导读:本文包含了驾驶员行为特性论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:驾驶行为,自然驾驶研究,帕累托分布,核密度估计
驾驶员行为特性论文文献综述
刘瑞,马志雄,武彪,朱西产[1]（2019）在《驾驶员驾驶行为的统计学特性》一文中研究指出使用自然驾驶数据研究了驾驶员驾驶行为的统计学特性.选取车辆的纵向加速度、侧向加速度、横摆角速度和速度作为描述驾驶员驾驶行为的特征参数.首先,讨论了驾驶员驾驶行为特性的收敛性.使用核密度估计得到了驾驶行为特征参数的概率分布,使用相对熵描述不同数据集之间分布的差异.接着,使用稳定收敛的数据集研究了驾驶行为特征参数的分布特性.最后,使用驾驶行为特征参数的条件分布研究了它们之间的相互影响.结论包括:前向加速度,制动减速度,侧向加速度,横摆角速度均近似服从帕累托分布;制动减速度或前向加速度增加时,驾驶员的转向操作倾向于更加剧烈,反之亦然;驾驶员制动,加速,和转向操作的剧烈程度随速度增加均先增大后减小.(本文来源于《同济大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
薛晴婉[2]（2019）在《基于驾驶仿真的驾驶员追尾避撞行为特性及不同预警方式功效研究》一文中研究指出跟车行为作为日常生活中最常见的一种驾驶行为,前车突然减速时若驾驶员跟车距离过近,避撞不及时,制动力度不够等都可能导致追尾事故的发生,如何减少追尾事故的发生,减少事故人员伤亡与财产损失,一直是国内外研究者研究的热门问题。驾驶员作为驾驶活动的直接参与者,驾驶员的行为不当是引起交通事故发生的主要原因。分析驾驶员在不同条件下的避撞行为特性,对避免追尾事故的发生,提高道路交通安全水平具有重要意义。随着现代科学技术的不断发展,车内辅助系统被广泛使用,追尾避撞预警系统可以有效减少追尾事故的发生。然而关于何时发布预警信息,发布什么样的预警信息仍有待进一步研究和验证。本研究依托驾驶模拟仿真平台,对驾驶员在不同环境下的追尾避撞行为特性进行分析,同时对不同方式的追尾避撞预警的功效进行验证,本文的研究为道路交通安全管理和车内辅助系统的进一步完善提供重要的科学依据和理论支撑。本文的研究内容主要包括以下四个方面:(1)基于高仿真驾驶模拟平台,搭建追尾避撞系列实验场景,开展驾驶模拟实验。根据对以往文献中关于驾驶员追尾避撞表现的研究,本文从正常跟车,不利因素干扰下的跟车和预警干预影响下的跟车叁个方面选取实验场景。实验一为正常跟车的驾驶模拟实验,驾驶员被要求在天气条件良好,无其他因素干扰的环境下完成实验。实验二为手机通话干扰而产生认知负荷下的跟车实验,共设置免提通话和手持手机通话两种通话方式,个位数数学运算和十位数数学运算两种通话内容。实验叁为不同追尾避撞预警方式下的跟车实验,本文在已有研究基础上提出一种改进的综合考虑时空距离和驾驶员反应所需时间的预警算法,并在实验中设计了前车刹车灯闪烁预警,语音预警和视觉预警叁种不同预警方式,提醒驾驶员避免追尾事故的发生。(2)基于视知觉线索的追尾避撞机理研究。根据实验一中所得驾驶员行为数据,对驾驶员的减速反应时间分别建立混合效应模型和基于视知觉线索的决策机理模型。其中,机理模型包括阈值模型(Threshold model),仅考虑视觉变化刺激一种线索的累积模型(Accumulator model)和同时考虑了视觉变化刺激(visual looming)和刹车灯两种线索的累积模型。模型拟合结果表明,同时考虑了视觉变化刺激和刹车灯两种线索的累积模型对反应时间的分布拟合效果最好。研究发现驾驶员从接收到该信息到作出制动决策的过程,是驾驶员视知觉线索随着时间不断累积的过程,当累积到一定值时,驾驶员便采取制动措施。而导致驾驶员减速反应时间的不同,主要是由于视知觉线索的强弱不同。前车减速时刻,驾驶员接收到的视知觉信息较为强烈,驾驶员更快做出减速反应,同时驾驶员在避撞过程中的减速度增长率和最大减速度都较大。通过对θ和ττ-1这两个可以代表视觉变化刺激的变量分别进行模型拟合发现,τ-1的拟合效果更好,可以认为驾驶员在减速避撞的过程中接收到的视觉刺激信息更接近于τ-1。(3)认知负荷对驾驶员避撞行为影响研究。实验二中设置的通话条件,会对驾驶员正常驾驶产生认知负荷。本研究分别对两个不同减速场景中驾驶员的避撞表现进行分析。减速场景一中,手机通话对驾驶员的初始车头时距和减速反应时间并无显着影响,但与无通话条件相比,进行手机通话时初始车头时距和反应时间的标准差显着增大。且对于职业驾驶员,认知负荷对驾驶员的驾驶行为影响并不明显;非职业驾驶员在有认知负荷下的驾驶表现与无通话时显着不同。但不同通话方式间未见显着差异。减速场景二中驾驶员的避撞表现在不同通话方式和通话内容间差异并不明显。驾驶员的减速反应时间与初始车头时距显着相关,因此分别对两个减速场景中驾驶员的减速反应时间建立基于视知觉线索的累积模型,对驾驶员在不同认知负荷下的减速决策机理进行解释。(4)追尾避撞预警信息对驾驶员避撞行为影响研究。针对实验叁中所得驾驶员避撞行为数据,提取追尾事故数,减速反应时间,最大减速度和最小车头时距等能反映驾驶员在避撞过程中各个阶段的关键变量进行分析。并结合生存分析方法中的加速失效时间(Accelerated Failure Time,AFT)模型,对驾驶员的减速反应时间和驾驶员开始减速到减速度达到最大所需时间分别建立AFT模型。最后对驾驶员实验后问卷结果进行分析。分析结果表明,预警可以帮助女性驾驶员更早地作出减速决策,尤其是在不利天气环境下。而预警对男性驾驶员的影响不如对女性驾驶员明显。对于不同天气环境下,基本上晴天时追尾避撞预警对驾驶员的影响较小;而当雾天时,预警系统对驾驶员的辅助效果更为明显。在叁种不同的预警方式中,语音预警和闪烁预警下,没有追尾事故发生;无预警和视觉预警时分别发生追尾事故六起和叁起。此外,语音预警可以帮助驾驶员尽快地作出减速决策,此时驾驶员的减速反应时间相对较短;闪烁预警不但没有使驾驶员减速反应时间减少,部分条件下反而使得驾驶员的反应变慢;闪烁预警的主要作用体现在减速控制阶段,虽然闪烁预警不能起到提醒驾驶员更早作出减速决策的作用,但可以有效地增加驾驶员的减速度增长率和最大减速度,从而达到避免追尾的目的。结合问卷分析结果,整体上来看语音预警效果好于闪烁预警好于视觉预警。图77幅,表39个,参考文献216篇。(本文来源于《北京交通大学》期刊2019-06-04）
张春[3]（2019）在《冰雪条件下考虑驾驶员行为特性的跟驰模型研究》一文中研究指出冰雪条件下,路面附着条件变差,驾驶员操作趋谨慎。但不同类型驾驶员的跟驰行为特性迥异,对交通流运行造成的影响程度具有显着差异。与正常条件相比,北方寒冷地区城市冬季交通拥堵、交通安全等问题愈发严重。研究冰雪条件下驾驶员的行为特性对于丰富交通流理论,缓解北方寒冷地区城市交通拥堵具有一定的理论与实践意义。本文通过对正常条件及冰雪条件下驾驶员行为特性的研究,解析冰雪条件影响各类驾驶员行为特性的作用区间,基于冰雪条件下不同类型驾驶员的行为特性,采用任务难度均衡理论构建冰雪条件下考虑驾驶员行为特性的车辆跟驰模型,为冰雪条件下的交通管控及驾驶员行为规范措施的制定提供理论支持。本文首先使用主观驾驶风格评测与客观驾驶风格评测两种方法对被测驾驶员的驾驶风格进行划分。主观评测方法是通过驾驶行为问卷,获取驾驶员相关信息,根据被测驾驶员的主观自我评价进行分类,从而建立驾驶员行为与驾驶员类型特征的联系。客观驾驶风格评测是通过设计车辆跟驰实验采集被测驾驶员的操作行为数据,对被测驾驶员进行驾驶风格判别。对比分析发现两种方法得到的驾驶风格判别结果高度一致,证明驾驶员对自身激进程度有一个清晰的认识,基于主观评测的驾驶风格分类方法能有效进行驾驶风格划分。同时也证明基于实测数据的客观驾驶风格划分方法合理有效。然后,在驾驶风格划分的基础上,组织驾驶员进行了冰雪条件下的车辆跟驰试验,采集了驾驶员的驾驶行为数据,从稳定跟驰、加速、减速叁种跟驰状态出发,分析了不同驾驶风格驾驶员在正常与冰雪条件下的驾驶行为特性差异。发现稳定跟驰状态下,大多驾驶员在冰雪条件下车头时距增加,但波动幅度收窄;谨慎型驾驶员驾驶行为调整幅度较大;在减速状态下,最小碰撞时间(TTC)随激进程度增高,变化幅度趋大,而最大减速度降低幅度一致;加速状态下最小车头间距及最大加速度无规律性变化。驾驶员操作总体上更加谨慎。最后,采用任务难度均衡理论构建了人类因素模块,并将其引入改进后的智能驾驶员模型(IDM)模型中,从而构建了冰雪条件下考虑驾驶员行为特性的跟驰模型(TDIDM),使用实车跟驰试验采集到的轨迹数据对模型进行了标定,验证了引入的人类因素参数可以较好地体现出驾驶员行为特性的变化。利用标定好参数的模型仿真驾驶员剩余的轨迹数据,新模型在任何场景中的表现都优于传统IDM模型,且表现出更好的鲁棒性。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2019-06-01）
李青林,彭金栓,付锐,徐磊,方媛[4]（2019）在《基于驾驶员操纵特性和交通环境状态的换道行为预测》一文中研究指出为排除驾驶员在换道过程中存在的交通安全隐患,基于驾驶员操纵特性和交通环境状态分析,提出了一种能有效预测驾驶员换道行为的方法。依托自然道路条件下的实车实验,将驾驶员视觉特性与数据分析相结合,确定了意图时窗宽度为5 s。依据在车道保持与意图换道两阶段的操纵特性和交通环境等参数差异化分析,构建了换道行为预测的表征参数体系。引入二元Logistic模型,确定各参数的回归系数,并进行换道行为预测。研究结果表明:该模型可至少提前2. 5 s预测出换道行为;且换道行为起始时刻的预测精度为96. 34%。与基于视觉特性和转向灯状态预测换道行为相比,具有更高的准确率和更优的时序性。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2019年12期）
李振[5]（2018）在《基于驾驶员行为特性的自适应巡航控制的研究》一文中研究指出为了获取驾驶员跟车行为特性并以此为基础设计自适应巡航控制系统,建立驾驶员控制增益随车速变化的动态跟车模型。引入驾驶员追踪误差敏感度,定量分析控制增益与车速的动态变化关系。为了准确描述驾驶员行为特性,定义速度误差敏感系数SVE(Sensitivity to Velocity Error)和距离误差敏感系数SDE(Sensitivity to Distance Error),基于非线性优化算法求解模型参数。最后通过Matlab搭建自适应巡航系统,进行仿真试验,并与驾驶员试验结果对比,验证控制算法。(本文来源于《北京汽车》期刊2018年03期）
芦威[6]（2018）在《考虑驾驶员行为的双车道交通流特性研究》一文中研究指出随着我国经济的快速发展及国民收入的增加,小汽车保有量迅速增加,随之而来的各种交通问题,如交通污染、交通事故等现象也越来越严重。通过大量的研究表明,在交通问题的各种因素中,驾驶员因素是导致交通事故发生的最主要因素之一。通过对驾驶员行为的研究,不仅在理论上促进交通流理论的完善和发展,更可以在现实中为交通治理提供理论指导依据。本文主要采用元胞自动机理论,并考虑在驾驶员行驶过程中的主要决策因素,建立相应的元胞自动机模型,并通过MATLAB仿真平台进行仿真分析,对驾驶员行为特征进行充分研究。首先,论文阐述了课题研究背景及其意义,并从与驾驶员行为相关的单车道元胞自动机模型、双车道元胞自动机模型和驾驶员行为等叁个方面论述了以往国内外研究成果,在此基础上阐述了论文主要研究内容和技术路线。其次,论文简单介绍了与本课题研究相关的一些理论,分别从交通流理论、元胞自动机理论和驾驶员行为特性等叁个方面进行论述。首先就交通流理论的一些基本概念,交通流理论中的一些基本参数进行了介绍;并从宏观、微观、中观叁方面介绍现有交通流理论;其次,在元胞自动机模型方面,从单车道、双车道、交叉口和路网四个方面进行分类,并就其中经典元胞自动机模型进行论述;最后,介绍了驾驶员驾驶行为过程,分析了其在感知阶段、判断阶段和操作阶段叁个过程中的行为特性。最后,论文分别建立单车道的元胞自动机模型和双车道元胞自动机模型。论文从驾驶员行为的形成机理出发,分析驾驶员驾驶过程中所考虑因素,基于元胞自动机理论模型,引入能够反映驾驶员行为的安全参数,建立了考虑驾驶员行为的确定性速度规则,构建了考虑驾驶员行为的单车道模型,并对模型进行仿真分析。在单车道模型的基础上,考虑驾驶员在不同车道行驶意愿,分析其换道行为,建立相应的换道规则,构建了考虑驾驶员行为的双车道元胞自动机模型,并对模型进行仿真分析,得到相应的基本图,以及安全参数、换道次数等参数之间的关系图,分析了不同驾驶员行为下对交通流和道路交通安全的影响。通过对仿真结果进行分析,得出了以下两个结论:第一,在低高密度情况下,不同类型的驾驶员对交通流的影响不大,而在中等密度情况下,越是激进型的驾驶员,越能获得较高的速度,从而提高交通流量。但是,激进型的驾驶行为会造成较大的速度波动,从而造成较大的交通风险;第二,驾驶员通过换道行为可以提高自身行驶速度,由于换道后会影响其他车辆的正常行驶,对整个交通系统速度的增加的影响不大,但相应的,整个道路系统中车辆速度的波动会增加,降低了交通安全。(本文来源于《兰州交通大学》期刊2018-04-01）
石晓辉,翟金祥,赵军,蒋欣[7]（2018）在《应用于硬件在环系统的驾驶员行为特性建模仿真与控制》一文中研究指出驾驶员模拟是搭建人-车-路-环境的整车环境测试系统的关键环节之一,建立正确的、可以反映客观实际的驾驶员模型对于人-车闭环系统的描述与评价起着至关重要的作用。针对模拟仿真与测试需求进行驾驶员行为特性建模仿真与控制研究,研究预瞄环节、惯性环节和神经滞后环节以及前馈环节与反馈环节等对不同熟练程度驾驶员行为的影响,并建立PID和模糊自整定PID驾驶员控制模型以适应不同驾驶员操控,通过硬件在环(hardware in the loop,HIL)仿真表明建立的驾驶员模型及控制模型能模拟驾驶员在不同熟练程度的真实操纵行为,且具有较好的适应性。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2018年03期）
张云娇[8]（2017）在《基于驾驶员行为特性的八车道高速公路出口安全距离研究》一文中研究指出随着我国经济的快速发展,城市化机动化水平不断提高,越来越多的高速公路交通量日趋饱和,原有高速已不能满足日益增高的交通需求,现有部分双向四车道高速公路计划或已改扩建至双向八车道高速公路。然而在八车道项目大力向前推进的同时,相应的交通安全问题也伴随出现,最为严重的即是匝道口事故多发问题。多是由于八车道高速公路的特殊车道限速策略及车道横断面较宽,导致车辆在变道过程中安全隐患增加,尤其是高速出口前内侧车道期望驶出车辆未在合理位置采取变道行为,因驾驶员紧急变道增加交通冲突从而引发一系列的安全问题,如追尾碰撞、违法停车、违法倒车等,针对八车道高速公路出口路段安全设施的合理设置研究已变得非常紧迫。因此,论文提出基于驾驶员行为特性的八车道高速公路出口安全距离研究,旨在改善道路相关辅助设施、提高行车安全水平。本研究对发展车辆变道理论、交通流理论,甚至无人驾驶具有重要的理论意义和应用价值。论文以解决八车道高速公路普适化的出口预告标志距离为目标,充分结合现有高速公路交通特性因素,及驾驶员行为特性影响因素进行研究,通过交通采集仪器进行八车道高速公路基础数据采集与分析,设计实车实验采集八车道高速公路驾驶员驾驶行为特性数据展开研究,建立出口安全距离模型,并用实例分析论证其可行性。具体内容如下:论文结合实际道路,基于事故时间、事故形态和事故原因对八车道高速公路事故进行分析,利用累积频率曲线法和基于合理分段的事故多发段鉴别法得到道路事故黑点多分布于匝道出入口,并对其事故致因进行分析;同时,通过交通流量特征、速度特征和车头时距特征研究八车道高速公路交通流特性影响因素,针对各项分布不能精确拟合的各车道上较小的车头时距概率密度,提出前端指数拟合方法,得出拟合函数及各车道下拟合函数中的相关参数值及拟合优度值。论文基于驾驶员心理、生理及行为特性,设计实验展开研究。得出驾驶员对车辆运行速度的主观判断均高于实际速度,并且随着行驶距离增长,主观判断误差增大;驾驶员对车头间距的主观判断与实际距离均有偏差,随着行驶距离增长,主观判断误差基本呈上升趋势;基于Dikablis眼动追踪系统在八车道高速公路不同车道进行实地场景实验分析驾驶员行驶过程中对出口预告标志的眼动特征,得到驾驶员的视认角度、视认时长及决策时长随车道变化的分布和规律,建立八车道高速公路出口预告标志驾驶员可视距离模型,得到不同车道下路侧标志和门架标志的可视距离、觉察距离、认读距离及决策距离;利用VBOX速度仪在八车道高速公路的不同车道进行实地场景实验得到驾驶员在距离出口较远时有先变道后减速的变道行为,在距离出口较近时有先减速同时进行连续减速和变道的行为,这种变道过程的速度差值较前者更大,距离更短;基于驾驶员变道行为实验中自由变道情况分析车辆变道过程所需目标车道的安全车头时距,构建目标车道临界安全时距模型,采用SGompertz模型拟合车辆在不同车道变道时目标车道车头时距累积概率分布,为车辆变道理论奠定基础。论文基于交通流运行效率中的延误最小化,提出将出口变道距离分为在车辆变道过程中没有速度折损的蓝区和为寻求更多变道机会而必须减速行驶的红区,构建八车道高速公路驾驶员变道的复杂距离模型,得出不同交通流状态下的车辆合理变道点,给出模型最优解的计算机辅助求解逻辑。论文结合八车道高速公路交通流特性及驾驶员行为特性,基于交通流参数及驾驶员可视距离模型、决策距离模型及变道延误模型,构建了八车道高速公路出口预告标志安全距离模型;并结合实际道路进行实例分析验证模型的可行性。通过以上研究,本文建立了更为人性化、合理化、普适化的出口预告标志设置方案,以期丰富交通流理论,完善我国现有交通标志设置标准。(本文来源于《长安大学》期刊2017-04-28）
万单盼[9]（2017）在《驾驶员转向行为特性辨识方法研究》一文中研究指出随着线控技术在汽车上得到逐渐普及应用,汽车上传统的机械/液压系统被电子传感器和电子执行元件所取代,极大地促进了车辆的电子化、智能化、电动化进程。线控系统具有的灵活多变及参数可调的特性使得车辆动力学的设计自由度大大增加,开发人员可以在充分理解驾驶员特性的前提下,通过个性化的车辆动力学控制实现理想的车辆响应,变“人适应车”为“车适应人”。在人-车-路闭环系统中,驾驶员是其中最薄弱、最不确定的一个环节,通过对驾驶员行为特性的分析可以探索道路交通事故的深层原因,并且有针对性地改善道路交通安全性。辅助驾驶系统与驾驶员个体特性间存在相互适应问题,驾驶员行为特性的研究可以改善辅助驾驶系统的设计,提高驾驶员对系统的接受度。无人驾驶是汽车技术发展的趋势,无人驾驶算法的本质是模仿优秀人类驾驶员,安全、高效的完成驾驶任务。算法的合理设计需要对驾驶员行为特性进行深度研究。因此,从线控汽车的个性化动力学控制、从“驾驶员”的角度提高道路交通安全水平、驾驶辅助系统的人性化设计以及无人驾驶汽车的拟人化控制等各个方面考虑,对驾驶员行为特性进行研究具有重要研究意义。本文依托于国家自然科学基金项目“分布式全线控电动汽车可重构集成控制策略研究(项目编号:51505178)”、国家自然科学基金项目“基于驾驶员特性的新型线控转向系统控制机理和评价方法研究”(编号:51575223),专注于驾驶员行为特性中的转向特性研究。基于驾驶模拟器平台进行试验道路设计和特征参数的获取,并利用模式识别方法理论以及数据挖掘技术建立驾驶员转向行为特性辨识模型,主要的工作内容如下:(1)研究道路条件因素对驾驶员转向行为特性的影响本文的研究目的是,通过驾驶员在特定转向工况下所表现出来的转向操作行为以及车辆运动状态量来辨识驾驶员内在的转向行为特性。而驾驶员所表现出来的转向行为特性同时受外界环境因素(车辆因素、道路条件、交通条件和天气条件等)以及驾驶员的内在的转向行为特性的共同作用。因此,在建立驾驶员转向行为特性辨识模型之前有必要先确定并且排除外界环境因素对驾驶员所表现出来的转向操作行为的影响。本文设计并且实施了左/右转向正交试验,采集转向试验数据,重点考察了道路条件因素(转弯曲率半径R、道路弯道夹角θ、路面宽度W以及路面附着系数μ)对驾驶员转向行为特性的影响;并且将左/右转向正交试验分别进行,对左/右转向正交试验结果进行对比分析,探究驾驶员左/右转向之间的差异性。(2)对驾驶员转向行为特性进行合理分类将道路条件因素(转弯曲率半径R、道路弯道夹角θ、路面宽度W以及路面附着系数μ)确定下来,设计并且组织若干名适龄驾驶员在驾驶模拟器试验平台上进行转向试验(以右转向试验为例),采集右转向试验数据。借鉴前人研究成果,结合数据挖掘有关方法确定了最佳的驾驶员转向行为特性分类数;基于K-means算法、高斯混合模型(GMM)以及期望最大化算法(EM)完成对驾驶员右转向操作行为特性的聚类。(3)建立驾驶员转向行为特性辨识模型BP神经网络(BP_ANN)和支持向量机(SVM)是解决分类问题的行之有效的两种典型方法,本文分别基于以上两种模式识别方法,利用采集得到的右转向试验数据建立了驾驶员转向行为特性辨识模型。并且比较了两者对于测试样本集的测试准确率,得出BP神经网络驾驶员转向行为特性辨识模型对于测试样本测试精度比支持向量机(SVM)驾驶员转向行为特性辨识模型更高的结论。最后,展示了BP神经网络驾驶员转向行为特性辨识模型预测驾驶员右转向行为特性的能力。(本文来源于《吉林大学》期刊2017-04-01）
邱谦谦[10]（2016）在《不同曲线半径下的新老驾驶员驾驶行为特性研究》一文中研究指出随着我国公路路网的逐步完善,公路运输已经成为了物资输送、人员出行的主要选择。道路交通日益发展的同时,道路交通的安全问题也值得我们关注,据统计,发生在二级及以下的平曲线双车道公路的交通事故比例较高,并且与驾驶员主观认知相关的交通事故占较大比例。针对道路交通的安全问题,国内外学者从驾驶行为模型、交通安全风险、弯道轨迹分布特性、弯道速度特性等多个方向进行了研究,但从驾驶员主观方向,以驾驶员在弯道的驾驶行为为主要研究对象的相关研究却较少,并且尚未从新老驾驶员主观角度出发,研究新老驾驶员在曲线道路的驾驶行为差异性。而新老驾驶员由于驾驶经验的差异,在弯道路段采取的驾驶行为存在差异,且新老驾驶员的交通事故比例也存在差异,因此,深入研究新老驾驶员在曲线道路行驶时的行为差异十分必要。本文首先分析了弯道路段的道路景观特点及其对弯道交通安全的影响,总结了新老驾驶员在危险感受方面的主要差异,归纳了弯道道路线性特征和交通特征对弯道行车安全的主要影响,其次对车辆的转弯特性、轮胎偏移特性进行了分析,分析了车辆在曲线路段运行时,侧滑、侧翻的形成机制,据此总结出车辆在曲线路段行驶时侧向稳定性的主要影响因素,最后,通过实地实验的方式,组织新老驾驶员实地驾车实验,采集了新老驾驶员在弯道路段的行驶数据,选定速度、轨迹、匀速点、加速点、反应时间为研究变量,定量地分析了新老驾驶员在弯道路段的驾驶行为特点。该研究可为驾驶培训、道路线性设计、交通安全设施设计、事故预防等提供参考和帮助。(本文来源于《西南交通大学》期刊2016-06-01）
驾驶员行为特性论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
跟车行为作为日常生活中最常见的一种驾驶行为,前车突然减速时若驾驶员跟车距离过近,避撞不及时,制动力度不够等都可能导致追尾事故的发生,如何减少追尾事故的发生,减少事故人员伤亡与财产损失,一直是国内外研究者研究的热门问题。驾驶员作为驾驶活动的直接参与者,驾驶员的行为不当是引起交通事故发生的主要原因。分析驾驶员在不同条件下的避撞行为特性,对避免追尾事故的发生,提高道路交通安全水平具有重要意义。随着现代科学技术的不断发展,车内辅助系统被广泛使用,追尾避撞预警系统可以有效减少追尾事故的发生。然而关于何时发布预警信息,发布什么样的预警信息仍有待进一步研究和验证。本研究依托驾驶模拟仿真平台,对驾驶员在不同环境下的追尾避撞行为特性进行分析,同时对不同方式的追尾避撞预警的功效进行验证,本文的研究为道路交通安全管理和车内辅助系统的进一步完善提供重要的科学依据和理论支撑。本文的研究内容主要包括以下四个方面:(1)基于高仿真驾驶模拟平台,搭建追尾避撞系列实验场景,开展驾驶模拟实验。根据对以往文献中关于驾驶员追尾避撞表现的研究,本文从正常跟车,不利因素干扰下的跟车和预警干预影响下的跟车叁个方面选取实验场景。实验一为正常跟车的驾驶模拟实验,驾驶员被要求在天气条件良好,无其他因素干扰的环境下完成实验。实验二为手机通话干扰而产生认知负荷下的跟车实验,共设置免提通话和手持手机通话两种通话方式,个位数数学运算和十位数数学运算两种通话内容。实验叁为不同追尾避撞预警方式下的跟车实验,本文在已有研究基础上提出一种改进的综合考虑时空距离和驾驶员反应所需时间的预警算法,并在实验中设计了前车刹车灯闪烁预警,语音预警和视觉预警叁种不同预警方式,提醒驾驶员避免追尾事故的发生。(2)基于视知觉线索的追尾避撞机理研究。根据实验一中所得驾驶员行为数据,对驾驶员的减速反应时间分别建立混合效应模型和基于视知觉线索的决策机理模型。其中,机理模型包括阈值模型(Threshold model),仅考虑视觉变化刺激一种线索的累积模型(Accumulator model)和同时考虑了视觉变化刺激(visual looming)和刹车灯两种线索的累积模型。模型拟合结果表明,同时考虑了视觉变化刺激和刹车灯两种线索的累积模型对反应时间的分布拟合效果最好。研究发现驾驶员从接收到该信息到作出制动决策的过程,是驾驶员视知觉线索随着时间不断累积的过程,当累积到一定值时,驾驶员便采取制动措施。而导致驾驶员减速反应时间的不同,主要是由于视知觉线索的强弱不同。前车减速时刻,驾驶员接收到的视知觉信息较为强烈,驾驶员更快做出减速反应,同时驾驶员在避撞过程中的减速度增长率和最大减速度都较大。通过对θ和ττ-1这两个可以代表视觉变化刺激的变量分别进行模型拟合发现,τ-1的拟合效果更好,可以认为驾驶员在减速避撞的过程中接收到的视觉刺激信息更接近于τ-1。(3)认知负荷对驾驶员避撞行为影响研究。实验二中设置的通话条件,会对驾驶员正常驾驶产生认知负荷。本研究分别对两个不同减速场景中驾驶员的避撞表现进行分析。减速场景一中,手机通话对驾驶员的初始车头时距和减速反应时间并无显着影响,但与无通话条件相比,进行手机通话时初始车头时距和反应时间的标准差显着增大。且对于职业驾驶员,认知负荷对驾驶员的驾驶行为影响并不明显;非职业驾驶员在有认知负荷下的驾驶表现与无通话时显着不同。但不同通话方式间未见显着差异。减速场景二中驾驶员的避撞表现在不同通话方式和通话内容间差异并不明显。驾驶员的减速反应时间与初始车头时距显着相关,因此分别对两个减速场景中驾驶员的减速反应时间建立基于视知觉线索的累积模型,对驾驶员在不同认知负荷下的减速决策机理进行解释。(4)追尾避撞预警信息对驾驶员避撞行为影响研究。针对实验叁中所得驾驶员避撞行为数据,提取追尾事故数,减速反应时间,最大减速度和最小车头时距等能反映驾驶员在避撞过程中各个阶段的关键变量进行分析。并结合生存分析方法中的加速失效时间(Accelerated Failure Time,AFT)模型,对驾驶员的减速反应时间和驾驶员开始减速到减速度达到最大所需时间分别建立AFT模型。最后对驾驶员实验后问卷结果进行分析。分析结果表明,预警可以帮助女性驾驶员更早地作出减速决策,尤其是在不利天气环境下。而预警对男性驾驶员的影响不如对女性驾驶员明显。对于不同天气环境下,基本上晴天时追尾避撞预警对驾驶员的影响较小;而当雾天时,预警系统对驾驶员的辅助效果更为明显。在叁种不同的预警方式中,语音预警和闪烁预警下,没有追尾事故发生;无预警和视觉预警时分别发生追尾事故六起和叁起。此外,语音预警可以帮助驾驶员尽快地作出减速决策,此时驾驶员的减速反应时间相对较短;闪烁预警不但没有使驾驶员减速反应时间减少,部分条件下反而使得驾驶员的反应变慢;闪烁预警的主要作用体现在减速控制阶段,虽然闪烁预警不能起到提醒驾驶员更早作出减速决策的作用,但可以有效地增加驾驶员的减速度增长率和最大减速度,从而达到避免追尾的目的。结合问卷分析结果,整体上来看语音预警效果好于闪烁预警好于视觉预警。图77幅,表39个,参考文献216篇。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
驾驶员行为特性论文参考文献
[1].刘瑞,马志雄,武彪,朱西产.驾驶员驾驶行为的统计学特性[J].同济大学学报(自然科学版).2019
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