基于换道行为的驾驶分心识别方法

来源：中国安全科学学报杂志2018年第10期北京时间：

作者：罗毅, 高岩, 尤志栋

单位：公安部交通管理科学研究所 道路交通集成优化与安全分析技术国家工程实验室,道路交通安全公安部重点实验室,江苏 无锡 214151

摘要：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。

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

基金资助：国家科技支撑计划课题(2014BAG01B06-JY01);国家自然科学基金资助(51678460);公安部科技强警基础工作专项项目(2016GABJC31)。