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汽车驾驶行为作为交通行为中重要的一个组成部分,也决定了道路的交通安全水平,保证驾驶安全,减少道路交通事故一直都是人们追求的一个根本目的,而控制驾驶员某些不安全行为必然可以实现安全驾驶的目的,这就要求我们对驾驶行为的些内在机制要有一个深刻和全面的理解。驾驶动作作为驾驶员交通信息处理和决策的结果而且也是驾驶员调节和控制车辆的外在表现,因而驾驶动作及其构成的驾驶行为最终决定了车辆的运行状态。因而有必要研究驾驶动作的规律性,通过研究各种驾驶环境中,不同信息作用的刺激下驾驶员动作的变化规律及驾驶员行为变化的规律性可以揭示以及帮助我们深刻理解驾驶行为形成的内在机制。驾驶性能作为评价驾驶行为的一项重要指标,其外在表现正是驾驶员的动作行为。驾驶动作捕捉可以为研究某种信息作用于驾驶员后驾驶性能的变化,即驾驶员动作行为的变化特征提供量化研究的有效工具,结果将更加准确和具有说服力；
动作捕捉(Motion Capture,MC or MoCap)通常是指对人肢体动作的获取、记录和跟踪,已广泛应用于3D动画制作、仿生机械操纵、人因学研究、体育运动分析、康复医疗等领域,动作捕捉作为一种研究分析人体动作和行为的一种工具,完全可以将其应用于驾驶动作捕捉。通过捕捉驾驶员整个驾驶过程中的肢体各部位动作信息,通过动作识别以及行为标定,最终达到对驾驶动作以及驾驶行为的量化研究。
本文从对驾驶动作的检测入手,通过对各种动作捕捉设备的选型论证,确立驾驶动作捕捉设备,实验设计采集驾驶动作捕捉数据,建立驾驶行为检测方法,获取驾驶驾驶员的人体动作信息；并通过对驾驶动作捕捉数据的分析实现驾驶动作的识别以及基于驾驶动作捕捉数据的驾驶行为标定,从而建立一种量化研究驾驶行为的新方法。为了实现驾驶动作识别,本文采用动态时间弯曲算法(DTW)实现了对单个关节点动作的识别；通过利用条件随机场,并结合K-均值聚类,最终实现了对驾驶动作捕捉数据的行为标定。
本文的研究为进一步分析驾驶员的各种动作行为特性提供了前期准备。