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基于车辆轨迹的城市快速路合流区危险驾驶行为识别方法研究
| 论文题名： | 基于车辆轨迹的城市快速路合流区危险驾驶行为识别方法研究 |
| 关键词： | 城市快速路;合流区;危险驾驶行为;车辆轨迹 |
| 摘要： | 城市快速路合流区是城市路网的关键节点，承担匝道车辆汇入主线的功能。合流区车道数减少、交通环境突变，车辆频繁加减速和换道导致交通事故多发，是城市路网的事故黑点位置。现有合流区安全评估多基于交通冲突技术开展研究，从宏观视角评判合流区的安全性，基于传统指标构建安全评估模型。因此，有必要从微观车辆轨迹数据出发，掌握合流区交通流变化规律，提出操纵量指标构建危险驾驶行为谱，建立危险驾驶行为实时识别模型，主动精准识别危险驾驶人，进而针对性预警。 为实现城市快速路合流区危险驾驶行为实时识别，从3方面开展研究。首先，明确城市快速路合流区域的研究范围，获取城市快速路合流区车辆轨迹数据，分析合流区交通流特性及其变化规律，探索合流区驾驶人行为特性。其次，基于车辆轨迹数据特征参数构建驾驶行为谱，结合合流区交通流特性提出操纵量指标，建立危险驾驶行为谱。应用风险度量法量化危险驾驶行为，包括急打方向、猛踩踏板、危险跟驰和危险换道。使用四分位差法确定危险驾驶行为特征参数阈值，计算驾驶人危险驾驶行为得分，使用CRITIC赋权法确定危险驾驶行为权重，综合计算驾驶人危险驾驶行为谱特征值，验证操纵量指标在合流区的有效性和适用性。最后，基于危险驾驶行为谱特征值和驾驶人分类，确定危险和正常驾驶行为界定标准，划分合流区危险驾驶行为数据集，利用均衡算法平衡数据集，结合集成学习算法建立多种危险驾驶行为识别模型。选取与交通事故相关性较强的特征参数作为模型输入指标，调整模型参数使各模型识别效果达到最优，对比分析各识别模型性能评价指标，筛选最佳的城市快速路合流区危险驾驶行为识别模型。 研究结果表明，基于车辆轨迹数据和合流区交通流特性提出的操纵量指标，比现有指标更适用于合流区危险驾驶行为量化研究，丰富了危险驾驶行为量化指标体系。构建了多种危险驾驶行为识别模型，模型性能最优的SMOTELgbm精准率为93.4%，召回率为92.1%，能实时有效识别城市快速路合流区内危险驾驶人，为合流区交通安全研究提供了新视角，为合流区交通事故主动防控技术开发奠定了理论基础。 |
| 作者： | 夏号杰 |
| 专业： | 交通运输工程;道路与铁道工程 |
| 导师： | 刘唐志 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 重庆交通大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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