本文選題：交通事故 + 人為因素　； 參考：《清華大學(xué)》2015年博士論文

【摘要】：交通事故及其造成的人員傷亡是全球性的社會(huì)問題。駕駛員的人為風(fēng)險(xiǎn)因素不僅是造成交通事故的內(nèi)在關(guān)鍵原因,而且受到外在環(huán)境因素的影響。為深入分析內(nèi)外風(fēng)險(xiǎn)因素相互作用的事故致因機(jī)理,本論文在風(fēng)險(xiǎn)平衡理論的框架下設(shè)計(jì)了一系列離線和在線實(shí)驗(yàn),綜合采用行為與生理指標(biāo)測(cè)量駕駛員在具體環(huán)境中的“感知-認(rèn)知-反應(yīng)”過程,并在此基礎(chǔ)上采用模式識(shí)別方案預(yù)測(cè)交通事故的發(fā)生。在離線任務(wù)方面,本文基于實(shí)路視頻的風(fēng)險(xiǎn)駕駛行為研究表明:駕駛員間的道路資源競(jìng)爭導(dǎo)致普遍的風(fēng)險(xiǎn)駕駛行為,而風(fēng)險(xiǎn)駕駛行為既是駕駛員本人的內(nèi)在個(gè)體風(fēng)險(xiǎn),又是他人的外在環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)。本文基于離線風(fēng)險(xiǎn)感知的評(píng)估結(jié)果表明:風(fēng)險(xiǎn)駕駛行為與風(fēng)險(xiǎn)感知水平呈現(xiàn)出負(fù)相關(guān)關(guān)系;而離線風(fēng)險(xiǎn)決策任務(wù)和反饋事件相關(guān)電位指標(biāo)的研究結(jié)果表明:高風(fēng)險(xiǎn)行為傾向駕駛員對(duì)高不確定性和冒險(xiǎn)性的選項(xiàng)具有較高的偏好,且其認(rèn)知決策階段的腦功能反應(yīng)表現(xiàn)出了較高的正反饋激勵(lì)和較低的負(fù)反饋抑制。以上離線研究的結(jié)果表明,針對(duì)駕駛員的感知和認(rèn)知特點(diǎn)進(jìn)行干預(yù),可以有效降低其駕駛行為的風(fēng)險(xiǎn)程度,進(jìn)而降低交通事故機(jī)率。而在線任務(wù)方面,本文模擬駕駛?cè)蝿?wù)的研究結(jié)果表明:駕駛員根據(jù)道路環(huán)境自發(fā)調(diào)節(jié)其行為,以保持內(nèi)外風(fēng)險(xiǎn)的平衡狀態(tài)。本文開展了三類情景下的在線研究:在無風(fēng)險(xiǎn)情景中,駕駛員自由選擇其行為;在風(fēng)險(xiǎn)決策情景中,駕駛員作出搶行或讓行的決策;在險(xiǎn)情情景中,駕駛員進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避。高風(fēng)險(xiǎn)行為傾向駕駛員表現(xiàn)出了較多的搶行決策和區(qū)別于其他駕駛員的行為模式;發(fā)生事故駕駛員表現(xiàn)出較低的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警能力,其導(dǎo)致的生理反應(yīng)可由皮電上升率指示。以上在線研究的結(jié)果,揭示了不同道路環(huán)境中內(nèi)外風(fēng)險(xiǎn)失衡的原因和事故致因機(jī)理。在模式識(shí)別研究方面,本文采用不同特征組合和不同判別分析模型,驗(yàn)證了采用行為與生理指標(biāo)實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)交通事故的可行性。結(jié)果表明,包含所選行為與生理指標(biāo)特征組合的模式識(shí)別方案具有較高的準(zhǔn)確率和較低的誤報(bào)率,在此基礎(chǔ)上開發(fā)的事故預(yù)測(cè)系統(tǒng)可以綜合考慮內(nèi)外風(fēng)險(xiǎn)因素,準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)事故的發(fā)生。本論文研究綜合采用行為與生理指標(biāo)測(cè)量駕駛過程中的風(fēng)險(xiǎn)因素,揭示了不同環(huán)境下駕駛行為背后的深層次心理與生理機(jī)理,擴(kuò)展了現(xiàn)有的風(fēng)險(xiǎn)平衡理論框架。研究提出的事故模式識(shí)別方案,可以直接應(yīng)用于實(shí)時(shí)在線的交通事故預(yù)測(cè),對(duì)其他人機(jī)系統(tǒng)狀態(tài)識(shí)別研究亦有借鑒作用。
[Abstract]:Traffic accidents and the casualties caused by them are a global social problem. Driver's human risk factor is not only the internal key cause of traffic accident, but also affected by external environmental factors. In order to deeply analyze the mechanism of the interaction of internal and external risk factors, a series of off-line and on-line experiments are designed in this paper under the framework of risk balance theory. The behavioral and physiological indexes were used to measure the process of perception, cognition and response of drivers in specific environment, and the pattern recognition scheme was used to predict the occurrence of traffic accidents. In the field of off-line task, the research of risk driving behavior based on real road video shows that the competition of road resources among drivers leads to universal risk driving behavior, and the risk driving behavior is not only the inherent individual risk of the driver himself, but also the risk driving behavior. It is also the external environmental risk of others. The evaluation results based on off-line risk perception show that: the risk driving behavior is negatively related to the risk perception level; The results of off-line risk decision-making tasks and feedback event-related potential indicators show that high-risk behaviors tend to have a higher preference for high-uncertainty and risk-taking options. And its cognitive decision-making stage of brain function response showed a higher positive feedback incentive and lower negative feedback inhibition. The results of the above off-line studies show that intervention based on the perception and cognitive characteristics of drivers can effectively reduce the risk of driving behavior and then reduce the probability of traffic accidents. In the field of online task, the result of simulating driving task shows that the driver adjusts his behavior spontaneously according to the road environment in order to keep the balance of internal and external risks. In this paper, three kinds of online research are carried out: in the risk-free scenario, the driver freely chooses his behavior; in the risk-decision-making scenario, the driver makes the decision of robbing or letting the driver move; in the case of risk, the driver makes the risk aversion. The drivers with high risk behavior tend to show more robberies and behavior patterns different from other drivers, and drivers with accidents show lower risk early warning ability, and the physiological responses can be indicated by the increase rate of skin electricity. The results of this online study reveal the causes of the imbalance of internal and external risks and the mechanism of accidents in different road environments. In the aspect of pattern recognition, different feature combinations and different discriminant analysis models are used to verify the feasibility of real-time prediction of traffic accidents with behavioral and physiological indicators. The results show that the pattern recognition scheme, which includes the combination of selected behavior and physiological indicators, has higher accuracy and lower false alarm rate, and the accident prediction system developed on this basis can comprehensively consider internal and external risk factors. Accurately predict the occurrence of an accident. In this paper, the risk factors in driving process are measured comprehensively by using behavioral and physiological indexes, which reveals the deep psychological and physiological mechanism behind driving behavior in different environments, and extends the existing theoretical framework of risk balance. The proposed scheme of accident pattern recognition can be directly applied to real-time and on-line traffic accident prediction, and can also be used as a reference for other man-machine system state recognition research.
【學(xué)位授予單位】：清華大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：U492.8

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8 席毅Y，

本文編號(hào)：2093478