文档名：高速路匝道汇入路段驾驶风格
摘要：为分析驾驶人在高速路匝道汇入路段的驾驶风格,基于NGSIM数据集进行研究.为保证数据准确性,对数据平滑处理后,设置时空约束剔除异常数据得到匝道汇入合流区的车辆轨迹数据;首先采用因子分析法对原始多维特征进行降维处理得到可完整表征驾驶风格的5个主因子;其次使用K-means算法对主因子进行聚类得到谨慎型、稳健型和激进型3种驾驶风格,并对比降维前后的识别结果.结果表明,在匝道汇入合流区路段,激进型驾驶风格更倾向于在短时间内连续换道,并且在整个匝道汇入的过程中与前车的车头间距更小.
Abstract：Toanalyzethedrivingstyleofdriversattheon-rampjunctionoftheexpressway,thispaperemploystheNGSIMdataset.Toensuretheaccuracyofdata,spatiotemporalconstraintsaresettoeliminateabnormaldataandthesmoothedtrajectorydatainon-rampmergingareaareobtained.First,factoranalysis(FA)methodisemployedtoreducethedimensionalityoftheoriginalmultidimensionalfeaturesandfivemajorfactorswellrepresentedinthedrivingstyleareobtained.Second,theK-meansalgorithmisusedtoclustertheprincipalfactorsandthreedrivingstylesareidentified:cautious,prudentandaggressivedriving.TherecognitionresultsbeforeandafterFAarecompared.Ourresultsshowinaggressivedriving,continuouslane-changewithinashortperiodoftimeandthesmallerheadwayduringthewholerampmergingprocessaremorelikelytooccur.
作者：叶明 甘静 胡海玉 隋毅 杨金才 Author：YEMing GANJing HUHaiyu SUIYi YANGJincai
作者单位：重庆理工大学车辆工程学院,重庆400054重庆科技学院机械与动力工程学院,重庆401331长城汽车股份有限公司,河北保定071000
刊名：重庆理工大学学报
Journal：JournalofChongqingInstituteofTechnology
年，卷(期)：2024, 38(1)
分类号：U491
关键词：驾驶风格 NGSIM数据集 因子分析 K-means聚类
Keywords：drivingstyle NGSIMdataset factoranalysis K-meansclustering
机标分类号：
在线出版日期：2024年3月6日
基金项目：重庆市自然科学基金面上项目高速路匝道汇入路段驾驶风格[
期刊论文] 重庆理工大学学报--2024, 38(1)叶明 甘静 胡海玉 隋毅 杨金才为分析驾驶人在高速路匝道汇入路段的驾驶风格,基于NGSIM数据集进行研究.为保证数据准确性,对数据平滑处理后,设置时空约束剔除异常数据得到匝道汇入合流区的车辆轨迹数据;首先采用因子分析法对原始多维特征进行降维处理...参考文献和引证文献
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