驾驶人在驾驶车辆的过程中总会面临由自身或外界条件所带来的或高或低的风险,即驾驶风险,通过对驾驶风险进行识别、分析及评估是对风险进行管理的有效对策,明确由人为因素(即驾驶人个体特征及驾驶行为)所带来的驾驶风险并对驾驶人进行...驾驶人在驾驶车辆的过程中总会面临由自身或外界条件所带来的或高或低的风险,即驾驶风险,通过对驾驶风险进行识别、分析及评估是对风险进行管理的有效对策,明确由人为因素(即驾驶人个体特征及驾驶行为)所带来的驾驶风险并对驾驶人进行安全管理尤为重要。为了全面了解各类危险驾驶行为和各种驾驶人群体的驾驶风险行为研究进展,对驾驶风险领域重点问题进行了总体概述。从驾驶人个体特征及驾驶行为的角度出发,探究了驾驶风险领域目前的研究现状,并利用科学知识图谱展示驾驶风险领域研究的发展进程与结构关系。通过Web of Science核心合集数据库获取了3406篇在1986~2020年(截至2020年2月29日)间出版的驾驶风险研究相关英文文献,共涵盖8684位作者及6018个关键词,基于科学知识图谱对该领域文献进行梳理与分析。结果表明:驾驶风险领域的国外研究在驾驶人选择方面主要从年轻驾驶人、老年驾驶人、新手驾驶人及职业驾驶人的角度进行切入,重点围绕酒驾、药驾、分心驾驶及疲劳驾驶等主题开展研究。与国外研究相比,中国在分心驾驶、疲劳驾驶领域的研究相对丰富,而针对酒驾、药驾的研究试验手段较为单一,研究不够全面;在研究对象的选取上,有必要进一步增加老年驾驶人及新手驾驶人的深入研究,包括老年驾驶人适驾性评估与教育培训,以及新手驾驶人驾照分级制度的可行性探索。在研究方法方面,国外常见研究方法包括问卷调查、驾驶模拟器试验、实车试验以及自然驾驶研究等,而中国在自然驾驶研究领域尚未充分开发利用;未来应考虑多种方法相结合并从不同角度促进对驾驶行为及驾驶风险的全面理解。展开更多
行车风险受人、车、路多类时变因素的耦合影响,如何对其进行准确量化一直是制约汽车智能安全技术发展的难题。提出考虑驾驶人行为特性的行车风险量化新方法并介绍对应的行车风险防控策略,将行车风险量化与等效力模型结合,设计行车风险...行车风险受人、车、路多类时变因素的耦合影响,如何对其进行准确量化一直是制约汽车智能安全技术发展的难题。提出考虑驾驶人行为特性的行车风险量化新方法并介绍对应的行车风险防控策略,将行车风险量化与等效力模型结合,设计行车风险的场模型框架。通过考虑车道线约束和车辆行驶路径的变化,在车辆行驶的纵向和横线上设置不同的风险梯度调整系数并采用Frenet坐标转换,使得行车风险在车辆行驶的纵向和横向上具有较大的差异。结合行车风险的防控指标,设计3种高速公路直行冲突场景和9种无信号灯交叉路口冲突仿真场景,并分别与纵向控制模型(Longitudinal control model,LCM)和预计时间(Time to intersection,TTI)阈值对比,仿真结果表明,所设计的车辆行驶决策模型能够识别各个方向上的风险并能主动执行风险防控,相比LCM模型在安全性上更优;另外,建立的左转风险防控算法在900次无信号交叉路口仿真中的碰撞事故发生率为0,相比TTI阈值算法具有更高的通行效率和安全性。展开更多
文摘驾驶人在驾驶车辆的过程中总会面临由自身或外界条件所带来的或高或低的风险,即驾驶风险,通过对驾驶风险进行识别、分析及评估是对风险进行管理的有效对策,明确由人为因素(即驾驶人个体特征及驾驶行为)所带来的驾驶风险并对驾驶人进行安全管理尤为重要。为了全面了解各类危险驾驶行为和各种驾驶人群体的驾驶风险行为研究进展,对驾驶风险领域重点问题进行了总体概述。从驾驶人个体特征及驾驶行为的角度出发,探究了驾驶风险领域目前的研究现状,并利用科学知识图谱展示驾驶风险领域研究的发展进程与结构关系。通过Web of Science核心合集数据库获取了3406篇在1986~2020年(截至2020年2月29日)间出版的驾驶风险研究相关英文文献,共涵盖8684位作者及6018个关键词,基于科学知识图谱对该领域文献进行梳理与分析。结果表明:驾驶风险领域的国外研究在驾驶人选择方面主要从年轻驾驶人、老年驾驶人、新手驾驶人及职业驾驶人的角度进行切入,重点围绕酒驾、药驾、分心驾驶及疲劳驾驶等主题开展研究。与国外研究相比,中国在分心驾驶、疲劳驾驶领域的研究相对丰富,而针对酒驾、药驾的研究试验手段较为单一,研究不够全面;在研究对象的选取上,有必要进一步增加老年驾驶人及新手驾驶人的深入研究,包括老年驾驶人适驾性评估与教育培训,以及新手驾驶人驾照分级制度的可行性探索。在研究方法方面,国外常见研究方法包括问卷调查、驾驶模拟器试验、实车试验以及自然驾驶研究等,而中国在自然驾驶研究领域尚未充分开发利用;未来应考虑多种方法相结合并从不同角度促进对驾驶行为及驾驶风险的全面理解。
文摘行车风险受人、车、路多类时变因素的耦合影响,如何对其进行准确量化一直是制约汽车智能安全技术发展的难题。提出考虑驾驶人行为特性的行车风险量化新方法并介绍对应的行车风险防控策略,将行车风险量化与等效力模型结合,设计行车风险的场模型框架。通过考虑车道线约束和车辆行驶路径的变化,在车辆行驶的纵向和横线上设置不同的风险梯度调整系数并采用Frenet坐标转换,使得行车风险在车辆行驶的纵向和横向上具有较大的差异。结合行车风险的防控指标,设计3种高速公路直行冲突场景和9种无信号灯交叉路口冲突仿真场景,并分别与纵向控制模型(Longitudinal control model,LCM)和预计时间(Time to intersection,TTI)阈值对比,仿真结果表明,所设计的车辆行驶决策模型能够识别各个方向上的风险并能主动执行风险防控,相比LCM模型在安全性上更优;另外,建立的左转风险防控算法在900次无信号交叉路口仿真中的碰撞事故发生率为0,相比TTI阈值算法具有更高的通行效率和安全性。
