基于基准化分析方法的驾驶行为风险指数模型研究

Driving behavior based driver risk evaluation is one of the most important research topics in the field of road safety nowadays. By collecting driving behavior data of different drivers using their mobile phones, this project introduces a benchmarking analysis approach to create a composite risk index for each individual driver relative to the other drivers under study. Thus, instead of computing the traditional absolute risk index, a relative risk index is obtained so that an absolute risk quantization of different types of risky driving behavior is avoided. Moreover, this project investigates the integration of relevant environmental factors into the benchmarking analysis model to reveal their potential impact on individual drivers' relative composite risk index. Furthermore, by means of sensitivity and uncertainty analysis of some crucial variables on the model and model validation as well, this project tests rigorously the robustness of the model in order to identify effectively the high risk drivers. In addition, by taking the characteristics of each driver into account, the model allocates for each driver his/her own best possible weights. Key problems on safe driving can then be diagnosed for each driver separately, and driver-specific improvement strategies can be formulated. All these results are valuable for the intelligent reminder and feedback research of drivers’ safe driving, for the personalized insurance assessment based on drivers’ behavior, and can provide technical and decision support for the road safety management in China.

基于驾驶行为的驾驶人风险评价研究是目前道路交通安全领域的一个重要研究方向。本课题利用车辆驾驶人所携带的移动终端设备获取不同驾驶人的驾驶行为数据，通过引入基准化分析方法构建个体驾驶人相对于其他驾驶人的综合风险指数模型，以驾驶人的相对风险代替传统的绝对风险，从而避免对各类危险驾驶行为的绝对风险量化；研究相关环境因素在基准化分析模型中的融合，揭示其对个体驾驶人相对综合风险指数的影响；分析关键参数对模型的敏感性和不确定性，并进行模型检验，最大限度地保证模型的鲁棒性，准确辨识高风险驾驶人；通过模型得到反映驾驶人个体差异的危险驾驶行为权重分配，从而诊断不同驾驶人事故风险的症结所在，并提出基于个体的改进策略，为我国驾驶人安全驾驶智能提醒与反馈、基于驾驶行为的个性化保险评估、以及我国道路交通安全管理提供技术和决策支持。

基于驾驶行为的驾驶人风险评价研究是目前道路交通安全领域的重要研究方向。本项目通过采集不同驾驶人的自然驾驶行为数据以及驾驶时空信息，提取关键事件，研究危险驾驶行为辨识方法；提出基于基准化分析的道路交通安全综合指数构建方法，解决指数构建过程中准确反映指标体系层次结构与区别对待定性与定量数据两大瓶颈问题；采用聚类分析对不同危险程度的驾驶行为进行分类，提出危险驾驶行为的相对风险量化方法；利用基准化分析模型构建个体驾驶人相对于其他驾驶人的综合风险指数模型；利用经典偏好结构与模糊偏好结构两种建模方法分析影响道路交通事故风险各因素的重要性；构建两阶段模型揭示道路交通事故风险与其影响因素之间的相互作用；利用DHGF集成法建立考虑道路因素的驾驶人风险评估模型；开展针对缺失数据的模型不确定性分析，提出利用多重插补得到基于基准化分析的道路交通安全综合指数置信区间计算方法；考虑特定驾驶人群，以驾驶人功能测试、模拟驾驶测试以及自然驾驶测试为基础，构建老年驾驶人驾驶安全评价模型，分析影响老年人驾驶安全的潜在影响要素。综上，本项目提出并建立基于基准化分析方法的驾驶行为相对综合风险指数模型，该方法以驾驶人的相对风险代替传统的绝对风险，从而避免对各类危险驾驶行为的绝对风险量化。通过对个体驾驶人的动态驾驶行为进行相对风险评价，可以为驾驶人的安全驾驶智能提醒与反馈、基于驾驶行为的个性化保险评估、以及道路交通安全管理提供技术支持。