交通运输从业者对自动驾驶接受度建模与分析

为了研究交通运输从业者对自动驾驶的接受意愿,确定影响接受度的关键因素,从而掌握交通运输从业者对自动驾驶的态度和关注点。通过分析交通运输从业者的职业特性,基于传统的技术接受模型（Technology Acceptance Model,TAM）,综合考虑感知有用性、感知易用性、信任度和使用意愿四方面的功能认知和感知风险性的负面影响认知,并增加外部因素,兼顾个人属性特征的影响,加入从事该职业时长、个人月收入等职业变量,在此基础上设计调查问卷,对样本数据进行相关性分析和有序Logistic回归分析,筛选出自动驾驶接受度的关键影响因素。结果表明,交通运输从业者对自动驾驶的接受度较高,但与普通人群具有一定的区别;感知有用性、感知易用性、信任和使用意愿对自动驾驶的接受度具有显著正向影响;感知风险性具有显著负向影响;受教育程度和个人月收入对接受度也有一定的影响,受教育程度越高、个人月收入越高,对自动驾驶的接受度也越高。研究结论可以为提升自动驾驶汽车落地推广的策略提供一定的理论依据,同时也为政府制定相关政策提供依据。     

考虑出行者习惯与利他性偏好的自动驾驶网约车使用意向模型

为探究自动驾驶网约车使用意向的影响因素及作用路径,以技术接受模型(TAM)为基础框架,在自动驾驶车辆感知有用性和感知易用性基础上,从出行者使用网约车经验和社会偏好两个维度分别引入网约车出行习惯、网约车平台感知可靠性、网约车出行社会影响和出行者利他性偏好四类潜变量,构建自动驾驶网约车使用意向的结构方程模型.对367份有效问卷进行参数拟合,结果证实了引入心理潜变量后的TAM模型具有良好的适配性,能够解释使用意向总方差的59.4％.路径分析结果表明,影响自动驾驶网约车最直接的三个因素是自动驾驶车辆的感知有用性、出行者利他性偏好、网约车出行习惯,对应的直接效应分别是0.591、0.243和0.146.网约车平台感知可靠性、自动驾驶车辆感知易用性、网约车出行社会影响对自动驾驶网约车使用意向的影响作用,均可被上述三类潜变量完全或部分中介.受教育程度较低的出行者,对网约车平台可靠性的认可度更高,对未来自动驾驶网约车使用意向也更为积极.研究结果对于促进自动驾驶网约车良性发展具有一定的借鉴意义.     

基于行人行为与优化CTAM模型的全自动驾驶车辆行人接受度分析

为了解行人对全自动驾驶车辆的接受度,确定影响接受度的关键因素,掌握行人对全自动驾驶技术的关注点,首先,建立优化后的车辆技术接受模型(Car Technology Acceptance Model,CTAM),基于此模型和现场调研观测到的行人行为设计调查问卷,从个体属性、行人行为和行人对自动驾驶车辆技术接受度3方面对行人展开随机调查.然后,采用有序Logit模型,运用问卷数据标定模型参数,筛选出行人对全自动驾驶车辆接受度的关键影响因素.结果表明,行人对全自动驾驶车辆的接受度与居住区、出行次数、过失行为、兼容性、态度及信任有关,且车辆技术接受模型中的感知有用性和感知易用性变量衡量越好,行人对全自动驾驶车辆接受度越高.     

无人驾驶汽车对出行方式选择行为的影响

无人驾驶汽车对出行者出行选择行为具有重要影响,进而可以影响到城市交通需求、城市空间布局和城市规划. 基于扩展技术接受模型和考虑不同出行者偏好的异质性,建立带潜变量的随机系数Logit模型,研究出行者的出行特征、心理潜变量和个体的社会经济属性对无人驾驶汽车选择行为的影响. 结果表明:与传统的多项Logit模型相比,带潜变量的随机系数Logit模型拟合度更高;不同的出行者对出行费用的偏好具有异质性,在效用函数中,出行费用服从正态分布;无人驾驶汽车选择行为不仅受到出行特征和社会经济属性的影响,而且还受到感知信任、社会规范和行为意向等心理潜变量的影响;降低无人驾驶汽车的出行费用可以提升出行者选择无人驾驶汽车出行的概率.      

社交网络交通信息对出行方式选择行为影响模型

为解决社交网络交通信息对出行方式选择行为影响缺少定量描述方法的问题,基于技术接受理论,提出感知有用性、感知易用性、感知风险性等 7个潜变量作为出行者对社交网络交通信息的心理感受变量.结合个人属性变量、出行方案属性变量共同构建融合社交网络交通信息影响的出行方式选择行为混合离散模型,运用重庆市问卷调查数据进行实证分析.结果表明,混合模型优度比提升了 0.171,同时,心理感受变量中感知风险性对选择结果有负向影响,其余变量对选择结果均为正向影响,而感知有用性(0.757)、主观规范(0.646)、感知信任 (0.502)对结果影响最大.     

自动驾驶公众接受度研究综述

全面梳理并总结了自动驾驶公众接受度领域的相关研究, 从接受自动驾驶的可能性与态度、了解与信任程度、感知与关注点、支付意愿和使用偏好5个方面定义并阐述了接受度的内涵; 从调查对象的选取、问卷设计、调查方式与抽样、模型构建与数据分析方法等方面对比了现有研究采用的数据采集和分析方法; 总结了影响自动驾驶公众接受度的关键因素, 剖析了其对公众接受度的影响, 指出了存在的问题和未来研究方向。研究结果表明: 现有大部分研究重点关注接受自动驾驶的可能性、态度和使用偏好等问题, 对支付意愿的研究相对较少; 公众对自动驾驶普遍持积极态度, 对自动驾驶技术及其相关功能有所了解; 安全问题是人们对自动驾驶的首要关注点, 不同群体对该问题的担忧程度有显著差异; 人们为享受自动驾驶技术而愿意支付额外费用的意愿不够强烈, 来自发达国家受访者的支付意愿普遍低于发展中国家受访者; 个人心理和生理属性, 社会人口属性, 伦理、法律责任和车辆安全水平, 车辆自动化水平及相关属性, 出行相关属性以及环境因素等是影响公众对自动驾驶接受度的几类关键因素; 然而, 现有研究对伦理和法律责任等因素的量化分析还较为缺乏, 性别、年龄和收入水平等部分关键因素的影响仍存在争议, 还需进一步讨论; 相关研究在对样本的代表性分析、问卷和调查方案的精细化设计以及关键因素的具体作用机制分析等方面还有待进一步深入。      

考虑心理潜变量的城市轨道站点接驳方式选择行为研究

本文以计划行为理论为基础框架,从出行者使用接驳工具的经验和对接驳工具属性评价两个维度分别引入出行习惯、感知态度两类潜变量,构建城市轨道站点接驳方式选择意向的多指标多因果模型,探究城市轨道站点接驳方式选择意向的影响因素及其作用路径,并在此基础上结合巢式Logit模型构建混合选择模型,探究出发端与到达端接驳方式选择行为的影响因素及其影响机理。结果表明：行为习惯潜变量直接影响接驳方式选择意向,感知态度对步行、共享单车接驳选择意向具有直接影响;显著影响接驳方式选择意向的可观测变量有学历、车辆保有情况、收入情况、接驳距离及出行人数;相较于慢行交通与道路公共交通,私人小汽车、电动车的有无对私人交通方式接驳选择行为影响较大;学历和职业等个人社会经济属性,出行目的和出行人数等出行属性,以及主观规范和行为意向等心理属性对出行者城市轨道出发端和到达端接驳方式选择行为均有显著影响;相较于到达端,出行费用、主观规范及行为态度对出发端接驳方式选择行为的影响更大,且出发端接驳方式选择对到达端的接驳决策行为具有影响。     

基于面板数据Mixed logit模型的自动驾驶选择行为分析

为准确把握自动驾驶环境下出行方式选择规律,引入面板数据Mixed logit模型分析在自动驾驶环境下表征出行者个体社会经济属性的年龄、收入、受教育程度等变量和表征出行方式特性的出行成本、等待时间、在途时间等变量对出行方式选择行为影响作用机理.利用新加坡自动驾驶出行意愿调研获得150位受访者在7个不同情景的1050个选择意愿有效样本数据,构建自动驾驶环境下出行选择行为模型.结果显示:模型卡方检验p值小于0.000说明模型具有较好的适用性;参数估计结果显示人群中不同个体对出行成本、等待时间、出行时间存在较强异质性;边际效应分析显示随着年龄增大选择自动驾驶、公交和步行出行概率增大选择网约车概率降低,当出行成本、出行时间、等待时间增加一倍将使选择自动驾驶出行概率降低近4.0％.     

考虑潜变量的自动驾驶汽车租赁行为

将自动驾驶汽车（autonomous vehicle，AV）与分时租赁、点对点（peer-to-peer，P2P）租赁模式相结合，为出行者提供新型的出行方式. 为探究出行者租赁自动驾驶汽车的行为特征，分析出行者对AV分时租赁、AV P2P租赁、私家车、公共交通的选择意愿及其影响因素. 基于出行方式选择意愿的调查数据，将结构方程模型（structural equation model，SEM）与多项Logit （multinomial Logit，MNL）模型相结合，建立同时标定显变量与潜变量参数的结构方程-多项Logit （structural equation-multinomial Logit，SE-MNL）模型，对比分析了MNL与SE-MNL模型的参数标定结果. 研究结果表明:在95%的置信水平下，显变量中的出行费用、车内时间、驾照情况、出行目的、婚姻状况以及潜变量中的便捷性、安全性、乘车体验、舒适性对出行者选择AV分时租赁或P2P租赁的影响都是显著的；SE-MNL模型的拟合度较MNL模型高出2%～3%.      

基于态度-行为模型的低收入通勤者出行方式选择

为了分析城市低收入通勤者交通方式选择行为,揭示个体社会经济属性、活动 属性和潜在态度变量对出行者出行方式选择的影响,基于抚顺市居民一日出行调查数 据,采用态度-行为模型探究低收入通勤者出行方式选择机理.首先基于多指标多原因模 型分析影响态度变量的外在因素,结果表明性别、驾照拥有情况和年龄对态度变量的构 成影响较大.然后,分别建立含潜变量和不含潜变量的多项Logit 模型,发现含潜变量的选 择模型更能解释出行行为,社会经济属性、活动属性和态度变量对低收入通勤者出行方 式选择影响存在一定差异.