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基于自然駕駛場景的駕駛員主觀風(fēng)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  
　

編者按 實現(xiàn)與人類駕駛員認知相協(xié)調(diào)的決策對于智能駕駛技術(shù)的社會接受度具有決定性作用。為此，有必要在智能駕駛決策規(guī)劃系統(tǒng)的開發(fā)與測試中，引入與駕駛員主觀認知相關(guān)的數(shù)據(jù)。然而，現(xiàn)有自然駕駛數(shù)據(jù)集主要關(guān)注傳感器或車輛運動軌跡數(shù)據(jù)，較少包含與人類認知相關(guān)的信息。為此，我們研究構(gòu)建了駕駛員主觀風(fēng)險認知數(shù)據(jù)集（Risk-Informed Subjective evaluation and Eye-tracking，RISEE數(shù)據(jù)集），其中包含駕駛員風(fēng)險認知及眼動信息。基于179個仿真重建的高交互自然駕駛場景，通過駕駛模擬器實驗共采集到101名被試者的有效數(shù)據(jù)，包括3567條主觀風(fēng)險評估數(shù)據(jù)和2045條高質(zhì)量眼動數(shù)據(jù)等，支持「以人為本」的智能駕駛研發(fā)。RISEE數(shù)據(jù)集相關(guān)內(nèi)容見網(wǎng)站：https://ivtest-lab.github.io/RISEE_dataset/。開源數(shù)據(jù)包含自然駕駛場景的地圖數(shù)據(jù)（xodr文件）、車輛軌跡數(shù)據(jù)（csv文件）、主觀風(fēng)險評估均值（xlsx文件），以及被試者的眼動數(shù)據(jù)（csv文件）等，數(shù)據(jù)正在持續(xù)更新中。  

內(nèi)容概覽 

1. 背景

2. RISEE數(shù)據(jù)集構(gòu)建步驟

3. 示例：場景主客觀行駛風(fēng)險分析

4. 示例：駕駛員眼動特征分析

5. 總結(jié)與展望


1、背景

作為智能駕駛的「大腦」，決策規(guī)劃系統(tǒng)應(yīng)當(dāng)采取與人類認知相協(xié)調(diào)的算法，以提高人類駕駛員對智能駕駛的接受度。為此，機器學(xué)習(xí)算法在訓(xùn)練、測試過程需要引入大量高質(zhì)量的人類認知數(shù)據(jù)。然而，現(xiàn)有自然駕駛數(shù)據(jù)集（例如Waymo、HighD等）主要聚焦于傳感器或車輛運動軌跡數(shù)據(jù)，缺少與人類認知相關(guān)的信息。這限制了算法模型實現(xiàn)與人類駕駛員認知相協(xié)調(diào)的決策。

1.1 研究綜述


相關(guān)研究通過開展實驗，采集駕駛員/乘客的主觀風(fēng)險認知及生理數(shù)據(jù)等，構(gòu)建包含人類認知信息在內(nèi)的駕駛數(shù)據(jù)集，如表1所示。

表1 人類認知信息采集方法

圖片


圖片圖1 實車道路實驗場景[1]圖片

圖2 駕駛模擬器實驗場景[4]實驗方法介紹及對比：


實車道路實驗[1]：在開放道路環(huán)境中，采集乘客的生理及主觀風(fēng)險認知等數(shù)據(jù)。該方法的情景真實感（車輛內(nèi)外環(huán)境的保真度）較好，能確保乘客產(chǎn)生更加準確、自然的風(fēng)險認知。駕駛模擬器實驗[4]：在仿真場景中，通過駕駛模擬器采集駕駛員的駕駛行為、生理及主觀風(fēng)險認知等數(shù)據(jù)。該方法的數(shù)據(jù)采集成本低，可以通過在危險仿真場景下實驗，大量采集高價值的安全關(guān)鍵場景數(shù)據(jù)。


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