首页 >> 学术论文 >> 自动驾驶安全

基于自然驾驶数据的驾驶员变道特征分析

发表时间:   阅读次数:

王雪松, 李艳

摘要:为研究驾驶员的变道特征,包括变道频率、变道动机、注视行为以及转向灯使用情况,基于上海自然驾驶实验采集的驾驶员行为以及车辆运行数据,通过车道偏移值对变道事件进行识别,提取特征变量。对比分析不同类型道路上驾驶员的变道特征,得到以下结论:驾驶员变道较为频繁,城市主干道上变道频率最高,为每公里0.82次;高速公路上多车道变道的比例相对较高,安全隐患较大;与美国学者Olsen等人的研究结果相比,驾驶员在变道前查看侧视镜与开启转向灯的比例较高,但极少转头检查盲区。频繁变道、多车道变道以及忽视盲区都是变道过程中存在的安全隐患,深入了解这些特征,从而有针对性地提出改善措施对提高行车安全性有重要意义。

引用:王雪松, 李艳. 基于自然驾驶数据的驾驶员变道特征分析[J]. 交通信息与安全, 2016 (1): 17-22.

基于自然驾驶数据的驾驶员变道特征分析.doc

©CopyRight 2003-2012   同济大学交通运输工程学院

备案号:沪ICP备13005359号-1