驾驶行为与交通安全状态交互作用机理研究

This project will focus on China's rapid increase in the number of drivers and driving experience uneven problem. Through the collection and analysis of the drivers responsibility of traffic accident data, clear the main characteristics of the drivers responsibility of traffic accident and main influencing factors;the main parameters through real road traffic environment driver driving behavior acquisition, changes in China revealed drivers in the road when driving psychological, physiological and behavioral characteristics,, in-depth grasp driving characteristics typical of China driver's driving behavior comprehensive; established for microscopic traffic flow model of traffic safety analysis, from the micro level to clarify the mechanism of typical the driver of traffic accidents, prediction model of risk probability and the establishment of driving behavior, driver, quantitative evaluation of driving behavior risk of accidents on road and traffic environment specific driver. The research contents of this project is one of the basic research contents of solving the traffic problem in the traffic field of science and technology key problems, research is an important basis for the design, traffic management and traffic safety control.

本项目的研究将主要针对我国驾驶人数量迅速增加，大量驾驶人驾驶技能、驾驶经验参差不齐的问题，通过对驾驶人责任交通事故资料的采集和分析，明确驾驶人责任交通事故的主要特征和主要影响因素；通过真实道路交通环境下驾驶人驾驶行为主要参数的采集，揭示我国驾驶人在道路上行驶时的驾驶心理、生理和行为特性的变化规律，全面、系统、深入地掌握我国典型驾驶人的驾驶特性；建立用于交通安全分析的驾驶行为微观交通流模型，从微观层面上阐明我国典型驾驶人交通事故发生机理，并建立驾驶人驾驶行为的风险概率预测模型，对特定道路和交通流环境下驾驶人的驾驶行为事故风险性进行定量化评估，提出我国大量新手驾驶人进入道路交通系统后对道路交通安全的影响。本项目研究内容是解决交通安全问题这个交通科技领域重点问题的基础研究内容之一，研究成果是指导道路交通的设计、管理与交通安全控制的重要依据。

本项目通过设计调查问卷，获取驾驶人基本属性数据和行为特性数据；设计并实施驾驶人驾驶行为特性采集试验，利用试验车与高点录相相结合的数据采集方法，分别采集跟驰行为、换道行为以及两难区选择行为的相关轨迹数据，通过记录试验的道路、交通场景以及驾驶人的驾驶操作；选取南京、济南、苏州三个城市进行驾驶人责任交通事故原始资料收集，对驾驶人责任交通事故进行统计，建立驾驶人责任交通事故原始资料数据库；选取苏州市进行驾驶人交通违法数据原始资料收集，结合交通事故数据，建立多维度、多因子的交通安全风险数据库，为后续数据统计、挖掘、分析提供数据支撑的基础数据集合。. 结合试验采集的试验车及其周边相关车辆行驶轨迹数据，研究驾驶人跟驰行为与换道行为主要特性参数的统计特性、变化规律以及不同经验驾驶人之间的差异；对驾驶人在交叉口两难区换道行为的影响因素进行分析。分别对换道行为产生冲突风险的因素与换道行为产生冲突的关系进行分析。通过交通安全风险数据库的基础数据，从人、车、路、环境四个方面分析典型气象条件、交通环境等对驾驶人驾驶行为的影响作用。. 通过驾驶人微观行为与交通安全状态影响因素的一体化分析，研究驾驶人个体微观行为及其差异对道路交通安全状态的作用机理。通过冲突风险概率与冲突风险严重程度两个维度建立交通冲突风险综合指标，划分冲突风险水平；建立基于驾驶行为特性的刺激反应点跟驰模型以及基于驾驶行为特性的离散选择换道模型。建立基于Logistic回归模型的两难区选择模型，定量化分析驾驶人两难区选择行为影响因素与影响水平；通过对交通违法事件的时空分布特性分析，探究驾驶人交通违法行为对于交通安全风险状态的作用机理，建立基于时间变化趋势与发生频次高价值聚类的交通安全风险事件“黑点”判别方法。. 以驾驶人换道行为引发冲突风险影响因素确定模型的自变量，以综合冲突风险指标所划分的四类风险水平作为分类因变量，建立多项Logistic预测模型，预测特定条件下换道行为处于不同风险水平的概率。梳理交叉口进口道两难区追尾碰撞及侧向碰撞发生的各种条件，建立两难区追尾碰撞风险概率预测模型。以超速行驶作为研究对象，基于一定时空范围内卡口设备记录超速行驶事件发生量统计值，分析超速行驶行为发生频率的时间分布特性。基于小波神经网络学习方法，建立交通安全风险事件预测模型。