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基于自然駕駛場景的駕駛員主觀風(fēng)險認(rèn)知數(shù)據(jù)集

2025-05-10 12:58:35·  來源：同濟(jì)智能汽車研究所  
　
計算了各場景主客觀行駛風(fēng)險之間的Spearman相關(guān)系數(shù)，結(jié)果如圖9所示。從顯著性看（p<0.001），各指標(biāo)間均在統(tǒng)計學(xué)層面上存在顯著相關(guān)性。

然而，從相關(guān)系數(shù)看，TTC與主觀行駛風(fēng)險為中等程度的負(fù)相關(guān)關(guān)系（r=-0.52）；DNDA與主觀行駛風(fēng)險為中等程度的正相關(guān)關(guān)系（r=0.65）。這表明主客觀風(fēng)險之間的線性相關(guān)程度不高，再次證明駕駛員主觀風(fēng)險認(rèn)知的不可替代性和采集人類認(rèn)知信息的必要性。

圖片

圖9 主客觀行駛風(fēng)險的相關(guān)性分析

4、示例：駕駛員眼動特征分析

基于RISEE數(shù)據(jù)集所提供的眼動信息，分析了駕駛員在不同風(fēng)險認(rèn)知狀態(tài)下的眼動特征，以深入探索其風(fēng)險認(rèn)知模式。具體來說，首先結(jié)合主客觀風(fēng)險識別駕駛員的風(fēng)險認(rèn)知狀態(tài)，再分析其平均瞳孔直徑、注視頻率和掃視頻率等眼動指標(biāo)在不同風(fēng)險認(rèn)知狀態(tài)下的差異性。其中，風(fēng)險認(rèn)知狀態(tài)定義如圖10所示。

圖片

圖10 駕駛員風(fēng)險認(rèn)知狀態(tài)定義（N=2045）

參考上述定義，采用Mann-Whitney檢驗(yàn)，計算對應(yīng)高低風(fēng)險認(rèn)知狀態(tài)下各眼動指標(biāo)的差異性，結(jié)果如表2所示。

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