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| 編輯推薦： |
1.内容全面，系统性强。全书运用多种主客观实验，针对不同场景下的驾驶行为进行建模分析。
2.内容新颖。本书专门以现阶段智能汽车驾驶人特性为基础展开实验，直观地反应现阶段该领域研究的近期发展。
3.可作为高校教材和科研参考书使用。
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| 內容簡介： |
本书以现阶段智能汽车驾驶人驾驶行为特性为基础，通过纵横向驾驶行为模型对行车安全需求进行阐释，运用静态驾驶模拟、实车在途测试、用户问卷访谈等主客观实验手段，对特定场景下的驾驶人认知、操纵、以及人机交互行为进行分析，提出保障智能汽车驾驶行为安全的策略方法。
本书可作为高等学校相关专业研究生教材或科研、教学参考用书目，也可作为广大围绕驾驶安全开展相关研究人员的重要参考用书。
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| 關於作者： |
蒋晓蓓，北京理工大学机械与车辆学院，讲师，长期从事驾驶辅助与交通安全的基础理论和工程应用研究。
主要研究方向有：人车系统微观行为建模与险态辨识方法、人车路系统定量风险评价与安全控制策略、面向车载支持的数字驾驶特征识别与人车安全交互理论。
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| 目錄：
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第一部分人车路系统驾驶行为基本特性
第1章绪论 001
1.1道路安全水平与人的行为因素 001
1.2驾驶人基本特性 004
1.3驾驶行为分析与绿色驾驶 006
1.4人车协同驾驶与交互安全 007
参考文献 009
第2章定义驾驶行为 012
2.1驾驶任务 012
2.1.1驾驶任务层级划分方法 012
2.1.2主次副驾驶任务定义 014
2.2驾驶认知行为 016
2.2.1信息传递与驾驶行为形成 016
2.2.2信息感知与加工处理 018
2.2.3驾驶人认知状态与情景意识 020
2.3驾驶失误 022
2.3.1驾驶差错与驾驶失误 022
2.3.2基于驾驶失误的事故致因 023
2.4危险驾驶行为 025
2.4.1分心驾驶 025
2.4.2不良情绪驾驶 027
参考文献 029
第3章纵向驾驶行为分析 032
3.1纵向驾驶行为基本特性 032
3.1.1纵向运动安全特性分析 032
3.1.2跟驰驾驶行为特性 034
3.2跟驰行为模型 035
3.2.1刺激反应模型 035
3.2.2安全距离模型 038
3.2.3优化速度模型 038
3.2.4智能驾驶模型 039
3.2.5元胞自动机模型 040
3.2.6心理生理模型 042
3.2.7人工智能模型 043
3.3基于感知阈值的纵向驾驶行为模型 044
3.3.1基于相对速度的感知阈值分析 044
3.3.2减速时的跟驰模型 045
3.3.3加速时的跟驰模型 046
3.4人工势能场跟驰模型 047
3.4.1人工势能场的构建 047
3.4.2基于人工势能场的跟驰模型 049
参考文献 050
第4章横向驾驶行为分析 053
4.1换道行为特性与模型分类 053
4.1.1换道行为过程 053
4.1.2换道模型分类 055
4.2换道行为模型 057
4.2.1Gipps换道模型及其发展模型 057
4.2.2离散选择模型 059
4.2.3人工智能模型 061
4.2.4元胞自动机模型 063
4.3换道行为轨迹预测 065
4.3.1基于神经网络的换道轨迹预测分析 065
4.3.2模型仿真与对比 066
4.4车道内横向位置选择行为 069
4.4.1车道线对横向驾驶行为的影响 069
4.4.2不同车型横向位置选择 071
参考文献 073
第二部分驾驶行为分析建模与安全支持
第5章险态驾驶行为特性分析与安全支持策略 075
5.1驾驶模拟实验方案设计 075
5.1.1驾驶模拟平台与险态场景设计 075
5.1.2险态驾驶场景设计 076
5.2险态驾驶行为特征参数 079
5.3不同险态场景下的驾驶行为特性分析 080
5.3.1机动车摩托车冲突场景驾驶行为特性 080
5.3.2机动车机动车冲突场景驾驶行为特性 082
5.4基于隐马尔可夫模型的险态安全支持策略 084
5.4.1机动车过街行人冲突场景驾驶行为特性分析 084
5.4.2机动车过街行人冲突场景驾驶风格划分 085
5.4.3基于隐马尔可夫模型的险态安全支持策略 088
参考文献 089
第6章弱势道路使用者交通冲突中的驾驶行为分析 091
6.1机动车-行人交通冲突时空特性 091
6.2弱势道路使用者交通冲突数据采集方法 093
6.3驾驶人避险决策分析 095
6.4驾驶人减速让行行为分析 095
6.4.1减速度变化过程 096
6.4.2最大平均减速度 098
6.4.3减速度与其他冲突要素之间的关系分析 098
6.5驾驶人加速避险行为分析 102
6.6冲突碰撞时间分析 102
6.7行人违章过街情况下驾驶行为分析 104
6.7.1减速度变化过程 104
6.7.2行人违章冲突情景下的碰撞时间分析 105
参考文献 106
第7章平面交叉口驾驶场景划分与任务分析 108
7.1平面交叉口驾驶场景划分 108
7.1.1道路交通环境与驾驶场景 108
7.1.2交叉口交通环境划分方法 109
7.1.3驾驶场景划分方法 111
7.1.4交叉口驾驶场景划分方法 113
7.2交叉口驾驶任务层级 114
7.3平面交叉口驾驶任务分析 114
7.3.1驾驶任务分析 114
7.3.2视觉任务分析 118
7.3.3交叉口驾驶任务负荷 121
参考文献 122
第8章交叉口驾驶认知行为形成与负荷预测方法 124
8.1城市平面交叉口驾驶人视认行为特性 124
8.1.1仿真实验场景设计 124
8.1.2驾驶人注视行为分析 125
8.1.3驾驶人瞳孔直径 130
8.2驾驶人交叉口通行主观认知 131
8.3驾驶人-车辆单元运动行为特性 133
8.3.1不同交通环境视觉信息下的驾驶速度分析 133
8.3.2不同交通环境视觉信息下行车轨迹分析 134
8.4基于交通环境视觉信息量的驾驶负荷预测方法 136
8.4.1交通环境视觉信息分类 136
8.4.2道路信息量模型 137
8.4.3动态信息量模型 137
8.4.4意义性信息量模型 138
8.4.5景观信息量模型 140
8.4.6基于神经网络的驾驶负荷预测 141
参考文献 144
第9章面向智能车载系统的人车交互行为研究 146
9.1问卷调查方法 146
9.2驾驶人车载系统使用偏好分析 147
9.2.1驾驶人车载系统熟悉度调查 147
9.2.2智能车载系统重要度评价 148
9.2.3智能车载系统交互方式偏好 150
9.3车载系统交互对驾驶安全的影响 151
9.3.1驾驶人遭遇危险场景分析 151
9.3.2危险场景下交互行为分布 152
9.3.3基于有序Logistic回归的交互行为影响研究 153
9.4实车在途实验 154
9.4.1实验方案 154
9.4.2实验数据采集 155
9.4.3基于车载系统交互的驾驶人视觉行为分析 155
9.4.4基于车载系统交互的驾驶行为分析 158
9.4.5结合驾驶人交互行为特性的人工势能场跟驰模型 159
参考文献 160
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| 內容試閱：
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在人、车、路（环境）构成的复杂耦合系统中，驾驶人是系统安全、高效、绿色运行的核心要素。面对我国当前的混合交通环境，以及未来可能出现不同自动驾驶等级的智能汽车在道路上混行的情况，驾驶人这一要素对人车路系统的影响更为复杂，而由驾驶人因引发的安全恶化效应亦将十分显著，因此，针对驾驶行为分析方法及控制策略研究的需求十分迫切。
驾驶人不仅是人车路系统的信息处理者和决策者，同时也是调节者和控制者，其行为特性、演化规律以及风险辨识的研究是目前交通安全领域的重点内容。尽管研究角度和起点不同，方法和手段各异，但目的却是一致的，即通过驾驶行为内在机制与外部表现的识别来揭示行为本身对安全的影响程度，以期从根本上设计智能化的安全支持策略，并通过制定相应管理措施，达到实现车辆驾驶安全的目的。
本书从人车路系统中的驾驶行为基本定义与特性入手，通过纵横向驾驶行为模型对行车安全需求进行阐释，运用静态驾驶模拟、实车在途测试、用户问卷访谈等主客观实验手段，对特定场景下的驾驶人认知、操纵，以及人机交互行为进行分析，提出保障智能汽车驾驶行为安全的支持方法。
本书共9章，其中第1、2、6、7章主要由蒋晓蓓撰写，第3、4章主要由蒋晓蓓、郭宏伟撰写，第5、9章主要由王武宏、李成刚撰写，第8章主要由王武宏、王乐怡撰写。全书由蒋晓蓓统稿。
本书的撰写出版和书中涉及的研究项目得到了国家自然科学基金项目（51805034、51878045）、中德合作科研PPP项目（2015-组17）的支持。在编写过程中也得到了国内多位交通科学和交通运输领域专家教授的支持。北京理工大学机械与车辆学院研究生成前、刘泽、李成、王天翼、任泽恒、张浩东、侯单懿、郭佳雯、于文麟以及本科生李殊荣、李承禹、李睿豪、叶琦等参与了本书相关研究课题，在此一并表示感谢。
由于笔者学术累积和能力所限，书中尚存在不足之处，恳请广大读者批评指正。
著者
2020年3月于北京海淀
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