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题名考虑风险时空分布特征的跟驰工况行车风险预测
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作者
宋东鉴
赵健
朱冰
佟静
韩嘉懿
刘斌
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机构
吉林大学
吉林大学汽车工程学院
中国第一汽车集团有限公司
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出处
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2024年第5期766-775,753,共11页
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基金
国家自然科学基金(52172386)
吉林省自然科学基金(20210101057JC)资助。
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文摘
行车风险预测对提升智能汽车行车安全性至关重要,为此本文提出了一种跟驰工况下的行车风险预测模型(car-following risk prediction model, CRPM)。跟驰中车辆的减速能够反映驾驶人的认知风险,故根据车辆纵向加速度标注跟驰风险等级,并构建基于各向异性行车风险场的风险时空分布特征以用作CRPM的输入。CRPM通过卷积神经网络提取风险的空间分布特性,利用双向长短期记忆网络和注意力机制处理风险的时序依赖关系,最终输出跟驰风险等级。CRPM在航拍数据集AD4CHE上进行训练和测试。结果表明,CRPM具有良好的预测精度和提前预测时间,预测准确率达99.67%,在风险发生前2 s预测准确率为96.73%。
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关键词
行车风险预测
风险时空分布
跟驰
航拍数据
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Keywords
driving risk prediction
risk spatiotemporal distribution
car-following
aerial data
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分类号
U492.84
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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