一种基于道路类型预测驾驶行为的方法

本申请属于道路交通控制，具体涉及一种基于道路类型预测驾驶行为的方法。

背景技术：

1、城市道路类型复杂，不同的道路条件会引起不同的驾驶行为。现有技术更倾向于将不良操作与驾驶人自身因素作为异常驾驶行为的来源。对于交通安全，现有技术建立了多种道路行车环境与交通事故严重程度的关系模型。随着obd技术的兴起，更多的以obd数据为基础的交通安全预测模型被建立。但上述各类技术均是从评估角度建立相关模型，而如果应用于现实场景的交通控制，仍然需要从预测角度给出一般性的驾驶行为判断方法。

技术实现思路

1、本申请提供了一种基于道路类型预测驾驶行为的方法，能够根据道路类型对驾驶行为进行预测。

2、本申请的技术方案如下：

3、一种基于道路类型预测驾驶行为的方法，包括以下步骤：

4、步骤一：选取城市道路路段将其作为典型路段，获取典型路段的道路特征，所述道路特征包括坡度、车道数量、是否有交叉口、公交车站形式、是否有人行横道、是否有辅道以及是否有交通吸引点；

5、步骤二：基于车辆obd数据中的gps数据获取车辆在典型路段行驶时的id信息、经纬度坐标、时间、速度字段数据；

6、步骤三：计算相邻字段的加速度，以加速度的正负号分别表示加速和减速并根据加速度的大小划分为若干加速区间和减速区间；将加速度产生时对应的经纬度坐标导入arcgis中，利用核密度分析工具生成核密度分布图，所述核密度分布图表征在典型路段各位置处产生的各加速区间和减速区间内的加速度密度分布；

7、步骤四：分别选择一加速区间和一减速区间作为选定区间，以选定区间内的加速度数量和减速度数量与全部加速度的数量的比值分别定义加速频率和减速频率，并以加速频率和减速频率为因变量，将加速频率和减速频率划分等级，以道路特征为自变量建立多元logistic模型；

8、步骤五：向多元logistic模型输入待预测路段的道路特征，获取加速频率和减速频率，预测驾驶人加速和减速两种驾驶行为。

9、进一步地，步骤一的道路特征中的坡度还包括平路和陡坡，所述平路的坡度绝对值小于3%，所述陡坡的坡度绝对值大于或等于3%；

10、步骤一的道路特征中的交叉口，以车辆在交叉口行进前后方向上各100m的路段作为交叉口路段；

11、步骤一的道路特征中的公交车站形式包括直线式公交车站、港湾式公交车站以及辅道内公交车站。

12、进一步地，步骤三中的加速区间包括；

13、步骤三中的减速区间包括；

14、其中， a为加速度。

15、进一步地，步骤四以加速频率和减速频率为因变量，以道路特征为自变量建立多元logistic模型时，对加速频率和减速频率进行分级并对每个分级赋值。

16、进一步地，步骤四对加速频率和减速频率进行分级并对每个分级赋值时。将加速频率从低到高分为低、中和高三个等级，且低、中、高三个等级的加速频率所在区间依次为[0，0.02)、[0.02，0.06)、[0.06，1)；将减速频率从低到高分为低、中和高三个等级，且低、中、高三个等级的减速频率所在区间依次为[0，0.035)、[0.035，0.075)、[0.075，1)。

17、本申请的有益效果是：

18、1.本申请所述的方法能够给出不同道路类型对驾驶行为的影响程度，为城市道路交通设计、城市道路交通措施制定提供支持，例如，可以借助本申请的方法通过改善道路类型而降低减速频率，使交通更加顺畅。

19、2.本申请所述的方法能够识别异常驾驶行为，对异常驾驶行为数据的使用具有促进作用，能够为无法采集驾驶行为数据路段和尚未建设路段提供驾驶行为进行预测。

20、3.驾驶人在交通环境中的决策和行为与交通安全息息相关，对交通系统整体安全程度起着积极性的作用，本方法能够根据道路类型预测车辆在该道路的加速频率和减速频率，进而预测驾驶人加速和减速两种驾驶行为，而通过改善驾驶人的不良驾驶行为不仅能够规避一些道路交通事故的发生，而且在推进和谐交通发展方面，也会发挥积极的作用。

技术特征：

1.一种基于道路类型预测驾驶行为的方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于道路类型预测驾驶行为的方法，其特征在于，

3.根据权利要求2所述的一种基于道路类型预测驾驶行为的方法，其特征在于，

4.根据权利要求3所述的一种基于道路类型预测驾驶行为的方法，其特征在于，

5.根据权利要求4所述的一种基于道路类型预测驾驶行为的方法，其特征在于，

技术总结本申请涉及一种基于道路类型预测驾驶行为的方法，通过选取典型路段获得道路特征，基于GPS数据获取车辆的字段数据，通过计算加速度的产生次数并导入ARCGIS中生成可视的核密度分布图，统计加速度在典型路段中不同加速度区间的频率建立多元Logistic模型，基于多元Logistic模型预测驾驶人加速和减速两种驾驶行为。本申请能够根据道路类型对驾驶行为进行预测，识别异常驾驶行为，为城市道路交通设计、城市道路交通措施制定提供支持。技术研发人员：咸化彩,康佳宜,张萌,曾辉莉受保护的技术使用者：山东交通学院技术研发日：技术公布日：2024/9/29