[0042] 根据上述试验方法，进行试验的【具体实施方式】如下：
[0043] 一、试验环境的选定
[0044] 选定受试驾驶人包括16名非专业驾驶人和10名专业驾驶人；专业驾驶人为驾龄 大于7年、累计行程大于10万公里且近两年累计行程大于4万公里的驾驶人；非专业驾驶 人为驾龄小于5年或累计行程小于6万公里且近两年内累计行程小于3万公里的驾驶人。
[0045] 选定试验道路为城市主干路和城市快速路；
[0046] 选定试验环境为天气无大风大雨光线充足的白天，试验时段为8:00-11:00和 13:00-18:00,该试验时段包括了交通高峰时段和交通平峰时段。
[0047] 二、试验数据的采集
[0048] 在试验前先对受试驾驶人进行简单培训，说明本次试验的要求、试验路线等，使受 试驾驶人对试验有一定了解，然后让受试驾驶人驾驶试验车行驶15分钟习惯试验车后，再 正式开始试验数据采集。
[0049] 试验过程中通过GPS定位设备采集试验车的实时经炜度坐标数据，通过车载激光 测距仪获得试验车与前车的跟驰距离，激光测距仪测量距离的计算公式为：
[0051] 式中，L为距离；Δ t为发射脉冲和接收脉冲的时间差；c为光速。
[0052] 本发明同时研究开发了试验软件系统，在软件界面上设置车载激光测距仪的激光 发出点与车头之间的距离为〇. 8m，设定采样频率20次/s，即采样时间间隔为0. 05s。
[0053] 三、试验数据的处理
[0054] 采集的原始试验数据包括试验车实时经炜度坐标和跟驰距离的实时数据，GPS定 位设备测得的实时经炜度坐标精确度较高，即试验车行驶轨迹比较准确和平滑，而跟驰距 离原始数据可能存在两个方面的问题。第一，跟驰距离数据的不连续性。激光测距仪安装 在试验车上，在行驶过程中，由于受到反射率、车辆转向等因素的影响，其发射的激光束并 不能时刻得到有效的返回，因此某些时间段内的跟驰距离数据可能缺失。第二，尽管跟驰距 离数据的系统误差已通过试验设备的校准尽可能减小，但是仍然存在随机误差，而车辆行 驶轨迹的测量误差会对驾驶人的跟驰行为特性参数估计产生不可忽略的影响，因此有必要 对原始的跟驰距离数据进行后处理，以得到与真实轨迹偏差尽可能小的前车行驶轨迹。
[0055] 本实施方式使用局部加权拟合法对前车行驶轨迹数据进行处理，并建立数据筛选 原则进行人工筛选，以获得前车准确、平滑的行驶轨迹。
[0056] 对跟驰距离数据应用局部加权拟合时，需要对3个参数进行选择，分别是权重函 数、多项式次数和窗口大小。
[0057] 本实施方式选取Tricube核函数为权重函数，计算公式为：
[0060] 式中：w(t。，t)为中点是t。时t点的权重，u (t。，t)为t到t。的规格化距离，d为 t。到窗口外最近一点的距离，η为多项式次数。
[0061] 为了保证从前车行驶轨迹数据求导获取速度和加速度数据时不会退化为常数，多 项式次数至少为3次，但是多项式次数较高时会增加计算的复杂度，并且高次多项式需要 更大的数据窗口进行拟合，所以本实施方式选取多项式次数为3次，窗口包括能够覆盖Is 内数据的11个数据采集点。
[0062] 合理的前车行驶轨迹数据应符合以下条件：第一，前车行驶轨迹数据应为非严格 单调递增函数，因为正常行驶中车辆不可能倒退；第二，前车行驶轨迹数据应符合交通情况 和车辆的物理极限，本实施方式的试验车辆为普通小汽车，根据车辆的加/减速能力将加 速度<-5m/s2和加速度>10m/s2的轨迹数据应为无效数据，因此，需要去除不符合合理前车 行驶轨迹数据的数据，即去除前车倒车轨迹数据、加速度小于_5m/s2和加速度大于10m/s2 的轨迹数据等无效数据。
[0063] 如图4所示，图4为本实施方式试验所得的前车与试验的行驶轨迹与拟合前车行 驶轨迹的拟合示意图，图中53260~53290s的数据为拟合较好的行驶轨迹数据，而53300s 周围的数据由于出现车辆倒退为无效数据，需要剔除。
[0064] 试验共获得60041s (约16. 6h)的原始试验数据，受试驾驶人中数据长度最短的为 741s，最长的为3623s。经过数据处理后，60041s的原始试验数据中有效数据共40357s (约 11. 2Ih)，其中非专业驾驶人有效数据共26052s (约7. 24h)，专业驾驶人有效数据共 14305s (约3. 97h)。原始试验数据处理得到的有效数据长度和有效比例如表1所示。
[0065] 表1.原始试验数据处理得到的有效数据长度和有效比例
[0067] 该试验方法使用简单的设备就能采集到驾驶人在真实道路交通环境下的跟驰行 为特性参数，并且采集的原始数据包括的无效数据少，后续处理的难度小且成本低，解决了 目前驾驶人跟驰行为特性参数采集中精度不够、设备复杂、对驾驶人有影响、数据后处理复 杂等问题。
[0068] 上述实施方式旨在举例说明本发明可为本领域专业技术人员实现或使用，对上述 实施方式进行修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，故本发明包括但不限于 上述实施方式，任何符合本权利要求书或说明书描述，符合与本文所公开的原理和新颖性、 创造性特点的方法、工艺、产品，均落入本发明的保护范围之内。
【主权项】
1. 一种检测驾驶人跟驰行为特性参数的方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取GPS定位设备采集的试验车的实时经炜度坐标和车载激光测距仪采集的试验车 与前车间的跟驰距离；所述前车为行驶在所述试验车行驶方向的正前方的车辆； 根据所述实时经炜度坐标获得所述试验车行驶轨迹； 根据所述实时经炜度坐标和所述跟驰距离获得最终前车行驶轨迹； 根据所述试验车行驶轨迹和所述最终前车行驶轨迹推算驾驶人跟驰行为特性参数。2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于：还包括利用局部加权拟合法处理所述前 车行驶轨迹得到拟合前车行驶轨迹，所述局部加权拟合法的权重函数为Tricube核函数，为中点是t。时t的权重，u(t。，t)为t到t。的规格化距离，d为t。到窗口外最近一点的距 离，η为多项式次数。3. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于：所述多项式次数η= 3,所述窗口含有11 个数据采集点。4. 根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于：还包括去除所述拟合前车行驶轨迹 中的无效数据，所述无效数据包括所述前车倒车轨迹数据、加速度小于-5m/s2和加速度大 于10m/s2的轨迹数据。5. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述驾驶人包括专业驾驶人和非专业驾 驶人，所述专业驾驶人为驾龄大于7年、累计行程大于10万公里且近两年累计行程大于4 万公里的驾驶人；所述非专业驾驶人为驾龄小于5年或累计行程小于6万公里且近两年内 累计行程小于3万公里的驾驶人。6. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于：还包括确定试验道路和试验时段，所述试 验道路为城市主干路和城市快速路；所述试验时段为交通高峰时段和交通平峰时段。7. -种检测驾驶人跟驰行为特性参数的系统，其特征在于，所述系统包括设置于试验 车挡风玻璃后的中控台中间位置的车载激光测距仪，固定在所述车载激光测距仪上的GPS 定位设备，以及与所述车载激光测距仪和所述GPS定位设备相连接的电脑，所述车载激光 测距仪用于测量所述试验车与前车的跟驰距离；所述GPS定位设备用于采集所述试验车实 时经炜度坐标；所述电脑处理过程如下： 获取所述GPS定位设备采集的所述试验车的实时经炜度坐标和所述车载激光测距仪 采集的所述试验车与所述前车间的跟驰距离；所述前车为行驶在所述试验车行驶方向的正 前方的车辆； 根据所述实时经炜度坐标获得试验车行驶轨迹；根据所述实时经炜度坐标和所述跟驰 距离获得前车行驶轨迹； 根据所述试验车行驶轨迹和所述前车行驶轨迹推算驾驶人跟驰行为特性参数。8. 根据权利要求7所述的系统，其特征在于：所述系统还包括设于所述车载激光测距 仪一侧的摄像头，用于记录试验道路实际情况及驾驶人驾驶行为。9. 根据权利要求8所述的系统，其特征在于：所述电脑设定的采样频率为20次/s。
【专利摘要】本发明提供了一种检测驾驶人跟驰行为特性参数的方法和系统，方法包括以下步骤：获取GPS定位设备采集的试验车的实时经纬度坐标和车载激光测距仪采集的试验车与前车间的跟驰距离；前车为行驶在试验车行驶方向的正前方的车辆；根据实时经纬度坐标获得试验车行驶轨迹；根据实时经纬度坐标和跟驰距离获得最终前车行驶轨迹；根据试验车行驶轨迹和最终前车行驶轨迹推算驾驶人跟驰行为特性参数；系统包括车载激光测距仪、GPS定位设备、电脑；本发明采用的试验系统都是成本较低精确度较高的设备，在数据处理中更是采用了局部加权拟合的方法以及数据筛选，使得到的实验结果更符合实际，更精确。
【IPC分类】G08G1/01, G08G1/04
【公开号】CN105303837
【申请号】CN201510823277
【发明人】陆建, 杨海飞, 李英帅
【申请人】东南大学
【公开日】2016年2月3日
【申请日】2015年11月24日