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考虑行车安全事件严重程度和个体差异的驾驶行为风险评估

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为解决驾驶行为风险评估方法存在事件危险程度度量缺失及个体行为习惯考虑不足的问题,采集15位被试的自然驾驶试验数据,通过配对T检验和具有噪声的基于密度的聚类方法(DBSCAN),聚类得到行车安全事件中指标偏离正常状态的显著程度和驾驶人风险倾向性等级;选取指标量化单次行车安全事件严重程度,修正驾驶风险权重,构建考虑行车事件严重程度和个体差异的驾驶行为风险评估方法;开展实例分析,使用车头时距(TH)验证模型的有效性.研究结果表明:速度标准差、速度极差、加速度均值和最大值对于驾驶风险评估的重要度较高;使用优化后的评估方法得到的驾驶行为风险评分范围为[21,42.6],均值为32.93,标准差6.62,相较于传统评分方法,该风险评分与实际情况更为接近;采用上述指标评价综合驾驶行为风险,有助于提升驾驶风险辨识准确性.
A risk assessment method of driving behavior considering severity of safety-critical events and individual heterogeneity

safety-critical eventsseverityindividual heterogeneitydriving behaviorrisk identificationdensity-based spatial clustering of applications with noise(DBSCAN)

张晖、刘永杰、吴超仲、丁乃侃、张琦、肖逸影

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武汉理工大学智能交通系统研究中心,湖北武汉430063

国家水运安全工程技术研究中心,湖北武汉430063

运输车辆运行安全技术交通运输行业重点实验室,北京100088

武汉市交通发展战略研究院,湖北武汉430063

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行车安全事件 严重程度 个体差异 驾驶行为 风险评估 具有噪声的基于密度的聚类方法(DBSCAN)

国家自然科学基金国家重点研发计划运输车辆运行安全技术交通运输行业重点实验室开放课题

520722892019YFB1600803KFKT2018-04

2023

10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2023.07.1120

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)：2023.33(7)
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