提接听电话等3种状态下执行车辆换道操作时的驾驶行为,构建基于最小正交二乘法(O... 详细信息

为预防驾驶分心导致的交通事故,利用径向基函数(RBF)神经网络模型,研究驾驶分心识别方法。通过驾驶模拟试验,分析驾驶人分别在正常驾驶、手持接听电话和免提接听电话等3种状态下执行车辆换道操作时的驾驶行为,构建基于最小正交二乘法(OLS)的RBF神经网络驾驶分心识别模型,用于判定驾驶人是否处于分心状态。研究表明:驾驶分心对换道过程中车辆的纵向速度、横向速度、横向加速度、方向盘转角、方向盘转速和油门开度等6项驾驶绩效参数有显著影响,所构建模型的平均识别正确率达到88.7%,可准确识别驾驶人的分心状态,为分心事故预防提供理论支撑。

关键词：驾驶安全分心识别径向基函数(RBF) 换道行为驾驶模拟

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基于驾驶模拟的自动驾驶接管行为研究

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中国安全生产科学技术 2021年第2期17卷 140-146页

作者：高岩尤志栋罗毅寿任祯公安部交通管理科学研究所道路交通集成优化与安全分析技术国家工程实验室江苏无锡214151 道路交通安全公安部重点实验室江苏无锡214151

为探索有条件自动驾驶对非驾驶相关任务的允准边界,基于实车驾驶模拟器,设计自动驾驶接管试验典型场景,招募30名被试者开展驾驶模拟试验;要求驾驶人执行3种分心形式的驾驶次任务,系统发出接管请求提示后,驾驶人接管车辆控制权以避免险... 详细信息

为探索有条件自动驾驶对非驾驶相关任务的允准边界,基于实车驾驶模拟器,设计自动驾驶接管试验典型场景,招募30名被试者开展驾驶模拟试验;要求驾驶人执行3种分心形式的驾驶次任务,系统发出接管请求提示后,驾驶人接管车辆控制权以避免险情发生,并分析驾驶人接管反应时间、驾驶负荷以及驾驶绩效等相关数据。结果表明:驾驶次任务涉及的分心形式越复杂,接管过程安全性越差,视觉分心任务与操作分心任务对接管行为影响显著;驾驶人更倾向于选择制动操作接管车辆,次任务分心程度越高,制动接管比例越大;与乘客聊天对接管行为影响不显著,看视频和玩手机游戏均会显著延长接管反应时间,增加工作负荷与车辆纵向减速度,玩手机游戏还会显著提升车辆横向加速度。

关键词：自动驾驶驾驶模拟接管行为驾驶负荷

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道路交通事故责任智能化在线快速划分方法研究

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安全与环境学报 2023年第7期23卷 2402-2408页

作者：黄钢李平凡高岩孙川公安部交通管理科学研究所江苏无锡214151 道路交通安全公安部重点实验室江苏无锡214151 道路交通集成优化与安全分析技术国家工程实验室江苏无锡214151 清华大学苏州汽车研究院(相城) 江苏苏州215134 香港理工大学土木与环境工程系中国香港

为提高智慧交管建设水平,提升执法效率、降低执法成本,对交通事故中当事人责任智能快速划分进行研究。使用Pearson相关系数来计算全部特征与事故责任的相关系数,挑选出与事故责任划分高度相关的数据特征;基于道路交通事故数据及挑选出... 详细信息

为提高智慧交管建设水平,提升执法效率、降低执法成本,对交通事故中当事人责任智能快速划分进行研究。使用Pearson相关系数来计算全部特征与事故责任的相关系数,挑选出与事故责任划分高度相关的数据特征;基于道路交通事故数据及挑选出与事故责任划分明显相关的10个因素为评价指标,使用高效梯度提升决策树(XGBoost)算法对事故责任进行建模预测,结果相对准确,为78.9%,但存在模型对缺失样本分裂方向的处理能力有限及模型过拟合问题;通过参数优化和模型融合方法对XGBoost算法进行优化。结果表明:优化后的算法能有效地自动学习出缺失样本的分裂方向,模型融合对缺失值的处理率已提升至94.8%,处理率提升了50%,缺失样本的分裂方向通过模型融合基本全部得到有效学习,预测结果对比原始算法准确度提升至87.2%,交叉验证结果也表明该算法在交通事故责任智能认定中的适用性。

关键词：公共安全道路交通安全机器学习 XGBoost 事故责任认定

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车队安全氛围与驾驶员个人特征对公交汽车事故的影响

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交通信息与安全 2019年第5期37卷 33-39,106页

作者：李瑞瑞王雪松高岩同济大学道路与交通工程教育部重点实验室上海200000 公安部交通管理科学研究所道路交通集成优化与安全分析技术国家工程实验室江苏无锡214151

为综合考虑车队安全氛围与驾驶员多种个人特征对公共汽车交通事故发生的影响,设计了营运驾驶员调查问卷,问卷内容包括车队的安全氛围,驾驶员的个人信息、健康状况、睡眠状况、驾驶行为与驾驶愤怒。对公交客运企业的13个车队,共计844名... 详细信息

为综合考虑车队安全氛围与驾驶员多种个人特征对公共汽车交通事故发生的影响,设计了营运驾驶员调查问卷,问卷内容包括车队的安全氛围,驾驶员的个人信息、健康状况、睡眠状况、驾驶行为与驾驶愤怒。对公交客运企业的13个车队,共计844名驾驶员进行了问卷调查。双层Logit模型用于分析车队特征与驾驶员个人特征对事故风险的影响;结果表明,在车队层面,安全氛围对交通事故发生有显著影响,可解释约9.2%的模型方差;在个人层面,驾驶员年龄、在所调查企业工作的时间、睡眠状况、普通违规行为、侵略违规行为、失误驾驶行为、积极驾驶行为以及驾驶愤怒对交通事故发生均有显著影响。基于随机森林中的平均准确度下降方法对显著变量的相对重要度进行了排序,结果显示,驾驶行为与睡眠状况是对驾驶员事故发生贡献最高的因素,车队安全氛围次之;其中4类驾驶行为对事故的累积贡献率为68.2%。研究结果可为公交客运企业安全管理与驾驶员安全教育提供理论基础,安全教育应给予对事故贡献度高的因素教育优先权。

关键词：交通安全公共汽车安全管理车队安全氛围驾驶员个人特征双层Logit模型调查问卷

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