汽车驾驶员模型的研究现状及发展趋势
汽车驾驶模拟器及其关键技术研究现状
区域治理
汽车驾驶模拟器及其关键技术研究现状
胡海涛
商丘市引黄灌区管理处，河南 商丘４７６０００
摘要：随着汽车驾驶培训市场的开放，新大纲的实施，原有的汽车驾驶员培训模式和手段已经不适应新的汽车驾驶培训教学要求。将 驾驶模拟器应用于驾驶操作技能培训。鉴于此，文章重点就汽车驾驶模拟器应用情况及关键技术进行研究分析，以供参考和借鉴。
可用在高端的ＳＧＩ工作站上，也能用在普 通的ＰＣ机上，移植性较好；Ｖｅｇａ将易用 的工具和高级仿真功能结合起来，可简单 迅速地创建、编辑、运行复杂的仿真应用。 开发效率较高；Ｃｒｅａｔｏｒ具有完整的交互式 实时三维建模系统，可用来对城市仿真和 计算可视化等复杂场景的视景数据库进行 产生、编辑和查看。通过ＡＰＩ接口，不同 建模工具的３Ｄ模型可以相互编译连接。
层次划分、内存管理技术等来达到实时性 要求。随着计算机硬件的发展，显卡技术 和计算能力得到很大提高，立体视觉在驾 驶模拟器上的应用会逐渐增多。
２汽车动力学模型 ２．１发动机模型 发动机的外特性曲线是研究发动机动 力性的主要依据，为了描述发动机的输出 特性，最常用的方法是根据发动机的实验 数据，采用多项式拟合发动机的稳态转矩 与转速之间的关系曲线。 ２－２传动系和离合器模型 汽车的传动系负责将发动机的扭矩传 递到驱动轮胎，中间要经过离合器、变速 器、传动轴及主减速器。在模型中。一般 将传动轴、驱动轴简化为刚性物体，只是 刚性传递扭矩。离合器是传动系统的一个 关键环节，主要起结合和切断动力的作用。 离合器的扭矩传递特性是指离合器通过摩 擦扭矩与离合器踏板行程之间的关系及对 发动机转速的影响。离合器工作过程分为 完全结合、完全分离和滑摩三种状态。根 据离合器动态结合的特点。可得出离合器 不同阶段的传递函数。 ２．３制动系模型 制动系模型用于确立从踏下制动踏板 到所能产生的制动器制动力之问的数学关 系。汽车动力学仿真中的制动系模型，一 般通过试验数据，拟合出制动器制动力与 制动器踏板位移之间的关系。 三、结束语 综上所述。汽车驾驶模拟器作为交通 安全系统的重要组成部分。能够提高驾驶 员的安全意识，降低事故发生率。正日益 受到国内外交通安全领域的广泛关注。 参考文献： １１ｌ崔文锋智能汽车综合纵向控制的 统一驾驶员模型研究【Ｄ】．吉林大学，２０１７．
国外汽车自动驾驶研究现状及发展历程
国外汽车自动驾驶研究现状及发展历程1. 介绍自动驾驶汽车作为一个备受关注的新兴技术，正在逐渐走进人们的视野。
在这个领域，国外的研究和发展一直处于世界的前沿。
本文将对国外汽车自动驾驶技术的现状和发展历程进行深入探讨，希望通过对这一主题的全面评估，为读者提供有价值的信息。
2. 技术发展的历程自动驾驶技术的发展经历了多年的探索和挑战。
最早的自动驾驶技术可以追溯到20世纪80年代，但当时的技术还非常原始，主要集中在对车辆的定位和控制上。
随着计算机技术的不断发展和传感器技术的突破，自动驾驶技术迅速取得了长足的进步。
1995年，德国慕尼黑的梅赛德斯-奔驰公司成功研制出了第一辆可自动驾驶的汽车，并在德国公路上进行了成功的测试。
从那时起，全球范围内的汽车制造商和科技公司纷纷加大自动驾驶技术的研发力度，不断推动这一技术的发展。
3. 技术现状目前，包括美国、日本、德国等在内的多个国家都在积极探索自动驾驶技术的应用和发展。
美国的特斯拉公司是全球最重要的自动驾驶技术研发企业之一，其推出的Autopilot系统在汽车行业引起了轰动。
日本的本田、丰田等汽车制造商也在自动驾驶技术上做了大量投入，希望能够获得领先优势。
德国的奥迪、宝马等汽车品牌也在自动驾驶技术方面进行了深入研究。
除了汽车制造商，科技巨头谷歌、苹果等也在自动驾驶技术领域展开了一系列的尝试和实验。
可以说，全球范围内的汽车自动驾驶技术研究已经成为一个热门话题，吸引了全球范围内的关注和投资。
4. 技术挑战和前景展望尽管自动驾驶技术取得了长足的进步，但是仍然面临着诸多挑战。
自动驾驶技术需要高度精确的定位和感知系统，而这需要大量的传感器和计算资源。
自动驾驶汽车需要具备高度智能的决策和控制能力，才能应对复杂的交通情况和突发事件。
再次，自动驾驶汽车的安全性和可靠性是目前研究的重点之一，任何一点的缺失都可能带来灾难性的后果。
要实现真正意义上的自动驾驶汽车，仍然需要技术上的突破和创新。
对汽车动力性建模设计的国内外研究现状
对汽车动力性建模设计的国内外研究现状汽车产品开发中，客观评价和主观评价的全数字化仿真是汽车动力学模型的发展趋势之一，对于ISO等标准试验的客观评价工况，商用动力学软件已经能够较好的仿真，并且广泛用于汽车的稳态性能开发。
为实现汽车主观评价的仿真，国际上提出了驾驶模拟器进行主观评价的方法，避免了对于驾驶员的建模。
然而嵌入驾驶模拟器的动力学模型目前不能有效仿真汽车动态过程，本文研究了面向汽车主观评价的实时动力学建模关键问题以及实现该模型的方法。
面向主观评价的动力学模型需要仿真精细的全工况的动态过程。
提出模型需要实现全工况仿真、反映稳态工况间的迁变过程、描述动态过程的精细化建模以及完备自由度建模。
针对建模方法和各子系统特点，在建模过程中应重点考虑以下几个问题：隔离解耦的动态子系统，转向和车轮静动摩擦模型，完备的转向系统模型，面向非水平路面的动态车轮模型，基于总成特性的悬架模型，全工况的动力传动模型，本文重点探索了子系统隔离解耦方法、基于总成特性的悬架模型，全工况的动力传动模型。
基于结构的转向系统模型包含阿克曼转向机构边界力输入、转向系统的弹性环节、摩擦环节描述三部分。
建立了齿轮齿条式转向系统模型，实现了阿克曼转向机构力输入、转向静动摩擦力建模以及转向系统弹性，取代了转向系统原有的正向计算运动、逆向计算力矩的模型，实现了完备转向系统建模。
模型具备仿真车辆抵抗转向盘上微小干扰输入和道路不平扰动的能力以及中心区转向等特性，能较为精确计算方向盘的回正力矩。
动态车轮模型将车轮系统简化为轮辋和刚性环，两者通过六向弹簧阻尼器连接，构建起由轮辋和刚性环组成的动力学系统。
车轮的滑移率由轮心和刚性环接地印迹的相对运动动态计算得到。
轮辋和刚性环之间加入静动摩擦模型，车轮在低于某个运动状态使其停车。
轮胎与路面间的动摩擦力学特性采用UniTire轮胎模型，实现了多工况高精度的仿真。
主观评价在汽车产品开发阶段只能用驾驶模拟器评价，要求动力学模型实时仿真；与性能模型相比，面向主观评价的模型仿真频带更高，产生刚性微分方程，同时动力学模型向基于结构的模型发展，涉及到关键硬点的计算；接触模型，迟滞模型，摩擦模型，导致计算量大，需要多速率积分；以上四个问题都使得应用于驾驶模拟器的实时动力学模型需要进行子系统分解。
车辆人机工程学的研究现状和未来发展趋势的了解
车辆人机工程学的研究现状和未来发展趋势的了解
车辆人机工程学是研究如何设计和优化车辆的人机界面，以提高驾驶员的安全性、舒适性和效率。
它涉及到人与车辆之间的交互方式，包括车辆驾驶控制系统、车辆信息娱乐系统以及车辆中的人员布局和工作环境等方面。
目前，车辆人机工程学的研究主要集中在以下几个方向：
1. 驾驶员辅助系统和自动驾驶技术：随着自动驾驶技术的不断发展，驾驶员辅助系统的研究也日益重要。
研究人员致力于开发更加智能化和协同化的驾驶员辅助系统，以提高驾驶员的驾驶安全性和舒适性。
2. 人机界面设计：人机界面设计是车辆人机工程学的核心内容之一。
研究人员致力于设计直观、易用且符合人类认知特点的车辆人机界面，以提高驾驶员的操作效率和用户体验。
3. 驾驶员行为研究：通过研究驾驶员的行为特征和行为决策过程，可以更好地理解驾驶员的需求和行为模式。
这为改进车辆人机界面设计和驾驶员辅助系统的开发提供了重要参考。
4. 引入新技术：车辆人机工程学的未来发展还将引入新的技术和方法。
例如，虚拟现实技术、人工智能和机器学习等技术将为车辆人机工程学带来更多的创新和突破，进一步提升车辆的驾驶安全性和用户体验。
总的来说，车辆人机工程学的研究现状主要集中在驾驶员辅助
系统、人机界面设计和驾驶员行为研究等方面，未来发展趋势则是引入新技术和方法，进一步提升车辆的安全性、舒适性和用户体验。
智能汽车综合纵向控制的统一驾驶员模型研究
五、研究方法
本次演示将采用以下研究方法和 技术：
1、文献回顾：系统回顾和分析智能汽车纵向控制技术和驾驶员模型的相关 研究，为后续研究打下理论基础。
2、实验设计：设计针对统一驾驶员模型的实验，包括不同路况、不同交通 场景等，以验证其有效性和可靠性。
3、数据收集与分析：通过实验收集车辆状态、环境信息、驾驶员行为等数 据，运用统计分析等方法进行处理和分析。
本次演示通过对智能汽车综合纵向控制的统一驾驶员模型的研究，建立了能 够适应不同驾驶情境的模型，并对其纵向控制效果进行了评估。结果表明，该模 型具有较高的可靠性和稳定性，且在节能减排方面具有优势和经济性。同时，本 次演示也探讨了实际应用中可能遇到的困难和解决方法。
然而，本研究仍存在一定局限性。例如，实验过程中未能完全模拟实际驾驶 中的所有情况和突发状况，且样本量有限。未来研究可以进一步拓展实验范围和 样本量，以提高研究的普适性和准确性。此外，还可以深入研究驾驶员模型的情 境适应性和学习与优化能力，以提升其在不同驾驶环境下的表现。
总之，智能汽车综合纵向控制的统一驾驶员模型研究具有重要的理论和实践 意义，有助于提高智能汽车的驾驶性能和安全性。随着相关技术的不断发展，相 信未来这一领域的研究将取得更为显著的成果。
谢谢观看
驾驶员模型则是描述驾驶员驾驶行为和习惯的一种模型，它的设计需要考虑 诸多因素，如道路条件、交通环境、驾驶员心态等。常见的驾驶员模型有基于规 则的模型、基于统计的模型和混合模型等。
三、统一驾驶员模型
统一驾驶员模型是一种综合了各种驾驶策略的模型，它包含了舒适性、安全 性、经济性等多个方面的考量。该模型主要由以下几部分构成：
4、案例探讨：挑选典型的驾驶场景进行深入剖析，探讨统一驾驶员模型在 实际运用中的优缺点和发展趋势。
汽车驾驶训练模拟器发展现状研究
在 国外 ，汽车驾驶模 拟器 的研究开发 较 模拟视景 的模拟器 ，其 中一个控制台可以控 制 的 研 究 与进 展 ．农 业 装 备 与 车 辆 工程 ，２００９．
早 ，汽车驾驶模拟器作 为培训工具在发达国家 ２Ｏ个座舱 。２Ｏ世纪 ７Ｏ年代 ，我国才有了 自己 ［３］左 为 民＿；气车驾驶 模拟 器在 驾驶培训 中的应 早 已普遍运用 ， 日本政 府在 １９７０年就 以正 式 研制的点光源 、转盘机电式汽车 驾驶模拟器 。 用研 究 ＿科 学 时代 ，２００８．
训练 。随着我 国汽车行业近年来 的迅猛 发展 ， 由 ＴＲｗ 公 司改进 ，用 于研究 高速公路 安全及 了基于 网络 的 ＷＭ汽 车驾驶模 拟器 ，该设 备
我国 的汽车保有量 以每年 ５％的速度递增 ，公 车辆系统的国家研究 基地的一部分 ，这一 台称 具有完善的车辆模型 、逼真的视景 系统、多台
汽车 驾驶模拟 器是一种 集合 了传 感器技 公 司兴建 了跑车 型 开发 型汽 车 驾驶模 拟 器 。 驶模拟器 ，采用 了汽车动力学仿真模型和实时
术 、计算机技术 、三维实时动画技术 、计算机 １９９３年底 ，美 国交通 部 （ＤＯＴ） 招标建 立美 ＣＩＧ技术 ，可完成 “人一车一环境”交通特性研
机仿真技术对驾驶人 员进行有效的训练 ，不仅 以及 一套 标 准 的 软件 环 境 。
到 目前 为 止 ，我 国 在 汽 车 驾驶 模 拟 器 的
能有效缓解 目前我国汽车驾驶培训系统面临的
１９９５年 ， 日本 汽车研究所 也建成带有 立 研究 上 已取 得 了很 大 的 进 步 ，已经 能 够 满 足 基
在 国内 ，在 驾驶模 拟器方 面的研究起 步 提下 ，降低开发成本 ，使汽车驾驶模拟器逐渐
驾驶员方向控制模型及在汽车智能驾驶研究中的应用
驾驶员方向控制模型及在汽车智能驾驶研究中的应用随着科技的不断发展，汽车智能驾驶技术逐渐成为汽车行业关注的焦点。
而驾驶员方向控制模型正是智能驾驶技术中的重要组成部分之一，它对于提高车辆自动化驾驶的精度、灵活性和安全性起到了至关重要的作用。
本文将对驾驶员方向控制模型以及其在汽车智能驾驶研究中的应用进行详细探讨。
一、驾驶员方向控制模型驾驶员方向控制模型是指通过对驾驶员行为、心理和生理特征的建模，以及对车辆和道路环境的感知与识别，实现对车辆驾驶方向的精准控制。
它是智能驾驶技术中重要的一部分，也是实现自动驾驶的关键之一。
1. 驾驶员行为建模驾驶员方向控制模型首先需要对驾驶员的行为进行建模。
驾驶员的驾驶行为受到多种因素的影响，包括视觉感知、认知决策和行为执行等。
通过对驾驶员行为的建模，可以更好地了解驾驶员在不同情况下的驾驶行为特征，从而实现对驾驶员驾驶意图的准确判断。
2. 车辆与道路环境感知与识别除了对驾驶员行为的建模外，驾驶员方向控制模型还需要对车辆和道路环境进行感知和识别。
通过传感器技术和人工智能算法，可以实现对车辆周围环境的感知和识别，包括车道线、交通标志、其他车辆等，从而为驾驶员方向控制提供准确的信息支持。
3. 驾驶员-车辆-环境协同控制二、在汽车智能驾驶研究中的应用驾驶员方向控制模型在汽车智能驾驶研究中有着广泛的应用，可以为自动驾驶系统提供驾驶员驾驶意图的准确识别和车辆行驶方向的精准控制，从而实现车辆自动驶向目的地。
1. 自动驾驶系统2. 高级驾驶辅助系统3. 人机交互界面设计驾驶员方向控制模型还可以在人机交互界面的设计中发挥重要作用。
通过对驾驶员行为、车辆和环境的感知与识别，实现对驾驶员驾驶意图的准确识别，并通过合适的交互方式向驾驶员传达相关信息，从而提高车辆驾驶的安全性和舒适性。
汽车自动驾驶技术的发展现状与前景
汽车自动驾驶技术的发展现状与前景章节一：简介随着时代的进步和科技的发展，自动驾驶汽车这个概念已经开始逐渐的现实化，它不仅仅是科技的产物，更是汽车工业的重要发展方向。
自动驾驶技术可以解决交通堵塞、交通事故等问题，提高交通效率，使人们的出行更加安全、便捷和舒适。
而汽车自动驾驶技术的发展现状与前景也成为了人们关注的焦点。
章节二：开发现状自动驾驶技术的发展需要对车辆实时感知和处理环境信息，因此车载计算能力的提升是自动驾驶技术发展的前提条件。
目前，全球有许多公司正在进行自动驾驶技术的研发，比如传统汽车厂商如阿尔法·罗密欧、奥迪、宝马、通用、丰田、福特、本田、奔驰、日产、沃尔沃等，以及新兴的科技公司如特斯拉、谷歌、Uber、苹果等。
这些公司在感知技术、数据处理、车辆控制等方面都取得了一定的进展。
在国内，自动驾驶技术也在快速发展中，比如百度、蔚来、小马智行、吉利等公司都在自动驾驶技术领域投入了大量的资源和资金。
其中，百度是国内自动驾驶技术研发领域的龙头企业，经过多年的研发，百度已经实现了自动驾驶技术在城市道路上的全天候、复杂场景下的自主驾驶，还成功实现了自动驾驶车辆的量产。
章节三：面临的挑战虽然自动驾驶技术取得了一定的进展，但是面临着许多挑战。
技术上，无论是感知技术还是控制算法等都有很大的提升空间，需要更加精确、可靠、高效的解决方案。
同时，自动驾驶技术在复杂场景下的应对、对行人、其他车辆的识别等问题还需要进一步研究和解决。
政策上，各个国家和地区对自动驾驶汽车的规定和标准尚未完全统一，不同地区之间的标准和法规相互矛盾，也会给自动驾驶技术的推广和落地带来不利因素。
社会心理障碍也是自动驾驶技术发展的一大挑战。
消费者对自动驾驶技术的接受程度和信任度还不够高，对于自动驾驶汽车的安全性和稳定性还有很大的疑虑。
章节四：未来展望尽管面临着诸多挑战，但是自动驾驶技术未来的发展前景广阔。
现有技术发展趋势显示，自动驾驶技术将逐渐成熟，成为未来出行的主要方式。
车辆驾驶行为分析与驾驶行为预测模型研究
车辆驾驶行为分析与驾驶行为预测模型研究汽车是现代交通工具的主要代表。
与此同时，不可避免的是，交通事故也随之而来。
根据统计数据显示，全球每年有超过1.3万人死于交通事故。
其中，80%以上的交通事故是由车辆驾驶员的不良驾驶行为引起的。
因此，分析和研究车辆驾驶行为变得至关重要。
本文旨在阐述车辆驾驶行为分析和驾驶行为预测模型的研究现状及未来发展趋势。
一.车辆驾驶行为分析1.1 分类车辆驾驶行为可以分为主动行为和被动行为两类。
主动行为是指驾驶员自愿采取的行为，如刹车、加速、转向、变换车道等。
被动行为则是驾驶员被动执行的行为，如慢速、加大车距等。
1.2 影响因素车辆驾驶行为可能受到多种因素的影响，包括车辆本身的技术性能、道路条件、交通流量、天气状况、驾驶员的心理素质等。
1.3 分析方法车辆驾驶行为分析方法主要有数据采集、数据处理和数据挖掘等方面的内容。
其中，数据采集和处理可以使用车载传感器和相机等装置来完成。
通过收集和处理大量的驾驶数据，可以进行数据挖掘，进而分析车辆驾驶行为及其影响因素的变化和趋势。
二.驾驶行为预测模型研究2.1 基于机器学习模型的驾驶行为预测随着车载传感器技术、人工智能和深度学习等技术的发展，驾驶行为预测模型已逐渐成为汽车领域研究的关键方向之一。
基于机器学习模型，结合丰富的驾驶数据，可以预测不同驾驶行为类别下的驾驶风险，例如高速行驶、拐弯、变道等。
同时，利用深度学习技术对驾驶数据进行分析，不仅可以预测行驶速度、加速度、转弯速度等基本行驶模式，还可以预测特定条件下的恶劣驾驶行为。
2.2 基于交互模型的驾驶行为预测随着自动驾驶技术的发展，交互模型也成为研究的热点之一。
交互模型通常包括驾驶员、汽车和环境三个方面的交互模式。
通过对手持设备、控制台或虚拟现实等的调查和研究，可以发现驾驶员在驾驶行为中的注意力、决策、反应等特征，进而建立模型进行预测。
同时，对于车辆和环境进行建模，也可以对不同的驾驶情境进行预测。
驾驶员行为的多维度分析与建模
驾驶员行为的多维度分析与建模随着社会的发展和交通工具的不断普及，道路交通安全越来越受到人们的关注。
而驾驶员行为是造成交通事故的主要原因之一，在交通安全领域扮演着重要的角色。
因此，对驾驶员行为进行多维度的分析和建模，对于制定交通安全策略和提高道路交通安全水平具有重要意义。
一、驾驶员行为的多维度分析驾驶员行为是指驾驶员在行驶过程中的行为表现，主要包括速度、加减速、转向、变道、超车、酒后驾驶、疲劳驾驶等，是造成交通事故的主要原因之一。
为了更好地理解驾驶员行为，可以从以下几个维度进行分析。
1. 心理维度驾驶员的个体心理特征对于其行为的影响十分重要。
例如，焦虑、紧张、疲劳等情绪都可能影响驾驶员对道路交通的感知和处理能力。
另外，驾驶员的性格特征和驾驶经验也会对其行为产生影响。
2. 生理维度驾驶员的生理特征也对其行为有一定的影响。
例如，身体状况、视力、听力、反应速度等都会影响驾驶员对道路交通的认知和处理能力。
3. 车辆维度驾驶员所驾驶的车辆也会影响其行为。
例如，车辆的品牌、型号、年份、质量等因素都会影响驾驶员对车辆的控制能力。
另外，车辆的座椅舒适度、空调温度等细节问题也可能影响驾驶员的舒适感，从而影响其驾驶行为。
4. 道路环境维度道路环境因素是指路面、天气、交通流量、路段类型等因素。
这些因素会对驾驶员的行为产生直接或间接的影响。
例如，恶劣的天气会影响驾驶员的行驶速度和车辆控制能力，高峰期通行的交通流量会影响驾驶员的红绿灯处理能力等。
二、驾驶员行为的建模通过对驾驶员行为的多维度分析，可以建立驾驶员行为的模型。
驾驶员行为模型是一种科学的描述和预测驾驶员行为的方法，可以帮助交通管理部门了解驾驶员行为的主要特征和影响因素，制定相应的交通安全政策和管理措施。
1. 传统行为模型传统的驾驶员行为模型主要包括微观和宏观模型。
微观模型建立在个体交通参与者的行为基础上，常用的微观模型有加速度-速度模型和轨迹模型等。
宏观模型主要研究车流量的变化，描述了车速、密度和流量之间的关系。
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。
智能汽车的人机共驾技术研究现状和发展趋势
智能汽车的人机共驾技术研究现状和发展趋势一、本文概述随着科技的飞速发展和人们生活水平的日益提高，智能汽车作为未来交通出行的重要发展方向，正逐渐走进人们的视野。
作为智能交通系统的重要组成部分，智能汽车的人机共驾技术，即将人的驾驶技能与机器的智能决策相结合，共同参与到汽车的驾驶过程中，对于提高行车安全、提升驾驶体验、降低交通事故等方面具有重大的意义。
本文旨在探讨智能汽车人机共驾技术的研究现状以及未来的发展趋势，以期对智能汽车的发展提供理论支持和实践指导。
本文将回顾智能汽车人机共驾技术的发展历程，分析当前国内外在该领域的研究现状，包括人机交互、智能决策、安全控制等关键技术的发展和应用情况。
本文将从技术原理、应用场景、政策支持等多个角度，深入剖析人机共驾技术的优势和挑战，以及在实际应用中可能遇到的问题和解决方案。
本文还将展望未来智能汽车人机共驾技术的发展趋势，包括技术创新、产业融合、政策法规等方面的发展动态，以期为智能汽车的发展提供有益的参考和启示。
智能汽车人机共驾技术作为智能交通领域的重要研究方向，具有广阔的发展前景和重要的实际应用价值。
本文将从多个角度全面分析该技术的研究现状和发展趋势，以期为推动智能汽车的发展提供有益的借鉴和指导。
二、智能汽车人机共驾技术的现状随着科技的不断进步，智能汽车人机共驾技术已经成为汽车行业的研究热点。
当前，人机共驾技术主要涉及到智能驾驶辅助系统、人机交互界面设计以及算法等多个方面。
在智能驾驶辅助系统方面，现代的智能汽车已经能够通过雷达、摄像头、传感器等设备实现部分自动驾驶功能，如自动泊车、自适应巡航控制等。
这些系统能够在特定条件下辅助驾驶员完成驾驶任务，提高驾驶的安全性和舒适性。
在人机交互界面设计方面，智能汽车通过触摸屏、语音控制等方式与驾驶员进行交互。
这些界面设计旨在使驾驶员能够更直观、更便捷地操作车辆，并在必要时接管驾驶任务。
同时，一些车辆还配备了智能语音助手，能够根据驾驶员的指令完成各种操作。
汽车驾驶员行为预测分析方法研究
汽车驾驶员行为预测分析方法研究随着人们对汽车出行的依赖度越来越高，汽车驾驶员的行为就变得越来越重要。
这不仅涉及到交通安全问题，还涉及到城市交通管理和智慧出行的发展。
因此，汽车驾驶员行为预测分析方法的研究变得越来越重要。
一、什么是汽车驾驶员行为预测分析方法汽车驾驶员行为预测分析方法是通过对驾驶员行为的监测、分析预测和评估，在行车之前或行车过程中提供准确的预测结果和评估结果，以帮助驾驶员更好地掌握行车情况，减少交通事故的发生。
二、汽车驾驶员行为预测分析方法的意义1.提高交通安全性通过对驾驶员行为的监测和分析，可以针对性地提高驾驶员的安全意识和行车技能，从而减少交通事故的发生。
2.提高城市交通管理水平通过对驾驶员行为的监测和分析，可以为城市交通管理提供有效的数据支持，从而为交通规划和城市交通管理提供准确的参考。
3.推进智慧出行的发展汽车驾驶员行为预测分析方法是智慧出行的重要组成部分，通过此方法可以为智慧出行提供基础数据和技术支持，促进智慧出行的发展和普及。
三、汽车驾驶员行为预测分析方法的研究内容汽车驾驶员行为预测分析方法的研究包括以下几个方面：1.驾驶员行为监测技术通过对驾驶员的生理和心理状态进行监测，获取驾驶员的行为数据，并对数据进行分析。
2.驾驶员行为分析模型针对驾驶员的行为数据，通过建立统计模型和机器学习模型，对驾驶员行为进行预测和分析。
3.驾驶员行为评估方法通过对驾驶员行为数据的评估，得出驾驶员行为的优劣程度，为驾驶员提供准确的行车建议。
四、汽车驾驶员行为预测分析方法的研究现状目前，汽车驾驶员行为预测分析方法已经成为国际研究的热点之一，国内也有不少相关研究。
1.国外研究现状美国、欧洲、日本等发达国家已经在汽车驾驶员行为的监测和预测方面取得了很好的研究成果。
例如，美国的疲劳驾驶预测系统和欧洲的驾驶员行为评估系统等。
2.国内研究现状国内的汽车驾驶员行为预测分析方法研究主要集中在大学和科研机构中，涉及的领域较广，例如驾驶员状态识别、驾驶员行为分析、交通环境智能预警等。
基于驾驶员行为模型的车辆动力学仿真
基于驾驶员行为模型的车辆动力学仿真引言：随着汽车行业的发展，车辆动力学仿真成为了一个重要的研究领域。
它可以通过模拟驾驶员的行为来评估车辆性能和安全性。
基于驾驶员行为模型的车辆动力学仿真可以帮助我们更好地理解驾驶员的行为和决策，从而提高交通运输系统的效率和安全性。
1. 驾驶员行为模型驾驶员行为模型是模拟驾驶员决策和行为的数学模型。
它涉及到驾驶员的感知、认知、决策和操作等过程。
通过分析驾驶员的行为模式和心理特征，可以建立准确的驾驶员行为模型，并将其应用于车辆动力学仿真中。
2. 车辆动力学仿真车辆动力学仿真是一种基于物理模型和数学模型的仿真技术。
它可以模拟车辆在不同路况下的行驶情况，包括加速、制动、转向等动作。
通过对车辆动力学的仿真，可以评估车辆的性能指标，如加速度、制动距离和稳定性等。
3. 驾驶员行为模型在车辆动力学仿真中的应用驾驶员行为模型可以应用于车辆动力学仿真的多个方面。
首先，它可以用于评估驾驶员的反应时间和决策过程对车辆性能的影响。
通过将不同类型的驾驶员行为模型嵌入到仿真模型中，可以对不同驾驶员类别的行为进行模拟和比较。
其次，驾驶员行为模型可以用于模拟紧急情况下驾驶员的应对策略。
通过改变驾驶员行为模型的参数，可以研究紧急制动、避让障碍物等情况下驾驶员的反应。
最后，驾驶员行为模型也可以用于评估不同驾驶模式对车辆燃油消耗和排放的影响。
通过模拟驾驶员的加速、制动和行驶模式，可以评估车辆在不同驾驶行为下的燃油消耗和排放情况。
4. 驾驶员行为模型的发展趋势随着自动驾驶技术的发展，驾驶员行为模型也在不断演进和改进。
自动驾驶技术可以通过感知系统和决策算法来模拟驾驶员的行为。
基于人工智能和机器学习算法的驾驶员行为模型可以更好地模拟和预测驾驶员的行为。
此外，随着智能交通系统的推广，驾驶员行为模型将可以应用于交通流模拟和交通管理等领域。
结论：基于驾驶员行为模型的车辆动力学仿真在改进车辆性能和安全性方面发挥着重要作用。
《2024年基于预瞄驾驶员模型的车辆四轮转向控制方法》范文
《基于预瞄驾驶员模型的车辆四轮转向控制方法》篇一一、引言随着汽车工业的快速发展，车辆动力学控制技术日益受到关注。
四轮转向技术因其能提高车辆操控性、稳定性和响应速度等特点，在现代化汽车中得到了广泛应用。
本文将介绍一种基于预瞄驾驶员模型的车辆四轮转向控制方法，该方法旨在通过优化驾驶员的预瞄行为模型，实现车辆的四轮精确转向，从而提升驾驶的安全性和舒适性。
二、预瞄驾驶员模型预瞄驾驶员模型是一种基于驾驶员预瞄行为的控制模型，它能够模拟驾驶员在驾驶过程中的决策和操作行为。
该模型通过预知道路信息和车辆状态，提前调整车辆的转向角度，以实现更加平稳和安全的驾驶。
在四轮转向控制中，预瞄驾驶员模型的作用尤为重要。
三、车辆四轮转向控制方法本文提出的基于预瞄驾驶员模型的车辆四轮转向控制方法，主要包括以下几个步骤：1. 道路信息获取：通过车载传感器和导航系统等设备，实时获取道路的曲率、坡度等信息。
2. 车辆状态监测：通过车载传感器实时监测车辆的当前状态，包括车速、加速度、转向角度等。
3. 预瞄行为建模：根据道路信息和车辆状态，建立预瞄驾驶员模型。
该模型能够预测驾驶员的转向意图和操作行为。
4. 四轮转向控制策略制定：根据预瞄驾驶员模型的输出，制定四轮转向控制策略。
该策略能够根据车辆的当前状态和道路信息，精确控制四轮的转向角度和速度。
5. 执行控制：将制定的四轮转向控制策略通过车辆控制系统执行，实现车辆的精确转向。
四、方法实施与优势基于预瞄驾驶员模型的车辆四轮转向控制方法具有以下优势：1. 提高驾驶安全性：通过预知道路信息和驾驶员的转向意图，提前调整车辆的转向角度，避免因突发情况导致的驾驶危险。
2. 提升驾驶舒适性：通过精确控制四轮的转向角度和速度，实现车辆的平稳转向，减少驾驶过程中的颠簸和震动。
3. 提高车辆操控性：通过优化四轮转向控制策略，提高车辆的操控性能，使驾驶者能够更加灵活地应对各种道路情况。
4. 降低能耗：精确的四轮转向控制可以优化发动机的负荷，从而降低能耗，提高汽车的能效。
《2024年基于预瞄驾驶员模型的车辆四轮转向控制方法》范文
《基于预瞄驾驶员模型的车辆四轮转向控制方法》篇一一、引言随着汽车工业的快速发展，车辆动力学控制已成为提升驾驶安全性与舒适性的关键技术之一。
在众多技术中，四轮转向控制由于其独特的性能，已被广泛应用于各种高性能及自动驾驶车辆上。
为满足车辆高精度与高速驾驶的要求，研究并应用一种基于预瞄驾驶员模型的车辆四轮转向控制方法变得至关重要。
二、驾驶员预瞄模型驾驶员预瞄模型是四轮转向控制策略的核心部分，它模拟了驾驶员的决策过程，对未来的行驶轨迹进行预测。
通过该模型，车辆能够根据驾驶员的意图进行响应，从而保证车辆在行驶过程中的稳定性和舒适性。
驾驶员预瞄模型主要包括两个部分：一是驾驶员的预瞄机制，通过获取前方道路信息，预测出期望的行驶轨迹；二是基于模型的驾驶员行为模拟，模拟驾驶员根据预知信息做出的转向动作。
三、四轮转向系统四轮转向系统是一种先进的车辆动力学控制系统，它通过控制前后轮的转向角度，提高车辆的操控性能和稳定性。
在四轮转向系统中，前轮负责保持车辆的直线行驶和转向操作，而后轮则根据车辆的状态和驾驶员的意图进行适时调整。
四、基于预瞄驾驶员模型的四轮转向控制方法基于预瞄驾驶员模型的四轮转向控制方法是一种新型的车辆动力学控制策略。
该方法首先通过驾驶员预瞄模型获取驾驶员的意图和期望的行驶轨迹，然后根据车辆当前的状态和未来可能的状态，计算出最佳的四轮转向角度。
具体而言，该方法包括以下几个步骤：1. 预瞄机制获取前方道路信息，预测出期望的行驶轨迹。
2. 基于模型的驾驶员行为模拟模块根据预知信息计算出期望的转向角度。
3. 控制系统根据车辆当前的状态和未来可能的状态，结合期望的转向角度，计算出最佳的四轮转向角度。
4. 执行机构根据计算出的四轮转向角度，控制车辆的转向系统，使车辆按照期望的轨迹行驶。
五、结论基于预瞄驾驶员模型的车辆四轮转向控制方法能够有效地提高车辆的操控性能和稳定性，提升驾驶的安全性和舒适性。
该方法通过模拟驾驶员的决策过程，获取驾驶员的意图和期望的行驶轨迹，然后根据车辆当前的状态和未来可能的状态，计算出最佳的四轮转向角度。
驾驶员行为模型研究及应用
驾驶员行为模型研究及应用随着交通流量的不断增加，各种交通事故也随之爆发。
交通安全已经成为人们关注的重点话题。
然而在这一过程中，驾驶员的行为则成为前期预防的重中之重。
因此，驾驶员行为模型的研究及应用也就变得尤为重要。
驾驶员行为模型是指驾驶员在驾驶过程中所表现出的行为特征，这种特征包括了驾驶员的驾驶习惯、行为反应、判断能力等等。
而这些特征也是造成交通事故的主要原因。
因此，研究驾驶员行为模型，可以使我们更好地了解驾驶员在不同情况下的行为，在设计交通系统时考虑更多因素。
研究驾驶员行为模型需要有足够的数据来支撑，这些数据包括驾驶员的年龄、性别、驾驶经验等个体特征，还包括车辆的类型、路况、交通标识等环境因素。
通过对这些数据的分析及处理，我们可以了解到不同人群在不同路段下的行为差异，进而对交通管理及交通工程进行有针对性的优化。
比如可以通过加强对老年驾驶员的培训和管理来降低年龄因素在事故中发挥的作用。
在驾驶员行为模型研究的基础上，我们还可以将其应用于智能交通系统的设计中。
智能交通系统是目前交通领域的重要发展方向，通过智能化技术、传感器、互联网等技术手段，来提升交通系统的效率和安全性。
而驾驶员行为模型则可以成为智能交通系统的重要组成部分。
比如在交通灯控制系统中，通过对驾驶员的行为特征进行学习和预测，结合车辆密度等信息，来自适应地调整交通信号灯的控制策略，从而提高交通的通行效率。
在智能交通系统中，驾驶员行为模型还可以应用于自动驾驶技术的开发。
随着人工智能和自动控制技术的发展，自动驾驶技术成为未来交通领域的重要发展方向。
自动驾驶需要依据环境信息以及驾驶员的行为模型来实现智能化驾驶。
对于这一技术，驾驶员行为模型扮演着重要的作用，其可以用来训练和调整自动驾驶系统的行为特征及应对措施，从而实现更好的自主驾驶效果。
在应用驾驶员行为模型的同时，也需要关注到其中一些可能的边界问题。
比如我们可能会有一部分驾驶员行为特征处于非常个性化的状态下，这些个性化的特征可能不利于智能交通系统的规范化应用。
汽车驾驶行为模型与分析
汽车驾驶行为模型与分析作为现代社会中最为普及的交通工具之一，汽车在我们的日常生活中扮演着重要的角色。
然而，与之相对应的则是汽车驾驶过程中所带来的各种安全隐患和风险。
为了更好地理解和解决这些问题，研究人员不断提出驾驶行为模型和分析方法，以期能够使驾驶者的行为更加安全稳定。
首先，让我们来了解一下什么是驾驶行为模型。
驾驶行为模型是指对驾驶者在驾驶过程中的决策和行动进行建模和预测的方法。
通过对驾驶者的行为进行建模，研究者可以分析驾驶行为的各个环节，从而找到存在的问题和改进的空间。
具体而言，驾驶行为模型可以包括以下几个方面的内容。
首先是驾驶者认知模型。
这个模型主要研究驾驶者在道路交通环境中的感知和认知过程。
例如，研究者可以通过观察驾驶者的眼动数据，分析他们在行驶过程中注意力的分配情况，从而判断驾驶者是否对前方的障碍物和交通信号进行了正确的认知。
这个模型的研究对于改善驾驶者的认知能力和提高驾驶者的安全性至关重要。
其次是驾驶者决策模型。
这个模型主要研究驾驶者在面对不同情境下所做的决策过程。
例如，研究者可以通过分析驾驶者的速度选择、车道选择和转向决策等行为，了解他们对不同情景的应对方式和决策策略。
通过对这些决策模型的研究，我们可以为驾驶者提供更加科学有效的决策支持，促使他们在紧急情况下作出更加正确的决策。
再次是驾驶者行为预测模型。
这个模型主要研究驾驶者未来行为的预测问题。
通过对历史驾驶数据的分析和建模，研究者可以预测驾驶者在未来的一段时间内可能会做出的行为。
例如，通过分析某个驾驶者过去的驾驶行为，我们可以预测他在下一次驾驶时可能会采取的行动，从而为其他道路使用者提供参考和警示。
这个模型的研究可以为交通管理和交通规划提供有力的支持，减少交通事故的发生。
最后是驾驶者行为评估模型。
这个模型主要研究驾驶者行为的评估和改进方法。
通过对驾驶者的行为进行评估，我们可以了解他们在驾驶过程中存在的问题和不足，并为他们提供相应的培训和教育。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
摘 要 ： 车 驾驶 员模 型 是 汽 车 交 通 安 全 、 能 交通 系统 、 车 自动 驾 驶 和 车 辆 巡 航 等 技 术 的基 础 研 究 内 容 和 关键 环 汽 智 汽
节 之 一 。按 照 汽车 驾 驶 员模 型 的 研 究 方 向 及 应用 ， 驾 驶 员模 型 分 为基 于 人 一 车 一 环 境 闭环 系 统 汽 车 操 纵 稳定 性 的 将 驾 驶 员模 型 、 于 智 能 交通 系统 的驾 驶 员 行 为 模 型 和 基 于 交 通 安 全 的驾 驶 员 疲 劳 模 型 等 类 型 ， 述 了上 述 各 类汽 车 基 综
汽 车驾驶 员模 型是 对驾驶 员 操纵 汽车 的行 为 的
收 稿 １期 ：０ ０ ０ — ０ ３ ２ １— ３ １
数 学表 达 ， 是一 个复 杂 的控制 系统 。 驶员 的操纵 行 驾 为包 括对 信 息 的感 知 、 合 、 断 、 理 、 断 ， 后 综 判 推 决 最 通 过 神经 肌 肉的反 应 产生 汽 车 所 需要 的 方 向控 制 、 驱 动控 制 、 制动控 制 等操纵 力 。 操纵 行 为具 有很 强的 随 机性 、 自适 应性 、 散性和 时 变性 。 离 因此 ， 用数 学 要
ａ ａ ｙ ｅ ｈ ｈ ｒ ｏ ｎ ｓ ｏ ｈ ｒ ｅ ｄ ｌ ， ｎ ｕ ｓ ｆｒｈ ｔ ｅ ｔ ｎ ｓ ａ ｄ ｔ ｅ ｄ ｖ ｌ ｐ ｎ ｉｅ ｔ ｎ ｏ ｈ ｒ ｅ ｎ ｌ ｚ ｓ ｔ ｅ ｓ ｏ ｃ ｍｉ ｇ ｆｔ ｅ ｄ ｖ ｒ ｍｏ ｅ ｓ ａ ｄ ｐ ｔ ｏ ｈ ｒ ｄ ｎ ｈ ｅ ｅ ｏ ｍｅ ｔ ｄ ｒ ｃｉ ｆ ｔ ｅ ｄ ｉ ｒ ｔ ｉ ｔ ｅ ｏ ｖ ｍｏ ｅｓ ｄ ｌ．
汽车 驾驶员模型的 研究现 状及发展趋势／ 刘晋霞
ｄ ｉ Ｏ３ ６ ￣ｉ ｎ１ ０ － ５ ０２ １ ．５０ ５ ｏ： ．９ ９ ．ｓ ．０ ５ ２ ５ ．０ ００ ．０ ｌ ｓ
综
逋
车驾驶员模型的研究现状及发展趋势
刘 晋 霞
（ 东 科 技 大 学 机 械 电子 工 程 学 院 ， 岛 ２ ６ １ 山 青 ６５０
Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ｓ ｒｖｅ ｏ ｅ ：ｔ ｅ ｎｇ ｃ ｎｔｏ ； ｅｏ ｔ ｏ ｒ ｌ ｃ ｒｆｌｏ ｎ ｌｎｅ ｃ ａ ｅ； ｒｖｎｇｆ ｔｇ ｅ ｄ ：ｄ ｉ ｒｍ ｄ ｌ ｓｅ ｒ ｏ ｒ ｌ ｖ ｌｃｉ ｃ ｎｔｏ ； ａ ｏｌ ｗｉ ｇ；ａ ｈ ｎｇ ｄ ｉ ａ ｉｕ ｉ ｙ ｉ
ｓ ｓ ｍｓ ａ ｔ ｍｏ ｉ ｄ ｖｎ ａ ｄ ｅ ｉ ｌ ｕｏ ｔ ｃｕ ｓ ｔ ｃ ｎ ｌ ｇｅ ． Ａｃ ｏ ｄ ｎ ｔ ｔ ｅ ｐ ｌ ａ ｉｎ ｎ ｒ ｓ ａ ｃ ｙ ｔ ， ｕ ｏ ｂ ｌ ｒ ｉ ｇ ｎ ｖ ｈ ｃｅ ｅ ｅ ｉ ａ ｔ ｍａｉ ｒ ｉｅ ｅ ｈ ｏｏ ｉｓ ｃ ｃ ｒ ｉ ｇ ｏ ｈ ａ ｐ ｉ ｔ ａ ｄ ｅ ｅ ｒ ｈ ｃ ｏ
驾 驶 员模 型 的研 究 现 状 ， 各 类驾 驶 员 模 型 存 在 的 不 足 进 行 了 分 析 论 述 ， 展 望 了汽 车 驾 驶 员 模 型 的发 展 方 向及 趋 对 并
势。
关 键 词 ： 驶 员 模 型 ； 向控 制 ； 度 控 制 ； 驾 方 速 车辆 跟 驰 ； 辆换 道 ； 驶 疲 劳 车 驾
ｓａ ｉ ｔ ｙ ｔｍ ｆｄ ｖ ｒｍｏ ｅ ， ａ ｅ ｎ ｔ ｅ ｉ ｔｌ ｇ ｎ ｒ ｎ ｐ ｒ ｓ ｓｅ ｏ ｒ ｅ ｅ ａ ｉ ｒｍｏ ｅ ｎ ａ ｅ ｎ ｔ ｅ ｔ ｆ ｃ ｔ ｂ ｌ ｙ ｓ ｓｅ ｏ ｒ ｅ ｄ ｌ ｂ ｓ ｄ ｏ ｎ ｅ ｌ ｅ ｔ ａ ｓ ｏ ｔ ｙ ｔｍ ｆ ｉ ｒｂ ｈ ｖｏ ｄ ｌａ ｄ ｂ ｓ ｄ ｏ ｈ ｒ ｆ ｉ ｉ ｈ ｉ ｔ ｄ ｖ ａｉ
Ｌ Ｕ Ｊｎ ｘａ Ｉ ｉ — ｉ
（ｈ ｎ ｏｇＵ ｉ ｒ ｔ ｏ ｃ ｎ ｅ ｎ ｅｈ ｏｏｙＱｎ ｄｏ２ ６ Ｃ ｉ ） Ｓ ａｄ ｎ ｎｖ ｓｙ ｆ ｉ ｃ ｄＴ ｃ ｎｌ ， ｉｇａ ６ ５０，ｈｎ ｅ ｉ Ｓ ｅ ａ ｇ １ ａ
Ａ ｂ ｔ ａ ｔ Ｄｒｖ ｒ ｓ ｒ ｃ ： ｉ ｅ ｍｏ ｌ ｓ ｈ ｂａ ｉ ｒ ｓ ａｃ ｃ ｎ ｅ ｔ ｎｄ ｈ ｋ ｙ ｅ ｔ ｎ ｏ ｒ ｆ ｃ ａｅ ｙ ｉ ｅｌｇ ｎｔ ｒ ｓ ｒａ ｉｎ ｄｅ ｉ ｔ ｅ ｓｃ ｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｔ ｎ ａ ｔ ｅ ｅ ｓ ｃｉ ｏ ｆ ｔａ ｆ ｓ ｆｔ ， ｎｔｌｉ ｅ ｔａｎ ｐｏ ｔｔｏ ｉ
ｄｒｃ ｏ， ｒ ｅ ｄｌ ａｅｄｖ ｅ ｔ ｔｒｅｔｐｓ ｂ ｓｄｏ ｅｈ ｍ ｎ ｖｈｃ － ｎ ｉ ｎ ｎ（ Ｖ ） ｌ ｅ—ｏｐｖｈｃ ｉ ｔ ｎ ｄ ｖｒ ｅｉ ｉ ｍｏｅ ｒ ｉｉ ｄｉ ｏ ｈｅ ｅ： ａｅ ｎｔ ｕ ａ － ｅｉｌ ｅ ｖ ｏｍｅｔ Ｅ ｃ ｓｄ ｌ ｅｉｌ ｓ ｄ ｎ ｙ ｈ ｅ ｒ Ｈ ｏ ｏ ｅ
ｓ ｆ ｔ ｏ ｄ ｖ ｒ ａ ｉｕ ｍｏ １ Ｔｈ ｓ ａ ｒ ｓ ａ ｅｙ ｆ ｒ ｅ ｆｔｇ ｅ ｉ ｄｅ． ｉ ｐ ｐｅ ｕｍｍ ａ ｚ ｔ ｅ ｒ ｓ ｎ ｒ ｓ ａ ｃ ｓａ ｕ ｏ ａ ｏ ｔｐｅ ｏ ｄ ｖ ｒ ｏ ｌ ， ｉ ｒ ｅｓ ｈ ｐ ｅ ｅ ｔ ｅ ｅ ｒ ｈ ｔｔ ｓ ｆ ｖ ｒ ｕｓ ｙ ｓ ｆ ： ９ ．＋４ Ｕ４ １２５ 文献 标 志 码 ： Ａ 文 章编 号 ：０ ５ ２ ５ ２ １ ０ — ０ ９ ０ １ ０ — ５ ０（０ ０） ５ ０ １ — ６
Ｒｅ ｉｗ ｆｔ ｉ ｅ ｏ ｌＲｅ ｅ ｒ ｈ Ｓ ａ ｅ ａ ｖ ｌ ｐ ｅ ｔＴｒ ｎ ｖ ｅ ｏ ｈｅ Ｄｒｖ ｒ Ｍ ｄｅ ｓ ａ ｃ ｔ ｔ ｎｄ Ｄｅ ｅ ｏ ｍ ｎ ｅ ｄ