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基于驾驶模拟的自动驾驶接管行为研究
被引量：
7
1
作者
高岩
尤志栋
+1 位作者
罗毅
寿任祯
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期140-146,共7页
为探索有条件自动驾驶对非驾驶相关任务的允准边界,基于实车驾驶模拟器,设计自动驾驶接管试验典型场景,招募30名被试者开展驾驶模拟试验;要求驾驶人执行3种分心形式的驾驶次任务,系统发出接管请求提示后,驾驶人接管车辆控制权以避免险...
为探索有条件自动驾驶对非驾驶相关任务的允准边界,基于实车驾驶模拟器,设计自动驾驶接管试验典型场景,招募30名被试者开展驾驶模拟试验;要求驾驶人执行3种分心形式的驾驶次任务,系统发出接管请求提示后,驾驶人接管车辆控制权以避免险情发生,并分析驾驶人接管反应时间、驾驶负荷以及驾驶绩效等相关数据。结果表明:驾驶次任务涉及的分心形式越复杂,接管过程安全性越差,视觉分心任务与操作分心任务对接管行为影响显著;驾驶人更倾向于选择制动操作接管车辆,次任务分心程度越高,制动接管比例越大;与乘客聊天对接管行为影响不显著,看视频和玩手机游戏均会显著延长接管反应时间,增加工作负荷与车辆纵向减速度,玩手机游戏还会显著提升车辆横向加速度。
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关键词
自动驾驶
驾驶模拟
接管行为
驾驶负荷
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职称材料
基于换道行为的驾驶分心识别方法
被引量：
7
2
作者
罗毅
高岩
尤志栋
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第10期25-30,共6页
为预防驾驶分心导致的交通事故,利用径向基函数(RBF)神经网络模型,研究驾驶分心识别方法。通过驾驶模拟试验,分析驾驶人分别在正常驾驶、手持接听电话和免提接听电话等3种状态下执行车辆换道操作时的驾驶行为,构建基于最小正交二乘法(O...
为预防驾驶分心导致的交通事故,利用径向基函数(RBF)神经网络模型,研究驾驶分心识别方法。通过驾驶模拟试验,分析驾驶人分别在正常驾驶、手持接听电话和免提接听电话等3种状态下执行车辆换道操作时的驾驶行为,构建基于最小正交二乘法(OLS)的RBF神经网络驾驶分心识别模型,用于判定驾驶人是否处于分心状态。研究表明:驾驶分心对换道过程中车辆的纵向速度、横向速度、横向加速度、方向盘转角、方向盘转速和油门开度等6项驾驶绩效参数有显著影响,所构建模型的平均识别正确率达到88.7%,可准确识别驾驶人的分心状态,为分心事故预防提供理论支撑。
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关键词
驾驶安全
分心识别
径向基函数(RBF)
换道行为
驾驶模拟
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职称材料
题名
基于驾驶模拟的自动驾驶接管行为研究
被引量：
7
1
作者
高岩
尤志栋
罗毅
寿任祯
机构
公安部交通管理科学研究所道路交通集成优化与安全分析技术国家工程实验室
道路交通
安全
公安部
重点
实验室
出处
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期140-146,共7页
基金
国家自然科学基金项目(51678460)
中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金项目(2020SJGC01)。
文摘
为探索有条件自动驾驶对非驾驶相关任务的允准边界,基于实车驾驶模拟器,设计自动驾驶接管试验典型场景,招募30名被试者开展驾驶模拟试验;要求驾驶人执行3种分心形式的驾驶次任务,系统发出接管请求提示后,驾驶人接管车辆控制权以避免险情发生,并分析驾驶人接管反应时间、驾驶负荷以及驾驶绩效等相关数据。结果表明:驾驶次任务涉及的分心形式越复杂,接管过程安全性越差,视觉分心任务与操作分心任务对接管行为影响显著;驾驶人更倾向于选择制动操作接管车辆,次任务分心程度越高,制动接管比例越大;与乘客聊天对接管行为影响不显著,看视频和玩手机游戏均会显著延长接管反应时间,增加工作负荷与车辆纵向减速度,玩手机游戏还会显著提升车辆横向加速度。
关键词
自动驾驶
驾驶模拟
接管行为
驾驶负荷
Keywords
automated driving
driving simulation
take-over behavior
driving workload
分类号
X951 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
基于换道行为的驾驶分心识别方法
被引量：
7
2
作者
罗毅
高岩
尤志栋
机构
公安部交通管理科学研究所道路交通集成优化与安全分析技术国家工程实验室
道路交通
安全
公安部
重点
实验室
出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第10期25-30,共6页
基金
国家科技支撑计划课题(2014BAG01B06-JY01)
国家自然科学基金资助(51678460)
公安部科技强警基础工作专项项目(2016GABJC31)
文摘
为预防驾驶分心导致的交通事故,利用径向基函数(RBF)神经网络模型,研究驾驶分心识别方法。通过驾驶模拟试验,分析驾驶人分别在正常驾驶、手持接听电话和免提接听电话等3种状态下执行车辆换道操作时的驾驶行为,构建基于最小正交二乘法(OLS)的RBF神经网络驾驶分心识别模型,用于判定驾驶人是否处于分心状态。研究表明:驾驶分心对换道过程中车辆的纵向速度、横向速度、横向加速度、方向盘转角、方向盘转速和油门开度等6项驾驶绩效参数有显著影响,所构建模型的平均识别正确率达到88.7%,可准确识别驾驶人的分心状态,为分心事故预防提供理论支撑。
关键词
驾驶安全
分心识别
径向基函数(RBF)
换道行为
驾驶模拟
Keywords
driving safety
distraction detection
radial basis function(RBF)
lane change
driving simulation
分类号
X910 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于驾驶模拟的自动驾驶接管行为研究
高岩
尤志栋
罗毅
寿任祯
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2021
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于换道行为的驾驶分心识别方法
罗毅
高岩
尤志栋
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018
7
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职称材料
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