【摘 要】
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为比较基于Logistic回归的驾驶人危险认知模型(RPL模型)与避撞时间模型(TTC模型)对跟车状态的辨识能力,利用图像式汽车行驶记录仪采集城市交通环境下的驾驶行为数据,分析驾驶
【机 构】
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北京航空航天大学交通科学与工程学院,清华大学汽车安全与节能国家重点实验室,
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为比较基于Logistic回归的驾驶人危险认知模型(RPL模型)与避撞时间模型(TTC模型)对跟车状态的辨识能力,利用图像式汽车行驶记录仪采集城市交通环境下的驾驶行为数据,分析驾驶人制动行为与跟车状态判断之间的关系。基于信号检测论建立了RPL模型和TTC模型的性能评价方法,对2种模型的判别准确率、似然比和辨别力指数进行比较和分析。结果表明:RPL模型和TTC模型在城市低速近距离跟车工况下均具有较高的判别准确率;RPL模型的判别准确率达到93%,安全阈值为条件概率取0.4,TTC模型的判别准确率达到92%,安全阈值为5s;2种模型的似然比和辨别力指数接近,表明2种模型判别跟车危险程度的能力相近;与TTC模型相比,RPL模型具有更大的适用范围。
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