基于灰关联熵理论的驾驶决策影响因子研究 被引量：11

1

作者 王晓原 杨新月 王凤群 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 2007年第5期126-132,共7页

针对道路交通系统数据采集难度大、灰度大、无典型分布等特点,采用多种数据采集设备采获数据,运用灰关联熵分析法重点对来自道路、环境的驾驶决策主影响因子进行了榨取和排序。仿真结果表明,该方法客观、定量,能克服目前人们以主观、定... 针对道路交通系统数据采集难度大、灰度大、无典型分布等特点,采用多种数据采集设备采获数据,运用灰关联熵分析法重点对来自道路、环境的驾驶决策主影响因子进行了榨取和排序。仿真结果表明,该方法客观、定量,能克服目前人们以主观、定性分析为主的缺点,避免了多因子多重共线关系所引起的信息重叠及其对仿真过程的干扰,为自动驾驶系统的仿真和实现提供了理论基础和可行性依据。 展开更多

关键词 驾驶员行为 驾驶决策 主影响因子 灰关联熵分析法 交通流 智能运输系统(ITS)

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驾驶员决策风格对驾驶风格的影响 被引量：5

2

作者 刘晶 孙龙 《人类工效学》 2015年第4期18-21,共4页

目的探索驾驶员决策风格对驾驶风格的影响。方法采用多维度驾驶风格量表(MDSI-C)和一般决策风格量表(GDMS)对199名驾驶员进行测量。结果 MDSI-C感觉寻求、愤怒、焦虑和分心4个维度的性别差异显著(t=-3.021,-4.259,3.550,5.531,P<0.01... 目的探索驾驶员决策风格对驾驶风格的影响。方法采用多维度驾驶风格量表(MDSI-C)和一般决策风格量表(GDMS)对199名驾驶员进行测量。结果 MDSI-C感觉寻求、愤怒、焦虑和分心4个维度的性别差异显著(t=-3.021,-4.259,3.550,5.531,P<0.01)。理智与感觉寻求、分心和焦虑维度得分呈负相关(r=-0.352^-0.383,P<0.01)。直觉冲动与感觉寻求、分心和焦虑维度呈正相关(r=0.140~0.264,P<0.05)。依赖与愤怒、冒险维度呈负相关(r=-0.221,-0.242,P<0.01),与分心和焦虑维度呈正相关(r=0.350,0.477,P<0.01)。回归分析发现:驾驶员各人口学因素和DMPS各维度的主效应,可以分别解释冒险型、愤怒型和焦虑型驾驶风格36.9%、21.1%和42.1%的变异。结论不同决策风格类型通过影响驾驶员的驾驶风格,进而影响驾驶安全。 展开更多

关键词 驾驶员 驾驶决策 决策风格 驾驶风格 驾驶安全 交通安全 驾驶行为 交通事故

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风险水平与风险源类型对驾驶决策的影响

3

作者 张晓颖 常若松 +1 位作者 灿雅雯 隋雪 《人类工效学》 2024年第1期28-33,共6页

目的 考察风险水平(高、低)与风险源类型(机动车、行人)对驾驶决策的影响以及驾驶员的眼动搜索模式.方法 向41 名驾驶员展示具有不同风险水平的交通图片,要求驾驶员做出是否减速的决策,采用Eye Link 1000 Plus眼动仪记录驾驶决策、反应... 目的 考察风险水平(高、低)与风险源类型(机动车、行人)对驾驶决策的影响以及驾驶员的眼动搜索模式.方法 向41 名驾驶员展示具有不同风险水平的交通图片,要求驾驶员做出是否减速的决策,采用Eye Link 1000 Plus眼动仪记录驾驶决策、反应时和眼动情况.结果 低风险情境下,驾驶员对行人风险的减速决策显著多于机动车风险,驾驶员对行人风险的总注视时间和凝视时间都显著短于机动车,注视次数显著少于机动车;高风险情境下,驾驶员对行人风险和机动车风险的减速决策无显著差异,驾驶员对行人风险的总注视时间和凝视时间显著长于机动车.结论 驾驶员对潜在行人风险的视觉加工更高效,驾驶决策更谨慎.本研究为制定符合驾驶员驾驶习惯的交通规则提供了借鉴与参考. 展开更多

关键词 交通安全工程 驾驶行为 交通心理 驾驶决策 风险水平 风险源类型 视觉注意模式 事故预防

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自动驾驶车辆在无信号交叉口右转驾驶决策技术研究 被引量：2

4

作者 王曙燕 万顷田 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第5期1468-1472,共5页

利用深度强化学习(deep reinforcement learning, DRL)技术实现自动驾驶决策已成为国内外研究热点,现有研究中的车辆交通流缺乏随机性与真实性,同时自动驾驶车辆在环境中的有效探索具有局限性。因此利用TD3算法进行自动驾驶车辆在无信... 利用深度强化学习(deep reinforcement learning, DRL)技术实现自动驾驶决策已成为国内外研究热点,现有研究中的车辆交通流缺乏随机性与真实性,同时自动驾驶车辆在环境中的有效探索具有局限性。因此利用TD3算法进行自动驾驶车辆在无信号交叉口下的右转驾驶决策研究,首先在Carla仿真平台中开发无信号交叉口的训练与测试场景,并添加交通流管理功能,提高系统训练和测试随机性。其次,为了提高自动驾驶车辆的探索性,对TD3算法中的Actor网络进行改进,为目标动作添加OU噪声。最后使用通行成功率和平均通行时间评估指标评价自动驾驶行为决策。结果表明,在不同交通流场景下,改进后的TD3算法通行成功率与基于DDPG算法控制的车辆相比平均提升6.2%,与基于规则的AEB模型相比平均提升23%。改进后的TD3算法不仅能够探索更多可能,而且其通行决策表现更加突出。 展开更多

关键词 深度强化学习 自动驾驶 无信号交叉口 驾驶决策 奖励函数

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不同风险水平下驾驶员风险感知能力对驾驶决策的影响

5

作者 张晓颖 常若松 +1 位作者 蔡婉霖 隋雪 《人类工效学》 2024年第2期17-22,共6页

目的考察驾驶员的风险感知能力(高、低)在不同交通风险水平(高、低、无)对驾驶决策的影响,以及驾驶员的视觉搜索特征。方法采用风险感知视频测试将40名年轻驾驶员分为高风险感知组与低风险感知组,向驾驶员展示具有不同风险水平的交通图... 目的考察驾驶员的风险感知能力(高、低)在不同交通风险水平(高、低、无)对驾驶决策的影响,以及驾驶员的视觉搜索特征。方法采用风险感知视频测试将40名年轻驾驶员分为高风险感知组与低风险感知组,向驾驶员展示具有不同风险水平的交通图片,要求驾驶员做出是否减速的决策,通过眼动仪记录驾驶决策、反应时和眼动情况。结果在低风险水平,高风险感知驾驶员的减速决策得分显著高于低风险感知驾驶员。在无风险水平,高风险感知驾驶员的总注视时间和凝视时间显著长于低风险感知驾驶员,注视次数显著多于低风险感知驾驶员。结论高风险感知驾驶员更注重对风险的搜索,驾驶决策更加谨慎。研究结果为驾驶员的驾驶安全培训与风险感知能力检验提供参考。 展开更多

关键词 交通工程 驾驶行为 驾驶决策 风险感知能力 风险水平 视觉搜索特征 事故预防

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基于深度强化学习的无信号灯路口决策研究

6

作者 傅明建 郭福强 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期91-99,共9页

无信号灯左转路口是自动驾驶场景中最为危险的场景之一,如何实现高效安全的左转决策是自动驾驶领域的重大难题。深度强化学习(DRL)算法在自动驾驶决策领域具有广阔应用前景。但是,深度强化学习在自动驾驶场景中存在样本效率低、奖励函... 无信号灯左转路口是自动驾驶场景中最为危险的场景之一,如何实现高效安全的左转决策是自动驾驶领域的重大难题。深度强化学习(DRL)算法在自动驾驶决策领域具有广阔应用前景。但是,深度强化学习在自动驾驶场景中存在样本效率低、奖励函数设计困难等问题。提出一种基于专家先验的深度强化学习算法(CBAMBC SAC)来解决上述问题。首先,利用SMARTS仿真平台获得专家先验知识;然后,使用通道-空间注意力机制(CBAM)改进行为克隆(BC)方法,在专家先验知识的基础上预训练模仿专家策略;最后,使用模仿专家策略指导深度强化学习算法的学习过程,并在无信号灯路口左转决策中进行验证。实验结果表明,基于专家先验的DRL算法比传统的DRL算法更具优势,不仅可以免去人为设置奖励函数的工作量,而且可以显著提高样本效率从而获得更优性能。在无信号灯路口左转场景下,CBAM-BC SAC算法与传统DRL算法(SAC)、基于传统行为克隆的DRL算法(BC SAC)相比,平均通行成功率分别提高了14.2和2.2个百分点。 展开更多

关键词 深度强化学习 自动驾驶 模仿学习 行为克隆 驾驶决策

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个性化自动驾驶技术探索

7

作者 席军强 《智能网联汽车》 2023年第1期30-32,共3页

掌握驾驶决策认知机理,突破驾驶风格辨识和意图识别技术是实现个性化智能网联车辆行驶的关键。首先,我们为什么要开发个性化智能网联汽车?人们开发汽车的初心,就是要满足人的需求。从传统汽车,到未来的高级别全自动驾驶汽车,都是为了更... 掌握驾驶决策认知机理,突破驾驶风格辨识和意图识别技术是实现个性化智能网联车辆行驶的关键。首先,我们为什么要开发个性化智能网联汽车?人们开发汽车的初心,就是要满足人的需求。从传统汽车,到未来的高级别全自动驾驶汽车,都是为了更好地服务人。也就是说,在整个汽车发展过程中,人始终是核心,车始终要服务于人。 展开更多

关键词 智能网联汽车 自动驾驶汽车 驾驶决策 自动驾驶技术 驾驶风格 认知机理 意图识别 人的需求

原文传递

自动驾驶中的时空同步问题及一致性要求研究

8

作者 谷巨龙 沈金田 +2 位作者 李茹 张林 赵亮 《公路交通科技》 CAS CSCD 北大核心 2023年第S01期456-459,484,共5页

随着人工智能和自动驾驶技术的迅猛发展,自动驾驶汽车正成为未来交通领域的重要趋势。在实现自动驾驶的过程中时空不同步问题在自动驾驶系统的核心算法和处理过程中普遍存在。对自动驾驶时空同步基本问题开展研究,并提出了一种自动驾驶... 随着人工智能和自动驾驶技术的迅猛发展,自动驾驶汽车正成为未来交通领域的重要趋势。在实现自动驾驶的过程中时空不同步问题在自动驾驶系统的核心算法和处理过程中普遍存在。对自动驾驶时空同步基本问题开展研究,并提出了一种自动驾驶时空一致性要求的概念和体系,提出了针对时间同步、空间同步、自动驾驶决策、自动驾驶控制,以及导航电子地图的更新、交通信息服务以及V2X应用中的数据服务的时空一致性要求。 展开更多

关键词 智能交通 时空一致性 试验研究 自动驾驶 时空同步 驾驶决策 驾驶控制 电子导航地图 V2X

原文传递

驾驶决策的研究现状与展望 被引量：4

9

作者 梁超 陈晓晨 常若松 《心理科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2014年第4期862-866,共5页

驾驶决策是驾驶员对不同交通场景进行判断、选择,并产生驾驶行为的过程。驾驶决策的研究起源于人因工程学,并随着认知心理学的发展而逐渐受到关注。驾驶决策的研究范式主要采用心理测量与实验法;并与年龄、性别、风险感知、情绪以及决... 驾驶决策是驾驶员对不同交通场景进行判断、选择,并产生驾驶行为的过程。驾驶决策的研究起源于人因工程学,并随着认知心理学的发展而逐渐受到关注。驾驶决策的研究范式主要采用心理测量与实验法;并与年龄、性别、风险感知、情绪以及决策风格相关;为了有效防止交通事故的发生,驾驶决策的改善逐步成为研究的新热点。今后的研究可以从认知与情绪角度综合探讨适合中国国情的驾驶决策的结构与特征,以提高驾驶员的决策能力。 展开更多

关键词 驾驶员 驾驶决策 决策改善 研究范式

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偶然情绪对驾驶决策的影响 被引量：3

10

作者 乔春玲 常若松 +1 位作者 潘留栓 陈晓晨 《人类工效学》 2017年第3期81-86,共6页

偶然情绪是与当前判断和决策无关的一种主观情绪体验。研究表明,偶然情绪会对驾驶员的决策行为具有重要影响,不仅可以影响驾驶决策的判断过程和决策策略,还会影响驾驶决策的决策结果以及信息加工风格。分析偶然情绪对驾驶决策的影响,可... 偶然情绪是与当前判断和决策无关的一种主观情绪体验。研究表明,偶然情绪会对驾驶员的决策行为具有重要影响,不仅可以影响驾驶决策的判断过程和决策策略,还会影响驾驶决策的决策结果以及信息加工风格。分析偶然情绪对驾驶决策的影响,可以使驾驶员在较短时间内认识到情绪并快速的调节情绪,从而保证理性的驾驶决策,为安全驾驶提供进一步的保障。未来研究应注重偶然情绪对驾驶决策作用的内部机制及其与时间压力或者个体差异之间的交互影响。 展开更多

关键词 驾驶员 偶然情绪 驾驶决策 交通安全 事故预防 驾驶行为 整合情绪

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不同情绪状态对驾驶决策风格的影响 被引量：3

11

作者 琚芳艳 常若松 郭双 《中国健康心理学杂志》 2014年第12期1822-1823,共2页

目的探索驾驶员不同情绪状态对驾驶决策风格的影响。方法随机选取217名驾驶员完成一般决策风格量表和情绪状态量表。结果 1理智型,直觉-冲动型和依赖型3个决策风格的性别差异显著(F=100.37,58.01,48.70;P<0.001);2年龄,受教育水平,... 目的探索驾驶员不同情绪状态对驾驶决策风格的影响。方法随机选取217名驾驶员完成一般决策风格量表和情绪状态量表。结果 1理智型,直觉-冲动型和依赖型3个决策风格的性别差异显著(F=100.37,58.01,48.70;P<0.001);2年龄,受教育水平,驾龄与3个决策风格相关显著(r=0.252,0.290,-0.225,0.379,-0.353,-0.158,-0.282,-0.269,-0.252;P<0.05)。每周平均驾驶里程与直觉-冲动型和依赖型决策风格相关显著(r=-0.195,-0.246;P<0.05);3愤怒对直觉-冲动型决策风格具有负向预测作用(r=-0.161,P<0.05),紧张对依赖型决策风格具有正向预测作用(r=0.242,P<0.01),精力对理智型和直觉-冲动型决策风格具有正向预测作用(r=0.162,0.195;P<0.05),抑郁对依赖型决策风格具有负向预测作用(r=-0.171,P<0.05)。结论驾驶员不良情绪状态的稳定性越差,持续性时间越长,决策风格越趋向于直觉-冲动型和依赖型。 展开更多

关键词 驾驶员 情绪状态 驾驶决策 决策风格 职业心理

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基于红外与雷达的夜间无人车驾驶决策方法 被引量：4

12

作者 廖雁洲 孙韶媛 +2 位作者 吴雪平 赵海涛 李大威 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2018年第12期1509-1514,共6页

速度与方向的决策建议是夜间无人车驾驶研究的关键,针对夜间无人车速度与方向决策,基于红外图像与雷达信息,提出了一种包含深度信息的红外图像多任务分类网络用来给出速度与方向决策.通过红外摄像头及雷达采集的数据训练深度网络,其中... 速度与方向的决策建议是夜间无人车驾驶研究的关键,针对夜间无人车速度与方向决策,基于红外图像与雷达信息,提出了一种包含深度信息的红外图像多任务分类网络用来给出速度与方向决策.通过红外摄像头及雷达采集的数据训练深度网络,其中雷达采集的深度图像作为训练标签,采用卷积-反卷积神经网络来进行红外图像的深度估计,进而获得深度信息.利用深度信息制作分类网络训练标签,通过AlexNet分类网络得到速度决策建议.再根据红外图像的道路信息训练方向分类网络,将无人车的驾驶决策问题转化为分类模型,并将分类模型与深度估计网络相结合.实验结果表明,网络的角度准确率及速度准确率分别为87. 43%和85. 89%,并且利用训练得到的模型对图像进行决策的时间为0. 04 s/帧,能够达到实时性的要求。 展开更多

关键词 红外图像 深度估计 驾驶决策 深度学习

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基于机器学习与双向时间序列数据的车辆行驶行为预测模型

13

作者 陈佳钦 袁健 《建模与仿真》 2023年第3期2994-3007,共14页

自驾车辆跟驰时需密切关注前车的行驶状态,以此采取加减速、制动等驾驶决策。现有的行为预测模型未考虑与前导车的耦合关系,且持续感知具有一定局限。因此本文提出基于机器学习与双向时间序列数据的车辆行驶行为预测模型。该模型以轻量... 自驾车辆跟驰时需密切关注前车的行驶状态,以此采取加减速、制动等驾驶决策。现有的行为预测模型未考虑与前导车的耦合关系,且持续感知具有一定局限。因此本文提出基于机器学习与双向时间序列数据的车辆行驶行为预测模型。该模型以轻量方式感知前车,且引入优化的注意力机制,解决交通流密集时跟车频繁出现遮挡的误检问题。提取出二维行为向量以双向序列形式输入双层预测模型中,更精确预测跟驰行为数据变化趋势。实验结果表明,提出的模型感知精度达84.56%、召回率达80.37%,相比基准模型平均每帧耗时降低4.95 ms,并且对前导车的行为预测准确率较高,能为自驾车辆跟驰提供有效的行驶决策。 展开更多

关键词 机器学习 注意力机制 预测模型 基准模型 行驶状态 驾驶决策 召回率 预测准确率

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基于参数描述的换道场景自动驾驶精确决策学习 被引量：3

14

作者 张羽翔 何钢磊 +3 位作者 李鑫 刘奇芳 丛岩峰 王玉海 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第S01期132-140,共9页

为提高车辆驾驶安全性并充分考虑人类驾驶员对于自动驾驶控制系统的接受度,研究并实现了自动驾驶车辆在换道场景下的精确决策学习。汽车自动驾驶不仅需要决策是否换道,还需要决定汽车的具体微观行为,如换道时间和期望加速度的确定等,因... 为提高车辆驾驶安全性并充分考虑人类驾驶员对于自动驾驶控制系统的接受度,研究并实现了自动驾驶车辆在换道场景下的精确决策学习。汽车自动驾驶不仅需要决策是否换道,还需要决定汽车的具体微观行为,如换道时间和期望加速度的确定等,因此,车道变换的精确决策需使用3个参数来描述,并需要通过强化学习求解。这种基于参数精确决策的合理性体现在两个方面:首先是不同的决策参数值会影响规划的轨迹,如果决策不精确,将产生运动的不确定性;其次是基于真实交通数据(NGSIM)的分析,因为人类换道行为在换道时间和期望加速度上存在显著的差异性,在当前的决策研究中很少被明确考虑。此外,发现NGSIM数据中存在一些潜在的紧急情况,可以通过优化部分决策参数来提升其安全性;在强化学习算法的设计中,动作过程中加入换道时间和期望加速度;奖励函数考虑了安全性、当前驾驶员的意愿和平均人类驾驶风格;问题求解中,自定义了基函数,并通过基于核函数的最小二乘策略迭代强化学习方法学习精确的安全决策行为。仿真结果表明,使用强化学习参数决策可以实现更精确的决策,从而提高安全性能,并可在变道场景中模仿人类驾驶员的行为。 展开更多

关键词 自动驾驶车辆 驾驶决策 真实交通数据 换道场景

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载人六足机器人驾驶决策 被引量：3

15

作者 尤波 丁宁 +1 位作者 李佳钰 丁亮 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第8期150-158,166,共10页

为了实现载人六足机器人在复杂地形下的平稳通过,基于载人六足机器人腿部构型建立足端离散化模型,分析其稳定运动空间,确定实时的稳定性评价指标。针对斜坡向平坦地形过渡行走时,提出了基于合作博弈的控制算法,该算法将最优的足端和机... 为了实现载人六足机器人在复杂地形下的平稳通过,基于载人六足机器人腿部构型建立足端离散化模型,分析其稳定运动空间,确定实时的稳定性评价指标。针对斜坡向平坦地形过渡行走时,提出了基于合作博弈的控制算法,该算法将最优的足端和机体运动序列以指令信息的形式反馈给驾驶员;针对障碍地形行走时,提出了基于贝叶斯决策理论的控制算法,配合足端状态调节机体位置,辅助驾驶员做出最优的决策。根据传感器反馈的信息动态调整运动学裕度和稳定裕度的权重因子,切换两种算法来选取当前地形下的最适控制算法。通过仿真实验结果表明,两种算法有效提高了六足机器人的稳定性,有效减少机体倾斜和足端冲击,提高了操纵效率,为驾驶员的驾驶决策提供辅助。 展开更多

关键词 离散化模 稳定运动空间 合作博弈算法 贝叶斯决策理论算法 权重因子 驾驶决策

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驾驶员情绪状态对驾驶决策的Logistic回归分析 被引量：2

16

作者 梁超 陈晓晨 《中国健康心理学杂志》 2014年第8期1216-1218,共3页

目的分析驾驶员的情绪特征对驾驶决策的预测作用。方法采用爱荷华赌博任务对驾驶员进行决策类型的分类,情绪状态量表测量驾驶员的情绪状态,通过Logistic回归分析预测情绪状态对不同决策类型驾驶员的影响。结果①积极情绪与消极情绪对不... 目的分析驾驶员的情绪特征对驾驶决策的预测作用。方法采用爱荷华赌博任务对驾驶员进行决策类型的分类,情绪状态量表测量驾驶员的情绪状态,通过Logistic回归分析预测情绪状态对不同决策类型驾驶员的影响。结果①积极情绪与消极情绪对不同类型的驾驶决策具有预测作用(χ2=50.639,df=2,P<0.05);②驾龄、性别作为调节变量对不同类型驾驶决策具有预测作用(χ2=23.811,df=8,P<0.01)。结论①在情绪状态量表中,积极情绪状态得分越高,消极情绪状态得分越低的驾驶员,决策类型是勇于冒险的可能性更大;②当考虑到性别与驾龄时,决策类型更多的受到新手消极情绪状态和女性积极情绪状态的影响。 展开更多

关键词 驾驶决策 情绪状态 爱荷华赌博任务 LOGISTIC回归 驾驶员

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汽车驾驶操作与节油

17

作者 兰新铁 《城市公共交通》 2004年第1期28-29,共2页

驾驶员是汽车操纵的主体,不同的驾驶员有着不同的驾驶行为和习惯,好的驾驶行为和习惯,合理的驾驶操作,可使汽车燃料消耗降低15%左右.

关键词 汽车驾驶 节油 驾驶员 驾驶行为 驾驶习惯 发动 起步 换档 制动 驾驶决策 轮胎压力

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信号交叉口倒计时显示对驾驶决策的影响分析 被引量：2

18

作者 吴娟莉 《福建工程学院学报》 CAS 2015年第6期557-561,共5页

倒计时对信号交叉口的影响主要表现为对驾驶行为的影响。为量化驾驶行为规律,研究倒计时交叉口驾驶决策模型,探索其对通行效率的作用效果,以福州市典型交叉口为例,分析倒计时对信号交叉口驾驶决策的影响,以期为交通管理部门选用此类设... 倒计时对信号交叉口的影响主要表现为对驾驶行为的影响。为量化驾驶行为规律,研究倒计时交叉口驾驶决策模型,探索其对通行效率的作用效果,以福州市典型交叉口为例,分析倒计时对信号交叉口驾驶决策的影响,以期为交通管理部门选用此类设施提供参考。 展开更多

关键词 倒计时 信号交叉口 驾驶决策 二项Logistic模型

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时间压力对驾驶决策的影响 被引量：1

19

作者 潘留栓 常若松 +1 位作者 乔春玲 陈晓晨 《人类工效学》 2017年第2期76-80,共5页

驾驶决策需要充分提取交通环境包含的信息以避免事故发生,其会受到时间压力的影响。时间压力对驾驶决策的影响主要表现在决策策略的选择与驾驶决策质量两个方面。探究驾驶决策的研究模型、驾驶决策的时间压力范式以及时间压力对驾驶决... 驾驶决策需要充分提取交通环境包含的信息以避免事故发生,其会受到时间压力的影响。时间压力对驾驶决策的影响主要表现在决策策略的选择与驾驶决策质量两个方面。探究驾驶决策的研究模型、驾驶决策的时间压力范式以及时间压力对驾驶决策的影响对研究时间压力如何影响驾驶决策以提高驾驶员的决策能力、减少交通事故具有重要意义。未来研究应关注时间压力如何提高驾驶员决策能力的心理机制,时间压力与A型人格、B型人格相互作用对驾驶决策的影响。 展开更多

关键词 驾驶员 时间压力 驾驶决策 人格 交通安全

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一种基于驾驶决策的三相交通流仿真模型 被引量：1

20

作者 王涛 沈益民 《湖北工程学院学报》 2013年第6期5-10,共6页

提出了一种基于三相交通流理论的驾驶决策交通流仿真模型。该模型采用驾驶决策函数替代由Kerner等人提出的KKW模型中目标速度函数,在新模型中将驾驶行为分为自由流驾驶模式、同步流驾驶模式和堵塞流驾驶模式,三种模式会根据道路的实际... 提出了一种基于三相交通流理论的驾驶决策交通流仿真模型。该模型采用驾驶决策函数替代由Kerner等人提出的KKW模型中目标速度函数,在新模型中将驾驶行为分为自由流驾驶模式、同步流驾驶模式和堵塞流驾驶模式,三种模式会根据道路的实际交通情况进行切换。基本图和时空分析结果表明,提出的模型符合实际的交通观察。 展开更多

关键词 三相交通流 驾驶决策 交通仿真模型

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