智能车辆行为决策建模与安全性评估方法

5.4.2.1　实验路线设计

实验设计了一条贯穿武汉市武昌区、汉口区和汉阳区的路线，全程共计53 km。实验路线如图5-7 所示。为了尽可能获取人机共驾智能车系统不同驾驶模式下的完备数据集，选取的目标路段包括三个大型商业区、10 km 快速路、两座大桥、两个隧道等。为了增加警示辅助和自动驾驶这两种模式出现的概率，实验时段选取为7:00～9:00 和17:00～19:00，这两个时段分别为早高峰和晚高峰时段，车-车、车-人出现冲突的可能性大大提高。

图5-7　实车实验路线

5.4.2.2　被试选择

相关研究表明，当驾驶人实际驾驶里程超过5 万km 时，可以认为该驾驶人为有经验驾驶人。此外一般驾龄3 年为有经验驾驶人和新手驾驶人的界限值[94]。为了能够显著表现驾驶经验对驾驶模式决策的影响，实验招募的被试分为熟练驾驶人和新手驾驶人两类，本书中定义驾龄大于3 年，且驾驶里程大于5 万km 的驾驶人定义为熟练驾驶人，而驾龄小于3 年，且驾驶里程小于5 万km 的定义为新手驾驶人。最终招募到具有C1 及以上驾驶证的熟练驾驶人和新手驾驶人各11 名。其中男性18 名，女性4 名，平均年龄42.27岁（年龄标准差9.07 岁），平均驾龄5 年（驾龄标准差为6.06 年），平均驾驶里程7.7 万km（驾驶里程标准差3.22 万km）。

5.4.2.3　实验助理

每次实验需要两名实验助理协助完成实验，其中一名助理为数据采集者，主要负责实验过程中的数据采集及保证设备的正常运行。由于实验中涉及多种实验设备的操作，所以该助理由本课题组的工作人员担任。另外一名助理则为实验观察者，实验中该人员坐在副驾驶位置，其任务是记录驾驶人自汇报的数据及进行自我汇报，当车辆存在潜在风险时提醒驾驶人采取应急措施。考虑到安全因素，该助理由经验丰富的出租车驾驶人和驾校教练担任。

5.4.2.4　实验过程(www.xing528.com)

本研究中共计开展了22 组实车驾驶实验，其实验过程如图5-8 所示。

图5-8　实车实验过程

由图5-8 可知，该实验主要包括4 个步骤。

（1）实验准备：登记驾驶人个体特征信息（年龄、驾龄、驾驶里程等），并向其介绍本次实验目标及要求，给被试佩戴生物反馈仪等设备。

（2）适应性驾驶：设备调试正常及实验准备完毕后，引导被试进行15 min 的适应性驾驶，以便于被试快速熟悉驾驶操作及适应佩戴外置设备进行驾驶。

（3）正式实验：被试需按照预定路线进行实际驾驶实验，要求其每隔5 min 对当前驾驶环境的危险性（用可忽略、可容忍、不可容忍三个词语进行形容）进行汇报。此外，当驾驶人遭遇目标交通事件[96]（如周边车辆抢行、前方车辆突然急刹车以及行人违规横穿马路等，见交通运输行业标准JTT 916—2014《道路运输驾驶员　特殊环境与情境下安全驾驶技能培训与评价方法》）时，也需要进行汇报，负责记录的为副驾驶座的工作人员。为了最大限度采集目标交通事件，实验过程中，该工作人员认为危险的交通场景发生时也将被记录。被试须在2 h 之内完成实验任务，且实验过程将通过3 个摄像头进行全程记录。

（4）驾驶模式界定：实验完毕后，截取有汇报记录的所有驾驶场景视频片段，让被试对该场景下应采用的驾驶模式进行判别，驾驶模式分为3 种：1——人工驾驶，该情况的发生对驾驶无影响，人工驾驶足以应对；2——警示辅助，该情况发生时若驾驶人未观察到将很危险，需进行警示；3——自动驾驶，在该情况下，驾驶人容易出现紧张情绪或操作失误，需通过自动切换到自动驾驶模式来规避事故的发生。采用Observer 软件对采集的多传感器信息和视频信息进行同步显示。