本文介绍了一种用于交通场景风险评估的方法，主要关注可视性受限的路口场景。通过使用局部动态地图进行光线投射以获得视野区域，识别存在潜在风险的场景实体并进行碰撞风险评估，得出用于评估驾驶人行为的风险指标，并通过实际场景验证其有效性。

Mar, 2023

研究自主驾驶中的失败情况，并提出了一种基于摄像头驾驶模型的预测方法，可以对给定驾驶模型之间的困难程度进行评估，并及时提醒人类驾驶员，从而提高自动驾驶车辆的安全性和人机协作驾驶的效果。

May, 2018

通过有效融合周围自动驾驶车辆共享的实时信息，我们提出了一种既能显著提高轨迹预测又能准确快速检测异常人工驾驶模式切换或异常驾驶行为的高效算法，以验证我们的算法，我们首先在 NGSIM 和 Argoverse 数据集上评估了我们的轨迹预测器，证明了我们的预测器优于基线方法。然后通过在 SUMO 模拟器上进行大量实验，我们展示了我们的算法在高速公路和城市交通中具有出色的检测性能，最佳性能达到 97.3% 的检测率、1.2 秒的平均检测延迟和 0 误报。

Aug, 2023

基于知识的逻辑从公共交通事故数据集中提取出了定义危险驾驶形式的知识，这对于识别交通危险非常关键，可以监督和改进安全关键系统中的人工智能模型。同时，我们使用自动验证方法验证了这种逻辑的健壮性。

Dec, 2023

通过使用传感器和智能车载系统，评估驾驶员行为的研究可以提高驾驶体验和道路安全。本文研究了使用视觉和车载数据分析驾驶员行为的各种技术，并提供了该领域最新研究的概述，同时讨论了面临的挑战和未解决的问题，并为未来的研究提出了潜在建议。综述得出结论，整合视觉和车载信息可以显著提高驾驶员行为分析的准确性和有效性，从而提高安全措施并减少交通事故。

Aug, 2023

这篇论文介绍了一种利用红外摄像机和车辆感知系统的双源方法，以便根据驾驶员的警觉程度评估其操作安全性，并在需要时进行干预，从而为 ADAS 和 AV 的整体安全和效率做出贡献。

Oct, 2023

该研究考虑了导致驾驶员疲劳的各种因素，并使用车辆监测数据和驾驶员的生理数据，将本体知识和疲劳检测规则集成到智能系统中，一旦检测到危险疲劳水平的第一个迹象，就会向驾驶员发送警告通知，以促进道路安全驾驶。

Aug, 2022

本文使用模拟平台进行了复杂的交通仿真实验，针对连通与自动驾驶汽车的驾驶行为进行了建模，并分析了多种人为与机制相关的因素对交通网络的影响。

Aug, 2022

近年来，先进驾驶辅助系统（ADAS）的科学进展在提高驾驶整体安全性方面扮演了关键角色。ADAS 技术能够主动控制车辆，以预防潜在的危险情况。研究人员关注的一个重要方面是分析驾驶员的注意力水平，因为最近的报告确认了由于困倦或注意力不集中导致的事故数量不断增加。为了解决这个问题，各种研究提出了通过监测驾驶员的生理状态来实现，因为自主神经系统（ANS）与注意力水平之间存在着确立的联系。为了进行我们的研究，我们设计了一种创新的生物传感器，包括近红外 LED 发射器和光电二极管，具体来说是一种硅光电倍增器装置。这使我们能够通过分析相关的光电容抗（PPG）信号评估驾驶员的生理状态。此外，我们开发了一种嵌入式时域超滤波技术，并结合了一种 1D 时域卷积架构，该架构中嵌入了渐进延展设置。这个集成系统能够实时分类驾驶员的困意，获得 96% 左右的显著准确度水平。

Jul, 2023

通过对司机人群行为偏好数据的建模和模拟，我们构建了一个智能辅助驾驶员驾驶干预策略的轻量级仿真环境，并使用该环境来测试不同驾驶员类型的区分能力和干预策略的效果。

Jul, 2022