网联与非网联环境下驾驶人换道意图识别研究

来源：中国血液净化杂志2023年第9期北京时间：

作者：张洪加, 郭应时, 高松, 刘卓凡

单位：1. 山东理工大学 交通与车辆工程学院, 山东 淄博 255000;2. 长安大学 汽车学院, 陕西 西安 710064;3. 西安邮电大学 现代邮政学院, 陕西 西安 710061"],"fundList_en":["National Key R & D Program of China (2018YFB1600500); National Natural Science Foundation of China (52002319)

摘要：网联时代的到来必将改变驾驶人的注意力分配和环境感知能力,进而影响其认知与行为模式。此时,非网联环境中建立的换道意图模型是否继续适用于网联环境值得研究。因此,基于驾驶模拟器搭建了网联与非网联换道场景,对比分析了2种环境下驾驶人换道意图表征参数与换道意图识别模型。结果发现:网联环境下的换道意图时间窗口长度(6.6 s)比非网联环境(4.1 s)长了约60.98%。网联环境下,意图表征参数(车辆运动与驾驶人操作参数)波动幅度显著小于非网联环境。换道意图阶段,非网联环境下驾驶人的平均扫视速度、后视镜观看频次以及注视时间与网联环境下存在显著差异。模型对比发现,当提前0.5 s识别时,网联与非网联环境下的模型识别精度无明显差异,分别为98.25%和96.35%;当提前2 s识别时,网联环境下的模型识别精度(93.48%)显著高于非网联环境(85.68%);在提前3 s识别时,网联环境下的模型识别精度为92.23%,非网联环境下出现了训练不收敛的情况。综上可见,网联与非网联环境下驾驶人换道意图表征参数与模型识别精度存在较大的差异。此外,网联环境下驾驶人换道意图通过所提模型精确识别后利用网联通信方式发送至宏观交通系统或周围车辆,不仅有助于宏观交通系统对整个交通流的综合调控管理,还有助于周围车辆跟车目标的提前切换以及换道轨迹规划。

关键词：交通工程,换道意图识别模型,驾驶模拟器,网联环境,宏观交通系统

基金资助：国家重点研发计划项目(2018YFB1600500)；国家自然科学基金项目(52002319)