处理与分析真实驾驶数据：关于行程、情景与人类驾驶行为的洞见
系统与控制
2025-01-16 v1 人机交互
系统与控制
摘要
分析大规模真实驾驶数据对于提供关于真实世界行程、情景与人类驾驶行为的有意义且可靠的洞见至关重要。为此，我们开发了一种多层次的数据处理方法，添加新信息、划分数据并提取所需参数。凭借一套规模庞大且保密的数据集（超过 100 万公里），该方法导致三层深入分析：行程层面、情景层面与驾驶层面。行程层面分析解释了在真实世界行程中观察到的代表性属性，而情景层面分析则聚焦于由道路事件导致车辆速度降低的结果情景条件。驾驶层面分析识别特定情境下的驾驶 regime 原因并刻画典型的人类驾驶行为。此类分析可支持行程与情景基于测试的设计、人类驾驶员建模以及为联合自动与连接车辆建立指南。
引用
@article{arxiv.2501.08868,
title = {Processing and Analyzing Real-World Driving Data: Insights on Trips, Scenarios, and Human Driving Behaviors},
author = {Jihun Han and Dominik Karbowski and Ayman Moawad and Namdoo Kim and Aymeric Rousseau and Shihong Fan and Jason Hoon Lee and Jinho Ha},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.08868},
year = {2025}
}