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基于自然駕駛場景的駕駛員主觀風險認知數(shù)據(jù)集

2025-05-10 12:58:35·  來源：同濟智能汽車研究所  
　

實驗方法上，采用駕駛模擬器實驗方法。為了彌補模擬器實驗中仿真場景的局限性，提高情景真實感，選用高保真的場景重建視頻。

場景來源上，選取了自然駕駛場景。原因是自然駕駛場景具有更高的場景真實度（周圍車輛行為的合理性）。1.2 研究貢獻

本研究構建的駕駛員主觀風險認知數(shù)據(jù)集具有以下三方面特性：


自然駕駛場景的交互性強：各場景中均有2~7輛車進行動態(tài)交互，涵蓋各種交互類型（跟車、切入、超車和匝道匯入等）以及各種風險水平（從安全到接近碰撞）的場景。



場景重建視頻的保真度高：為了提高重建場景的情景真實感，車輛外部環(huán)境（包括路面紋理、交通基礎設施和環(huán)境聲等）和車輛內(nèi)部（包括儀表盤、轉(zhuǎn)向燈和后視鏡等）都經(jīng)過了精心設計和渲染。風險認知測度的豐富性好：包含被試者對各場景的主觀風險評估以及眼動數(shù)據(jù)，提供豐富的人類風險認知信息。



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