基于换道行为的驾驶分心识别方法

作     者：罗毅 高岩 尤志栋 LUO Yi;GAO Yan;YOU Zhidong

作者机构：公安部交通管理科学研究所道路交通集成优化与安全分析技术国家工程实验室道路交通安全公安部重点实验室 

出 版 物：《中国安全科学学报》 (China Safety Science Journal)

年 卷 期：2018年第28卷第10期

页      面：25-30页

学科分类：08[工学] 0837[工学-安全科学与工程] 

基　　金：国家科技支撑计划课题(2014BAG01B06-JY01) 国家自然科学基金资助(51678460) 公安部科技强警基础工作专项项目(2016GABJC31) 

主　　题：驾驶安全 分心识别 径向基函数(RBF) 换道行为 驾驶模拟 

摘      要：为预防驾驶分心导致的交通事故,利用径向基函数(RBF)神经网络模型,研究驾驶分心识别方法。通过驾驶模拟试验,分析驾驶人分别在正常驾驶、手持接听电话和免提接听电话等3种状态下执行车辆换道操作时的驾驶行为,构建基于最小正交二乘法(OLS)的RBF神经网络驾驶分心识别模型,用于判定驾驶人是否处于分心状态。研究表明:驾驶分心对换道过程中车辆的纵向速度、横向速度、横向加速度、方向盘转角、方向盘转速和油门开度等6项驾驶绩效参数有显著影响,所构建模型的平均识别正确率达到88.7%,可准确识别驾驶人的分心状态,为分心事故预防提供理论支撑。