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城市环形交叉口智能汽车接管过程事故风险预测

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为降低城市环形交叉口事故发生率,针对交叉口智能汽车接管过程中的事故风险问题,提出智能汽车事故风险预测模型.基于城市交通仿真软件(ToT),构建城市环形交叉口场景,分析智能驾驶汽车接管过程的事故数据,揭示道路区域及接管时间对智能汽车接管过程事故风险的影响机制;使用CatBoost对事故风险进行建模,以敏感性分析、曲线下面积(AUC)为评价指标,对比CatBoost与线性回归、XGBoost模型的预测性能.结果表明:速度对事故的影响重要度占比在47％以上,交叉口入口道事故率最高,且入口左侧车道事故率较右侧车道平均高8.63％左右;ToT时间在环形交叉口对汽车事故率影响约为8.5％,且环道区域的道路曲率、半径因素对事故影响因素占比小于5％;环道路段几乎不影响自动驾驶汽车在车辆接管过程的碰撞,CatBoost模型预测精度高于线性回归及XGBoost.
Accident risk prediction of intelligent vehicle takeover process at urban roundabout

刘擎超、徐天宇、熊晓夏、赵晶娅、蔡英凤

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江苏大学汽车工程研究院,江苏镇江212013

南洋理工大学机械与航空航天工程学院,新加坡639798

江苏大学汽车与交通工程学院,江苏镇江212013

东南大学交通学院,江苏南京210096

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环形交叉口 智能汽车 接管时间 事故分析 CatBoost

国家自然科学基金国家自然科学基金国家自然科学基金国家自然科学基金江苏省重点研发计划项目江苏省重点研发计划项目江苏省重点研发计划项目中国博士后科学基金江苏省研究生实践创新计划项目

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2022

10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2022.12.2650

中国安全科学学报
中国职业安全健康协会

中国安全科学学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.548
ISSN：1003-3033
年,卷(期)：2022.32(12)
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