基于贝叶斯判别的驾驶行为危险状态辨识

为有效辨识危险性驾驶行为,以事故发生概率为依据,对驾驶行为的危险状态分级.采用单因子方差分析提取危险状态辨识主因子.基于贝叶斯判别构建了驾驶行为危险状态辨识模型.将在连续驾驶条件下5名驾驶员驾驶行为状态指标测试数据分为两组,分别用于标定与测试模型.测试结果表明错判率为4.3%.     

影响道路交通安全的驾驶员异常行为研究

道路交通事故的产生多归因于驾驶员行为因素,分析驾驶异常行为对于研究交通事故致因具有重要意义.利用驾驶行为调查表(DBQ)对我国120名驾驶员在1 a内的驾驶行为特点进行匿名调查.根据驾驶员自我报告的驾驶行为调查结果,采用方差分析方法,分析不同性别、年龄类别、性别×年龄类别作用下的驾驶异常行为差异;并对驾驶异常行为调查结果进行因子分析,提取了2个独立的公共因子,分别可以解释为侵犯及违例和认知失误及疏忽.结合方差分析和因子分析的结果,男性驾驶员、年轻驾驶员与侵犯与违例有关的驾驶异常行为较多;而女性驾驶员、年老驾驶员与认知失误及疏忽有关的驾驶异常行为较多.     

基于数据挖掘的危险货物运输风险驾驶行为聚类分析

不良驾驶行为(车速过高,车速变化过快等)影响危险货物及车辆的稳定性,是导致危险货物运输事故频发且后果严重的重要原因. 基于对营运车辆联网联控系统海量数据的分析处理,根据其属性提取8 个驾驶行为量化指标,采用因子分析和模糊C均值聚类相结合的方法,实现对危险货物运输车辆驾驶员风险驾驶行为的科学聚类. 结果表明,危险货物运输车辆驾驶行为特征可有效聚为急加减速、超速驾驶和变速驾驶3 种行为,且在每种驾驶行为下实现对驾驶员安全等级的分类. 由此可以识别风险较高的驾驶员,这对危险货物运输企业和行业管理部门有重要参考意义.     

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...     

城市驾驶员分类指标研究

城市驾驶员是交通系统的重要组成部分,了解其分类有利于更好的进行驾驶行为的研究。本文以南京市城市驾驶员为例,通过实际问卷调查,并运用数理统计方法对城市驾驶员的分类进行研究,提出了城市驾驶员的分类指标及各指标的权重比例。在个人属性、驾驶技术和驾驶行为三个一级指标中,个人属性权重比例最大,即其在城市驾驶员的分类中极为重要,对城市驾驶员实际驾驶影响较大。研究结果为城市驾驶员分类别的深入研究提供了理论依据和科学方法。     

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.     

基于结构方程模型的出租车事故影响因素分析

针对出租车驾驶员工作情况与不良驾驶行为对事故的影响情况,对中国西安、西宁、长春及汕头4个城市21家出租车公司中2091名车租车司机进行问卷调查.在探索性因子分析的基础上,构建工作满意度、鲁莽驾驶及违章驾驶三个变量与事故倾向之间的结构方程模型(SEM).研究结果表明:SEM可以有效的分析和解释出租车交通事故倾向与相关影响因素之间的关系,其中鲁莽驾驶和违章驾驶与出租车事故倾向显著正相关,而工作满意度与出租车事故倾向显著负相关.     

基于计划行为理论的竞争驾驶行为建模0

为获取竞争驾驶行为的潜变量因子,分析驾驶员竞争驾驶行为的产生动机.对 225 名驾驶员进行了网上问卷调查,通过主成分分析和验证性因子分析提取竞争驾驶行 为的4 个潜变量因子：速度领先、空间占用、路权争夺和空间领先争夺.基于计划行为理 论,构建了竞争驾驶意图与行为关系结构方程模型.研究表明,驾驶员的竞争驾驶态度、主 观标准、知觉行为控制等心理因素和社会环境外界因素,通过行为意向能够很好地对竞 争驾驶行为进行预测.社会环境因素对竞争驾驶意图有显著影响,为驾驶员竞争驾驶行为 的矫正提供了有效途径.     

交互危险行为对双责事故严重程度的影响分析

为了明确交互危险驾驶行为与双责事故严重程度的关系,从驾驶行为方面有效减轻双责事故的危害后果,结合双责事故的特点及各统计分析模型的适用性,采用广义有序logit模型鉴别各种危险驾驶行为交互作用对双责事故受伤严重程度的影响作用,并分析危险驾驶行为对不同等级受伤严重程度的影响规律以及影响机理.研究结果表明:双方驾驶员均偏离车道、双方均分心驾驶、一方超速另一方让行失败、一方超速另一方鲁莽驾驶以及一方违反交通规则另一方让行失败的交互危险行为会显著增加事故严重程度.根据分析结果,提出应对驾驶员做好宣传教育工作促使其养成良好的驾驶行为习惯,并结合超速监测系统、电子执法系统等技术手段加强对危险驾驶行为的监控.      

基于单调关联系统的驾驶行为可靠度计算方法

为合理评估驾驶员驾驶行为的可靠性,提出了驾驶行为可靠度计算方法,将人机系统可靠性理论与驾驶行为链相结合,构建了基于感知、判断、操作元件及模块组的驾驶行为可靠性框图,确定了单项器官元件可靠度测试与计算方法,运用单调关联系统理论给出了功能模块可靠度及驾驶行为系统可靠度的量化模型,计算了模型中各生理、心理元件概率重要度,分析了其对驾驶行为的影响度。计算结果表明:事故组与非事故组间行为可靠性存在明显差异,非事故组的可靠性整体大于事故组,但整体可靠性呈下降趋势,事故组驾驶员整体操作稳定性较差;生理因素对驾驶行为可靠度影响度前期较大后期较小,而心理因素则相反。     

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.     

货车驾驶人驾驶行为与行车安全研究进展

驾驶行为是影响交通安全最活跃的因素,在“人-车-路”复杂环境中扮演着关键角色。为了深入理解货车驾驶人驾驶行为规律和行为风险性,本文聚焦货车驾驶人驾驶行为对行车安全的影响,对货车驾驶人的驾驶行为风格、行为风险性及其与行车安全的关系等相关研究成果进行系统地梳理和分析。首先,利用构建的文献检索策略,筛选出38篇相关文献,并结合LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型,对生成的4个研究主题,即货车驾驶人驾驶行为辨识,危险驾驶行为与行车安全,货车碰撞事故致因分析及驾驶安全风险评估进行总结;其次,针对数据源、特征工程及建模方法等分析要素,构建了适用于任意研究主题的通用研究路径,并重点归纳了目前研究主题在数据源、变量选择方法、研究地点及建模方法等关键要素的研究进展;最后,分析和探讨了货车驾驶人驾驶行为与行车安全领域面临的主要问题,从描述、解释、关联及应用的角度提炼该领域研究的未来发展趋势。研究认为：有必要将驾驶状态特性、车辆运行状态及道路交通状况等多维特征变量进行多源信息融合,开展基于大数据和人工智能双驱动的驾驶行为研究;需加强研究山区公路环境下货车与其他类型车辆之间的交互作用机制,从“人-车-路”视角分析货车碰撞事故致因;需进一步完善智能网联和自动驾驶等高新智能自动化环境下的货车驾驶人驾驶行为与行车安全关系研究;拓展面向驾驶安全的货车驾驶人驾驶风险评估的理论方法和应用框架。研究 成果将为货车事故治理、公路货运平台监控及道路线形设计等应用场景提供重要依据,并有助于相对全面地理解货车驾驶人驾驶行为与道路行车安全的交互作用机理。     

基于集对层次分析法的围岩分类等级研究

基于集对分析法原理,采用围岩等级分类中RMR围岩分类方法,建立围岩分类等级的评价体系;结合层次分析法原理,根据RMR围岩分类等级和实际工程经验得到各指标的权重值;利用集对分析法中"同、反、异"原则求得各指标联系度以及加权联系度,根据最大隶属度原则确定围岩等级.结合某大型水电站地下洞室围岩RMR分类的实测数据,基于集对层次分析法的原理进行研究,计算结果与已有研究结果基本吻合,可以作为研究围岩等级的新方法.     

南京市轨道交通车站客流特征析因及应用

为便于针对性地开展轨道交通车站交通配套设施建设工作,有必要对不断建设完善的轨道交通线网的车站进行分类研究.以南京市轨道交通为例,基于现状车站客流特征数据,考虑客流规模、空间分布及时间形态,采用因子分析法提取非弹性因子、职住不均衡因子、区位因子,基于此进行分类.采用多尺度地理加权回归对各因子进行回归分析,找到其他指标(主...     

基于多元回归的司机驾驶行为对油耗的影响

为量化司机驾驶行为对油耗的影响,根据实车运行数据,提取整车行驶数据中有关驾驶行为的特征参数,基于多元回归分析法,得到与整车油耗相关性较强的显著影响特征参数,建立司机驾驶行为模型,并对司机驾驶行为模型与油耗的强相关性进行验证。选取多个整车运行数据,通过模型计算得到油耗与实际油耗的误差在10%以内,验证了所建模型的精确性。该研究可为司机驾驶行为评价提供参考。     

基于客户绿色偏好的无车承运人平台车货匹配研究

随着"无车承运人"的兴起与发展以及人们对绿色物流、绿色货运的关注日益提升,如何借助"无车承运人"车货匹配平台组织物流运输、降低碳排放量、推进绿色货运发展成了现今货运行业研究的重要问题。本文首先通过建立车货匹配平台的油耗检测系统,从而利用油耗检测系统对司机的驾驶行为及车辆油耗情况进行监控检测,建立了驾驶行为节能评价模型。进而基于货主的绿色偏好,将由司机驾驶行为造成的能耗作为一项车货匹配指标,建立多对多的单边车货匹配模型,最后结合算例对模型进行求解验证,结果分析为货主匹配节能驾驶车辆提供了方案。通过与不考虑能耗指标的求解结果进行对比,得出在考虑用户绿色偏好的情况下匹配方案在降低碳排方面具有优势的结论。     

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.     

基于模糊综合评判模型的沙漠环境下驾驶员安全特性评价

为了揭示沙漠公路道路交通环境下驾驶员驾驶特性与交通事故之间的作用机理,选择了影响驾驶员安全特性的主要因素,并利用驾驶适宜性实地检测数据进行相关性分析,建立了影响因素与驾驶特性指标之间的模糊综合评判模型,对沙漠公路驾驶员安全可靠性进行了动态分析和评价.研究表明:由于受特殊的道路交通条件、沿线自然环境以及驾驶员生理和心理特性的影响,沙漠公路中驾驶员表现出较强的事故倾向性;诸影响因素中,气温对驾驶安全性的影响最为显著,然后依次为持续驾车时间、驾龄和年龄.     

山区公路穿村镇路段过境车辆事故严重程度推理分析

为获取道路线形、驾驶员属性、车辆类型、事故形态等因素对山区公路穿村镇路段过境车辆事故严重程度的影响机制。本文基于元双公路(元谋—牟定)2012—2017年事故数据,利用社会网络分析法从人、车、路、环境等方面筛选出15个影响因素;基于机器学习方法构建贝叶斯网络模型;以事故严重程度为决策变量,分析不同证据变量与驾驶员行为共同作用的推理结果。结果表明：不安全驾驶行为与危险事故因素的共同作用,将会增加事故严重程度;当涉及货车时,由于未保持安全距离,伤人事故率增加8.2%;在弯坡组合路段,由于驾驶员判断失误,伤人事故率增加 19.6%;阴雨天行驶时,由于驾驶员判断失误,伤人事故率增加5.4%;由于操作不当,发生侧翻事故时,伤人事故概率增加3.1%。     

高速公路车辆换道行为风险研究

换道作为车辆的基本驾驶行为之一,对道路上车辆的运行安全有着至关重要的影响.针对高速公路上换道行为导致事故频发的现状,通过对换道车辆及其相邻车辆在换道过程中的运行特征及位置、速度关系进行分析,构建车辆安全换道模型.研究结果表明:通过对不同换道特征的换道行为进行MATLAB仿真,可确定车辆之间的不同速度、加速度情况及驾驶员反应时间下的动态安全距离,以此来确定换道安全和风险的动态临界阈值,为自动驾驶换道预警系统提供理论上的支撑.