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文檔簡介

1、.:.;課題類型:探求導向類懇求受理編號:SQ2007AA11Z133792國家高技術研討開展方案863方案專題課題懇求書 技術領域稱號:現(xiàn)代交通技術領域專題稱號:綜合交通運輸系統(tǒng)與平安技術懇求指南技術方向:交通平安新技術課題稱號:緊急情況下駕駛員生物反響和行為模型研討與運用申 請 人:柴春雷依托單位:浙江大學中華人民共和國科學技術部2007-05-08緊急情況下駕駛員生物反響和行為模型研討與運用 浙江大學柴春雷 窗體頂端對該課題懇求所涉及主要研討內容的熟習程度: 很熟習 比較熟習 普通 評議內容評分一、研討目的和內容的重要性與必要性10分所涉及到的關鍵技術或產品能否重要?研討內容能否符合國家

2、艱苦技術需求?主要研討內容能否符合本專題指南的技術方向? 二、研討內容的創(chuàng)新性與前沿性40分研討內容能否具有突出的原始性創(chuàng)新內容?研討內容能否表達了新的原理、方法的創(chuàng)新內容?研討內容能否具有突出的集成創(chuàng)新內容?研討內容能否表達了集成運用或集成產品的創(chuàng)新內容?研討內容能否處于國際或國內技術開展前沿?研討內容假設勝利能否在國際或國內產生較大影響?研討內容能否在國內已有一樣或接近的成果?研討內容能否有望獲得發(fā)明專利等知識產權? 三、技術實力與研討根底20分課題懇求擔任人能否可以勝任課題組長?課題組人員構成和時間投入能否合理?課題組現(xiàn)有研討根底能否處于國內領先行列?課題依托單位及協(xié)作單位的支撐條件能否

3、較強? 四、研討目的和研討方案的可行性20分預期研討目的能否明確、集中?技術經濟目的能否詳細、適度?對國內外技術開展趨勢能否把握?主要技術的知識產權分析和對策能否恰當?技術道路和研討方法能否合理、可行?依托單位和協(xié)作單位的分工協(xié)作能否合理? 五、預期成果及前景10分課題預期成果能否可獲得一定的經濟社會效益?課題預期成果能否具有較大的市場潛在的市場前景?課題成果能否能對相關技術開展起到帶動作用?課題研討能否可實現(xiàn)預期的人才、隊伍培育目的? 綜合評議得分綜合評價結論根據分項評議意見,對該課題懇求進展綜合評價,給出總體結論性意見。 評價結論意見: 贊同立項A 不贊同立項C 總體評議意見:對該課題懇求

4、給出綜合評價意見,論述贊同立項或不贊同立項的理由,闡明需求闡明的有關問題。本部分內容為必填內容,文字不超越300字。 窗體底端課題稱號緊急情況下駕駛員生物反響和行為模型研討與運用 行業(yè)領域交通運輸估計完成年限3課題密級公開級預期成果類型計算機軟件、論文論著懇求(擔任)人信息姓名柴春雷 性別男 出生日期1978-12-18 職稱中級職稱 最高學位博士 從事專業(yè)工學 所在單位浙江大學 依托單位信息單位稱號浙江大學 單位性質大專院校 所在地域浙江省 單位主管部門教育部 組織機構代碼470095016 單位成立時間1998-9-15 協(xié)作單位信息單位稱號單位性質組織機構代碼課題經費來源預算(萬元)總經

5、費80 懇求863方案資助80 其他國家級資助(包括部門匹配)0 地方政府匹配0 銀行貸款0 自有資金0 其它資金0 經費備注 序號姓名性別出生日期職稱職務專業(yè)為本課題任務時間(人月)課題組中職務(組長、副組長或成員)在課題中分擔的義務所在單位1劉征男 1978年10月其他人員無工學8成員實驗設計浙江大學 2吳劍鋒男 1976年3月其他人員無工學10成員數據分析浙江大學 3李想男 1981年2月其他人員無工學8成員實驗操作浙江大學 4柴春雷男 1978年12月中級職稱無工學10組長工程總體擔任浙江大學 5王鑫男 1984年7月其他人員無工學8成員系統(tǒng)建模浙江大學 6楊程男 1978年5月初級職

6、稱無工學10成員實驗設計浙江大學 7吳群男 1978年3月其他人員無工學10成員系統(tǒng)建模浙江大學 8楊紅春男 1970年9月其他人員無工學10成員實驗設計浙江大學 9應放天男 1970年2月高級職稱副系主任工學8副組長實驗平臺構建浙江大學 10李芳宇女 1977年9月中級職稱無工學8成員實驗測試浙江大學 課題參與總人數10人。 其中:高級職稱1人, 中級職稱2人, 初級職稱1人, 無職稱6人; 其中具有:博士學位1人, 碩士學位6人, 學士學位3人, 其他0人; 合計:投入90人月2.1 課題組長、副組長資歷情況從事過的主要研討義務及所擔任任和作用,主要研討成果、發(fā)明專利和獲獎情況,在國內外主

7、要刊物上發(fā)表論文情況,完成其他科技方案課題情況,特別是近五年獲得的與本懇求課題相關的研討成果情況,字數要求1000字以內柴春雷,男,助理研討員。生于1978年,2005年9月博士畢業(yè)于浙江大學,后留校任教,并從事師資博士后研討任務。主要開展駕駛行為、計算機輔助人機工程、運用人機工程與設計等方面的研討任務。參與的與本懇求相關的工程:1國家計委產業(yè)化前期關鍵技術與成套設備研制開發(fā)工程:“面向區(qū)域經濟開展的高技術產品開發(fā)系統(tǒng)計高技19982077批文,參與第四課題“人機工程輔助設計系統(tǒng)的研討任務,該工程的成果2005年獲國家科技提高二等獎;22003年2004年,國家863方案“面向產品創(chuàng)新的計算機

8、輔助概念設計技術的研討2002AA411110,擔任數字化人機工程子課題擔任人;3國家973方案虛擬現(xiàn)實的根底實際、算法及其實現(xiàn):課題6“面向產品創(chuàng)新開發(fā)的虛擬設計平臺2002CB312106,2003.012007.12,人機工程部分技術擔任人;4國家科技部中小企業(yè)創(chuàng)新基金“轎車車身工業(yè)設計軟件的開發(fā)04C26213301192,2004.062006.06,擔任人機工程部分的研發(fā)。 1Chunlei Chai, Shouqian Sun. Study on the Technique of Man-machine Simulation based on Posture Prediction

9、. Journal of Computational Information Systems, 2006, vol 2, No 2, 897-904. 2Chunlei Chai, Shouqian Sun, Qi huang, Zhanxun Dong. Model of Product Color Evaluation Based on Esthetics Principle, Fifth World Congres on Intelligent Control and Automaion, 2004.6:3962-3966. 3Chunlei Chai, Ying Yang, Shouq

10、ian Sun. Study of Several Problems On Internet Innovative Design. IEEE SMC 2004 conference proceedings,2004,2564-2568. 4柴春雷,孫守遷,黃琦,董占勛。面向家電產品的人機工程分析與評價系統(tǒng)的研討,計算機輔助設計與圖形學學報,2006.4,vol.18,No.4,580-584. 5Chai Chunlei, Zhang Jian, Dong Zhanxun. Research on Computer aided Ergonomics for Industrial Design.

11、 CAID&CD2005,618-622. 6Fangyu Li, Shouqian Sun, Chunlei Chai, Zhanxun Dong. Driving Comfort Assessment Model Construction Based on Fuzzy Inference, Proceedings of 6th World Congress on Contral and Automation,June21-23,2006:9449-9453 7JIANFENG WU, SHOUQIAN SUN, CHUNLEI CHAI, XIN WANG. VIRTUAL HUMAN M

12、ODEL FOR SIT-TO-STAND ANALYSIS. Journal of Computational Information ystems, 2007, 835-839. 2.2 課題組長、副組長目前承當863方案和其它國家科技方案課題情況包括人員姓名、承當課題稱號、課題經費數、課題起止時間、所屬科技方案稱號等信息姓名承當課題稱號課題經費數(萬元)課題開場時間課題終了時間所屬科技方案其他闡明事項:2.3 課題組長及課題組主要成員能否曾就一樣或類似課題863方案和國家其他科技方案提出懇求如有,請闡明懇求人姓名、懇求科技方案稱號、懇求課題稱號、懇求時間、懇求結果等情況,并闡明與本課題懇

13、求的關系3.1、課題簡介簡要闡明課題的目的意義、主要研討內容、預期目的等,字數要求1000字以內隨著汽車數量和駕駛出行量的添加,交通事故發(fā)生率的絕對數呈現(xiàn)日益增長的趨勢,駕駛平安曾經成為汽車制造廠商、政府道路行政管理部門乃至全社會共同關注的問題。作為交通事故中扮演重要角色的駕駛員,其行為直接和間接地引發(fā)交通事故,因此緊急情況下駕駛員反響及行為的研討將為交通和駕駛平安提供新的重要的處理途徑。 車輛駕駛過程中,一旦發(fā)生緊急情況,駕駛員接納到前方信息進展視覺識別,進展大腦判別,然后經過實施駕駛操控行為來進展車輛加速、制動等,盡量防止交通事故的發(fā)生。然而,一旦緊急情況發(fā)生,留給駕駛員的反響操控時間極為

14、有限,許多駕駛員由于來不及實施有效的駕駛控制行為或實施了錯誤的駕駛行為而導致平安事故發(fā)生。假設能給駕駛員多0.1s的處置時間,那么交通事故率可降低30%。本課題研討在駕駛操作行為實施前的駕駛員生物反響和行為情況,有望為駕駛平安控制提供更多的處置時間和提供新的處理思緒。 人體對于簡單視覺信息的刺激動作反響時間介于0.2-0.25s,而對于復雜視覺刺激做出選擇和判別的動作反響時間會明顯延伸0.9s甚至出現(xiàn)錯誤。我們留意到,緊急情況下,在詳細駕駛行為實施之前,人體對于外界刺激曾經有了生物反響。研討發(fā)現(xiàn)有許多應急生物反響先于動作執(zhí)行過程,這些反響主要包括肌電、肌肉緊張、體壓、心跳等。這就是說,緊急情況

15、下,測定駕駛員的生物反響信號,進展正確識別和判別,可以先于駕駛員行為0.2s以上,進展智能制動控制,可以為防止車禍發(fā)生提供珍貴的時間并采取更有效的車輛控制措施。因此,緊急情況下駕駛員生物反響模型的研討可為汽車智能制動系統(tǒng)、汽車平安設計提供實際根底和源頭信息。緊急情況下駕駛員生物反響和行為模型的研討具有普遍意義。本文的研討成果和方法,對飛行平安、船舶平安等有自創(chuàng)意義。 本工程研討內容主要有:緊急情況下駕駛行為分析,緊急情況下駕駛行為模型研討,緊急情況下駕駛行為仿真研討。工程的研討成果分為實際和軟件成果,可以用于駕駛智能制動系統(tǒng)的研制,車輛人性化設計,駕駛平安培訓等方面。 3.2課題主要研討技術的

16、國內外開展現(xiàn)狀與趨勢,課題主要研討技術國內外專利授權情況駕駛員生物反響和行為研討的歷史可以追溯到1938年Gibson和Crooks提出的車輛行駛區(qū)域分析field-analysis實際。從時間上看,駕駛員生物反響和行為的研討可以分為三個階段:1從1938年到1980年以前,屬于駕駛員模型實際的探求階段。由于遭到年代和條件的限制,該階段的研討多從實例出發(fā)來討論駕駛行為,缺乏相應的實驗支撐。2從1980年到1990年,駕駛行為模型的研討處于一個活潑期,國內外專家先后提出了推理行為實際、人行為才干模型、規(guī)劃行為實際、感知與認知過濾模型、產生規(guī)那么模型/基于規(guī)那么模型等等,對駕駛行為進展了較為深化的

17、研討。3從1990年到2000年,駕駛員生物反響和行為的研討進入了一個停滯期。究其緣由我們不難得出結論:描畫和了解駕駛員行為非常需求開展相應的模型和實際,雖然前面的研討曾經提出了一些實際和模型,然而這些實際和模型并沒有得到普遍認可和接受,沒有得出一致的結論。42000年以后,進入21世紀,駕駛員反響和行為的研討進入異?;顫婋A段。從研討內容上,我們不難發(fā)現(xiàn),這得益于認知科學的迅速開展以及建模工具的進一步豐富。駕駛員生物反響模型的研討,主要集中在以下三個方面:1駕駛認知實際。認知科學被稱作21世紀智力革命的前沿學科,它研討人類認知過程、智能和智能系統(tǒng)、大腦和心靈內在運轉機制;是興起于20世紀70年

18、代的一門交叉科學;在過去的20年間,出現(xiàn)了多種認知體系,典型的有ACT-R、SOAR和EPIC,三者的關注焦點、適用范圍以及易學易用性不盡一樣,各有特點。早期的研討集中于駕駛行為的底層認知,研討駕駛控制行為。Hess等人研討了駕駛員轉向行為的控制模型1。Boer等人研討了在國道上駕駛員的決策和控制行為2。Nakano傾向于研討駕駛員在道路變化時的直覺反響3。接下來的研討曾經開場將底層控制和人類決策和高層認知過程結合起來4。如今的研討曾經用高層的認知體系來駕駛行為的研討,在這方面比較著名的有Salvucci 提出的基于ACT-R的整合駕駛行為模型5,2006年劉雁飛等人采用認知行為建模方法,建立

19、符合真實駕駛認知行為的認知模型并運用于車輛輔助駕駛系統(tǒng)6。Nobuyuki Kuge開發(fā)了基于HMMsHidden Markov Models的方法可以仿真正常情況和緊急情況下的道路變化情況,并進展了駕駛行為的識別研討7。2001年,Truls VAA在對以往駕駛行為的實際和模型進展比較分析后指出:認知和情感是駕駛義務中危險情況的預測、躲避和評價的很好工具。之后,Salvucci D D8、Daiel Krajzewicz9和Olivier Georgeon10等開展了認知體系構造的駕駛員行為研討任務,獲得了重要進展。 2駕駛員應急反響研討。該類研討集中于研討駕駛環(huán)境變化時駕駛員的生物學反響。

20、眼動分析法是對駕駛員視覺特征進展研討的重要方法,它經過分析眼駕駛員在駕駛過程中每一時辰的眼動數據來提示人的心思活動,這種信息對于深化分析駕駛員的凝視特點、改善其凝視方式具有重要作用。國外早在二十世紀六十年代曾經開場經過眼動分析法對駕駛員進展研討,目前該領域已成為熱點,在分析駕駛行為變化方面有重要作用11-14。童兵亮等人根據嘴部形狀來判別駕駛員的行為情況15。Y.Lin研討了駕駛過程中駕駛員的血壓和心跳變化情況,并相應的進展了建模16。張艷霞分析了影響駕駛員行車平安的心思要素,得出人的個性、心情、留意力、自我維護認識等對駕駛平安有重要影響17。浙江大學柴春雷等人經過駕駛姿態(tài)來研討駕駛行為18。

21、3駕駛員反響和行為建模研討。目前,國內外的研討重點集中在自動駕駛上面,并獲得了一定的研討成果。如:德國慕尼黑聯(lián)邦大學與飛馳汽車公司協(xié)作研制開發(fā)的VaMP系統(tǒng)19,美國CMU 大學機器人研討所研制的NabLab 系統(tǒng)20-21,意大利帕爾馬大學研制的ARGO 實驗車22-23等。在這些系統(tǒng)中,中心內容是對駕駛員行為模型的建立。日本學者K. Yoshimoto 提出了自決策速度的駕駛員預瞄跟隨控制模型25,該模型假設駕駛員可以準確感知汽車的運動形狀以及可以準確預測汽車將要跟隨的軌跡,駕駛員根據行駛軌跡的變化來進展相應的方向控制和速度控制。I. Kageyama 等建立了基于神經網絡的駕駛員汽車道路

22、模型26 ,該模型包括三個部分:駕駛員軌跡決策神經網絡模型、駕駛員軌跡跟隨神經網絡模型和汽車動力學神經網絡模型。上述兩個模型構造復雜,實時性很差。我國學者郭孔輝院士提出了預瞄最優(yōu)曲率模型和預測跟隨系統(tǒng)實際27,是駕駛員模型中最有代表性的一個。在此根底上,廖傳錦等人利用車載傳感器實時獲取的環(huán)境與汽車行駛形狀的參數,構造了汽車行駛過程的特征模型,為平安決策提供可靠的信息源。然后利用模糊積分方法交融多種相關信息,確定汽車應采用的平安運轉方式,實現(xiàn)自動平安防撞決策28。有人提出預測汽車駕駛員行為的模型隱含馬可夫動態(tài)模型(hidden Markove dynamic models HMDMs)。在這個模

23、型中,可以經過察看駕駛員的行為預測駕駛員的行為目的29-30。綜合以上國內外研討來看,駕駛員生物反響模型的研討還存在以下缺乏:1從駕駛行為認知實際研討來看,國內外專家學者曾經將高層的認知體系運用于駕駛行為認知,獲得了不錯的效果。但對于駕駛環(huán)境下尤其是緊急情況下駕駛員的生物反響和行為認知還缺乏針對性研討,缺乏特定的認知體系。2從駕駛員應急反響的研討來看,采用眼動方法研討的較多,其他研討如血壓、心跳等也有人來研討??傮w來看都是從駕駛員遭到外界刺激以后,所產生的應激反響,但對于駕駛員內部的信息處置機制,如腦電反響,如何控制駕駛行為的產生等等尚缺乏研討。3從建模方法來看,以車輛為主體,駕駛員為載體的模

24、型較多,如車輛跟馳模型等;以駕駛員為主體的模型較少。有多種建模方法被采用,神經網絡和基于規(guī)那么的方法也有人運用。但現(xiàn)有模型多著重于對已有信息的交融加工,對駕駛員生物反響信息的采集及行為的不確定性方面缺乏相應的研討。參考文獻Hess, R. A., & Modjtahedzadeh, A. (1990). A control theoretic model of driver steering behavior.IEEE Control Systems Magazine, August 1990, 3-8.Boer, E. R., & Hildreth, E. C. (1999). Modeli

25、ng drivers decision and control behavior on country roads. In A. G. Gale et al. (Eds.), Proceedings of the Eighth International Conference on Vision in Vehicles. Amsterdam: Elsevier.Nakano, S. et al., Development of an Intelligent Steering System for an Automated Highway System, FISITA 98, F98S037Wi

26、erwille, W. W., & Tijerina, L. (1998). Modelling the relationship between driver in-vehicle visual demands and accident occurrence. In A. G. Gale et al. (Eds.), Vision in Vehicles VI (pp. 233-243). Amsterdam: Elsevier.Salvucci, D. D., Boer, E. R., & Liu, A. (2001). Toward an integrated model of driv

27、er behavior in a cognitive architecture. Transportation Research Record, 1779.劉雁飛,吳朝暉。駕駛ACT-R認知行為建模。浙江大學學報(工學版),2006,Vol.40 No.10 P.1657-1662Nobuyuki Kuge, Tomohiro Yamamura and Osamu Shimoyama. A Driver Behavior Recognition Method Based on a Driver Model Framework. Proc. of the SAE World Congress,

28、Detroit, MI, 2000,March 6-9.Dario D.Salvucci, Modeling Driver Distraction from Cognitive Tasks, 2002Daniel Krajzewicz and Dr. Peter Wagner, ACME (A Common Mental Environment) Driver: A Cognitive Car Driver ModelOlivier Georgeon et al. Driver Behavior and Cognitive Tools Development in Order to Asses

29、s Driver Situation Awareness. 2005Chapman P R , Undrwood G. Visual Search of Dynamic Scenes :Event Types and the Role of Experience in Viewing Driving Situa2tions. In : Underwood ( Eds) . Eye Guidance in Reading and ScenePerception , England : Elsevier , 1998 :369 - 394David E , Crundall , Underwood

30、 G. & Chapman P R. How much do novice drivers see The effect of demand on visual search strategies in novice and experienced drivers. In : Underwood( Eds) . Eye guidance in reading and scene perception , England : Elsevier , 1998 :395 - 416Duchowski A T. Eye tracking methodology : theory and practic

31、e. London : Springer , 2003. 170 - 182Lamers CT J , Ramaekers , J . G. Visual search and urban city driving under the influence of marijuana and alcohol. Human Psychopharma-cology , 2001 , 16 : 393 401童兵亮?;谧觳啃螤畹钠隈{駛和精神分散形狀監(jiān)測方法研討。吉林大學碩士學位論文,2004。Y. Lin ,P. Tang,eal。Artificial neural network modellin

32、g of driver handling behaviour in a drivervehicleenvironment systemInt. J. Vehicle Design, Vol. 0, Nos. 0,1-22張艷霞。影響駕駛員行車平安的心思要素與對策研討山東交通學院學報。2004,12,1:4144柴春雷.基于駕駛姿態(tài)預測模型的人機工程設計技術研討。浙江大學博士學位論文,2005。M Maurer , R Behringer , F Thomanek , E D Dickmanns. A Compact Vision System For Road Vehicle Guidance

33、 C . the 13th International Conference on pattern Recognition ,Vienna ,1996.D Pomerleau , TJochem. Image Processor Drives Across AmericaM .Photonics Spectra , April , 1996 :80 - 85.1. Al-Shihabi, T., and R. R. Mourant. A Framework for Modeling Human-like Driving Behaviors For Autonomous Vehicles in

34、Driving Simulators. In Proceedings of the 5th International Conf. On Autonomous Agents, Montreal, Canada, May, 2001, pp. 286-291.Parag H Batavia. Driver - Adaptive Lane Departure Warning Systems R . Carnegie Mellon University PhD Dissertation ,Sep. 1999.MBertozzi ,A Broggi . GOLD: A Parallel Real -

35、Time Stero Vision Sys2 tem For Generic Obstacle and land DetectionJ . IEEE Transaction on Image Processing , January 1998 , 7(1) :82 - 81.MBertozzi ,A Broggi ,A Fascioli . ARGO and the Millemiglia in auto2 matic Tour ,IEEE Intelligent System,Jan - Feb. 1999 ,14(1) :55 - 64.K Yoshimoto , Simulation o

36、f Man - Automobile System with Predictive SteeringJ . Transaction of JSME , 1968 ,71 :596.I Kageyama , Y Owada. An Analysis for a riding contract algorithm for two wheeled vehicle with a neural network modelingM . Vehicle System Dynamics Supplement , n25 , Swets &Zeitlinger , 1996 , 317 - 326.K H Gu

37、o and X Guan ,Modeling of Driver - Vehicle Directional Control SystemJ . Vehicle System Dynamics , 1993 , 22(3 - 4) :141184.廖傳錦, 黃席樾, 樊友平。汽車駕駛員環(huán)境模型研討。計算機仿真。2004 年9 月,第21卷,第9 期。148-151杜春梅. 駕駛員行為特性及駕駛員模型研討D . 吉林大學碩士學位論文,2001 - 2.Papelis, Y., and Ahmad, O. A comprehensive microscopic autonomous driver

38、model for use in high fidelity driving simulation environments, TRB 80th Annual Meeting, Washington, DC.,3.3課題主要研討內容、擬處理的技術難點和主要創(chuàng)新點,現(xiàn)有研討根底3.3.1 主要研討內容1緊急情況下駕駛行為分析研討不同駕駛環(huán)境下,駕駛員在遇到緊急駕駛義務時的行為特征,從而研討復雜環(huán)境對駕駛行為的影響。分三個內容:1緊急情況對駕駛行為的影響。將緊急情況定義為能夠引起駕駛誤操作或者容易引起交通事故的駕駛環(huán)境。從轉彎、超車、緊急制動等駕駛義務改動來研討駕駛行為的變化;從突遇行人、車距忽然

39、改動、紅綠燈、經過十字路口、車輛密集等道路交通環(huán)境的改動來研討駕駛行為。2不同心情體驗下駕駛行為特征分析。經過實驗設置不同的場景可以獲得不同的心情體驗,如路面廣大沒有行人就容易產生麻木的心情。從心思類型上看,有麻木型、緊張型、穩(wěn)重型和刺激型四類。分別從這四種心情下分析緊急情況下駕駛行為的變化情況。3駕駛員個體特征對駕駛行為的影響:重點研討駕駛閱歷、性格特征對駕駛行為的影響。2緊急情況下駕駛員生物反響研討研討駕駛形狀下突發(fā)緊急情況,駕駛員的生物反響情況,從而測定在緊急情況下人體對綜合復雜信息的認知、斷定和識別過程。主要包括:1利用眼動跟蹤設備,測定緊急情況下駕駛員眼動變化情況。眼動是目前研討駕駛

40、行為比較多比較有效的方法,本工程將在以往研討的根底上,重點研討緊急情況下的眼動變化情況。2利用外表肌電丈量儀和附加設備,測定緊急情況下駕駛員人體外表生物變化情況,研討駕駛員的肌電、心率、血壓等的變化情況。3利用腦電設備,測定緊急情況下駕駛員腦電變化情況。經過該部分研討,結合第一部分的實驗結果,可以提示外部駕駛行為同人體內部生物反響之間的關系。3緊急情況下駕駛員生物反響和行為模型研討經過上面兩個階段的研討,可以獲得緊急情況下駕駛行為的外在表現(xiàn)和駕駛員內部的生物反響兩個方面的信息。駕駛員信息加工的衰減性和處置才干的局限性,以及汽車動態(tài)人機環(huán)境系統(tǒng)中諸多隨機、模糊、突變要素的干擾,導致駕駛員支配汽車

41、時,難免會出現(xiàn)信息感知、信息判別和作業(yè)反響的過失,從而埋伏事故隱患。詳細到每個駕駛行為,會有以下表征:不缺定性、高度非線性、自學習、順應性且隨著不同的心情體驗而改動。因此,該部分將建立緊急情況下駕駛行為的模糊模型。詳細包括:1駕駛行為及其影響要素之間的定性和定量關系描畫;2駕駛行為及其影響要素的離散化表示;3確定駕駛行為模型的模糊規(guī)那么;4駕駛行為模型的推理問題;5模型驗證。3.3.2 技術難點本工程懇求需求處理從駕駛員生物反響空間到緊急情況的斷定問題,即從有限的生物信號到緊急情況的斷定問題。在這里,重點思索經過生物復原函數實現(xiàn),即經過駕駛操作前生物信號和操作中生物信號的丈量,來推算緊急情況。

42、如圖1所示。圖1 緊急情況判別3.3.3 主要創(chuàng)新點本工程懇求擬在以往國內外研討的根底上,重點研討緊急情況下的駕駛員生物反響和行為認知、信息加工和處置工程,同以往的研討相比,本工程研討有以下特征:1與以往普遍意義上的駕駛員生物反響和行為研討不同,本工程將研討內容鎖定在對駕駛平安有重要影響的緊急情況下,研討該環(huán)境下駕駛行為的特殊表現(xiàn)、特殊認知、控制過程以及駕駛員的生物反響;2與以往的研討多從駕駛員的單重生物反響不同,本工程研討將綜合駕駛員外在應激反響和內部處置過程來分析,交融多重生物反響進展研討;3在建模方法上采用模糊邏輯來處置駕駛多重信息,充分思索到駕駛行為的模糊性、不確定性。3.3.4現(xiàn)有研

43、討根底1本工程組曾參與的相關科研工程簡況本課題組近年來參與與本課題相關的課題主要有: 國家計委產業(yè)化前期工程“面向區(qū)域經濟開展的高技術產品開發(fā)系統(tǒng)人機工程開發(fā)系統(tǒng)的研討,2002年經過浙江省科技廳組織的鑒定,關鍵技術國際領先程度,總體國際先進程度,2003年獲得浙江省科技提高一等獎,2004年獲得國家科技提高二等獎;國家 863方案“面向產品創(chuàng)新的計算機輔助概念設計技術的研討,2002.09-2004.12,在國產CAD軟件CAXA上自主開發(fā)了面向工業(yè)產品的數字化人機工程系統(tǒng);國家973工程“虛擬現(xiàn)實的根底實際、算法及其實現(xiàn)面向產品創(chuàng)新開發(fā)的虛擬設計平臺,2003.012007.12,主要研討

44、虛擬環(huán)境下的汽車駕駛相關的人機工程問題,目前曾經獲得初步的成果; 部分肌肉功能評價技術,該領域研討分別獲得國家自然基金以及中國芬蘭政府科技部的支持,先后建立了多項部分肌肉疲勞和負荷程度的非損傷性在體檢測技術,并勝利運用于人機工程、康復醫(yī)學等領域研討,獲得良好效果,遭到業(yè)內人士關注。2本工程組發(fā)表的科研論文簡況本課題組成員先后在、IEEE Systems Man & Cybernetics年會等國內外雜志和學術會議上發(fā)表關于駕駛員生物反響、模糊推理、模糊分類器、信息交融、計算機輔助人機工程等方面的論文共50余篇其中,與本工程有關的20余篇,先后出版與本工程有關的著作3部,并有部分與模糊邏輯有關的

45、論文投寄到了國際刊物、與AAAI年會,為本工程的研討開展了很多探求性的任務,并做了初步實際和論證。3.4課題預期到達的目的、主要技術目的,可獲得專利等知識產權及人才培育情況本懇求工程三個親密相關的研討目的在于:1分析呵斥駕駛平安事故的緊急情況,研討緊急情況下駕駛員的行為特征,探求緊急情況下駕駛員主要生理和心思反響,獲取緊急情況下駕駛行為的外在表現(xiàn)特征和內在影響要素,為駕駛平安預警和戰(zhàn)略研討提供實際支持;2探求緊急情況下駕駛員的認知方式和行為控制方式,建立駕駛行為和影響要素之間的關系模型。該模型可以分析駕駛員、道路交通環(huán)境和車輛之間的相互作用過程,將目前人們對駕駛行為的發(fā)生和控制程度提高到一個更

46、高的層次;3進展緊急情況下駕駛行為的仿真研討,為駕駛平安、交通事故決策提供更加直觀的過程分析。主要技術目的,可獲得專利等知識產權及人才培育情況1本工程研討將在緊急情況下駕駛員生物反響和行為認知、駕駛模型與影響要素之間的推理模型等方面獲得創(chuàng)新性的研討成果;2本工程的實際成果將以15篇以上論文在國際國內雜志及重要會議上正式發(fā)表,其中SCI/EI檢索10篇,在實際上到達國際領先程度;3獲得軟件著作權5項以上;4培育碩士生5名以上,協(xié)助指點博士生3名。3.5課題擬采取的研討方法,課題技術道路或實施方案及其可行性分析如有協(xié)作單位,請闡明課題的義務分工本研討擬從以下方面展開,如圖2所示:圖2 技術道路圖1

47、實驗研討在懇求者單位原有的駕駛仿真平臺的根底上,結合單位的環(huán)幕虛擬現(xiàn)實環(huán)境,構建駕駛操作模擬器。經過搜集和整理相關緊急駕駛的資料,建立緊急情況駕駛環(huán)境資源庫,并運用于駕駛操作模擬器。建立刺激人體心情的場景片斷,由此可以模擬緊急情況下不同心思體驗的駕駛行為情況。利用懇求者單位人機工程實驗室的丈量設備,丈量駕駛過程中的生理和心思反響。我們將駕駛員的生物學反響分為眼動的和非眼動的。眼動分析法是對駕駛員視覺特征進展研討的重要方法,它經過分析眼駕駛員在駕駛過程中每一時辰的眼動數據來提示人的心思活動,這種信息對于深化分析駕駛員的緊張情況、疲勞情況等方面有重要作用。此外,在緊急情況下,駕駛員還有不同的生物學

48、反響,如心跳、血壓、肌膚外表生理信號變化等。我們擬采用外表肌電等設備來丈量駕駛員上述生物學反響。上述實驗可以提示緊急情況下駕駛行為的外在生理特征,還需求經過實驗來提示駕駛員高層認知處置過程。駕駛認識行為是駕駛員認知、感知、車輛控制以及執(zhí)行預期義務過程的總稱,駕駛認知有許多高層的決策過程,也有低層的車輛控制以及形狀感知。我們將用腦電實驗來測試緊急情況下駕駛行為的腦處置過程。在實驗樣本選擇上,思索到1年內駕駛員的交通事故發(fā)生率非常高。我們將選擇駕齡1年以下的人員來進展實驗。2駕駛行為空間和數據集提取分析在前面實驗的根底上,對實驗數據進展分析,主要包括區(qū)分有效和無效數據,建立駕駛員生物反響和行為和影

49、響要素特征空間。運用回歸分析、模糊聚類等方法來研討駕駛行為及其影響要素之間的因果、果因關系,獲得多維數據集。3駕駛行為模型的推理和學習問題主要處理不同駕駛環(huán)境下,駕駛行為特征和駕駛員生理反響之間的關系模型,處理駕駛行為和影響要素之間的推理問題。對特征空間中的延續(xù)變量,參照駕駛員的言語描畫將其論域進展模糊劃分,引入了一些中間單元和額外參數來提高該認知模型的知識表達精度。當輸入為數值時的推理問題可以參照Mamdani-型的模糊推理系統(tǒng)來進展;當輸入為數值時的推理問題可以參照Mamdani-型的模糊推理系統(tǒng)來進展;而針對輸入為區(qū)間值或集值的推理問題,需求進展深化的研討;一種方法是自創(chuàng)隨機集實際或證據

50、實際的處置方法,把集值當成是某種無知Ignorance,計算該集值輸入的上下近似信心,進展條件信心推理;一種方法是采用模糊積分的方法,分別計算該集值中每個數值輸入的推理結果,最后進展某種累加運算來實現(xiàn)集值輸入的推理過程。研討方案主要是采用無監(jiān)視的模糊聚類算法和有監(jiān)視的MAP方法相結合來實現(xiàn)模型的參數辨識。4緊急情況下駕駛行為仿真研討在前面研討的根底上,經過計算機來仿真緊急情況下的駕駛行為,為平安決策和預警提供更直接的結果展現(xiàn)。運用定性推理進展仿真,定性推理的目的就是尋求一種計算實際來模擬人處置定性知識的方法,而駕駛員的信息感知行為就是駕駛員把經過其五官和其它渠道獲得的道路信息和汽車的有關運動形狀信息等傳送到大腦的過程,因此,利用定性仿真實

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