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基于GPS数据的高速公路驾驶行为识别
| 论文题名： | 基于GPS数据的高速公路驾驶行为识别 |
| 关键词： | 驾驶行为;预警系统;高速公路;GPS定位技术;定位数据 |
| 摘要： | 高速公路预警是提高高速公路行车安全的重要措施，驾驶行为识别作为高速公路预警系统的关键技术目前已成为国内外学者的研究热点。随着GPS等定位技术的发展，利用GPS定位数据实现高速公路交通状况监测和驾驶行为预警成为现实。因此开展基于GPS定位技术的高速公路驾驶行为识别对于高速公路驾驶行为的监测和预警具有重要意义。 本文首先对驾驶行为进行了分类并完成了驾驶行为数据采集。通过高速公路行车过程分析，将驾驶行为分为自由行驶、跟驰行为、换道行为和超车行为。其中跟驰行为根据速度和邻近车道间隙分为高速主动跟驰、高速被动跟驰、低速主动跟驰和低速被动跟驰；换道行为根据目标车道分为驶出换道行为和驶回换道行为，超车行为根据超车的方向分为左超车和右超车。利用高精度的GPS设备，在哈尔滨环城高速上进行了驾驶行为实车实验，得到了驾驶行为轨迹和视频数据，通过数据处理，获得了驾驶行为表征参数。 然后利用驾驶行为表征参数，分析了高速公路驾驶行为特性。对四种跟驰行为的速度与加速度、跟驰距离和时距、与邻近前后车的距离进行了分析及显著性检验，得到四种跟驰行为具有差异性；通过对换道行为的轨迹曲率、换道速度和加速度、换道时与前后车的车头时距的分析，得到驶出换道和驶回换道的参数特征；分析了超车时的速度和超车距离及时长特征，用负指数函数拟合了超车速度差与超车时长和超车距离的关系。 最后运用隐马尔可夫模型理论构建了驾驶行为识别模型，并对模型进行了测试与检验。利用驾驶行为基本参数特性及主成分分析选取了8个驾驶行为特征参数，针对每个驾驶行为建立了一个隐马尔可夫子模型，其中超车行为模型为驶出换道和驶回换道模型的组合，并设置了模型的基本参数；通过仿真分析，对每个子模型的识别时间序列长度、隐含状态数、高斯混合数和参数组合进行了优化；整理驾驶行为数据，完成了模型的训练。最后利用已分类的样本测试得到驾驶行为模型能以较高的准确率识别出各个驾驶行为；利用未分类的样本测试得到，在驶出换道和驶回换道行为发生1.0s和1.1s后，模型能准确识别出驶出换道行为和驶回换道行为。 |
| 作者： | 罗沂 |
| 专业： | 交通运输工程 |
| 导师： | 杨龙海 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 哈尔滨工业大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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