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交通安全问题是人类普遍关注的社会问题,也是交通领域科学研究的一项重要课题。如何有效提高交通安全水平,减少交通事故造成的人员伤亡和经济损失是当前世界各国交通管理研究人员面临的重要任务和使命。在人-车-路-环境组成的复杂道路系统中,驾驶人是主要的系统决策者和控制者,也是交通安全的主要维护者和实施者。在驾驶过程中,不利环境因素对驾驶行为表现的影响是引发交通事故的重要原因。本研究以交通行为学、心理学、生理学、认知神经科学等多学科理论为基础,选择外部天气环境、道路驾驶环境以及车内驾驶环境中的典型不利因素为代表,利用北京交通大学高仿真驾驶模拟器研究典型不利因素对驾驶行为表现以及驾驶安全的影响,重点研究典型不利因素影响下的驾驶人认知过程、决策过程以及行为结果之间的对应关系和作用机制,深入探索道路交通事故的发生过程以及人因、行为之间的演化机理,为交通安全管理和安全技术研发提供科学的决策依据。主要研究内容包含以下四个方面:(1)以雾天作为典型的不利外部天气环境因素,研究雾天对驾驶人不同风险等级驾驶行为的影响。本研究设计三种不同风险等级的道路驾驶场景以及三种不同浓度的雾天环境干预因素,测试驾驶人在低风险场景中的基本车辆控制行为、中风险场景中的动态速度调整行为以及高风险场景中的应急速度响应行为。研究表明,在不同风险等级场景中,驾驶人能够意识到雾天带来的潜在风险并试图通过降低车速进行补偿,但由于恶劣天气下道路能见度受到严重影响,驾驶人在雾天(尤其是浓雾)驾驶时仍然面临较高的事故风险。在低风险驾驶场景中,雾天导致驾驶人难以对前方道路线形的突变做出预判并及时减速,以致在有雾情况下驾驶人的速度控制和车道控制能力明显低于无雾情况下;在中风险跟车场景中,为降低追尾风险,雾天情况下驾驶人在加速和减速跟车阶段的平均速度均比无雾情况下低,但启动加速和减速操作的反应能力以及对车辆加速度和减速度的控制能力有所下降;在高风险避撞场景中,驾驶人在雾天下的制动瞬时速度和碰撞速度明显比无雾时更低,但面临潜在碰撞事故时驾驶人在雾天下的减速明显迟缓,导致雾天下的事故率升高三倍。(2)以无控制交叉口视距遮挡作为典型的不利道路驾驶环境因素,研究交叉口视距对驾驶人紧急避撞行为的影响。本研究设计三种等级的无控制控制交叉口视距条件,研究视距由不满足规范到进一步改善的过程中,驾驶人在面临潜在交叉口直角碰撞时的避撞反应、避撞措施以及事故风险的变化,并对视距等级、避撞行为以及事故率之间的关联关系进行深入研究。研究表明,在无控制交叉口,随着视距的增大,驾驶人更多地选择减速避撞操作,减速动作启动更早,减速率降低,在视距为83m和100m时交叉口事故发生率比视距为70m时分别降低了 57.3%和76.5%。研究同时证明,当交叉口存在交通冲突时,即使交叉口视距设计达到规范要求仍不足以有效避免碰撞事故的发生,因此在实际道路设计或土地利用规划项目中,应积极鼓励扩大通视三区域面积以提高交叉口通行安全。(3)以手机通话作为典型的不利车内驾驶环境因素,研究手机通话对驾驶人追尾避撞行为的影响。本研究设计具有潜在追尾碰撞风险的跟车驾驶场景,测试不同手机通话方式(无通话、手持通话以及免提通话)对驾驶人追尾避撞过程的影响,确定驾驶人追尾避撞模式及避撞过程中的关键变量,建立考虑手机通话影响的追尾风险评估模型。本研究建立的追尾风险评估模型能够揭示驾驶人在追尾避撞过程中的行为机制以及关键行为变量之间的内在关系,可用于评估手机使用对追尾避撞行为及碰撞风险的影响。研究结果表明,驾驶时使用手机通话对驾驶人避撞过程中的制动反应时间、减速度调整时间和最大减速度均具有显著影响,增加了驾驶人发生追尾事故的风险。通过不同手机通话方式的对比发现,驾驶人在免提和手持通话状态下的避撞行为有明显不同,在手持手机通话时引发的风险补偿行为更加明显,最终两种模式下的追尾风险没有明显差别。(4)以具有手机通话干扰的追尾避撞场景为例,研究驾驶人追尾避撞过程中的眼动、脑电特性。根据驾驶模拟平台采集的眼动、脑电数据分析驾驶人不同追尾避撞阶段的眼动和脑电变化特性,并联合行为数据进行相关性分析,分别建立以眼动、脑电和行为变量作为独立参数和联合参数的追尾事故预测模型。驾驶人追尾避撞过程中的眼动特性研究发现,职业驾驶人避撞过程中的视觉信息加工效率比非职业驾驶人更高;女性驾驶人在心理上对于前车的突然减速行为表现地比男性驾驶人更加重视;手机通话任务使驾驶人注意力发生转移并出现眨眼抑制现象。脑电特性研究发现,避撞过程驾驶人大脑慢波delta波的功率比逐渐降低而快波beta波的功率比逐渐增大;在正常驾驶阶段和制动反应阶段女性大脑高频率警觉波(alpha波与beta波)功率值显著高于男性驾驶人;手机通话任务使驾驶人大脑在减速度调整阶段产生"alpha波阻塞"现象。在以眼动、脑电和行为参数为自变量建立的追尾事故预测模型中,各参数联合预测时模型预测准确率最高,达到97.93%;各参数独立预测时,脑电参数对碰撞结果的预测准确率最高,为94.3%,其次为行为预测和眼动预测,准确率分别为91.8%和 81.9%。