Feb, 2024
基于上下文的驾驶员分心定量风险评估机器学习模型
Context-Aware Quantitative Risk Assessment Machine Learning Model for Drivers Distraction
Adebamigbe Fasanmade, Ali H. Al-Bayatti, Jarrad Neil Morden, Fabio Caraffini
TL;DR驾驶行为相关事故的避险技术对于风险缓解至关重要。我们提供了一种新的多类驾驶员分心风险评估（MDDRA）模型，该模型在旅程中考虑了车辆、驾驶员和环境数据。MDDRA 通过风险矩阵将驾驶员分类为安全、不小心或危险。我们使用 Field Operation Test（TeleFOT）收集了在英国东米德兰地区使用相同路线的真实数据。结果显示，通过减少由驾驶员分心引起的道路事故是可能的。我们还研究了分心（驾驶员、车辆和环境）与基于连续分心严重程度评分的分类严重程度之间的相关性。此外，我们应用机器学习技术对驾驶员分心进行分类和预测，以在情况被认为存在风险时帮助控制从驾驶员转移到车辆（接管车辆）。集成袋装树算法表现最佳，准确率为 96.2%。