基于海量车辆轨迹数据的机动车驾驶员驾驶行为评价（英文）

论文摘要

基于监控数据及车辆总线数据的营运车驾驶行为评价研究方法已相对成熟,但难以推广至私家车,针对自然驾驶试验样本容量小、设备昂贵的缺点,提出了一种基于海量秒级GPS导航数据的驾驶行为评价方法.运用自动编码机对数据进行降噪处理,结合行车动力学、SOM自组织映射分类等方法给出超速、急变速、频繁变道、急转弯等行为的判定方法及阈值,计算不同驾驶特性驾驶员及危险驾驶行为比例.在此基础上,分析得到深圳市机动车驾驶员驾驶行为时空分布特征、典型通道驾驶行为特征,并选取典型道路进行事故多发段与正常段的驾驶行为对比.结果表明,深圳危险驾驶行为以频繁变道和超速为主,16.1%的驾驶员驾驶行为偏冒进,原特区外相对原特区内危险驾驶行为比例更高,危险驾驶行为与事故密度呈高度相关.

论文目录

• 1 Data Introduction and Research Methods
•   1.1 Raw data and data screening
•   1.2 Research method
•     1.2.1 Auto encoder
•     1.2.2 Self-organizing Mapping
• 2 Driving Behavior Evaluation Research
•   2.1 Driving behavior classification
•   2.2 Time distribution feature of driving behavior
•   2.3 Driving behavior spatial distribution characteristics
•   2.4 Driving behavior analysis of main lane
•   2.5 Driving behavior comparison of normal roads and accident-prone roads
• 3 Conclusions

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 孙超,陈小鸿,张红军,张俊峰

关键词: 驾驶行为,导航数据,自动编码机,自组织映射

来源: Journal of Southeast University(English Edition) 2019年04期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 汽车工业

单位: 同济大学道路与交通工程教育部重点实验室,深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司,3College of Civil and Environmental Engineering University of California Davis

基金: The National Natural Science Foundation of China(No.71641005),the National Key Research and Development Program of China(No.2018YFB1601105)

分类号: U471.1

页码: 502-508

总页数: 7

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