车辆跟驰情景下酒后驾驶行为动态特征参数提取

发布时间：2018-05-28 14:13

  本文选题：交通安全 + 酒后驾驶行为　； 参考：《科学技术与工程》2017年28期

【摘要】：酒驾是导致重大交通事故的原因之一,酒驾辨识已成为交通安全研究中的重要问题。因此,提取不同驾驶倾向性驾驶员在跟驰状态下的酒驾特征参数对实现酒驾的准确辨识有重要意义。由问卷调查确定驾驶员驾驶倾向性;通过人因工程实验、驾驶模拟实验,采集不同类型驾驶员的生理、操作行为、车辆运行、驾驶环境等动态信息;采用神经网络分类器,获得备选特征集合的分类正确率估计,运用离散粒子群算法提取不同驾驶倾向性驾驶员的酒驾特征参数。验证结果表明提取的特征参数能有效辨识不同驾驶倾向性驾驶员是否酒驾。
[Abstract]:Alcohol driving is one of the causes of major traffic accidents, and drunk driving identification has become an important problem in traffic safety research. Therefore, it is very important to extract the characteristic parameters of drunk driving of different driving tendency drivers under the condition of car-following. Through human engineering experiment, driving simulation experiment, collecting the dynamic information of different types of drivers, such as physiology, operation behavior, vehicle operation, driving environment and so on, the neural network classifier is used. The classification accuracy estimation of alternative feature sets is obtained, and discrete particle swarm optimization (DPSO) algorithm is used to extract the drunk driving characteristic parameters of drivers with different driving tendencies. The results show that the extracted characteristic parameters can effectively identify whether the drivers are drunk or not.
【作者单位】： 山东理工大学交通与车辆工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61573009) 山东省自然科学基金(ZR2017LF015) 山东省高等学校科技计划(J15LB07) 汽车安全与节能国家重点实验室开放基金(KF16232)资助
【分类号】：U491.25

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本文编号：1947033