【摘 要】
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山区公路道路情况复杂,公路等级较低,交通事故频发。由于山区公路开口较多且无规律性,行人横穿公路行为较为随机、难以预测,驾驶人在面对行人横穿的不稳定性和不确定性存在较大的风险,导致山区公路行人横穿事故率居高不下。如今对行人-机动车事故的研究不仅落点于行人上,研究驾驶人对行人过街的风险感知也已成为重要研究对象。具体内容如下:（1）基于驾驶人风险感知程度及风险预判理论,应用纬地道路辅助设计系统及驾驶模拟
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山区公路道路情况复杂,公路等级较低,交通事故频发。由于山区公路开口较多且无规律性,行人横穿公路行为较为随机、难以预测,驾驶人在面对行人横穿的不稳定性和不确定性存在较大的风险,导致山区公路行人横穿事故率居高不下。如今对行人-机动车事故的研究不仅落点于行人上,研究驾驶人对行人过街的风险感知也已成为重要研究对象。具体内容如下:（1）基于驾驶人风险感知程度及风险预判理论,应用纬地道路辅助设计系统及驾驶模拟实验室自主设计的VS-design软件构建一条长约19km的山区公路仿真道路,将行人横穿分为三种类型:通过村镇路段、路侧车辆遮挡其他行人过街、通过交叉口视距不良路段,最终建成12个山区公路典型行人横穿实验场景;通过问卷对驾驶人进行分类,得到安全型、一般型、危险型驾驶人各13位。（2）通过39位驾驶人的主观性评价问卷,调查风险感知对驾驶人的心理和驾驶习惯的影响程度,进行问卷的信、效度分析,信度系数结果值为0.720≥0.7,效度KMO值为0.717≥0.6,表明设计的问卷是有效的;并对各场景的风险感知量化值进行了研究,得出12种情境下每个驾驶人的风险感知度;之后采取逐步回归模型提取出36个对风险感知度显著性较高的影响因素。（3）研究驾驶员的驾驶行为数据、眼动及生心理指标与风险预判能力的联系,结合风险感知以及决策方式等多种影响因素来深入地分析驾驶人风险预判的特点,并在此基础上通过PCA-AHP理论构造驾驶员的风险预判能力评价以及预测模型。最终通过加权计算得到各类驾驶人的风险预判平均分,安全型、一般型、危险型驾驶人的风险预判能力的加权成绩分别为7.7515分/10分、6.0524分/10分、5.0274分/10分。应用机器学习中的支持向量机算法进行评价模型的预测,模型正确率为86.5%,证明模型效果较好。本文以不同类型驾驶人在山区公路行人横穿下的风险感知为研究对象,研究特定横穿冲突下,不同类型驾驶人的行为变化。在对驾驶人眼动特征,生理特征,驾驶行为特征和交通场景特征进行调查分析的基础上,提出了适合我国驾驶人在行人横穿下的风险预判能力评价及预测模型,研究其应对行人横穿的风险预判能力,是提高我国驾驶人行车安全性的重要手段,为车路协同行人过街条件下自动驾驶模型的构建提供参考。
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