基于驾驶人认知与车辆操控行为的追尾事故风险辨识与智能预警方法

Among the various types of traffic crashes, the rear-end collisions are the most common one. How to discover the rear-end crash occurrence pattern and take effective prevention for reducing the collision risk is a highly-concerned issue by most of countries in the field of traffic safe management. This projects aims to use a high-fidelity driving simulator platform to investigate drivers' rear-end collision risk perception process and crash avoidance actions in the car-following situation. Through collecting the drivers' key performance data in the aspects of behavior, eye movements and brain activities, the occurrence patterns of rear-end crashes and the interactive evolution mechanism between risk perception and driving behavior will be deeply examined. Then, the collision risk assessment and prediction model will be developed on the basis of key parameters of behavioral and psychological measures. Consequently, the rear-end collision warning system will be established based on the model. Through introducing adverse factors into the simulator experiment, the collision warning system will be tested in the driving simulator for evaluating the system effectiveness. Combining with the vehicle dynamics model, the rear-end collision avoidance system and its core algorithm will be finally proposed. The purpose of this project is to provide theoretical foundation and technological support for proactive prevention for the rear-end collision and intelligent drive technology development.

在各类交通事故中，追尾事故是最常见的交通事故类型。如何发现追尾事故发生机制并采取有效预防措施降低追尾事故风险是各国交通安全管理领域的重点关注问题。本项目以高仿真驾驶模拟实验平台为支撑，研究驾驶人在跟车时识别追尾事故风险过程和采取避撞应对措施的行为规律；通过采集驾驶人行为、眼动和脑电变化关键数据，深入研究追尾事故的发生机制以及驾驶人风险认知和车辆操控行为之间的演化机理；进而建立基于驾驶人行为-心理-生理表现的追尾事故风险评估预测模型，设计追尾事故预警系统，并通过驾驶模拟器测试不利干扰因素干扰环境下的预警功效，最终结合车辆动力学模型开发智能避撞技术方案和核心算法。本项目旨在为追尾事故主动预防和智能驾驶技术研发提供理论依据和技术支撑。

随着机动车保有量日益增多，交通安全问题已成为威胁人类生命健康的一大公害，在各类交通事故中，追尾事故是最常见的交通事故类型。如何发现追尾事故发生机制并采取有效预防措施降低追尾事故风险是各国交通安全管理领域的重点关注问题。本项目以高仿真驾驶模拟实验平台为支撑，研究驾驶人在跟车时识别追尾事故风险过程和采取避撞应对措施的行为规律；基于驾驶人追尾避撞过程中的行为、眼动与脑电反应特性以及避撞结果建立追尾风险评估预测模型，对驾驶人在不同驾驶状态下的追尾风险进行评估与预测；通过追尾风险评估与预测模型获取不同驾驶人个体在不同驾驶初始状态和避撞反应下的事故风险，根据事故风险的大小建立自适应的车内主动预警方案；根据预警发布后主车驾驶人的驾驶状态以及主车与前车的实时速度-距离关系，结合车辆动力学理论提出紧急避撞技术方案，并利用驾驶模拟实验全面测试系统功效。.通过以上研究，项目组取得了多项重要研究成果，共发表论文20余篇，其中SCI/SSCI论文17篇；申请国家发明专利9项（2项已授权）。针对驾驶员的减速反应决策机理，研究表明驾驶员利用前车刹车灯和前车在减速过程中在驾驶员眼睛上的成像大小变化情况等有利于驾驶员减速判断的知觉线索，当知觉信息随着时间的累积达到一定值时刹车，防止追尾事故的发生。减速率变化是一个关键变量，可以代表驾驶员的减速紧急程度。后续车辆的减速率变化与领先车辆的减速率显着相关。手机通话情况下，驾驶员出现眨眼抑制和快速眼跳方面的补偿行为以缓解使用手机产生的额外负荷，相比无手机通话和免提通话，驾驶员在手持通话时反应时间更长且进入高风险事故组的概率增大。针对预警对避撞的作用研究，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。从整体上看语音预警效果好于闪烁预警好于视觉预警。此外，高速公路施工区不合理的换道行为以及平交道口的走停决策也会诱发追尾碰撞，因此针对二者的研究对安全管理与防护对策设计有较强的现实指导意义。