张嘉琦
- 作品数：3 被引量：25H指数：3
- 供职机构：长安大学公路学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金陕西省自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：交通运输工程环境科学与工程机械工程更多>>
- 临近事故模式下驾驶人的视觉应激行为被引量：5
- 2017年
- 为探寻临近事故模式下驾驶人的视觉应激特性,采用小型乘用车为平台,利用眼动仪对大量被试驾驶人开展了真实道路驾驶试验。采用视频回放方法,从约10~4 km的试验里程中筛选出一系列临近事故危险数据;通过将注视区域划分为当前车道、左侧区域、右侧区域、左后视镜区域、其他区域这5个区域,对驾驶人应激响应过程中的视觉认知特性进行了分析。研究结果表明:驾驶人在应激响应时的平均眨眼频率要低于应激响应前,而注视范围要广于应激响应前;城市道路环境中,驾驶人在应激响应前更多地关注左侧车道和其他区域,而在应激响应时,对于当前车道、右侧车道和左后视镜的关注程度上升,应激响应中驾驶人的注视转移路径主要为当前车道到右侧车道、左侧车道到当前车道;高速公路环境中,驾驶人在应激响应前对左侧车道、左后视镜和其他区域的关注程度要高于应激响应时,应激响应中驾驶人更多地关注当前车道和右侧车道的信息,应激响应中驾驶人的注视转移路径主要为当前车道转移到右侧车道、右侧车道转移到当前车道;在这2类环境下,驾驶人在应激响应中的视觉行为较为灵活,注视范围也较宽阔。
- 张嘉琦山岩王俊翔王畅
- 关键词：交通工程驾驶人视觉特性
- 道路交通事故死亡人数预测模型对比研究被引量：14
- 2016年
- 为准确预测交通事故死亡人数,选取人、车、路和经济发展水平作为主要因素,建立GM(1,1)和Verhulst模型,进行事故预测和精度分析。结合马尔科夫方法,对已建立的模型进行修正,构建GM(1,1)-Markov,GM(1,3)-Markov和Verhulst-Markov模型。应用上述模型预测安徽省2012—2014年交通事故死亡人数。分析结果表明:应用GM(1,1)-Markov模型,3年预测值的相对误差分别为-8.4%,-12.81%和-13.18%;应用GM(1,3)-Markov模型,3年预测值的相对误差分别为-31.86%,-44.66%和-57.50%;应用Verhulst-Markov模型,3年预测值的相对误差分别为-2.68%,-2.88%和-2.42%。Verhulst-Markov模型的预测精度更高,可用来预测今后的道路交通事故死亡人数。
- 张嘉琦
- 关键词：交通安全道路交通事故
- 基于移动子目标的复合式路径规划算法被引量：6
- 2017年
- 为使无人驾驶汽车无碰撞、高效到达目标点,针对当前未同时突出全局路径和局部路径优点的问题,通过激光传感器检测无人驾驶汽车周围环境,用子目标点与无人驾驶汽车的连线将平面环境划分为左、右2个半平面,分别搜索可通行的自由扇区,根据一种代价函数评价各个自由扇区得到最优的路径。考虑无人驾驶汽车各时刻的姿态不同,为无碰撞的切入最优路径,创建基于无人驾驶汽车到阻塞区域距离和当前车速的风险评价函数,基于人的驾驶行为,创建以风险评价值和切入最优扇区的转角为输入,无人驾驶汽车角速度和线速度为输出的模糊控制。在全局路径已知的条件下,在全局路径上为实时的局部路径规划选择子目标点。根据环境等因素的影响,将子目标划分成被未知阻塞区域遮挡、被已知阻塞区域遮挡且遮挡前子目标可见、被已知阻塞区域遮挡且遮挡前子目标不可见3种状态,为引导无人驾驶汽车,分别分析其子目标所处的状况并提出子目标应当按照一定速度向特定方向移动的方案。研究结果表明:该方法能够很好地解决局部路径规划层无远见的问题,全局路径上的子目标点有效地引导无人驾驶汽车前往最终的目标,同时又不会与阻塞区域发生碰撞,保证了无人驾驶汽车行驶的平顺性,实现实时无人驾驶汽车路径达到最优,又很好地关联了全局路径规划层和局部路径规划层。
- 张嘉琦
- 关键词：交通工程无人驾驶汽车路径规划子目标
