人机共驾型智能汽车驾驶行为特性及人机交互方法研究

批准号:
51775396
项目类别:
面上项目
资助金额:
62.0 万元
负责人:
吴超仲
依托单位:
学科分类:
E0507.机械仿生学与生物制造
结题年份:
2021
批准年份:
2017
项目状态:
已结题
项目参与者:
吴青、聂琳真、张晖、贺宜、陈志军、吴浩然、楚文慧、谢练、张琦
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中文摘要
智能汽车在复杂交通环境中完全自动驾驶短期内难以实现,人驾/机驾混存状态将会长期存在。与传统汽车相比,人机共驾过程中的驾驶行为特性会发生很大的变化,而这一特性直接影响智能车辆行驶的安全性与舒适性。基于此,本项目综合运用人因工程、系统辨识与非线性建模等方法,利用实车实验、模拟实验等技术手段,系统研究(1)人机共驾过程中的驾驶负荷特性及变化规律 (2)智能驾驶状态下驾驶人反应力与警觉性时变规律 (3)人机切换过程中驾驶人接管能力评估研究 (4)人机共驾交互方法及协同切换等内容。重点突破人机共驾汽车驾驶人负荷与反应力及警觉性量化指标提取、人机切换接管过程风险态势建模及人机切换交互机制等关键科学问题,在人机共驾模式下驾驶行为特性与切换机制方面实现创新。项目研究成果可以促进车辆工程、人工智能与人因工程的学科交叉,为智能汽车在人机共驾阶段的安全行驶提供理论支持。
英文摘要
The intelligent vehicles are still far away from the level of full driving automation. The driving mode switching from automated to manual will take a long time. Meanwhile, the behavior of drivers is significantly different for intelligent vehicles when compared with traditional vehicles. This new feature of driver behavior will have an impact on driving safety and comfort. Therefore, human factor analysis, system identification and nonlinear modeling methods were used, simulated and field driving experiments were conduct in this study to address the following research topics: (1) the feature of driving workload for different driving mode switching; (2) the time-based variation feature of attention and alertness when driving in automated mode; (3) the evaluation methods for taking over ability when the switching from automated to manual; (4) the methods on cooperated hand over and optimization of human-machine interface. To achieve the abovementioned goals of this study, the key scientific questions of quantification parameters to measure workload, attention, and alertness need to be solved; the risk level modeling for takeover procedure and human machine interface mechanism of hand over need to be solved. In conclusion, the innovated driving behavior and switching mechanism for the intelligent vehicle could enhance the interdisciplinary of automotive engineering, artificial intelligence, and human factors. The findings of this study could support the theoretical design and driving of intelligent vehicles.
智能汽车在复杂交通环境中完全自动驾驶短期内难以实现,人驾/机驾混存状态将会长期存在。与传统汽车相比,人机共驾过程中的驾驶行为特性会发生很大的变化,而这一特性直接影响智能车辆行驶的安全性与舒适性。基于此,本项目综合运用人因工程、系统辨识与非线性建模等方法,利用实车实验、模拟实验等技术手段,系统研究(1)人机共驾过程中的驾驶负荷特性及变化规律 (2)智能驾驶状态下驾驶人反应力与警觉性时变规律 (3)人机切换过程中驾驶人接管能力评估研究 (4)人机共驾交互方法及协同切换等内容。重点突破人机共驾汽车驾驶人负荷与反应力及警觉性量化指标提取、人机切换接管过程风险态势建模及人机切换交互机制等关键科学问题,在人机共驾模式下驾驶行为特性与切换机制方面实现创新。项目研究成果可以促进车辆工程、人工智能与人因工程的学科交叉,为智能汽车在人机共驾阶段的安全行驶提供理论支持。
期刊论文列表
专著列表
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会议论文列表
专利列表
The effect of gender, occupation and experience on behavior while driving on a freeway deceleration lane based on field operational test data
基于现场运行测试数据的性别、职业和经验对高速公路减速车道行驶行为的影响
DOI:10.1016/j.aap.2018.07.034
发表时间:2018-12-01
期刊:ACCIDENT ANALYSIS AND PREVENTION
影响因子:5.9
作者:Lyu, Nengchao;Cao, Yue;Xie, Lian
通讯作者:Xie, Lian
Analysis of Freeway Safety Influencing Factors on Driving Workload and Performance Based on the Gray Correlation Method
基于灰色关联法的高速公路安全驾驶工作量及性能影响因素分析
DOI:10.1155/2021/6566207
发表时间:2021-09
期刊:Journal of Advanced Transportation
影响因子:2.3
作者:Lian Xie;Chaozhong Wu;Min Duan;Nengchao Lyu
通讯作者:Nengchao Lyu
DOI:10.1177/0361198119842114
发表时间:2019-07
期刊:Transportation Research Record
影响因子:1.7
作者:Chao Deng;Shi Cao;Chaozhong Wu;Nengchao Lyu
通讯作者:Chao Deng;Shi Cao;Chaozhong Wu;Nengchao Lyu
Investigating the Significant Individual Historical Factors of Driving Risk Using Hierarchical Clustering Analysis and Quasi-Poisson Regression Model
利用层次聚类分析和拟泊松回归模型研究驾驶风险的重要个体历史因素
DOI:10.3390/s20082331
发表时间:2020-04
期刊:Sensors
影响因子:3.9
作者:Hasan A.H.Naji;Qingji Xue;Ke Zheng;Nengchao Lyu
通讯作者:Nengchao Lyu
DOI:--
发表时间:2020
期刊:中国公路学报
影响因子:--
作者:孙一帆;吴超仲;张晖;张琦
通讯作者:张琦
地下矿区群体车辆自动驾驶关键理论与技术
- 批准号:52332010
- 项目类别:重点项目
- 资助金额:230.00万元
- 批准年份:2023
- 负责人:吴超仲
- 依托单位:
智能汽车环境精细感知、深度融合与动态建模方法
- 批准号:U1764262
- 项目类别:联合基金项目
- 资助金额:244.0万元
- 批准年份:2017
- 负责人:吴超仲
- 依托单位:
汽车驾驶"路怒症"与不良驾驶行为交互作用机理及应用
- 批准号:51178364
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:57.0万元
- 批准年份:2011
- 负责人:吴超仲
- 依托单位:
基于行驶环境与操作序贯链的汽车驾驶意图辨识方法研究
- 批准号:60974094
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:32.0万元
- 批准年份:2009
- 负责人:吴超仲
- 依托单位:
国内基金
海外基金
