基于LightGBM和自然驾驶试验的高速公路隧道段压力负荷研究

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隧道路段作为高速公路中的特殊路段,封闭空间、明暗交替的视觉变化和密集的标志标线赋予了其复杂的交通运行环境。隧道段交通事故的发生是由于驾驶人、车辆、道路和环境这一动态耦合系统不协调变化而诱发的,研究和统计结果表明,复杂的道路和交通环境致使驾驶人产生的不当操作是产生事故最直接和根本的原因。本文以高速公路隧道路段驾驶人的压力负荷分类评估为研究目标,通过对隧道路段事故机理分析以及安全性评价理论的归纳概括,综合考虑人-车-路-环境等多模态指标,设计实施了现场自然驾驶试验,构建了生心理、驾驶环境、驾驶行为指标数据库,基于驾驶行为和环境探究了驾驶适宜性的影响机理,并建立了高速公路隧道段压力负荷分类与评估模型。本文主要完成了如下研究工作:通过自然驾驶试验,获取了32名被试人员在广东省某山区高速公路上驶经30处隧道共117组生心理、环境、驾驶行为等多模态数据;通过将驾驶人的客观生心理指标心率变化率、SCR和主观NASA_TLX问卷相结合,采用k-means三维聚类的方法将驾驶人压力负荷水平划分成低、中、高三个等级,并建立了基于心率变化率和SCR两项生心理指标的隧道路段压力负荷等级计算和分类模型。由于压力负荷水平直接影响驾驶操作适宜性,由此,本文将驾驶适宜性指标作为压力负荷水平的定性分析指标,并利用驾驶人生心理数据对驾驶适宜性指标进行量化,在此基础上提出了驾驶行为和行驶环境综合影响下高速公路隧道段动态驾驶适宜性影响机理的量化框架,描述和分析了隧道各区域生心理指标变化规律与差异、阐述了驾驶人在不同类型隧道行驶时环境照度和驾驶行为对驾驶适宜性的影响机理过程,以期为隧道设计和交通安全设施的设置提供相关改善依据。本文对压力负荷水平进行定量分析,综合考虑车辆位置、驾驶行为、驾驶环境等多模态指标通过LightGBM方法建立了压力负荷等级的分类与评估模型,两种模型较其他主流机器学习模型获取了更优的指标,可对驾驶人驶经高速公路隧道路段的压力负荷进行实时、有效的评估;压力负荷评估模型采取SHAP值方法输出了回归模型各数据集的SHAP值图、总数据集部分依赖图、以及特征交互SHAP值图等,基于以上输出结果综合分析了影响压力负荷值的重要、敏感因素,研究结果或可为隧道路段交通安全设施的布置提供理论依据。
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