基于交通预测的个性化驾驶员预警系统以减少闯红灯行为

闯红灯是导致交通碰撞及由此造成伤亡的主要原因。尽管已有大量减少闯红灯的前期工作，但其在实践中仍是一个主要问题，部分原因是现有系统存在向所有驾驶员提供相同指导的缺陷。因此，虽然避免了一些违规行为，但其他驾驶员会忽视或对闯红灯系统做出不当反应，从而导致整体安全问题。我们提出了一种向个体驾驶员提供准确预警的方法，以避免大多数现有系统的宽泛指导方式。由于识别驾驶员是否会闯红灯高度依赖于信号相位和配时、道路沿线的交通状况以及个体驾驶员行为，所提出的预警系统包含三个部分：交通预测算法、个体预警信号优化器和驾驶员预警显示器。交通预测算法利用通过车与车、车与基础设施通信获取的最新交通状况，预测朝向信号交叉口道路沿线的未来交通状态。随后，构建优化问题以基于预测的交通状态和驾驶员反应模型计算最优预警信号。最后，在显示屏上显示最优预警信号，以建议驾驶员为避免闯红灯所需的制动量。随着车辆接近交叉口，系统持续更新最新的预警信号。通过与先前关于闯红灯预警系统的工作进行比较，利用数值模拟驾驶场景和真实道路测试来验证所提出算法在不同条件下的性能。结果表明，该系统向驾驶员提供了更有效和准确的预警信号，帮助他们避免闯红灯。