基于驾驶行为多元时间序列特征的愤怒驾驶状态检测

为了对"路怒症"进行有效干预,提出了一种基于驾驶行为的愤怒驾驶状态检测模型。在交通繁忙路段开展基于道路事件刺激的愤怒情绪诱导限时实验,获得驾驶人愤怒与中性情绪下的驾驶行为数据。运用分段线性表示方法拟合由方向盘转角与车辆横向位置组成的驾驶行为多元时间序列,并采用自底向上算法对该时间序列进行分段,提取各分段的斜率与时间间隔特征作为模型输入,建立基于支持向量机的愤怒驾驶状态检测模型。结果表明:模型的识别精度在10分段条件下达78.69%,较5分段、20分段分别高8.57%、4.85%。研究结果可为开发基于驾驶行为的愤怒情绪实时检测设备提供理论支持。