简介:本研究从新西兰驾驶人数据库中提取样本,对驾驶愤怒量表和愤怒驾驶倾向量表的因素结构以及这两种量表与一般的特质愤怒、冒险驾驶行为、发生交通事故的情况、交通事故相关情况之间的关系进行调查。愤怒驾驶倾向量表和驾驶愤怒量表与特质愤怒量表、冒险驾驶行为以及有惊无险事件存在显著相关关系。在排除人口统计学变量和特质愤怒的影响之后,愤怒驾驶倾向和驾驶愤怒的增加,对预测交通违法行为贡献显著,但仅愤怒驾驶倾向量表的贡献显著;在排除了人口统计学变量和特质愤怒因素之后,愤怒驾驶倾向和驾驶愤怒的增加还与有惊无险事件的预测存在显著相关,但这一方面只有驾驶愤怒量表有显著贡献。研究显示,这两个量表都是稳健的测量工具,可以测量驾驶人类似而又略有不同的怒气情况。
简介:为提高车辆安全、减少因驾驶疲劳导致的交通事故,自20世纪80年代起,汽车厂商、零部件商以及科研机构开始从事驾驶疲劳方面的研究。本文总结了各种驾驶员疲劳状态监测系统的研究与应用情况以及整车厂在售车型配备的驾驶员疲劳状态监测系统及其工作原理,例如梅赛德斯-奔驰AttentionAssist系统基于操纵行为监测驾驶员疲劳状态,丰田DriverMonitor系统基于驾驶员面部状态和眼睛开闭频率监测驾驶员状态,福特DriverAlertSystem采用多维信息融合的方法监测驾驶员状态,等等。本文分析了目前各种驾驶员疲劳状态监测技术的工作原理、优点与不足,并梳理了研究驾驶员疲劳状态的技术路线,提出了建立疲劳数据库的方法、监测驾驶员疲劳状态的方法以及如何应用疲劳监测结果,最后预测驾驶员疲劳状态监测技术未来的发展趋势。
简介:智能网联汽车技术研发是当今全球汽车技术的热点,而人工智能的发展正处于高速增长时期,特别是人工智能在高度智能驾驶方面具有无限的应用空间。本文作者介绍了人工智能在全球的发展概况,在汽车工业价值链上的发展具有巨大的增值潜力。介绍了人工智能的基本概念,包括深度神经网络(DNN)和增强学习(RL),详细阐述了人工智能在高度智能技术发展的巨大作用和核心技术及发展趋势。
简介:为了进一步提高汽车控制系统的动态性能和鲁棒稳定性,从理论上分析并揭示了状态反馈控制中特征向量矩阵的条件数对线性连续定常系统的响应及反馈矩阵Frobenius范数的重要影响。进一步提出以减小特征向量矩阵的条件数为目的来设计状态反馈矩阵。仿真试验结果表明,在相同条件下,特征向量矩阵条件数较小的反馈系统,其暂态过程比较平稳,抗参数摄动的鲁棒性也比较强。这种思想可以应用于具有线性连续定常特性的汽车控制系统中。