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道路交通事故责任智能化在线快速划分方法研究 被引量:2
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作者 黄钢 李平凡 +1 位作者 高岩 孙川 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第7期2402-2408,共7页
为提高智慧交管建设水平,提升执法效率、降低执法成本,对交通事故中当事人责任智能快速划分进行研究。使用Pearson相关系数来计算全部特征与事故责任的相关系数,挑选出与事故责任划分高度相关的数据特征;基于道路交通事故数据及挑选出... 为提高智慧交管建设水平,提升执法效率、降低执法成本,对交通事故中当事人责任智能快速划分进行研究。使用Pearson相关系数来计算全部特征与事故责任的相关系数,挑选出与事故责任划分高度相关的数据特征;基于道路交通事故数据及挑选出与事故责任划分明显相关的10个因素为评价指标,使用高效梯度提升决策树(XGBoost)算法对事故责任进行建模预测,结果相对准确,为78.9%,但存在模型对缺失样本分裂方向的处理能力有限及模型过拟合问题;通过参数优化和模型融合方法对XGBoost算法进行优化。结果表明:优化后的算法能有效地自动学习出缺失样本的分裂方向,模型融合对缺失值的处理率已提升至94.8%,处理率提升了50%,缺失样本的分裂方向通过模型融合基本全部得到有效学习,预测结果对比原始算法准确度提升至87.2%,交叉验证结果也表明该算法在交通事故责任智能认定中的适用性。 展开更多
关键词 公共安全 道路交通安全 机器学习 XGBoost 事故责任认定
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疲劳预警分级提示下的驾驶行为响应特征 被引量:9
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作者 胥川 郭启明 王雪松 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期189-195,共7页
确定疲劳预警提示时机是车载疲劳预警提示技术中的关键和难点,通过驾驶员对预警提示的驾驶行为响应特征来判断提示时机的合理性是解决该问题的新思路.通过开展在疲劳分级预警提示环境下的驾驶模拟试验,采集驾驶员眼动(眼闭合时间比例)... 确定疲劳预警提示时机是车载疲劳预警提示技术中的关键和难点,通过驾驶员对预警提示的驾驶行为响应特征来判断提示时机的合理性是解决该问题的新思路.通过开展在疲劳分级预警提示环境下的驾驶模拟试验,采集驾驶员眼动(眼闭合时间比例)和车道偏移(车道偏移标准差、车道偏移均值、车道越线面积)指标,并通过成对Wilcoxon signed-rank检验,分析不同等级预警提示前后15 s时间内关键驾驶行为指标的差异.研究结果表明:在设定的疲劳分级规则下,一般疲劳预警提示后,车道偏移标准差均值显著下降0.129 1,车道越线面积均值显著下降8.574 4;在严重疲劳预警提示后,眼闭合时间比例显著下降0.044 9,但车道偏移标准差和车道越线面积均未发生显著改变,驾驶员应该尽快停车休息. 展开更多
关键词 驾驶模拟器 驾驶行为 提示时机 提示响应 疲劳驾驶
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基于换道行为的驾驶分心识别方法 被引量:7
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作者 罗毅 高岩 尤志栋 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第10期25-30,共6页
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(O... 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。 展开更多
关键词 驾驶安全 分心识别 径向基函数(RBF) 换道行为 驾驶模拟
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基于驾驶模拟的自动驾驶接管行为研究 被引量:7
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作者 高岩 尤志栋 +1 位作者 罗毅 寿任祯 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期140-146,共7页
为探索有条件自动驾驶对非驾驶相关任务的允准边界,基于实车驾驶模拟器,设计自动驾驶接管试验典型场景,招募30名被试者开展驾驶模拟试验;要求驾驶人执行3种分心形式的驾驶次任务,系统发出接管请求提示后,驾驶人接管车辆控制权以避免险... 为探索有条件自动驾驶对非驾驶相关任务的允准边界,基于实车驾驶模拟器,设计自动驾驶接管试验典型场景,招募30名被试者开展驾驶模拟试验;要求驾驶人执行3种分心形式的驾驶次任务,系统发出接管请求提示后,驾驶人接管车辆控制权以避免险情发生,并分析驾驶人接管反应时间、驾驶负荷以及驾驶绩效等相关数据。结果表明:驾驶次任务涉及的分心形式越复杂,接管过程安全性越差,视觉分心任务与操作分心任务对接管行为影响显著;驾驶人更倾向于选择制动操作接管车辆,次任务分心程度越高,制动接管比例越大;与乘客聊天对接管行为影响不显著,看视频和玩手机游戏均会显著延长接管反应时间,增加工作负荷与车辆纵向减速度,玩手机游戏还会显著提升车辆横向加速度。 展开更多
关键词 自动驾驶 驾驶模拟 接管行为 驾驶负荷
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