自适应巡航系统(也称作ACC)是智能辅助驾驶系统中重要的一环,随着其被越来越多的驾驶员接纳和使用,人们从初期对安全性的需求,逐渐变为既要满足安全性需求的同时又要能够满足驾驶员个性化需求。由于驾驶员与自适应巡航系统需长期共存工作这一特点,ACC系统满足驾驶员的需求是十分必要的。由于不同的驾驶员有着不同的驾驶习惯,而这些习惯就可以当做是驾驶员对车辆的表现需求,即对自适应巡航系统的期望。因此对驾驶员的自然驾驶跟驰行为特征进行研究后,对实现自适应巡航系统的人性化具有重要的意义。人性化的实现程度需要进行主观评价,而目前针对自适应巡航系统的主观评价方法较为欠缺。鉴于目前应用实验心理学对自动化系进行评价得到了相当的应用,笔者认为使用心理学方式更能体现出人的主观意愿,故本文引入实验心理学方法对ACC系统进行评价优化研究。本文具体研究内容如下:第一,对国内外的研究现状进行调查,对驾驶员自然驾驶时的行为数据采集方法以及ACC系统人性化优化方法进行调研,设计了本文的研究路线以及方法。第二,本文对实验驾驶员在ACC开启时典型工况下的驾驶员自然驾驶跟驰行为数据进行采集,并基于最小二乘法对采集数据进行处理。之后,对处理后的数据使用C-均值聚类方法,将实验驾驶员进行分类,并记录不同类型驾驶员的特征参数,为之后的ACC系统人性化修改提供数据支撑。第三,本文将实验心理学中心理学评价参数选择性应用到ACC系统人性化程度评价,设计出了一种ACC系统人性化评价方法,其中包括情景意识,心智负荷,控制点,信任度五大指标,以及逐步细分成的10个子指标,并使用模糊层次分析法对各个指标的权重进行确定。第四,针对课题组现有的ACC系统,采用MATLAB/Simulink与快速控制原型开发工具dSPACE MicroAutoBox II,进行基于实车的ACC系统评价实验,完成实验记录各个项目打分,并记录打分分数。第五,应用之前驾驶员跟驰行为实验中所得到的特征数据对ACC算法优化后进行二次打分实验。二次打分实验验证了主观评价方法以及人性化改进方法的有效性和实用性。