Идентификация динамических стилей вождения на основе поведенческих примитивов

Почему ваши привычки вождения имеют значение

Тот, кто ездил с разными водителями, знает: одни плавно скользят по потоку, а другие часто тормозят, трогаются и лавируют между полосами. Эти узоры — не просто особенности характера; они влияют на комфорт, безопасность и то, как в будущем должны вести себя ассистированные и автономные автомобили рядом с нами. В этом исследовании пристально изучают, как повседневные руление, торможение и ускорение можно разбить на крошечные фрагменты, чтобы определить, ведёт ли водитель себя в данный момент осторожно, обычно или агрессивно.

Разбиение поездки на мелкие строительные блоки

Исследователи исходят из идеи, что поездка — это не одно длинное однородное поведение. Вместо этого она состоит из коротких сегментов, или «примитивов», например: движение прямо с постоянной скоростью, резкое замедление или поворот с набором скорости. На тренажёре они собрали около пяти часов данных от 17 водителей, проезжавших по одному маршруту при слабом трафике и с несколькими заранее заданными неожиданностями. Из непрерывного потока информации о скорости, ускорении и угле руля они выделили 2763 небольших сегмента, каждый из которых представляет краткий физически значимый профиль движения.

Поиск общих паттернов в хаосе

Чтобы организовать эти многочисленные сегменты, команда применила неконтролируемые методы анализа данных, которые не зависят от человеческой разметки или опросов. Сначала они разъединили движения поперёк дороги и вдоль дороги, затем применили двухэтапный процесс, чтобы определить точки, где один паттерн кончается и начинается другой. После этого полученные сегменты сгруппировали в пять основных типов примитивов с отличительными значениями: например, прямое движение со средней скоростью и мягкими изменениями, левый поворот со средней скоростью, ползущая прямая на низкой скорости с плавным замедлением, быстрое движение прямо с резким торможением и правый поворот с быстрым набором скорости. Хотя отдельные сегменты различались по длине и точным значениям, те, что попали в одну группу, имели схожую форму во времени.

Преобразование поведения в уровни риска

Когда типы примитивов были определены, исследователи оценили, насколько рискован каждый из них обычно оказывается. Они суммарно описали каждую группу с помощью базовых статистик — средней скорости, крутизны поворота и степени флуктуации этих величин. По этим восьми простым признакам они вычислили «индекс риска» для каждого типа примитива. Затем изучили, как водители переходят от одного примитива к другому, например от медленного прямого движения к резкому торможению, и как часто происходят такие переходы. Переходы, сочетающие большой скачок риска, рискованный следующий сегмент и редкость такого перехода, считались особенно опасными. Таким образом как текущее действие водителя, так и способ, которым он к нему пришёл, вносили вклад в общую картину безопасности по моментам.

Оценка моментов как осторожных, обычных и агрессивных

Чтобы оценивать стиль вождения для каждого сегмента во времени, исследование построило простую формулу оценки, сочетающую три компонента: риск текущего примитива, риск перехода, приведшего к нему, и риск последующего перехода. Объективные статистики определяли, какой вес должен иметь каждый компонент. В результате для каждого момента получался показатель стиля, где более высокие значения соответствовали более агрессивному поведению. Метод поиска, вдохновлённый роевым интеллектом, автоматически выбрал две границы на этой шкале, разделив данные на осторожный, обычный и агрессивный стили так, чтобы группы были максимально различимы.

Что паттерны показывают о реальных водителях

Применение этой схемы к 17 водителям показало, что большую часть времени они находились в обычном диапазоне, меньше времени — в осторожном, и наименьшую долю — в агрессивном. Многие водители вели себя осторожно в начале и в конце маршрута, становясь более напористыми в середине поездки, когда чувствовали себя уверенно. Некоторые водители, часто использовавшие высокорисковые типы примитивов и рискованные переходы, завершали маршрут значительно быстрее и в долгосрочной перспективе получили пометку «агрессивные». Другие преимущественно использовали низкорисковые паттерны и тратили больше времени на поездку, что соответствовало общему осторожному стилю. Хотя дорожные события могли кратковременно подталкивать любого к более резким действиям, базовый стиль каждого человека оставался относительно стабильным при рассмотрении всей поездки в целом.

Почему это важно для будущих автомобилей

Разбивая вождение на небольшие осмысленные единицы и отслеживая их изменение во времени, исследование показывает способ наблюдать стиль вождения по секундам, вместо того чтобы полагаться на широкие фиксированные ярлыки. Для непрофессионала это означает, что автомобили и системы помощи водителю однажды смогут реагировать не только на положение машины на дороге, но и на то, как водитель склонен вести себя и как это поведение меняется в данный момент. Такое понимание может сделать совместное движение безопаснее и помочь автоматизированным транспортным средствам естественнее вписываться в поток людей-водителей.

Цитирование: Zheng, X., Kang, W., Ren, Y. et al. Identification of dynamic driving styles based on behavioral primitives. Sci Rep 16, 15144 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-38787-y

Ключевые слова: стиль вождения, поведение водителя, безопасность дорожного движения, автономные транспортные средства, оценка риска