利用数据挖掘进行的个体自适应型安全驾驶诊断方法—青岛吉尊客汽车租赁.doc

利用数据挖掘进行的个体自适应型安全驾驶诊断方法 要想在公路上实现100%的完全自动驾驶系统，这点在技术方面、社会方面都很困难。本 研究运用以作为系统核心的个体自适应技术为前提的预防安全装置，希望实现符合驾驶员个 人驾驶特性的、用于避免事故的高度驾驶支持系统。 1. 研究（技术、开发）简介 背景与目的 在以往的汽车驾驶支持系统设计中，多通过实验求出驾驶员的平均驾驶特性后，设计相同 的系统。如果可以考虑驾驶员的个人差异及时刻变化的驾驶员驾驶状态等个人内在差异，则可 以消除不协调感与不信任感，人与机械之间的协调关系将更加紧密，从而有可能实现舒适安全 的行驶。因此，本研究的目的在于开发一种仅在需要时、按实际所需为驾驶提供支持的个体自 适应型服务。 内容（研究、技术、开发）说明 本研究的目的在于开发一种根据常时记录型驾驶记录(Fig.1)的行驶数据检测出“紧急驾驶状 态”的算法。为此，根据统计性数据驱动，将通常驾驶时的加速度与车辆间距离模式化，开发出通 过将通常驾驶模式与当前驾驶数据进行比较，检测出过于接近、紧急减速、刹车过迟等倾向的安全 驾驶诊断算法(Fig.2)。例如，如果诊断出与通常的刹车操作相比，减速过大及接近前方车辆，则通 过驾驶记录仪发出声音进行警告，促使青岛租车驾驶员安全驾驶。 2. 研究（技术、开发）的独创性 本研究中提出的个体自适应型驾驶诊断系统方案具有下述独创性。 1) 作为迈向下一代驾驶支持的一步，积累从常时记录型驾驶记录仪中获取的驾驶数据，使用概率 统计方法数据挖掘算法，有别于相同划一的支持系统设计，提出了符合每个人驾驶特性的驾驶 支持系统。 2) 该系统考虑符合行驶环境与道路区段的推荐速度模式与推荐操作量，根据实时的碰撞危险度提 供建议、警告、引导操作，实现一种由机械识别人的驾驶意图与状态并提供支持的人工生命系 统（Fig.3 ）。 3) 在其应用实例方面，驾驶人为高龄者或疑似罹患痴呆症时，该系统可自动识别正常时与异常时 的识别、判断、操作的变化并进行诊断，有助于人为差错的分析。 自動車環境自動車環境自動車環境自動車環境 運転助言，注意喚起運転助言，注意喚起運転助言，注意喚起運転助言，注意喚起 現在現在現在現在 安全運転診断安全運転診断 急運転判定急運転判定急運転判定急運転判定 急運転判定急運転判定急運転判定急運転判定 計測計測計測計測 速度、加速度速度、加速度速度、加速度速度、加速度 操作操作操作操作 車間距離車間距離車間距離車間距離 通常運転通常運転通常運転通常運転 蓄積蓄積蓄積蓄積 運転行動運転行動 Fig.2 Individual adaptation algorithm 個別適合領域個別適合領域 Fig.1 Continuous logging drive recorder 操作介入操作介入 警報青岛租车 情報提供情報提供 自動自動 青岛租车追突警報追突警報 車間助言車間助言 Fig.3 Advanced driver assistance systems 3. 今后的展开 目的不仅在于检测不安全的驾驶，如果结合系统的诊断目的而改变系统内置的驾驶员模式，则 还可以展开在各种驾驶情况下的安全驾驶支持、青岛汽车租赁公司节能驾驶支持系统的设计。 4相关资料文献参考事项 主要论文列表 1) 彭萨通拉库欣查朗萨库、饭岛健、道辻洋平、前田公三、永井正夫：“基于街道行驶数据库的 紧急驾驶状态检测算法”，汽车技术会论文集，Vol.41，No.3，751-758 （2010 ）。 2) Pongsathorn Raksincharoensak, Wathanyoo Khaisongkram, Masao Nagai, et al., Integrated Driver Modelling Considering State Transition Features for Individual Adaptation of Driver Assistance Systems, Vehicle System Dynamics, Vol. 48, Supplement, pp.55-71 (2010). 3) 前田公三、纲井秀树、林隆三、彭萨通拉库欣查朗萨库、永井正夫、小花麻纯、佐佐木和也、 米川隆：“使用常时记录型驾驶记录仪分析改变行车线路时的驾驶行动（第2 报）”，汽车技 术会论文集，Vol. 41，No. 4