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行车安全事件的驾驶风险影响因素研究
被引量：
22
1
作者
杨曼
吴超仲
+1 位作者
张晖
李思瑶
《交通信息与安全》
CSCD
北大核心
2018年第5期34-39,共6页
为了更好的研究与驾驶风险有关的因素,提高整体的驾驶安全性。引入与Crash和Near-crash相比,发生频次高、严重程度低的行车安全事件(Critical-Incident events:CIEs)来表征驾驶风险,可以更好用于驾驶风险前的预测。招募30位驾驶人参加55...
为了更好的研究与驾驶风险有关的因素,提高整体的驾驶安全性。引入与Crash和Near-crash相比,发生频次高、严重程度低的行车安全事件(Critical-Incident events:CIEs)来表征驾驶风险,可以更好用于驾驶风险前的预测。招募30位驾驶人参加550km武汉至襄阳段的实车实验,获取驾驶基本数据。首先分析数据,建立CIEs数据库,其中包含驾驶行为,CIEs因素,环境等主要因素。然后用K-均值聚类分析法对驾驶风险进行分类。并对主要因素与风险关系进行Logit模型分析。结果表明,有6个因素对驾驶风险有显著影响,包括平均减速度、CIEs类型、CIEs原因、天气、年龄和驾龄。其中平均减速度对其影响很大(β=1.982 606),说明风险升高往往是驾驶操作不当造成的;且年轻、驾龄短的驾驶员更易导致风险驾驶行为。
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关键词
交通
安全
驾驶风险评价
聚类分析
行车安全事件
(CIEs)
自然驾驶数据
下载PDF
职称材料
考虑行车安全事件严重程度和个体差异的驾驶行为风险评估
被引量：
2
2
作者
张晖
刘永杰
+3 位作者
吴超仲
丁乃侃
张琦
肖逸影
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期24-31,共8页
为解决驾驶行为风险评估方法存在事件危险程度度量缺失及个体行为习惯考虑不足的问题,采集15位被试的自然驾驶试验数据,通过配对T检验和具有噪声的基于密度的聚类方法(DBSCAN),聚类得到行车安全事件中指标偏离正常状态的显著程度和驾驶...
为解决驾驶行为风险评估方法存在事件危险程度度量缺失及个体行为习惯考虑不足的问题,采集15位被试的自然驾驶试验数据,通过配对T检验和具有噪声的基于密度的聚类方法(DBSCAN),聚类得到行车安全事件中指标偏离正常状态的显著程度和驾驶人风险倾向性等级;选取指标量化单次行车安全事件严重程度,修正驾驶风险权重,构建考虑行车事件严重程度和个体差异的驾驶行为风险评估方法;开展实例分析,使用车头时距(TH)验证模型的有效性。研究结果表明:速度标准差、速度极差、加速度均值和最大值对于驾驶风险评估的重要度较高;使用优化后的评估方法得到的驾驶行为风险评分范围为[21,42.6],均值为32.93,标准差6.62,相较于传统评分方法,该风险评分与实际情况更为接近;采用上述指标评价综合驾驶行为风险,有助于提升驾驶风险辨识准确性。
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关键词
行车安全事件
严重程度
个体差异
驾驶行为
风险评估
具有噪声的基于密度的聚类方法(DBSCAN)
原文传递
题名
行车安全事件的驾驶风险影响因素研究
被引量：
22
1
作者
杨曼
吴超仲
张晖
李思瑶
机构
武汉理工大学国家水运安全工程技术研究中心
武汉理工大学智能交通系统研究中心
武汉理工大学水路公路交通安全控制与装备教育部工程研究中心
出处
《交通信息与安全》
CSCD
北大核心
2018年第5期34-39,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61603282
51775396
+1 种基金
u1624262)
国家重点研发计划项目(2017YFC0804802)资助
文摘
为了更好的研究与驾驶风险有关的因素,提高整体的驾驶安全性。引入与Crash和Near-crash相比,发生频次高、严重程度低的行车安全事件(Critical-Incident events:CIEs)来表征驾驶风险,可以更好用于驾驶风险前的预测。招募30位驾驶人参加550km武汉至襄阳段的实车实验,获取驾驶基本数据。首先分析数据,建立CIEs数据库,其中包含驾驶行为,CIEs因素,环境等主要因素。然后用K-均值聚类分析法对驾驶风险进行分类。并对主要因素与风险关系进行Logit模型分析。结果表明,有6个因素对驾驶风险有显著影响,包括平均减速度、CIEs类型、CIEs原因、天气、年龄和驾龄。其中平均减速度对其影响很大(β=1.982 606),说明风险升高往往是驾驶操作不当造成的;且年轻、驾龄短的驾驶员更易导致风险驾驶行为。
关键词
交通
安全
驾驶风险评价
聚类分析
行车安全事件
(CIEs)
自然驾驶数据
Keywords
traffic safety
driving risk assessment
cluster analysis
Critical-Incident events(CIEs)
data of naturalistic driving
分类号
U491.1 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
下载PDF
职称材料
题名
考虑行车安全事件严重程度和个体差异的驾驶行为风险评估
被引量：
2
2
作者
张晖
刘永杰
吴超仲
丁乃侃
张琦
肖逸影
机构
武汉理工大学智能交通系统研究中心
国家水运安全工程技术研究中心
运输车辆运行安全技术交通运输行业重点实验室
武汉市交通发展战略研究院
出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期24-31,共8页
基金
国家自然科学基金资助(52072289)
国家重点研发计划(2019YFB1600803)
运输车辆运行安全技术交通运输行业重点实验室开放课题(KFKT2018-04)。
文摘
为解决驾驶行为风险评估方法存在事件危险程度度量缺失及个体行为习惯考虑不足的问题,采集15位被试的自然驾驶试验数据,通过配对T检验和具有噪声的基于密度的聚类方法(DBSCAN),聚类得到行车安全事件中指标偏离正常状态的显著程度和驾驶人风险倾向性等级;选取指标量化单次行车安全事件严重程度,修正驾驶风险权重,构建考虑行车事件严重程度和个体差异的驾驶行为风险评估方法;开展实例分析,使用车头时距(TH)验证模型的有效性。研究结果表明:速度标准差、速度极差、加速度均值和最大值对于驾驶风险评估的重要度较高;使用优化后的评估方法得到的驾驶行为风险评分范围为[21,42.6],均值为32.93,标准差6.62,相较于传统评分方法,该风险评分与实际情况更为接近;采用上述指标评价综合驾驶行为风险,有助于提升驾驶风险辨识准确性。
关键词
行车安全事件
严重程度
个体差异
驾驶行为
风险评估
具有噪声的基于密度的聚类方法(DBSCAN)
Keywords
safety-critical events
severity
individual heterogeneity
driving behavior
risk identification
density-based spatial clustering of applications with noise(DBSCAN)
分类号
X915.2 [环境科学与工程—安全科学]
U491.3 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
行车安全事件的驾驶风险影响因素研究
杨曼
吴超仲
张晖
李思瑶
《交通信息与安全》
CSCD
北大核心
2018
22
下载PDF
职称材料
2
考虑行车安全事件严重程度和个体差异的驾驶行为风险评估
张晖
刘永杰
吴超仲
丁乃侃
张琦
肖逸影
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
原文传递
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
统计分析
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