【摘 要】
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在驾驶过程中对手机的使用导致驾驶员分心的情形十分常见,而且分心驾驶是导致道路交通事故的重要诱因之一。通过研究驾驶员在使用手机过程中的分心特性,建立高精度的分心驾驶识别模型,用于智能驾驶辅助系统中分心预警功能的开发,能够帮助驾驶员保持安全驾驶状态,从而减少交通事故的发生。 本文首先对与分心驾驶特性研究、分心驾驶识别研究相关的的论文进行梳理,总结该领域目前的研究进展和不足之处,确定研究思路:研究道路
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在驾驶过程中对手机的使用导致驾驶员分心的情形十分常见,而且分心驾驶是导致道路交通事故的重要诱因之一。通过研究驾驶员在使用手机过程中的分心特性,建立高精度的分心驾驶识别模型,用于智能驾驶辅助系统中分心预警功能的开发,能够帮助驾驶员保持安全驾驶状态,从而减少交通事故的发生。
本文首先对与分心驾驶特性研究、分心驾驶识别研究相关的的论文进行梳理,总结该领域目前的研究进展和不足之处,确定研究思路:研究道路线形和分心状态对驾驶行为的双重影响,研究紧急状态下分心驾驶对驾驶安全的影响,并建立基于道路场景识别的分心驾驶识别模型。
然后,考虑直线和平曲线两种线形下的自由驾驶场景,设计免提通话和危险语音短信两类次任务,招募驾驶员完成分心驾驶实车实验,基于惯性导航传感器采集数据。对实验数据进行特征参数提取和方差分析,发现速度均值和标准差、偏航角标准差、横向加速标准差、纵向加速度标准差以及各自的部分小波特征均受到道路线形和分心状态一定程度的影响。设计紧急制动场景下的分心驾驶模拟实验并采集相关数据,进行显著性差异分析发现分心驾驶会显著增加驾驶员的反应时间,在正常状态下的制动反应时间为1.69s,在免提通话状态和微信语音短信状态下为1.96s和2.33s,分别较正常状态增加15.98%和37.87%。
最后,运用启发式算法DE和模式识别分类算法LightGBM,基于偏航角速度小波特征建立道路场景识别模型,基于动态时间窗提取时域和小波特征并建立分心场景识别模型,不使用道路场景识别时分心识别模型准确率为84.26%,使用道路场景识别时准确率达到88.20%,且效果好于其他常用的机器学习算法。该模型具有数据获取方便、适用场景广泛且精度高的特点,因此可以用于分心驾驶行为的检测。
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现代有轨电车是承担公交主要职能的一种中低运量轨道交通系统,具有安全、可靠、环保、舒适、快捷和成本低等优点。随着人们环保意识的增强以及对公共交通的重视,现代有轨电车建设和运营里程逐年增长。现代有轨电车多为无砟轨道,路基结构形式尚无统一标准。在有轨电车较小的轴重和较低运营速度条件下,现有的研究主要针对有轨电车换填路基基床的结构形式、路基结构层的动应力响应规律和路基的工后沉降计算,而承载板与轨道板合二为
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