[发明专利]基于航拍视频车辆轨迹的驾驶员换道行为分析方法

权利要求书

1.一种基于航拍视频车辆轨迹的驾驶员换道行为分析方法，其特征在于：包括车辆轨迹跟踪提取阶段和轨迹数据处理与分析阶段，具体包含以下步骤：

（1）利用无人机对需要研究的路段或匝道出入口进行高空航拍录像；

（2）将无人机航拍录像拷贝到电脑，通过轨迹跟踪提取技术对视频中的车辆进行轨迹数据提取；

（3）采用数据拟合与可视化软件对原始数据直接进行拟合获得车辆实际运动轨迹图；

（4）再利用坐标系转换与映射法对原始轨迹数据进行修正与处理，涉及的计算模型及步骤如下：

步骤一：

其中，X_n-1与X_n值为车辆分别在两个时刻的实际位置的X，t_n-1与t_n为对应的时刻，Y_n-1与Y_n值为车辆分别在两个时刻的实际位置的Y，t_n-1与t_n为对应的时刻，该式计算出的L为在一段时间间隔内车辆实际移动的空间位移，时间间隔取值不大于1秒，依据实验具体情况进行取值，当时间间隔取值较大时，会对道路与水平X轴的夹角影响较大；

步骤二：

其中，θ1为L与虚拟坐标系水平X轴的夹角，即tanθ1为L的斜率；

步骤三：

其中，θ2为时间间隔“t_n- t_n-1”内实际道路与虚拟坐标系水平X轴的夹角，即tanθ2为实际道路的斜率；通过融合密集采样与数据拟合法，获得实际道路的拟合曲线函数Y(x)；Y′(x)为其对应的一阶导函数，X_(2n-1)/2为X_n-1与X_n的中点坐标；

步骤四：θ3=θ1-θ2

其中，θ3为实际位移L与实际道路的相对夹角，即车辆实际运动轨迹偏离原车道的角度，若不换道则；

步骤五：△X=L*cosθ3 △Y=L*sinθ3

其中，△X为实际位移L在沿车道方向上的投影，即沿车道方向移动的实际距离，若不换道，则；△Y为实际位移L在车道垂直方向上的投影，及偏离车道的振幅，若不换道，则；至此，原始数据的转换处理工作完成；

（5）数据拟合与可视化软件将处理后的数据直接进行拟合，可获得车辆沿车道方向的位移轨迹图和车辆偏离车道方向的波动振幅图；

（6）确定变道行为发生时，原车道上的后车预判时间点“P1”、变道车辆的插入时间点“P2”、变道完成后松弛过程结束的时间点“P3”，插车变道行为包含三辆车作为一个研究样本，通过上述计算过程生成三辆车各自的轨迹，并组合至一张图表里；

（7）由上述三个时间点P1、P2和P3确定变道前后目标车辆间的车头时距与车头间距具体数值，以及可以计算其变化情况，进一步利用一元或多元线性回归分析、配对T检验处理变道前后的车头时距与车头间距，对数据进行挖掘和对比；

（8）研究和对比处理后的数据，带入现有模型进行分析变道行为对驾驶员驾驶特性的影响，并得出研究结果。

2.根据权利要求1所述的基于航拍视频车辆轨迹的驾驶员换道行为分析方法，其特征在于：所述第（3）点的实现过程如下：

数据拟合与可视化软件以在图像中水平移动X值为横轴坐标，Y值为纵轴坐标，生成相应曲线图，能重现所跟踪的目标在所录视频视角中的实际运动轨迹。

3.根据权利要求1所述的基于航拍视频车辆轨迹的驾驶员换道行为分析方法，其特征在于：所述第（4）点中步骤五实现过程如下：

将所有处理后的△Xi和△Yi直接导入Excel中，以相应的时间间隔T为横轴坐标，值或每个时刻的Yi为纵轴坐标，生成相应曲线图，可获得车辆沿车道方向的位移轨迹图和车辆偏离车道方向的波动振幅图。

4.根据权利要求1所述的基于航拍视频车辆轨迹的驾驶员换道行为分析方法，其特征在于：所述第（6）点的实现过程如下：

在车辆沿车道方向的位移轨迹图和车辆偏离车道方向的波动振幅图的图中，将前车标号为1号车，变道或插入的车辆为2号车，在原车道上跟随1号车的车辆为3号车；P1为3号车即将开始偏离理想轨迹线的时间点；P2为2号车变道的时间点；P3为2号车与3号车之间的间距逐渐拉大至稳定距离的时间点。