驾驶行为特性数据的实验观测方法研究
基于多传感器融合的自动驾驶车辆感知与定位算法研究
基于多传感器融合的自动驾驶车辆感知与定位算法研究随着科技的不断进步，自动驾驶技术逐渐走进了人们的视野。
而要实现自动驾驶，感知与定位是其中至关重要的一环。
本文将介绍基于多传感器融合的自动驾驶车辆感知与定位算法的研究。
一、引言随着人工智能、传感器技术和计算能力的不断提升，自动驾驶技术成为了可能。
在自动驾驶过程中，感知与定位是车辆准确、安全行驶的基础，而传统的单一传感器往往无法提供足够全面的信息。
因此，基于多传感器融合的感知与定位算法应运而生。
二、传感器类型在自动驾驶车辆中常用的传感器包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达、惯性测量单元（IMU）等。
这些传感器能够感知周围环境，获取道路、障碍物、车辆等信息，协助车辆实现精准定位和感知。
三、传感器融合传感器融合是指将来自不同传感器的数据进行集成、融合，得到更准确、全面的车辆感知与定位信息。
常用的传感器融合方法包括数据级融合、特征级融合和决策级融合。
1.数据级融合数据级融合是将来自不同传感器的原始数据进行融合，通过数据融合算法对数据进行处理和整合。
例如，使用卡尔曼滤波器对传感器数据进行滤波和融合，从而消除噪声和错误。
2.特征级融合特征级融合是将不同传感器提取的特征进行融合，得到更综合的特征表示。
这样可以减少信息冗余，提高感知与定位的准确性。
例如，通过将摄像头和激光雷达提取的特征进行融合，可以实现对车辆周围环境的更全面感知。
3.决策级融合决策级融合是将来自不同传感器的决策结果进行融合，得到最终的感知与定位结果。
这样可以提高决策的准确性和鲁棒性。
例如，通过将多个传感器的检测结果进行融合，可以实现对障碍物的更准确识别和处理。
四、算法研究基于多传感器融合的感知与定位算法有很多种，下面将介绍其中几种常见的算法。
1.扩展卡尔曼滤波（EKF）EKF是一种常用的状态估计算法，可以用于估计车辆的位置、速度和姿态等。
通过将多个传感器的观测结果融合，可以实现对车辆状态的准确估计。
2.粒子滤波（PF）PF是一种基于蒙特卡洛方法的非线性滤波算法，对于非线性系统和非高斯噪声具有良好的适应性。
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
实验车法
实验车法调查交通量、速度（区间）和密度此法系由英国道路研究试验所的华德鲁勃（Wardrop ）和查尔斯沃思（Charlesworth ）于1954年提出，可同时获得某一路段的交通量、行驶时间和行驶车速，是一种较好的交通综合调查方法。
一、交通量和区间速度调查1.调查方法需要有一辆测试车，小型面包车或工具车最好，吉普车或小汽车也可以，尽量不要使用警车等有特殊标志的车，以工作方便、不引人注意、座位足够容纳调查人员为宜。
调查人员（除开车的驾驶员以外）需要一人记录与测试车对向开来的车辆数；一人记录与测试车同向行驶的车辆中，被测试车超越的车辆数和超越测试车的车辆数；另一人报告和记录时间及停驶时间。
行程距离应已知或由里程碑、地图读取，或自有关单位获取，如不得已则应亲自实地丈量。
调查过程中，测试车一般需沿调查路线往返行驶12～16次（即6～8个来回）。
总的行驶时间，根据美国国家城市运输委员会的规定，主要道路为每英里（合1.6km ）30min ，次要道路为每英里（合1.6km ）20min 。
2.调查数据计算根据所调查观测的数据，可分别按下列公式计算： （1）测定方向上的交通量c q c q =ca ca t t Y X ++（辆/min ） （2-1）式中：c q ——路段待测定方向上的交通量（单向），辆/min ；a X ——测试车逆测定方向行驶时，朝测试车对向行驶（即顺测定方向）的来车数，辆；c Y ——测试车在待测定方向上行驶时，超越测试车的车辆数减去被测试车超越的车辆数（即相对测试车顺测定方向上的交通量），辆； a t ——测试车与待测定车流方向反向行驶时的行驶时间，min ； c t ——测试车顺待测定车流方向行驶时的行驶时间，min 。
（2）平均行程时间c tccc c q Y t t -= (min) （2-2） 式中：c t ——测定路段的平均行程时间，min 。
（3）平均车速c v60⨯=cc t lv （km/h ） （2-3） 式中：c v ——测定路段的平均车速（单向），km/h ； l ——观测路段长度，km 。
人因工程学课后习题及解答讲解
第一章一、简述人因工程学的定义。
答：人因工程学就是按照人的特性设计和改进人一机一环境系统的科学。
人一机一环境系统是指由共处于同一时间和空间的人与其所操纵的机器以及他们所处的周围环境所构成的系统，也可以简称为人一机系统。
为了实现人、机、环境之间的最佳匹配，人因工程学把人的工作优化问题作为追求的重要目标。
其标志是使处于不同条件下的人能高效、安全、健康、舒适地工作和生活。
二、人因工程学的发展历程经历了哪几个阶段？答：1.人因工程学的萌芽时期20世纪初，美国人泰勒(科学管理的创始人)进行了著名的铁铲实验和时间研究实验 ，他还对工人的操作进行了时间研究，改进操作方法，制定标准时间，在不增加劳动强度的条件下提高了工作效率。
与泰勒同一时期的吉尔布雷斯夫妇开展了动作研究，创立了通过动素分析改进操作动作的方法。
在这一时期，德国心理学家闵斯托伯格倡导将心理学应用于生产实践，其代表作是《心理学与工业效率》，提出了心理学对人在工作中的适应与提高效率的重要性。
20世纪初，虽然已孕育着人因工程学的思想萌芽，但人机关系总的特点是以机器为中心，通过选拔和培训使人去适应机器。
由于机器进步很快，使人难以适应，因此大量存在着伤害人身心的问题。
2.人因工程学的兴起时期这一阶段处于第一次世界大战至第二次世界大战之前。
第一次世界大战为工作效率研究提供了重要背景。
该阶段主要研究如何减轻疲劳及人对机器的适应问题。
自1924年开始，在美国芝加哥西方电气公司的霍桑工厂进行了长达8年的“霍桑实验”，这是对人的工作效率研究中的一个重要里程碑。
实验得到的结论是工作效率不仅受物理的、生理的因素影响，还发现组织因素、工作气氛和人际关系等都是不容忽视的因素。
3.人因工程学的成长时期这一阶段包括第二次世界大战至20世纪60年代。
二战以前，人与机器装备的匹配，主要是通过选拔和培训，使人去适应机器装备。
二战期间，由于战争的需要，首先在军事领域开始了与设计相关学科的综合研究与应用 ，使人适应机器转入到使机器适应人的新阶段 。
人因工程学课后习题及解答
第一章一、简述人因工程学的定义。
答：人因工程学就是按照人的特性设计和改进人一机一环境系统的科学。
人一机一环境系统是指由共处于同一时间和空间的人与其所操纵的机器以与他们所处的周围环境所构成的系统，也可以简称为人一机系统。
为了实现人、机、环境之间的最佳匹配，人因工程学把人的工作优化问题作为追求的重要目标。
其标志是使处于不同条件下的人能高效、安全、健康、舒适地工作和生活。
二、人因工程学的发展历程经历了哪几个阶段？答：1.人因工程学的萌芽时期20世纪初，美国人泰勒(科学管理的创始人)进行了著名的铁铲实验和时间研究实验 ，他还对工人的操作进行了时间研究，改进操作方法，制定标准时间，在不增加劳动强度的条件下提高了工作效率。
与泰勒同一时期的吉尔布雷斯夫妇开展了动作研究，创立了通过动素分析改进操作动作的方法。
在这一时期，德国心理学家闵斯托伯格倡导将心理学应用于生产实践，其代表作是《心理学与工业效率》，提出了心理学对人在工作中的适应与提高效率的重要性。
20世纪初，虽然已孕育着人因工程学的思想萌芽，但人机关系总的特点是以机器为中心，通过选拔和培训使人去适应机器。
由于机器进步很快，使人难以适应，因此大量存在着伤害人身心的问题。
2.人因工程学的兴起时期这一阶段处于第一次世界大战至第二次世界大战之前。
第一次世界大战为工作效率研究提供了重要背景。
该阶段主要研究如何减轻疲劳与人对机器的适应问题。
自1924年开始，在美国芝加哥西方电气公司的霍桑工厂进行了长达8年的“霍桑实验”，这是对人的工作效率研究中的一个重要里程碑。
实验得到的结论是工作效率不仅受物理的、生理的因素影响，还发现组织因素、工作气氛和人际关系等都是不容忽视的因素。
3.人因工程学的成长时期这一阶段包括第二次世界大战至20世纪60年代。
二战以前，人与机器装备的匹配，主要是通过选拔和培训，使人去适应机器装备。
二战期间，由于战争的需要，首先在军事领域开始了与设计相关学科的综合研究与应用 ，使人适应机器转入到使机器适应人的新阶段 。
监测驾驶员状态常用技术方法
监测驾驶员状态常用技术方法监测驾驶员状态常用技术方法引言：随着交通事故频发，特别是由于疲劳驾驶和注意力不集中等因素造成的事故，对于驾驶员状态的监测成为了一个备受关注的问题。
为了提高交通安全性，科技在这方面的应用变得越来越重要。
本文将介绍一些常用的监测驾驶员状态的技术方法，并对其进行评估和探讨。
一、眼动监测技术眼动监测技术是通过追踪驾驶员的眼睛运动来评估他们的注意力和警觉性。
这种技术通过分析驾驶员的注视点、注视时间和眨眼频率等指标来判断他们的疲劳程度和专注度。
在过去的几年中，眼动监测技术已经得到了广泛的研究和应用。
然而，该技术还存在一些问题，例如无法准确判断驾驶员与车辆之间的关系以及对于驾驶员眼镜佩戴的限制等。
二、生理信号监测技术生理信号监测技术利用传感器监测驾驶员的生理指标，如心率、皮肤电导度、脑电图等，来评估他们的身心状态。
这些指标可以揭示驾驶员的情绪、压力和疲劳等信息，从而帮助预防交通事故的发生。
然而，生理信号监测技术需要在驾驶员身上安装传感器，这可能会对其自由度和舒适性产生影响。
三、语音识别技术语音识别技术通过分析驾驶员的语音特征来评估他们的疲劳和注意力水平。
这种技术可以识别驾驶员的语速、音调和频率等特征，并根据这些特征判断他们的状态。
语音识别技术具有一定的准确性和便利性，但也受到环境噪音的影响，并且对于不同驾驶员之间的差异性还需进一步研究和改进。
四、车辆行为监测技术车辆行为监测技术是通过分析车辆的驾驶行为来推断驾驶员的状态。
通过监测车辆的加速度、刹车力度和转弯角度等指标，可以评估驾驶员的疲劳和注意力水平。
然而，这种技术需要大量的数据和对车辆行为模式的深入研究，且受到驾驶环境和车辆状态的影响较大。
结论：以上介绍了一些常用的监测驾驶员状态的技术方法，并对其进行了评估和探讨。
眼动监测技术、生理信号监测技术、语音识别技术和车辆行为监测技术各有优劣，可以结合使用以提高检测的准确性和可靠性。
未来，随着科技的不断发展，我们有理由相信监测驾驶员状态的技术将得到进一步改进和完善，从而有效预防交通事故的发生。
驾驶员状态监测系统测试评价方法分析
驾驶员状态监测系统测试评价方法分析王晓亮1李兵1应宇汀1张越21.中汽研汽车检验中心（宁波）有限公司，浙江宁波，3153362.中汽研汽车检验中心（武汉）有限公司，湖北武汉，430000摘要：随着智能驾驶汽车的高速发展，L2级别的高级辅助驾驶系统装车率也越来越高，L3级自动驾驶已逐步实现，而安全自动驾驶还尚未完全落地，当前正处于人机共驾阶段，尽管ADAS系统可以降低交通事故发生率，但疲劳驾驶、分心驾驶和危险驾驶等交通安全“隐形杀手”仍长期存在，给驾驶员和乘客带来生命安全，驾驶员状态监测系统能有效避免疲劳或者分心驾驶引发的交通事故，已经成为避免事故和改善道路驾驶安全的一项关键技术。
本文介绍了驾驶员状态监测系统工作原理，分析了目前国内外驾驶员监测系统的测试评价方法，并总结了该系统的未来发展动向。
关键词：驾驶员状态监测系统；分心驾驶；疲劳驾驶；测试评价方法中图分类号：U467.5收稿日期：2023-07-10DOI：10 19999/j cnki 1004-0226 2023 10 0261前言近年来随着机动车和驾驶员人数的大量增加，交通事故率也逐年增加。
在2021年，我国统计了交通事故原因，而37%的道路交通事故与驾驶员状态直接相关，其中疲劳驾驶、分心驾驶与危险驾驶是三大主要因素。
手机的广泛应用和车舱内越来越多的娱乐系统也是导致驾驶员分心驾驶的直接原因。
2010年之后，美国每年超过3000名驾驶员因分心驾驶而失去生命，2020年年初，美国国家安全委员会发布的数据显示，超过1/4的车祸起因是驾驶员行驶过程中操作手机［1］。
而全球所有致命的道路交通事故中，约有20%是由于驾驶员疲劳驾驶造成的［2］，因此，在车辆上搭载驾驶员状态监测系统（Driver Monitoring System，DMS）对驾驶员进行实时监测，防止其因为分心或疲劳而失去对车辆的控制，已经成为一项强制性法规。
我国在2018年率先强制要求“两客一危”商用车量安装DMS系统，欧盟也要求新车型必须配备疲劳监测系统（DDAW）［3］和分心监测系统（ADDW），相关的国内标准也在2022年10月发布，随着政策法规频频出台，驾驶员监测将显得尤为重要。
驾驶人行为的认知与行动决策模型研究
驾驶人行为的认知与行动决策模型研究第一章、引言随着社会的发展，汽车已经成为现代社会不可或缺的一部分。
然而，在汽车成为个人出行工具的同时，也给交通管理和安全带来了前所未有的挑战。
交通安全是人们生命财产安全的重要保障之一，然而，交通安全管理和规范的质量直接关系到各方面的经济发展和社会稳定，因此交通安全已经成为全球性关注的焦点。
在众多的交通安全问题中，驾驶行为是其中的一个重要环节。
随着公路交通事故率不断攀升，对于研究和管理驾驶行为已经成为了一个非常迫切的需要。
为了提高交通安全，需要了解驾驶行为背后的认知和决策模型，以更好地预测和预防交通事故，同时提高交通的效率和管理水平。
本文旨在介绍驾驶人行为的认知与行动决策模型的研究进展和现状，以及可能的未来发展方向。
文章将主要涵盖以下方面：（1）驾驶行为的定义和分类（2）驾驶行为的影响因素（3）驾驶行为的认知模型（4）驾驶行为的行动决策模型（5）未来的研究方向与发展趋势第二章、驾驶行为的定义和分类驾驶行为是指人类在行驶汽车时所表现出来的行为和举动。
它涉及到行为的观察、心理分析、行为测试、驾驶技能评估，以及行车和交通安全管控等多个方面。
驾驶行为可以分为以下几个方面：（1）驾驶技能：指驾驶人操纵汽车的技能，如驾驶技术、反应速度、操作准确性、行车姿态控制等等；（2）决策行为：指驾驶人的决策水平，如判断、预测和行动等行为；（3）心理行为：指驾驶人的心理状态、心理特征、行为习惯等；（4）行车习惯：指驾驶人的常态下的驾驶和行为习惯。
驾驶行为的分类是为了将其不同方面的特点综合归纳。
这种分类方法有利于交通事故的分析，总结和对驾驶行为的监测。
第三章、驾驶行为的影响因素驾驶行为与驾驶行为的风险之间的关系是由驾驶人及其行为的因素所决定的。
驾驶行为的影响因素可以归纳为三个方面：驾驶人员的人口社会心理特征、驾驶人员的行为习惯、驾驶人员的行为环境。
1.驾驶人员的人口社会心理特征（1）性别和年龄：研究表明，女性驾驶员的事故率低于男性驾驶员，而年龄较大的驾驶员也不如年龄年轻的驾驶员安全；（2）驾驶经验：驾驶经验是影响驾驶人员安全的重要因素。
车辆驾驶行为分析与安全管理
车辆驾驶行为分析与安全管理近年来，随着经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，汽车已经成为人们出行的主要交通工具。
然而，随着车辆的增多，道路安全问题日益凸显，车辆驾驶行为分析与安全管理显得尤为重要。
在此背景下，本文将从驾驶行为分析和管理两个方面展开探讨，以期提高道路安全水平。
一、驾驶行为分析1.驾驶行为定义驾驶行为是指驾驶者在驾驶过程中所表现出的各种行为特征，包括驾驶技术、心理状态、生理状态等。
驾驶行为的安全性直接关系到道路交通事故的发生与否。
2.驾驶行为分析方法（1）主观分析法：通过调查问卷、访谈等方式了解驾驶者的驾驶习惯、驾驶态度等主观因素。
（2）客观分析法：通过车载设备、摄像头等手段收集驾驶者的驾驶数据，如车速、刹车次数、车道偏离次数等，对驾驶行为进行量化分析。
（3）综合分析法：结合主观和客观分析法，全面评估驾驶者的驾驶行为。
3.驾驶行为分析应用（1）驾驶培训：根据驾驶行为分析结果，为驾驶者提供个性化的培训建议，提高驾驶技能和安全意识。
（2）驾驶评估：对驾驶者进行定期评估，对其不良驾驶行为进行纠正，降低交通事故风险。
（3）驾驶辅助：利用驾驶行为分析结果，研发驾驶辅助系统，如车道偏离预警、疲劳驾驶预警等，提高驾驶安全性。
二、安全管理1.安全管理定义安全管理是指通过对车辆驾驶行为的监测、分析、评估和干预，降低道路交通事故风险，保障道路安全。
2.安全管理措施（1）法律法规：建立健全交通法规，加强对驾驶者违法行为的处罚力度。
（2）交通设施：优化道路设计，提高道路通行条件，增设交通信号灯、标志标线等设施。
（3）智能监控：利用高科技手段，如摄像头、雷达等，实时监测驾驶行为，及时发现并处理交通事故隐患。
（4）宣传教育：加强交通安全宣传教育，提高驾驶者的安全意识和素质。
3.安全管理应用（1）交通指挥：根据实时交通数据，调整信号灯配时，优化交通流量，提高道路通行效率。
（2）事故预防：通过智能监控系统，预警潜在交通事故，及时采取措施，降低事故发生概率。
疲劳驾驶检测方法
疲劳驾驶检测方法汇报人：2023-12-14•引言•疲劳驾驶检测方法分类•基于生理信号的检测方法目录•基于车辆行为的检测方法•基于驾驶员行为的检测方法•各种方法的优缺点比较与选择建议01引言疲劳驾驶时，驾驶员的反应速度和判断能力会明显下降，容易发生交通事故。
增加交通事故风险影响行车安全违反交通法规疲劳驾驶可能导致驾驶员疲劳驾驶，从而影响行车安全，甚至危及生命。
疲劳驾驶是一种违法行为，违反了交通法规，会受到相应的法律处罚。
030201疲劳驾驶的危害通过检测疲劳驾驶，可以及时发现驾驶员的疲劳状态，从而采取相应措施，避免交通事故的发生。
保障交通安全通过检测疲劳驾驶，可以提醒驾驶员注意行车安全，避免疲劳驾驶带来的危害。
提高行车安全通过检测疲劳驾驶，可以促进交通文明的发展，提高驾驶员的交通意识和法律意识。
促进交通文明疲劳驾驶检测的重要性02疲劳驾驶检测方法分类03肌电信号通过分析肌肉疲劳时的电活动特征，如肌肉自发电和诱发电位等，判断驾驶员的疲劳程度。
01脑电信号通过分析脑电信号的频率和振幅等特征，判断驾驶员是否疲劳。
02心电信号利用心电信号的变异性和形态学特征，以及与大脑皮层活动的关系，反映驾驶员的疲劳状态。
通过监测车辆行驶轨迹是否偏离车道线或出现蛇形行驶等异常行为，判断驾驶员是否疲劳。
车辆行驶轨迹偏离分析车辆行驶速度的变化趋势和波动性，判断驾驶员是否疲劳。
车辆行驶速度变化通过计算车辆横摆角速度和侧向加速度等参数，评估车辆横向稳定性，判断驾驶员是否疲劳。
车辆横向稳定性通过监测驾驶员的视线方向和变化情况，判断驾驶员是否疲劳。
驾驶员视线变化分析驾驶员手部动作的频率和幅度等特征，判断驾驶员是否疲劳。
驾驶员手部动作通过分析驾驶员驾驶行为模式的变化情况，如长时间连续驾驶、急刹车等，判断驾驶员是否疲劳。
驾驶员行为模式基于驾驶员行为的检测方法03基于生理信号的检测方法通过监测驾驶员的心率变化，判断其是否疲劳。
当驾驶员疲劳时，心率会相应减慢。
监测驾驶员状态常用方法
监测驾驶员状态常用方法引言驾驶员状态是道路交通安全中的重要因素之一。
不同的驾驶员状态可能影响驾驶员的注意力、反应速度以及决策能力，从而增加交通事故的风险。
因此，监测驾驶员状态变得非常重要。
本文将介绍一些常用的方法来监测驾驶员状态，帮助提高道路交通安全水平。
二级标题1：生理指标监测三级标题1：眼动仪•通过测量驾驶员的眼球运动轨迹以及眼动参数来监测其注意力水平和视觉疲劳程度；•眼动仪可以观察驾驶员的注视点、注视持续时间、注视次数等信息，并分析其与驾驶行为的关联。
三级标题2：心率监测•通过佩戴心率传感器监测驾驶员的心率变化来判断其情绪状态和生理疲劳程度；•高心率与焦虑、紧张等情绪状态相关，低心率可能反映疲劳。
三级标题3：皮肤电反应检测•通过监测驾驶员皮肤电阻变化，来判断其情绪状态和生理激活程度；•情绪激动或疲劳可能导致皮肤电反应的变化。
三级标题4：脑电图监测•利用脑电图检测驾驶员的脑电活动，来分析其大脑认知状态和情绪变化；•脑电图可以揭示驾驶员是否处于专注状态、疲劳状态、情绪激动等。
二级标题2：行为特征监测三级标题1：车辆动态参数•通过车辆动态参数录制和监测，如加速度、刹车力度、转向角度等，来判断驾驶员的行为特征；•不同的驾驶行为特征可能反映驾驶员的注意力水平、反应速度和决策能力。
三级标题2：脸部表情分析•利用计算机视觉技术对驾驶员的脸部表情进行分析，判断其情绪和疲劳程度；•不同的脸部表情可能反映驾驶员的专注程度、紧张程度和疲劳程度。
三级标题3：语音识别•通过分析驾驶员的语音特征，如音调、语速等，来判断其情绪和疲劳程度；•不同的语音特征可能关联驾驶员的情绪状态、注意力水平和疲劳程度。
二级标题3：基于传感器的监测方法三级标题1：车内传感器•在驾驶员座椅、方向盘、座椅背靠等位置安装传感器，通过检测驾驶员的姿态和身体动作来判断其疲劳程度；•例如，判断驾驶员是否趴在方向盘上、头部是否频繁低垂等。
三级标题2：车外传感器•在车辆前方设置摄像头或雷达传感器，通过检测道路交通标志、行人及其他车辆的动态信息来判断驾驶员的反应速度和决策能力；•驾驶员未能及时对道路交通信息做出反应可能反映其注意力水平和反应能力。
基于模糊推理的驾驶员意图识别研究
基于模糊推理的驾驶员意图识别研究驾驶员意图识别是智能驾驶和自动驾驶技术中的重要环节。
驾驶员的意图决定了车辆的行为和行驶路径，对于自动驾驶系统的决策和行为具有关键作用。
驾驶员意图识别还可以用于驾驶辅助系统，例如自适应巡航控制、自动泊车等，以提高车辆的主动安全性能。
因此，研究驾驶员意图识别的方法具有重要意义。
在驾驶员意图识别领域，模糊推理是一种广泛使用的技术。
模糊推理可以将驾驶员的驾驶行为和车辆状态信息作为输入，然后根据模糊规则库进行推理，从而得出驾驶员的意图。
目前，许多研究者已经致力于开发基于模糊推理的驾驶员意图识别方法，并取得了一定的成果。
基于模糊推理的驾驶员意图识别方法包括以下步骤：数据采集：通过传感器采集驾驶员的驾驶行为和车辆状态信息，例如油门踏板开度、刹车踏板开度、方向盘角度等。
特征提取：从采集的数据中提取出反映驾驶员意图的特征，例如行驶速度、加速度、方向盘转角等。
模糊化处理：将提取出的特征进行模糊化处理，将精确的数值转化为模糊集合，从而将实际问题转化为模糊推理问题。
建立模糊规则库：根据驾驶员的驾驶行为和车辆状态信息，建立相应的模糊规则库。
模糊推理：利用模糊规则库进行推理，得出驾驶员的意图。
解释：对推理结果进行解释，将模糊集合转化为具体意图，例如变道、加速、减速等。
选取不同的路况和驾驶场景，例如高速公路、城市道路、拥堵情况、变道情况等。
根据不同的驾驶场景，建立相应的模糊规则库。
利用模糊规则库进行推理，得出驾驶员的意图。
将推理结果与实际意图进行对比，评估意图识别的准确率。
对不同驾驶场景下的意图识别准确率进行统计和分析。
比较不同特征提取方法和模糊化处理对意图识别准确率的影响。
探讨模糊规则库的建立对意图识别准确率的影响。
分析意图识别的鲁棒性和可靠性，以及应用前景。
通过实验和数据分析，我们发现基于模糊推理的驾驶员意图识别方法在高速公路和城市道路的驾驶场景下均取得了较高的准确率。
在拥堵情况下，该方法的准确率受到一定影响，这主要是由于驾驶员的驾驶行为更加复杂和多变。
驾驶员行为监测系统研究及应用
驾驶员行为监测系统研究及应用汽车作为人们日常生活的重要交通工具之一，越来越多的人选择驾车出行。
但是，由于种种原因，交通事故发生时有发生，其中大部分都是由于驾驶员的行为导致的。
为了提高交通安全，一些技术手段被应用到了车辆上，驾驶员行为监测系统便是其中之一。
一、驾驶员行为监测系统的原理和功能驾驶员行为监测系统是一种基于视觉分析和行为识别技术的辅助驾驶系统。
在驾车行驶过程中，它可以通过各种传感器感知驾驶员的行为，如头部姿态、瞳孔大小、眨眼频率、手部位置、肢体动作等，运用计算机视觉技术进行分析和处理，并根据分析结果生成相应的控制信号，以发出警示或采取措施，提醒驾驶员或者对车辆进行自动控制，有效地防止交通事故的发生。
相对于传统的驾驶辅助系统，如车道保持辅助、盲区监测等，驾驶员行为监测系统的功能更为全面。
它能够实时监测驾驶员的状态，比如是否疲劳、注意力是否集中、是否使用手机等，十分有效地预防交通事故的发生。
二、驾驶员行为监测系统的技术研究和发展驾驶员行为监测系统的技术研究和发展是一个非常复杂的过程，它涉及到很多交叉学科的知识，需要多方面的技术和资源的支持。
当前，该技术主要应用于汽车行业和公路安全领域，相关研究机构和公司也纷纷投入大量资金和人力，研究和开发驾驶员行为监测系统。
在技术研究方面，驾驶员行为监测系统需要涉及到计算机视觉、图像处理、模式识别、机器学习等多方面的技术。
其核心问题是如何对驾驶员行为进行精准、快速地识别和分析。
比如，如何更好地监测驾驶员的开车姿态，如何准确识别驾驶员是否疲劳等。
在系统应用方面，驾驶员行为监测系统涉及到软、硬件等方面的技术和设备。
当前，市面上已经出现了不少有代表性的产品，包括英飞凌、博世、Valeo 等公司研发的驾驶员行为监测系统，这些产品应用广泛，不仅可以在自动驾驶汽车技术中发挥巨大作用，也适用于普通的私家车和商用车等，进一步提高了汽车的行车安全性。
三、驾驶员行为监测系统的未来发展前景驾驶员行为监测系统在未来的发展前景非常广阔，主要体现在以下几个方面：1. 应用范围更广：当前驾驶员行为监测系统主要应用于汽车行业和公路安全领域，未来可能扩展到更广泛的领域，如飞机、铁路等交通领域。
汽车驾驶员行为分析与监测技术研究
汽车驾驶员行为分析与监测技术研究近年来，随着社会发展和科技进步，汽车行业也逐渐得到了高度重视和关注。
与此同时，由于人们对汽车的需求与日俱增，车辆数量不断增加，汽车的安全性和环保性也成为了许多人关心的问题。
其中，与驾驶员行为相关的问题引起了广泛关注。
为了提高驾驶员驾驶技能和驾驶行为的安全性，汽车驾驶员行为分析与监测技术应运而生。
一、汽车驾驶员行为分析技术汽车驾驶员行为分析技术是指利用车载摄像头、传感器和计算机技术等手段，对驾驶员的行为进行分析和评估的一种技术。
该技术可以实时监测驾驶员的行为特征，如注意力、疲劳程度、驾驶行为等，并通过分析这些行为特征来预测可能发生的危险情况，从而提醒驾驶员采取相应措施，确保驾驶安全。
在实际应用中，汽车驾驶员行为分析技术可以用于发现和避免可能存在的交通事故风险。
例如，当驾驶员注意力不集中，或出现疲劳时，汽车驾驶员行为分析技术会立刻发出警告，提醒驾驶员及时调整状态，以避免意外事故的发生。
二、汽车驾驶员行为监测技术汽车驾驶员行为监测技术是指对驾驶员行为进行实时监测和分析的一种技术。
相比于行为分析技术只是对驾驶员行为进行分析，行为监测技术则采用多种手段，实时监测驾驶员的驾驶行为和状态，以判断驾驶员的安全情况。
行为监测技术通常包括以下几种技术手段：1、视觉监测技术：通过车载摄像头对驾驶员的面部表情、瞳孔大小、眼动轨迹等进行实时监测和分析，以判断驾驶员的注意力、疲劳程度和情绪状态等。
2、声音监测技术：通过车载麦克风对驾驶员的声音进行实时监测和分析，以判断驾驶员的口吃、说话频率、困倦程度等。
3、生理指标监测技术：通过在驾驶员身体上安装生理监测设备，如心率和呼吸设备，对驾驶员的生理指标进行实时监测和分析，以评估驾驶员的情绪、手脚协调等。
4、车辆传感器监测技术：通过车载传感器对车辆的行驶速度、转向情况等进行实时监测和分析，以判断驾驶员的驾驶行为是否存在危险情况。
以上技术手段，通过综合应用，可以全面而准确地监测驾驶员的驾驶行为和状况，为驾驶员提供实时的安全警示，从而提高驾驶员行驶的安全性。
智能车辆驾驶员行为识别与监测研究
智能车辆驾驶员行为识别与监测研究随着科技的不断发展，智能车辆成为了当下汽车行业的热门话题，通过先进的技术和算法，智能车辆可以帮助驾驶员实现自动化驾驶和更加安全的行驶。
但是，在智能车辆驾驶过程中，驾驶员行为的态度和行为仍然起着至关重要的作用，因此，如何识别和监测驾驶员行为已成为智能车辆技术研究的热点之一。
智能车辆驾驶员行为识别技术基础：智能车辆驾驶员行为识别技术的核心是使用传感器获取驾驶员的生理和行为数据，通过分析这些数据来推断驾驶员的行为和情绪状态。
传感器可以收集多种信息，包括驾驶员的心率、体温、眼动和嘴唇运动等，通过这些数据，智能车辆可以识别驾驶员的状态，并进一步根据这些信息自动执行相应的操作。
例如，当驾驶员的心跳、体温、眼动等数据表明他疲劳时，智能车辆可以自动发出警告声或将车辆限制在安全速度范围内。
当前智能车辆驾驶员行为识别技术研究存在问题：目前的智能车辆驾驶员行为识别技术还存在一系列问题，主要包括以下方面：1）识别率不够准确：传感器收集的数据可能会受到驾驶员的体质差异、环境、噪声等因素的影响，导致识别率不够准确。
2）安全保障问题：如果驾驶员行为识别的误判率过高，就会带来很大的不安全隐患，可能会导致意外事故发生。
3）隐私保护问题：智能车辆可以收集驾驶员的个人和生理数据，可能会对驾驶员的隐私造成威胁。
如何解决智能车辆驾驶员行为识别技术的问题：要解决这些问题，需要应对以下几个方面：1）完善传感器技术：提升传感器的精度和准确性，确保它们可以正常工作、准确地获取数据，并降低误判率。
2）专业化算法研究：构建专业的算法模型来分析和处理数据，以改善识别率问题和解决误判问题。
3）加强隐私保护：同时，需要采取一系列措施，加强隐私保护措施，保护驾驶员个人信息的安全。
智能车辆驾驶员行为监测技术的发展：监测驾驶员行为不仅可以保障驾驶员的安全，还可以为科学研究提供数据支撑。
在国内外，越来越多的企业和机构开始关注智能车辆驾驶员行为监测技术，进行科研和商业运用。
驾驶员行为特性量化方法
驾驶员行为特性量化方法随着交通事故的不断增多，研究驾驶员行为特性量化方法变得愈发重要。
量化驾驶员行为特性可以帮助我们更好地了解驾驶员的行为模式，为交通安全管理提供有效的参考。
本文将介绍两种常用的驾驶员行为特性量化方法：视频分析和传感器数据分析。
1. 视频分析方法视频分析方法通过观察和分析驾驶员在行车过程中的视频录像来量化其行为特性。
这种方法可以通过机器视觉技术、图像处理和模式识别等方法实现。
具体的步骤包括：1. 收集驾驶员行车视频数据，可以通过安装车载摄像头或者利用现有的交通监控摄像头收集。
2. 对视频进行预处理，包括视频帧提取、背景建模和视频质量评估等。
3. 提取驾驶员行为特征，如车速、车辆位置、加速度、刹车等，并进行行为分类和标注。
4. 利用机器学习算法对行为特征进行建模和训练，以便对未知数据进行预测和分类。
5. 分析驾驶员行为特性，如驾驶风格、驾驶习惯，以及对应的危险行为和潜在风险等。
视频分析方法具有直观、全面的优势，可以直接观察到驾驶员的行为特征，但也存在一些挑战，如数据采集困难、计算复杂度高以及数据隐私等问题。
2. 传感器数据分析方法传感器数据分析方法通过采集驾驶过程中的传感器数据来量化驾驶员的行为特征。
这种方法通常利用车载传感器（如加速度传感器、刹车传感器、方向盘传感器等）和手机传感器（如加速度传感器、陀螺仪等）来收集数据。
具体的步骤包括：1. 安装传感器设备或者使用现有的手机传感器来采集驾驶过程中的数据。
2. 对数据进行预处理，包括数据清洗、滤波、降噪等。
3. 提取驾驶员行为特征，如加速度、刹车、转向等，并进行行为分类和标注。
4. 利用机器学习算法对行为特征进行建模和训练，以便对未知数据进行预测和分类。
5. 分析驾驶员行为特性，如驾驶风格、驾驶习惯，以及对应的危险行为和潜在风险等。
传感器数据分析方法具有数据采集和处理的简便性、实时性和实用性等优势，但也存在一些局限性，如数据质量、传感器故障以及数据隐私等问题。
汽车驾驶行为的眼动研究
汽车驾驶行为的眼动研究汽车驾驶是现代生活中非常常见的活动，大多数人每天都要进行驾驶，无论是上班、上学还是出游，驾驶行为都是不可避免的。
在驾驶过程中，驾驶者的眼动行为对驾驶的安全性和效率都有着重要影响。
眼动研究在汽车驾驶行为中具有重要意义。
眼动技术是一种记录和分析眼球运动的技术，通过追踪和记录驾驶者在驾驶过程中的眼球运动，可以有效地了解驾驶者的注意力分配、注意力转移和对环境的感知。
本文将对汽车驾驶行为中的眼动研究进行深入探讨，从驾驶者的视角和行为角度分析眼动在驾驶中的作用和影响。
一、眼动技术在汽车驾驶中的应用眼动技术最早被应用在心理学和人类认知研究中，通过分析被试者在观察和认知任务中的眼球运动轨迹，可以揭示出他们的注意力分配和认知过程。
在汽车驾驶领域，眼动技术可以用于研究驾驶者在驾驶过程中的注意力分配和视觉搜索行为，帮助我们更好地理解驾驶者的行为和驾驶决策过程。
1.1 视觉搜索行为在驾驶过程中，驾驶者需要不断地对车辆和道路环境进行观察和判断，以保证行车安全和有效性。
通过眼动技术，可以记录驾驶者的视觉搜索行为，包括盯视持续时间、扫视路径和扫视频率等信息。
研究发现，驾驶者的视觉搜索行为受到多种因素的影响，包括驾驶任务的复杂性、环境的变化和驾驶者的个体差异等。
通过分析驾驶者的视觉搜索行为，可以评估驾驶者对道路环境的感知和对潜在危险的识别能力，为改善驾驶者的注意力管理提供参考。
1.2 注意力分配驾驶过程中，驾驶者需要同时处理来自各个方向的信息和刺激，包括车辆、行人、交通标志和道路状况等。
通过眼动技术，可以记录驾驶者在不同任务和环境下的注意力分配情况，包括主视注视区域、次要视注视区域和扫视区域的分布和转移规律。
研究发现，驾驶者的注意力分配模式和转移速度与驾驶的安全性和效率密切相关，合理的注意力分配可以提高驾驶者对潜在危险的感知和减少驾驶错误的发生。
目前，关于眼动在汽车驾驶中的研究已经取得了丰硕的成果，揭示了驾驶者的眼动行为与驾驶行为之间的关系，为改进驾驶者的认知和技能提供了重要依据。
不同车速条件下汽车驾驶员注视特性研究
不同车速条件下汽车驾驶员注视特性研究*摘要:利用EMR-8B眼动仪系统研究在不同车速条件下通过固定字高的交通标志牌时驾驶员注视特征。
结果表明：在固定字高条件下，驾驶员在接近交通标志牌的过程中，随着车速的增加，驾驶员注视的几何中心向交通标志牌偏移，注视范围变小，视线变的更加集中。
注视时间也随着车速的增加而延长。
关键词: 交通工程; 驾驶员；试验研究; 动态视觉; 车速；注视特性中图分类号: U491.254 文献标识码: AThe study of the driver’s fixation characteristic with different speedsLi Yong-fang（College of Automotive engineering, Shanghai University of Engineering Science, shanghai 201620, China）Abstract：With the EMR-8B eye tracking system studied the driver’s fixation characteristic that the condition of driver's at different speeds through given high of word on signs. The results showed that: With the condition of in the given word height, and the driver closing to the signs, as speed increased, the driver of the geometric center of attention shift to the signs, look at the scope changed smaller, and vision became more focused. F ixation duration increased as the speed of the extension.Key words: Traffic engineering;Driver; Experimental research; Dynamic vision; speed; fixation characteristic0 引言在行车过程中，驾驶员需要及时感知瞬息万变的交通信息。
团体标准 TCAAMTB汽车驾驶员行为监测系统技术要求
ICS 号中国标准文献分类号团体标准T/CAAMTB XXXX- 2020汽车驾驶员行为监测系统技术要求Technical requirements for automobile driver behavior monitoring system（征求意见稿）xl-xx-xx发布xxxx-xx-xx 实施中国汽车工业协会发布目录前言 (II)1范围 (1)2规范性引用文件 (1)3术语和定义 (1)4技术要求 (2)5检测方法 (7)6、检验规则 (9)7、包装、标识、存储、运输 (10)参考文献 (13)前言本文件按照GB/T 1.1—2020《标准化工作导则第1 部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。
请注意本文件的某些内容可能涉及专利。
本文件的发布机构不承担识别专利的责任。
本文件由中国汽车工业协会提出并归口。
本文件起草单位：本文件主要起草人：本文件为首次发布。
汽车驾驶员行为监测系统技术要求1范围本标准规定了汽车驾驶员行为监测系统的术语和定义、技术要求、测试方法、检验规则、包装和标识等要求。
本标准适用于商用车及乘用车驾驶员行为监测系统。
2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。
其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。
GB/T 28046.3-2011 道路车辆电气及电子设备的环境条件和试验第3 部分：机械负荷GA/T 1126-2013 近红外人脸识别设备技术要求JT/T 794-2019 道路运输车辆卫星定位系统车载系统技术要求JT/T1076-2016 道路运输车辆卫星定位系统车载视频终端技术要求EN 62471-2008 灯具和灯具系统的光生物安全性(Photobiological safety of lamps and lamp systems)3 术语和定义下列术语和定义适用于本文件。
智能驾驶的行为模型
面临的挑战
技术成熟度
当前智能驾驶技术尚未完全成熟 ，行为模型的可靠性和稳定性仍 需进一步提高。
安全问题
确保智能驾驶在复杂交通环境中 的安全性能是亟待解决的问题之 一。
01 02 03 04
法规政策
智能驾驶的合法使用和推广受到 现有交通法规的制约，需要政策 层面的支持和引导。
道德决策
在面对需要道德决策的交通场景 时，智能驾驶行为模型如何做出 合理抉择是一个挑战。
未来发展趋势
深度融合AI技术
V2X通信技术
未来智能驾驶行为模型将更加注重与人工 智能技术的深度融合，以提高模型的自主 学习和决策能力。
车辆与道路基础设施、其他车辆之间的通 信将成为智能驾驶发展的重要趋势，提升 整体交通系统的运行效率和安全性。
04
智能驾驶行为模型的应用与挑 战
Chapter
典型应用场景
在物流配送领域，智能驾驶行为 模型能够协助货车自动规划最优 路线，提高物流运输的效率。
智能驾驶行为模型可用于控制无 人驾驶扫地车的行驶路径和清扫 策略，提升城市环境维护的效率 和质量。
自动驾驶出租车 物流配送 公共交通
无人驾驶扫地车
利用智能驾驶行为模型，实现出 租车的自动驾驶，有效提升乘客 的出行体验和安全性。
汇报目的和内容概述
目的
本次汇报旨在详细介绍智能驾驶中的 行为模型，探讨其原理、应用和挑战 ，并展望未来的发展趋势。
内容概述
接下来将首先介绍智能驾驶行为模型 的基本概念和框架，然后讨论其在实 际驾驶场景中的应用，最后分析当前 面临的挑战和未来发展方向。
02
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目前国内外关于采集驾驶行为特性数据的实验方法主要包 括高点录像法、模 拟 驾 驶 法 以 及 车 载 实 验 法 三 类，本 文 的 主 要 目 的之一就是对现有实验方法特点进行分析和讨论，以期总结得到 各种实验方法在驾驶行为研究领域的适用范围。
２．１ 高点录像法
杨海飞
（河海大学土木与交通学院，江苏 南京 ２１００９８）
摘 要：研究驾驶行为特性能够在微观层面深入认识交通个体特征，为交通行为建模（例如跟驰模型、换道模型等）提供理论依据，
同时也有助于挖掘宏观层面的交通流运行特性和交通事故发生机理。因此，构建系统性的硬件平台与软件环境以及设计合理的
实验方案，实现对驾驶行为特性数据进行观测，是支撑相关领域研究的重要基础。对现有驾驶行为特性数据的实验观测方法进行
综合分析，总结了高点录像法、模拟驾驶法以及车载实验法这三类典型观测方法的特征，并在此，高点录像，模拟驾驶，车载实验
中图分类号：Ｕ４９１
文献标识码：Ａ
１ 概述
应用高点录像方法采集车辆行驶轨迹数据。
分析驾驶行为特性为交通安全、交通行为建模以及智能交通 等领域的研究提供数据支持和理论依据。在交通安全领域，获取 驾驶行为特性数据能够实现辨识危险驾驶行为、预测交通事故几 率、提出交通事 故 预 防 措 施 等 目 的。而 在 交 通 行 为 建 模 研 究 中， 掌握驾驶行为特 性 是 提 出 模 型 构 建 机 理、选 择 模 型 架 构 形 式、标 定模型相关参数 的 理 论 基 础。另 外，智 能 交 通 系 统 的 相 关 软、硬 件体系设计亦必须考虑驾驶员的驾驶特征，从而为驾驶员出行提 供高效、舒适的决策方案。驾驶行为特性数据的观测精度依赖于 具体场景的实验 方 法，因 此，系 统 性 认 识 现 有 实 验 方 法 的 技 术 特 点，选择和改良驾 驶 行 为 特 性 数 据 的 实 验 观 测 方 案，是 提 升 数 据 精度并达成相关领域研究目标的重要基础。本文对现有驾驶行 为特性数据的实 验 观 测 方 法 进 行 综 合 分 析，总 结 了 高 点 录 像 法、 模拟驾驶法以及车载实验法这三类典型观测方法的特征，并在此 基础上提出了各种实验方法的适用范围。
·１２６· 第２０４４ １卷８年第１３１１期 月
山 西 建 筑
ＳＨＡＮＸＩ ＡＲＣＨＩＴＥＣＴＵＲＥ
ＮＶｏｏｖｌ．．４ ４２Ｎ０ｏ１．８３１
文章编号：１００９６８２５（２０１８）３１０１２６０３
驾 驶 行 为 特 性 数 据 的 实 验 观 测 方 法 研 究★
高点录像方法通过在高位架设若干视频录像机（相机）记录 车流运动行驶状况，并应用专业视频处理软件逐帧分析视频录像 以提取车辆行驶轨迹，进而推算得到车辆行驶速度、加速度、车头 间距以及车头时距等信息。美国联邦公路局 ＮＧＳＩＭ项目即是采 用高点录像法采集车辆行驶轨迹数据，视频摄制地点包括位于洛 杉矶 ＬａｎｋｅｒｓｈｉｍＢｏｕｌｅｖａｒｄ路段上的交叉口以及位于爱莫利维尔 和洛杉矶的 Ｉ８０８与 Ｈｉｇｈｗａｙ１０１高速公路路段，数据采集场景和 采集路段区域如图 １所示，数据提取的处理软件为 ＮＧＶＩＤＥＯ。 其他研究人员通过在高层地面设施或飞行器上架设录像机采集 驾驶行为数据，例如英国研究人员 Ａｈｍｅｄ［１］应用高点录像采集路 段车辆行驶特性数据并将数据用于车辆跟驰模型和换道模型的 标定研究，数据提取的视频分析软件为 ＶＩＶＡ；Ｈｉｄａｓ［２］基于高点录 像采集得到的车辆行驶轨迹数据对驾驶员换道行为特性进行分 析；Ｈｏｏｇｅｎｄｏｏｒｎ等［３］应用 直 升 机 高 点 录 像 采 集 的 车 辆 行 驶 轨 迹 数据标定微观仿 真 模 型；另 外，大 量 交 叉 口 的 交 通 安 全 研 究 都 是
高点录像方法是目前采集换道行为特性参数的主要方法，其 缺点是受录像机架设位置的限制而难以大规模推广到大部分道 路路段或交叉口，且拍摄路段的长度较短难以获取特定车辆长时 间的行驶轨迹数据。
２．２ 模拟驾驶法
模拟驾驶方法通过使受试驾驶员“驾驶”室内驾驶模拟舱以 获取相关驾驶行为特性数据。在数据采集过程中，模拟舱内前方 屏幕上实时显示由计算机模拟生成的行驶环境，受试驾驶员通过 控制油门、刹车以 及 方 向 盘 等 操 作 实 现 与 虚 拟 场 景 的 互 动，使 其 具有实车驾 驶 的 感 受。 计 算 机 根 据 驾 驶 员 的 相 关 操 作 （例 如 减 速、加速、转向等）而改变虚拟场景的变化方式和速度，进而模拟 车辆行驶状态的变化。按照模拟舱基座类型可将驾驶模拟器划 分为基座固定式与基座移动式两类。固定式模拟器的驾驶舱在 模拟过程中保持静止，虚拟驾驶场景的变化仅仅依靠屏幕显示场 景的变化。移动式模拟器能够模拟更多真实条件下的驾驶感受 与车辆运动特征，例如由于车辆加、减速引起驾驶员前倾或后仰、 转弯引起车辆摆动和偏转、道路变形或路面铺装变化引起车辆振 动等。美国爱荷华大学的 ＮＡＤＳ驾驶模拟器是目前较为先进的 移动式驾驶模拟器，能够再现多种复杂的驾驶场景。该模拟器由 一台可移动的拱式基座以及布设在其内部的全尺寸模拟车辆构 成，如图 ２所示。
驾驶模拟器方法在保证受试驾驶员安全的前提下能够完成 各种驾驶行为参数的采集，包括测试部分危险驾驶行为或现实状 况中难以出现的驾驶场景下的驾驶行为。该方法的缺点在于模 拟场景与真实道 路 交 通 环 境 存 在 一 定 差 异，受 试 驾 驶 人 的 心 理、 生理感受与实际情况有所不同，导致采集得到的驾驶行为数据与 真实道路交通条件下的驾驶行为特性存在偏差。
收稿日期：２０１８０８２６ ★：中央高校基本科研业务费专项资金资助（２０１８Ｂ１４３１４） 作者简介：杨海飞（１９８４），男，讲师
第２０４４１卷８年第１３１１期月 杨海飞：驾驶行为特性数据的实验观测方法研究