摩托车驾驶员驾驶行为、人格、交通安全态度与事故的关系研究

本研究采用摩托车驾驶员驾驶行为问卷、中国人人格量表、感觉寻求量表和交通安全态度问卷,对800名摩托车驾驶员的驾驶行为、人格、交通安全态度与摩托车交通事故的关系进行了探讨.结果表明:摩托车驾驶员的人格、交通安全态度对驾驶行为有直接影响;驾驶行为、交通安全态度对事故有直接的影响;摩托车驾驶员的人格和交通安全态度也可通过驾驶行为间接影响事故.     

自我评估的能力与驾驶经验对危险知觉的影响

结合反应时和眼动研究方法,采用驾驶经验2（新手,有经验）×自我评估的能力2（高,低）×危险类型2（明显,隐藏）的混合实验设计,探索驾驶员驾驶能力的自我评估和驾驶经验对危险知觉及视觉注意的影响。采用驾驶能力量表和基于动态交通视频的危险知觉任务对86名驾驶员测试,并使用Tobbi T120记录眼动数据。结果发现,新手和有经验驾驶员自我评估的能力与危险知觉反应时间之间相关不显著,这说明两组驾驶员对自己驾驶能力的认识和评估不准确。有经验驾驶员对两类危险的反应比新手快。新手自我评估的能力过高,他们对两类危险的反应比同龄驾驶员和有经验驾驶员慢。然而,有经验驾驶员自我评估的能力与危险知觉反应时间之间不存在显著差异。此外,与新手相比,有经验驾驶员对两类危险的首次注视较快,总注视时间更长。与同龄驾驶员相比,新手自我评估的能力过高,他们对危险的首次注视较慢,对危险的总注视时间更少。这些研究结果表明,新手自我评估的能力过高,可能会提高他们的风险接受阈限,由此降低了他们对危险的反应速度。未来驾驶训练应当采取措施减少新手对驾驶能力的自我评估偏见,改善他们的视觉搜索模式以降低事故风险。     

驾驶经验和危险类型对年轻驾驶员危险知觉的影响

结合反应时和眼动测量方法,采用驾驶经验分组2（年轻新手驾驶员,年轻有经验驾驶员）× 危险类型2（明显危险,隐藏危险）的混合实验设计,探索年轻驾驶员危险知觉的经验优势是否随着危险类型的不同而变化。使用一个基于真实交通情境视频的驾驶员危险知觉任务,对27名年轻新手驾驶员和22名年轻有经验驾驶员进行测试,并使用Tobbi T120记录眼动数据。结果发现,总体上,年轻新手驾驶员对潜在道路危险的反应次数比年轻有经验驾驶员更少,反应时间也更慢。两组驾驶员反应时间的差异,随着危险类型的不同而来源于不同的加工阶段。具体来说：一方面,年轻新手驾驶员对明显危险的反应时间慢,是因为他们对该类危险的评估时间长。另一方面,年轻新手驾驶员对隐藏危险的反应时间慢,是因为他们对该类危险的识别时间长。两组驾驶员对危险的平均注视时间受测试中危险类型的影响但不受驾驶经验的影响。这些研究结果表明,在对年轻新手驾驶员进行危险知觉训练或测试时,应重视危险类型对他们危险知觉的影响。     

驾驶经验和危险类型对年轻驾驶员危险知觉的影响（英文）

结合反应时和眼动测量方法,采用驾驶经验分组2(年轻新手驾驶员,年轻有经验驾驶员)×危险类型2(明显危险,隐藏危险)的混合实验设计,探索年轻驾驶员危险知觉的经验优势是否随着危险类型的不同而变化。使用一个基于真实交通情境视频的驾驶员危险知觉任务,对27名年轻新手驾驶员和22名年轻有经验驾驶员进行测试,并使用Tobbi T120记录眼动数据。结果发现,总体上,年轻新手驾驶员对潜在道路危险的反应次数比年轻有经验驾驶员更少,反应时间也更慢。两组驾驶员反应时间的差异,随着危险类型的不同而来源于不同的加工阶段。具体来说:一方面,年轻新手驾驶员对明显危险的反应时间慢,是因为他们对该类危险的评估时间长。另一方面,年轻新手驾驶员对隐藏危险的反应时间慢,是因为他们对该类危险的识别时间长。两组驾驶员对危险的平均注视时间受测试中危险类型的影响但不受驾驶经验的影响。这些研究结果表明,在对年轻新手驾驶员进行危险知觉训练或测试时,应重视危险类型对他们危险知觉的影响。.     

年轻新手驾驶员驾驶风格特点研究

为了探索年轻新手驾驶员驾驶风格的特点,采用多维度驾驶风格量表对182名驾驶员进行测试。结果发现,感觉寻求,愤怒和冒险的性别差异显著。新手驾驶员受教育程度越高,感觉寻求,愤怒和冒险得分越低。新手驾驶员感觉寻求、焦虑、冒险和愤怒驾驶风格对交通违规具有预测作用。     

背景音乐的节奏与歌词语言熟悉程度对驾驶行为和眼动的影响

摘要：采用3D模拟驾驶情景结合眼动技术探讨音乐节奏和歌词语言熟悉程度对驾驶行为和眼动规律的影响,研究结果表明：（1）驾驶经验对驾驶行为及眼动影响显著,新手与老手相比速度更慢、错误数更多;（2）音乐节奏对驾驶速度、眼跳和垂直搜索广度影响显著,快节奏与慢节奏相比,驾驶速度更快、平均眼跳距离更短、垂直搜索广度更短;（3）歌词语言熟悉程度对驾驶速度、错误数和平均注视时间影响显著,熟悉语言与陌生语言相比,驾驶速度更慢、错误数更多、平均注视时间新手更长,老手无影响。（4）节奏与语言共同影响驾驶过程中的水平搜索广度,陌生语言时快节奏的水平搜索广度高于慢节奏,熟悉语言时快节奏的水平搜索广度低于慢节奏。通过本实验,建议驾驶员在选择音乐时选择陌生语言歌词的音乐,音乐节奏则可视情况而定。     

不同驾驶条件对于驾驶员情景意识的影响

本文详述了两种驾驶条件对于驾驶员情景意识的影响。手动驾驶是目前最为常用的驾驶方式,驾驶员需要手脚配合来完成驾驶任务,并且要时刻关注于道路情况。高度自动化驾驶系统(HAD)是基可以同时控制机动车的纵向运动和横向运动。根据之前的研究,手动驾驶带有HAD辅助系统的驾驶的情况下,可以将更多的注意资源分配在与驾驶无关的其他任务上。驾驶员驾驶带有HAD辅助系统的车辆与手动驾驶相比,驾驶员识别环境中客体的能力有所提升。但是在驾驶员驾驶过程当中同时执行与驾驶无关的任务,驾驶带有HAD系统与手动驾驶相比,情景意识较差。     

驾驶员选择性注意过程中的规则图式启动效应

本研究将驾驶无意视盲范式与交通违规事件识别任务相结合, 通过两个实验分别探究任务性质(有提示、无提示)和规则图式训练(训练、未训练)对驾驶员识别交通信号和违规事件的影响。结果发现, 交通规则提示能够提高有经验的驾驶员识别交通信号的正确率(实验1); 对于新手驾驶员, 则需要结合规则图式训练才能起到相同效果(实验2)。研究表明驾驶员选择性注意过程中存在规则图式启动效应, 图式训练能够弥补新手驾驶员经验的不足。     

趣味性听觉材料对驾驶疲劳的作用：来自EEG的证据

疲劳驾驶是诱发交通事故的重要因素,研究驾驶疲劳的有效干预方法具有重要意义。本研究通过让驾驶员在驾驶模拟器中完成1小时的单调驾驶任务来诱发驾驶疲劳,同时记录驾驶员主观疲劳、驾驶绩效和脑电θ波功率,来探究趣味听觉材料是否可以缓解驾驶疲劳。结果发现,在单调驾驶条件下收听趣味听觉材料的驾驶员脑电θ波功率高于控制组,表明收听趣味听觉材料不利于缓解驾驶疲劳。     

驾驶行为对驾驶员主观幸福感的影响

探索驾驶行为对驾驶员主观幸福感的影响。采用驾驶行为量表和主观幸福感量表对220名驾驶员进行测试。结果发现,驾驶行为对主观幸福感的影响具有明显的性别差异。过失型和故意型驾驶行为与主观幸福感呈显著负相关。回归分析发现,性别对主观幸福感有正向预测作用,过失型驾驶行为对主观幸福感有负向预测作用。结论:过失型驾驶行为对主观幸福感影响较大。     

攻击性驾驶行为的综合模型

攻击性驾驶行为的综合模型(a comprehensive model of driver aggression)将“挫折-攻击”模型与一般攻击性模型相结合, 提出个人因素与情境因素对心理过程具有交互作用, 阐明了认知评估、情绪唤醒对攻击性驾驶行为的影响机制。该模型能很好解释在道路冲突中, 驾驶员的攻击性持续升级的原因, 以及为什么在道路攻击性驾驶行为事件中, “肇事者”和“受害者”的角色模糊不清, 这有助于更好地确定攻击性驾驶行为对交通事故和道路安全的影响, 对攻击性驾驶行为的对策研究具有重要价值。     

驾驶员危险知觉训练研究述评

危险知觉是指驾驶员预测前方道路危险情况的能力,即对某个具体的危险做出反应的快慢。驾驶员的危险知觉能力是影响驾驶安全的重要因素,因此,对危险知觉进行训练就显得尤为重要。文章主要介绍了基于驾驶模拟器和基于电脑两方面的危险知觉训练方式。详细介绍了训练方式的定义、机制以及具体实施过程,并指出了未来的研究方向。     

车辆追随条件下驾驶员知觉行人危险的经验优势

危险知觉是指驾驶员在交通情境中对明显危险和潜在危险的识别、预测和反应的认知加工过程,是驾驶员对当前交通情境形成的连续而富于变化的复合认知表征。以往研究表明,对于行人过马路这类明显危险,新手和经验驾驶员危险知觉表现都非常出色。但是当明显危险（行人）和潜在危险（前车制动）并存时,经验驾驶员对明显危险的知觉反应是否会突显出优势呢？本研究通过设置两种交通场景：行人单一危险条件和行人-前车双重危险条件,考察不同经验人群对行人危险的反应及眼动特点。在第一个研究中,使用Tobii T120型眼动仪,通过反应时和眼动结合的方法,考察不同危险场景中,不同驾驶经验对驾驶员知觉行人危险的行为反应数据（反应时和正确率）及眼动指标（平均注视时间和水平搜索广度）的影响。采用2（交通场景：行人场景、行人-前车场景）×3（组别：无驾照组、新手组、经验组）两因素混合实验设计,其中交通场景是组内变量,组别为组间变量。因变量为驾驶员对行人危险进行反应的行为数据（反应时和正确率）及眼动数据（平均注视时间和水平搜索广度）。实验要求被试观看交通场景视频,当发现危险时,立刻按键反应。实验结果表明：在有前车条件下,经验组被试的反应时快于新手组（p=.039）和无驾照组（p=.013）,F(2,30)=3.98,p=.029。无驾照组被试对行人的平均注视时间长于经验组（p=.043）和新手组（p=.024）,F(2,30)=3.39,p=.047,ηp2= .18。无驾照组被试对场景的水平搜索广度均小于经验组（p=.006）和新手组（p=.016）,F(2,30)=5.17,p=.012,ηp2= .26。在第二个研究中,对研究一的数据进行了深入分析,考察双重危险场景中驾驶经验对驾驶员知觉行人危险及信息加工效率的影响。采用2（兴趣区类型：行人、前车）×3（组别：无驾照组、新手组、经验组）两因素混合实验设计,其中兴趣区类型是组内变量,组别为组间变量。因变量为搜索行人和前车时的眼动数据（总注视时间、搜索次数和平均搜索时间）。研究结果表明：经验组驾驶员对前车的总注视时间显著短于新手组（p=.014）和无驾照组（p=.003）,F(2,30)=5.99,p=.006。经验组驾驶员对前车的平均搜索视时间显著短于新手组（p=.014）和无驾照组（p=.004）,F(2,30)=5.50,p=.009。在有前车条件下,控制了性别、年龄后,驾驶员对前车的平均搜索时间越长,对行人的危险反应时越长（β=.393,p＜0.05,R2=.308）。这些结果说明：无经验和新手驾驶员糟糕的搜索行为不仅仅是由于操作抢夺认知资源或者情绪紧张导致的。危险的信息加工效率更低,搜索模式不够灵活,也是导致新手驾驶员行人碰撞事故率更高的原因之一。驾驶员培训有助于提高驾驶员对明显危险的信息加工效率和搜索模式灵活性。积累更多的驾驶经验可以提升驾驶员对潜在危险的的视觉搜索和注意资源分配效率,从而加快危险反应时间。未来的驾驶员培训应加强对新手驾驶员搜索技能的培训,并持续提供更多的驾驶员继续教育机会。     

驾驶经验和危险类型对驾驶员危险检测的影响

结合反应时和信号检测方法,考察不同危险类型下驾驶员危险检测的特点。35名新手和35名有经验驾驶员依次完成一个反应时测试和一个信号检测任务。结果发现：新手对明显和隐藏危险的反应时间比有经验驾驶员长。与隐藏危险相比,驾驶员对明显危险的敏感性高、判断标准低。驾驶员对两类危险的反应时间长是因为他们的判断标准严格。研究结果表明,驾驶员危险检测的特点随着危险类型不同而变化。     

驾驶经验和危险类型对驾驶员危险检测的影响

结合反应时和信号检测方法,考察不同危险类型下驾驶员危险检测的特点。35名新手和35名有经验驾驶员依次完成一个反应时测试和一个信号检测任务。结果发现：新手对明显和隐藏危险的反应时间比有经验驾驶员长。与隐藏危险相比,驾驶员对明显危险的敏感性高、判断标准低。驾驶员对两类危险的反应时间长是因为他们的判断标准严格。研究结果表明,驾驶员危险检测的特点随着危险类型不同而变化。     

驾驶行为量表在驾驶员群体中的信效度分析

目的修订驾驶行为量表并检验其在我国驾驶员群体中的信效度。方法采用中文版驾驶员行为量表进行测试,获得390份有效问卷,经过项目分析,探索性与验证性因素分析,形成最终量表。结果量表包括21个题目,分为3个维度,累计方差解释率47.87%。量表各维度与总分之间的相关系数在0.77-0.87之间,且p0.01.量表总的内部一致性系数为0.89。量表的模型拟合度较好。量表各维度与驾驶安全态度量表各维度之间相关显著,表明量表具有良好的相容效度。结论修订版驾驶行为量表具有良好的信效度,是测量驾驶行为的一个可靠而有效的工具。     

不友善驾驶行为分析

针对中国目前机动车数量猛增造成的道路交通问题,提出了不友善驾驶行为的定义,并通过系列研究,围绕不友善驾驶行为的影响因素进行探讨,获得了含有“有意为之”与“无心之失”二因子22条目的“不友善驾驶行为量表”,该量表的信度与效度良好.进一步通过问卷调查,发现:(1)驾驶人员的人口学特征、驾驶经验、竞争特质、个人主义人格与集体主义人格都能预测其不友善驾驶行为的发生频率;(2)“驾驶技术问卷”的“对汽车的熟练操控”因子与不友善驾驶行为呈正相关,“安全驾驶习惯”因子与其呈负相关;(3)驾驶人员在“不友善驾驶行为量表”上的得分能够预测其违规扣分情况与交通事故数量.     

基于年轻驾驶员道路安全的系统方法

一直以来,年轻驾驶员都被认定是发生交通事故比例较高的群体。通常采用事故分析、自我报告等方法来鉴别影响他们的行为及安全的因素。解决全球年轻驾驶员交通事故频发问题的办法中,大部分都是以驾驶员为中心的方法来进行设计的。为了保障交通安全,因此设计了一种系统方法,这种方法不但考虑到个体的人格特征,也关注道路交通系统中,其他行动者的决定和行为所产生的影响及他们之间的交互作用。为了大幅度的提升年轻驾驶员的道路安全性,将以驾驶员为中心的研究与系统方法相结合,对年轻驾驶员道路安全问题提出一个整体的评价,从而达到将改善方法更有效进行实施的目的。     

自动驾驶车中的人机信任

自动驾驶是当前智能汽车发展的重要方向。在实现完全自动化驾驶前, 驾驶员和自动驾驶系统共享车辆控制权, 协同完成驾驶任务。在该人-机共驾阶段, 人对自动驾驶系统的信任是影响自动驾驶中人机协同效率与驾驶安全的关键要素; 驾驶员对自动驾驶车辆保持适当的信任水平对驾驶安全至关重要。本研究结合信任的发展阶段与影响因素提出了动态信任框架。该框架将信任发展分为倾向性信任、初始信任、实时信任和事后信任四个发展阶段, 并结合操作者特征(人)、系统特征(自动驾驶车系统)、情境特征(环境)三个关键因素分析不同阶段的核心影响因素以及彼此间的内在关联。根据该框架, 信任校准可从监测矫正、驾驶员训练、优化HMI设计三类途径展开。未来研究应更多关注驾驶员和人机系统设计特征对信任的影响, 考察信任的实时测量和功能特异性, 探讨驾驶员和系统的相互信任机制, 以及提升信任研究的外部效度。     

驾驶决策的研究现状与展望

驾驶决策是驾驶员对不同交通场景进行判断、选择,并产生驾驶行为的过程。驾驶决策的研究起源于人因工程学,并随着认知心理学的发展而逐渐受到关注。驾驶决策的研究范式主要采用心理测量与实验法;并与年龄、性别、风险感知、情绪以及决策风格相关;为了有效防止交通事故的发生,驾驶决策的改善逐步成为研究的新热点。今后的研究可以从认知与情绪角度综合探讨适合中国国情的驾驶决策的结构与特征,以提高驾驶员的决策能力。