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61.
不同通道宽度条件下汽车驾驶员注视点分布规律 总被引:11,自引:2,他引:11
为分析驾驶员感知-判断-操作行为模式,对驾驶员在通过不同通道宽度障碍物时的动态视觉进行研究。用眼动仪等设备记录了驾驶员在通过设定障碍物间的通道宽度时眼睛注视点的变化和相应的车辆行驶速度,分析了在7.04、.4、3.5、3.0和2.0 m五种通道宽度条件下驾驶员注视点变化的分布规律。试验结果显示,无障碍物时,对应通道宽度为7.0 m,驾驶员注视点在车辆前方较远处和道路的中央区域;通道宽度较充裕时,对应通道宽度为4.4和3.5 m,驾驶员注视点主要在左侧障碍物和道路中央;通道宽度较窄时,对应通道宽度为3.0 m,驾驶员注视点频繁在左右两侧障碍物间移动;随着驾驶任务难度增加,驾驶员的注视点分布区域变近,视线的变化频率提高。 相似文献
62.
袁伟 《铁道机车车辆工人》2009,(10):28-31
近几年来,中国铁路建设取得了举世瞩目的成就.2008年铁路营业里程已达8万km,机车拥有量大约1.85万台,我国自主开发的CRH1-5型动车组及"和谐"系列大功率交流传动机车投入运营,国产SS7E、SS9、DF8B、DF11等新型高速、重载客、货运机车广泛应用,标志着铁路技术水平跃上了新的台阶.铁路第6次大提速后,既有线动车组运行速度已达250 km/h,旅客列车速度也提到140~160 km/h,货运列车牵引质量超过5 000 t.不断提高的运行速度与牵引质量,对铁路行车安全技术提出了更高的要求.随着计算机技术的不断提高和普遍应用,我国的列车运行监控和检测装置技术也在迅速发展,并逐渐在动车组及内燃、电力机车上推广普及,为保证运输安全发挥了重要作用. 相似文献
63.
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66.
67.
68.
乘坐舒适性是决定乘客对智能车辆接受度的重要因素之一。为了提升智能车辆的舒适性,服务智能驾驶控制算法的设计和优化,开展了基于乘客主观感知的实车乘坐舒适性试验,试验中驾驶人驾驶传统车辆执行多次换道操作,获取了60名被试乘客对换道操作的舒适性评价数据,并采集了车辆的运动数据。选取换道时横向最大加速度、回正时横向最大加速度、横向最大加加速度、横向加速度转换幅值以及横向加速度转换频率这5个车辆运动参数作为研究对象。采用二元Logistic回归单因素分析法分析了这5个车辆运动参数对乘坐舒适性的影响,采用接收者操作特征(ROC)曲线分析法为不同晕车易感性的乘客分别确立了这5个车辆运动参数的舒适性阈值,并根据岭回归分析法确定了不同参数对乘坐舒适性的影响权重。结果表明:所选取的5个车辆运动参数对乘坐舒适性具有显著影响,易晕乘客的舒适性阈值小于不易晕乘客的舒适性阈值,在换道过程中,换道时横向最大加速度、回正时横向最大加速度和横向加速度转换幅值是影响乘坐舒适性的主要因素。最后根据车辆运动参数和乘客生理特征参数建立了基于动态时间归整(DTW)和K最近邻(KNN)算法的乘坐舒适性预测模型,该模型对乘坐舒适性的预测准确率为84%,可用于智能车辆控制算法的舒适性判断。 相似文献
69.
山区公路事故率与平面线形的关系 总被引:1,自引:0,他引:1
统计了2条山区公路的交通事故数据与平面线形数据,采用角度变化率作为平面线形的表征参数,对样本路段区间内的事故率与角度变化率进行回归分析,分别计算了当前样本路段向前0.25、0.50、0.75、1.00、1.50km等多个计算区间上的平均角度变化率。对角度变化率进行二次处理,利用最小二乘法拟合了事故率与角度变化率之间的曲线关系。分析结果表明:路段1、2区间内的事故率与角度变化率的拟合判定系数较低,分别为0.414 2和0.120 8;在当前样本路段向前0.50km的计算区间上,事故率与平均角度变化率的正二次抛物线关系均最明显,拟合判定系数分别为0.966 1和0.790 8;当平均角度变化率大约在0.002 0(°).km-1时,事故率最低。 相似文献
70.
汽车驾驶人驾驶经验对注视行为特性的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
通过实车试验,分别在城市道路和公路上,利用EyeLinkⅡ眼动仪测试了20名驾驶人的眼动参数与注视行为特性。将被试驾驶人分为熟练驾驶人组和非熟练驾驶人组,通过将实际驾驶过程中的交通场景录像逐帧分解,并与驾驶人的眼动数据相结合来确定驾驶人的真实注视目标,对比了熟练与非熟练驾驶人的注视区域和注视目标特征,研究了2组驾驶人驾驶经验对驾驶人注视行为特性的影响,并分析了导致2组驾驶人注视行为差异的原因。研究结果表明:驾驶经验对驾驶人注视行为特性有显著影响;在城市道路上,熟练驾驶人对近处目标的注视频次比非熟练驾驶人高约18%,而对车内后视镜的注视频次约为非熟练驾驶人的4.7倍;在公路上,非熟练驾驶人对远距离区域的注视频次仅为熟练驾驶人的4l%,而对车内区域的注视频次则为熟练驾驶人的2.1倍;驾驶人对右区域的注视频次平均约为左区域的2.5倍,且熟练驾驶人对右区域关注更多,约为左区域的4倍,而非熟练驾驶人对右区域的注视频次约为左区域的1.5倍;非熟练驾驶人处理信息的策略和效率均比熟练驾驶人差。 相似文献