一、行车安全与血型有关（论文文献综述）
王莉[1]（2021）在《基于驾驶员生理信息特征的草原公路交通标志信息量研究》文中认为交通标志与驾驶员之间的信息传递交互是一个复杂的过程,交通标志信息是道路交通人-机-环境信息系统中不可或缺且极其重要的组成部分。合理的道路交通标志信息量可以诱导驾驶员高效、准确、及时地获取道路交通环境信息,从而对驾驶行为做出及时的调整。前期课题组研究发现,内蒙古自治区80%以上的草原公路都存在着交通标志信息量设置不合理的问题。交通标志信息量的缺失或过载都会对驾驶员的视觉识别及认知产生负荷,严重影响着驾驶员的驾驶工作。本文通过室内模拟驾驶试验,以交通标志信息量和道路线形为主要控制变量,以信息学、心理学和生理学的基本理论为基础,结合交通工程学和人机工程学的实际情况,从驾驶员的视觉眼动特性和表面肌电特性出发,从驾驶员气质类型-视觉眼动特性-表面肌电特性角度,研究分析草原公路直线和曲线两种平面线形条件下的交通标志信息量对驾驶员视觉眼动及表面肌电的影响,提出驾驶员在视认与识别草原公路交通标志信息量时的表面肌电信号反应最敏感的气质类型,研究并建立草原公路交通标志信息量、驾驶员视觉眼动和表面肌电三者之间的关系模型,最后总结提出草原公路交通标志最适宜的信息量范围。该研究可为草原公路直线和曲线两种平面线形条件下交通标志设置的安全性方面以及现有设计规范的优化方面提供理论参考,同时对驾驶员的风险感知及驾驶技能的培训等方面均具有现实意义。本文的主要研究成果如下:（1）在草原公路直线和曲线两种平面线形条件下驾驶时,一般粘液质的被试者的表面肌电信号反应最强烈,一般多血质的被试者的表面肌电信号反应最弱。（2）驾驶员在草原公路直线和曲线两种平面线形条件下行驶时获取和处理信息时的平均注视持续时间、平均扫视持续时间与颈部胸锁乳突肌的表面肌电显着相关。（3）驾驶员的颈部胸锁乳突肌、臂部肱三头肌和腿部胫骨前肌均与草原公路交通标志信息量之间存在显着的正相关。在草原公路直线和曲线两种平面线形条件下行驶时的5个常用表面肌电指标中只有AEMG指标和草原公路交通标志的信息量紧密相关,且呈现明显的正相关。（4）当行驶在草原公路直线路段时,驾驶员的眼动强度与表面肌电值以及其波动程度均远大于行驶在曲线路段时的值和波动程度。（5）综合考虑驾驶员视觉眼动特性和表面肌电特性的变化规律,该研究建议草原公路直线路段和曲线路段的交通标志信息量设置范围均为10<信息量≤30bits/km。
王佳琪[2]（2019）在《基于实车行驶工况的驾驶行为可靠性研究》文中提出随着汽车逐渐地的走进人们的日常生活,越来越多的人成为了驾驶员。但驾驶员群体素质的参差不齐,也带来了一系列的交通安全问题。在人-车-路-环境组成的交通系统,驾驶员驾驶车辆是主观性的,因此驾驶员占主导位置。所以从驾驶员特性与自身特征的角度出发,研究其驾驶行为规律及可靠性,对减少事故的发生,保护居民的健康与财产安全,是十分有意义的。本文通过开展实车实验,以驾驶员的真实、自然的驾驶数据为基础,借助数理统计学方法,对驾驶员行为进行了研究。具体的研究内容与思路如下:探讨了基于S-0-R模式、计划行为理论、事故致因理论的三种驾驶行为形成过程,论证了在驾驶行为的形成过程中,驾驶员自身的特性会对该过程产生极大的影响。交通组织水平、监管力度是影响驾驶行为的重要因素。并全面的阐述了驾驶行为有哪些特点,以及会对其产生影响的要素。其次,借助ErgoLAB人机环境同步平台,通过设计的实车实验方案,对36名驾驶员的驾驶行为、道路状况、车辆工况进行了统计。通过获得的自然驾驶数据,利用方差分析法与线性回归分析法,研究了驾驶员在交叉口信号突变及遇到障碍物紧急避障两种场景下的驾驶行为规律。最后,建立了考虑可靠性指标间串并联关系的驾驶行为可靠性模型,该模型包含12种驾驶行为指标,并且得出可以衡量驾驶员行为可靠度的方法,通过实车实验对选取的12种可靠性指标进行统计,计算出了36名驾驶员的可靠度。对采集的自然驾驶数据,利用主成分分析法,得到了各个指标的权重,分析了部分权重较大的可靠性指标对驾驶行为产生的影响。为提高驾驶员驾驶行为的可靠性提供了对策与建议。
吴璐帆[3]（2019）在《黄昏低照度条件下驾驶员心理负荷分析及建模》文中研究指明根据交通事故数据统计,黄昏时段是一天中交通事故量频发的高峰时段。其原因主要在于照度的快速下降影响驾驶员对于周边交通环境的感知力,使得驾驶员心理负荷水平相应提高,且城市道路晚高峰时段复杂的路况也对驾驶员注意力和操控力提出更高要求,驾驶员容易出现反应迟钝、操作失误等危险驾驶行为。为此,开展黄昏低照度条件下驾驶员心理负荷研究,对保障城市道路行车安全、降低交通事故率具有重要理论和实践意义。本文综合应用交通工程学、人因工程理论、统计学和人工智能科学等多门学科知识,考虑“人-车-路-环境”各要素的相互作用关系,通过实车实验采集城市道路黄昏低照度条件下的驾驶员及车辆的多源数据,在分析驾驶员生理及行为特性的变化规律及相关作用的基础上,建立心理负荷表征指标集,构建黄昏低照度条件下的驾驶员心理负荷模型。首先,从驾驶员心理负荷的概念出发,分析黄昏低照度条件下驾驶员的生理及行为特性,从多个角度初步选取表征心理负荷的指标,设计城市道路黄昏低照度条件下的实车实验方案,在合理划分环境照度等级的基础上,采集驾驶员的生理及行为特性典型指标,并通过NASA-TLX任务量表获取主观心理负荷。其次,运用统计学方法分析环境照度和驾驶熟练度对于驾驶员生理及行为特性的影响规律及其变化特性,并尝试对环境照度与关键指标的关系进行趋势拟合及回归建模。结果表明:黄昏低照度条件下,随着环境照度的下降,驾驶员心理负荷水平提高,驾驶稳定性下降,且新手驾驶员与熟练驾驶员的表现具有显着差异。最后,基于相关性分析和主成分分析法建立心理负荷表征指标集,运用kNN、SVM、GBDT三种机器学习算法构建黄昏低照度条件下的驾驶员心理负荷模型,借助实测数据综合评判模型的识别效果和泛化能力,并通过逐个剔除指标评判指标集的有效性。结果表明:本文建立的心理负荷表征指标集具有一定代表性,基于GBDT算法构建的黄昏低照度条件下驾驶员心理负荷模型的识别效果最好,识别精度达92.25%。本文研究成果将指导驾驶员安全、科学、合理进行驾驶活动,并为城市道路交通主动安全管理及“智慧交通”背景下的车辆预警终端系统的设计提供依据。
刘敏[4]（2017）在《雨雾低能见度环境下基于驾驶人精神负荷的驾驶稳定性状态识别研究》文中指出不良恶劣天气条件是影响山区高速公路交通安全态势的重要因素之一。其中,雨雾天气是典型的不良恶劣天气,其降低道路交通环境的能见度,驾驶人难以判别甚至误判行车环境,驾驶人的心理、生理特征异于其他天气条件下的情况,继而影响驾驶人对车辆的控制能力,可能导致异常驾驶行为,如注意分散、疲劳驾驶等,存在巨大安全隐患。为此,本文拟提取与驾驶相关的多维特征,包括驾驶行为特征、操作稳定性特征以及行车稳定性特征,建立驾驶稳定性指标评估体系,分析不同能见度下的驾驶人的精神负荷,并研究该场景下驾驶人的驾驶稳定性变化情况。首先,借鉴认知心理学相关知识,分析雨雾天气对行车的影响作用,从影响驾驶人精神负荷和驾驶行为的因素入手,确定精神负荷和驾驶稳定性表征参数,并设计山区高速公路雨雾低能见度环境下的驾驶实验方案,采集驾驶人生理数据及车辆运行状态数据。其次,以实测数据为基础,采用统计学知识和原理,筛选雨雾低能见度环境下的驾驶人精神负荷和驾驶稳定性的可靠表征指标及其最佳时间窗,提取并分析其特征。结果表明,在小于50m的能见度环境下,驾驶人精神负荷极高且不稳定,但驾驶稳定性好;在50100m的低能见度环境下,驾驶人的精神负荷水平维持在相对合适水平内,但波动较大,驾驶稳定性较差;在100200m的低能见度环境下,驾驶人的精神负荷处在合适的水平内,且在较小范围内变化,驾驶稳定性较好;而在200500m的低能见度环境下,驾驶人精神负荷降低,疲劳感增加,驾驶稳定性最差。最后,针对雨雾低能见度环境,结合主成分分析法与BP、RBF神经网络理论构建基于驾驶人精神负荷的驾驶稳定性状态识别模型,量化驾驶人在不同等级的能见度环境下,精神负荷对驾驶稳定性的影响作用,并结合实车驾驶实验实测数据,验证模型的有效性。通过论文的研究,有针对性地提出驾驶人精神负荷及驾驶行为安全研究思路,并从可变限速控制、车载终端智能监控和主动安全预警、车联网信息交互刮擦预警三方面出发,提出雨雾低能见度环境下山区高速公路行车安全保障方法应用设想,研究成果将服务于道路交通安全管理。
刘勇,丁杰[5]（2015）在《以人为本铺就安全之路》文中指出在江苏省中部坐落着一个美丽的城市——南通,这里"东抵黄海,南望长江",因其"据江海之会、扼南北之喉"而被誉为"北上海"。它是着名的"体育之乡""教育之乡""建筑之乡""长寿之乡"。作为中国首批对外开放的14个沿海城市之一,南通市在城市建设方面发展迅速,当然,这离不开以国家电网南通供电公司为代表的社会服务保障单位的全力支持。国家电网南通供电公司,这家拥有1100多辆电力保障用车、近2000名驾驶员的用车单位已
胡兆勇[6]（2014）在《情缘双岔河》文中提出人物表刘春梅,女,三十多岁,农村妇女。江本国,男,三十多岁,刘春梅的丈夫。王正英,女,二十多岁,刘春梅的表妹。肖金林,男,二十多岁,王正英的前夫。罗道金,男,二十多岁,王正英的男朋友。王母,女,五十多岁,王正英的母亲。肖父,男,五十多岁,肖金林的父亲。汪法官,男,四十多岁,县法院干部,侯老板,男,四十多岁,鄂西北山区某小镇养猪老板。交通警察二人。时间:当代。地点:汉江平原双岔河农村。1、一碧如洗的蓝天,飘浮着几朵雪白的云彩,那么轻盈悠闲,仪态万方……一望无际的汉江平原,路渠成网田成方,早春田地里的庄稼苗,正绽放出星星点点的翠绿。这是一个阴冷的上午,凛冽的北风正使劲
周旭[7]（2014）在《企业自备车队运行安全保障技术研究》文中认为随着国家对企业安全生产的监管力度不断加强，企业开始从各方面加强内部安全生产管理。其中，部分企业对自备车队职业驾驶员综合素质的要求已提上日程，对自备车队运输安全保障能力建设也在逐步加强。本文通过对中国石油西南油气田分公司综合运输车队随机挑选的不同年龄阶段的8名驾驶员作为试验对象进行生理心理特性试验，针对职业驾驶员驾车过程中劳动负荷和心理负荷与交通安全之间的关系进行研究，并对试验测试数据进行分析，根据分析结果最终形成了车队运行安全保障技术方案。该方案对其他企业自备车队的安全管理具有一定的适用性，可供借鉴。本文在对数据进行分析时根据试验类型的不同分别采用了数理统计分析法、方差分析法中的单因素方差分析及非参数检验法中的单样本K-S检验和两配对样本的Wilcoxon符号秩检验。重点研究了所检测职业驾驶员的生理、心理基本特性，通过对比分析，最终确定将驾驶员在试验路段上的瞳孔面积变化速度、注视时间百分比、注视次数百分比、平均注视时间、扫视速度以及心率增加率作为驾驶员生理心理评价指标。通过研究表明：职业驾驶员生理素质方面各项参数指标均优于新考驾驶员和两年以上驾龄驾驶员，但略低于驾校教练员；心理素质方面可能会随年龄的增长发生一些衰退；同时通过在一般道路、省级道路、城区道路、高速道路四种道路上的实车试验分析表明，提高综合运输车队驾驶员的运输安全能力除了需要加强综合车队管理以外还需要加强对驾驶员的行车指引。
黄智勇[8]（2013）在《上海市虹口区驾驶员发生交通事故的状况和危险因素及防制策略研究》文中研究说明目的了解上海市虹口区驾驶员的基本特征及对交通安全的认知、态度与行为,分析其发生违章和交通事故的危险因素,为有关部门制定防制驾驶员违章和交通事故发生的措施提供基础信息和依据。方法采用匿名的自填式问卷方法对2011年6-8月期间在虹口区车辆管理所正常审验的1200名机动车驾驶员进行回顾性调查,使用统计描述的方法分析调查对象的基本信息和驾驶情况,使用多因素logistic回归分析方法分析驾驶员发生交通事故和违章的危险因素。结果本研究共有1200名驾驶员参加了调查。有567名驾驶员过去曾发生过交通事故,占所调查驾驶员的47.25%,59.92%的驾驶员承认自2010年1月至2011年6月发生过由交警处理的违章行为。少数驾驶员没有认识到驾驶时使用手机的危险性,从驾驶员的实际行为来看,81.50%的驾驶员在驾驶过程中使用过手机,而且5.50%的驾驶员开车时总是使用手机。有4.08%的驾驶员认为少量饮酒对驾驶没有影响,17.75%的驾驶员承认有过酒后驾车行为。44.00%的驾驶员没有认识到驾驶时不使用安全带很不安全,有约2/3的驾驶员在驾车过程中不能保证总是使用安全带。19.75%的驾驶员没有认识到疲劳驾驶的危险性,有58.83%的驾驶员有过疲劳驾驶,有2.14%的驾驶员总是疲劳驾驶。45.17%的驾驶员没有认识到超速行驶很不安全,有57.50%的驾驶员有过超速行驶行为。54.50%的驾驶员在驾车过程中曾有有过吸烟行为,其中8.26%的驾驶员在驾车过程中总是吸烟。多因素logisitic回归结果显示,A型血型、他人超车时加速、回应他人不礼貌手势、驾龄短、每天开车时间长和非专职驾驶员更容易发生违章行为。A型血、离婚或丧偶、有过违章行为、平均每天睡眠时间少、疲劳驾驶、超速行驶、回应不礼貌手势以及男性驾驶员更容易发生交通事故。A型血型、离婚或丧偶、带病驾驶、他人超车时加速、因外界情况影响情绪和回应不礼貌手势的驾驶员倾向于多发事故。结论虹口区的驾驶员的对安全驾驶的认知和驾驶行为情况还不尽如人意。交通事故是可以采取相应措施加以控制的,交通事故的防制要对驾驶员采取针对性措施。
江苏省电力公司南通供电公司通源汽车有限公司平安QC小组[9]（2012）在《降低驾驶员交通违章率》文中研究指明当前,道路交通安全成为全社会共同关注的"热点"之一,加强驾驶员行为自律、有效遏制交通违章受到高度重视。通源汽车有限公司（简称"通源汽车"）连续安全运行多年,但在遏制违章率方面仍然存有困惑。通过走访、调查发现,安全行车不仅与交通环境、法规意识、车辆状况、技术水平以及驾驶员的个性化因素密切相关,还需要在人员管理上进一步挖掘。日本在驾驶员管理方面运用心理学知识、
平永青[10]（2012）在《行车环境对营运客车驾驶员驾驶疲劳的影响研究》文中研究表明随着机动车数量的猛增，道路交通事故数也呈现出明显的上升趋势，其中驾驶疲劳作为引起道路交通事故的重要原因，逐渐引起人们的重视。根据我国相关部门的道路交通事故统计的数据，约有15.2%的死亡人数是由于驾驶疲劳引起的。所以，驾驶员的驾驶疲劳已经对人们的生命财产安全造成严重的危害，尤其是营运客车驾驶员的驾驶疲劳，由于涉及到的人员更广泛，往往事故的严重程度会更高。根据现有的相关研究，在不同的行车环境下，驾驶员的驾驶疲劳程度会有明显的不同，因此，开展针对不同的行车环境对营运客车驾驶员驾驶疲劳的影响研究具有重要的现实意义和实用价值。本文研究的营运客车驾驶员驾驶疲劳是在原始疲劳的基础上累积叠加后所引起的身体机能下降的现象。根据现有的实验条件以及驾驶员驾驶疲劳表征指标的有效性确定本文选用六项驾驶疲劳特性指标（深度知觉差异、速度知觉差异、选择反应时间、注意分配能力、光反应正确操作次数、动作判断误操作次数）和一项驾驶员眼睛特性指标PERCLOS（P80）。本文与客运公司合作进行驾驶员驾驶疲劳特性数据以及眼睛开闭特性数据采集。根据实际条件设计实验以及调查问卷方案，进行数据的收集并对数据进行处理，得到不同的行车环境下营运客车驾驶员驾驶疲劳与连续驾驶时间之间的关系。根据实验测试所得数据，分别分析道路环境、日照环境以及降雨环境的不同对营运客车驾驶员驾驶疲劳特性的影响；通过对驾驶员驾驶疲劳特性数据的综合处理，定义表征驾驶疲劳程度的量，即为驾驶疲劳量，并且分析不同的行车环境对营运客车驾驶员驾驶疲劳量的影响；根据实验所记录的眼睛的开闭状态，通过对其进行处理，得到PERCLOS（P80）的值，从而分析不同的行车环境对营运客车驾驶员PERCLOS（P80）的影响。结合本文的研究结果，总结行车环境对驾驶疲劳造成影响的原因。并在此基础上，建立驾驶员驾驶疲劳的修正模型。另外，针对不同的行车环境对营运客车驾驶员驾驶疲劳的影响，提出相应的应对策略。
二、行车安全与血型有关（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、行车安全与血型有关（论文提纲范文）
（1）基于驾驶员生理信息特征的草原公路交通标志信息量研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 交通标志信息量化 |
| 1.2.2 交通标志适宜信息量 |
| 1.2.3 交通标志与驾驶员心生理特性 |
| 1.2.4 国内外研究现状分析 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 试验设计 |
| 2.1 交通标志信息的调查与分析 |
| 2.2 交通标志信息量化 |
| 2.3 试验设备和模拟场景 |
| 2.3.1 试验设备 |
| 2.3.2 模拟场景设计 |
| 2.4 试验对象及其局部肌肉选取 |
| 2.4.1 试验对象选取 |
| 2.4.2 驾驶员局部肌肉选取 |
| 2.5 评价指标 |
| 2.5.1 视觉特性评价指标 |
| 2.5.2 肌电特性评价指标 |
| 2.6 试验过程及要求 |
| 2.6.1 试验过程 |
| 2.6.2 试验注意事项 |
| 2.7 试验数据采集 |
| 2.7.1 眼动数据获取 |
| 2.7.2 肌电数据获取 |
| 2.8 本章小结 |
| 3 驾驶员气质类型的判断与分析 |
| 3.1 驾驶员气质类型的测量与判断 |
| 3.2 驾驶员气质类型分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 草原公路交通标志信息量与眼动及肌电的关系 |
| 4.1 交通标志信息量对驾驶员眼动行为的影响 |
| 4.2 驾驶员眼动行为对表面肌电的影响 |
| 4.3 交通标志信息量对驾驶员表面肌电的影响 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 草原公路交通标志适宜信息量范围确定 |
| 5.1 基于驾驶员生理信息特征的交通标志信息量分析 |
| 5.2 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简介 |
（2）基于实车行驶工况的驾驶行为可靠性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.3.3 国内外现状综述 |
| 1.4 本文的主要研究内容与研究思路 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第2章 驾驶行为形成模式及影响因素 |
| 2.1 驾驶行为的形成 |
| 2.1.1 基于SOR模式的驾驶行为 |
| 2.1.2 基于计划行为理论的驾驶行为 |
| 2.1.3 基于事故致因理论的驾驶行为 |
| 2.2 驾驶行为特征 |
| 2.3 驾驶行为影响因素 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 实车行驶工况下驾驶行为规律统计 |
| 3.1 实车实验过程及数据采集 |
| 3.1.1 实验设备 |
| 3.1.2 驾驶员分类 |
| 3.1.3 实验过程 |
| 3.1.4 原始数据采集 |
| 3.2 驾驶行为评价指标 |
| 3.2.1 评价指标的分类 |
| 3.2.2 评价指标的选取 |
| 3.3 交叉口信号灯突变时驾驶行为规律统计 |
| 3.4 遇到障碍物时驾驶行为规律统计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 驾驶行为可靠性模型 |
| 4.1 基于SOR模式的驾驶行为可靠性模型 |
| 4.2 考虑多种因素交叉的驾驶行为模型 |
| 4.2.1 并联式驾驶行为模型 |
| 4.2.2 考虑多种因素交叉的串并联式可靠性模型 |
| 4.3 实验人员驾驶行为可靠度计算 |
| 4.3.1 可靠性评价指标的计算 |
| 4.3.2 驾驶员驾驶行为可靠度计算 |
| 4.3.3 可靠性指标权重计算 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 安全意识评估表(部分) |
| 附录2 36名驾驶员可靠度 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（3）黄昏低照度条件下驾驶员心理负荷分析及建模（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 环境照度因素对驾驶安全的影响 |
| 1.2.2 驾驶员心理负荷评判 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 第二章 驾驶员心理负荷理论概述及指标选取 |
| 2.1 驾驶员心理负荷概念 |
| 2.2 驾驶员心理负荷影响因素分析 |
| 2.2.1 个体特质 |
| 2.2.2 情绪状态 |
| 2.2.3 驾驶环境 |
| 2.3 驾驶员生理及行为特性理论 |
| 2.3.1 视觉特性 |
| 2.3.2 心电特性 |
| 2.3.3 脑电特性 |
| 2.3.4 行为特性 |
| 2.4 心理负荷表征指标初步选取 |
| 2.4.1 心电特性指标初步选取 |
| 2.4.2 脑电特性指标初步选取 |
| 2.4.3 操控行为特性指标初步选取 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 实验设计及数据处理 |
| 3.1 实车实验设计 |
| 3.1.1 实验目的 |
| 3.1.2 实验条件 |
| 3.1.3 实验人员 |
| 3.1.4 实验设备 |
| 3.1.5 实验实施步骤 |
| 3.2 实验数据处理 |
| 3.2.1 照度计数据处理 |
| 3.2.2 生理仪数据处理 |
| 3.2.3 GPS数据处理 |
| 3.2.4 三轴加速度仪数据处理 |
| 3.3 主观心理负荷数据处理与分析 |
| 3.3.1 量表信度和效度分析 |
| 3.3.2 主观心理负荷数据分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 黄昏低照度条件下驾驶员生理及行为特性分析和建模 |
| 4.1 黄昏低照度条件下驾驶员心电特性分析 |
| 4.1.1 黄昏低照度条件下驾驶员心率分析 |
| 4.1.2 黄昏低照度条件下驾驶员心率变异性时域指标分析 |
| 4.1.3 黄昏低照度条件下驾驶员心率变异性频域指标分析 |
| 4.2 黄昏低照度条件下驾驶员脑电特性分析 |
| 4.3 黄昏低照度条件下驾驶员操控行为特性分析 |
| 4.3.1 黄昏低照度条件下车辆速度分析 |
| 4.3.2 黄昏低照度条件下车辆横向加速度分析 |
| 4.4 驾驶员生理及行为指标的趋势拟合及回归建模 |
| 4.4.1 一元曲线回归分析 |
| 4.4.2 二元曲面回归分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 黄昏低照度条件下驾驶员心理负荷模型构建 |
| 5.1 心理负荷模型指标选定 |
| 5.1.1 生理及行为特性指标相关性分析 |
| 5.1.2 基于主成分分析法的模型综合指标构建 |
| 5.2 基于机器学习算法的心理负荷模型构建及评价 |
| 5.2.1 机器学习算法原理介绍 |
| 5.2.2 模型构建流程与评价指标选取 |
| 5.2.3 模型计算结果及评价 |
| 5.3 成果应用 |
| 5.3.1 黄昏低照度条件下的交通安全管理措施 |
| 5.3.2 驾驶员心理负荷智能监控和主动预警实施 |
| 5.3.3 开展车路协同下的人机交互应用 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究主要工作及成果 |
| 6.2 研究创新点 |
| 6.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 NASA-TLX任务量表 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（4）雨雾低能见度环境下基于驾驶人精神负荷的驾驶稳定性状态识别研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 雨雾天气对行车安全的影响 |
| 1.2.2 驾驶人精神负荷 |
| 1.2.3 驾驶行为 |
| 1.2.4 研究现状评述 |
| 1.3 研究内容及方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第二章 驾驶人精神负荷及驾驶稳定性影响因素分析 |
| 2.1 驾驶人认知过程分析 |
| 2.2 驾驶人精神负荷及驾驶稳定性影响因素分析 |
| 2.2.1 驾驶人精神负荷影响因素分析 |
| 2.2.2 驾驶稳定性影响因素分析 |
| 2.2.3 研究任务确定 |
| 2.3 驾驶人精神负荷表征指标初步选取 |
| 2.3.1 心电表征指标选取 |
| 2.3.2 脑电表征指标选取 |
| 2.4 驾驶稳定性表征指标初步选取 |
| 2.4.1 车速表征指标选取 |
| 2.4.2 三轴加速度指标选取 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 实车驾驶实验方案设计 |
| 3.1 实验目的 |
| 3.2 实验内容 |
| 3.3 实验方案 |
| 3.3.1 实验条件 |
| 3.3.2 实验设备 |
| 3.3.3 实验人员 |
| 3.3.4 实验实施步骤 |
| 3.4 实验数据预处理 |
| 3.4.1 视频数据预处理 |
| 3.4.2 心脑电数据预处理 |
| 3.4.3 GPS轨迹数据预处理 |
| 3.4.4 三轴加速度数据预处理 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 精神负荷和驾驶稳定性表征指标优选及特征分析 |
| 4.1 数据分析步骤 |
| 4.2 心电时域特征分析 |
| 4.2.1 心电时域特征评价指标的最佳时间窗选取 |
| 4.2.2 心率时域特征分析 |
| 4.3 心率变异性频域特征分析 |
| 4.3.1 心率变异性频域特征评价指标的最佳时间窗选取 |
| 4.3.2 心率变异性频域特征分析 |
| 4.4 低能见度环境下驾驶人脑电特征分析 |
| 4.4.1 脑电表征指标的最佳时间窗选取 |
| 4.4.2 脑电特征分析 |
| 4.5 低能见度环境下车速特征分析 |
| 4.5.1 车速特征表征指标的最佳时间窗选取 |
| 4.5.2 车速特征分析 |
| 4.6 低能见度环境下横向加速度特征分析 |
| 4.6.1 横向加速度特征表征指标的最佳时间窗选取 |
| 4.6.2 横向加速度特征分析 |
| 4.7 表征指标特征分析总结 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 基于驾驶人精神负荷的驾驶稳定性状态识别模型构建 |
| 5.1 状态识别模型最佳表征指标集确定 |
| 5.1.1 表征指标相关性分析 |
| 5.1.2 主成分分析 |
| 5.1.3 模型指标确定 |
| 5.2 模型构建方法选择 |
| 5.2.1 常用的模型构建方法介绍 |
| 5.2.2 模型构建方法选定 |
| 5.3 基于BP神经网络的驾驶稳定性识别模型 |
| 5.3.1 BP神经网络 |
| 5.3.2 BP神经网络状态识别模型建立 |
| 5.3.3 实例验证 |
| 5.4 基于RBF神经网络的驾驶稳定性状态识别模型 |
| 5.4.1 RBF神经网络 |
| 5.4.2 RBF神经网络状态识别模型的建立 |
| 5.4.3 实例验证 |
| 5.5 识别模型结果对比分析 |
| 5.6 研究成果的应用设想 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结及展望 |
| 6.1 研究成果总结 |
| 6.2 论文特色及创新之处 |
| 6.3 不足及展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（7）企业自备车队运行安全保障技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景和必要性 |
| 1.2 论文研究路线和内容 |
| 第二章 驾驶员生理心理基本特性 |
| 2.1 驾驶员职业适应性 |
| 2.2 驾驶员动态视觉特性 |
| 2.3 驾驶员心电、皮电特性 |
| 2.4 驾驶员生理心理评价指标的确定 |
| 第三章 驾驶员生理心理特性试验设计 |
| 3.1 试验原理和目的 |
| 3.1.1 基本原理 |
| 3.1.2 试验目的 |
| 3.2 主要试验仪器设备介绍 |
| 3.2.1 SMI HED 型眼动仪 |
| 3.2.2 BIOPAC MP150 型多通道电生理仪 |
| 3.3 试验路段和试验对象 |
| 3.4 试验过程 |
| 3.4.1 试验流程 |
| 3.4.2 试验步骤 |
| 3.4.3 试验误差处理 |
| 第四章 试验数据分析 |
| 4.1 驾驶适应性测试数据分析 |
| 4.1.1 夜视力 |
| 4.1.2 动视力 |
| 4.1.3 立体视力 |
| 4.1.4 深视力 |
| 4.1.5 复杂反应 |
| 4.1.6 操纵技能 |
| 4.1.7 速度估计 |
| 4.1.8 适应性测试小结 |
| 4.2 眼动试验数据分析 |
| 4.2.1 眼动数据的筛选 |
| 4.2.2 瞳孔面积分析 |
| 4.2.3 四种道路环境下驾驶员 AOI 区域的注视特性 |
| 4.2.4 注视次数百分比 |
| 4.2.5 注视时间百分比 |
| 4.2.6 平均注视时间 |
| 4.2.7 扫视平均速度 |
| 4.2.8 眼动测试小结 |
| 4.3 心电、皮电试验数据分析 |
| 4.3.1 心电、皮电数据的筛选 |
| 4.3.2 四种道路环境下驾驶员工作负荷 |
| 4.3.3 交通事件对驾驶员心率增加率的影响 |
| 4.3.4 心电测试小结 |
| 第五章 企业自备车队运行安全保障技术对策 |
| 5.1 安研院综合车队现状分析 |
| 5.2 安研院综合车队安全保障技术方案 |
| 5.2.1 加强综合车队管理 |
| 5.2.2 加强驾驶员行车指引 |
| 结论与建议 |
| 结论 |
| 建议 |
| 参考文献 |
| 附件 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（8）上海市虹口区驾驶员发生交通事故的状况和危险因素及防制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 一、前言 |
| 二、材料与方法 |
| (一) 调查对象 |
| (二) 调查方法及主要内容 |
| (三) 分析方法 |
| (四) 技术路线 |
| 三、结果 |
| (一) 抽样驾驶员的基本特征 |
| (二) 驾驶员对安全驾驶的认知 |
| (三) 驾驶员的驾驶行为 |
| (四) 驾驶员发生违章及交通事故情况 |
| 四、讨论 |
| (一) 认知和行为结果 |
| (二) 危险因素的logistic分析 |
| (三) 研究的局限性 |
| 五、防控措施与建议 |
| 参考文献 |
| 综述 |
| 参考文献 |
| 附件 |
| 致谢 |
（10）行车环境对营运客车驾驶员驾驶疲劳的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 研究的目的意义 |
| 1.2.1 研究的目的 |
| 1.2.2 研究的意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.3.3 国内外研究现状综述 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 技术路线 |
| 第2章 驾驶疲劳的形成过程与表征指标 |
| 2.1 驾驶疲劳及其影响因素 |
| 2.1.1 驾驶疲劳的界定 |
| 2.1.2 驾驶疲劳的影响因素 |
| 2.2 驾驶疲劳的形成过程 |
| 2.2.1 感知疲劳的形成过程 |
| 2.2.2 判断疲劳的形成过程 |
| 2.2.3 反应疲劳的形成过程 |
| 2.3 驾驶疲劳的表征指标 |
| 2.3.1 驾驶疲劳指标体系的建立 |
| 2.3.2 指标选定原则 |
| 2.3.3 指标的选定 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 驾驶疲劳的数据采集与预处理 |
| 3.1 实验方案研究 |
| 3.1.1 实验线路 |
| 3.1.2 实验驾驶员 |
| 3.1.3 实验时间 |
| 3.1.4 实验步骤 |
| 3.2 实验设备 |
| 3.2.1 驾驶疲劳特性指标检测设备 |
| 3.2.2 驾驶疲劳眼部特征指标检测设备 |
| 3.3 驾驶疲劳问卷调查 |
| 3.3.1 问询方案和内容 |
| 3.3.2 主观疲劳问询 |
| 3.4 数据预处理 |
| 3.4.1 特性指标数据整理 |
| 3.4.2 PERCLOS指标数据处理 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 行车环境对驾驶疲劳影响的分析 |
| 4.1 行车环境的变量对比 |
| 4.1.1 道路环境实验的变量对比 |
| 4.1.2 日照环境实验的变量对比 |
| 4.1.3 天气环境实验的变量对比 |
| 4.2 行车环境对驾驶疲劳特性的影响 |
| 4.2.1 行车环境对驾驶员感知疲劳特性的影响 |
| 4.2.2 行车环境对驾驶员判断疲劳特性的影响 |
| 4.2.3 行车环境对驾驶员操作疲劳特性的影响 |
| 4.3 行车环境对驾驶疲劳量的影响分析 |
| 4.3.1 驾驶疲劳量的标定 |
| 4.3.2 行车环境对驾驶疲劳量影响的定量分析 |
| 4.4 行车环境对PERCLOS的影响分析 |
| 4.4.1 PERCLOS与疲劳等级的对应关系 |
| 4.4.2 行车环境对PERCLOS的影响分析 |
| 4.5 行车环境对驾驶疲劳的主观影响分析 |
| 4.5.1 道路和交通环境对驾驶员驾驶疲劳的影响 |
| 4.5.2 日照环境对驾驶员驾驶疲劳的影响 |
| 4.5.3 天气环境对驾驶员驾驶疲劳的影响 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 驾驶疲劳量化模型及应对策略 |
| 5.1 行车环境对驾驶疲劳的影响 |
| 5.1.1 道路环境对驾驶疲劳的影响 |
| 5.1.2 交通环境对驾驶疲劳的影响 |
| 5.1.3 自然环境对驾驶疲劳的影响 |
| 5.2 驾驶疲劳修正模型 |
| 5.2.1 行车环境影响因素 |
| 5.2.2 基于行车环境的驾驶疲劳修正模型 |
| 5.3 驾驶疲劳应对策略 |
| 5.3.1 驾驶员自主选择驾驶疲劳缓解方法 |
| 5.3.2 基于行车环境的驾驶疲劳应对策略 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
四、行车安全与血型有关（论文参考文献）
- [1]基于驾驶员生理信息特征的草原公路交通标志信息量研究[D]. 王莉. 内蒙古农业大学, 2021(02)
- [2]基于实车行驶工况的驾驶行为可靠性研究[D]. 王佳琪. 哈尔滨工业大学, 2019(02)
- [3]黄昏低照度条件下驾驶员心理负荷分析及建模[D]. 吴璐帆. 华南理工大学, 2019(01)
- [4]雨雾低能见度环境下基于驾驶人精神负荷的驾驶稳定性状态识别研究[D]. 刘敏. 华南理工大学, 2017(07)
- [5]以人为本铺就安全之路[J]. 刘勇,丁杰. 驾驶园, 2015(04)
- [6]情缘双岔河[J]. 胡兆勇. 长江丛刊, 2014(14)
- [7]企业自备车队运行安全保障技术研究[D]. 周旭. 长安大学, 2014(03)
- [8]上海市虹口区驾驶员发生交通事故的状况和危险因素及防制策略研究[D]. 黄智勇. 复旦大学, 2013(03)
- [9]降低驾驶员交通违章率[J]. 江苏省电力公司南通供电公司通源汽车有限公司平安QC小组. 中国质量, 2012(12)
- [10]行车环境对营运客车驾驶员驾驶疲劳的影响研究[D]. 平永青. 哈尔滨工业大学, 2012(03)