高速公路雾天车路协同系统视觉分心影响

来源 :北京工业大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:victor0901
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基于人机界面(human machine interface,HMI)的联网车辆技术对提高雾天高速公路整体安全水平具有重要作用,但其对驾驶人注意力的影响不容忽视.分析驾驶人视觉特性,评估车路协同人机交互系统的分心影响程度,基于驾驶模拟技术搭建高速公路车路协同系统实验测试平台,针对大雾、强浓雾2种能见度水平,以及有、无HMI提示2种技术等级设计4种实验场景,AttenD面积、单位时间AttenD面积和分心状态占比量化评估自行设计的HMI在不同条件下对驾驶人造成的视觉分心影响程度.结果表明,有HMI提示会导致驾驶人AttenD数据波动频次增加且幅度更加剧烈;技术等级主要影响AttenD面积和单位时间AttenD面积,即在有HMI情况下能见度水平对驾驶人视觉分心影响程度有显著影响;有HMI提示会使驾驶人视觉分心的占比明显上升,对道路交通安全产生一定的负面影响.为提高人机界面的使用安全性,可针对不同的天气条件对所有人机界面实施评估及优化.同时,研究结果为评价车路协同系统人机交互界面的效能提供了一般性的评价方法.
其他文献
针对某运载火箭上电子设备的ZN-35橡胶减振垫,设计了理想状态下宽频振动试验装置,进行了宽频范围振动试验,获取了不同频率下减振垫的迟滞回线,并以此为基础,辨识得到相应频率激励下该材质减振垫刚度、阻尼系数等动力学参数.结果表明,该材质橡胶减振垫的动态刚度随激励频率的增大呈平滑增大趋势,动态阻尼系数随激励频率的增大呈平滑变小趋势.该研究为ZN系列橡胶减振垫的研究提供了新的视角,为该材料减振垫的设计与使用提供了基础数据.
针对基于静态场景假设的传统的同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)在动态场景中鲁棒性差、位姿估计准确率低的问题,提出了一种基于深度学习的语义视觉SLAM方法.该方法将语义分割技术与运动一致性检测算法相结合,首先用Mask R-CNN网络对图像进行语义分割,建立动态对象的先验语义信息,然后通过运动一致性检测算法进一步剔除属于动态物体的特征点,最后用静态特征点进行特征匹配和位姿估计.基于慕尼黑工业大学(Technical University