基于自然驾驶数据的驾驶员变道特征分析

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1、基于自然驾驶数据的驾驶员变道特征分析王雪松李艳(同济大学道路与交通工程教育部重点实验室上海201804)摘要为研究驾驶员的变道特征,包括变道频率、变道动机、注视行为以及转向灯使用情况,基于上海自然驾驶实验采集的驾驶员行为以及车辆运行数据,通过车道偏移值对变道事件进行识别,提取特征变量。对比分析不同类型道路上驾驶员的变道特征,得到以下结论:驾驶员变道较为频繁,城市主干道上变道频率最高,为每公里0.82次;高速公路上多车道变道的比例相对较高,安全隐患较大;与美国学者Olsen等人的研究结果相比,驾驶员在变道前查看侧视镜与开启转向灯的比例较高,但极少转头检查盲区。频繁变道、多车道变道以及忽视盲区

2、都是变道过程中存在的安全隐患,深入了解这些特征,从而有针对性地提出改善措施对提高行车安全性有重要意义。关键词道路交通;驾驶行为;变道特征;自然驾驶研究;变道行为中图分类号:U491文献标志码:AAnalysisofLaneChangingCharacteristicsBasedonNaturalisticDrivingStudyWANGXuesongLIYan(KeyLaboratoryofRoadandTrafficEngineeringoftheMinistryofEducation,TongjiUniversity,Shanghai201804,China)Abstract:Tost

3、udydriverlanechangingcharacteristics,driverbehaviorandvehicleoperatingdataarecollectedfromShanghainaturalisticdrivingstudy,includinglanechangingfrequency,lanechangingmaneuvers,eyeglancebehaviorandturnsignalusage.Lanechangingeventsareidentifiedandextractedbylanedeparture,characteristicvariablesarea

4、lsoextractedforeachevent.Comparisonsoflanechangingcharacteristicsondifferentroadtypesareconducted.Therearesignificantdifferencefordifferentroadtypes.Driversperformlanechangefrequently,especiallyonurbanarterialswherefrequencyis0.82lanechangeperkilometer.Theproportionofmultiplelanechangeisextremelyh

5、ighonfreeways,whichisillegalanddangerous.ComparingwiththeresearchintheUS,driversrarelycheckblindspotbeforeperforminglanechange,whiletheproportionofsidemirrorcheckingandturnsignalusagearehigher.Lanechangefrequently,multiplelanechangeandignoringblindspotsaredangerous.Studyingthesecharacteristicsdeep

6、lyishelpfulinproposingcountermeasurestoimprovedrivingsafety.Keywords:roadtraffic;driverbehavior;lanechangingcharacteristics;naturalisticdrivingstudy;lanechangingbehavior引言收稿日期:2015-09第一作者(通讯作者)简介:王雪松(1977-),博士,教授.研究方向:交通安全研究、交通行为分析、车辆主动安全、驾驶模拟器的应用研究.wangxs@tongji.edu.cn基金项目:道路交通安全智能化管控关键技术与集成示范(“十

7、二五”国家科技支撑计划,2014BAG01B03-02)变道是引发交通事故的重要原因之一。美国公路交通安全管理署(NHTSA,NationalHighwayTrafficSafetyAdministration)的研究报告表明,变道事故占交警记录的事故总数的5%,占伤亡事故的0.5%[1]。对北京、深圳等四个城市进行的交通事故调查表明,在交警记录的事故中变道事故占所有交通事故总数的30%[2]。Knipling[3]的研

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