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快速路驾驶人的行车危险认知和视觉行为影响因素研究
| 论文题名： | 快速路驾驶人的行车危险认知和视觉行为影响因素研究 |
| 关键词： | 快速路;驾驶人;危险感知;视觉行为;结构方程模型;决策树模型 |
| 摘要： | 近年来，我国驾驶员危险感知能力与快速路高速发展建设水平之间的差异仍然存在，驾驶人危险感知能力不足引发的交通事故屡见不鲜，因此对快速路驾驶人危险感知及其影响因素的研究十分必要。 本文通过介绍快速路交通环境特点，以危险认知和感知过程视觉行为为切入点剖析驾驶人危险感知机理，从“人”、“车”、“路”三方面阐述危险感知的影响因素，在分析驾驶人角度下的危险认知特征和道路动静态因素角度下的危险感知过程视觉行为特征的基础上，研究了驾驶人危险认知和危险感知视觉行为的影响因素。 在对驾驶人行车危险主观认知特征的研究中，基于危险感知机理和危险感知“人”影响因素的分析，通过问卷获取社会经济属性、驾驶经验、驾驶技能和快速路上危险认知水平自我评估的相关数据，在对问卷进行统计分析和信效度分析验证的基础上，使用ANOVA单因素方差分析方法和Pearson相关分析方法分别基于社会经济属性、驾驶风格、驾驶经验三个方面对驾驶人行车危险主观认知评价的差异性和相关性进行分析。 在对驾驶人危险感知客观眼动特征的研究中，基于危险感知机理和危险感知“车”和“路”影响因素的分析，总结快速路交通事故致因分布、时空分布等特点，结合实验场景设计原则设计快速路典型危险场景，通过行车视频与眼动仪结合的实验，获取在快速路典型危险场景下驾驶人感知过程的眼部数据，依据视野兴趣区域和眼动特征的统计结果，分析在不同道路动静态因素的危险场景下，驾驶人于快速路上危险感知过程注视时间、AOI注视行为和眼跳行为等眼动特征。 在对驾驶人行车危险认知和视觉行为影响研究过程中，对驾驶人自身属性的相关数据进行验证性因子分析，通过AMOS软件构建结构方程模型，分析驾驶人自身社会经济属性、驾驶经验、驾驶技能、近三年交通事故数对危险认知水平的影响，并分析影响因素间的关联度；对视觉行为影响因素进行选取归类，通过Python软件构建道路动静态影响因素下的驾驶人危险感知视觉行为决策树模型，分析道路不同动静态因素对危险感知视觉行为的影响，得到人与道路动静态影响因素对危险认知和危险感知视觉行为的影响重要程度的分析。 |
| 作者： | 姬志婧 |
| 专业： | 交通运输工程 |
| 导师： | 梁国华 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 长安大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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