基于国外技术研究方法的弯道驾驶行为特征统计分析

为理解驾驶员行为特征,提高自动驾驶汽车的类人驾驶能力,借鉴国外研究成果,基于自然驾驶数据集,对驾驶员在弯道行驶过程中的行为特征开展了研究。选择车辆纵向速度、侧向加速度、横摆角速度和车速作为驾驶员行为特征,选择弯道曲率半径作为道路几何特征,利用车辆动力学原理进行弯道工况识别,通过核密度估计及相对熵对数据集特征参数分布的收敛性进行验证,并对弯道行驶过程中驾驶员行为特征及道路几何特征进行了统计分析。分析结果可以为设计具有类人操作特性的自动驾驶或驾驶辅助个性化系统提供数据支撑。

基于自然轨迹考虑车型的多车道公路交通指标分析

分析了HighD和NGSIM两个开放的自然驾驶数据集中交通流参数(如速度和流量)与安全指标(如车头空距(DHW)、车头时距(THW)和碰撞时间(TTC))的异同。首先针对两个数据集分析了交通状态、不同车道和车辆类型等参数对交通流参数的影响。然后,针对车辆跟驰情况,研究了基于不同车道和不同车型的安全指标分布,探讨了安全指标与车辆行驶速度的关系。结果表明:(1)各车道平均车速与最小DHW和THW呈显著正相关,速度分布受交通状态、不同车道和车型的影响;(2)不同车道、不同车型对DHW和THW分布有显著影响;(3)THW适合于高速场景下跟驰状态的安全评价,THW和TTC的组合可以用来对低速场景进行安全评价。