典型文献
城市环形交叉口智能汽车接管过程事故风险预测
文献摘要：
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.
文献关键词：
环形交叉口;智能汽车;接管时间;事故分析;CatBoost
中图分类号：
作者姓名：
刘擎超;徐天宇;熊晓夏;赵晶娅;蔡英凤
作者机构：
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
文献出处：
引用格式：
[1]刘擎超;徐天宇;熊晓夏;赵晶娅;蔡英凤-.城市环形交叉口智能汽车接管过程事故风险预测)[J].中国安全科学学报,2022(12):150-157
A类：
环形交叉口事故,ToT
B类：
智能汽车,事故风险,风险问题,风险预测模型,城市交通,交通仿真,智能驾驶汽车,事故数据,接管时间,CatBoost,XGBoost,预测性能,重要度,事故率,车道,道平均,环道,曲率,事故影响因素,路段,自动驾驶汽车,事故分析
AB值：
0.209031
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