基于车联网环境的驾驶员反应时间研究

发布时间：2018-10-24 20:56

【摘要】：为探究车联网(IOV)环境下驾驶员反应时间规律,搭建车车互联平台进行实车跟驰实验,基于高斯混合模型(GMM)分析了车联网环境跟驰状态下驾驶员反应时间特征。通过对传统和车联网环境驾驶员反应时间实测数据拟合分布模型对比,验证了车联网环境高斯混合模型优于正态分布和对数正态分布模型,及进一步对车联网环境道路基本通行能力的修正应用。研究结果表明:车联网环境下:1)简单反应时间缩短7.94%,复杂反应时间缩短25.79%,单车道基本通行能力提升15.39%;2)驾驶员反应时间总体标准差降低32.99%,分布更为集中;3)速度对反应时间的影响不显著。
[Abstract]:In order to investigate the rule of driver's reaction time under the environment of (IOV) and build a platform to carry out the real car-following experiment, the characteristics of driver's reaction time under the condition of car-connected environment were analyzed based on Gao Si hybrid model (GMM). By comparing the measured data of driver reaction time between traditional and networked environment, Gao Si hybrid model is proved to be superior to normal distribution and logarithmic normal distribution model. And the further application of the basic capacity of the road in the environment of vehicle networking. The results show that: 1) simple reaction time shortens 7.94, complex reaction time 25.79, single lane basic capacity increase 15.39 ~ 2) driver's overall standard deviation of reaction time decreases 32.99 and distribution is more concentrated; The effect of response time is not significant.
【作者单位】： 重庆交通大学交通运输学院;重庆交通大学山地城市交通系统与安全重庆市重点实验室;
【基金】：重庆市“151”科技重大专项(cstc2013jcsf-zdzxqq X0003)
【分类号】：U491.25

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本文编号：2292538