基于驾驶员行为的变道车辆行驶特征研究

发布时间：2020-07-17 14:04

【摘要】：车道变换作为典型的驾驶行为模式,对行车安全有重要影响,由于变道过程中信息感知不充分以及判断决策失误而造成的事故比例持续上升。如果能够从换道前驾驶员的驾驶意图出发,依靠多维度的信号进行驾驶意图预测,则可以提前对行驶环境安全性进行有效评估,做出准确的判断决策,进而避免交通事故的发生。因此,本文重点从驾驶员的视觉特性和车辆运行特性两个层面来深入研究变道车辆的行驶特征。首先,本文基于国内外相关研究对车道变换行为、眼动行为和数据处理等理论进行了深入分析,将换道过程划分为意图和执行两个阶段,并得到了本研究的五个注视区域;根据研究需求设计驾驶模拟实验方案,通过22名被试者的模拟驾驶实验采集了驾驶过程的视频录像和相关数据,为后续分析提供了数据支持;运用调查问卷对被试者进行了驾驶风格的量化与分类,将被试者划分为三类驾驶风格:冲动型、普通型和谨慎型。其次,以后视镜视觉特性和方向盘转角为主要依据确定了三类风格驾驶员的意图表征时窗分别为2s、3s和5s,得到了包含397组不同类型样本的样本集;运用均值分析、标准差分析等统计学方法分析了驾驶员视觉参数和车辆运行参数的基本变化规律,并以直观分析为基础采用独立样本T检验和单因素方差量化了驾驶风格和驾驶行为对各项参数的影响,结果表明多个参数具有显著性差异。最后,基于差异性分析和相应的指标选取原则确定了以车辆行驶速度、车辆偏移角、横向加速度、车头距离和预碰撞时间作为表征不同驾驶行为的指标体系,综合这五项指标建立了基于多值Logistic回归的行为预测模型,并利用测试样本实现了对变道意图的预测,整体的预测准确率达到89.5%,表明模型具有良好的预测效果。通过本文研究,企业可以根据高速公路场景下驾驶员视觉特性和车辆运行特性的基本变化规律以及不同参数在驾驶行为和驾驶风格上的差异性,对驾驶辅助系统和主动安全预警系统做出进一步完善,同时整合多项参数的变道意图预测模型,可让后车驾驶员提前对行驶环境安全性进行有效评估,对于提高行车安全性具有重要意义,这也为未来智能汽车的主动安全提供有力的技术支持。
【学位授予单位】：武汉理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U491.254
【图文】：

创建AOI

增加对目标对象的研究效率。在本研究中，AOI 则是在 D-lab 中进行选取，并通过自定义的方式来创建，如图 2-2 所示。图 2-2 创建 AOI根据研究需求创建好相应的AOI 之后，需要在软件中来触发此AOI，即进行数据采集。首先在 D-lab 软件中 AOIManagement 版块选中创建的 AOI，然后回放视频图像，当被试者的视点落在定义的 AOI 时开始记录，直到视点离开则结束，此过程记为一次，后续重复此过程直到视频图像结束回放，如图 2-3 所示。

台驶实验平台究中，采用实车在真实高速公路上进行信号采集存在很多缺陷和隐患：实验条件难以控制，可能量控制难度大，无法达到预期的效果；实车实验安全难以保障。与此同时，良好的模拟驾驶平台场景，实验条件和变量都可以控制，便于对特定基于三屏显示的驾驶模拟仿真平台上进行特定真平台由驾驶行为虚拟仿真试验测试系统 Simla硬件部分）组成，为了与实际驾驶环境更切合，觉效果，模拟实验中配备三个 50 寸高清液晶屏图 3-2 所示。

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本文编号：2759532