基于自然驾驶数据的驾驶员变道特征分析

发布时间：2017-08-26 23:44

  本文关键词：基于自然驾驶数据的驾驶员变道特征分析

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【摘要】：为研究驾驶员的变道特征,包括变道频率、变道动机、注视行为以及转向灯使用情况,基于上海自然驾驶实验采集的驾驶员行为以及车辆运行数据,通过车道偏移值对变道事件进行识别,提取特征变量。对比分析不同类型道路上驾驶员的变道特征,得到以下结论:驾驶员变道较为频繁,城市主干道上变道频率最高,为0.82次/km;高速公路上多车道变道的比例相对较高,安全隐患较大;与美国学者Olsen等人的研究结果相比,驾驶员在变道前查看侧视镜与开启转向灯的比例较高,但极少转头检查盲区。频繁变道、多车道变道以及忽视盲区都是变道过程中存在的安全隐患,深入了解这些特征,从而有针对性地提出改善措施对提高行车安全性有重要意义。
【作者单位】： 同济大学道路与交通工程教育部重点实验室;
【关键词】： 道路交通 驾驶行为 变道特征 自然驾驶研究 变道行为
【基金】：国家科技支撑计划项目(2014BAG01B03-02)资助
【分类号】：U491.25
【正文快照】： 0引言变道是引发交通事故的重要原因之一。美国公路交通安全管理署(National Highway TrafficSafety Administration,NHTSA)的研究报告表明,变道事故占交警记录的事故总数的5%,占伤亡事故的0.5%[1]。对北京、深圳等4个城市进行的交通事故调查表明,在交警记录的事故中变道事故

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本文编号：743309