基于自然驾驶数据的驾驶员特征与次任务及其碰撞风险的关联分析

摘要

随着信息技术的发展和智能手机的普及，驾驶员驾驶过程中使用手机已成为诱发交通事故的原因之一。因此，研究驾驶员执行次任务对驾驶安全的影响十分必要。本文针对驾驶员因执行次任务导致分心现象开展研究，主要完成了以下几个方面的工作：　　(1)基于SHRP2自然驾驶数据分别建立了驾驶员人口统计学特征与次任务风险关联子数据库以及次任务分心与内在特征关联子数据库。将次任务分为5大类，即手机使用、视觉需求任务(非手机相关)、视觉-动作需求任务(非手机相关)、动作需求任务(非手机相关)以及与乘客交流。研究最终剔除了调查问卷和驾驶员个人信息中的缺失值，并使用离差标准化方法对收集的数据进行处理，为后续研究提供数据支持。　　(2)采用混合效应逻辑回归模型，探究驾驶员执行不同次任务时，人口统计学特征与驾驶安全的关系。并利用人群归因风险百分比评估不同类型驾驶员(性别组、年龄组和驾驶经验组)执行不同次任务时的碰撞事故发生比例。除此之外，还采用卡方检验法评估了驾驶员执行上述次任务频率在人口统计学特征上的差异。结果表明:驾驶员执行上述所有类型次任务时，性别都不会显著影响驾驶安全；但是女性驾驶员参与手机及动作需求相关次任务的频率高于男性驾驶员。在驾驶过程中，与中年和老年驾驶员相比，年轻驾驶员执行与乘客交流、手机及视觉需求等相关次任务时碰撞风险更高；年轻驾驶员因执行手机以及视觉需求相关次任务导致碰撞的比例高于中年和老年驾驶员；老年驾驶员执行大多数类型次任务的频率都较低。在驾驶时，相比于驾驶经验较少的驾驶员，驾驶经验丰富的驾驶员执行大多数类型次任务的频率和碰撞风险都更低，且参与手机及视觉需求次任务导致碰撞的比例较低。　　(3)基于探索性因子分析对风险感知以及驾驶行为调查问卷中的题目进行分类，并对感觉寻求、风险感知、次任务以及驾驶行为等潜在变量进行了验证性因子分析。基于结构方程模型(SEM)探究了驾驶员内在特征与次任务的关系。结果表明：高感觉寻求的驾驶员执行与驾驶无关的次任务更频繁；风险感知能力强的驾驶员较少从事次任务；执行次任务越频繁，危险驾驶行为更可能发生。此外，本研究还发现感觉寻求对危险驾驶行为的影响中，次任务起到了部分中介作用；而在风险感知对危险驾驶行为的影响中，次任务起到了完全中介作用。

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第1章绪论

1.1 课题研究背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 分心类型对驾驶绩效和驾驶安全的影响

1.2.2 人口统计学特征对驾驶绩效和驾驶安全的影响

1.2.3 分心驾驶研究中的实验方法及数据分析方法

1.3 研究内容

第2章基于SHRP2数据库的次任务与驾驶员特征关联子数据库重构

2.1 SHRP2 项目介绍

2.1.1 SHRP2 驾驶员招募

2.1.2 试验方案

2.2 SHRP2 数据库碰撞事件鉴别及次任务数据编码

2.2.1 碰撞事件鉴别

2.2.2 次任务数据编码

2.3 基于 SHRP2 数据库的数据提取与处理

2.3.1 数据提取

2.3.2 数据处理

2.3.3 数据标准化

2.4 本章小结

第3章人口统计学特征与次任务风险的关联分析

3.1 统计分析方法

3.1.1 混合效应逻辑回归模型

3.1.2 人群归因风险百分比

3.2 整体次任务

3.3 手机相关次任务

3.4 视觉需求相关次任务

3.5 视觉-动作需求相关次任务

3.6 动作需求相关次任务

3.7 与乘客交流

3.8 本章小结

第4章驾驶员内在特征和次任务的因果关系研究

4.1 探索性因子分析

4.1.1 基本理论

4.1.2 风险感知调查问卷

4.1.3 驾驶行为调查问卷

4.2 验证性因子分析

4.2.1 潜在变量与观测变量

4.2.2 参数显著性估计与题目信度分析

4.2.3 信度和效度分析

4.2.4 模型拟合度指标分析

4.3 结构方程模型

4.3.1 SEM 结构框图

4.3.2 结构化方程模型假设分析

4.3.3 中介作用分析

4.4 本章小结

总结与展望

1 研究总结

2 展望

参考文献

附录A(攻读学位期间所发表的学术论文目录)

致 谢