驾驶员与行人交互中的意图识别过程及其影响因素

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行人是道路交通系统中的弱者,容易因交通事故而伤亡。行人伤害事故源于与车辆的交互,大量研究通过事故统计数据分析、冲突识别与分类、行为观察等方式对交互事件的发生、发展与结果展开调查。尤其是行为观察的方式,发现行人特征、驾驶员特征、道路环境等因素都会影响驾驶员在交互中的行为模式。然而驾驶员在与行人交互过程中的行为仅仅是信息加工的结果,驾驶员做出正确的决策并执行需要形成正确的情境意识,主要包括探测行人存在、理解行人意图、预测行人行为三个阶段。现有研究目前还集中于探测行人存在这一阶段,而对更高水平情境意识的研究还十分匮乏。即使能够及时地探测到行人,如果驾驶员不能准确判断行人的过马路意图,则会产生错误的预测,最终依然可能导致交通事故。因此,本文针对驾驶员如何识别行人的过街意图这一问题,展开两项研究:研究一通过行为实验对驾驶员意图识别的绩效与过程进行分析与讨论;研究二则利用研究一中采集的数据资料,通过数据建模的方式识别驾驶员进行意图识别时所依赖的线索。研究一呈现自然情境下驾驶员与行人交互事件的视频材料,通过车辆到达时间控制驾驶员与行人间的时空趋近程度,共要求不同驾驶经验的被试对行人的意图(是否过街)进行判断并记录被试眼动特征。共20名专家驾驶员与20名新手驾驶员参与了本实验,结果表明,专家驾驶员在意图识别任务中采取更保守的策略,更倾向于报告“行人存在过街意图”,同时眼动分析表明其进行了更高水平的信息加工。驾驶员对存在过街意图的行人表现出更高的探测率、更短的探测潜伏期、更高水平的信息加工、更快的反应速度。在时空趋近程度更高的情况下,驾驶员能够更快地完成意图识别任务并做出反应。对于眼动数据的进一步分析表明,驾驶员识别意图的过程中对行人身体的上部(如头部)存在注意偏向。研究二提取并编码视频材料中行人活动与状态、道路环境两方面的变量,分别建立行人过街决策的逻辑回归模型和驾驶员意图判断的广义线性混合模型。行人过街决策模型的结果显示,行人状态、有无观察行为、行人与车辆的横向距离都是行人过街意图的外在表现,对行人过街决策具有显著的预测作用。而对驾驶员意图识别结果建模表明,驾驶员能够有效利用以上三个行为线索对行人过街意图进行判断。除此之外,行人位置与行人数量信息也对意图识别的结果具有预测作用。综合以上两个研究,本文针对驾驶员与行人交互事件中的意图识别的过程,分析了其中驾驶经验、时空趋近程度(车辆到达时间)、行人意图对意图判断绩效的影响,并结合眼动数据分析对意图识别的过程与特征展开讨论。而通过数据建模,对驾驶员进行意图判断时所依赖的线索信息进行识别。本文在探测阶段的基础上,对更高水平的情境意识的形成过程与影响因素进行了研究,为深入识别驾驶员与行人交互过程中导致事故的人为失误提供了研究基础。本研究的相关成果也为后续更高水平情境意识(预测行人行为)的研究提供了参考。
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