检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:郎晓礼 吴俊辉 郜义浩 裴晓栋 LANG Xiaoli;WU Junhui;GAO Yihao;PEI Xiaodong(Beijing Yunxingyu Traffic Technology Co.Ltd.,Beijing 100078,China;Beijing Boyotod Technology Co.Ltd.,Beijing 100078,China)
机构地区:[1]北京云星宇交通科技股份有限公司,北京100078 [2]北京博宇通达科技有限公司,北京100078
出 处:《交通工程》2024年第7期17-23,共7页Journal of Transportation Engineering
摘 要:车路协同预警系统可提升雾区等不良天气条件下高速公路交通的安全性,但其容易引发驾驶人分心,因此有必要建立高速公路雾区车路协同视觉特性与驾驶行为的关联关系。本文利用驾驶模拟技术构建车路协同预警系统测试平台,获取驾驶人的眼动数据和行为数据,使用极端随机树模型对不同分类方案下的驾驶行为数据和视觉分心数据进行了分类预测,找到了驾驶行为与视觉特征的关联点。本研究可为人机交互界面的优化和分心水平的划分提供理论支撑。Cooperative vehicle-infrastructure warning system can improve the safety of expressway traffic under adverse weather conditions such as foggy areas,but it is easy to trigger driver distraction,so it is necessary to establish the association relationship between cooperative vehicle-infrastructure visual characteristics and driving behavior in foggy areas of expressways.This paper uses driving simulation technology to build a cooperative vehicle-infrastructure warning system test platform,obtain the driver's eye movement data and behavioral data,and uses the extreme random tree model to classify and predict the driving behavioral data and visual distraction data under different classification schemes,and find the relationship points between the driving behavior and visual characteristics.This study can provide theoretical support for the optimization of human-machine interface and the classification of distraction level.
关 键 词:高速公路 雾天 车路协同预警 视觉特性 驾驶行为
分 类 号:U491[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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