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Driver Vision Based Perception-Response Time Prediction and Assistance Model on Mountain Highway Curve

机译：基于驾驶员视觉的山区公路弯道感知-响应时间预测与辅助模型

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摘要

To make driving assistance system more humanized, this study focused on the prediction and assistance of drivers’ perception-response time on mountain highway curves. Field tests were conducted to collect real-time driving data and driver vision information. A driver-vision lane model quantified curve elements in drivers’ vision. A multinomial log-linear model was established to predict perception-response time with traffic/road environment information, driver-vision lane model, and mechanical status (last second). A corresponding assistance model showed a positive impact on drivers’ perception-response times on mountain highway curves. Model results revealed that the driver-vision lane model and visual elements did have important influence on drivers’ perception-response time. Compared with roadside passive road safety infrastructure, proper visual geometry design, timely visual guidance, and visual information integrality of a curve are significant factors for drivers’ perception-response time.
机译：为了使驾驶辅助系统更加人性化，本研究着重于对山区高速公路弯道上驾驶员感知响应时间的预测和辅助。进行了现场测试，以收集实时驾驶数据和驾驶员视觉信息。驾驶员视野车道模型量化了驾驶员视野中的曲线元素。建立了多项式对数线性模型，以预测具有交通/道路环境信息，驾驶员视野车道模型和机械状态（最后一秒）的感知响应时间。相应的辅助模型对驾驶员在山区公路弯道上的感知响应时间产生了积极影响。模型结果表明，驾驶员视觉车道模型和视觉元素确实对驾驶员的感知响应时间产生了重要影响。与路边的被动式道路安全基础设施相比，正确的视觉几何设计，及时的视觉引导以及弯道的视觉信息完整性是驾驶员感知响应时间的重要因素。

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