平面交叉口辅助中驾驶认知行为形成机理及其支持方法

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51378062
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    76.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0804.结构工程
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2017-12-31

项目摘要

In order to solve when, why and how the driver assistance systems will play an important role in urban asafety, this project will be primarily focused on understanding driving cognitive shaping behaviour at signalized and/or unsignalized urban intersections. For this purpose, our research will conduct the following research activities in support of analyzing urban traffic flow on a microscopic level and improving traffic safety. (1) To recognize and identify driving states in a potentially hazardous urban segments composed of simplr and multi-lane segments in cross or T intersections;(2) To analyze driving behavioural and cognitive mechanisms at the rule- - based levels; (3) To specify the characteristics of driver distraction and the mechanisms of visual function; (4) To model the rule-based driving cognitive process combinating various datasets, estimate the parameters, and develop hierarchical cognitive modular architecture by sequencing and mixing pure basic cognitive models; (5) To identify the influence of intersection characteristics on driver attention allocation and driving cognitive behaviour;(6) To evaluate the effection of complex driving states and vice versa on the driving cognitive behavioural shaping process as a traffic benkmaking; (7)To explore driving cognitive error-compensating and safety control strategies for intersection assistance. Our research will contribute to the development of advanced driver assistance systems, and make it possible to improve road capacity and enhance traffic safety.
为了揭示平面交叉口"人失误的不可避免性"的机理及其特征,解决交叉口"什么时候需要驾驶辅助、辅助什么和如何辅助"的问题,本项目通过评测平面交叉口中非机动车、机动车、行人所体现出的复杂交通态势的动态变化,研究规则基驾驶认知行为形成的内在机制及其外部表现方式;通过视觉线索的提取来识别影响驾驶人视野变化的多种交互因素,重点构建能够处理多输入交通信息的规则基驾驶认知行为形成的算法、参数标定及结构模型库;依据交通基准案例来评测驾驶状态意识的层次划分与优化组合对规则基驾驶认知行为形成的影响,确定出基于驾驶认知失误的支持增强内容与控制策略,为实现交通智能化和交叉口辅助提供技术基础与理论依据,以期达到提高道路通行能力和交通安全水平的目标。

结项摘要

本项目主要通过评测平面交叉口中非机动车、机动车、行人所体现出的复杂交通态势的动态变化,研究规则基驾驶认知行为形成的内在机制及其外部表现方式,确定出基于驾驶认知失误的支持增强内容与控制策略。主要研究成果包括:平面交叉口中驾驶认知行为形成的测试与仿真实验,多车道和单车道交叉口视觉基驾驶任务的功能分解,平面交叉口中驾驶人注意力变化的先验知识模型,平面交叉口中驾驶行为形成的认知计算与模型验证。本项目所获得的相关研究成果已分别在国际学术刊物及国际会议上上发表论文20 篇,其中被SCI收录达7 篇、EI收录达11篇,有1篇论文为ESI高被引论文,自2015年间连续3年入选中国高被引学者,主办了绿色智能交通系统与安全国际学术会议4届并做大会报告2次,以第一完成人获得教育部自然科学二等奖和行业科技进步二等奖2项,进行研究生国际联合培养研究生5名。

项目成果

期刊论文数量(11)
专著数量(0)
科研奖励数量(2)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
基于生存分析的机非干扰规避行为分析与建模
  • DOI:
    10.13986/j.cnki.jote.2015.01.006
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    道路交通与安全
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    赵发成;王武宏;郭宏伟;蒋晓蓓
  • 通讯作者:
    蒋晓蓓
Analyses of pedestrian behavior on mid-block unsignalized crosswalk comparing Chinese and German cases
中德案例比较中街区无信号人行横道行人行为分析
  • DOI:
    10.1177/1687814015610468
  • 发表时间:
    2015-11-01
  • 期刊:
    ADVANCES IN MECHANICAL ENGINEERING
  • 影响因子:
    2.1
  • 作者:
    Jiang, Xiaobei;Wang, Wuhong;Guo, Weiwei
  • 通讯作者:
    Guo, Weiwei
Analysis of drivers' performance in response to potential collision with pedestrians at urban crosswalks
分析驾驶员在城市人行横道上与行人发生潜在碰撞时的表现
  • DOI:
    10.1049/iet-its.2016.0344
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    IET INTELLIGENT TRANSPORT SYSTEMS
  • 影响因子:
    2.7
  • 作者:
    Jiang Xiaobei;Wang Wuhong;Bengler Klaus;Guo Hongwei;Li Chenggang
  • 通讯作者:
    Li Chenggang
Modeling the Perceptions and Preferences of Pedestrians on Crossing Facilities
模拟行人对过街设施的看法和偏好
  • DOI:
    10.1155/2014/949475
  • 发表时间:
    2014-01-01
  • 期刊:
    DISCRETE DYNAMICS IN NATURE AND SOCIETY
  • 影响因子:
    1.4
  • 作者:
    Guo, Hongwei;Zhao, Facheng;Wets, Geert
  • 通讯作者:
    Wets, Geert
Intercultural Analyses of Time-to-Collision in Vehicle-Pedestrian Conflict on an Urban Midblock Crosswalk
城市中区人行横道车辆与行人冲突中碰撞时间的跨文化分析
  • DOI:
    10.1109/tits.2014.2345555
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS
  • 影响因子:
    8.5
  • 作者:
    Jiang Xiaobei;Wang Wuhong;Bengler Klaus
  • 通讯作者:
    Bengler Klaus

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  • 通讯作者:
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基于无干扰在途测试的平面交叉口自解释特征研究
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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