驾驶人风险感知特性与驾驶行为关系研究

发布时间：2017-06-25 19:18

  本文关键词：驾驶人风险感知特性与驾驶行为关系研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：国内外的交通安全事故统计表明,人因是交通事故的主要因素。驾驶人对风险的感知能力直接影响着行车安全,因此,对驾驶人风险感知特性的研究具有重要的理论和现实意义。本课题以驾驶人风险感知效用为切入点,应用KMRTDS驾驶模拟系统平台,研究驾驶人风险感知特性与驾驶行为的关系。基于驾驶人风险感知特性实验数据,聚类分析出被试的风险感知类型,分析风险感知效用与驾驶行为参数之间的相关性,建立驾驶行为特性因子对驾驶人风险感知分类预测模型。具体内容如下：招募61名驾驶人作为被试参加风险感知特性的测试实验,驾驶模拟系统实时记录被试的驾驶行为数据和车辆运行状态数据；基于交通冲突分析理论和风险感知效用,计算被试的风险感知效用值,采用聚类分析方法将被试驾驶人分为4种风险感知类型；从车辆运行状态数据中提取7个驾驶行为表征指标和28个参数,定性分析风险感知效用与各参数的趋势变化；通过相关性分析,得到纵向速度均值、纵向速度最大值等12个参数与风险感知效用具有显著相关性；同时,针对参数共线性所引发的信息重叠问题,运用主成分分析剔除共同度较低的参数,最终得到5个有效表征驾驶行为特性的独立因子。基于BP人工神经网络方法,构建5个驾驶行为特性因子作为输入的驾驶人风险感知类型预测模型。模型表明驾驶人的纵向车速是表征驾驶人类型的重要指标；车辆的纵向较侧向运动特征而言,更能表征驾驶人的风险感知特性。模型结论与实际基本吻合,本课题的研究成果为驾驶人风险感知特性研究的提供了理论依据和方法借鉴。
【关键词】：风险感知效用 驾驶行为表征指标 聚类分析 相关性分析 主成分分析 BP人工神经网络
【学位授予单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U491.25
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 绪论11-21
• 1.1 研究背景及意义11-12
• 1.2 国内外研究现状及述评12-17
• 1.2.1 风险感知研究状况及进展12-14
• 1.2.2 风险驾驶行为研究状况及进展14-15
• 1.2.3 风险感知与驾驶行为的关系研究15-16
• 1.2.4 风险感知与驾驶行为的研究方法16-17
• 1.2.5 国内外研究现状述评17
• 1.3 研究内容及技术路线17-21
• 1.3.1 研究内容17-19
• 1.3.2 技术路线19-21
• 第二章 驾驶人风险感知相关基础理论分析21-29
• 2.1 风险感知及决策过程21-22
• 2.1.1 风险和风险感知21-22
• 2.1.2 风险感知过程22
• 2.2 风险感知影响因素分析22-24
• 2.3 驾驶人风险感知效用24-26
• 2.3.1 效用的概念24-25
• 2.3.2 驾驶人风险感知效用的定义25
• 2.3.3 风险感知效用的量化方法25-26
• 2.4 本章小结26-29
• 第三章 风险驾驶行为分类及表征指标分析29-37
• 3.1 风险驾驶行为分类及影响因素29-33
• 3.1.1 风险驾驶行为的定义29
• 3.1.2 风险驾驶行为的分类29-30
• 3.1.3 风险驾驶行为的影响因素30-33
• 3.2 驾驶行为信息采集方法33-35
• 3.2.1 驾驶行为信息分类33
• 3.2.2 驾驶行为信息采集项分析33-35
• 3.3 风险驾驶行为表征指标选取35-36
• 3.3.1 纵向行为表征指标35-36
• 3.3.2 侧向行为表征指标36
• 3.4 本章小结36-37
• 第四章 驾驶人风险感知特性实验设计37-45
• 4.1 实验内容37-38
• 4.1.1 实验目的37
• 4.1.2 实验假设37
• 4.1.3 实验对象37-38
• 4.1.4 实验方法38
• 4.2 实验设备和器材38-40
• 4.3 实验设计40-43
• 4.3.1 实验场景设计40
• 4.3.2 风险情境设计40-41
• 4.3.3 调查问卷设计41-42
• 4.3.4 实验流程42-43
• 4.4 实验数据处理43-44
• 4.4.1 主观问卷数据整理43-44
• 4.4.2 驾驶模拟器数据预处理44
• 4.5 本章小结44-45
• 第五章 驾驶人风险感知特性与驾驶行为关系模型研究45-77
• 5.1 驾驶人风险感知类别分类45-61
• 5.1.1 驾驶人风险感知效用值的计算45-56
• 5.1.2 驾驶人风险感知类别的聚类分析56-59
• 5.1.3 基于聚类分析的驾驶人风险感知分类59-61
• 5.2 驾驶人风险感知效用与驾驶行为的关系分析61-64
• 5.2.1 驾驶行为特性指标统计量61
• 5.2.2 驾驶行为特性与风险感知效用61-63
• 5.2.3 驾驶行为特性与风险感知效用的相关性分析63-64
• 5.3 驾驶行为特性因子研究64-69
• 5.3.1 主成分分析原理64-65
• 5.3.2 驾驶行为特性主因子析取65-68
• 5.3.3 驾驶行为特性的因子分析68-69
• 5.4 基于人工神经网络的驾驶人风险感知分类模型建立69-74
• 5.4.1 BP人工神经网络基本原理69-71
• 5.4.2 基于BP神经网络的驾驶人风险感知分类模型构建71-74
• 5.4.3 改进前后的模型差异性分析及总结74
• 5.5 本章小结74-77
• 第六章 总结及展望77-79
• 6.1 主要工作和结论77-78
• 6.2 论文的创新点78
• 6.3 研究展望78-79
• 致谢79-81
• 参考文献81-85
• 附录A 发表的论文及科研工作85-87
• 附录B 被试信息表87-91
• 附录C 风险情境示意图91-95
• 附录D 驾驶人风险感知特性实验主观评价问卷95-96

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