發(fā)布時間：2020-07-17 14:04

【摘要】：車道變換作為典型的駕駛行為模式,對行車安全有重要影響,由于變道過程中信息感知不充分以及判斷決策失誤而造成的事故比例持續(xù)上升。如果能夠從換道前駕駛員的駕駛意圖出發(fā),依靠多維度的信號進行駕駛意圖預(yù)測,則可以提前對行駛環(huán)境安全性進行有效評估,做出準確的判斷決策,進而避免交通事故的發(fā)生。因此,本文重點從駕駛員的視覺特性和車輛運行特性兩個層面來深入研究變道車輛的行駛特征。首先,本文基于國內(nèi)外相關(guān)研究對車道變換行為、眼動行為和數(shù)據(jù)處理等理論進行了深入分析,將換道過程劃分為意圖和執(zhí)行兩個階段,并得到了本研究的五個注視區(qū)域;根據(jù)研究需求設(shè)計駕駛模擬實驗方案,通過22名被試者的模擬駕駛實驗采集了駕駛過程的視頻錄像和相關(guān)數(shù)據(jù),為后續(xù)分析提供了數(shù)據(jù)支持;運用調(diào)查問卷對被試者進行了駕駛風(fēng)格的量化與分類,將被試者劃分為三類駕駛風(fēng)格:沖動型、普通型和謹慎型。其次,以后視鏡視覺特性和方向盤轉(zhuǎn)角為主要依據(jù)確定了三類風(fēng)格駕駛員的意圖表征時窗分別為2s、3s和5s,得到了包含397組不同類型樣本的樣本集;運用均值分析、標準差分析等統(tǒng)計學(xué)方法分析了駕駛員視覺參數(shù)和車輛運行參數(shù)的基本變化規(guī)律,并以直觀分析為基礎(chǔ)采用獨立樣本T檢驗和單因素方差量化了駕駛風(fēng)格和駕駛行為對各項參數(shù)的影響,結(jié)果表明多個參數(shù)具有顯著性差異。最后,基于差異性分析和相應(yīng)的指標選取原則確定了以車輛行駛速度、車輛偏移角、橫向加速度、車頭距離和預(yù)碰撞時間作為表征不同駕駛行為的指標體系,綜合這五項指標建立了基于多值Logistic回歸的行為預(yù)測模型,并利用測試樣本實現(xiàn)了對變道意圖的預(yù)測,整體的預(yù)測準確率達到89.5%,表明模型具有良好的預(yù)測效果。通過本文研究,企業(yè)可以根據(jù)高速公路場景下駕駛員視覺特性和車輛運行特性的基本變化規(guī)律以及不同參數(shù)在駕駛行為和駕駛風(fēng)格上的差異性,對駕駛輔助系統(tǒng)和主動安全預(yù)警系統(tǒng)做出進一步完善,同時整合多項參數(shù)的變道意圖預(yù)測模型,可讓后車駕駛員提前對行駛環(huán)境安全性進行有效評估,對于提高行車安全性具有重要意義,這也為未來智能汽車的主動安全提供有力的技術(shù)支持。
【學(xué)位授予單位】：武漢理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：U491.254
【圖文】：

創(chuàng)建AOI

增加對目標對象的研究效率。在本研究中，AOI 則是在 D-lab 中進行選取，并通過自定義的方式來創(chuàng)建，如圖 2-2 所示。圖 2-2 創(chuàng)建 AOI根據(jù)研究需求創(chuàng)建好相應(yīng)的AOI 之后，需要在軟件中來觸發(fā)此AOI，即進行數(shù)據(jù)采集。首先在 D-lab 軟件中 AOIManagement 版塊選中創(chuàng)建的 AOI，然后回放視頻圖像，當(dāng)被試者的視點落在定義的 AOI 時開始記錄，直到視點離開則結(jié)束，此過程記為一次，后續(xù)重復(fù)此過程直到視頻圖像結(jié)束回放，如圖 2-3 所示。

臺駛實驗平臺究中，采用實車在真實高速公路上進行信號采集存在很多缺陷和隱患：實驗條件難以控制，可能量控制難度大，無法達到預(yù)期的效果；實車實驗安全難以保障。與此同時，良好的模擬駕駛平臺場景，實驗條件和變量都可以控制，便于對特定基于三屏顯示的駕駛模擬仿真平臺上進行特定真平臺由駕駛行為虛擬仿真試驗測試系統(tǒng) Simla硬件部分）組成，為了與實際駕駛環(huán)境更切合，覺效果，模擬實驗中配備三個 50 寸高清液晶屏圖 3-2 所示。

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本文編號：2759532