Method for investigating intradriver heterogeneity using vehicle trajectory data: A Dynamic Time Warping approach

Taylor Jeffrey; Zhou Xuesong; Rouphail Nagui M.; Porter Richard J.

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Method for investigating intradriver heterogeneity using vehicle trajectory data: A Dynamic Time Warping approach

机译：使用车辆轨迹数据调查驾驶员内部异质性的方法：动态时间规整方法

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After first extending Newell's car-following model to incorporate time-dependent parameters, this paper describes the Dynamic Time Warping (DTW) algorithm and its application for calibrating this microscopic simulation model by synthesizing driver trajectory data. Using the unique capabilities of the DTW algorithm, this paper attempts to examine driver heterogeneity in car-following behavior, as well as the driver's heterogeneous situation-dependent behavior within a trip, based on the calibrated time-varying response times and critical jam spacing. The standard DTW algorithm is enhanced to address a number of estimation challenges in this specific application, and a numerical experiment is presented with vehicle trajectory data extracted from the Next Generation Simulation (NGSIM) project for demonstration purposes. The DTW algorithm is shown to be a reasonable method for processing large vehicle trajectory datasets, but requires significant data reduction to produce reasonable results when working with high resolution vehicle trajectory data. Additionally, singularities present an interesting match solution set to potentially help identify changing driver behavior; however, they must be avoided to reduce analysis complexity. (C) 2015 Elsevier Ltd. All rights reserved.

机译：在首先扩展Newell的跟车模型以纳入与时间有关的参数之后，本文介绍了动态时间规整（DTW）算法及其在通过合成驾驶员轨迹数据校准此微观仿真模型中的应用。利用DTW算法的独特功能，本文尝试基于校准的时变响应时间和临界卡纸间距，检查驾驶员在跟车行为中的异质性，以及驾驶员在旅途中与情况相关的异质性。对标准DTW算法进行了增强，以解决此特定应用程序中的许多估计挑战，并且使用从下一代仿真（NGSIM）项目中提取的车辆轨迹数据进行了数值实验，以进行演示。 DTW算法被证明是处理大型车辆轨迹数据集的一种合理方法，但是在处理高分辨率车辆轨迹数据时，需要进行大量数据缩减以产生合理的结果。此外，奇异性提供了一个有趣的匹配解决方案集，可潜在地帮助识别驾驶员行为的变化；但是，必须避免使用它们以降低分析复杂性。（C）2015 Elsevier Ltd.保留所有权利。

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来源
《Transportation Research Part B: Methodological》 |2015年第3期|59-80|共22页
作者
Taylor Jeffrey; Zhou Xuesong; Rouphail Nagui M.; Porter Richard J.;
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作者单位

Univ Utah, Dept Civil & Environm Engn, Salt Lake City, UT 84112 USA;

Arizona State Univ, Sch Sustainable Engn & Built Environm, Tempe, AZ 85287 USA;

N Carolina State Univ, Inst Transportat Res & Educ, Civil Engn, Raleigh, NC 27695 USA;

Univ Utah, Dept Civil & Environm Engn, Salt Lake City, UT 84112 USA;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Dynamic Time Warping; Car-following model; Driver behavior heterogeneity; Vehicle trajectory data;

机译：动态时间规整汽车跟驰模型驾驶员行为异质性车辆轨迹数据;

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