基于驾驶仿真实验的非故意闯红灯行为规律及其事故智能预警方法研究

With the rapid development of Cooperative Vehicle Infrastructure System (CVIS)-based warning technology, the vehicle-mounted intelligent collision warning system has provided a promising direction to effectively reduce the unintentional red-light-running (RLR) behaviors and related crashes. This project focuses on the vehicle drivers’ RLR behaviors with consideration of the at-fault and not-at-fault parts in the RLR crashes, and develops a superincumbent prototype of intelligent RLR collision warning system. A high-fidelity driving simulator experiment is conducted to collect the participants’ basic vehicle control behaviors, eye-movement data and electroencephalo-graph (EEG) data. Demographic characteristics such as gender, age and driving experience are considered in participant recruitment. The project presents a driver risk perception assessment and prediction model based on multi-source data features, and investigates the effects of multi-stage-warning, warning releasing time and warning content on driver behavioural patterns. Achievements of the project could provide guidance and reference for the development and improvement of CVIS-based RLR collision warning system, and offer scientific decision-making basis for traffic safety managers.

随着车路协同预警技术的快速发展，车载事故智能预警系统为有效降低机动车非故意闯红灯行为及其事故提供新方向。本项目以机动车非故意闯红灯行为为主要研究对象，考虑闯红灯事故过错方和非过错方，分别研发自上而下的闯红灯事故智能预警系统原型，开展高仿真驾驶模拟实验，采集驾驶人基本车辆操控行为、眼动和脑电数据，考虑驾驶人性别、年龄和驾驶经验等属性，提出基于多源数据特征的驾驶人风险认知评估和预测模型，研究预警信息发布的多阶段性、发布时刻和预警内容等对驾驶人行为规律的影响。项目研究成果可以为基于车路协同协同的闯红灯事故预警系统的发展和改善提供指导意见和建议，为交通安全管理者提供科学的决策依据。

信控交叉口作为城市道路交通网络交通流的中转节点，环境较为复杂，不同进出口道潜在冲突交通，对驾驶人的反应能力和驾驶技能要求非常高，是制约城市道路通行能力的咽喉和交通事故的频发地带。车路协同技术的快速发展为降低交叉口事故，尤其是闯红灯行为诱发事故提供新方向。基于此，本项目开展以下主要内容：（1）基于历史事故数据库数据，建立挖掘信控交叉口事故严重程度影响因素关联特性算法，结果表明BPSO-ACA算法会优先选择信息素浓度较高的路径，更有效地降低了低支持度规则的生成，从而提高关联规则的挖掘效率。（2）基于抵近信控交叉口驾驶行为数据，建立驾驶人分心驾驶行为风险识别模型，并探究浓雾驾驶环境下驾驶人抵近交叉口风险识别能力，研究结果表明，双向LSTM对驾驶人抵近交叉口分心状态识别效果最好；雾天环境下驾驶人行为补偿体现在低抵近速度和较大减速度，且驾驶人的减速反应时间较长，风险识别能力相对较弱。（3）根据驾驶人的风险认知过程和行为规律，考虑事故预警信息发布的多阶段性，基于驾驶模拟平台设计两阶段的闯红灯违法预警方案，研究结果表明，多阶段预警技术对驾驶人抵近交叉口的行驶速度、最大减速度、减速反应时间等均有显著影响。（4）考虑不利环境（浓雾）影响，从驾驶人行车安全出发验证两阶段交叉口事故预警技术功效；从安全性和生态性两个方面综合评估两阶段交叉口事故预警系统功效性。研究结果表明，两阶段交叉口事故预警技术能够提高驾驶人抵近交叉口过程中的生态效益，浓雾驾驶环境下对于驾驶人行为改善效果更加明显。上述研究成果可以为基于车路协同协同的交叉口事故预警技术的发展和改善提供指导意见和建议，为提高交叉口行车安全提供技术支撑。

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