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。     

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...     

应用于换道预警的驾驶风格分类方法

针对不同驾驶风格驾驶人对换道预警需求存在差异的问题,采用视觉传感器、 雷达传感器、GPS、车辆 CAN 总线数据采集系统,基于小型乘用车搭建了实际道路驾驶行 为试验车.通过对多名驾驶人进行实际道路自然驾驶试验,选用跟车时距、换道时距、超速 频次、换道过程最大方向盘转角等参数,采用模糊评价法建立了驾驶风格离线分类模型, 实现了将驾驶人分类为冒进型、比较冒进型、比较谨慎型、谨慎型四类.采用换道安全性相 关参数对模型进行验证. 结果表明,随着驾驶人谨慎程度的增加,换道安全性评价参数更 倾向于安全,驾驶风格分类模型与实际换道安全性评价参数之间呈现良好的一致性.     

基于EKF学习方法的BP神经网络汽车换道意图识别模型研究

实时准确地识别驾驶人的换道意图有助于提高车辆行驶的安全性,达到安全辅助驾驶的目的。文中提出了一种基于EKF（extended kalman filter）学习方法的BP神经网络模型,用于识别驾驶人的换道意图,并进行短时行为预测。通过实验采集了20组高速公路实车行驶数据,利用前方车头时距、转向盘转角值、驾驶人头部水平位置数据,以及车道偏离量4类数据样本进行训练得到结果。实验结果表明：本模型较传统的神经网络识别模型具有更短的识别时间,且模型的可信度更高。在车辆换道和直线行驶2种工况下,本模型对换道意图的识别准确率达到了95％。     

高速场景相邻前车驾驶行为识别及意图预测

相邻前车的驾驶行为会影响后车,因此先进的辅助驾驶系统需具备识别前车驾驶行为的能力. 对高速场景下相邻前车换道行为进行研究,分别提出双层连续隐马尔可夫模型-贝叶斯生成分类器(CHMM-BGC),以及基于双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)的行为识别模型和意图预测模型. 采用自然驾驶数据集对模型的有效性进行测试验证. 实验分析表明：基于Bi-LSTM的行为识别模型相较于双层CHMM-BGC在平均识别率上提升了11.24%,两种行为识别模型均可在相邻前车换道过程的早期阶段识别换道行为;考虑相邻前车与周围环境车辆的交互作用,可使模型具有预测性,两种意图预测模型均可在车辆换道时刻前预测到驾驶人换道意图. 模型仿真计算时间可满足系统的实时性需求,为本车驾驶人预留出反应时间,为预测周围车辆行驶轨迹研究提供支持.     

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%。     

基于车辆行驶轨迹的道路不良驾驶行为谱构建与特征值计算方法

为了量化描述不同道路驾驶场景下驾驶行为的动态变化过程与不良驾驶程度, 研究了不良驾驶行为谱的构建与分析方法; 基于车辆行驶轨迹关键参数建立驾驶行为谱; 应用风险度量方法量化4种不良驾驶行为, 包括不良跟驰、蛇形驾驶、速度不稳与不良换道; 基于驾驶行为谱建立了不良驾驶行为谱; 基于交通流量-密度关系与驾驶行为统计参数的差异对交通流状态进行划分; 在不同交通流状态下, 使用四分位差法确定了不良驾驶行为特征参数阈值; 基于特征参数阈值计算每个驾驶人的不良驾驶行为得分; 使用CRITIC赋权法确定了不良驾驶行为的权重, 为每个驾驶人计算不良驾驶行为谱特征值; 为了验证方法的有效性, 使用无人机交通视频采集了上海市的车辆行驶轨迹数据, 分析了小汽车不良驾驶行为特征; 通过专家打分的方法对不良驾驶行为谱特征值进行验证。分析结果表明: 基于驾驶行为参数的交通流状态聚类方法将数据中的交通流状态分为自由流、饱和流、拥堵流3类; 聚类方法比基于基本图的交通流状态划分方法更适合驾驶行为分析; 不同交通流状态下的不良跟驰、蛇形驾驶、速度不稳特征参数分布明显不同, 拥堵流状态下的不良跟驰、蛇形驾驶、速度不稳极端值出现更频繁, 而不良换道特征参数在各交通流状态下有相似的分布; 蛇形驾驶、速度不稳、不良换道的特征参数阈值随交通流密度上升而上升; 使用CRITIC赋权法计算的不良跟驰、蛇形驾驶、速度不稳、不良换道的权重分别为0.19、0.33、0.37、0.11;自由流、饱和流、拥堵流的不良驾驶行为谱特征值的分布范围相近, 均处于0与0.4之间; 专家的不良驾驶行为评价与不良驾驶行为谱特征值一致。可见, 不良驾驶行为谱的构建与特征值计算方法能够使用车辆行驶轨迹数据自动辨识不良驾驶人, 具有客观性、适应性以及可靠性, 能及时发现不良驾驶人, 给驾驶人提供安全提示, 为交通管理部门提供交通安全预警的技术支持。      

基于多源参数的高速工况驾驶行为模式识别方法

准确识别车辆当前驾驶行为模式是自动驾驶领域亟待解决的技术问题。为实现驾驶行为模式精准解析,提高模型识别精度和可靠性,通过开展自然驾驶试验,采集高速工况下20名驾驶人的驾驶行为数据及视觉特性数据等多源参数信息,分析4类典型驾驶行为模式(自由行驶、跟车、左换道、右换道)运行规律及多源参数耦合特性。基于主成分分析法确定4类驾驶行为模式表征指标集,使用支持向量机、随机森林决策树算法建立驾驶行为模式识别模型,通过学习训练,分析比较模型识别结果,对识别效果较好的模型进一步优化,分析优化模型对4类驾驶行为模式识别精度的时序性变化特征。研究结果表明：支持向量机模型、随机森林决策树模型、基于多层感知器神经网络的随机森林优化模型总体识别精度分别为89.4%、90.5%、91.9%;4类驾驶行为模式的AUC (area under the curve)值均高于0.93,可较好地识别车辆当前驾驶行为模式。此外,随机森林优化模型对4类驾驶行为模式的识别精度均随时间推移,呈现先增长后趋于稳定的变化态势,且同一时刻的自由行驶及跟车模式识别精度高于向左及向右换道模式。研究结果可为高级别自动驾驶系统决策及控制策略的制定...     

重载货车驾驶人驾驶风格识别与量化研究

重载货车驾驶人的激进驾驶风格具有强烈的习惯性特征和风险性特征,一旦养成很难矫正,且极易诱发交通事故。针对现有研究极少关注重载货车驾驶人驾驶风格的不足,本文基于某全国货运监管平台提供的云南省重载货车低频轨迹数据,从风格聚类、风格识别和风格评估这3个方面,提出综合考虑疲劳驾驶特征和超速驾驶特征的重载货车驾驶人驾驶风格分析方法。首先,基于轨迹数据蕴含驾驶人驾驶行为模式的特点,构建表征重载货车驾驶人驾驶风格的疲劳驾驶和超速驾驶特征集;其次,利用因子分析进行特征约简,并采用K-均值聚类方法划分重载货车驾驶人的驾驶风格;然后,构建基于支持向量机的驾驶风格识别模型,并与梯度提升决策树的识 别结果进行对比;最后,基于疲劳驾驶特征和超速驾驶特征的累积分布,建立基于 CRITIC (Criteria Importance Though Intercriteria Correlation)赋权法的重载货车驾驶人驾驶风格量化评估 模型。研究结果表明：经过特征约简,提取的疲劳因子和超速因子能综合反映上述两类特征集 80.838%的信息;根据疲劳因子和超速因子可将驾驶风格划分为4种类别,即稳健型、超速型、疲劳型和危险型,相应重载货车驾驶人比例依次为62.60%、25.02%、7.40%和4.98%;基于支持向量机的重载货车驾驶人驾驶风格识别模型对不同风格的识别准确率均大于97%,整体表现优于梯度提升决策树;基于CRITIC赋权法的驾驶风格评估模型能有效量化重载货车驾驶人的驾驶风格, 其中稳健型驾驶人表现最好,75%以上的驾驶人风格评估总分高于60分;危险型驾驶人表现最差,75%以上的驾驶人风格评估总分低于20分。研究结果可为重载货车驾驶人不良驾驶行为的监测、干预和管理提供理论依据和技术支撑。     

基于车联网数据挖掘的营运车辆 驾驶速度行为聚类研究

为了充分利用交通运输企业积累的海量车联网数据,挖掘营运车辆驾驶行为 特征的潜在规律.根据车联网数据属性提取涉及驾驶行为特征的参数,基于因子分析把8 个驾驶行为特征参数化为少数几个蕴含明确驾驶行为信息的综合变量,以此为指标通过 系统聚类,将选取的江苏范围内营运车辆驾驶行为特征进行聚类分析.结果表明,营运车 辆驾驶行为特征可有效聚为变速行为、超速行为、减速行为、加速行为,其中变速驾驶行 为程度较重的驾驶人其他3 种驾驶行为程度也较大.这类驾驶人具有较高驾驶风险,交通 运输企业需要对其重点监控.研究结果对我国营运车辆驾驶人的监管与培训具有一定参 考作用.     

危险货物道路运输车辆驾驶人风险倾向性分类研究

为加强危险货物道路运输安全风险源头管控，本文充分挖掘轨迹大数据和动态监控数据等多源异构行车数据，研究危险货物道路运输车辆(危货车)驾驶人风险倾向性分类。基于广泛可用的GPS轨迹数据所蕴含的驾驶行为模式和运行环境特性，引入时变随机波动率的概念，提取5种速度波动性指标，构建表征驾驶风格的属性特征集，加之行为抑制控制力、认知抑制控制力和生理负荷特征，共同组建危货车驾驶人风险倾向属性指标体系；利用Critic赋权法计算各指标客观权重，并基于多准则妥协解排序算法(VIse Kriterijumski Optimizacioni Racun, VIKOR)对危货车驾驶人的属性进行评分；建立基于K-medoids聚类算法的危货车驾驶人风险倾向性分类模型。结果表明：运用分类模型，本文将危货车驾驶人分为4类。其中，驾驶风格激进加行为抑制控制力薄弱型驾驶人面对拥堵路段和恶劣天气时表现出更大的速度波动和更多的车辆控制报警；认知抑制控制力薄弱型驾驶人分心次数更多，愿意将更多的注意力分配给分心对象，且更频繁地在分心对象和前方路况间进行注意力转移；易疲劳型驾驶人表现出更多的疲劳报警和超时驾驶报警，驾驶人承受更大的...     

基于K 近邻和支持向量机的醉酒驾驶识别方法的对比分析

醉酒驾驶严重威胁道路交通安全,对醉酒驾驶进行准确识别意义重大.利用驾驶模拟舱进行驾驶实验,提取醉酒驾驶和正常驾驶的驾驶行为参数.首先,通过方差分析和均值分析选取方向盘转角作为识别特征,并采用滑动数据窗求取方向盘转角均值序列,构建识别特征参数;然后,分别采用K近邻(KNN)和支持向量机(SVM)对驾驶状态进行识别,得到两种分类方法在不同道路线形的最高识别准确率及其相对应的最优数据窗;最后,对两种分类方法进行了对比分析.结果表明,SVM对醉酒驾驶的识别性能优于 KNN;数据窗对KNN的识别准确率影响显著,对SVM的识别准确率影响不明显.     

驾驶压力影响因素与识别方法研究综述

高强度的驾驶压力会对驾驶人的情绪、决策及行为产生负面影响，可能导致交通事故，并对驾驶人的健康状况造成长期影响。本文借助CiteSpace软件对驾驶压力研究进行可视化分析，进一步从驾驶人自身因素、车辆内部和外部因素这3方面总结驾驶压力影响因素，并归纳整理驾驶压力识别方法。总结发现：交通拥堵、道路复杂性及新技术使用等驾驶环境因素是引发或增加驾驶压力的主要因素；非职业驾驶人易受车辆外部环境的影响，职业驾驶人易因工作产生负面情绪，导致驾驶压力增加。驾驶压力识别主要基于主观测评量表、驾驶行为分析及生理数据分析等方法开展研究，其中，基于生理数据的识别方法因其较高的识别精度和准确度被认为在驾驶压力识别领域具有明显的优势。从研究趋势来看，未来研究需重视社会环境以及多因素叠加对驾驶压力的影响，特别关注职业驾驶人及新技术的影响，以及如何采用多模态数据融合方法实现实时监测，以提高驾驶压力识别的精度。     

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。     

多车道元胞自动机换道决策模型的冲突处理策略

换道模型是多车道元胞自动机交通流模型的核心子模块之一,在分析现实中驾驶员执行换道时处理车辆冲突过程的基础上,依据其蕴含的不同换道驾驶行为特征把驾驶员采取的换道冲突策略划分为保守型、机敏型与激进型3 类,并通过进一步优化车辆状态更新算法,提出了换道冲突处理多策略,车辆状态更新次序随机的多车道换道模型.运行模型获得不同空间占有率条件下,驾驶员分别采取保守、机敏或激进策略时所产生的换道动机次数和换道成功次数.通过数据分析发现：在特定空间占有率区间,不同换道冲突处理策略将引起较显著换道动机概率差异与换道成功概率差异.     

多车道元胞自动机换道决策模型的冲突处理策略

换道模型是多车道元胞自动机交通流模型的核心子模块之一，在分析现实中驾驶员执行换道时处理车辆冲突过程的基础上，依据其蕴含的不同换道驾驶行为特征把驾驶员采取的换道冲突策略划分为保守型、机敏型与激进型3 类，并通过进一步优化车辆状态更新算法，提出了换道冲突处理多策略，车辆状态更新次序随机的多车道换道模型.运行模型获得不同空间占有率条件下，驾驶员分别采取保守、机敏或激进策略时所产生的换道动机次数和换道成功次数.通过数据分析发现：在特定空间占有率区间，不同换道冲突处理策略将引起较显著换道动机概率差异与换道成功概率差异.     

基于支持向量机的车辆驾驶行为识别研究

从车辆行驶轨迹的角度,车辆驾驶行为可细分为车辆跟驰行为、车辆换道准备行为和车辆换道执行行为,它们对交通拥堵、交通事故等都有着重要影响,也是自动驾驶、交通仿真等系统的基础构成模块.然而,如何从实际微观交通流数据中对3种行为进行识别是驾驶行为研究的基础和难点.本文提出基于支持向量机的驾驶行为识别方法,使用真实车辆轨迹数据,为提高模型的准确率,首先对样本数据进行归一化和主成分分析预处理,然后采用网格搜索算法对惩罚因子和核参数进行寻优,最后利用样本数据对基于支持向量机的分类模型进行训练和测试.结果表明,模型的测试精度达到了98.41%,能够很好地识别车辆的行驶状态,为驾驶行为各阶段的研究提供支持.     

基于聚类分析的营运驾驶人危险驾驶行为研究

为改善交通安全状况,减少营运客车交通事故,从危险驾驶行为角度出发研究外部影响因素与驾驶行为之间的关系。以大量重特大交通事故数据为基础,定量分析聚类方法在危险驾驶行为研究中的应用。运用模糊聚类、系统聚类2种方法对危险驾驶行为划分层次进行分析,并通过营运客车驾驶人危险驾驶行为的实例对2种方法得出的结果进行讨论。研究表明,通过聚类方法归并为一类的危险驾驶行为,与对应的外部影响因素有相近的关联度。     

城市道路拥堵状态下驾驶人换道特性研究

交通拥堵状态下车辆行驶速度低于驾驶人期望车速,引发驾驶人变换车道以获得更好的行车空间,由此导致不同程度的交通冲突。首先分析交通拥堵对驾驶人换道行为的影响,依据导致的交通冲突数和冲突程度将换道驾驶行为分为三种类型。基于大量实测数据,分别研究小型客车、大型客车、小型货车在交通拥堵状态下的车道变换特性,构建三种类型换道比例与交通拥堵压力系数的关系模型。结果表明,交通拥堵对三种类型车辆的换道行为均产生显著影响;相比小型客车和大型客车,小型货车不同类型换道比例分布更加离散。