骑车一族对环岛车辆驾驶行为识别的影响

（Impact of Surrounding Cyclists on Car Driver Behavior Recognition at Roundabouts）

通过智能辅助系统来预测司机在环形交叉口的驾驶行为是提高驾驶安全性的一个重要挑战。为了有效的预测环岛车辆的驾驶行为，本文使用向量机算法计算了方向盘状态具有很好的可预测性。以往的研究没有充分考虑周边交通对驾驶行为的潜在影响，但是这样的考虑肯定可以改善预测结果。因此，本研究调查了周边骑自行车者如何影响环岛车辆的驾驶行为。

使用模拟器进行研究，在设定的情景下收集周边骑车人位置与环岛车辆司机的驾驶行为数据。通过驾驶模拟器进行实验以获得十三名参与者的驾驶行为数据。数据采集后，对环行处的行车数据进行驾驶行为分析。这些数据是在一个直径比迂回直径大30米的圆形区域内选取的，同时该边界外的数据已经被移除。然后，将所有模拟器的汽车位置数据进行移动和转移，使所有的模拟器在同一环形交叉口具有相同的入口。

结果显示，当周围的自行车骑行者可能有与环形车辆发生碰撞的风险时，不管骑自行车者来自哪个方向，驾驶模式识别率比在没有自行车骑行车的情况下要高。可以假定识别结果取决于所使用的分类器和输入特征，并且分类器和特征的选择在本研究中没有考虑。因此，未来的工作应该集中在其他特性和算法上，以提高场景中的模式识别率。