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    汽車自動化或無人駕駛是汽車技術發展的大趨勢，但人依然很長時間會是駕駛主體，人機共同駕駛(co-piloting)將長期會是汽車駕駛的主流技術。

    駕駛員對車輛的駕駛操作是決定汽車行駛安全和交通通行效率的主要因素之一也是汽車行駛諸多環節中最具潛在危險性的薄弱環節，包括不良駕駛習性和不足駕駛技能等。

    汽車駕駛員非專業，人數眾多，年齡、性別、駕齡各異，涉及心理和生理性差異極大。因此駕駛員也是汽車行駛環節中最復雜最不確定，也最危險的因素之一。

    即便是無人駕駛，實現擬“人”駕駛和類“我”駕駛將是體現人性化和個性化無人駕駛的關鍵技術，也是無人駕駛技術得以廣泛應用的基礎。

    駕駛模擬器功能及構架

    駕駛員特性及其分類

    整體研究框架

    采用基于模糊C聚類算法將駕駛員特性準確分為熟練、穩健、保守、遲鈍、激進、風險6個類別，分析了連續長時間跟馳過程中駕駛員特性的變化，反映了駕駛風格和駕駛傾向，符合人們對駕駛員特性的理解。

    建立了基于車輛行駛狀態的駕駛能力評價模型，采用主客觀混合權重評價法對駕駛能力進行評估。

    分析了不同駕駛特性下的駕駛風險度和駕駛能力之間的關系，駕駛員特性發生轉變，會導致駕駛風險水平和駕駛能力的變化，提出了適應各類型駕駛員的可變駕駛風險閾值駕駛輔助預警方法。

    建立了基于動態時窗和駕駛風險度的評估并修正實時駕駛能力，提出了基于駕駛能力裕度的駕駛權交接機。