6、驾驶员注视行为与自动驾驶车辆控制技术研究

驾驶员注视行为与自动驾驶车辆控制技术研究

1 驾驶员注视行为与交通环境关系建模

1.1 研究背景

大量交通事故由粗心驾驶导致，此前研究表明驾驶员的思想负荷会影响其注视行为倾向，且正常驾驶和粗心驾驶时的注视行为存在差异。不过，合适的驾驶行为应随交通状况而变，所以在评估驾驶行为时，不能忽视周围环境信息。

1.2 驾驶数据收集与分析

1.2.1 数据收集

收集了10名驾驶员在高速公路上反复变道的驾驶数据，使用NUDrive车辆，该车辆配备多个传感器，用于记录驾驶员面部图像、周围障碍物等信号，所有信号重采样为10Hz以输入神经网络。数据收集条件如下表所示：
| 项目 | 详情 |
| ---- | ---- |
| 受试者数量 | 10人（5名专家驾驶员和5名普通驾驶员） |
| 驾驶路线 | 高速公路，单程约20km，每人行驶两次 |
| 指令 | 正常驾驶并尽可能多地超车 |

收集到右变道场景431个，左变道场景425个。由10名评估人员对每个变道场景的风险进行评分，评分范围为1 - 5分，1分表示安全，5分表示危险。对评分进行归一化处理，取平均值作为该场景的真实风险水平。同时，手动标注驾驶员的注视方向和周围车辆的位置。

1.2.2 数据分析

将变道场景分为两种类型：
- 类型1：变道开始前，自车相邻区域有周围车辆。
- 类型2：其他场景。

提取两种类型变道场景中风险水平前10%和后10%的场景，分析从变道开始前5秒到后5秒内每个注视方向的相对频率。结果显示：
- 不同类