本文選題：潛在危險 + 情景分類　； 參考：《吉林大學》2017年碩士論文

【摘要】：目前,我國道路交通事故的傷亡率仍高居不下,道路交通安全形勢十分嚴峻。駕駛人是道路交通安全的主導者,很多交通事故的發(fā)生均是由于駕駛人沒有提前感知和判斷到交通環(huán)境中存在的潛在危險,無法及時采取躲避措施,導致了事故的發(fā)生。因此,提高駕駛人的風險感知能力,能使其有效地預測到交通環(huán)境中存在的潛在危險,進而減少交通事故的發(fā)生。首先,將道路交通安全系統(tǒng)作為一個整體,對構成系統(tǒng)的人、車、路和環(huán)境四要素進行分析。主要分析了機動車駕駛人、非機動車駕駛人、道路等級、道路線型、路面質量、道路交叉口、天氣條件及夜間情況等要素對道路交通安全的影響。結果表明很多交通事故都是由于機動車駕駛員的違法行為導致的。其次,對以往的交通事故分類進行了總結分析,通過對前人成果的總結,提出按城市、城鎮(zhèn)、山區(qū)和高速公路四種常用道路對危險情景進行分類并用以駕駛人的培訓。并對四種道路的特點和道路上經常發(fā)生的事故類型進行了詳細分析。通過對2011~2015年的交通事故資料進行統(tǒng)計,利用灰度關聯(lián)分析法對影響道路交通安全的因素進行了量化分析,篩選出影響道路交通安全的主要因素和次要因素,并建立包含26種情景的情景庫,同時進行案例分析。再次,利用3DMAX軟件對城市道路、城鎮(zhèn)道路、山區(qū)道路和高速公路四種道路情景進行簡單動畫建模,并在動畫中設置了潛在危險點。方便與眼動儀結合進行試驗,驗證新了老駕駛員的差異性和設計情景的有效性。最后,對眼動儀與情景動畫的實驗進行設計,采集得到駕駛員的眼動數(shù)據(jù),主要是注視、掃視及眨眼數(shù)據(jù),以及注視點位置和眼睛位置坐標等,并對得到的數(shù)據(jù)進行分析篩選以獲得有效數(shù)據(jù)。繪制注視散點圖,并與情景圖對比潛在危險點的注視點數(shù)目,通過分析得到熟練駕駛員對潛在危險點的注視點數(shù)目較新手駕駛員更多。對注視時間進行了對比分析,結果表明,熟練駕駛員的注視時間較新手更長。通過對比,同時也驗證了情景設計的合理性和有效性。
[Abstract]:At present, the casualty rate of road traffic accidents in our country is still high, and the road traffic safety situation is very serious. The driver is the leader of the road traffic safety, many traffic accidents occur because the driver does not perceive and judge the potential danger in the traffic environment ahead of time, and can not take the avoidance measures in time, which leads to the occurrence of the accident. Therefore, improving the risk perception ability of the driver can effectively predict the potential danger in the traffic environment, and then reduce the occurrence of traffic accidents. Firstly, the road traffic safety system as a whole is analyzed. The effects of vehicle drivers, non-motor vehicle drivers, road grades, road alignment, road quality, road intersections, weather conditions and night conditions on road traffic safety are analyzed. The results show that many traffic accidents are caused by the illegal behavior of motor vehicle drivers. Secondly, the classification of traffic accidents in the past is summarized and analyzed. By summarizing the previous achievements, it is put forward that the dangerous situations are classified according to four common roads: city, town, mountain area and highway, and used for driver training. The characteristics of the four kinds of roads and the types of accidents that often occur on the roads are analyzed in detail. Based on the statistics of traffic accident data from 2011 to 2015, the factors influencing road traffic safety are analyzed quantitatively by using gray correlation analysis, and the main and secondary factors affecting road traffic safety are screened out. A database of 26 scenarios was established and case studies were carried out at the same time. Thirdly, 3DMAX software is used to model the four road scenarios of urban road, town road, mountain road and highway, and the potential danger points are set up in the animation. It is convenient to test with eye movement instrument to verify the difference of the old driver and the validity of the design scenario. Finally, the experiment of eye movement instrument and scene animation is designed, and the driver's eye movement data are collected, such as gaze, scan and blink, as well as the position of fixation point and the coordinate of eye position, etc. And the obtained data are analyzed and screened to obtain valid data. The number of fixation points of potential danger points is compared with that of scene maps. The number of fixation points of skilled drivers to potential danger points is more than that of novice drivers through analysis. The results show that the fixation time of the skilled driver is longer than that of the novice. Through comparison, the rationality and validity of scenario design are also verified.
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：U492.8

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本文編號：1839432