基于超效率数据包络分析的重型车驾驶人驾驶安全绩效评价方法

为解决网联环境下重型车驾驶人驾驶安全绩效评价在指标多样性、模型可靠性、评价完整性和结果可溯性等方面的问题，提出一种基于超效率数据包络分析的重型车驾驶人驾驶安全绩效评价框架，包括驾驶行为指标提取方法、包含零值的超效率数据包络分析方法和基于效率前沿分析的驾驶安全绩效提升方案。基于网联环境下重型车自然驾驶数据特征，提取6个行程级的危险驾驶行为指标作为模型输入项，包括：表征激进驾驶的超速行为、急加速行为和急减速行为；表征分心驾驶和疲劳驾驶的打哈欠行为、使用手机行为和吸烟行为。表征驾驶风险暴露因素的行驶时间和行驶里程作为模型输出项。将每个驾驶人视为独立的决策单元，构建3种驾驶绩效评价模型，分别从激进驾驶、分心和疲劳驾驶以及综合驾驶风险3个维度对驾驶绩效进行评价。进一步利用效率前沿分析准确识别低绩效驾驶人，并量化其达到最佳驾驶绩效所需提升的驾驶行为指标。将该框架应用于南京某重型车车队的34名驾驶人，使用连续3个月的网联数据开展驾驶绩效评价。结果表明：该框架能够准确计算驾驶绩效得分，不同驾驶绩效等级驾驶人之间的驾驶行为特征存在显著差异，超速行为和打哈欠行为是影响驾驶绩效评价结果的关键因素，针对低绩效...     

基于LightGBM的驾驶人风险感知能力判别方法

碰撞风险与风险感知能力有关, 为准确评估驾驶人风险感知能力, 设计考虑危险源个数与类型的驾驶模拟试验, 采集危险场景下的驾驶人驾驶行为与眼动特征等数据。利用Mantel-Haenszel检验分析危险源因素、驾驶人个人特性在不同风险感知水平人群下的差异性, 借助Spearman相关性分析探索驾驶行为、眼动特征与风险感知能力之间的关系。结果表明: 危险源个数、类型与风险感知能力负相关。驾龄、车速、纵向加速度、刹车深度、制动反应时间及位置等与风险感知能力显著相关。风险感知能力迟钝的驾驶人车速偏高且加速度更大, 刹车深度更深, 从发现危险事件到采取行动需要更多的反应时间。构建综合风险感知能力评价指标集, 借助Random Forest算法对特征进行重要性排序, 在此基础上利用LightGBM算法建立驾驶人风险感知能力判别模型, 分析不同特征个数输入对模型性能的影响。结果表明: 与SVM和AdaBoost等算法相比, 基于LightGBM算法的模型F1值达到86.07%, 精度为86.14%, 可以有效地对不同风险感知等级的驾驶人进行分类。      

基于驾驶模拟器的驾驶人制动后制动踏板操作行为分析

制动过程主要由制动前的反应过程以及制动后的减速过程组成.研究制动后避撞行为对于理解驾驶人的避撞行为、建立制动曲线模型等有着重要作用.利用配有8自由度运动系统的高仿真驾驶模拟器,研究了驾驶人在不同前车减速度(0.3,0.5,0.75g)和不同车头时距(1.5,2.5 s)的制动后制动踏板操作行为.利用ANOVA模型分别比较了驾驶人制动后制动踏板操作行为参数的.差异.结果表明,踩踏板速率随着制动时车头时距的减少而增加,并且随着前车减速度的减少而减少;新手驾驶人的踩踏板速率普遍大于经验驾驶人;相比于前车速度的改变,驾驶人对制动时车头时距的变化更加敏感.     

基于XGBoost算法的危险场景驾驶行为模式分析及安全评估

危险感知能力对驾驶人的驾驶行为模式具有重要影响。为准确评估驾驶人的危险感知能力、提升危险感知水平判别的准确度，提出了基于模拟驾驶技术的危险感知能力影响分析方法和基于极端梯度提升树（XGBoost）算法的危险感知水平判别模型。通过设计3种常见交通冲突场景，采集模拟驾驶中驾驶人的多维度驾驶行为特征数据，并分析危险感知能力与驾驶行为的相关关系。通过模拟实验发现:驾驶人对行人的危险感知能力较弱，易发生碰撞事故；驾驶人在危险场景中的车速（p＝0.01）、制动反应位置（p < 0.01）以及反应时间（p < 0.01）与危险感知水平之间存在显著负相关关系。在相关性分析的基础上，利用XGBoost算法识别能反映驾驶人危险感知能力的重要特征变量，并构建以制动反应位置、反应时间、车速、刹车深度，以及加速度为指标的驾驶人危险感知水平判别模型；通过与LightGBM、支持向量机（SVM），以及逻辑回归（LR）等算法分类预测性能的对比分析，评价危险感知模型的判别精度，结果表明:基于XGBoost算法的危险感知水平判别模型的判别准确率为84.8%、F1值为83.4%、AUC值为0.959，优于LightGBM（准确率为78.8%、F1值为76.7%、AUC值为0.924）、SVM（准确率为57.6%、F1值为42.2%、AUC值为0.859），以及LR算法（准确率为69.7%、F1值为65.5%、AUC值为0.836）。所提方法可为判别驾驶人危险感知能力及其对驾驶行为模式的影响提供可靠手段。      

考虑驾驶人风格的跟车预警规则研究

为研究驾驶人的跟车特性及探究可适用于不同风格驾驶人的跟车预警规则,为自动驾驶车辆开发可满足不同用户驾驶需求和驾乘体验的主动安全预警系统,选取50名被试驾驶人开展实车试验,采集驾驶人跟车行为表征参数并基于雷达数据确定跟车事件提取规则。选取平均跟车时距和平均制动时距为二维向量,使用基于K-means聚类结果的高斯混合模型将驾驶人聚类为3种风格类型(冒进型、平稳型、保守型)。通过分析3组驾驶人的跟车及制动数据,将不同类型驾驶人的制动时距分位数作为跟车预警阈值,结合实际预警数据及不同制动时距分位数对应的预警正确率,对现有跟车预警规则进行调整,以适应不同类型驾驶人的驾驶需求。研究结果表明:3组驾驶人的平均跟车时距和平均制动时距差异显著,冒进型驾驶人倾向于选择较小的跟车时距和制动时距,保守型驾驶人的跟车时距和制动时距则普遍较大;3组驾驶人的实际跟车预警次数为215次,驾驶人采取制动操作而系统未予以预警的次数为329次,系统整体预警正确率为21.9%,漏警率为87.5%,通过分析信息熵等判定当前预警规则并不合理;将每类驾驶人制动时距的10%分位数作为阈值时的预警效果较好,调整后的跟车预警规则能在一定程度上适应不同的驾驶人类型。     

基于驾驶模拟器的性别对信控铁路道口抵近行为的影响研究

为了分析不同性别驾驶人抵近信号灯控制铁路道口的驾驶行为特性，设计了5个具有不同红灯触发时距的信号灯控制铁路道口的虚拟场景，并进行了驾驶模拟试验，采集24名男性驾驶人和20名女性驾驶人抵近道口的微观驾驶行为数据。基于时空特性将抵近行为划分为月白灯期间、红灯进入时刻、红灯期间3个阶段，利用混合线性模型和二元Logistics线性回归模型对比分析了2组驾驶人抵近道口的制动行为、加速行为和闯红灯行为特性，并探索性别与信号灯控制铁路道口抵近行为的相关关系。结果表明：男性驾驶人更倾向于在月白灯期间提前制动，其提前制动率是女性驾驶人的1.57倍；男性驾驶人在红灯进入时刻和红灯期间的车辆操控行为特性与女性驾驶人无显著性差异；男性驾驶人的总体违法率是女性驾驶人的1.5倍，尤其在红灯触发时距较大（4~6 s）时，女性驾驶人几乎无人违法，而男性驾驶人在3个场景下的违法率仍然达到25.0%、12.5%和16.7%；男性驾驶人闯红灯的严重性更高，驾驶风格更加冒险激进；另外，驾驶人闯红灯行为还受红灯进入时刻位置、制动时刻位置和加速时刻位置显著影响，说明驾驶人在走停决策的制定上更依赖于物理空间位置，与车辆运行速度和驾驶人反应能力无关。研究结果可应用于铁路道口安全管理与防护对策设计。     

安全切入场景下的驾驶人初始制动时刻分析

基于中国自然驾驶项目的China-FOT数据库，研究安全切入场景下的驾驶人制动响应，为研究自动驾驶功能在安全切入场景下的控制策略开发及测试评价提供参考。首先使用人工截取车载视频的方法初步筛选出266例安全切入场景工况，通过观看车载视频提取交通环境参数（包括光照条件、切入车辆切入方向、车辆类型、横向位置变化等）以及本车驾驶人制动响应等视频数据；通过自动截取CAN总线数据提取本车车速、加速度等车辆动力学参数；并使用MATLAB图像分析的方法估算两车相对速度、相对距离等图像处理结果。然后基于提取到的工况数据，分析驾驶人响应类型及分布，得出在前车安全切入场景下，本车驾驶人保持本车道行驶的响应行为占96.24%，保持本车道行驶且同时制动的响应比例为51.13%。因此，对前车安全切入时，本车驾驶人保持本车道行驶的同时采取制动响应的行为进行了更深入的研究，以提取的136例符合此响应行为的工况数据为基础，以THW（Time Headway）值作为表征参数分析驾驶人初始制动时刻特征。预设交通环境、切入车辆参数、本车参数中可能对THW值产生影响的因素，分析THW值在预设的影响因素下的分布情况，并使用皮尔逊相关性检验验证THW值与该因素的相关关系，最终确定切入车辆类型、两车相对车速及相对距离与THW值显著相关。最后使用以上显著影响因素的参数进行聚类分析，得到5种典型的安全切入场景下的制动工况。     

预警时间对信控交叉口避撞驾驶行为的影响研究

研究不同预警信息发布时间下,不同性别驾驶人对于交叉口迎头侧面避撞情景驾驶行为影响规律,为提高车辆避撞预警系统功效性提供理论依据.基于汽车驾驶模拟器设计实验,招募具有稳定驾驶能力的驾驶人45名,采集7种预警信息发布时间(2.5～5.5 s),将无预警作为控制组,采用C#编程提取能够表征驾驶行为的变量.用方差分析和线性回归方法分析在交叉口迎头侧面碰撞情景下不同预警信息发布时间对驾驶人的制动时间、最大减速度、测试车辆与冲突车辆的最小距离的影响.结果表明,预警信息发布越早,驾驶人的制动时间越长,最大减速度越小,说明较早发布预警信息可以减缓驾驶人采取制动措施的剧烈程度.同时,预警信息发布较早,可以增大车辆间的最小间距,降低碰撞事故发生的可能性.此外,女性驾驶人的驾驶行为比男性驾驶人更加保守.     

场景风险引导下驾驶人应激反应能力研究

为研究先进驾驶辅助系统下驾驶人面对交通场景中突发事件的应激反应能力,利用自主开发的应激反应能力测试软件,通过设置场景风险提示来模拟先进驾驶辅助系统的引导作用.选取操作准确率、反应时间和额外反应次数为测试指标,测试不同信息引导方式下驾驶人的应激反应能力.运用认知评价理论调查被试对测试软件和试验的主观感受.结果表明,视觉、听觉和视听觉引导均能有效提升驾驶人的应激反应能力,缩短应激反应时间;视觉和视听觉引导比听觉引导效果更好;有信息引导的驾驶人额外反应次数较少;驾驶人应激反应能力能够通过训练和心理激励获得提升.      

基于驾驶特性的超车模型研究

超车行驶作为驾驶人行车过程中重要的行为之一,与行驶安全性有着直接的联系。为建立符合驾驶人操作习惯的超车模型,本文通过实车试验采集不同驾驶人在高速公路的超车行驶数据,并以此采用多项式回归拟合建立基于驾驶人操作特性的超车模型,最后利用prescan软件对提出的超车模型进行了仿真分析,结果表明建立的超车模型能够真实地反映驾驶人超车过程中的操作习惯,为超车行为的研究提供了可靠的理论依据。