中国公路学报

作者：孙一帆, 吴超仲, 张晖, 张琦

单位：1. 武汉理工大学 智能交通系统研究中心, 湖北 武汉 430063;2. 武汉理工大学 水路公路交通安全控制与装备教育部工程研究中心, 湖北 武汉 430063"],"fundList_en":["National Natural Science Foundation of China (51775396, 61603282, U1764262); National Key R & D Program of China (2017YFC0804802); National Natural Science Foundation of China-Collaborative Foundation (U1624262)

关键词：交通工程,疲劳驾驶,交通大数据挖掘,自然驾驶行为,个体差异

基金：国家自然科学基金项目（51775396，61603282，U1764262）；国家重点研发计划项目（2017YFC0804802）；国家自然科学基金-联合基金项目（U1624262）

驾驶人个体差异是影响疲劳驾驶辨识准确性的重要因素。为了探究个体差异与基于转向行为的疲劳辨识效果之间的关系，量化个体差异对转向特征指标疲劳辨识能力的影响程度，通过自然驾驶试验，采集被试在清醒状态和疲劳状态下的真实驾驶行为数据，结合观察员问询打分和被试面部视频得到疲劳水平信息。设置双层滑动时间窗对每位驾驶人的自然驾驶行为数据进行处理，挖掘出9个疲劳驾驶转向特征指标。对每位驾驶人清醒和疲劳状态下的指标样本进行Wilcoxon检验，用Wilcoxon检验的|<i>Z</i>|值表示指标对驾驶疲劳的分类性能。以清醒和疲劳状态下指标有显著差异的被试数目最多为优化目标，得到指标最优的双层时间窗设定值。将|<i>Z</i>|值最大的被试逐个与其他被试两两组合，对清醒和疲劳状态下混合两被试指标样本数据进行Wilcoxon检验，得到被试组合指标的|<i>Z</i>|值。计算两被试的综合个体差异值，基于线性模型拟合两被试组合Wilcoxon检验的|<i>Z</i>|值和个体差异值，以拟合直线的斜率绝对值|<i>k</i>|量化个体差异对指标疲劳辨识能力的影响。研究得到基于自然驾驶行为数据的9个疲劳驾驶转向特征指标的最优时间窗，发现指标对疲劳驾驶的分类性能存在个体差异，并且指标的疲劳辨识能力会随个体差异增加而降低，进而影响基于转向行为指标疲劳辨识的准确性，其中方向盘转角下四分位标准差（<i>X</i>_q1std）的斜率绝对值最大（1.17），方向盘转角标准差（<i>X</i>_jstd）的斜率绝对值最小（0.44），疲劳辨识能力受个体差异影响最大和最小的指标分别是<i>X</i>_q1std和<i>X</i>_jstd。研究结果可为利用自然驾驶行为数据的疲劳驾驶特征提取及考虑个体差异的疲劳驾驶建模提供参考。

来源：2020年第6期

《中国公路学报》期刊编辑部

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