基于驾驶仿真的多源模糊出行信息作用机理研究

发布时间：2018-11-11 17:49

【摘要】：随着社会经济的快速发展与居民出行机动化的加剧,城市交通拥挤逐渐演化为常态,严重影响了居民的出行效率与生活质量,有效缓解交通拥挤刻不容缓。智能交通系统基于实时路网信息服务于居民,已成为缓解城市交通拥挤的有力措施。出行信息是智能交通管理的关键要素,因此有必要对出行信息环境下驾驶员的行为特征展开研究,从而提高出行信息环境规划的针对性与有效性。在此背景下,本文分析了面向信息源的驾驶员出行信息行为特征,实施了出行信息作用机理试验,结合数据分析了出行信息环境下的路径选择行为,评估了驾驶员的信息认知负荷,分析了出行信息认知对驾驶操作的影响。首先,在前人研究的基础上解析了驾驶员出行信息的多源、异构与模糊特征,基于持续调查数据获取面向不同出行信息源的驾驶员出行信息行为特征,结果表明：驾驶员对个性化信息服务的支付意愿明显增强；车载导航系统的市场占有率持续增长,其市场占有率与驾驶员的经济属性密切相关；车载导航系统的地图升级支付意愿与服务水平之间存在正相关关系,导航失败频率、认知负荷分别与服务水平之间存在显著的负相关关系；手机应用软件的使用呈上升趋势,其在动态信息服务方面明显优于交通广播,但交通广播仍然是重要的辅助信息源。其次,为获取真实出行信息环境下驾驶员的信息行为特征,利用驾驶模拟仿真系统开发多源出行信息试验场景,设计并开展出行信息作用机理试验,收集了路径选择数据、认知负荷评估数据以及车辆行驶状态数据；基于行程时间预测分析了驾驶员路径选择模式,构建了多源模糊出行信息环境下行程时间预测影响的概念模型,结合试验中的行驶路径数据分析了出行信息环境下的路径选择行为。数据表明：通勤驾驶员在路径规划阶段偏好于行车速度高、随机延误小的道路；交通广播能够帮助驾驶员避开延误严重路段,但其对路段行程时间预测精度不够；可变信息板影响范围有限,但其对于路段行程时间预测精度较高,且预测精度与信息分级的精细程度密切相关；多源出行信息环境下驾驶员行程时间预测精度明显提高,个体出行成本得以大幅度降低。最后,基于认知心理学分析了出行信息认知过程,阐述了认知负荷理论基础,解析了出行信息外在、内在即相关认知负荷的形成机理；总结了前人在出行信息认知负荷方面的相关成果,梳理了出行信息认知负荷测量方法,基于试验数据评估了不同出行信息场景下驾驶员的信息认知负荷,并分析了信息认知对驾驶操作的影响,结果显示：出行信息环境与出行经验对驾驶员认知负荷有显著性影响,且二者的影响是相互独立的；出行信息环境对分维度负荷中的脑力负荷与时间负荷存在显著性影响；出行信息环境越复杂驾驶员在认知过程产生的认知负荷越大；信息认知时驾驶员通过降低车速保障自身的操控能力。
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【学位授予单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：U491

【参考文献】