騎車一族對環島車輛駕駛行為識別的影響

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

通過智能輔助系統來預測司機在環形交叉口的駕駛行為是提高駕駛安全性的一個重要挑戰。為了有效的預測環島車輛的駕駛行為，本文使用向量機算法計算了方向盤狀態具有很好的可預測性。以往的研究沒有充分考慮周邊交通對駕駛行為的潛在影響，但是這樣的考慮肯定可以改善預測結果。因此，本研究調查了周邊騎自行車者如何影響環島車輛的駕駛行為。

使用模擬器進行研究，在設定的情景下收集周邊騎車人位置與環島車輛司機的駕駛行為數據。通過駕駛模擬器進行實驗以獲得十三名參與者的駕駛行為數據。數據采集后，對環行處的行車數據進行駕駛行為分析。這些數據是在一個直徑比迂回直徑大30米的圓形區域內選取的，同時該邊界外的數據已經被移除。然后，將所有模擬器的汽車位置數據進行移動和轉移，使所有的模擬器在同一環形交叉口具有相同的入口。

結果顯示，當周圍的自行車騎行者可能有與環形車輛發生碰撞的風險時，不管騎自行車者來自哪個方向，駕駛模式識別率比在沒有自行車騎行車的情況下要高。可以假定識別結果取決于所使用的分類器和輸入特征，并且分類器和特征的選擇在本研究中沒有考慮。因此，未來的工作應該集中在其他特性和算法上，以提高場景中的模式識別率。