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基于驾驶行为特征指标的行车安全事件辨识方法研究文献综述

 2020-04-23 19:54:48  

1.目的及意义

1.1 研究目的及意义

随着经济的高速发展,我国道路交通状况也发生着重大变化,据公安部统计,截至2017年底,全国机动车保有量达3.10亿辆,其中汽车2.17亿辆;机动车驾驶人达3.85亿人,其中汽车驾驶人3.42亿人[1]。机动车保有量在飞速增长的同时,道路交通事故发生频率也在不停增长,我国平均每年死于交通事故的人数高达万人,造成的经济损失和给人带来的精神损失无法估量。如何能降低交通事故的发生概率一直是国内外无数学者研究的热点,其中大多数研究从事故发生的原因着手。已有研究表明,驾驶人的驾驶行为与交通事故发生有着很强的关联性,由驾驶人因素导致的交通事故占到了65%,而与驾驶人因素相关的事故占到了95%[2]。不难看出危险的驾驶行为是导致交通事故的关键因素之一,同时也充分说明通过研究驾驶人的驾驶行为与交通事故发生之间的联系,可以通过监测驾驶行为状态有效预测发生交通事故的概率,从而向驾驶人传达预警信号,降低事故发生几率,提升道路运输交通安全水平。

但由于在研究实验过程中交通事故是小概率事件,有学者提出用"行车安全事件"替代的方法来研究交通安全和驾驶风险,并检验得出该方式可行[3]。"行车安全事件"实际上是一种类碰撞事件,它表示一种易导致交通事故发生的不安全行车状态。因此对行车安全事件展开辨识研究,就能实现在识别危险发生的同时根据风险级别及时采取相应措施进行干预。遵循类似的思路,目前已有一些先进驾驶辅助系统(Advanced Driver Assistance System,ADAS)被运用于实际车辆驾驶中,通过检测驾驶行为数据,能在紧急情况发生时向驾驶人或者行人发出警报,甚至对车辆采取主动干涉,实际证明类似的系统能有效降低碰撞事故发生的可能性。

本文拟以疲劳驾驶为例,建立一种行车安全事件辨识方法,并依据疲劳程度评估风险值,为最终能实现对车辆的不安全驾驶状态定量化辨识打下基础。同时由于成本及技术的原因,国内ADAS系统还未完全普及,对于基础理论研究仍需继续,以及未来将广泛应用的UBI(Usage Based Insurance)中也需要建立驾驶行为评分模型,某种程度上来说,本研究也为此提供了思路与参照。


1.2 国内外研究现状

近年来国内外很多学者都在关注驾驶行为及其险态辨识方面的研究。驾驶行为研究由于需要考虑的对象和因素较为复杂,研究方法具有独特性,学者大多遵循着一种思路,即根据实验目的确定需要分析的指标,实施实验并采集分析数据,将指标与状态建立联系,最终形成结论。

1.2.1驾驶行为主要研究方向

目前国内外对驾驶行为研究主要集中在几种典型风险行为的安全性影响上,且可大致分为两类,一类面向车辆行驶状态,具体包括车辆的跟驰状态、换道状态、超车状态、跑偏驾驶、占道驾驶、急加速、急减速、急转弯等内容。一类面向驾驶人状态,具体包括疲劳驾驶、分神驾驶、酒后驾驶以及愤怒及攻击性驾驶等内容[4]

采集的指标类型方面,反映驾驶行为的相关指标主要可以分为三类:车辆动态指标 ( 车速、车辆加速度、方向盘转角、加速踏板开度、制动踏板开度) 、路面环境指标( 车辆偏离车道中心线距离、前车与自车间距) 和驾驶人行为指标( 驾驶人头动信息、眼动信息) 。

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