原文传递
考虑视觉特性的分流区换道风险评估
| 论文题名： | 考虑视觉特性的分流区换道风险评估 |
| 关键词： | 高速公路;公路分流区;换道风险;风险评估 |
| 摘要： | 高速公路分流区是高速公路安全瓶颈，为有效评价分流区安全服务水平，本文借助D-Lab人因数据采集与分析系统对分流区眼动数据进行采集、分析，利用交通冲突技术提取车辆轨迹，构建考虑视觉特性的分流区换道风险评估模型。 本研究主要内容包括：⑴提出获取视觉特性的试验方案。选取共25位驾驶员开展平行式有可选车道的单车道类型分流区实车试验，获取眼动数据，并利用参照物将注视点的像素坐标转换为唯一固定的二维坐标。⑵实现兴趣区域下眼动数据分析。从基本眼动、目标注视、视线转移三特征分析试验数据，利用二元变量分析将注视点分布划分为两类，选取资深驾驶员注视点分布利用近邻传播聚类算法，通过调控阻尼系数λ与偏向参数p确立聚类数目，依照聚类结果将兴趣区划分为7部分，其中前窗采用放射线划分，以此分析不同驾驶行为间视觉差异，共选取11类差异性显著数据。⑶构建换道决策模型。确定视觉特性指标体系，利用主成分分析法降维，并提出基于支持向量机的非线性驾驶行为分类，以视觉特性参数获取换道概率，判别驾驶行为类型。同时对比四种核函数，结果表明，高斯径向基函数核函数准确率91.67％，灵敏度90.21％，适用于小样本量、低维度情况。⑷提出基于预测轨迹的冲突严重程度判别方法。采用视频检测技术，对固定背景下运动目标进行轨迹提取，利用神经网络实时预测轨迹，并引入量化指标J以碰撞概率分析分流区两车冲突严重程度。同时探讨融合换道决策的碰撞概率算法，构建融合视觉特性的分流区风险评估模型。结果显示，指标J考虑避险行为对潜在冲突点出现时间的影响，准确性更高;融合视觉特性的碰撞概率模型，准确度85.71％、灵敏度92.75％，更接近于实际。 |
| 作者： | 姜雪娇 |
| 专业： | 交通运输工程 |
| 导师： | 郭唐仪 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 南京理工大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
检索历史
应用推荐
