基于能力匹配的驾驶疲劳险态形成机理分析

发布时间：2020-10-08 19:40

　　当今社会,道路交通安全问题愈发突出,驾驶疲劳是引发重大交通事故的主要原因之一。若能在交通事故发生前及时给予驾驶人预警或采取紧急避险措施,将会显著减少因驾驶疲劳引发的事故及损失。因此,对驾驶疲劳险态分析及辨识的研究具有重要的现实意义。文献分析结果表明,已有研究大多以驾驶人为核心,从信息变化(如依据经验阈值评判)分析的角度判断驾驶人是否出现疲劳险态,并未加入道路交通环境的相关因素对危险状态进行综合评估,具有一定局限性。基于此,本文基于驾驶过程安全性形成机理,从驾驶能力和道路交通系统任务需求能力匹配角度开展驾驶疲劳险态辨识的相关研究工作。主要研究内容为:1.道路交通系统安全性形成机理分析。本文从能力匹配的角度,揭示了道路交通事故发生的原因是驾驶人的能力不能满足道路交通系统安全所要求的最低能力,无法对外界的信息做出及时准确的响应。并将驾驶人驾驶能力与驾驶任务需求能力的匹配模式状态抽象为六种以便于对交通事故进行预防。2.驾驶能力及驾驶任务需求能力影响因素分析及界定。基于文献分析结果,确定了驾驶人驾驶能力及驾驶任务需求能力的各影响因素及表征指标;基于主成分分析方法对驾驶能力与需求能力的强影响因子进行了筛选,确定P80、正常区域注视百分比、脑电为驾驶能力的表征指标,确定前方车距、预撞时间、车速、加速度及方向盘转角为需求能力特征指标;基于模糊综合评价理论,利用岭型分布隶属度函数、层次分析定权重分析及变权重分析方法对驾驶能力及道路交通系统任务需求能力进行了合理量化。3.驾驶疲劳险态辨识模型构建。基于BP神经网络理论构建了基于能力匹配的驾驶疲劳险态辨识模型。为评估当前风险状态,模型首先对当前驾驶能力与任务需求能力进行比较;当前风险状态评估完成后,模型对驾驶能力与需求能力的匹配状态进行识别以对潜在风险进行评估。4.实验验证及分析。根据驾驶人驾驶能力及驾驶任务需求能力模糊综合评价模型及驾驶疲劳险态辨识模型的需要,本文基于D-Lab平台进行了相关驾驶模拟实验。在对各能力匹配模式下的特征参数分析基础上,对本文构建的驾驶疲劳险态辨识模型进行了验证和分析。
【学位单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：U491.254
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 课题研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 课题来源、研究内容及论文结构与安排
        1.3.1 课题来源与主要研究内容
        1.3.2 论文的结构安排
2 车辆驾驶安全性机理分析
    2.1 道路交通系统安全性分析
    2.2 驾驶能力与驾驶任务需求能力的界定
        2.2.1 驾驶人驾驶能力
        2.2.2 驾驶任务需求能力
    2.3 驾驶能力与任务需求能力的匹配模式分析
    2.4 本章小结
3 驾驶疲劳险态致因因素分析
    3.1 表征指标分析
    3.2 主成分分析理论
    3.3 基于主成分理论的强影响因子析取
        3.3.1 主成分计算方法
        3.3.2 强影响因子析取实例分析
    3.4 综合模糊评价模型
        3.4.1 隶属度函数
        3.4.2 评价指标权重分析
        3.4.3 模糊评价实例
    3.5 本章小结
4 驾驶疲劳险态辨识模型
    4.1 模式辨识原理
    4.2 神经网络模型
        4.2.1 人工神经网络简介
        4.2.2 BP神经网络
    4.3 基于能力匹配的驾驶疲劳险态辨识模型
    4.4 模型测试及结果分析
    4.5 本章小结
5 基于D-lab平台的模拟驾驶实验与分析
    5.1 实验目的
    5.2 实验方案
        5.2.1 实验对象
        5.2.2 实验设备
        5.2.3 实验测试指标
        5.2.4 实验内容
    5.3 实验数据处理
    5.4 实验数据分析
    5.5 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢

【参考文献】