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基于驾驶人感知特性的换道预警阈值研究

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第一章 绪 论

第二章 换道预警理论模型研究

2.1 换道的阶段划分

2.2 驾驶人换道决策的影响因素

2.3换道预警相关参数

2.4 换道预警理论模型

2.5 本章小结

第三章 基于自由驾驶试验的换道数据特性分析

3.1 试验方案设计

3.2 试验数据的获取

3.3 自由换道数据分析

3.4 D-aFd模型参数分析

3.5 小结

第四章 换道过程中驾驶人对速度与距离的估计模型研究

4.1 驾驶人的感知判断特性

4.2 试验方案设计

4.3 驾驶人动态速度估计规律

4.4 驾驶人动态距离估计规律

4.5 小结

第五章 基于驾驶人感知特性的换道预警阈值

5.1 基于驾驶人感知特性的可换道极限时刻试验

5.2. 数据处理方法

5.3 驾驶人感知的换道极限试验特性

5.4 基于D-aFd模型的预警参数特性分析

5.5 基于SDT的预警模型一级阈值及评价

5.6 基于SDT的预警模型二级阈值评价

5.7 本章小结

结论

参考文献

攻读学位期间取得的研究成果

致谢

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摘要

车辆换道预警系统采用先进的传感器对交通环境进行实时监测,当存在碰撞风险时将对驾驶人发出预警。从实际使用角度而言,换道预警系统应该具有较高的准确率和较低的误报率,而换道预警算法中的阈值是决定准确率和误报率的直接因素。目前国内换道预警系统所使用的预警阈值确定方法较简单,驾驶人对这类系统的接受程度也较低。完善的预警阈值在考虑车辆安全行驶状态的同时也必须符合驾驶人的主观感知特性,因此,如何设置阈值是换道预警系统算法设计过程中需解决的关键问题。
  针对上述需求,本文以小型乘用车为载体搭建了驾驶行为测试平台,对多名被试在实际道路上进行了实车驾驶试验,获取了自由驾驶过程中的换道行为数据、驾驶人对换道安全表征参数的主观辨识数据以及驾驶人主观感知的换道极限时刻点判断数据。考虑驾驶人的主观风险感知行为特性,并结合车辆行驶状态安全性的理论分析,确定了适合于我国驾驶人驾驶行为特性的换道预警阈值。主要的研究内容包括以下几点:
  1、在对驾驶人行为特性、行车环境特性以及道路特性进行分析的基础上,细化各因素对应的表征指标,建立了驾驶人换道决策影响因素的结构模型。从符合实际换道行为特性的角度出发,考虑换道目标车道后车的速度响应,提出了基于行车安全距离与冲突目标车减速度相结合的换道预警理论模型。驾驶人产生换道意图后,该模型从运动学角度分析换道过程中目标车与自车始终保持安全距离所需要的最大减速度。对自由驾驶过程中的换道行为数据进行分析,确定了换道安全相关参数的分布特性,具体包括最小安全行车距离、自车加速度、换道持续时长以及换道越线时长等,并基于参数特性分布对换道预警理论模型中的相关参数进行了标定,从而使得所建立的预警理论模型更符合实际驾驶中的换道行为特性。
  2、分析驾驶人换道决策阶段对后方目标车辆的速度辨识值与距离辨识值,探讨了自车与目标车处于不同速度、不同相对距离、不同相对速度条件下驾驶人的主观估计值与雷达真实测量值的差异性,所得到的误差分布特性为调整驾驶人主观感知的换道阈值提供了依据。数据分析结果表明,距离、目标车速度、试验车速度及相对速度均会影响驾驶人的动态距离和动态速度估计;驾驶人对目标车辆速度估计误差和距离估计误差随相对速度绝对值的增大而减小;目标车速较高时易低估目标车速度而目标车速度较低时易高估其速度,较近范围内易高估目标车速度而较远范围内易低估其速度;较近范围内对距离的估计结果较实际易偏大而较远范围内易偏小,试验车速度较高时易将距离估计偏大。采用回归拟合分析方法,分别建立了驾驶人动态速度估计和动态距离估计模型。模型检验结果表明,两个模型预测值与驾驶人估计值的误差分布均呈现正态分布规律,且预测模型的精度均达到了0.98。
  3、分析驾驶人对安全换道极限状态的主观辨识数据,具体包括驾驶人主观感知的换道会影响后车正常驾驶时刻的表征数据以及自车最晚能够安全换道时刻的表征数据。参数检验结果表明,两类试验数据中的TTC(Time to Collision)、换道预警模型中的减速度值均存在显著性差异。依据上述两类数据的分析结果,分别建立了符合驾驶人特性两类不同危险等级的换道预警阈值。采用实验心理学领域内的信号检测论,确定了TTC模型、换道预警模型在不同误报率、不同漏报率和不同准确率情况下的一级预警阈值和二级预警阈值,并利用接受者操作特性曲线对预警规则进行了评价。分析结果表明,不同相对速度区间内取不同TTC阈值、不同相对距离区间内取不同TTC阈值、不同驾驶人类型取不同减速度阈值均可以提高预警规则的准确率;各种换道预警算法中,对不同类型驾驶人设定不同减速度阈值的方法结果最优,其次为不同相对距离内取不同 TTC阈值。
  本研究得到了国家自然科学基金项目(51178053和61374196)和教育部长江学者和创新团队发展计划项目(IRT1286)的资助。

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