駕駛員駕駛表現(xiàn)與駕駛安全關(guān)系研究
發(fā)布時間:2023-03-19 17:02
作為我國工業(yè)支柱之一,汽車工業(yè)近年來發(fā)展迅速并逐步向網(wǎng)聯(lián)化、智能化、節(jié)能化的目標前進。但是,汽車社會的蓬勃發(fā)展也伴隨著道路交通事故數(shù)量保持在較高水平的嚴峻形勢。在“人-車-路”三位一體的交通環(huán)境中,涉及人類因素的交通事故占比遠高于其他兩個因素誘發(fā)的事故占比。本文從駕駛員的駕駛行為出發(fā),對人類駕駛員駕駛表現(xiàn)和駕駛安全的內(nèi)在關(guān)聯(lián)展開了研究,建立由駕駛表現(xiàn)到駕駛安全的量化映射模型,提出了基于駕駛表現(xiàn)的駕駛權(quán)限預(yù)警方法,為人機共駕的駕駛權(quán)限交接提供可靠的實際依據(jù)。最后,采用深度學(xué)習(xí)方法,研究了基于長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的擬人化轉(zhuǎn)向模型。論文的主要工作和研究成果如下:(1)基于歐盟自然駕駛項目UDRIVE乘用車子數(shù)據(jù)庫,結(jié)合批測試方法、多工作站計算集群并行計算技術(shù),生成駕駛表現(xiàn)分集與緊急安全事件分集,采用K均值聚類算法對高速場景下駕駛員駕駛表現(xiàn)進行了分布結(jié)構(gòu)識別,研究了不同駕駛表現(xiàn)亞型事故風(fēng)險傾向差異,構(gòu)建了由多維表現(xiàn)到實際駕駛安全的映射模型。(2)針對對駕駛員在環(huán)試驗,建立了駕駛模擬器數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),實現(xiàn)了多源駕駛員在環(huán)數(shù)據(jù)采集與異頻實驗數(shù)據(jù)同步重構(gòu),設(shè)計了基于聽覺-口語次任務(wù)的多層次工作負荷駕駛員在環(huán)...
【文章頁數(shù)】:88 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
中文摘要
英文摘要
1 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 研究現(xiàn)狀及分析
1.2.1 駕駛員駕駛表現(xiàn)評價方法
1.2.2 駕駛安全評估方法
1.2.3 機器學(xué)習(xí)
1.2.4 人機共駕
1.3 研究內(nèi)容與目的
1.4 研究技術(shù)路線與章節(jié)安排
2 UDRIVE自然駕駛數(shù)據(jù)研究
2.1 自然駕駛研究
2.2 自然駕駛數(shù)據(jù)分析方法
2.2.1 大規(guī)模數(shù)據(jù)庫信息處理流程
2.2.2 駕駛表現(xiàn)指標與駕駛安全指標
2.3 相關(guān)性分析與聚類分析
2.4 本章小結(jié)
3 駕駛員在環(huán)駕駛實驗
3.1 駕駛模擬器的組成及主要功能
3.1.1 駕駛模擬器的組成與性能
3.1.2 駕駛模擬器數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)
3.2 駕駛員在環(huán)實驗設(shè)計
3.2.1 研究對象的選擇
3.2.2 實驗方法的擬定
3.2.3 總體實驗流程的擬定
3.3 實驗執(zhí)行結(jié)果
3.4 本章小結(jié)
4 駕駛員在環(huán)實驗數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用
4.1 相關(guān)性分析
4.1.1 相關(guān)性評價方法
4.1.2 駕駛表現(xiàn)與駕駛安全表征指標
4.1.3 駕駛表現(xiàn)與駕駛安全的關(guān)聯(lián)程度以及關(guān)聯(lián)形式
4.2 K均值聚類分析
4.2.1 聚類數(shù)的確定
4.2.2 聚類結(jié)果分析
4.3 基于長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的擬人跟車模型
4.3.1 長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型
4.3.2 長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型與其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的對比
4.3.3 長短期記憶網(wǎng)絡(luò)超參數(shù)優(yōu)化及最優(yōu)測試結(jié)果
4.4 基于駕駛表現(xiàn)的駕駛權(quán)限分配系統(tǒng)
4.5 本章小結(jié)
5 結(jié)論與展望
5.1 研究結(jié)論
5.2 研究展望
參考文獻
附錄
A 作者在攻讀碩士學(xué)位期間參與的科研項目
B 部分駕駛表現(xiàn)指標定義
C 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集
致謝
本文編號:3765622
【文章頁數(shù)】:88 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
中文摘要
英文摘要
1 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 研究現(xiàn)狀及分析
1.2.1 駕駛員駕駛表現(xiàn)評價方法
1.2.2 駕駛安全評估方法
1.2.3 機器學(xué)習(xí)
1.2.4 人機共駕
1.3 研究內(nèi)容與目的
1.4 研究技術(shù)路線與章節(jié)安排
2 UDRIVE自然駕駛數(shù)據(jù)研究
2.1 自然駕駛研究
2.2 自然駕駛數(shù)據(jù)分析方法
2.2.1 大規(guī)模數(shù)據(jù)庫信息處理流程
2.2.2 駕駛表現(xiàn)指標與駕駛安全指標
2.3 相關(guān)性分析與聚類分析
2.4 本章小結(jié)
3 駕駛員在環(huán)駕駛實驗
3.1 駕駛模擬器的組成及主要功能
3.1.1 駕駛模擬器的組成與性能
3.1.2 駕駛模擬器數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)
3.2 駕駛員在環(huán)實驗設(shè)計
3.2.1 研究對象的選擇
3.2.2 實驗方法的擬定
3.2.3 總體實驗流程的擬定
3.3 實驗執(zhí)行結(jié)果
3.4 本章小結(jié)
4 駕駛員在環(huán)實驗數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用
4.1 相關(guān)性分析
4.1.1 相關(guān)性評價方法
4.1.2 駕駛表現(xiàn)與駕駛安全表征指標
4.1.3 駕駛表現(xiàn)與駕駛安全的關(guān)聯(lián)程度以及關(guān)聯(lián)形式
4.2 K均值聚類分析
4.2.1 聚類數(shù)的確定
4.2.2 聚類結(jié)果分析
4.3 基于長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的擬人跟車模型
4.3.1 長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型
4.3.2 長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型與其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的對比
4.3.3 長短期記憶網(wǎng)絡(luò)超參數(shù)優(yōu)化及最優(yōu)測試結(jié)果
4.4 基于駕駛表現(xiàn)的駕駛權(quán)限分配系統(tǒng)
4.5 本章小結(jié)
5 結(jié)論與展望
5.1 研究結(jié)論
5.2 研究展望
參考文獻
附錄
A 作者在攻讀碩士學(xué)位期間參與的科研項目
B 部分駕駛表現(xiàn)指標定義
C 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集
致謝
本文編號:3765622
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