基于移動傳感數(shù)據(jù)推演的汽車駕駛傾向性辨識.pdf

1、隨著我國經(jīng)濟的快速發(fā)展,汽車保有量、特別是私家車數(shù)量迅猛增加,道路交通系統(tǒng)中人-車-環(huán)境矛盾日益突出。在所發(fā)生的交通事故中,駕駛員自身因素占了較大比重。駕駛員生理心理特性與交通安全緊密相關(guān),其對交通安全的影響主要表現(xiàn)為其駕駛傾向性,即在各種動態(tài)因素影響下駕駛員對現(xiàn)實交通狀況的心理體驗,以及所表現(xiàn)出與之相適應(yīng)的決策或行為價值的偏好性。
　　由于移動傳感數(shù)據(jù)具有很強的實用性,越來越受到交通研究者的青睞。與此同時,伴隨數(shù)據(jù)采集與處理產(chǎn)生

2、的隱私保護問題,也日益受到人們的關(guān)注。如何將移動傳感數(shù)據(jù)與隱私保護更加安全有效地相結(jié)合并用于科研,成為國內(nèi)外學(xué)者研究的熱點。
　　本文以實現(xiàn)駕駛傾向性的辨識為目的,將駕駛傾向性分為三種類型:激進型、普通型和保守型,可進一步細(xì)分為:激進型、普通激進型、普通型、保守型、普通保守型。采用基于粗糙集理論的最小信息熵連續(xù)屬性離散化算法,將樣本信息進行離散化處理,再運用啟發(fā)式貪心算法,對相應(yīng)的樣本屬性進行約簡,對駕駛傾向性的特征數(shù)據(jù)進行了提取

3、;針對三車道情況并重點考慮環(huán)境因素中直接影響駕駛員情感的態(tài)勢因素,運用動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建立適應(yīng)環(huán)境演化的駕駛傾向性識別模型;另外,本文還立足于車輛安全他控技術(shù)研究角度,考慮以尊重和保護駕駛員隱私為前提,利用GPS實時捕獲的實驗路段行程時間作為特征參數(shù),建立基于支持向量機的汽車駕駛傾向性動態(tài)辨識模型。
　　研究結(jié)果表明,本文所構(gòu)建駕駛傾向性辨識模型合理可行,能夠在一定程度上實現(xiàn)駕駛傾向性的動態(tài)識別,為以人為中心的個性化汽車主動安全系統(tǒng)