驾驶员车道变换行为视点转移特性研究
基于计算机视觉技术的驾驶员行为识别系统研究
基于计算机视觉技术的驾驶员行为识别系统研究随着社会和科技的不断进步，智能化、自动化等相关科技也在不断地达到新的高峰。
在这些新技术之中，计算机视觉技术是一个正在飞速发展的领域。
近年来，越来越多的企业和机构都开始使用计算机视觉技术来实现车辆驾驶员的行为识别，并且这项技术已经取得了一定的成功。
本文将详细探讨基于计算机视觉技术的驾驶员行为识别系统的研究。
一、引言随着社会物质和文化水平的提高，汽车作为人类出行的主要交通工具，也越来越普及。
但是，由于人类的意外事故问题仍然比较严重，导致对驾驶员行为的监控和评估成为了当下的热门话题。
基于此，驾驶员行为识别系统在实际应用中也成为了一种非常好的解决方案。
二、计算机视觉技术计算机视觉技术是通过对数字图像或视频进行识别和理解，然后利用计算机进行相关处理的一种技术。
在计算机视觉技术的研究中，常见的被研究的内容如人脸识别、文字识别、动作识别等。
三、基于计算机视觉技术的驾驶员行为识别系统的研究驾驶员行为识别系统是一种对驾驶员的操作和状态进行检测的方法。
这种方法通常建立在一种基于设备（例如汽车智能终端）或无人机之上，将图像和视频的分析与人工智能算法相结合。
驾驶员行为包括控制交通和导航准备等方面。
依此，驾驶员行为识别就是通过图像和视频来获取驾驶员控制行为、车辆行驶和车内情况的信息，然后通过分析来进行驾驶员行为的识别和评估。
在现代汽车驾驶员行为识别领域里，实现驾驶员行为识别的方法已经十分成熟，主要包括图像识别、运动分析、基于传感器的驾驶员行为识别等。
对于图像识别的方法，它使用计算机视觉技术来分析图像和视频，寻找与事故相关的信息，然后提取该信息进行驾驶员行为的识别。
基于运动分析的驾驶员行为识别，这个方法的原理是基于人体运动的生理学特性，为身体特征处理提供基础。
基于传感器的驾驶员行为识别则通过将流动信号转换为数据，然后利用机器学习模型分析数据来实现驾驶员行为识别。
尽管这些方法之间的分工不同，但它们的目标都是相同的：识别和预测驾驶员行为，并通过这种方式实现对驾驶员的行为评估。
【国家自然科学基金】_车辆跟驰模型_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140801
2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42
科研热词 车辆跟驰 交通工程 跟驰模型 驾驶倾向性辨识 需求安全距离 防追尾 车载装置 车型 跟驰约束 跟驰理论 跟驰特性 跟驰 虚拟车间距 绿波 综述 统计物理 稳定性 离散化 瓶颈隧道 汽车辅助驾驶 模拟验证 最优间距 智能运输系统 数学建模 数值计算 改进vdr模型 微观仿真 建模思想 反应时间 参数标定 加速度干扰 分子动力学 交通运输系统工程 交通状态 交通流理论 交通安全 交通仿真 个体差异 ngsim mkdv方程 kdv方程 burgers方程
2014年 科研热词 交通工程 模型 饱和度 需求安全距离 速度 车辆跟驰行为 车头间距 路外停车 跟驰特性 跟驰模型 视频数据分析 智能体系统 智能交通 改进优化速度模型 排队长度 微观交通仿真 影响 城市交通 城市交叉路口 启停次数 十字路口 动态长度 加速度 分子动力学 交通运输系统工程 交通流理论 交叉口群 matlab fvd改进模型 推荐指数 3 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年 科研热词 车辆跟驰 跟驰模型 驾驶行为 仿真 交通流 驾驶行为模型 驾驶员行为 车道变换 车辆换道模型 车辆换道 车辆主动安全 车头时距 跟驰 自由流状态 综述 灰关联度 港区 期望速度 最小安全距离 最优控制 感知变量 快速路交织区 应急疏散 安全评价 加速度 分布模型 侧向偏移 人工势能场 交通运输工程 交通工程 交通冲突 交通仿真 交叉口 二维元胞自动机 bp神经网络 推荐指数 4 4 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
江苏大学汽车学院车辆工程文献综述
驾驶员换道过程越线时间的预测研究1、研究背景及意义驾驶人在正常驾驶过程中，有车道保持和车道变换两种类型。
据欧盟数据统计，由车道变换引起的交通事故占总事故的4%~10%[1]。
其中，以驾驶人的因素为主要诱因[2,3]。
由车道变换引起的交通事故会造成不定时长的交通堵塞，对交通畅通性有很大影响。
因此，越来越多的学者以及科研机构研究换道预警系统，意在辅助驾驶人驾驶车辆，使驾驶过程安全轻松[4]。
换道预警系统是集自动控制、人工智能、视觉计算、图像处理等众多技术于一体，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物，它是传统安全驾驶辅助系统的一个重要分支，是提高车辆换道操作有效性、安全性的重要手段[5]。
在换道过程中，自车与周围车辆处在一个动态的时变环境中。
由于驾驶人行为特性极其复杂，受外在因素的多维干扰以及道路环境的时变性和汽车运行时无数随机因素的作用，单纯依靠驾驶人操控驾驶安全显得过于单一化，其驾驶安全也不能得到有效保障，这样驾驶安全存在一个很大的不稳定性[6,7,8]。
换道预警系统是基于机器视觉的理念，采用安装在汽车上的多方向传感器比如车道线识别系统、GPS、雷达、数码相机、惯导等，以用来获取自车周围障碍物信息。
因此，如果驾驶人在驾驶过程中，周围的行驶环境已经被检测到，那么当有危险情况发生时，驾驶辅助系统会对驾驶人进行危险警告，使驾驶人注意力集中，并让驾驶人意识到危险情况以及时采取适当的操作[9,10]。
在换道预警系统中，越线时间TLC 是一个重要的评价指标，TLC 可以预测驾驶人换道意图和预先告知车辆距车道线的越线时间。
这样，在换道预警系统中，假若设定一个TLC 阈值，当动态TLC 预测值小于这个阈值时，可以给驾驶人以警告，告知此时采取的是换道操作行为，这样可以避免有些驾驶人注意力不集中或者疲倦所导致的非故意车道偏离行为。
同时，TLC 指标还可以联合TTC 指标实现换道预警。
目前大部分换道预警只单纯的采用了TTC 这个指标，当驾驶人没有采取换道操作行为时，如果邻近车道出现障碍物，一旦检测到的TTC 小于设定的TTC 阈值，换道预警系统也会认定此时存在危险而出现误警的情形。
车道变换行为研究综述
车道变换行为研究综述作者：千梦晗来源：《信息技术时代·中旬刊》2019年第01期摘要：车道变换行为是一种常见的交通行为，指的是车辆因需要变换车道而产生的驾驶行为。
而交通流在很大程度上受车辆换道行为的影响，尤其是在某些交通量大的路段上，变道行为容易给交通安全造成很大的影响。
本文以车道变换为主体，从变道本身的特性、驾驶员特性、交通环境对变道行为的影响以及对交通安全的影响四个方面对目前国内外对于车辆换道行为的研究进行综合论述。
关键词：车道变换；驾驶员特性；交通环境；交通安全引言车道变换作为一种常见的交通行为，其诱发因素有很多，并且在一定程度下会反作用于交通[1]。
尤其是在城市道路复杂的交通条件下，在不打扰目标车道和本车道运行速度的情况下，驾驶员经常要进行车道变换，这种行为虽然可以提高车速，减少慢速车辆对快速车辆的影响。
但在车道变换的过程中，车辆之间的冲突也相应增多，而且不规范的换道行为会引发交通事故，造成经济损失，从而降低道路交通系统的安全性，因此必须要明确我国城市道路中车道变换行为的特性以及对交通安全造成的不利影响，并制定相应的措施来加以规避[2]。
1车道变换行为学分析车道变换行为就是车辆的加速度、运行速度和当前车道与前面车辆之间的车头时距等因素引起驾驶员对现状车辆运行状态不满意而导致的。
魏丽英[5]在线性跟驰理论的基础上，通过对路段上相邻行驶车辆的加速度、运行速度以及车头时距的分析来判断路段上的车道变换条件，从而得到驾驶员与车道变换和路径选择的关系。
Ioannis Golias[21]通过对19个国家20725份调查问卷数据的分析，并借助因素分析和回归分析对不同国家的驾驶员在进行车道变换过程中的差异性进行了研究。
结果显示欧洲个国家的驾驶员在进行车道变换时不存在明显的差异。
2 驾驶员换道行为特性研究车道变换行为是在驾驶员主导的情况下完成的，驾驶员的反应和操作等特性也会对车道变换产生很大的影响，因此研究驾驶员的这些特性和车道变换之间的关系会对车道变换管理控制措施提供理论基础[7]。
快速路交织区交通换道行为特性研究分析
Key words：urban expressway, weaving area, traffic lane change, traffic flow, traffic density
1 引言
随着经济的迅速发展，城市化建设步伐的 加速，其中最为首要的就是城市快速路的建设。 另一方面，随着汽车保有量在逐渐增加，致使 城市内的交通日益拥堵。为了缓解城市交通拥 堵，提高城市内部运输效率，充分发挥城市快 速路作用，对快速路交织区的交通特性进行研 究，掌握其运行规律，对提高交织区交通运行 效率有深远意义。国内外学者对交织区进行了 多方面的研究。臧晓冬等 [1] 研究在快速路互通 立交交织区的不足，提出车道变换次数的预测 方法，建立了城市快速路互通立交交织区交织 速度和非交织速度预测模型。郑弘等 [2] 建立了 基于需求产生的判断性换道模型与常规强制性 换道结合，形成完整的交织区换道模型。柳雪 丽等 [3] 基于感应控制理论和方法，对快速路与 常规道路衔接区域的协调控制方法进行优化， 使快速路系统的运行效率最优。车辆换道是交 织区的最基本运行特性之一，本文以实测数据 为基础，分析交通换道特性，建立了换道次数
与交通流量及交通密度模型。研究成果可以为 城市快速路交织区交通换道行为特性研究提供 参考，为城市快速路交通运行效率提供理论研 究借鉴。
车道的变换分类中主要分为两个方面， Eeik[4] 按照驾驶员意图，将车道变换分为强 制车道变换和自由车道变换两类。Dangazo[5] 认为换道会在交通流中形成可插入间隙，影 响 其 他 车 辆 的 运 行， 最 终 导 致 流 量 下 降； Tanaka 等 [6] 发现道路上的车辆换道行为可能 导致交通流出现高流量和低流量两种情况。 王荣本 [7] 分析换道时车辆的运动关系研究了 车辆碰撞的条件，给出了换道最小安全距离。 通过研究学者们的研究，目前换道模型的研 究虽然取得了一定的成果，但也存在一些局 限性；并且模型过于复杂，提取数据较为困难， 对于研究定量的换道模型较少。
换车道模型研究
管理纵横 Sw eeping over the m anag ement 换车道模型研究谢 寒(西南交通大学交通运输学院 610031)摘 要换车道模型是研究微观交通流的基础模型之一。
由于换车道所涉及的因素较多,与跟驰模型相比较发展相对滞后。
本文简单介绍了目前使用比较多的Gipps、M IT SIM、CORISM、SIT RAS以及CA等换车道模型,以期对换车道模型的深入研究有一定启发。
关键词智能交通;换车道模型;Gipps;M IT SIM;CORSIM;SIT RAS;CA换车道模型和车辆跟驰模型是微观交通仿真的重要组成部分,也是智能交通的组成部分。
相对于跟驰模型而言,换车道模型的发展相对较为滞后。
为了换车道模型的进一步发展,本文通过对常用的换车道模型研究进展进行系统的评价,以期对换车道模型的深入研究有一定帮助。
1 换车道模型研究1.1 G ipps模型。
G ipps模型是最早提出的换车道模型,由Gipps P.D.(1986)提出的,建立在有障碍(信号灯、障碍物等)情况下。
模型中换车道行为分为产生意图、探测条件、动作实施三个部分。
整个过程为:!当前地点堵塞或是有大车,存在可以变换的车道,驾驶员产生换道的意图。
∀检测换道条件,采用可接受间隙模型即在进行换道的时候换道车辆与目标车道的前车、后车之间必须要有足够的间隙以保证不会发生事故,换道才有可实施的可能性。
#只有前面的条件都满足的时候,才能进行换道的行为。
在换道实施的过程中采用的是刹车减速的行为。
显然G ipps模型只考虑了有障碍的情况下的换道行为,在实际换道行为中除了有障碍的情况还有无障碍的情况下驾驶员也会实施换道行为。
这种情况在M IT SIM模型中被首次提出,并对换车道行为方式提出了一个相对较好的划分。
1.2 M IT SIM模型。
M IT SIM(M Icroscopic T raffic SIM ula to r)模型是Q.Y ang和H.N.Ko utso po ulos(1996)提出的。
交通车辆换道行为预测方法
交通车辆换道行为预测方法交通车辆换道行为预测方法1. 引言在交通系统中，准确预测车辆换道行为对于交通流控制和安全至关重要。
本文将介绍一些常见和有效的交通车辆换道行为预测方法，包括传统的机器学习方法和基于深度学习的方法。
2. 传统机器学习方法特征提取•车辆的位置信息：包括车辆前方车辆的位置、相对速度和加速度等。
•车辆的传感器数据：例如雷达、摄像头和激光雷达等传感器提供的数据。
机器学习算法•支持向量机（SVM）：通过找到最佳分离超平面来预测车辆的换道行为。
•决策树（Decision Tree）：通过构建一棵决策树来根据特征判断车辆是否会进行换道。
•随机森林（Random Forest）：通过多个决策树的集成来预测车辆的换道行为。
方法评估使用交叉验证和评估指标（如准确率、召回率和F1得分）来评估模型的性能和预测效果。
3. 基于深度学习的方法卷积神经网络（CNN）•使用卷积层、池化层和全连接层等结构来提取特征并进行预测。
•可以自动学习图像和传感器数据中的特征，适用于视觉和传感器数据。
长短期记忆网络（LSTM）•适用于时间序列数据，可以捕获车辆的历史信息，并进行预测。
•保留了较长的记忆，能够较好地处理序列数据。
方法评估除了使用传统机器学习中的评估指标外，还可以使用混淆矩阵、ROC曲线和AUC值等来评估深度学习方法的性能和预测效果。
4. 结论本文介绍了交通车辆换道行为预测的方法，包括传统的机器学习方法和基于深度学习的方法。
传统机器学习方法需要手动提取特征并选择适当的算法，而基于深度学习的方法可以自动学习特征并适应不同类型的数据。
根据不同的场景和需求，选择合适的方法进行车辆换道行为预测，能够提高交通流控制和安全性。
5. 局限性和未来发展方向尽管传统机器学习方法和基于深度学习的方法在交通车辆换道行为预测中都取得了一定的成果，但仍存在一些局限性和挑战：1) 数据获取和标注的困难获取大规模的真实交通数据并准确地标注车辆的换道行为是一项具有挑战性的任务。
驾驶员视觉特性的研究
驾驶员视觉特性的研究摘要：本文就驾驶员动静视力的好坏对行车安全地影响进行了探讨，重点分析研究了驾驶员静、动视力总体情况与驾驶员年龄、驾龄等因素之间的关系以及视觉特性与行车安全的联系，论述了检测驾驶员动视力的必要性.研究驾驶员的视觉特征及其变化规律，驾驶员的视觉特性与道路交通安全有直接必然联系，对于预防交通事故具有现实意义.关键词：驾驶员;视觉特性；检测;应用The driver of the visual propertiesAbstract：This paper movement of good or bad eyesight drivers on the traffic safely impact is discussed in the article， and analyses the static and dynamic driver vision general situation and drivers factors such as age， driving the relationship between the visual characteristics and train operation safety and the contact, this paper discusses the necessity of dynamic test pilot vision。
Study the driver's visual feature and the changing laws， the driver's visual characteristics and road traffic safety necessary link directly to prevent traffic accidents have realistic meanings。
Keywords: Driver； Visual characteristics; Detection； application在交通事故中, 处于人-车-路这一交通系统中的人占主导因素, 如图0～1 所示.汽车驾驶员感知外界信息对安全行车至关重要, 各种感觉器官给驾驶员提供的交通信息比例如图0～2所示, 其中80％以上的外界信息是通过视觉系统获取, 而驾驶员的视觉功能对驾驶操作的影响很大，由此可见进行汽车驾驶员视觉功能的研究有重要意义。
车道变换行为研究综述
车道变换行为研究综述车道变换行为是指驾驶人在驾驶过程中从一个车道切换到另一个车道的行为。
车道变换在交通流中是一种常见的驾驶行为，也是道路交通安全的重要组成部分。
对车道变换行为的研究有助于深入了解驾驶人的驾驶行为和决策过程，并对交通管理和交通安全提供有益的指导。
一、车道变换的定义和分类车道变换是指驾驶人在驾驶过程中将自己的车辆从一个车道切换到另一个车道的行为。
根据驾驶人的意图和目的，车道变换可以分为主动变换和被动变换两种。
主动变换是指驾驶人根据自己的驾驶意图，主动选择切换车道的行为。
主动变换车道通常是为了超车、驶入或驶离出口、通行速度不足等目的。
被动变换是指驾驶人由于交通或其他因素的影响，被迫切换车道的行为。
被动变换车道通常是由于前方车辆减速、障碍物等因素造成的。
二、影响车道变换行为的因素1.驾驶人特性：驾驶人的性别、年龄、驾龄、驾驶经验等个体特性对车道变换行为有一定影响。
年轻的驾驶人和男性驾驶人更倾向于进行主动变换车道。
2.交通环境：交通环境是指车辆密度、速度、道路宽度等因素。
交通环境的变化会影响驾驶人的车道变换行为。
3.道路标线和交通标志：道路标线和交通标志对驾驶人的车道变换行为起着重要的指示作用。
合理的道路标线和交通标志可以引导驾驶人正确进行车道变换。
4.驾驶任务：驾驶任务是指驾驶人当前的行驶目标，如超车、驶入或驶离出口等。
不同的驾驶任务会影响驾驶人的车道变换行为。
车道变换行为的研究可以基于驾驶人的行为模型进行。
常用的车道变换行为模型有合并模型和分割模型。
合并模型是指驾驶人在变换车道时主动寻求与目标车道上的车辆合并的行为模式。
合并模型考虑了驾驶人在车道变换过程中的目标选择、车速调整和加速度控制等因素。
车道变换行为的危险因素包括搞车风险、死角视线盲区、驾驶人注意力不集中等。
这些危险因素可能导致车道变换行为中的事故和冲突。
为了减少车道变换行为中的危险因素，需要通过交通管理、驾驶教育和技术手段等综合措施来提高驾驶人的安全意识和驾驶技能。
变道特征分析-交通安全研究与应用
变道特征分析-交通安全研究与应用随着车辆数量的增加，交通拥堵现象日益严重，驾驶员的驾驶行为也变得越来越不规范，其中变道行为尤为突出。
因此，对于变道行为的识别和分析已经引起了广泛的关注。
本文将从变道特征分析的角度来讨论交通安全的研究与应用。
一、变道特征分析的意义变道行为是驾驶行为中比较常见的一种，驾驶员通过变换车道来规避拥堵、避免危险或者达到其他目的。
而在实际驾驶中，一些驾驶员会出现变道不当等疏忽行为，导致交通事故的频繁发生。
因此，对于变道行为的研究和分析对于提高驾驶员的驾驶素质、改善交通状况、预防交通事故具有重要意义。
同时，随着智能交通系统的不断发展，利用车联网、传感器等技术手段对变道行为进行识别和分析已经成为了交通安全领域的一个热门研究方向。
因此，对于变道特征的深入探讨，有助于寻找变道行为的规律、解决实际交通安全问题，并为智能交通系统的设计提供数据支持。
二、变道特征分析的方法变道特征的分析方法主要包括传统机器学习方法和深度学习方法。
传统机器学习方法主要是通过构建特征向量，利用分类算法对变道行为进行描述和分析。
常用的特征向量包括车辆的速度、加速度、横摆角等等。
将这些数据进行有效的组合和标准化处理后，再利用分类算法如支持向量机（SVM）等对变道行为进行分类。
而深度学习方法则是通过神经网络的层层学习，将多层次的特征自动提取出来，从而实现对变道行为的识别和分类。
在深度学习方法中，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）是应用比较广泛的两种网络结构，在变道行为的识别和分析中有着较好的效果。
三、变道特征分析的应用在交通安全领域，变道特征的分析与应用具有重要意义。
根据变道行为的特征，可以开发出一系列基于驾驶行为的预警系统，帮助驾驶员更好地掌握车辆状态，避免不必要的交通事故。
同时，在智能交通系统中，变道特征的分析也为系统的优化和改进提供了重要的数据支持。
除此之外，变道特征的分析和应用还涉及到交通状况的研究和预测。
2024年河北教练员从业资格证考试
B、设备
C、项目
答案：C
83、驾驶机动车在交叉路遇到这种情况如何对待？（ ）
A、直接进入路口内等待
B、在路口停止线外等待
C、从右侧非机动车道通过
D、借对向车道通过路口
答案：B
84、经验丰富的驾驶员,能做到超车.会车.通过交叉路口及变换车道时,熟练地转移注意对象。( )
A、正确
B、错误
答案：A
A、正确
B、错误
答案：B
4、获得道路运输驾驶员从业资格培训许可的，可以从事相应车型的普通机动车驾驶员培训业务。
A、正确
B、错误
答案：A
5、执行任务的特种车辆，其交通特性主要有车速快、享有优先通行权，因此要及时避让。
A、正确
B、错误
答案：A
6、机动车准备右转弯，遇右前侧的骑自行车人抢行时，教练员应提示学员减速，让自行车先行。
D、对学员学习情况进行阶段考核
答案：ABCD
16、发生交通事故后当事人逃逸的，由逃逸的当事人承担（ ）。
A、主要责任
B、次要责任
C、全部责任
答案：C
17、根据《机动车驾驶员培训教学大纲》的要求，驾驶培训实行（ ）。
A、记分制
B、计时制
C、记天制
答案：B
18、教案的编写应紧紧围绕教学___安排教学内容。( )
A、漏气
B、漏电
C、漏油
D、漏水
答案：ACD
89、训练中判断半联动的方法有（ ）。
A、看抬离合器的高度
B、听发动机声音变化
C、感觉车在抖动
D、一定要加大油门
答案：BC
90、学员临考前引导他们想好（ ）考试动作即可。
A、全部
2024年马鞍山机动车驾驶培训教练员考试
C、放行后，抢行通过
答案：B
35、机动车驾驶培训教练员有___的情形,由发证机关注销其从业资格证件。( )
A、持证人死亡
B、持证人年龄超过60周岁
C、持证人申请注销
D、机动车驾驶证被注销或吊销
答案：ABCD
36、汽车高速行驶中出现制动失效时，驾驶员首先应（ ）。
A、抢挂低挡
B、控制好行驶方向
B、错误
答案：A
45、驾驶模拟器可以模拟实际道路场景训练,因此可以取代实际车辆教学。( )
A、正确
B、错误
答案：B
46、前方遇儿童在路边奔跑时如图所示，教练员应提示学员（ ）。
A、减速慢行，随时准备停车
B、鸣喇叭，正常行驶
C、鸣喇叭，加速通过
D、观察路况，缓速绕行
答案：AD
47、教练员适宜采用___组织“道路交通安全法律、法规知识”的理论教学。( )
B、错误
答案：B
42、驾驶机动车向左变更车道遇到这种情况要注意让行。（如图）（ ）
A、正确
B、错误
答案：A
43、教练员运用录像教学时，带有总结性的录像片断适宜（ ）播放。
A、在本次课即将结束时
B、在刚开始上课时
C、在完成某一教学项目后
答案：A
44、对胆汁质的学员不可严厉批评,不能激怒他。( )
A、正确
A、油门过大
B、离合器抬的过快
C、油门过大和离合器抬的过快
D、驻车制动器未放松
答案：C
70、在这种情况下驾驶人需要注意什么？
A、左侧机动车
B、右侧机动车
C、后方机动车
D、前方机动车
答案：A
71、驾驶员在凌晨2、3点钟最易疲劳，应及时休息，避免发生道路交通事故。
车道变换行为特性研究
车道变换行为特性研究
李洪强;徐慧智;程国柱
【期刊名称】《交通信息与安全》
【年(卷),期】2009(027)0z1
【摘要】基于运行方向、环境、轨迹3个角度进行了车道变换行为的分类,按照意图产生、间隙选择、执行3个阶段划分了车道变换行为,分析了跟车调查和定点调查获取的实测数据,揭示了车道变换行为的时空分布特性.认为发生车道变换行为的时间间隔在1～2 min之间,不同车型发生车道变换行为的时间间隔有所不同;出入口相对于在直线段发生的车道变换行为更加频繁.
【总页数】4页(P54-57)
【作者】李洪强;徐慧智;程国柱
【作者单位】大庆高新区规划建筑设计院,黑龙江,大庆,163000;哈尔滨工业大学,哈尔滨,150090;哈尔滨工业大学,哈尔滨,150090
【正文语种】中文
【中图分类】U491.2
【相关文献】
1.基于驾驶行为的车道变换模型研究及仿真 [J], 徐锦强;陈竹师;丁艺
2.车道变换过程中的攻击性驾驶行为研究 [J], 李星星
3.驾驶员车道变换行为视点转移特性研究 [J], 徐慧智;裴玉龙;于涛;程国柱
4.车道变换行为对交通流运行速度影响的研究 [J], 徐慧智;程国柱;裴玉龙
5.基于交通环境因素的车道变换行为特性分析 [J], 于海博
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不同道路交通环境中驾驶员注视行为分析
ｄｒｉｖｅｒ＇ｓ ｆｉｘａｔｉｏｎ ｂｅｈａｖｉｏｒ ｉｓ ｂｅｔｔｅｒ ｔｈａｎ ｎｏｖｉｃｅ
ｓｈｏｒｔ ｄｉｓｔａｎｃｅ ｒｅｇｉｏｎ ｉｎ ｆｒｏｎｔ ｏｆ ｔｈｅ ｄｒｉｖｅｒ
ａ
ｔｈｅ ｄｒｉபைடு நூலகம்ｅｒｓ ｗａｔｃｈ
ｆｒｅｑｕｅｎｔｌｙ ｉｎ ｕｒｂａｎ ｒｏａｄ ａｎｄ ｍｏｕｎｔａｉｎ ｒｏａｄ，ｄｒｉｖｅｒ ｗａｔｃｈ ｔｈｅ ｄｒｉｖｅｒ ｍｏｒｅ ｕｒｂａｎ
利。本人离校后发表或使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成 果时，署名单位仍然为长安大学。 （保密的论文在解密后应遵守此规定）
论文作者签名：壹姚少斫年罗月印Ｅｌ
导师签名：
五毯铂
如７年ｙ月２７日
长安大学硕十学位论文
第一章
１．１问题的提出
绪论
交通事故已成为“世界第一害”，而我国是世界上交通事故死亡人数最多的国家之 一。从二十世纪八十年代末我国交通事故年死亡人数首次超过五万人至今，中国（未包 括港澳台地区）交通事故死亡人数已经连续十余年居世界第一。中国汽车保有量约占世 界汽车保有量的百分之三，但交通事故死亡人数却占世界的百分之十六。要预防交通事 故的发生，必须对影响道路交通系统稳定性的各要素加以控制。驾驶员作为车辆的操纵 者，道路的使用者，环境条件的感受者，是道路交通系统活动的主体，在这个动态系统 中处于主导地位，对于保证系统的稳定性有着较大的能动性，是影响交通安全的首要因
ｏｆ ｓｅａｒｃｈ，ａｎｄ ｕｓｉｎｇ ｎｏｎ－ｐａｒａｍｅｔｒｉｃ ｔｅｓｔ ｔｏ
ａｎａｌｙｓｉｓ ｔｈｅｉｒ
ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ．Ｏｎ ｔｈｅ ｂａｓｉｓ ｏｆ ｒｅｓｅａｒｃｈ
ａｂｏｖｅ，ｓｙｎｔｈｅｓｉｚｅ ｔｈｅ ｅｙｅ ｍｏｍｅｎｔ ｖｉｄｅｏ ｐｅｒｍｉｅｒｅ ｓｏｆｔｗａｒｅ
车道变换行为研究综述
车道变换行为研究综述车道变换行为是指车辆在道路上从一条车道变换到另一条车道的行为，它是驾驶员行为的一种重要形式，同时也是道路交通安全的一个关键因素。
本文将对车道变换行为研究进行综述，梳理现有文献和研究成果，探究车道变换行为的特征、驾驶员行为特点、影响因素及其对交通安全的影响等方面。
一、车道变换行为的特征车道变换行为是驾驶员在道路上的重要行为之一，其特征主要包括以下几个方面：1. 车道变换的频率较高。
研究表明，车辆在城市道路、高速公路等道路上频繁进行车道变换，其中以城市街道车道变换的频率最高。
2. 车道变换具有一定风险性。
因为车辆在车道变换过程中需要不断改变行驶方向和速度等参数，一旦操作不当，就容易引发交通事故。
3. 车道变换的目的多种多样。
有些车辆是为了超车或避让前方障碍物而进行车道变换，有些车辆则是为了换取更好的行驶路线或更合适的车道行驶状态等，车辆变换车道的目的因人而异。
二、驾驶员行为特点驾驶员在进行车道变换时的行为特点主要有三种，分别为注意力转移、速度调整和跟车策略：1. 注意力转移。
因为车道变换的需要，驾驶员需要将注意力从当前车道转移到要进入的车道上，这对驾驶员的视线、反应和注意力等认知功能都提出了较高的要求。
2. 速度调整。
在进行车道变换时，驾驶员还需要根据要进入的车道情况、前方车辆的速度和位置等因素，调整车辆的车速和变换过程所需的时间，这就要求驾驶员有一定的驾驶技巧和经验。
3. 跟车策略。
在进行车道变换时，驾驶员还需要考虑前方车辆的状态和速度等因素，选择合适的跟车策略，以使车辆能够平稳地进入目标车道。
三、影响因素车道变换行为的影响因素很多，主要包括驾驶员个体差异、交通环境和车辆属性等，下面我们就分别进行阐述：1. 驾驶员个体差异。
驾驶员的年龄、性别、驾驶经验、知识水平和认知能力等因素都会对车道变换行为产生影响。
比如，年轻的驾驶员往往更加勇敢和冒险，所以他们更容易决定进行危险的车道变换。
智能网联汽车技术期末考试卷(B)及答案
XX汽车XX专业《智能网联汽车技术》期末考试卷（B）,、填空题：（20分）1、为了减少计算量，利用对图像的进行抽样，即采用抽样行扫描进行候选车道标线特征点的提取。
当车辆正常行驶时，当前帧左右两侧的分别处于图像左、右两半部分。
为了进一步提高效率，采用双向扫描法，以图像中心线为起点，分别从右到左扫描图像左半部分以提取左侧候选车道标线特征点；从左到右检测图像右半部分以提取右侧候选车道标线特征点。
2、卫星导航定位技术中应用最广泛的是全球定位系统（GPS）。
GPS可以向全球用户提供连续、实时、高精度的三维位置、和时间信息；能够进行全球、全天候和实时的导航；旦其与时间无关，具有较高的定位和测速精度。
3、视觉里程计利用车载摄像机采集到的恢复车体本身的六自由度运动，包括三自由度的旋转和三自由度的平移。
由于类似于里程计的推算，这种基于图像信息的自运动估计方法被称为视觉里程计技术。
视觉里程计的基本步骤包括特征提取、特征匹配、坐标变换和运动估计。
4、为了便于掌握汽车运动的基本特性，建立了七自由度整车模型，分别表示纵向运动、车体横向运动、车体横摆运动，以及四个车轮的转动。
除了上述各自由度的状态方程外，还包括轮胎模型、动力系统、传动系统，以及制动系统。
在汽车运动的过程中，轮胎的纵向载荷转移和转移是基于稳态假设计算获得的。
5、研究发现驾驶员再对车辆进行驾驶中，有经验的驾驶员对车辆的操控相当于一个开环模型，无需校正就能保证车辆沿着行驶，主要因为他们对车辆的特性很熟悉，知道怎样操作便可使车辆按照期望路径行驶。
相反，没经验的对车辆的操控就相当于闭环控制模型，需要时刻观察的变化，实时的对车辆方向进行修订，从而完成车辆按期望路径行驶。
6、无人驾驶汽车的纵向控制主要研究如何控制运动，即控制车辆按照期望的速度行驶、控制车辆的纵向加速度、控制车辆间距离、控制制动器。
无人驾驶汽车定速巡航控制系统，即当驾驶员给工业控制计算机一个期望的车辆后，该系统能够通过输入的及反馈信号的反馈值，计算处理后控制驱动电机的运行让无人驾驶汽车自动保持设定的速度行驶。
车道变换行为研究综述
车道变换行为研究综述车道变换是指驾驶者在道路行驶中改变车辆行驶的车道位置，如从一条车道变换到另一条车道。
这是驾驶行为中的常见行为之一，也是造成交通事故的主要原因之一。
因此，对车道变换行为进行研究对于提高驾驶安全具有重要意义。
1. 车道变换行为对驾驶安全的影响车道变换行为对驾驶安全有着重要的影响。
在车道变换时，驾驶者需要注意周围的车辆和交通信号等，控制车速，避免与其他车辆发生碰撞等危险。
如果驾驶者在车道变换时操作不当，容易引发交通事故，给驾驶者和其他道路参与者带来安全隐患。
影响车道变换行为的因素有很多，如驾驶者自身因素、道路因素、交通情况因素等。
其中，驾驶者自身因素是影响车道变换行为的最主要因素之一。
驾驶者的注意力、反应速度、驾驶经验等都会对车道变换行为产生影响。
此外，道路因素如车道宽度、车道线、弯道路段等也会影响驾驶者进行车道变换的难度和安全性。
车道变换行为的机制主要涉及到驾驶者的认知、决策和行动三个过程。
首先，驾驶者需要认知前方的交通状况，包括道路宽窄、车速、车距、其他车辆的位置及速度等。
然后，驾驶者需要根据这些信息做出决策，选择最合适的车道变换时间、位置及方式。
最后，驾驶者需要进行车道变换行动，并控制车速和方向，完成变道过程。
近年来，随着人工智能和行车记录仪等技术的发展，基于驾驶行为的车道变换行为研究也逐渐兴起。
这种研究方法通过采集驾驶者的行车数据和模拟技术，对驾驶者进行识别、分类、评估和预测，以提高驾驶者的安全性和行车效率。
5. 研究展望虽然车道变换行为已经得到了一定的研究进展，但是仍然需要进一步探索驾驶者行为和机制，结合交通流理论等方法，提高车道变换行为的预测和优化水平，从而实现交通安全和效率的提高。
驾驶员前视行为特性的动态变化规律
驾驶员前视行为特性的动态变化规律
高菲;李向瑜;段立飞;王兵
【期刊名称】《汽车工程师》
【年(卷),期】2010(000)002
【摘要】为了准确描述驾驶员前视预瞄行为随车速及道路曲率动态变化的特性,文章开展了在不同道路曲率和车速下的驾驶员前视距离实车场地试验测试,建立了车速-道路曲率-驾驶员前视时间的关系曲线,并将其应用于人-车-路闭环仿真中,进一步提高了驾驶员方向控制模型与真实驾驶员操纵行为的一致性.
【总页数】4页(P30-33)
【作者】高菲;李向瑜;段立飞;王兵
【作者单位】吉林大学汽车动态模拟国家重点实验室;吉林大学汽车动态模拟国家重点实验室;吉林大学汽车动态模拟国家重点实验室;吉林大学汽车动态模拟国家重点实验室
【正文语种】中文
【相关文献】
1.车辆驾驶员操纵运动的前视轨线曲率控制模型 [J], 孙义刚;余群
2.鸡性分化前抑制雌激素合成对性行为和视前内侧核的影响 [J], 杨巍;乔惠理;张才乔;方昌阁;汪建红
3.地下道路分合流区驾驶员视认行为研究 [J], 路记红;钟石泉;马寿峰;白子建;周丽珍
4.基于横向预瞄偏差的驾驶员前视轨迹控制模型 [J], 尹念东;余群
5.基于眼动参数的驾驶员标志视认行为研究 [J], 刘博华;孙立山;荣建
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换道安全文献综述
换道安全文献综述1、 换道轨迹研究现状车辆行驶过程是驾驶员根据道路状况和交通环境实时进行车辆路径规划，并进行轨迹跟踪的过程。
自动驾驶中，路径规划是车辆自动驾驶的基础，需要为车辆行驶提供一条安全可靠的参考轨迹。
这些轨迹首先考虑的就是车辆行驶的安全性，其次是可靠性和舒适性，分别体现在安全距离模型和具体的轨迹行驶中，因此下面将从安全距离模型和各种换道轨迹进行阐述。
(1) 安全距离模型安全距离模型是车辆换道的安全保证。
现有换道安全距离模型假设周围车辆匀速，或者换道周围车辆状态已知，根据自车的规划轨迹进行临界碰撞的判断，进而建立数学模型。
加州大学伯克利分校的 Hossein 等人根据换道可能发生的碰撞形式，推导了自动换道时的最小安全距离模型。
换道车辆 M 将从原车道换到左侧车道。
在换道的过程中，车 M 可能与前后车辆oL 、oF 发生追尾，也可能与目标车道前车dL 发生侧碰、目标车道后车dF 追尾。
根据这些碰撞形式，作者推导了最小安全距离模型。
吉林大学的王荣本，Li -sheng 等人在 Hossein 的基础上，将安全距离模型应用到了更加复杂的场景上，如换道场景时间缩短为 3 秒等。
华南理工大学的许伦辉等人不仅考虑了换道过程中的安全性，还对换道后的安全性进行了分析，使安全距离模型符合实际的车道变换。
(2) 轨迹规划模型自动换道轨迹规划属于局部路径规划问题，具有换道信息不确定的特点，在机器人领域和车辆领域都有相关研究。
其主要有多项式换道轨迹、贝塞尔曲线换道轨迹、基于 MPC 算法的换道轨迹、基于梯形横向加速度的换道轨迹、正弦曲线换道轨迹、遗传算法、蚁群算法、人工势场等方法。
下面将分别详细介绍车辆换道轨迹的特点。
加州大学伯克利分校的 Iakovos 等人建立了五次多项式的换道轨迹，该多项式系数可以根据研究对象的初始状态和目标状态确定。
该研究中对有无障碍物分别进行轨迹规划。
当无障碍物时，纵向轨迹方程为五次多项式；当存在障碍物时，纵向方程为六次多项式。
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影 响 驾 驶 行 为 进 而 影 响 驾 驶 安 全 性 和 交 通 运 行
０ 引 言
道路 交 通系统 ， 为一个 动态 系统 ， 的运 行受 作 它 到各方 面 因素的影 响 和 制 约 ， 驾驶 员 车 道 变换 行 而 为 是交通 运行 过程 中频繁 发生 ， 且具 有其 自身 特性 ， 并 对交通 运行 产生影 响 ． 关 资料表 明 ， 觉是 交通 有 视 运 行过程 中驾驶 员 获 取外 界 信 息 的重要 手 段 之 一 ，
驾 驶 员 车道 变 换 行 为视 点 转移 特 性 研 究
徐 慧智 ， 裴 玉 龙 于 涛 程 国柱 ， ，
（ ． 尔 滨 地 铁 集 团有 限 公 司 ， 龙 江 哈 尔 滨 １０ ８ ； ． 尔 滨工 业 大 学 交通 科 学 与 － 程学 院 ， 龙 江 哈 尔 滨 １００ ） １哈 黑 ５０ ０ ２ 哈 １ － 黑 ５０ １
视 点 的 变化 规律 ， 成果 可应 用 于车道 变换辅 助驾驶 设备 的安 装和 布局 ． 关键 词 ： 驾驶 员 ；车道 变换 ； 点特性 视 中图分类 号 ： 文献 标志 码 ： Ａ 文 章编 号 ：１０ — ６ ３ ２ １ ） ５ ０ ５ — ４ ０７ ２ ８ （００ ０ — ０７ ０
（ ． ａｂｎＭｅ ｏＣ ｒｏ ｔ ｎ Ｈａ ｉ ５０ ０， ｈｎ ； １ Ｈ ｒｉ ｍ ｏｐｒ ｉ ， ｒ ｎ１０ ８ Ｃ ｉａ ａｏ ｂ ２ Ｓｈｏ ｏ ｒｆｃＳ ｉ ｃ ｎ ｎｉｅｒ ｇ ． ｃｏｌ ｆ ａ ｃｅ ｅａｄＥ ｇｎｅｉ ，ＨａｂｎＩｓｉ ｔｎｏ ｅｈｏｏｙ ａｂｎ１００ ，Ｃ ｉａ Ｔ ｆ ｉ ｎ ｎ ｒｉ ｎｔｕｉ ｆ ｃｎ ｌ ，Ｈ ｒｉ ５ ０ １ ｈｎ ） ｔ ｏ Ｔ ｇ
摘
要 ： 对驾 驶 员车道 变换过 程 中行 为视 点转 移行 为特性 较 难定量研 究的 问题 ， 了揭 示驾 针 为
驶 员车道 变换行 为 的视 点特 性 规律 ， 织 了大规 模 的 交 通调 查 ， 组 分别 以私 家车 、 出租 车、 内公 交 市
车 、 内电车 、 内班 车 、 市 市 市郊公 交车 驾驶 员为调 查 对 象 ， 用数 码摄 像 和 人 工调 查相 配合 的方 式 ， 采 获取 驾驶 员车道 变换行 为 决策和执 行 阶段视 点 的转移 数 ， 据数 学统 计分析 方 法 ， 究 了车道 变换 依 研 行程 中两注视 点 的分 布规律 特征 ， 分类给 出了特 性 分析 结果 ， 示 了车道 变换行 为 ｇ ｎ ｚ ａ ｇ —ｃ ｌ ｒｆｉ ｕ ｖ ｙ ｒ ａ ｉｅ ａ ｌ ｒ ｅ ｓ ａ ｅ ｔａｆｃ ｓ ｒ ｅ ｓ：ｄ ｖ ｒｏ ｒｖ ｔ ａ ｓ ａ ｉ ，ｃ ｔ ｕｓ ｓ，ｃｔ ｒ ｍ ，ｃｔ ｕ ｉ ｒ ｅ ｆｐ ａｅ ｅ ｒ ，ｔｘ ｓ ｉ ｂ ｅ ｉ ｙ ｉｙ ｔａ ｉｙ ｂ ｓ，ａ ｄ ｎ ｓ ｂ ｒ ａ ｓ Ｗ ｅ ａ ｏ ｔｄ ｇｔｌｃ ｍｅ ａ ａ ｄ ｍａ ｕ ｌｍａｃ ｉ ｇ ｓ ｒ ｅ ｔｏ ｓ ｔ ｂ ａ ｎ ｄ ｖ ｒ Ｓｌｎｅ ｃ ｎ ｉ ｇ ｂ — ｕ ｕ ｂ ｎ ｂｕ ． ｄ ｐ ｉｉａ ａ ｒ ｎ ｎ ａ ｔ ｈ ｎ ｕ ｖ ｙ ｍｅｈ ｄ ｏ ｏ ｔ ｉ ｒ ｅ ’ ａ —ｈａ ｇ ｎ ｅ ｉ ｈ ｖｏ ｎ ｄ ｃ ｓｏ － ｋｉ ｎ ｔ ｇ ｓ ｍｐ ｏ ｉｇ ｓａｉｔ ａ ｎ ｙ ｉ ｏ ｓｕ ｙ ｔ ｅ ｔ ｎ ｔｒｎ ｉ ｔ ｉｔ ｂ ｔ ｎ ａ ｉｒｉ ｅ ｉｉｎ ｍａ ｎｇ ａ ｄ ｓａ ｅ ，ｅ ｌｙｎ ｔｔｓｉ ｌａ ａ ｓｓ ｔ ｔ ｄ ｈ ｗｏ ｍｏ ｉｏ ｇ ｐｏｎ ｓ ｄ ｓｒ ｕ ｉ ｃ ｌ ｉ ｉ ｏ ｃ ａ ａ ｔｒｓｉ ｆｌ ｎ — ｈ ｎ ｉ ｇ ａ ｄ ｒ ｓ ｌｓ ｇ ｖ ｎ，ａ ｄ ｒ ｖ ａｉ ｇ ｔ ｅ ｐｒ ｃ ｓ ｆ ｂ ｈ ｖｏ ｈ ｎ ｅ ｆ ｐ ｒ ｐ ｃ ｉｅ ｉ ｈ ｒ ｃ ｅ ｔｃ ｏ ａ ｅ ｃ ａ ｇ ｎ ｎ ｅ ｕ ｔ ｉｅ ｉ ｎ ｅ ｅ ｌｎ ｈ ｏ ｅ ｓ ｏ ｅ ａ ｉｒｃ ａ ｇ ｓ ｏ ｅｓ ｅ ｔ ｎ ｖ ｌ ｎ — ｈ ｎ ｉ ．Ｔｈ ｅ ｕ ｔ ａ ｅ ａ ｐ ｉ ｄ ｔ ｎ ｔ ｌ ａ ｄ ｌｙ ｕ ｕ ｉｉｒ ｑｕｐｍｅ ｔ ａ ｅ ｃ ａ ｇｎｇ ｅ ｒ ｓ ｌｓｃ ｎ ｂ ｐ ｌｅ ｏ ｉｓａｌ ｎ ａ ｏ ｔａ ｘ ｌａｙ ｅ ｉ ｎ． Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ｓ： ｒｖ ｒ；ｌｎ — ｈ ｎ ｉ ｇ；ｐ ｒｐ ｃ ｉｅ ｃ ａ ａ ｔ ｒｓｉ ｓ ｄ ｄ ｅ ｉ ａ ｅ ｃ ａ ｇｎ ｅ ｅ ｔ ｈ ｒ ｃｅ ｔ ｓ ｖ ｉ ｃ
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第１ ５卷
第 ５期
哈 尔 滨 理 工 大 学 学 报
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２１ ０ ０年 １ ０月
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