自动驾驶接管过程中的视觉搜索绩效研究
发布时间：2020-12-16 17:04
为了研究自动驾驶过程中的驾驶员视觉特性与驾驶员接管自动驾驶车辆控制的绩效之间的关系,研究者调研了不同人群的视觉能力和视觉能力对驾驶的影响等研究。据此确立了本文的两部分研究内容:分别为基础的视野范围研究以及驾驶环境下视野范围对驾驶绩效的影响。以此确定了本文的研究目的:1)测定不同特征人群的基础视野能力。2)验证不同的视野范围对驾驶绩效的影响规律。本文进行了三个实验来此进行研究,首先是对成年人群体的基础视野能力的测量,然后在此基础上对自动驾驶此任务条件下的接管和对各视野位置下驾驶员的视觉接管绩效进行研究。基础视野测量是此后两个实验的前提,而此后的两个实验则分别从次任务接管和危险物出现的视野位置两个角度进行研究。在成年人群体的基础视野能力的测量中,依据年龄段将测试人群划分为青年组、中年组、和老年组,共测试样本138人。此外,为了探究参试者在注视移动物体是所表现出的动态视野能力,模拟了四种角速度的凝视点速度共分为0°/s(静视野)、2°/s、8°/s、16°/s。研究结果表明:年龄对动态有效视野特性具有显著影响。随着年龄增加,有效视野面积、有效视野周长随之下降;视野特性受凝视点移动速度影响,随...
【文章来源】：北京建筑大学北京市
【文章页数】：62 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
近五年来交通事故统计
嵯拢?菔辉苯庸艹盗镜乃俣染统闪擞跋?驾驶安全的一个重要影响因素。而这一因素又受到很多其他因素的影响。可以将这些因素归纳为两部分，即驾驶人的因素包括：驾驶员的年龄、性别、视觉能力等，此外还有驾驶辅助系统本身的因素，包括：驾驶速度、提示信息呈现方式等。2.2自动驾驶人机交互驾驶的过程实际上是人-车-路的交互过程，自动驾驶技术的发展使得驾驶员从精神集中的驾驶任务中解脱出来，在减轻了驾驶员的驾驶压力的同时也降低了人车之间的交互频率，Stanton和Marsden提出了驾驶员与自动驾驶车辆之间的交互模型[19]，如图2.1所示。只有当驾驶员收到显示器提示时才需要对车辆进行控制，此外驾驶任务并不需要驾驶员参与，离开了驾驶员环节，自动驾驶系统和车辆之间依旧可以构成一个闭合的回路。但在遇到复杂路况时还需要驾驶员的操控，此外驾驶员为了寻求刺激和存在感，也可能会采取的冒险行为。图2.1驾驶员人车交互模型[19]Figure2.1Driver-carinteractionmodel此外，MoritzKorbera[20]提出人机系统的反馈环路:指出在辅助驾驶条件下，驾驶员是独立于反馈回路之外的，因此其无法迅速的捕捉到周围的路况信息[21]。如图1.3所示，在该环路中，驾驶员需要经过感知、说明、决策后才能做出相应行动，而突然接管驾驶
第2章文献综述6系统的驾驶员，需要一段时间来采集周围的环境信息以建立正确的情景意识。图2.2人机系统反馈模型[20]Figure2.2Feedbackmodelofhuman-machinesystem综上所述，可以看到在加入了自动驾驶系统的驾驶任务模型中，人的因素已经不是驾驶任务运行的必要条件，但当前的自动驾驶系统又无法对所有的路况做出决策，因此需要将驾驶员的操控元素随时接入驾驶任务中，因此有必要调查人在突发的有时间压力的情境下接管驾驶任务并对复杂路况做出处理的时间需求。2.3自动驾驶控制接管的影响因素自动驾驶因为其能够有效的减少驾驶员的驾驶负担，而逐步成为现代汽车的发展趋势。自动驾驶汽车通过传感器感知周围环境及路况信息，然后由决策控制系统控制车辆转向和变速，从而使车辆在道路上完成自主驾驶的任务[22]。然而现代的技术水平还没有达到第完全自动的程度，因此当传感器发现无法处理的复杂路况而决策控制系统又无法做出处理后会向驾驶员发出提示信息，驾驶员需要在收到该信息后手动接管车辆控制。在这一过程中，驾驶员的反应绩效决定了其驾驶安全程度，而反应绩效有受到很多因素影响。如驾驶辅助系统发出提示后留给驾驶员的时间长度、当前路况接管请求的紧急程度等[23]。次任务是影响自动驾驶接管的一个主要因素，在驾驶过程中，驾驶员往往需要将注意力在驾驶任务和当前次任务之间来回切换。其间的切换时间影响着驾驶员的行车安全。在切换过程中驾驶员需要首先收到来自自动驾驶辅助系统的提示，在收到提示后，驾驶员需要立刻停止当前次任务并抬起头双目注视前方路况，收集当前路况信息建立相应的情景意识，然后以此进行决策。最终接管车辆的控制并作出行为。视觉搜索速度是评价驾驶效率的一个有效指标，刘娜等人指出搜索时间在40分钟以内，?
【参考文献】：
期刊论文
[1]驾驶人视觉注视特性分析[J]. 王琳虹,张朋. 人民交通. 2019(12)
[2]自动驾驶中不同变量对驾驶人接管时间和心率的影响[J]. 林子鉴,严伟华,陈丰,张霖,潘晓东. 上海公路. 2019(03)
[3]视觉类次任务驾驶安全性预测模型[J]. 龚天洋,郭柏苍,王文扬,何佳. 科学技术与工程. 2019(11)
[4]老年驾驶人有效视野测试研究[J]. 郭凤香,石晨光,陈平,朱荔. 人类工效学. 2019(01)
[5]驾驶人次任务转换特性研究[J]. 王磊,杨明煊,孙宇,朱彤,周育名. 长安大学学报(自然科学版). 2018(04)
[6]险情中驾驶人接管自动驾驶车辆的驾驶行为研究[J]. 钮建伟,张雪梅,孙一品,秦华. 中国公路学报. 2018(06)
[7]分心对驾驶人交通冲突反应时间的影响[J]. 李鹏辉,胡孟夏,张文会,李一兵. 中国公路学报. 2018(04)
[8]自动驾驶中视觉次任务对年轻驾驶人接管时间的影响[J]. 鲁光泉,赵鹏云,王兆杰,林庆峰. 中国公路学报. 2018(04)
[9]山区公路驾驶人动态视觉试验研究[J]. 彭金栓,张磊,邵毅明,周陶,徐进. 中国科技论文. 2018(07)
[10]动态视觉搜索任务中显示移动速度对视觉疲劳的影响[J]. 刘娜,张运红,于瑞峰,张高艳. 工业工程. 2017(02)
博士论文
[1]驾驶人视觉感知特性及其建模研究[D]. 邢大伟.吉林大学 2019
[2]交通环境及驾驶经验对驾驶员眼动和工作负荷影响的研究[D]. 郭应时.长安大学 2009
[3]基于人机交互仿真的驾驶次任务研究[D]. 王颖.清华大学 2009
[4]城市道路环境中汽车驾驶员动态视觉特性试验研究[D]. 袁伟.长安大学 2008
硕士论文
[1]自动驾驶车辆信任态度对驾驶分心的影响[D]. 张艺竞.辽宁师范大学 2019
[2]不同风险感知效用驾驶人视觉行为及特性分析[D]. 许文利.昆明理工大学 2017
[3]城市道路环境中突现事件分析与信息库建立[D]. 徐云杰.长安大学 2013
[4]基于眼动分析的汽车驾驶员视觉搜索模式研究[D]. 马勇.长安大学 2006
本文编号：2920484
【文章来源】：北京建筑大学北京市
【文章页数】：62 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
近五年来交通事故统计
嵯拢?菔辉苯庸艹盗镜乃俣染统闪擞跋?驾驶安全的一个重要影响因素。而这一因素又受到很多其他因素的影响。可以将这些因素归纳为两部分，即驾驶人的因素包括：驾驶员的年龄、性别、视觉能力等，此外还有驾驶辅助系统本身的因素，包括：驾驶速度、提示信息呈现方式等。2.2自动驾驶人机交互驾驶的过程实际上是人-车-路的交互过程，自动驾驶技术的发展使得驾驶员从精神集中的驾驶任务中解脱出来，在减轻了驾驶员的驾驶压力的同时也降低了人车之间的交互频率，Stanton和Marsden提出了驾驶员与自动驾驶车辆之间的交互模型[19]，如图2.1所示。只有当驾驶员收到显示器提示时才需要对车辆进行控制，此外驾驶任务并不需要驾驶员参与，离开了驾驶员环节，自动驾驶系统和车辆之间依旧可以构成一个闭合的回路。但在遇到复杂路况时还需要驾驶员的操控，此外驾驶员为了寻求刺激和存在感，也可能会采取的冒险行为。图2.1驾驶员人车交互模型[19]Figure2.1Driver-carinteractionmodel此外，MoritzKorbera[20]提出人机系统的反馈环路:指出在辅助驾驶条件下，驾驶员是独立于反馈回路之外的，因此其无法迅速的捕捉到周围的路况信息[21]。如图1.3所示，在该环路中，驾驶员需要经过感知、说明、决策后才能做出相应行动，而突然接管驾驶
第2章文献综述6系统的驾驶员，需要一段时间来采集周围的环境信息以建立正确的情景意识。图2.2人机系统反馈模型[20]Figure2.2Feedbackmodelofhuman-machinesystem综上所述，可以看到在加入了自动驾驶系统的驾驶任务模型中，人的因素已经不是驾驶任务运行的必要条件，但当前的自动驾驶系统又无法对所有的路况做出决策，因此需要将驾驶员的操控元素随时接入驾驶任务中，因此有必要调查人在突发的有时间压力的情境下接管驾驶任务并对复杂路况做出处理的时间需求。2.3自动驾驶控制接管的影响因素自动驾驶因为其能够有效的减少驾驶员的驾驶负担，而逐步成为现代汽车的发展趋势。自动驾驶汽车通过传感器感知周围环境及路况信息，然后由决策控制系统控制车辆转向和变速，从而使车辆在道路上完成自主驾驶的任务[22]。然而现代的技术水平还没有达到第完全自动的程度，因此当传感器发现无法处理的复杂路况而决策控制系统又无法做出处理后会向驾驶员发出提示信息，驾驶员需要在收到该信息后手动接管车辆控制。在这一过程中，驾驶员的反应绩效决定了其驾驶安全程度，而反应绩效有受到很多因素影响。如驾驶辅助系统发出提示后留给驾驶员的时间长度、当前路况接管请求的紧急程度等[23]。次任务是影响自动驾驶接管的一个主要因素，在驾驶过程中，驾驶员往往需要将注意力在驾驶任务和当前次任务之间来回切换。其间的切换时间影响着驾驶员的行车安全。在切换过程中驾驶员需要首先收到来自自动驾驶辅助系统的提示，在收到提示后，驾驶员需要立刻停止当前次任务并抬起头双目注视前方路况，收集当前路况信息建立相应的情景意识，然后以此进行决策。最终接管车辆的控制并作出行为。视觉搜索速度是评价驾驶效率的一个有效指标，刘娜等人指出搜索时间在40分钟以内，?
【参考文献】：
期刊论文
[1]驾驶人视觉注视特性分析[J]. 王琳虹,张朋. 人民交通. 2019(12)
[2]自动驾驶中不同变量对驾驶人接管时间和心率的影响[J]. 林子鉴,严伟华,陈丰,张霖,潘晓东. 上海公路. 2019(03)
[3]视觉类次任务驾驶安全性预测模型[J]. 龚天洋,郭柏苍,王文扬,何佳. 科学技术与工程. 2019(11)
[4]老年驾驶人有效视野测试研究[J]. 郭凤香,石晨光,陈平,朱荔. 人类工效学. 2019(01)
[5]驾驶人次任务转换特性研究[J]. 王磊,杨明煊,孙宇,朱彤,周育名. 长安大学学报(自然科学版). 2018(04)
[6]险情中驾驶人接管自动驾驶车辆的驾驶行为研究[J]. 钮建伟,张雪梅,孙一品,秦华. 中国公路学报. 2018(06)
[7]分心对驾驶人交通冲突反应时间的影响[J]. 李鹏辉,胡孟夏,张文会,李一兵. 中国公路学报. 2018(04)
[8]自动驾驶中视觉次任务对年轻驾驶人接管时间的影响[J]. 鲁光泉,赵鹏云,王兆杰,林庆峰. 中国公路学报. 2018(04)
[9]山区公路驾驶人动态视觉试验研究[J]. 彭金栓,张磊,邵毅明,周陶,徐进. 中国科技论文. 2018(07)
[10]动态视觉搜索任务中显示移动速度对视觉疲劳的影响[J]. 刘娜,张运红,于瑞峰,张高艳. 工业工程. 2017(02)
博士论文
[1]驾驶人视觉感知特性及其建模研究[D]. 邢大伟.吉林大学 2019
[2]交通环境及驾驶经验对驾驶员眼动和工作负荷影响的研究[D]. 郭应时.长安大学 2009
[3]基于人机交互仿真的驾驶次任务研究[D]. 王颖.清华大学 2009
[4]城市道路环境中汽车驾驶员动态视觉特性试验研究[D]. 袁伟.长安大学 2008
硕士论文
[1]自动驾驶车辆信任态度对驾驶分心的影响[D]. 张艺竞.辽宁师范大学 2019
[2]不同风险感知效用驾驶人视觉行为及特性分析[D]. 许文利.昆明理工大学 2017
[3]城市道路环境中突现事件分析与信息库建立[D]. 徐云杰.长安大学 2013
[4]基于眼动分析的汽车驾驶员视觉搜索模式研究[D]. 马勇.长安大学 2006
本文编号：2920484
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