驾驶风格对驾驶行为的影响

为了揭示驾驶风格对驾驶行为的影响规律,进而提取表征驾驶风格的特征参数,对不同风格驾驶人在感知层和操作层的驾驶行为数据进行了量化分析。首先,基于驾驶行为问卷对18名中国非职业驾驶人进行了驾驶风格问卷调查,并采用主成分分析、K-均值聚类等方法将被试驾驶人分为谨慎型、正常型和激进型3种类型。接着,被试驾驶人在搭载了SmartEye眼动仪的驾驶模拟器上开展了高速公路行车环境下的驾驶试验,同步采集了感知层的视觉特性参数和操作层的驾驶绩效参数,并采用判断抽样的方式将驾驶样本按照驾驶风格和驾驶模式（换道意图和车道保持）进行了划分,共选取了810组有效样本。最后,采用方差分析法分析了不同风格驾驶人在不同驾驶模式下的注视行为、扫视行为、横向控制特性、纵向控制特性方面相关参数的差异显著性,并提取了不同风格间存在显著差异的参数作为表征驾驶风格的特征参数。研究结果表明：驾驶风格越激进,驾驶人对周围环境关注越少,对车辆的横向控制稳定性越差,急加速和急减速行为发生的频次越高;不同风格驾驶人在意图时窗内对后视镜的注视次数（p=0.002）、方向盘转角熵值（p=0.04）、加速踏板开度（p=0.01）、制动踏板开度（p=0.02）这4个参数的差异均较为显著,因此可作为表征驾驶风格的特征参数。     

日间高速公路侧后方车辆识别方法

为帮助驾驶员发现目标车道侧后方车辆尤其是视野盲区内车辆,从而避免或减少换道过程中发生的交通事故,提出了日间在高速公路上识别侧后方车辆的新方法.根据路面灰度值,将日间图像分为正常光照和弱光照两类.由于车辆阴影的灰度小于路面平均灰度,根据两侧车道区域内存在的灰度突变确定出侧后方车辆的可能存在区域.对确定的区域采用相应的阈值分割方法进行图像分割.在对分割后的二值化图像去噪、边缘提取和细化,以及提取车辆直线水平边缘基础上,根据系列车辆统计获得的先验知识(车辆前车窗的大小及比例等)验证车辆的真实存在.试验结果表明,该算法具有较好的可靠性和鲁棒性.