基于NAIS事故数据聚类的丁字路口危险场景研究

廖静倩，张道文,2 ，高 立，廖文俊,2,3

（1. 西华大学 汽车与交通学院，成都 610039，中国；2. 汽车测控与安全四川省重点实验室，成都610039，中国；3. 四川西华司法鉴定中心，成都 610039，中国）

近年来，中国交通事故数量不断增加[1]。2017年中国发生的交通事故达20万余起，其中发生在路口的交通事故就有4万余起，占比超过了20%[2]。随着中国城市规模的不断扩大，路网变得逐渐复杂，道路路口作为不同道路参与方的汇合中心，参与方与周围复杂环境构成的视野盲区和多条道路汇合后的冲突点均比普通路段多，交叉路口是比较典型的复杂危险场景，其中，丁字路口是典型的交叉路口。2017年，中国发生在丁字路口的交通事故数仅次于十字路口和普通路段[3]。因此，研究分析丁字路口的交通危险事故场景对事故防控和降低参与方在路口处的伤亡有重要的意义。

伴随自动驾驶汽车的发展，研究辅助驾驶技术的测试场景、构建不同状态下的危险场景已经成为当前的研究热点。

目前国内外大多数学者都是基于交通事故数据对危险测试场景进行提取研究。胡林等[4]基于车碰两轮车事故案例进行聚类分析，得到11种车碰两轮车事故场景。范天赐等[5]基于160起事故案例，分析两轮车事故的典型场景，并与国外的两轮车测试场景进行对比。B. Sui等[6]通过提取CIDAS数据库中车碰两轮车的数据，通过K-均值聚类，最后得到6种车碰两轮车的典型碰撞场景。毛攀[7]利用国家车辆事故深度调查体系（National Automobile Accident in-Depth Investigation System，NAIS）数据库数据，聚类得出6种车与两轮车危险场景，用于AEB避撞研究。……