CN109858568A - 一种驾驶人弯道操作模式分类方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种驾驶人弯道操作模式分类方法，通过开展实车实验，选取方向盘转角、方向盘转向角速度、车速、踏板开度、车辆横向位置、转向灯状态及周围车辆关系这7个参数作为探讨弯道驾驶操作模式表征指标，采用梯形分布的函数确定这些参数的隶属度，并利用层次分析法确定各参数的权重，建立弯道驾驶操作模式分类模型，以期为弯道安全驾驶提供一定的理论依据。本发明提出的驾驶人弯道操作模式分类方法为探究驾驶人在弯道下的操作行为，构建驾驶操作模式分类模型，并为规范驾驶人的操作行为及弯道安全驾驶提供一定的参考依据。本方法简洁快捷，适用于各种工况下对驾驶人员进行评估。
Description
技术领域
本发明属于辅助驾驶领域，具体涉及一种驾驶人弯道操作模式分类方法。
背景技术
国内外学者研究发现，驾驶操作模式主要与性别、年龄、驾龄以及驾驶经验等因素有关。女性在谨慎型指标中得分较高，而男性在冒进型指标中得分较高。女性的驾驶操作模式偏于谨慎，交通事故发生率低。驾照一年内的年轻驾驶人，其冒险驾驶行为受性别、感觉寻求、父母驾驶行为的影响。驾驶人驾龄越长、年龄越大，越易察觉行车环境周围的危险。具有丰富驾驶经验的驾驶人的驾驶风格较为谨慎，驾驶更安全。老年驾驶人驾驶时的加速度偏小，在十字路口转弯所需时间较长。
综上所述，驾驶操作模式受到多个因素的影响，国内外学者对此进行了一系列研究，但对弯道驾驶操作模式的研究较少。
发明内容
本发明的目的在于克服上述不足，提供一种驾驶人弯道操作模式分类方法，能够为提高弯道安全驾驶水平提供参考依据。
为了达到上述目的，本发明包括以下步骤：
步骤一，采集不同弯道类型下方向盘转角P1、方向盘转向角速度P2、车速P3、踏板开度P4、车辆横向位置P5、转向灯状态P6及周围车辆P7的数据，作为特征参数，并构建集合U，结合评价指标，得到不同弯道类型下各表征参数的隶属度评价矩阵AR；
步骤二，根据集合U建立判断矩阵，并对判断矩阵进行一致性检验，最终得到方向盘转角P1、方向盘转向角速度P2、车速P3、踏板开度P4、车辆横向位置P5、转向灯状态P6及周围车辆P7所对应的驾驶模式表征权重矩阵WP以及对应的各弯道类型的权重矩阵WR；
步骤三，根据不同弯道类型下各表征参数的隶属度评价矩阵AR、驾驶模式表征权重矩阵WP和弯道类型的权重矩阵WR，得到驾驶操作模式综合隶属度矩阵Au，根据驾驶操作模式综合隶属度矩阵A(u)，得到驾驶操作模式综合评价指数；
步骤四，根据驾驶操作模式综合评价指数对驾驶人弯道操作模式进行分类。
步骤一中，集合U为U＝{u1,u2,…,uj}，元素uj为不同特征参数的评价指标。
步骤一中，不同弯道类型下各表征参数的隶属度评价矩阵AR为：
其中，i为弯道类型编号，j为特征参数编号，k为驾驶人编号。
步骤二中，一致性检验采用以下公式：
其中，CI为一致性指标，CR为一致性比例，λmax为判断矩阵的最大特征值，n为作为决策问题评价参数个数的判断矩阵阶数，RI为是平均随机一致性指标。
驾驶模式表征权重矩阵WP为：Wp＝(Wp1,Wp2,Wp3,Wp4,Wp5,Wp6,Wp7)T；
弯道类型的权重矩阵WR为：WR＝(WR1,WR2,WR3,WR4,WR5)T。
驾驶操作模式综合隶属度矩阵A(u)为：
与现有技术相比，本发明通过开展实车实验，选取方向盘转角、方向盘转向角速度、车速、踏板开度、车辆横向位置、转向灯状态及周围车辆关系这7个参数作为探讨弯道驾驶操作模式表征指标，采用梯形分布的函数确定这些参数的隶属度，并利用层次分析法确定各参数的权重，建立弯道驾驶操作模式分类模型，以期为弯道安全驾驶提供一定的理论依据。本发明提出的驾驶人弯道操作模式分类方法为探究驾驶人在弯道下的操作行为，构建驾驶操作模式分类模型，并为规范驾驶人的操作行为及弯道安全驾驶提供一定的参考依据。本方法简洁快捷，适用于各种工况下对驾驶人员进行评估。
附图说明
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对作进一步说明。
参见图1，本发明根据不同弯道类型下各表征参数的隶属度，表征参数权重以及弯道权重，可以得到驾驶人的驾驶操作模式综合隶属度，作为每位驾驶人的综合评价指数，从而对驾驶人的操作模式进行分类，具体包括以下步骤：
步骤一：采用方向盘转角、方向盘转向角速度、车速、踏板开度、车辆横向位置、转向灯状态及周围车辆关系7种参数作为驾驶人弯道下驾驶操作模式的表征参数，分别记为P1,P2,P3…P7，用于定量判断驾驶人的操作模式。
本实施例中，弯道数为5，参与试验的驾驶员有11名。
其中，踏板开度包括加速开度和制动踏板启闭，车辆的横向位置是指自车距离左右车道线的距离，周围车辆关系是指自车和前车的相对距离和相对车速。
构建一个集合U，U＝{u1,u2,…,u7}，元素uj，j＝1～7，表示不同特征参数的评价指标。并采用大于表征参数加权平均值的数据量占总数据量的比例值作为评价指标uj，采用梯形分布作为模糊分布。
分别得到不同弯道类型下各表征参数的隶属度评价矩阵；
其中，为弯道类型取Ri时的11位驾驶人分别在7种表征参数的隶属度，i＝1～5，5种弯道类型下的隶属度矩阵组成AR；矩阵中元素Ai(uj (k))的i为弯道类型编号，i＝1～5；j为特征参数编号，j＝1～7；k为驾驶人编号，k＝01～11。
步骤二，对选取的驾驶操作模式的七个参数方向盘转角P1、方向盘转向角速度P2、车速P3、踏板开度P4、车辆横向位置P5、转向灯状态P6与周围车辆关系P7，选用1-9标度来建立判断矩阵，表征参数判断矩阵及权重；
采用如下公式对判断矩阵进行一致性检验，
其中，CI为一致性指标，CR为一致性比例，λmax为判断矩阵的最大特征值，n为作为决策问题评价参数个数的判断矩阵阶数，RI为是平均随机一致性指标。
得到驾驶操作模式的7个表征参数对应的权重矩阵WP。
Wp＝(Wp1,Wp2,Wp3,Wp4,Wp5,Wp6,Wp7)T
得到各弯道类型的权重矩阵WR；
WR＝(WR1,WR2,WR3,WR4,WR5)T；
步骤三，根据不同弯道类型下各表征参数的隶属度评价矩阵7种表征参数权重WP以及5种弯道权重WR，可以得到11位驾驶人的驾驶操作模式综合隶属度A(u)矩阵，作为每位驾驶人的综合评价指数。
驾驶人的驾驶操作模式综合评价指数如下：
本发明将驾驶人分为谨慎型、冒进型和普通型三类。将驾驶时相对仔细、小心、保守的驾驶人定义为谨慎型，综合评价指数为0≤A(u)≤0.3，将驾驶时较为冒险、大胆、鲁莽的驾驶人定义为冒进型，综合评价指数为0.7<A(u)≤1.0，将居于上述两者之间的定义为普通型，综合评价指数为0.3<A(u)≤0.7。
从表中可以看出0≤A(u)≤0.3的02、07、10号驾驶人的驾驶操作模式偏向于谨慎性；0.3<A(u)≤0.7的01、03、05、06、08号驾驶人的驾驶操作模式偏向于普通型；0.7<A(u)≤1.0的04、09、11号驾驶人的驾驶操作模式偏向于冒进型。
本发明实例通过开展实车实验，选取方向盘转角、方向盘转向角速度、车速、踏板开度(加速踏板和制动踏板)、车辆横向位置、转向灯状态及周围车辆关系这7个参数作为探讨弯道驾驶操作模式表征指标，采用梯形分布的函数确定这些参数的隶属度，并利用层次分析法确定各参数的权重，建立弯道驾驶操作模式分类模型，以期为弯道安全驾驶提供一定的理论依据。
Claims (6)
1.一种驾驶人弯道操作模式分类方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一，采集不同弯道类型下方向盘转角P1、方向盘转向角速度P2、车速P3、踏板开度P4、车辆横向位置P5、转向灯状态P6及周围车辆P7的数据，作为特征参数，并构建集合U，结合评价指标，得到不同弯道类型下各表征参数的隶属度评价矩阵AR；
步骤二，根据集合U建立判断矩阵，并对判断矩阵进行一致性检验，最终得到方向盘转角P1、方向盘转向角速度P2、车速P3、踏板开度P4、车辆横向位置P5、转向灯状态P6及周围车辆P7所对应的驾驶模式表征权重矩阵WP以及对应的各弯道类型的权重矩阵WR；
步骤三，根据不同弯道类型下各表征参数的隶属度评价矩阵AR、驾驶模式表征权重矩阵WP和弯道类型的权重矩阵WR，得到驾驶操作模式综合隶属度矩阵Au，根据驾驶操作模式综合隶属度矩阵A(u)，得到驾驶操作模式综合评价指数；
步骤四，根据驾驶操作模式综合评价指数对驾驶人弯道操作模式进行分类。
2.根据权利要求1所述的一种驾驶人弯道操作模式分类方法，其特征在于，步骤一中，集合U为U＝{u1,u2,…,uj}，元素uj为不同特征参数的评价指标。
3.根据权利要求1所述的一种驾驶人弯道操作模式分类方法，其特征在于，步骤一中，不同弯道类型下各表征参数的隶属度评价矩阵AR为：
其中，i为弯道类型编号，j为特征参数编号，k为驾驶人编号。
4.根据权利要求1所述的一种驾驶人弯道操作模式分类方法，其特征在于，步骤二中，一致性检验采用以下公式：
其中，CI为一致性指标，CR为一致性比例，λmax为判断矩阵的最大特征值，n为作为决策问题评价参数个数的判断矩阵阶数，RI为是平均随机一致性指标。
5.根据权利要求1所述的一种驾驶人弯道操作模式分类方法，其特征在于，驾驶模式表征权重矩阵WP为：Wp＝(Wp1,Wp2,Wp3,Wp4,Wp5,Wp6,Wp7)T；
弯道类型的权重矩阵WR为：WR＝(WR1,WR2,WR3,WR4,WR5)T。
6.根据权利要求1所述的一种驾驶人弯道操作模式分类方法，其特征在于，驾驶操作模式综合隶属度矩阵A(u)为：
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