【摘 要】
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为了更好的研究与驾驶风险有关的因素,提高整体的驾驶安全性。引入与Crash和Near-crash相比,发生频次高、严重程度低的行车安全事件(Critical-Incident events:CIEs)来表征驾
【机 构】
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武汉理工大学国家水运安全工程技术研究中心,武汉理工大学智能交通系统研究中心,武汉理工大学水路公路交通安全控制与装备教育部工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61603282,51775396,u1624262);国家重点研发计划项目(2017YFC0804802)资助
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为了更好的研究与驾驶风险有关的因素,提高整体的驾驶安全性。引入与Crash和Near-crash相比,发生频次高、严重程度低的行车安全事件(Critical-Incident events:CIEs)来表征驾驶风险,可以更好用于驾驶风险前的预测。招募30位驾驶人参加550km武汉至襄阳段的实车实验,获取驾驶基本数据。首先分析数据,建立CIEs数据库,其中包含驾驶行为,CIEs因素,环境等主要因素。然后用K-均值聚类分析法对驾驶风险进行分类。并对主要因素与风险关系进行Logit模型分析。结果表明,有6个因素
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