【技术实现步骤摘要】
一种基于驾驶模式转移特征的驾驶员风险评估方法
[0001]本专利技术涉及交通安全
，具体设计一种基于驾驶模式转移特征的驾驶员风险评估方法。
技术介绍
[0002]随着经济的发展，我国机动车保有量逐年增长，道路交通安全形势愈发严峻。已有研究表明导致道路交通事故的原因众多，其中90％的交通事故都与驾驶员的因素有关。因此，对驾驶员的驾驶行为风险进行准确评估，有助于驾驶员了解自身驾驶习惯，促进安全驾驶。在交通安全领域,获取驾驶行为特性数据能够实现辨识危险驾驶行为、预测交通事故几率、提出交通事故预防措施等目的。驾驶行为根据层次划分可分为操作层、模式层与战略层，然而已有针对驾驶行为的风险评估研究多从驾驶操作的微观角度开展，集中于通过数学模型与统计分析实现驾驶风险的预测，较少从宏观角度对驾驶行为的决策进行分析，难以直观描述驾驶过程中的风险驾驶行为变化特征。
[0003]驾驶行为具有时间序列上的连续性特征，考虑行为的时序和频率的特征，通过分析驾驶行为模式在宏观层面的时空特性，能够更为直观反映驾驶员的驾驶行为偏好。因此，有必要对...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于驾驶模式转移特征的驾驶员风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：基于驾驶模拟技术，获取实验过程驾驶行为数据，构建个体驾驶行为时空特征数据库；步骤二：对获取到的驾驶行为数据进行驾驶模式辨识，得到驾驶行为模式数据，计算驾驶模式之间相互转移概率，得到驾驶员风险评估指标和评估基本数据；步骤三：通过最大信息系数，对步骤二的驾驶员风险评估指标与步骤三的驾驶员风险等级的相关性进行排序；步骤四：利用随机森林算法，得到驾驶行为风险预测模型，对驾驶员风险进行评估。2.根据权利要求1所述的一种基于驾驶模式转移特征的驾驶员风险评估方法，其特征在于，步骤一中，根据车头间距、前车速度及自车速度计算车头时距与车头时距变化率，计算公式如下：算公式如下：式中，THW为车头时距；SHW为车头间距；u为车头时距变化率；v1为自车速度；v2为前车速度。3.根据权利要求1所述的一种基于驾驶模式转移特征的驾驶员风险评估方法，其特征在于，步骤二中，基于车辆运行数据，对驾驶行为模式进行辨识，具体辨识为以下9种模式：a)自由直行:纵向减速度小于或等于3m/s2，且车头时距大于3s；b)迫近：纵向减速度小于或等于3m/s2，车头时距小于或等于3s，且车头时距变化率大于0.03；c)远距离跟驰：纵向减速度小于或等于3m/s2，车头时距变化率大于或等于
‑
0.03且小于或等于0.03，车头时距大于等于2s且小于3s；d)中距离跟驰：纵向减速度小于或等于3m/s2，车头时距变化率大于或等于
‑
0.03且小于或等于0.03，车头时距大于1s且小于2s；e)近距离跟驰：纵向减速度小于或等于3m/s2，车头时距变化率大于
‑
0.03或等于且小于或等于0.03，车头时距小于等于1s；f)渐远：纵向减速度小于或等于3m/s2，车头时距小于或等于3s，且车头时距变化率小于
‑
0.03；g)紧急制动：纵向减速度大于3m/s2的驾驶行为模式辨识为紧急制动模式；h)受限换道：横向摆动数据在最值处变为其相反值，车辆偏移至其他车道，且前方有车，跟驰时距小于或等于3s；i)自由换道：横向摆动数据在最值处变为其相反值，车辆偏移至其他车道，且前方无车，跟驰时距大于3s。4.根据权利要求1所述的一种基于驾驶模式转移特征的驾驶员风险评估方法，其特征在于，步骤二中，驾驶模式转移概率为计算在某一模式i后发生模式j的概率，统计的模式转移概率通过模式的转换频率来表示，计算公式如下：
式中，q
t
为驾驶人在t时刻的驾驶行为模式；M
i
、M
j
为第i种、j种驾驶行为模式；w为驾驶行为模式转移次数；a
ij
为驾驶行为模式转移概率；a
ij
∈[0,1]，1≤i,j≤N，N＝9，N为驾驶行为模式转移种类，共有9中模式，在前驾驶行为模式相同的情况下，9中驾驶行为...
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