不同情绪作用下的汽车驾驶行为预测

为探究驾驶员情绪对驾驶行为的影响,本文采集驾驶员心电信号和行车数据,对不同情绪作用下的驾驶员行为进行预测。首先,根据问题的数学描述,建立融合驾驶员情绪变化的驾驶员模型,依据模型设计神经网络体系结构。然后,采用竞争学习算法进行驾驶行为预测,其损失减小到传统方法的1/2,结果表明,竞争学习算法是一个有效的算法,可以很好地应用在驾驶行为预测的研究中。最后,对驾驶员高兴、悲伤、愤怒和平静4种情绪作用下的驾驶行为进行预测,车速预测值非常接近观测值。在高兴和愤怒情绪状态下,平均车速相比于平静状态时都有显著增加,伴随着明显的超速行为;愤怒情绪下,出现事故的可能性增加,驾驶员趋向更危险的驾驶行为;在悲伤情绪下,平均车速相比于平静状态时显著下降,驾驶员驾驶较谨慎。