检索结果-内蒙古大学图书馆

安全与环境学报 2022年第6期22卷 3243-3251页

作者：朱彤王驰恒李青景云超朱秭硕李海梅长安大学运输工程学院西安710064 汽车运输安全保障技术交通行业重点实验室西安710064 长安大学汽车学院西安710064

为准确分析影响避险安全效果的关键因素及其非线性影响关系,设计并实施了驾驶模拟试验。首先,利用模拟器及眼动仪采集各场景下驾驶人行为、眼动特征数据;其次,在相关性分析的基础上,采用随机森林等多种集成机器学习算法分析影响避险安... 详细信息

为准确分析影响避险安全效果的关键因素及其非线性影响关系,设计并实施了驾驶模拟试验。首先,利用模拟器及眼动仪采集各场景下驾驶人行为、眼动特征数据;其次,在相关性分析的基础上,采用随机森林等多种集成机器学习算法分析影响避险安全效果的因素,并对其重要度进行排序,采用GridSearch算法优化参数;最后,利用部分依赖图(Partial Dependence Plot,PDP)可解释性方法分析影响因素与避险安全效果之间的非线性关系。结果表明:影响特征与避险安全效果之间非线性关系明显;当特征数为6,特征分别为制动反应位置、制动反应时间、车速、刹车深度、纵向加速度、首次注视时间时的LightGBM模型效果最好,此时F1为86.07%。如制动距离较近,则高危险状况可能性明显增加;反应时间影响并不明显,但如反应过慢(超过0.9 s)则会造成风险概率升高;车速明显低于正常速度时避险安全效果不佳,往往是因为驾驶技能不强或处于分心状态;较低的减速度往往造成高危险状况,高减速度对于避免高危险状况有一定作用;制动深度不足往往伴随着高危险状况;首次注视时间过早或过晚都容易造成高危险状况,过早的注视往往是无意的注意,过晚的注意则表明发现时间过晚。

关键词：安全人体学避险行为危险集成学习部分依赖图(PDP)

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基于因子分析与熵值法的不同隧道侧向宽度下驾驶负荷模型

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中国公路学报 2023年第2期36卷 190-202页

作者：阎莹王虹婷万利袁华智刘革长安大学运输工程学院陕西西安710064 山东省交通规划设计院集团有限公司山东济南250031 长安大学汽车运输安全保障技术交通行业重点实验室陕西西安710064 兰州理工大学土木工程学院甘肃兰州730050

为探究隧道侧向宽度对驾驶心理及行为的影响机理,采用眼动仪、CAN-OBD测速仪等设备在滨莱高速试验场开展不同侧向宽度场景实车试验,获取30名男性驾驶人在不同侧向宽度场景下生心理及驾驶行为数据;以心率均值、车速差、速度标准差、平均... 详细信息

为探究隧道侧向宽度对驾驶心理及行为的影响机理,采用眼动仪、CAN-OBD测速仪等设备在滨莱高速试验场开展不同侧向宽度场景实车试验,获取30名男性驾驶人在不同侧向宽度场景下生心理及驾驶行为数据;以心率均值、车速差、速度标准差、平均注视持续时间和注视时间标准差为关键变量,建立基于因子分析与熵值法的驾驶负荷量化模型,量化评价不同侧向宽度下驾驶负荷变化规律;基于K-means聚类算法确定不同等级驾驶负荷阈值,结合ROC曲线的分类判别和最大约登指数值,提出隧道侧向宽度临界阈值计算方法。研究结果表明:当设计速度为120km·h^(-1)时,采用较大的隧道侧向宽度不仅有利于提高运行车速,同时可减小驾驶负荷;相较于左、右侧侧向宽度分别为0.75m和1.25m的标准断面设计尺寸,隧道左、右侧侧向宽度增加至1.00m和1.50m时,小型车和大型车驾驶人运行车速分别提升4.5%和3.6%,驾驶负荷分别减小31%和29%;不同侧向宽度下驾驶负荷低、中、高3个等级对应的阈值为0.23和0.42,隧道左侧最佳侧向宽度阈值为0.75~1.00m,右侧最佳侧向宽度阈值为1.25~1.50m。研究成果可为高速公路隧道横断面设计及安全高效运行提供技术支撑。

关键词：交通工程交通安全隧道侧向宽度驾驶负荷因子分析聚类算法

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视觉分心程度对跟车运动状态的影响

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中国安全科学学报 2022年第1期32卷 58-64页

作者：刘卓凡周星池刘通吴付威西安邮电大学现代邮政学院陕西西安710061 重庆交通大学交通运输学院重庆400074 长安大学汽车运输安全保障技术交通行业重点实验室陕西西安710064

为明确驾驶人在不同复杂度的交通环境下视觉分心程度对跟车运动状态的影响,在驾驶模拟器上搭建城市、乡村和高速道路3种交通环境,利用视线遮挡方法,设置0、1和2 s等3种固定时长,量化被试视觉分心程度;对26位被试进行模拟器驾驶试验,采... 详细信息

为明确驾驶人在不同复杂度的交通环境下视觉分心程度对跟车运动状态的影响,在驾驶模拟器上搭建城市、乡村和高速道路3种交通环境,利用视线遮挡方法,设置0、1和2 s等3种固定时长,量化被试视觉分心程度;对26位被试进行模拟器驾驶试验,采集车辆速度、纵向加速度和车辆位置等参数;采用重复测量一般线性模型,分析视觉分心程度对上述参数的影响。结果表明:跟车距离和车道偏移距离在城市、乡村和高速道路上依次增加;在高速道路上,跟车距离、车头时距和车道偏移距离随视觉分心程度的增加而增大;而在城市和乡村道路上,视觉分心1 s并不会对车辆运动状态产生显著性影响,仅当视觉分心2 s时,才会导致车道偏离距离、跟车距离和车头时距显著增加,降低车辆运动的平稳性;驾驶人则通过降低车速和频繁加减速等补偿方式,保证车辆运行的安全性。

关键词：视觉分心程度车辆运动状态跟车距离交通环境复杂度视线遮挡驾驶模拟器

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适应驾驶人的个性化自适应巡航控制策略

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重庆理工大学学报（自然科学） 2021年第7期35卷 1-9页

作者：陈涛郭丛帅李旭川范林坤长安大学汽车运输安全保障技术交通行业重点实验室西安710064

针对自适应巡航对驾驶人的适应性问题,将驾驶人风格因素融入到系统设计中,提出了适应驾驶人的个性化自适应巡航控制(adaptive cruise control,ACC)策略。首先,利用Kmeans算法对驾驶人数据进行聚类分析,将驾驶人分为谨慎型、适中型和激进... 详细信息

针对自适应巡航对驾驶人的适应性问题,将驾驶人风格因素融入到系统设计中,提出了适应驾驶人的个性化自适应巡航控制(adaptive cruise control,ACC)策略。首先,利用Kmeans算法对驾驶人数据进行聚类分析,将驾驶人分为谨慎型、适中型和激进型3类,对每类驾驶人驾驶特征参数进行分析,基于固定车间时距建立考虑驾驶人风格的安全距离模型;其次,将ACC系统分层控制,给出考虑驾驶人风格因素的ACC系统架构,建立车辆纵向逆动力学模型,应用PID建立下层控制器,基于模型预测控制(model predictive control,MPC)算法,综合考虑跟随性、驾驶舒适性等优化目标建立上层控制器。仿真结果表明:考虑驾驶人的个性化ACC控制策略可以满足不同驾驶人的个性化需求,同时,经仿真验证本论文提出的自适应巡航系统在车辆跟随及加减速工况下可保持良好的跟随性。

关键词：自适应巡航驾驶人风格模型预测控制分层控制

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面向前车的驾驶行为感知与意图识别算法研究

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中国公路学报 2022年第6期35卷 299-311页

作者：张海伦付锐袁伟郭应时长安大学汽车学院陕西西安710064 代尔夫特理工大学土木工程与地球科学学院南荷兰代尔夫特2628CN 长安大学汽车运输安全保障技术交通行业重点实验室陕西西安710064

感知周围车辆的驾驶行为并识别其意图将成为新一代高级驾驶辅助系统的重要组成部分。针对现有方法只考虑单一驾驶行为且可扩展性和可伸缩性差,提出一种基于稀疏表示理论的驾驶行为感知字典模型(Driving Behavior Perception Dictionary ... 详细信息

感知周围车辆的驾驶行为并识别其意图将成为新一代高级驾驶辅助系统的重要组成部分。针对现有方法只考虑单一驾驶行为且可扩展性和可伸缩性差,提出一种基于稀疏表示理论的驾驶行为感知字典模型(Driving Behavior Perception Dictionary Model,DBPDM)。将车辆行驶状态视为时间序列,设计基于自回归积分移动平均(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)结合在线梯度下降(Online Gradient Descent,OGD)优化器的在线预测模型,提出基于驾驶行为预测的意图识别构架(Intention Recognition Framework,IRF)。首先,采用图Lasso方法估计典型驾驶行为的稀疏逆协方差矩阵构建驾驶行为字典库,并采用Logdet散度方法计算各逆协方差矩阵的差异获得行为感知字典模型。然后,基于在线预测模型对目标车辆的行驶轨迹和运动状态进行预测,结合主车车辆的行驶状态作为稀疏表示的观测信号,以获取预测时域内的目标车辆意图。最后,采用NGSIM(Next Generation SIMulation)真实驾驶数据对模型进行开发和测试。研究结果表明:所提出的行为感知模型能对6种典型驾驶行为构建行为字典,在分类准确率上与现有方法相比有明显提升,对换道和转向行为样本的平均识别准确率分别达到99.1%和92.9%;该模型能够在相对早期阶段准确地识别出车辆行为;在线预测算法能较好预测出目标车辆的行驶轨迹和运动状态,从而间接地反映出其在预测时域内的驾驶意图;IRF可在换道和转向行为开始前的1.5 s较为准确地识别出目标车辆的意图,平均识别准确率超过80%。

关键词：汽车工程意图识别稀疏表示行为感知在线预测换道

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基于XGBoost算法的危险场景驾驶行为模式分析及安全评估

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交通信息与安全 2022年第5期40卷 53-60页

作者：魏田正魏雯李海梅刘浩学朱彤刘斐长安大学汽车学院西安710064 长安大学运输工程学院西安710064 长安大学汽车运输安全保障技术交通行业重点实验室西安710064

危险感知能力对驾驶人的驾驶行为模式具有重要影响。为准确评估驾驶人的危险感知能力、提升危险感知水平判别的准确度,提出了基于模拟驾驶技术的危险感知能力影响分析方法和基于极端梯度提升树(XGBoost)算法的危险感知水平判别模型。通... 详细信息

危险感知能力对驾驶人的驾驶行为模式具有重要影响。为准确评估驾驶人的危险感知能力、提升危险感知水平判别的准确度,提出了基于模拟驾驶技术的危险感知能力影响分析方法和基于极端梯度提升树(XGBoost)算法的危险感知水平判别模型。通过设计3种常见交通冲突场景,采集模拟驾驶中驾驶人的多维度驾驶行为特征数据,并分析危险感知能力与驾驶行为的相关关系。通过模拟实验发现:驾驶人对行人的危险感知能力较弱,易发生碰撞事故;驾驶人在危险场景中的车速(p=0.01)、制动反应位置(p<0.01)以及反应时间(p<0.01)与危险感知水平之间存在显著负相关关系。在相关性分析的基础上,利用XGBoost算法识别能反映驾驶人危险感知能力的重要特征变量,并构建以制动反应位置、反应时间、车速、刹车深度,以及加速度为指标的驾驶人危险感知水平判别模型;通过与LightGBM、支持向量机(SVM),以及逻辑回归(LR)等算法分类预测性能的对比分析,评价危险感知模型的判别精度,结果表明:基于XGBoost算法的危险感知水平判别模型的判别准确率为84.8%、F1值为83.4%、AUC值为0.959,优于LightGBM(准确率为78.8%、F1值为76.7%、AUC值为0.924)、SVM(准确率为57.6%、F1值为42.2%、AUC值为0.859),以及LR算法(准确率为69.7%、F1值为65.5%、AUC值为0.836)。所提方法可为判别驾驶人危险感知能力及其对驾驶行为模式的影响提供可靠手段。

关键词：交通安全驾驶行为危险感知机器学习 XGBoost

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驾驶人在手机通话行为中的认知分心图像识别研究

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中国公路学报 2021年第5期34卷 168-181页

作者：程文冬付锐马勇周扬刘京凯西安工业大学机电工程学院陕西西安710032 长安大学汽车运输安全保障技术交通行业重点实验室陕西西安710064

在手机通话(MPC)行为中,驾驶人极易陷入认知分心(DCD)状态,对此提出了一种基于头-眼行为特性的DCD图像识别方法。为适应自然驾驶中的波动光照和复杂背景,首先建立基于YCbCr色彩空间的在线肤色模型,提取待检肤色区域的PCA-HOG特征并建立... 详细信息

在手机通话(MPC)行为中,驾驶人极易陷入认知分心(DCD)状态,对此提出了一种基于头-眼行为特性的DCD图像识别方法。为适应自然驾驶中的波动光照和复杂背景,首先建立基于YCbCr色彩空间的在线肤色模型,提取待检肤色区域的PCA-HOG特征并建立支持向量机分类器来识别MPC手势;与此同时,采用多尺度局部模极大值方法检测嘴部显著边缘,并通过边缘活跃度来识别驾驶人说话行为,综合MPC手势和说话行为建立MPC行为的判别逻辑。最后,以5 s为时间窗口获取驾驶人的眼球活跃度、眨眼指数、头部横摆和俯仰运动活跃度,采用D-S证据理论建立融合头-眼行为特性的DCD识别方法。试验结果表明:融合手势和说话行为图像检测的MPC识别率为92.8%;对于不佩戴眼镜的驾驶人,眼球活跃度是DCD识别率最高的单一指标,"眼球活跃度-头部横摆活跃度-头部俯仰活跃度"融合证据的DCD识别率最高,为86.2%;对于佩戴眼镜的驾驶人,"头部横摆活跃度-头部俯仰活跃度"融合证据的DCD识别率最高,为83.2%;算法对熟练驾驶人的DCD识别率略高于非熟练驾驶人。

关键词：交通工程认知分心机器视觉智能辅助驾驶行为特性 D-S证据理论驾驶人

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基于人机共驾的车道保持驾驶辅助系统

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重庆理工大学学报（自然科学） 2021年第3期35卷 1-9页

作者：张新锋左思田圣哲长安大学汽车学院西安710064 汽车运输安全保障技术交通行业重点实验室西安710064

针对驾驶员因疲劳、分心以及横向风等因素,无意识地使车辆偏离车道线的问题,提出了一种通过固定的共驾系数实现辅助驾驶系统与驾驶员之间人机共驾的车道保持驾驶辅助系统研究方法。为了模拟驾驶员分心、疲劳状态,建立了驾驶员模型。在... 详细信息

针对驾驶员因疲劳、分心以及横向风等因素,无意识地使车辆偏离车道线的问题,提出了一种通过固定的共驾系数实现辅助驾驶系统与驾驶员之间人机共驾的车道保持驾驶辅助系统研究方法。为了模拟驾驶员分心、疲劳状态,建立了驾驶员模型。在驾驶员模型的基础上,采用分层控制方法设计车道保持驾驶辅助系统。上层控制器利用模型预测控制方法设计转向角矫正策略;下层控制器根据上层控制器计算的期望横摆力矩对车辆进行防侧翻稳定性控制。搭建CarSim与Matlab/Simulink联合仿真平台,设计不同行驶工况,并分别采用人工驾驶和辅助驾驶2种方式进行仿真试验,仿真结果表明:无论在高速、低速或者低附着系数路面,当人工驾驶的车辆偏离车道中心线时,驾驶辅助系统均能及时矫正车辆的行驶方向,保证车辆稳定地跟踪车道线。

关键词：车道保持驾驶辅助系统模型预测控制人机共驾防侧翻稳定性

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基于深度学习的无人驾驶汽车车道线检测方法

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科学技术与工程 2021年第24期21卷 10401-10406页

作者：高扬王晨李昭健长安大学汽车学院西安710000 汽车运输安全保障技术交通行业重点实验室西安710000

车道线检测是实现当前汽车辅助驾驶和未来无人驾驶汽车的关键,深度学习技术在近年来迅猛发展,在图像识别、图像分割、语音识别及数据预测等方面都取得了出色成绩。结合深度学习技术对无人驾驶汽车环境感知中的车道线检测进行了相应的研... 详细信息

车道线检测是实现当前汽车辅助驾驶和未来无人驾驶汽车的关键,深度学习技术在近年来迅猛发展,在图像识别、图像分割、语音识别及数据预测等方面都取得了出色成绩。结合深度学习技术对无人驾驶汽车环境感知中的车道线检测进行了相应的研究,提出一种基于深度学习的车道线识别算法。对比研究已有算法,针对其中的信息融合问题,提出了一种新的特征图上下文信息融合方法,将该方法与VGG(Visual Geometry Group)网络相结合提出融合上下文信息的车道线识别网络VGG-FF,进一步加入空洞卷积提出融合空洞卷积及上下文信息的车道线识别网络VGG-FFD。将该网络模型在公开数据集以及自制数据集上进行了性能测试,实验结果表明该模型具有良好的识别效果。

关键词：无人驾驶技术车道线检测深度学习信息融合 VGG网络

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基于多目标粒子群与模糊控制的AMT自适应换挡规律研究

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西南大学学报（自然科学版） 2024年第1期46卷 209-222页

作者：杜娟杨振东黄建刚刘晓东聊城大学机械与汽车工程学院山东聊城252000 大连理工大学汽车学院辽宁大连116204 中通客车股份有限公司客车研究院山东聊城252000 长安大学汽车运输安全保障技术交通行业重点实验室西安710064

搭载自动机械变速器(AMT)的车辆,其换挡规律是提升动力性与经济性的关键.本文以3挡AMT纯电动城市客车为研究对象,基于多目标粒子群算法(MOPSO)对不同加速踏板开度下的换挡车速进行优化,建立了兼顾动力性与经济性的双参数MOPSO换挡规律,... 详细信息

搭载自动机械变速器(AMT)的车辆,其换挡规律是提升动力性与经济性的关键.本文以3挡AMT纯电动城市客车为研究对象,基于多目标粒子群算法(MOPSO)对不同加速踏板开度下的换挡车速进行优化,建立了兼顾动力性与经济性的双参数MOPSO换挡规律,并构建了以车辆载荷与加速度变化为输入,车速调整量为输出的模糊控制器对MOPSO规律进行自适应调整,得到了自适应换挡规律Fuzzy-MOPSO.最后,对Fuzzy-MOPSO规律开展了动力性与经济性验证,并与其他换挡规律进行比较.结果表明,Fuzzy-MOPSO规律的加速性能比经济性规律提升了15.3%,其动力性能比MOPSO规律更优越.经济性方面,在4段实际道路工况下,Fuzzy-MOPSO规律的经济性比动力性规律分别提升了6.08%、7.28%、6.88%、5.63%,比MOPSO规律更具节能潜力.此外,Fuzzy-MOPSO规律在实际道路工况下的换挡频率与MOPSO规律相当,节能的同时能够有效抑制频繁换挡,提升传动系统的寿命.

关键词：多目标粒子群优化模糊控制 AMT纯电动城市客车自适应换挡规律

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