考虑驾驶人性别差异的绿灯倒计时时长推测

为了提升高级驾驶辅助系统(advanced driving assistance system, ADAS)在绿灯倒计时长(green light countdown time, GSCT)类型的辅助驾驶决策性，首先，通过实车实验采集到信号交叉口不同绿灯倒计时时长下的1 475 524条自然驾驶行为数据，包括18名驾驶员在不同绿灯倒计时时长下，分别通过城市道路18个信号交叉口前150 m情境的驾驶行为数据；然后，分析驾驶决策、速度、平均瞳孔大小位置、心电、肌电在男、女性驾驶人之间的差异，得到男、女性驾驶人在绿灯20 s倒计时期间的注视特性平稳、皮电特性最为稳定，在绿灯9 s倒计时期间男、女驾驶人心理特性最为稳定的结论；最后，利用KNN、SVM、GBDT等3种经典机器学习方法，基于前述5类特征参数，建立考虑多特征变量的信号倒计时长判断模型。结果表明：集成学习GBDT模型判断准确率为88.1%,精确率均值为85.4%,AUC均值为0.98,有助于ADAS提供决策支持和理论支撑，可为不同性别驾驶员在城市道路信号交叉口前提供速度调节辅助信息。