驾驶风格聚类与识别研究

为实现驾驶人驾驶风格的准确聚类和有效识别,以NGSIM数据为依据,提取包含换道行为的16 s车辆行驶轨迹,选取可以全方位表征驾驶人驾驶特性的评价指标并借助因子分析法实现指标的降维;在此基础上选用k-means聚类算法对所得样本数据进行聚类分析,把驾驶风格分为谨慎型、普通型和激进型;最后对比了SVM和ANN驾驶风格识别模...     

考虑车辆价值的倒计时信号交叉口 驾驶员驾驶行为建模

为了发现车辆价值是否对驾驶员在倒计时信号交叉口的驾驶行为产生影响, 以激进型驾驶行为、普通型驾驶行为和保守型驾驶行为为典型的驾驶行为,运用交叉口 录像获取数据方法,采集了车辆经过典型倒计时信号交叉口时的车辆价值、车速、倒计时 剩余时间、所在车道等具体数据,并对3 种驾驶行为进行了判定,建立了分时段的倒计时 信号交叉口驾驶行为Logistic 模型.结果表明,在红灯倒计时显示的3~0 s 时间段内,与保 守型驾驶行为相比,激进型驾驶行为与车辆价值、车速、所在车道有关系,普通型驾驶行 为仅与车辆价值、车速有关系;在绿灯倒计时显示时间为3~0 s 与n ~3 s 的时间段内,激进 型驾驶行为与普通型驾驶行为与车辆价值、车速有关系.结果说明,驾驶员所驾驶的车辆 价值对驾驶员在倒计时信号交叉口的驾驶行为产生影响.     

不同风格驾驶员眼动特性分析——夜间快速路分流区

为提高驾驶员在夜间快速路分流区换道的安全性,以不同风格的驾驶员为研究对象,分析不同风格驾驶员换道时眼动参数的变化规律。首先在前人研究基础上自编夜间快速路驾驶风格量表,对量表进行信度和Pearson相关系数法的效度检验;然后通过主成分分析法对问卷调查法得出的结果进行分析,得出驾驶风格综合得分量化模型,并使用K均值聚类分析法划分驾驶风格;最后基于眼动仪进行实车试验,获取三种风格驾驶员换道的眼动数据。试验结果表明：谨慎型、一般型、激进型驾驶员对于后视镜平均注视次数占比为48%、27%、25%;对左右两侧的平均累计注视时间占比是31%、25%、19%;平均瞳孔面积占比为56.3%、27.6%、16.1%。试验结果可以为提高驾驶员换道的行车安全性研究提供一定的数据支持。     

考虑交通运行条件影响的驾驶员特征聚类

为提升驾驶员特征聚类方法的适用性与可靠性，本文基于机动车运行轨迹分析提出考虑交通运行条件影响的驾驶员特征聚类改进方法。首先，经过对车辆运行轨迹数据的分析发现，不同道路类型和平均速度条件会显著影响驾驶行为的集计特征；其次，提出改进的驾驶员特征聚类方法，第1步设计考虑道路类型与平均速度因素的车辆轨迹的切片和分类方法，从而稳定提取典型交通条件下的驾驶行为特征参数，第2步选用高斯混合模型聚类驾驶员特征。聚类案例表明， 在相同的道路类型和平均速度条件下，驾驶员类型越激进，其速度变异系数、加速度标准差和平均减速度等参数均值越高。不同聚类方法的对比表明，改进方法在驾驶员聚类的类内聚集度和类间分离度方面均表现更好，能有效提升驾驶员聚类的适用性与可靠性。     

基于两次聚类的PWARX驾驶行为辨识模型

针对传统基于聚类的PWARX模型依赖先验知识和子空间划分精度不高的问题,提出一种基于两次聚类的PWARX辨识模型改进算法,并将其应用于驾驶行为建模。首先通过近邻传播算法在样本空间上进行聚类,在所得类簇上用线性模型进行拟合,并通过K-means算法在线性模型的参数空间上进行聚类,以获得PWA子模型的区域划分,最后在各个子空间上对PWA子模型进行求解。该算法合理利用了近邻传播算法和K-means算法的特点,通过在样本和参数空间上的两次聚类获得了良好的子模型区域分割效果。并对10名驾驶员的驾驶行为的建模实验结果表明,所提算法的模型辨识的平均准确率达到了91.5%。     

基于爬坡换道的驾驶特性分析

道路网中存在着许多坡道路段,在进行驾驶特性分析时,人们通常将注意力放在下坡路段而忽略了爬坡路段的安全性研究。同时,在爬坡过程中,对通行能力影响最大的是货车,针对这一现象,引入交通流元胞自动机模型,利用爬坡路段纵坡度对其进行改进,选择谨慎型与激进型两种驾驶员分析其换道行为的差异性,建立了一种基于爬坡换道的交通流元胞自动机模型,并分析纵坡度对货车行驶速度的影响以及两种驾驶员爬坡换道的特性。仿真结果表明:坡道纵坡度对货车的速度有显著影响,同时两类驾驶员根据道路状况选择主动换道,若主导换道的驾驶员占比较高,就能显著提高道路的通行能力。     

考虑驾驶风格差异的高原公路危险路段识别研究

针对高原环境中驾驶人风格、生理变化与危险路段特征之间的潜在关联，提出一种基于驾驶状态的危险路段识别方法，辨识和分析不同风格驾驶人具有潜在风险的路段，并提出优化方案。首先，通过实车实验采集驾驶人行为及生理指标数据，使用DBSCAN(Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise)得出驾驶风格类型，并依据行为特征对驾驶风格进行差异性 分析；其次，采用卷积神经网络、双向长短时记忆神经网络与注意力机制搭建危险状态识别模型，通过GPS(Global Positioning System)点位对应实现危险路段辨识，并基于驾驶风格差异，从驾驶人感知、操纵与生理角度对危险路段进行致因分析；最后，将生理与道路线形作为优化参考，以车速建议为着力点进行多元回归分析，并按照生理舒适域确定车速建议区间。结果表明：驾驶人根据行为特点分为谨慎、稳健和激进型，3类驾驶人在上行和下行途中的危险路段多为具有弯坡特征的组合型路段；海拔提升可加速危险驾驶状态的出现，各类驾驶人在上行时的紧张状态多源于弯坡组合值和转角值的增长，激进型驾驶人在坡度大于6%的直纵坡路段时亦会开始高度紧张；下行时，谨慎与激进型驾驶人在直纵坡坡度大于3%时易出现危险状态，激进型驾驶人在转角值大于80°且弯坡组合值大于50时亦存在驾驶风险。研究成果可满足高原公路人因事故预防的需求，为线形设计与交通管理措施制定提供理论依据。     

考虑驾驶行为异质性的城市快速路合流区仿真模型

为研究城市快速路合流区车辆运行规律，基于车辆自然轨迹数据，提出考虑驾驶行为异质性的合流区元胞自动机仿真模型。模型将合流区分为上游区域、合流区域及下游区域，3个区域由11条路段组成。首先，利用Kalman滤波算法对自然轨迹数据进行降噪处理；然后，计算每辆车驾驶行为特征参数并进行K-means聚类分析，结合聚类效果评价指标Silhouette系数将驾驶行为分为：保守-谨慎型、激进-谨慎型、保守-轻率型及激进-轻率型这4种类型；最后，依据分类结果， 建立考虑加速度、随机慢化概率异质性的跟驰模型和考虑换道安全间距、换道决策的多级异质性换道模型。在各空间占有率的情境下，基于Matlab进行数值仿真，统计同质驾驶行为和异质驾驶 行为条件下，合流区域车道的流量、密度、速度、时空位置及换道频率等参数。仿真结果表明：在空间占有率为10%~20%时，同质交通流相比异质交通流更容易产生局部交通拥堵和交通流失效情境，并且同质交通流量峰值比异质交通量小27.1%；随着空间占有率的增加，同质车辆和异质车辆驾驶频率均呈现增加-稳定-下降的趋势，而异质驾驶行为换道频率的极大值比同质交通流高 20.74%。     

稳定跟车状态驾驶风格识别及迁移特性

为探究高速工况稳定跟车状态下不同类型驾驶人的跟车特性及驾驶风格识别方法,选取20名驾驶人开展实车驾驶试验,采集自然驾驶状态下的自车速度、跟车间距、跟车时距等指标,基于雷达数据等确定稳定跟车事件提取规则。通过耦合分析稳定跟车状态下的驾驶行为指标分布规律及跟车特性,选取跟车间距、跟车时距及加速踏板开度为聚类指标,使用K均值聚类算法对301段稳定跟车事件进行聚类分析,并根据不同风格类型出现的频数及所占比例将驾驶人划分为3种风格类型(保守型、一般型、激进型)。最后通过CART决策树方法对聚类结果进行验证,进一步分析长时间稳定跟车状态下驾驶风格的迁移特性。研究结果表明：随自车速度增大,跟车间距与加速踏板开度亦呈现增大趋势,且在不同速度区间下均具有显著性差异。不同速度区间下的跟车时距均值无明显变化,稳定分布于2.57～2.72 s。CART决策树验证驾驶风格聚类划分结果总体吻合率达99.7%。不同风格驾驶人的车速与油门踏板开度、跟车间距与跟车时距均存在显著性差异。随时间推移,保守驾驶人更加趋于保守,激进驾驶人更加趋于激进,一般驾驶人则相对较为稳定。研究结果可为高级别自动驾驶系统跟车控制策略及参数的...     

公交驾驶员心理状况影响因素分析与疾病判别模型

为对公交驾驶员心理疾病实现精准干预，维护乘客生命及公共交通安全，本文通过分析公 交驾驶员心理状况影响因素构建心理疾病类型判别模型。选用由基本信息、身体状况、生活状 态、驾驶行为、组织认同感、人格特征以及职业压力与工作倦怠问卷组成的公交驾驶员心理健康 状况调查问卷，对400名城市公交驾驶员展开问卷调查研究，通过皮尔逊相关性检验分析心理状 况影响因素，利用K-means聚类算法和多元Logistic回归模型判别和分析心理疾病，提出相应干 预措施。结果表明：人格冷怒和驾驶行为、身体状况、生活状态、组织认同感显著正相关，职业压 力与工作倦怠和这4个影响因素显著负相关，相关性均较强，因此，构建心理疾病判别模型时排除 与多个影响因素均呈较强相关性的人格冷怒、职业压力与工作倦怠这两个影响因素；被调查的公 交驾驶员中，心理状态良好型、轻度心理疾病型、严重心理疾病型占比分别为52%、34%、14%；公 交驾驶员心理疾病类型与身体状况、驾驶行为以及生活状态显著正相关，与驾驶行为的相关性最 强，身体状况次之，生活状态最弱。