[發明專利]連續下坡路段駕駛舒適度評價模型構建、診斷方法及系統

有效

• 申請號: 202210115027.X
• 申請日: 2022-02-01
• 公開（公告）號: CN114139460B
• 公開（公告）日: 2022-04-15
• 發明（設計）人: 何云勇;高建平;何恩懷;孫璐;周玉萍;楊昌鳳;張琪;路暢;竇浩然;伍毅;文江林
• 申請（專利權）人: 四川省公路規劃勘察設計研究院有限公司
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06K9/62;G06N3/04;G06T7/62;G06V40/18;G06V10/774;G06V10/82
• 代理公司: 成都希盛知識產權代理有限公司 51226
• 代理人: 楊冬梅

本發明涉及連續下坡路段駕駛舒適度評價模型構建、診斷方法及系統。本發明提出連續下坡路段駕駛舒適度評價模型構建方法，選擇訓練數據,將其分割駛入單元數據集、適應單元數據集以及駛出單元數據集；隨機拆分為訓練集及測試集；構建駛入單元模型，將坡度作為主要輸入層建立LSTM模型，角度變化率作為額外輸入變量，建立兩者的深層連接網絡，將瞳孔直徑變化百分比作為最終的輸出變量；分別構建適應單元模型及駛出單元模型，將坡度作為主要輸入層建立LSTM模型，角度變化率和坡長作為額外輸入變量，建立三者的深層連接網絡，將瞳孔直徑變化百分比作為最終的輸出變量；對模型進行訓練，直至測試集預測性能達到預設值后停止訓練。

技術領域

本發明屬于道路駕駛舒適度診斷領域，具體涉及連續下坡路段駕駛舒適度評價模型構建、診斷方法及系統。

背景技術

“行為適應”的概念主要集中于心理學領域，心理學認為行為適應是人們對外界環境的一種回應，是隨著外界環境變化而發生動態變化的。

在駕駛員心理方面，行為適應則是指在交通環境發生變化后，駕駛員所發生的行為的集合，這種行為對于駕駛員行車安全的影響可能是正面的也可能是負面的。Wilde是最早開始這一討論的人之一，1990年他在進行大量道路安全研究的基礎之上建立了風險動態平衡理論，引入了“風險補償”的概念。風險補償是駕駛員根據感知到的風險來調整其行為的現象。在交通環境安全性高的情況下，駕駛員感知到的風險降低，其駕駛行為會變得松懈；在交通環境安全性不高的條件下，駕駛員感知到的風險增加，相應的駕駛行為就會變得謹慎。風險補償是心理作用的過程，行為適應是心理作用的結果，且行為適應的概念比僅基于風險的概念更加廣泛。OECD認為行為適應是在道路-車輛-駕駛員體系發生改變后可能發生的行為，與行為適應有關的駕駛員行為的典型行為包括行車速度的選擇、車距選擇、方向盤操作行為以及對突發事件的反應等。

駕駛員行為適應的重點在于主觀感知的安全性的高低。如果駕駛員在行車過程中感受到道路環境的變化所帶來主觀安全性變化，則駕駛行為會發生適應性變化。由于慣性的影響，這種變化在行車環境發生改變時不會立即出現，在進入新的環境時駕駛行為會出現滯后效應。

駕駛員行為適應是駕駛員的心理適應狀態的直觀表現，心理適應狀態也影響著駕駛員的適應行為。駕駛員對于不同駕駛環境下的相對事故風險具有一定的判斷力，當交通環境發生變化時，駕駛員會通過自我調節，使其心理活動和駕駛行為更加符合環境變化的要求，而這種自我調節很大程度上是在駕駛員無意識的狀態下進行的，行為適應是駕駛員和交通環境達到新的平衡的過程。

由于駕駛員行為適應的發生，導致在長大連續下坡路段不同路段單元的駕駛行為有所不同。在長大連續下坡路段不同路段單元的線形條件和交通環境對于駕駛員操作車輛的難易程度不同，而駕駛員通過自我調節來改變對于道路條件和風險的接受程度，因此會導致駕駛員在不同路段的駕駛心理不同，從而導致駕駛員生理上的改變。而現有技術中對長大連續下坡路段駕駛行為分析時并未考慮到駕駛路段單元的劃分問題，導致對長大連續下坡路段的駕駛舒適度分析不夠準確。

循環神經網絡（RNN）是由Hopfied模型發展而來。RNN的主要用途是處理和預測序列數據。與其它神經網絡的不同之處在于隱藏層中的相鄰神經元之間有連接，也就是說隱藏層的輸入包括輸入層和上一時刻的隱藏層，從而形成一個環狀。從網絡結構上，循環神經網絡會記憶之前的信息，并利用之前的信息影響后面結點的輸出。其網絡結構如圖1所示。循環神經網絡在每一個時刻會有一個輸入值和，然后輸出，并更新當前狀態保存。從網絡結構中可以看出，前一時刻的信息可以輸入到下一時刻，依次傳遞至最后時刻，最后時刻再將信息傳至第一時刻，從而形成環狀連接，故此稱為循環神經網絡結構，RNN理論上是可以將以前的信息與當前的任務進行連接，例如可以根據和的信息來預測出。但是，隨著時間的推移，記憶的信息量過大會造成梯度爆炸或消失，當有用的信息與需要進行處理的信息較遠時，易導致RNN不能學的有用的信息，最終導致推到任務失敗，例如根據和的信息預測時，易出現失敗。