作者：艾倩楠交通工程风险感知生理行为车辆行为
摘要：为准确评价驾驶员风险感知水平,获取不同交通流状态、不同交叉口几何特性、不同干扰情况下驾驶员反应数据、心电生理数据、眼动数据以及行驶过程中车辆性能数据、车辆行为数据、与其他车辆交互情况等,从驾驶员生理、物理指标2个方面分析风险评价指标,在风险感知量化、情景提取和行为分析基础上建立评价指标体系;运用隐马尔可夫模型(HMM)预测驾驶员风险感知量化值,并分析不同风险感知量化值下的驾驶行为参数,得到风险感知量化值的观察序列,进而验证模型有效性。结果表明:用该模型预测驾驶员风险感知量化值能达到85%以上的准确率。
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