中国公路学报杂志2020年第6期-中国公路学报杂志社

中国公路学报杂志2020年第6期

封一/四

 
驾驶行为与驾驶风险国际研究进展

张旭欣, 王雪松, 马勇, 马青变
驾驶人在驾驶车辆的过程中总会面临由自身或外界条件所带来的或高或低的风险，即驾驶风险，通过对驾驶风险进行识别、分析及评估是对风险进行管理的有效对策，明确由人为因素（即驾驶人个体特征及驾驶行为）所带来的驾驶风险并对驾驶人进行安全管理尤为重要。为了全面了解各类危险驾驶行为和各种驾驶人群体的驾驶风险行为研究进展，对驾驶风险领域重点问题进行了总体概述。从驾驶人个体特征及驾驶行为的角度出发，探究了驾驶风险领域目前的研究现状，并利用科学知识图谱展示驾驶风险领域研究的发展进程与结构关系。通过Web of Science核心合集数据库获取了3 406篇在1986~2020年（截至2020年2月29日）间出版的驾驶风险研究相关英文文献，共涵盖8 684位作者及6 018个关键词，基于科学知识图谱对该领域文献进行梳理与分析。结果表明：驾驶风险领域的国外研究在驾驶人选择方面主要从年轻驾驶人、老年驾驶人、新手驾驶人及职业驾驶人的角度进行切入，重点围绕酒驾、药驾、分心驾驶及疲劳驾驶等主题开展研究。与国外研究相比，中国在分心驾驶、疲劳驾驶领域的研究相对丰富，而针对酒驾、药驾的研究试验手段较为单一，研究不够全面；在研究对象的选取上，有必要进一步增加老年驾驶人及新手驾驶人的深入研究，包括老年驾驶人适驾性评估与教育培训，以及新手驾驶人驾照分级制度的可行性探索。在研究方法方面，国外常见研究方法包括问卷调查、驾驶模拟器试验、实车试验以及自然驾驶研究等，而中国在自然驾驶研究领域尚未充分开发利用；未来应考虑多种方法相结合并从不同角度促进对驾驶行为及驾驶风险的全面理解。
老年驾驶人的驾驶自我调节研究述评

周楚, 李婵, 沈先亭, 王雪松, 李国华
随着社会人口老龄化的发展，老年驾驶人的占比逐年增加，提升老年人的驾驶安全性对于其安全自主出行和公共交通安全均具有重要意义。驾驶自我调节是老年驾驶人为适应身体、认知功能变化而对驾驶行为做出的主动调整，是其提升驾驶安全性、延长驾驶生命和维持自主行动能力的有效补偿策略。通过对已有关于老年驾驶人的驾驶自我调节研究进行系统回顾，介绍了老年驾驶人的驾驶自我调节行为的定义及其表现，归纳分析了其驾驶自我调节行为的影响因素及产生机制，在此基础上总结了现有研究的局限，并指出了未来进一步研究的主要思路和方向。对文献的梳理和分析表明：老年驾驶人的驾驶自我调节包括减少驾驶频率和回避具有挑战性的驾驶情境2种主要形式，并可分为策略性、战术性和生活目标性自我调节3种不同的层次水平；驾驶自我调节是一个复杂的过程，社会人口因素、生理健康和功能状况、心理因素等均可对其产生影响；驾驶自我调节的产生机制可以被概括为是个体从认知到态度改变，再到形成调节行为意向，直至最终发生驾驶行为改变的动态决策过程。未来对老年驾驶人的驾驶自我调节行为研究应更进一步将客观驾驶行为数据、医疗机构数据与驾驶人主观自我报告相结合，适当开展追踪研究，考察驾驶自我调节行为随年龄的发展变化趋势，深入探究驾驶自我调节的产生机制及其在降低事故发生和提升驾驶安全性方面的作用。
不同干预方式下右转车辆避让行人效果研究

焦朋朋, 张羽佳, 孙博
为探究车辆右转过程中不同干预方式对驾驶人未规避行人行为的改善情况，设计听觉警示、触觉警示、形式惩罚、利益惩罚和道德惩罚5种干预方式，分为控制组、警示组和惩罚组，试验基于眼动仪和模拟驾驶仪展开。定义注视次数、注视点分布信息熵、平均注视时间、视线转移路径、区域关注概率和瞳孔面积6项指标表征驾驶人眼动特性，提取制动踏板深度比例、行车速度2项指标反映车辆运行状态。经方差分析确定各干预方式差异的显著性水平，从注视特性指标、扫视特性指标、瞳孔面积指标、驾驶人制动指标和机动车制动指标5个方面分析不同干预下驾驶人视觉及操纵响应特征，并收集被试反馈的追踪问卷。试验结果表明：不同干预方式对右转车辆未避让行人均有规范作用，各组干预效果由强到弱依次为利益惩罚、道德惩罚、形式惩罚、触觉警示和听觉警示。利益惩罚性主动干预效果优势显著，注视点分布信息熵最高为0.74，右侧平均注视次数为6次，平均注视时间增加至13.25 s，驾驶人对右侧注视概率增加至0.403，瞳孔面积明显增大，制动踏板深度比例维持在0.8，右转车速下降至20 km·h-1以下，谨慎驾驶程度和避让行人意识均有提升。一致性追踪问卷调查表明，结束试验时32%的驾驶人对利益惩罚印象深刻，驾驶人对其主观认可度高达83%，具有较强的推广性；该干预方式可帮助驾驶人规范驾驶行为，树立避让行人的安全驾驶意识。
考虑肌电信号的驾驶人弯道操纵行为分析

胡宏宇, 周晓宇, 张慧珺, 赵宇婷, 高菲
驾驶人是"人-车-路"闭环系统中的核心。近年来，研发人性化、个性化的汽车驾驶辅助系统逐渐成为行业热点。为了更加透彻地理解弯道驾驶行为特性，为弯道驾驶辅助系统提供功效评估与优化，提出了一种考虑肌电信号的驾驶人弯道行驶过程操纵行为分析方法。招募12名驾驶人在试验场标准路面上进行实车试验，其中包含6名专业试车师与6名普通驾驶人，要求驾驶人分别以30，40，50 km·h-1的不同初速度驶入U形弯道并自由驾驶。试验过程中记录驾驶人颈部肌电信号数据和车辆运动状态数据，分析转弯行驶车辆侧向运动对不同驾驶能力的驾驶人生理体验的影响，同时进一步探讨不同类型驾驶人在不同入弯速度条件下颈部肌电信号与侧向加速度的关联差异特性。试验结果表明：相同工况下，专业驾驶人和普通驾驶人颈部肌电特征值存在显著差异，专业驾驶人颈部肌电信号特征与车辆侧向加速度呈现一定的线性关系；随着驾驶任务难度的增加，驾驶能力好的驾驶人能够较好地适应任务的变化，在进行纵侧向耦合操纵时能够较好地协调身体生理反应与车辆侧向运动保持较好的关联特性。研究成果为进一步探索并完善驾驶体验评价方法提供了新的研究思路，同时，可为汽车辅助驾驶系统功能设计与智能汽车行驶性能的用户体验测评提供技术支撑。
基于轨迹数据的危险驾驶行为识别方法

薛清文, 蒋愚明, 陆键
连续的跟驰行为和换道行为是驾驶行为的主要构成部分，对交通拥挤和交通事故有着重要影响。通过无人机视频拍摄和图像处理方式，提取了曹安公路沿线的2个交叉路口间正常交通流状态下共600条多车高精度轨迹数据。首先，考虑车辆类型对驾驶行为产生直接的影响，分析了大车和小车的车辆轨迹特征变量分布的差异性，包括速度、加速度、碰撞时间倒数、车头时距等，在标记危险驾驶行为的过程中考虑车辆类型的影响。其次，针对不同的车辆类型，利用修正碰撞裕度对跟驰行为和换道行为进行风险性评估，将其划分为安全型和风险型。根据风险型行为发生的顺序以及持续时间，评估驾驶人的整体驾驶状态是否危险，作为危险驾驶行为识别的样本标记。分别利用离散小波变换和统计方法提取车辆轨迹的关键特征参数，为了提高模型识别效率，将关键特征参数进行排序，从而确定最优判别指标；最后，利用轻量梯度提升机（LGBM）算法对危险驾驶行为进行识别，并与随机森林、多层感知器、支持向量机等算法在精度上进行比较。研究结果表明：在上述研究条件下，LGBM算法对危险驾驶行为的理论识别率最高可达93.62%，可以实现基于机器学习算法的危险驾驶行为的高精度自动识别，该结果对于智能驾驶辅助系统的设计、道路交通安全决策的制定具有显著的意义。
基于无人机视频拍摄的高速公路小型车换道行为特性

马小龙, 余强, 刘建蓓, 马媛媛
为了研究高速公路小型车的换道行为特性，采用2台无人机同时在200 m的高空对交通流进行拍摄，获取交通流运行状态。构建拍摄路段的高精度地图，获取每一时刻车辆的精确运行状态数据，在此基础上对2个视频进行拼接，最终获得车道位置、速度、车辆编号等8项关键指标，共提取换道行为1 520条，筛选后得到完整的自由换道数据942条。采用车辆轨迹是否持续偏移作为判断换道行为起终点的依据，在此基础上分析换道的时间长度、空间长度、与周边车辆的相互状态以及换道行为的安全性等16个特征参数。得出平均换道时间长度为6.09 s，平均换道空间距离为148.08 m，换道时间与空间长度均符合对数正态分布。换道车辆与目标车道后方车辆的平均距离最小（34.29 m），其相对距离在10 m以内的占28.24%，驾驶人为了加快行驶，在与目标车道后方车辆相对距离较小的情况下，依然采取换道措施。与正前方车辆的相对速度差最大，平均值为10.2 km·h-1，并且在83%的情况下，本车的速度大于前车，说明车辆自由换道是由于前方车辆行驶速度较慢所引起。采用TTC，MTC分别对换道起始时刻的安全性进行分析，并将安全状态划分为4种类型：严重-紧急状态、严重-非紧急状态、非严重-紧急状态、非严重-非紧急状态。其中严重-非紧急，非严重-非紧急这2种状态占比最高。该研究成果对了解中国驾驶人在高速公路上的换道行为特性，以及对建立适用于中国实际交通环境特征的换道行为模型具有一定参考意义。
基于注意力Seq2Seq网络的高速公路交织区车辆变道轨迹预测

韩皓, 谢天
针对交通状态复杂的高速公路交织区域，经验丰富的驾驶人能够通过正确地推断周围车辆的未来运动进行及时的车道变换，这对于实现安全高效的自动驾驶至关重要，然而目前的自动驾驶车辆往往缺乏这种预测能力。为此，基于深度学习理论，提出了一种结合注意力机制和编-解码器结构的交织区车辆强制性变道轨迹预测方法，利用Next Generation Simulation（NGSIM）数据集提取车辆变道过程中的关键特征，并引入碰撞时间（Time to Collision，TTC）和避免碰撞减速度（Deceleration Rate to Avoid a Crash，DRAC）2种风险指标，将变道车辆及其周围车辆视为一个整体状态单元，同时补全状态单元内部不同车辆在横向和纵向上的时空状态特征，从而更有效地刻画车辆间的动态交互行为；然后将不同观测车辆的连续窗口序列输入基于长短期记忆网络（Long Short-term Memory，LSTM）的编-解码器，预测交织区车辆变道的未来运动轨迹，通过添加软注意力模块，使模型能够集中聚焦于影响车辆在不同时刻下位置变化的关键信息，再现了真实交通场景下车辆的变道行为。试验验证表明：基于注意力机制的编-解码器模型与当前流行的卷积长短期记忆网络、极限梯度提升树等模型相比具有更高的轨迹预测精度，在长时域的变道轨迹拟合上有显著的优越性，为辅助和自动驾驶领域的发展提供了新思路。
驾驶人对潜在危险性事件的心理预期识别研究

郭孜政, 潘雨帆, 周宏宇, 赵国朕, 陈崇双, 张骏
为准确识别驾驶人对潜在危险事件的心理预期，提出一种通过脑电信号对驾驶人心理预期进行识别的方法。参照心理学预期行为研究常用的标准S1-S2范式，改进设计了路侧停靠公交车造成视觉遮挡的人车碰撞事故模拟驾驶试验。模拟任务中以路侧停靠的公交车为线索刺激，公交车头的行人为目标刺激，诱发驾驶人的心理预期。为有效识别驾驶人心理预期，首先采用释放油门的避险行为对每个试次标定是否产生心理预期，然后通过快速傅里叶变换提取相关的脑电特征数据，并通过差异性分析及主成分分析算法对脑电特征指标进行筛选和压缩，最后基于支持向量机建立驾驶人心理预期识别模型。研究获取36名驾驶人数据，共计1 440个样本。结果表明：当驾驶人产生心理预期活动时，枕区和额区的α波能量值显著降低，而β波能量值则显著增加；差异性分析显示共有31项脑电指标对驾驶人心理预期敏感，所有脑电特征指标通过PCA算法进行降维，抽取出5个主成分作为识别模型输入；选择径向基核函数构建SVM识别模型，通过粒子群寻优算法对模型进行优化，模型对驾驶人心理预期水平的平均识别正确率为82.02%，平均AUC面积为0.82，结果表明模型具有良好的识别能力和稳定性，可为驾驶辅助系统的研发提供技术理论支撑。
驾驶模拟环境中激进驾驶行为的影响因素分析

张彦宁, 郭忠印, 孙智
为了分析驾驶人在驾驶模拟试验过程中出现的相对实际驾驶的激进驾驶行为的影响因素，采用计划行为理论构建心理认知模型。基于计划行为理论设计问卷调查私家车驾驶人对"在驾驶模拟过程中激进驾驶"行为的信念、态度、主观规范、行为感知控制、意向与行为。采用结构方程模型得到观察变量与基本构念以及基本构念内部的相关关系，并最终分析得到影响驾驶人激进驾驶行为的主要因素。通过先导性调查问卷以及正式调查问卷的投放，最终得到217个有效的样本。研究结果表明：心理认知模型具有良好的适配性，其卡方自由度比为1.802，RMSEA值为0.062；态度、行为感知控制是影响驾驶人行为的主要因素，主观规范对行为的影响相对较小；各信念与对应的态度、主观规范及行为感知控制之间存在显著关联，各信念的测量模型的适配性良好，卡方自由度比、RMSEA等指标基本满足要求。采用完整的计划行为理论结构同时从标准获取构念和自行获取构念的角度解释了驾驶人对"在驾驶模拟过程中激进驾驶"行为的心理认知，研究成果可用于驾驶模拟-自然驾驶行为数据差异性控制，驾驶模拟试验规范化方法构建。
基于数据包络分析的高速公路指路标志地名数研究

杨艳群, 樵婷, 郑新夷
随着路网的复杂化，指路标志信息量过载导致交通事故发生的现象日益显著。为了全面、系统地确定高速公路互通区指路标志的合理地名数，为高速公路指路标志的设置提供相应的改进建议，基于数据包络分析（DEA）方法，从驾驶人角度选取了反映其对指路标志认知反应水平的代表性指标，构建了高速公路互通区指路标志地名数研究的宏观模型。使用眼动仪和脑电仪在相关场景中进行室内驾驶模拟试验，以获取被试在不同地名数指路标志场景下的眼动行为、脑电以及驾驶行为数据。利用模型进行数据分析，得到驾驶人在地名数为4，5，6，7，8，9六种场景下，对指路标志认知反应的综合效率均值分别为0.983，0.956，0.902，0.796，0.699和0.617，再针对不同的指标集，进行指标敏感性分析，获取驾驶人在6种场景下的综合效率指数。通过试验发现：随着地名数的增多，驾驶人对指路标志认知反应的综合效率均值呈现下降趋势，当信息量超过其认知阈值时，系统综合效率值会迅速下降；不同地名数指路标志场景下，导致驾驶人认知反应效率低的原因存在差异，在对指路标志版面设计时应有针对性地予以改进；不同驾驶人对指路标志认知反应效率存在差异，所对应的标志地名数合理阈值也存在轻微差异，但总体上从驾驶人认知反应的角度考虑，高速公路指路标志的地名数阈值为6个。该研究从驾驶人对指路标志认知反应的角度，使用DEA方法构建了全面、系统的指标体系对指路标志的地名数进行了探析，为中国高速公路互通区指路标志的版面设置提供了参考。
城市水下特长隧道出入口视觉及舒适性研究

焦方通, 杜志刚, 王首硕, 郑号染, 卓诗琪
为探求驾驶人在城市水下特长隧道出入口的视觉负荷变化特性和视觉舒适性，在上午9：00~10：00的平峰时段，天气良好且交通流影响较小的条件下，选取10名驾驶人于东湖隧道（全长10.6 km，限速60 km·h-1）以50~60 km·h-1的自由流车速开展实车试验。利用眼动仪、照度计等试验设备，采集驾驶人进出城市水下特长隧道过程中的瞳孔面积、照度值等试验数据。基于实车试验数据，研究进出隧道过程中驾驶人的瞳孔变动特性，并比较多种评价指标的差异性，选取瞳孔面积最大瞬态速度值为评价指标，对东湖隧道出入口的视觉舒适度进行评价。基于瞳孔面积的变化特点构建了瞳孔面积最大瞬态速度值与瞳孔面积的函数模型，具体分析了出入隧道过程中不同位置的视觉负荷。结合出入口处连续时间序列下光环境的变化特点，分析了出入口的视觉舒适性。研究结果表明：进入隧道过程中驾驶人瞳孔面积的平均增长率较城市普通路段增大至246.561%并趋于稳定，对黑洞效应的适应时间为8.636 s；驶离隧道过程中较隧道内部路段平均增长率减小至62.631%并趋于稳定，对白洞效应的的适应时间为4.273 s；瞳孔面积最大瞬态速度值与瞳孔面积呈正相关性，出入口位置的视觉负荷排序为入口洞内最大、出口洞内次之、入口洞外与出口洞外最小，各区段的视觉舒适性与之相反；研究发现出入口处的格栅式遮光棚可缓解光环境的急剧变化，有助于驾驶人适应黑白洞效应、提升行车安全性。
个体差异对转向指标疲劳辨识能力的影响分析

孙一帆, 吴超仲, 张晖, 张琦
驾驶人个体差异是影响疲劳驾驶辨识准确性的重要因素。为了探究个体差异与基于转向行为的疲劳辨识效果之间的关系，量化个体差异对转向特征指标疲劳辨识能力的影响程度，通过自然驾驶试验，采集被试在清醒状态和疲劳状态下的真实驾驶行为数据，结合观察员问询打分和被试面部视频得到疲劳水平信息。设置双层滑动时间窗对每位驾驶人的自然驾驶行为数据进行处理，挖掘出9个疲劳驾驶转向特征指标。对每位驾驶人清醒和疲劳状态下的指标样本进行Wilcoxon检验，用Wilcoxon检验的|Z|值表示指标对驾驶疲劳的分类性能。以清醒和疲劳状态下指标有显著差异的被试数目最多为优化目标，得到指标最优的双层时间窗设定值。将|Z|值最大的被试逐个与其他被试两两组合，对清醒和疲劳状态下混合两被试指标样本数据进行Wilcoxon检验，得到被试组合指标的|Z|值。计算两被试的综合个体差异值，基于线性模型拟合两被试组合Wilcoxon检验的|Z|值和个体差异值，以拟合直线的斜率绝对值|k|量化个体差异对指标疲劳辨识能力的影响。研究得到基于自然驾驶行为数据的9个疲劳驾驶转向特征指标的最优时间窗，发现指标对疲劳驾驶的分类性能存在个体差异，并且指标的疲劳辨识能力会随个体差异增加而降低，进而影响基于转向行为指标疲劳辨识的准确性，其中方向盘转角下四分位标准差（Xq1std）的斜率绝对值最大（1.17），方向盘转角标准差（Xjstd）的斜率绝对值最小（0.44），疲劳辨识能力受个体差异影响最大和最小的指标分别是Xq1std和Xjstd。研究结果可为利用自然驾驶行为数据的疲劳驾驶特征提取及考虑个体差异的疲劳驾驶建模提供参考。
基于脉搏波特征融合的驾驶疲劳检测方法

李鑫, 张晖, 吴超仲, 张琦, 孙一帆
疲劳驾驶是交通事故的主要诱因之一，精确检测驾驶人的疲劳程度是主动预防疲劳驾驶事故的核心内容之一。通过开展自然驾驶试验，以驾驶人的生物信号脉搏波（Blood Pressure Waveform，BPW）为数据源，使用脉搏波波形分析方法从中提取有效表征驾驶疲劳的特征指标，构建用于检测驾驶疲劳等级的BPW特征指标集，在此基础上引入D-S证据理论建立了基于BPW特征融合的驾驶疲劳检测模型。结果表明：该模型对测试数据的疲劳驾驶理论检测精度达到了91.8%，优于贝叶斯网络模型的81.4%和支持向量机模型的84.3%，能够满足实际应用的需求，但与决策回归树检测模型99.7%的精度相比较还有差距。研究获得的基于生物信息融合的驾驶疲劳检查模型和方法在驾驶疲劳检测与监测中具有很好的应用前景，可为辅助安全驾驶和疲劳预警及主动干预提供新的技术方案。
基于前额脑电多尺度小波对数能量熵的驾驶疲劳检测分析

闵建亮, 蔡铭
为研究脑机接口（BCI）在交通运输中的应用，减少因疲劳驾驶导致的交通安全事故，提出基于前额脑电（EEG）信号多尺度小波对数能量熵的驾驶疲劳检测方法。首先，设计驾驶仿真模拟试验，利用脑电帽采集26名被试清醒驾驶和疲劳驾驶的前额EEG信号，试验过程中，使用主观检测方法每隔20 min对被试进行问询；其次，应用MATLAB对采集到的EEG数据进行预处理，基于2种驾驶状态形成被试初始样本数据集；进而，在该数据集基础上，利用多尺度熵的概念，提取EEG信号小波对数能量熵（WLE）特征，同时提取经典模糊熵（FE）特征进行比较分析；然后，运用极限学习机（ELM）对提取的特征数据集进行快速有效的精准分类，并使用留一交叉验证法进行验证评估；最后，对比经典FE分类表现，并结合多种性能指标对驾驶疲劳检测结果进行综合比较。研究结果表明：在本文试验条件下，基于多尺度WLE（MWLE）的前额EEG疲劳识别率显著高于基于多尺度FE（MFE）的识别率，其理论平均正确率达91.8%；基于多尺度熵的EEG信号特征提取方法能有效提高驾驶疲劳识别效果和算法效率；多种性能指标表明前额EEG的WLE可以作为衡量驾驶疲劳的有效生理指标；结果验证了采用基于ELM对MWLE的前额EEG信号进行驾驶疲劳检测方法的有效性和实用性，有助于促进可穿戴BCI在疲劳驾驶预警中的应用。
基于驾驶行为和信息熵的道路交通安全风险预估

蔡晓禹, 雷财林, 彭博, 唐小勇, 高志刚
为了精准有效地进行交通事故预防预警，基于车辆OBD驾驶行为数据及信息熵理论，提出了城市道路交通安全风险预估方法。首先，分析异常驾驶行为高发位置与道路交通事故发生位置的关联性；其次，构建以道路交通安全熵为一级指标，急加速率、急减速率、急转弯率、超速率、高速空挡滑行率为二级指标的道路交通安全风险预估指标体系，提出了基于改进熵权法的道路交通安全熵计算方法；然后，基于密度聚类、K-means聚类提出了道路交通安全风险等级数确定方法，并基于K-means聚类建立了风险等级阈值计算方法。研究结果表明：异常驾驶行为高发位置与交通事故发生位置具有一致性；通过对log对数底数选择优化、二级指标零值处理、指标权重分段计算3个步骤改进的熵权法，可弥补log对数函数无法计算零值指标熵值的缺陷，避免指标权重为负、指标熵值与权重反映信息不一致的现象；两步聚类避免了孤立数据点对安全风险等级划分的影响。以重庆市4条城市道路（总长约38 km）进行实例验证后得出，道路交通安全熵与交通事故表征的道路交通安全状态趋势一致；道路交通安全风险等级可划分为高、低风险2级，道路交通安全熵优化阈值为0.042，最后，风险等级划分准确率为87.88%。研究成果可为道路交通安全风险点辨识、交通事故预防预警提供有效的技术支持。
卫星定位数据驱动的营运车辆驾驶人驾驶风险评估模型

牛世峰, 李贵强, 张士伟
为了提高营运车辆驾驶人安全管理的精细化水平，合理地评估驾驶人驾驶风险程度，有的放矢地降低高风险驾驶人的事故率，基于卫星定位数据特点及驾驶行为与驾驶风险的相关关系设计26个驾驶行为特征参数。考虑到高速和非高速行驶时相同驾驶行为对驾驶风险的影响区别较大，根据23名营运车辆驾驶人的实测数据有针对性地筛选高速和非高速路段驾驶人风险评估指标，构建营运车辆驾驶人驾驶风险评估指标体系。然后，基于熵权法、独立性权系数法和Spearman相关系数法建立集成赋权法，确定各评估指标的权重。最后，雇佣40名营运车辆驾驶人进行实车试验以验证模型的合理性。结果表明：车辆速度和加速度方面的驾驶行为特征可以用于评估驾驶人的驾驶风险且评估效果较好，驾驶风险评估得分与实际交通冲突次数呈正相关关系，所建立模型可以较为准确地评估营运车辆驾驶人驾驶风险的高低，准确率达到77.50%，该模型在不同地区使用时，准确率存在一定的差异，但在容许范围之内，方法具有较好的鲁棒性。
公交车驾驶人组织认同感和工作倦怠对不良驾驶行为的影响

马雪铭, 李婵, 江展, 李瑞瑞, 王雪松, 柴晨, 高岩, 周楚
公共交通是城市道路交通运输系统中的重要组成部分，公交车驾驶人存在的不良驾驶行为已经成为影响交通安全的最大制约因素之一，由其引发的道路交通事故给个人和社会都造成了严重损失，探索更为安全的公共交通环境显得极为重要。以公交车驾驶人为对象，探究影响公交车驾驶人驾驶行为特征的个人心理因素和组织环境因素，及其对不良驾驶行为的内在影响机制。选用工作倦怠量表（MBI-GS）、组织认同感问卷（OIQ）及驾驶行为问卷（DBQ）对844名城市公交车驾驶人展开问卷调查研究，并使用回归分析和中介检验来探究工作倦怠和组织认同感对驾驶行为的影响机制。结果表明：①32.8%的公交车驾驶人存在不良驾驶行为，错误驾驶行为显著高于违法驾驶行为。其中，在违法维度中，侵略性违法显著高于普通违法。②公交车驾驶人存在较高的组织认同感，组织认同感对不良驾驶行为具有显著的负向预测作用，对工作倦怠程度具有显著的负向预测作用；工作倦怠程度对不良驾驶行为具有显著的正向预测作用。③公交车驾驶人的工作倦怠水平在组织认同感对不良驾驶行为的影响中起到部分中介作用。该结果厘清了公交车驾驶人的工作倦怠和组织认同感对不良驾驶行为的影响机制，为进一步探究不良驾驶行为的心理干预方法提供了思路，从而达到改善城市道路公共交通安全环境的目标。

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