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原文传递考虑驾驶员特性的行车风险评估

论文题名：	考虑驾驶员特性的行车风险评估
关键词：	智能汽车;驾驶员特性;驾驶风格;意图识别;风险评估
摘要：	智能驾驶是汽车技术未来的发展趋势，在发展过程中，势必会出现不同智能等级差异的自动驾驶车辆与传统驾驶车辆混行的“人机混驾”复杂交通环境，人类驾驶员是“人机混驾”交通环境中不可避免的影响因素，因此在智能驾驶的决策规划过程中考虑驾驶员特性是智能驾驶技术发展的研究方向之一。同样，车辆在行驶过程中能够快速准确地判断周围行驶区域对自车造成的风险能够有效提高智能驾驶系统的决策合理性。驾驶员风格某种程度上反映了驾驶员在驾驶环境中的驾驶行为特性与行车状态。为此，从驾驶风格与意图识别两方面来对行车风险进行研究，通过对驾驶风格进行分析提高车辆的意图识别精度，在周车换道意图识别的基础上对行车风险进行评估，提高车辆的行车安全性与决策合理性。主要工作如下：　　(1)进行数据重构与驾驶风格聚类研究。对自然驾驶数据集中的轨迹数据进行重构以减少数据误差，提高风格分析结果的准确性；选择16个初始特征参数对驾驶风格信息进行表征，采用因子分析法对特征参数进行数据降维，充分表达特征参数信息的同时降低数据维度；采用K-means++算法进行聚类分析，根据聚类结果将驾驶员风格分为激进型、稳重型与保守型三种类型；对聚类结果的特征信息进行分析，验证聚类结果的合理性。　　(2)构建基于注意力机制的Bi-GRU周车换道意图识别模型。对换道行为进行分析，提取适当的换道行为特征参数；构建基于注意力机制的Bi-GRU周车换道意图识别模型，在交互模块中以收益函数的形式表征目标车辆与周围车辆以及驾驶环境的交互特征，同时综合考虑驾驶风格影响，提高模型识别精度；以I-80数据集中所提取的换道轨迹数据为样本训练模型，以准确率与F1macro为评价指标验证模型有效性，并对不同驾驶风格换道行为数据进行可视化分析，验证模型意图识别效果。　　(3)研究考虑驾驶员特性的风险评估方法。针对行车安全场理论中场力对驾驶行为不确定性考虑不足与风险概念模糊的问题，研究一种考虑驾驶员特性的风险评估方法。对于驾驶环境中驾驶行为的不确定性，结合周车换道意图结果预测目标车辆未来运动轨迹，计算车辆在当前时刻及预测时域内不同行驶区域的潜在行车风险；对于风险概念模糊的问题，采用高斯云模型将区域潜在风险场力定量指标转换为危险度、期望度与空间度三种子概念的确定度，从不同角度判断车辆综合风险；最后通过仿真实验，验证考虑驾驶员特性的风险评估方法的有效性。
作者：	靳慧
专业：	车辆工程
导师：	李伟
授予学位：	硕士
授予学位单位：	重庆交通大学
学位年度：	2023