基于排队网络认知架构的驾驶员跟驰模型研究

"毕路拯和刘一黎的论文‘基于排队网络认知体系的驾驶员车辆跟驰模型’探讨了在驾驶过程中车辆跟驰控制的重要性和建模方法。该研究受到高等教育博士专项科研基金（编号20070007043）以及北京理工大学基础科研基金资助。本文提出了一种利用队列网络模型人类处理器（QN-MHP）认知架构来模拟驾驶员跟驰行为的模型，旨在增进对驾驶相关人因因素的理解。" 在驾驶活动中，车辆跟驰控制是一项基本任务，它涉及到驾驶员对前方车辆动态的感知、认知处理和执行动作的协调。基于认知体系的模型能够更好地解释和预测驾驶员的行为，尤其是在复杂或紧急情况下。论文中提到的QN-MHP认知架构是根据神经科学和心理学的研究成果构建的，将人类的信息处理过程表示为一个队列网络。 QN-MHP模型考虑了驾驶员在跟驰任务中并发进行的感知、认知和运动活动。在这一模型中，驾驶员的感知系统接收来自环境的视觉信息，如前方车辆的速度和距离变化；认知系统则处理这些信息，评估安全距离，判断是否需要调整自身车速；而运动系统则根据认知决策执行相应的操作，如踩下刹车或油门。 通过应用QN-MHP，该模型能够模拟驾驶员在不同情境下的决策过程，包括反应时间、加速度选择以及对突发情况的应对。这对于理解和改善道路安全、减少交通事故具有重要意义。此外，这种模型也可用于开发智能驾驶辅助系统，帮助车辆自动进行安全的跟驰控制。 论文进一步可能详细阐述了QN-MHP模型的具体构建过程，包括各个信息处理节点的设定、队列网络的配置以及模型参数的确定。同时，作者可能通过实验或模拟数据验证了模型的有效性，并与现有跟驰模型进行了对比分析，以证明其在描述驾驶员行为方面的优越性。 这篇“基于排队网络认知体系的驾驶员车辆跟驰模型”为理解和模拟驾驶员的跟驰行为提供了一个新颖而全面的方法，不仅有助于深化对驾驶人因因素的理解，还为自动驾驶技术的发展提供了理论支持。