| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-16页 |
| 1.2.1 驾驶过程中风险因素 | 第10-12页 |
| 1.2.2 驾驶行为研究 | 第12-14页 |
| 1.2.3 驾驶员风险识别 | 第14-16页 |
| 1.2.4 综合评价 | 第16页 |
| 1.3 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 技术路线 | 第17-19页 |
| 第二章 数据分析及数据采集平台实现 | 第19-32页 |
| 2.1 眼动数据分析方法介绍 | 第19-20页 |
| 2.1.1 平均扫视幅度 | 第19页 |
| 2.1.2 平均注视持续时间 | 第19-20页 |
| 2.1.3 瞳孔变异性 | 第20页 |
| 2.2 心率数据分析方法介绍 | 第20-24页 |
| 2.2.1 时域分析 | 第21-23页 |
| 2.2.2 频域分析 | 第23-24页 |
| 2.3 路段车辆信息分析 | 第24-25页 |
| 2.4 数据采集平台 | 第25-31页 |
| 2.4.1 数据采集系统 | 第25-28页 |
| 2.4.2 试验方案 | 第28-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 驾驶员评价指标构建 | 第32-46页 |
| 3.1 特殊事件定义 | 第32页 |
| 3.2 数据分析方法介绍 | 第32-33页 |
| 3.3 眼动指标分析 | 第33-36页 |
| 3.3.1 跟驰眼动特性分析 | 第33-34页 |
| 3.3.2 换道信息感知阶段眼动特性分析 | 第34页 |
| 3.3.3 换道意图识别阶段眼动特性分析 | 第34-35页 |
| 3.3.4 换道执行阶段眼动特性分析 | 第35-36页 |
| 3.4 心率相关指标分析 | 第36-40页 |
| 3.4.1 心率指标特性分析 | 第36-39页 |
| 3.4.2 心率相关指标时域分析 | 第39-40页 |
| 3.5 车辆速度相关指标分析 | 第40-45页 |
| 3.5.1 道路服务水平对速度影响分析 | 第40-42页 |
| 3.5.2 驾驶事件速度影响分析 | 第42-43页 |
| 3.5.3 道路服务水平加速度影响分析 | 第43-44页 |
| 3.5.4 驾驶事件对加速度影响分析 | 第44-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于驾驶员指标驾驶员风险感知水平评价 | 第46-57页 |
| 4.1 风险感知概念 | 第46页 |
| 4.2 风险感知量化方法 | 第46-48页 |
| 4.3 风险驾驶情景提取 | 第48-49页 |
| 4.4 风险驾驶行为提取结果 | 第49-53页 |
| 4.5 驾驶人风险感知与驾驶员指标水平的关系 | 第53-56页 |
| 4.5.1 驾驶行为指标统计量 | 第54页 |
| 4.5.2 驾驶行为参数与风险感知量化值 | 第54-55页 |
| 4.5.3 驾驶行为参数与风险感知量化值相关性分析 | 第55-56页 |
| 4.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 基于HMM的多指标风险感知预测 | 第57-71页 |
| 5.1 HMM建模方法与分析 | 第57-64页 |
| 5.1.1 HMM的原理 | 第57页 |
| 5.1.2 HMM结构和三个基本问题 | 第57-59页 |
| 5.1.3 HMM基本算法 | 第59-64页 |
| 5.2 驾驶行为HMM预测方法设计 | 第64-65页 |
| 5.2.1 选择HMM结构 | 第64-65页 |
| 5.2.2 HMM模型设计 | 第65页 |
| 5.3 训练HMM | 第65-70页 |
| 5.3.1 驾驶员风险感知量化值预测模型分类 | 第65-66页 |
| 5.3.2 HMM离线训练 | 第66-69页 |
| 5.3.3 驾驶员风险感知量化值预测 | 第69页 |
| 5.3.4 预测准确率分析 | 第69-70页 |
| 5.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 结论与展望 | 第71-74页 |
| 主要结论 | 第71-72页 |
| 论文创新点 | 第72-73页 |
| 未来展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-81页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82页 |