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基于自然驾驶数据的城市交叉口纵向驾驶特征分析
文献摘要:
为满足驾驶辅助系统在城市交叉口对类人驾驶能力的更高需求,本文中研究了实际交通中的驾驶人在该区域的纵向驾驶行为特征.从自然驾驶数据中提取了778条驾驶人接近城市交叉口的样本数据,应用YOLOv4识别了交通场景中的各类道路使用者,采用方差分析研究了反应特性在不同运动类型和交通密度中的差异,建立分层回归模型分析了制动特性与运动状态、运动类型和道路使用者的关系.结果表明:高密度交通显著降低接近速度;与右转驾驶人相比,停车驾驶人的反应距离更长;当接近速度较高或反应距离较短时,会在更短的时间内以更高的减速度和制动强度接近交叉口,且提前4.46 s开始制动;不同道路使用者对制动特性产生了不同影响,停车驾驶人主要关注同向行驶的他车,右转驾驶人主要关注行人和骑车人.
文献关键词:
城市交叉口;驾驶行为;方差分析;分层回归;自然驾驶数据;类人驾驶
中图分类号:
作者姓名:
袁田;赵轩;刘瑞;余强;朱西产;王姝
作者机构:
长安大学汽车学院,西安 710064;同济大学汽车学院,上海 201804
文献出处:
引用格式:
[1]袁田;赵轩;刘瑞;余强;朱西产;王姝-.基于自然驾驶数据的城市交叉口纵向驾驶特征分析)[J].汽车工程,2022(06):821-830
A类:
B类:
自然驾驶数据,城市交叉口,驾驶辅助系统,类人驾驶,驾驶能力,高需求,中研,驾驶人,驾驶行为特征,YOLOv4,交通场景,反应特性,运动类型,交通密度,分层回归,制动特性,运动状态,通显,右转,停车,车驾,减速度,制动强度,近交,同道,骑车人
AB值:
0.314822
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