视觉类次任务驾驶安全性预测模型

摘要：

为了建立一种视觉类次任务驾驶安全性预测模型,实现对驾驶人执行视觉类次任务时的行车安全进行预测,设计并进行了城际高速公路场景中三种视觉类次任务驾驶试验;以眼球运动状态参数集和车身行驶状态参数集为安全评价指标,使用模糊层次分析法(F-AHP)计算得到测试驾驶人的安全评价数字等级;以此为基础,利用BP神经网络建立视觉类次任务驾驶安全性预测模型,以30名测试驾驶人的评价指标数据作为神经网络的输入训练样本、安全评价数字等级作为神经网络的输出训练样本,调试网络参数直至满足本研究的精度需要;最后,使用其余10名测试驾驶人的数据对模型进行适用性测试.研究结果表明,在操作车载收音机、发信息以及操作触摸屏设备这三种次任务情境下,本预测模型的适用性较好,可以比较准确的实现对驾驶人安全等级的预测.

关键词：交通工程、安全性预测模型、BP、神经网络、模糊层次分析法、驾驶人行为

所属期刊栏目：19

分类号：U461.91(汽车工程)

资助基金：国家自然科学基金51575229;国家重点研发计划2017YFB0102500;天津市科委人工智能重大专项17ZRXGGX00130;中国汽车技术研究中心有限公司重点课题16190125

在线出版日期：2019-05-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：272-279