分享SILAB驾驶模拟仿真系统精选论文集，共45篇，涵盖人机交互、交通出行、自动驾驶、交通安全、驾驶疲劳、驾驶行为、道路行为等研究方向。

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本期关键词

#驾驶模拟器 高保真场景；驾驶仿真

#人机交互 智能座舱；HMI设计；驾驶绩效测试

#交通出行 行为分析；路径规划；交通流仿真

#自动驾驶 接管策略；人机共驾信任度；系统边界场景

#驾驶状态监测 眼动追踪；生理信号

#驾驶疲劳 生理信号监测；主观量表；疲劳干预效果

#驾驶行为 风险决策；分心检测；车道保持与变道

#道路行为 交通冲突识别；事故致因；安全改进措施

#生理测量设备 眼动追踪；脑电图（EEG）；多导生理仪（心电/肌电/皮电）

#运动捕捉 动作捕捉；手部及头部追踪；驾驶姿态分析

#多模态同步采集 数据融合；实验范式设计

冰雪路面附着系数低，车辆动力学特性与驾驶员行为发生显著变化，现有换道风险研究多基于正常天气，缺乏针对冰雪路面的系统性解决方案。智能车辆在冰雪路面换道时面临风险识别精度不足、预测缺乏意图信息、评估忽略多车交互、控制策略适应性差等挑战。构建适用于冰雪路面的换道风险识别、预测、评估与控制一体化模型，为智能车辆在恶劣天气下的安全决策与控制提供理论和方法支撑。

东北林业大学-交通运输工程-赵伟

1. 换道风险识别：提出以SVM、随机森林、BiLSTM为基分类器，LSTM为元分类器的Stacking集成学习模型，用于识别正常换道、横向失稳、间距不足三类风险。模型识别准确率达到98.70%；

2. 换道风险预测：构建了基于注意力机制和残差连接的多层BiLSTM模型，在换道执行前识别左换道、右换道、车道保持三种驾驶意图。基于识别出的驾驶意图，采用LightGBM算法构建风险预测模型，整体准确率达到97.49%；

3. 换道风险评估：基于轨迹预测的概率分布，构建动态换道风险场模型，通过计算风险场重叠区域的体积，量化换道车辆与周围多车的交互冲突强度；

4. 换道风险控制：提出了融合模糊逻辑、神经网络和优化算法的换道时机与轨迹协同决策方法，并验证了其有效性。

车-车碰撞事故占交通事故总量的70%以上，驾驶人是其中的关键影响因素之一。目前，不同驾驶风格驾驶人在面临真实事故风险时的具体避撞行为有何系统性差异，尚缺乏基于真实事故场景的深入研究。基于真实事故视频库聚类出典型碰撞场景，通过驾驶模拟实验，量化分析三种驾驶风格在关键避撞参数（TTC、BRT、速度、纵向减速度）和避撞率上的差异。

厦门理工学院-机械与汽车工程学院-韩勇

SILAB专业版+SIMLAB六自由度驾驶模拟器

场景类型：十字路口场景；

典型场景：选取2起十字路口处的典型事故案例，搭建驾驶模拟实验场景：

• 第1起事故：主车速度为24 km/h，主车前方存在移动障碍物（大货车），TTC为0.45 s；

• 第2起事故：主车速度为36 km/h，前方无障碍物，TTC为1.3 s。

1. 避撞参数的系统性差异：在有无视觉障碍的两种场景下，三种驾驶风格的所有避撞参数均呈现整体显著差异：

• 三种驾驶风格的避撞率呈现“激进型<><>

• TTC与BRT随风格依次增大；

• 速度与纵向减速度随风格依序减小；

疲劳驾驶是导致交通事故的主要原因之一。作为一种难以通过定量标准衡量的危险驾驶行为，疲劳驾驶难以及时发现和干预。音乐被认为可能具有唤醒作用，但其对不同道路环境下驾驶疲劳的具体影响效果及生理机制尚不明确。结合客观生理指标和主观疲劳评价，综合评估音乐对高速公路和城市道路驾驶疲劳的唤醒作用是否存在显著差异。

福建工程学院-交通运输学院-周春远

SILAB专业版+SIMLAB六自由度驾驶模拟器+心电采集仪器

场景类型：分别在高速公路和城市道路两种场景下进行实验，每人每天完成一种场景的实验；

典型情境：驾驶员连续驾驶45分钟以诱导疲劳状态；

道路参数：驾驶最低速度不得低于60 km/h，且高速驾驶过程中不得驶离高速；

干预措施：在进入疲劳状态后，播放快节奏音乐15分钟，音量保持不变。

1. 客观生理指标结果：

• 音乐干预对低频成分、低频高频比、正常心跳间距离标准差三项指标的变化有显著影响；

• 没有证据表明不同道路类型（高速公路与城市道路）以及音乐与道路类型的交互作用对上述生理指标的变化有显著影响；

• 平均心率不是有效的评价指标，其变化无明显趋势；

2. 主观评价结果：

• 综合主观评价指标（自我感觉、精神状态、眨眼频率），音乐的唤醒程度被评价为较明显；

• 音乐对高速公路疲劳的唤醒程度略高于城市道路；

3. 重要发现：当驾驶员达到中度及以上疲劳时，音乐 可能不再有效，甚至可能加剧疲劳。

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