Resumen

La propensión de los conductores tiende a cambiar junto con el entorno de conducción. En este documento, se consideran los factores de situación (grupos de vehículos) que afectan directamente la afinidad de los conductores entre los factores ambientales en condiciones de dos carriles. Luego, a través de una Red Bayesiana Dinámica (DBN), se puede establecer un modelo de reconocimiento dinámico de la propensión de los conductores en un entorno variable en el tiempo. Se diseñan experimentos de fisiología-psicología y pruebas reales de vehículos para recopilar datos característicos de la propensión de los conductores en diferentes situaciones. Los resultados muestran que el modelo es adaptable para realizar el reconocimiento dinámico del tipo de propensión de los conductores en condiciones de varios carriles, y proporciona una base teórica para la realización de sistemas de seguridad activa automovilística centrados en el ser humano y personalizados.

• Materias:Polinomios Ecuaciones dinámicas Ecuaciones diferenciales Ecuaciones funcionales
• Subjects:Polynomials Dynamic equations Differential equations Functional equations
• Palabras claves:Propensión de los conductores; Entorno de conducción; Factores de situación; Modelo de reconocimiento dinámico; Red Bayesiana Dinámica; Experimentos de fisiología-psicología
• Keywords:Drivers propensity; Driving environment; Situation factors; Dynamic recognition model; Dynamic Bayesian Network; Physiological-psychology experiments