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摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 驾驶过程中风险因素
1.2.2 驾驶行为研究
1.2.3 驾驶员风险识别
1.2.4 综合评价
1.3 研究内容
1.4 技术路线
第二章 数据分析及数据采集平台实现
2.1 眼动数据分析方法介绍
2.1.1 平均扫视幅度
2.1.2 平均注视持续时间
2.1.3 瞳孔变异性
2.2 心率数据分析方法介绍
2.2.1 时域分析
2.2.2 频域分析
2.3 路段车辆信息分析
2.4 数据采集平台
2.4.1 数据采集系统
2.4.2 试验方案
2.5 本章小结
第三章 驾驶员评价指标构建
3.1 特殊事件定义
3.2 数据分析方法介绍
3.3 眼动指标分析
3.3.1 跟驰眼动特性分析
3.3.2 换道信息感知阶段眼动特性分析
3.3.3 换道意图识别阶段眼动特性分析
3.3.4 换道执行阶段眼动特性分析
3.4 心率相关指标分析
3.4.1 心率指标特性分析
3.4.2 心率相关指标时域分析
3.5 车辆速度相关指标分析
3.5.1 道路服务水平对速度影响分析
3.5.2 驾驶事件速度影响分析
3.5.3 道路服务水平加速度影响分析
3.5.4 驾驶事件对加速度影响分析
3.6 本章小结
第四章 基于驾驶员指标驾驶员风险感知水平评价
4.1 风险感知概念
4.2 风险感知量化方法
4.3 风险驾驶情景提取
4.4 风险驾驶行为提取结果
4.5 驾驶人风险感知与驾驶员指标水平的关系
4.5.1 驾驶行为指标统计量
4.5.2 驾驶行为参数与风险感知量化值
4.5.3 驾驶行为参数与风险感知量化值相关性分析
4.6 本章小结
第五章 基于HMM的多指标风险感知预测
5.1 HMM建模方法与分析
5.1.1 HMM的原理
5.1.2 HMM结构和三个基本问题
5.1.3 HMM基本算法
5.2 驾驶行为HMM预测方法设计
5.2.1 选择HMM结构
5.2.2 HMM模型设计
5.3 训练HMM
5.3.1 驾驶员风险感知量化值预测模型分类
5.3.2 HMM离线训练
5.3.3 驾驶员风险感知量化值预测
5.3.4 预测准确率分析
5.4 本章小结
结论与展望
主要结论
论文创新点
未来展望
参考文献
攻读学位期间取得的研究成果
致谢
