摘要：最近，由帝斯曼工程塑料出品的高性能材料Stanyl 46聚酰胺（PA46）树脂制成的超精齿轮在欧洲市场推出。该齿轮是名为Toysteer的汽车转向系统的重要组成部分，可以帮助这个以新型操纵杆为基础的线控系统轻易解读驾驶员的转向动作，并将其转换为对车辆的操控。这套系统的设计目的是为了帮助手臂肌肉疾病患者也可以通过操纵杆进行独立驾驶。

摘要：目的电商行业和物流业的迅猛发展,交通日益繁忙,带来交通安全问题,需要提高驾驶安全行为,降低事故率。方法以基于卷积神经网络的SSD算法为目标检测方法,设计了驾驶安全监测系统的整体功能,基于Tensorflow环境,对系统模型进行训练和测试,详细给出了系统服务器、移动端和后台网站的设计过程,服务器采用SSM框架,移动端使用Okhttp框架Post请求与服务器进行数据交互,后台采用HTML5和JS技术,通过Ajax动态Post请求与服务器进行数据交互,完成驾驶安全监测系统的App和网站的设计。结果对驾驶员动作行为进行采集与分析,发现不安全因素,及时对驾驶员进行报警提醒,减少驾驶员的不良驾驶行为。结论测试结果表明该系统实时性和识别率均较高,能满足实际需求,应用前景较好。

摘要：为了提升高速公路路堑边坡的景观效益及安全价值,提出考虑驾驶人安全与视觉特性的路堑边坡景观优化思路。首先结合驾驶人视觉特性,以行车视距、注意力集中点和最深视野为参数,对高速公路视觉敏感度进行分区研究,得到高、中、低3级视觉敏感区空间范围。其次对路堑边坡进行景观比重研究,结合净区设置规范,进行净区和景观比重数值模拟计算,得到坡率为1∶8~1∶0.75的路堑边坡在6组坡高下满足净区设计规范之后的景观坡面占据高视觉敏感区的景观比重值。最后结合模拟结果提出路堑边坡优化建议,使其在保障驾驶安全的基础上实现景观效益最大化。结果表明:车速为80 km·h^(-1)时,高视觉敏感区宽37 m、高10 m,中、低视觉敏感区均宽119 m、高82 m;路堑边坡坡高为0.75 m时,坡率为1∶8~1∶7的边坡景观比重可以超过50%,坡高大于3 m时,缓于1∶1.5的路堑边坡坡长占据高敏感区的景观比重接近定值71%;坡高一定时,路堑边坡坡率越缓,越容易满足净区宽度设置要求,可在增强交通安全属性的同时提升边坡景观展示效率。

摘要：进行道路驾驶安全安全评价可以使道路工程设计人员和交通管理者及时了解道路交通安全状况并针对性地提出有效预防交通事故的对策。为此本文通过等级系数法建立了主干道驾驶安全性评价模型,并通过模型进行了试验路段驾驶安全性的分析评价,探讨试验路段交通设施的合理配置方案,提出了路段交通设施相应的改进措施,为交通设施的合理配置提供理论和设计依据。

摘要：信息可视化是当今信息领域的重要研究方向,汽车安全驾驶的可视化研究是一个新兴的交叉研究领域,研究的目的在于为驾驶员提供更安全的、更人性化的驾驶环境。LED是在可视化研究中经常运用的一种硬件技术,运用此技术可以将多种有效信息即时转化为色彩与形态模型,快速传递给使用者。这种信息可视化手段不仅可以提高汽车驾驶的安全度,也可以营造更为轻松的人性化驾驶体验。本文在对影响安全驾驶的多种因素进行有效的数据分析后,对安全驾驶的三种可视化研究方案逐一解析,最终选择了LED技术进行汽车安全驾驶可视化研究实践。通过对汽车行驶速度的LED可视化原型设计,完成了一个安全驾驶可视化项目的完整设计创作流程。论文最后对LED技术在安全驾驶可视化研究领域的未来进行了展望,为后续的相关研究指明了方向。

摘要：为了提高车内信息显示设计的安全性,针对车内信息显示的位置设计进行研究.研究选取5个常见的车内信息显示设备的安放位置,依据驾驶员视觉行为与驾驶安全之间的关系,设计模拟驾驶员驾驶汽车时信息读取任务的眼动实验.通过实验数据的分析比较可知,不同的车内信息显示位置会对驾驶员读取信息时的注视频率、注视数据在兴趣区域(AOI)内的分布产生显著影响.分析和比较被试者完成信息读取任务时的注视频率、AOI内注视时间百分比、AOI内注视点百分比的均值可知,在实验选取的5个车内信息显示位置中位置3的数据均最高.说明被试者读取实验位置3的信息时精力更集中,实验位置3对被试者产生视线偏离的影响最小.由于驾驶员视线偏离会造成分心驾驶,威胁驾驶安全,车内信息显示位置设计会对驾驶安全产生一定的影响.

摘要：越来越多的研究者认识到:深入地理解驾驶员的驾驶行为将有助于制定更为合理的交通法规和设计更加有效的智能驾驶导航系统,从而达到减少交通事故提高交通效率的目的.本文综述了已有的尝试,较为完整地阐述了目前驾驶行为智能分析研究的四个主要方向:纵向驾驶行为分析和避撞,横向驾驶行为分析和道路偏离预警,复杂驾驶行为学习以及驾驶员状态(疲劳、分心等)分析,并指出了今后该领域(特别是国内)的可能发展方向.

摘要：为了确定汽车共享交互任务与驾驶任务协同作用对驾驶安全性和交互可用性的影响,进而为汽车共享软件优化和汽车共享驾驶员筛选培训提供理论参考,首先针对24名经验丰富的中国驾驶员,利用汽车模拟驾驶试验,采集了车速变化、制动时间、交互时间等驾驶安全性和交互可用性参数数据,然后通过配对样本t检验方法,在停车状态和驾驶状态,对比分析了是否使用汽车共享软件对交互可用性绩效和驾驶安全性绩效的影响.研究表明:相对于不操作共享任务,驾驶时操作汽车共享任务交互时间增加了24%~87%,满意度降低了15%,认知负荷增加了33%~61%,但交互错误不受影响;反向来看,驾驶时操作汽车共享任务会对驾驶安全性产生影响,表现为相对于不操作共享任务,制动反应时间增加了45%,方向盘调整次数增加了217%~761%,方向盘调整角度增加了25%~66%,驾驶错误增加了512%~1053%,车速降低了8%;汽车共享软件导致的驾驶分心只影响反应时间,不影响制动行为.

摘要：研究长时驾驶任务中驾驶人脑力负荷多维特征随时间的变化趋势,对构建长时驾驶任务中脑力负荷的动态测评方法有着重要意义。现有研究缺少对脑力负荷动态变化的深入分析,尚未能揭示脑力负荷多维特征随时间的变化趋势。设计基于模拟驾驶场景下不同任务难度的时间纵向驾驶任务仿真试验,采用双因素(3任务难度×6时间段)组内试验设计,记录了驾驶人脑力负荷的主观测评、驾驶行为绩效以及眼动、皮电和心电等多模态生理测评指标数据,通过重复测量的方差分析方法系统地分析了脑力负荷多维特征在长时驾驶任务中的变化机理。结果表明:在长时驾驶任务中,随着驾驶时长增加,驾驶人的主观脑力负荷产生累积增加现象,驾驶行为绩效变差,瞳孔直径先快速变小后趋于平稳,皮肤电导水平先快速变大后趋于平稳,心率变异性pNN20指标随时间缓慢降低,心率低频与高频的能量比LF/HF在一段时间平稳后变大。任务难度对主观脑力负荷、驾驶行为绩效、眼动及皮电指标都有显著影响。不同任务难度下脑力负荷特征的变化趋势有所不同。研究结果揭示了长时驾驶任务中脑力负荷的多维特征变化趋势,可为进一步探究长时驾驶任务中脑力负荷的动态测评方法提供参考依据。

摘要：研究了打车软件信息提醒方式和操作方式对驾驶员驾驶行为的影响。利用模拟驾驶仪生成虚拟驾驶场景,包括跟车、变道以及危机驾驶工况以提供真实可控的试验环境,并通过APP Inventor软件制作试验所用打车软件以保证打车订单的内容与发生时间可控;针对分心事故高发群体招募志愿者,按照试验流程进行试验并记录驾驶员行为、接近速度、最小跟车时距等数据;利用方差分析(ANOVA)和事后检验分析方法(Post Hoc)进行数据分析,并通过可靠度评价模型评价对比各工况下的驾驶安全性。对18名志愿者的驾驶表现数据进行了统计学分析,结果表明:可靠度模型显示提醒方式对可靠度的影响明显,可靠度由高到低是文字提醒、语音提醒、综合提醒,最安全的提醒和操控模式为“文字提醒+声控操作”。