摩托车驾驶行为智能手机传感器数据集-驾驶行为模拟实验-YamahaAerox155与HondaScoopyFI-vegatamafirdiady23
数据来源：互联网公开数据
标签：摩托车,驾驶行为,智能手机传感器,加速度,减速度,变道,驾驶风格,机器学习,数据分析,交通安全
数据概述：
本数据集基于智能手机传感器，记录了模拟摩托车驾驶行为的实验数据。实验旨在预测三种类型的危险驾驶行为：急加速、急减速和危险变道。数据包含两类摩托车，分别是Yamaha Aerox 155 和 Honda Scoopy FI，实验数据按照预先设定的驾驶场景进行收集。
实验设计：
实验按照预设场景进行，每个场景在每辆摩托车上重复3次。
数据文件命名规则：
(标签)(初始速度/方向)(数据收集)
标签定义：
AA：急加速（Aggressive Acceleration）
AN：正常加速（Normal Acceleration）
DA：急减速（Aggressive Deceleration）
DN：正常减速（Normal Deceleration）
PLA：危险变道（Aggressive Lane Change）
PLN：正常变道（Normal Lane Change）
数据用途概述：
该数据集主要用于交通安全相关的研究，例如：
驾驶行为分析：分析不同驾驶风格下的车辆运动特征。
危险驾驶行为预测：利用机器学习模型，根据传感器数据预测驾驶员是否正在进行危险驾驶行为。
驾驶辅助系统开发：为驾驶辅助系统提供训练数据，提高其对危险驾驶行为的识别能力。
