人机工效驾驶模拟器的交通特性与驾驶人行为有效性评价研究【附数据】

最新推荐文章于 2025-12-17 17:41:55 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-17 17:41:55 发布 · 562 阅读

13 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#人工智能

部署运行你感兴趣的模型镜像

✅ 博主简介：擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序设计、仿真代码、论文写作与指导，毕业论文、期刊论文经验交流。

✅ 具体问题可以私信或扫描文章底部二维码。

（1）人机工效视阈下模拟器基本有效性评价

在研究汽车驾驶模拟器的基本有效性时，首先需要考虑的是驾驶舱、静态成像和车辆动力学特性这三个核心要素。驾驶舱的有效性直接关系到驾驶员的舒适度和操作的便利性，因此其设计应严格遵循人机工程学的硬点理论值，确保所有控制装置的位置和尺寸都符合人体测量数据，以便为不同体型的驾驶者提供最佳的操作体验。对于静态成像逼真性的研究，则是通过构建三维虚拟图像标定样板来实现，该样板用于评估模拟器中显示的道路和其他环境元素的视觉真实性，这对于创造沉浸式的驾驶体验至关重要。为了评估车辆动力学特性的准确性，研究采用了真实车辆与Carsim软件进行对比实验的方法，其中Carsim是一种广泛使用的车辆动态仿真工具。通过校标关联效度分析，可以量化模拟器的动力学表现与真实车辆之间的相似程度，从而判断模拟器是否能够准确地再现车辆的行为。

（2）道路感知与驾驶行为交互的模拟器有效性评价

针对模拟器对复杂道路条件的响应能力，特别是弯道场景下的表现，本研究选用了不同曲率半径的弯道作为测试案例，并以车速和车辆轨迹作为主要评价指标。在这些条件下，模拟器需要能够捕捉驾驶员调整速度的行为以及车辆在弯道中的行驶路径。为了确保实验数据的一致性和可靠性，研究人员应用了多种统计方法，如α信度系数、斯皮尔曼-布朗系数等，来验证车速的一致性；同时使用效度系数和效果量Cohen d指数来评估实验结果的可靠性和影响大小。此外，还引入了余弦相似度算法来衡量车辆轨迹侧向偏移量，这有助于理解模拟器能否精确反映实际驾驶中的转向行为。基于上述分析，建立了Mul-Bi-LSTM模型，这是一种仿人操作的数据驱动模型，旨在模拟复杂道路条件下车辆的理想轨迹，减少对实际车辆参数收集的需求，提高模拟效率。

（3）风险交通环境下模拟器有效性评价

在风险交通环境的研究中，论文提出了一套基于拓展TTC(Time-To-Collision)理论模型的风险度计算方法。TTC是衡量碰撞发生前剩余时间的重要参数，在这里它被用来作为标定风险程度的标准。为了全面评估驾驶员在面对潜在危险时的心理生理反应，实验设置了多个风险冲突场景，包括但不限于无遮挡无信号十字交叉路口、有遮挡无信号十字交叉路口等。在这些场景中，研究人员不仅关注于驾驶员的行为变化，如刹车或避让动作，而且也记录了他们的生心理特征参数，例如皮电信号(EDA)、肌电信号(EMG)等。通过DTW(动态时间调整)算法对TTC与这些生心理信号进行相似度分析，结合ECG（心电图）、EMG样本熵和复杂度的取值，可以更深入地了解驾驶员在高风险环境下的状态，进而评价模拟器在重现这种紧张情境方面的有效性。

最后，基于人因特性的模拟器综合有效性评价则利用深度学习技术，尤其是Mul-Bayes-LSTM模型，来进行多维度、多属性的综合评价。该模型通过输入层接收来自模拟器的车、路、环特征变量，经过网络处理后输出人因特征变量，形成一个二维特征矩阵。贝叶斯超参数优化技术的应用增强了模型对于非线性和不确定性特征的学习能力，使得它可以更好地匹配驾驶人的行为模式，反映模拟器的真实性能。为了确定各个评价指标的重要性，论文还运用了熵值法和CRITIC分析法对指标进行了赋权，然后将加权后的指标代入最终的评价模型，完成对模拟器综合有效性的评估。

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense, Dropout

def create_lstm_model(input_shape):
    model = Sequential()
    
    # Adding the first LSTM layer and some Dropout regularisation
    model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=input_shape))
    model.add(Dropout(0.2))
    
    # Adding a second LSTM layer and some Dropout regularisation
    model.add(LSTM(units=50, return_sequences=False))
    model.add(Dropout(0.2))
    
    # Adding the output layer
    model.add(Dense(units=1))
    
    # Compiling the RNN
    model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
    
    return model

# Assume `X_train` and `y_train` are preprocessed training data
# X_train is a 3D array of shape (samples, timesteps, features)
# y_train is a 1D array of target values

input_shape = (X_train.shape[1], X_train.shape[2])
model = create_lstm_model(input_shape)

# Fitting the RNN to the Training set
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32)

# Predicting new results
predicted_values = model.predict(X_test)