重载货车驾驶人驾驶风格识别与量化研究

重载货车驾驶人的激进驾驶风格具有强烈的习惯性特征和风险性特征，一旦养成很难矫正，且极易诱发交通事故。针对现有研究极少关注重载货车驾驶人驾驶风格的不足，本文基于某全国货运监管平台提供的云南省重载货车低频轨迹数据，从风格聚类、风格识别和风格评估这3个方面，提出综合考虑疲劳驾驶特征和超速驾驶特征的重载货车驾驶人驾驶风格分析方法。首先，基于轨迹数据蕴含驾驶人驾驶行为模式的特点，构建表征重载货车驾驶人驾驶风格的疲劳驾驶和超速驾驶特征集；其次，利用因子分析进行特征约简，并采用K-均值聚类方法划分重载货车驾驶人的驾驶风格；然后，构建基于支持向量机的驾驶风格识别模型，并与梯度提升决策树的识 别结果进行对比；最后，基于疲劳驾驶特征和超速驾驶特征的累积分布，建立基于 CRITIC (Criteria Importance Though Intercriteria Correlation)赋权法的重载货车驾驶人驾驶风格量化评估 模型。研究结果表明：经过特征约简，提取的疲劳因子和超速因子能综合反映上述两类特征集 80.838%的信息；根据疲劳因子和超速因子可将驾驶风格划分为4种类别，即稳健型、超速型、疲劳型和危险型，相应重载货车驾驶人比例依次为62.60%、25.02%、7.40%和4.98%；基于支持向量机的重载货车驾驶人驾驶风格识别模型对不同风格的识别准确率均大于97%，整体表现优于梯度提升决策树；基于CRITIC赋权法的驾驶风格评估模型能有效量化重载货车驾驶人的驾驶风格， 其中稳健型驾驶人表现最好，75%以上的驾驶人风格评估总分高于60分；危险型驾驶人表现最差，75%以上的驾驶人风格评估总分低于20分。研究结果可为重载货车驾驶人不良驾驶行为的监测、干预和管理提供理论依据和技术支撑。     

分心驾驶研究文献计量学分析

车辆自动化和信息娱乐系统的发展趋势使驾驶人分心成为日益突出的社会问题。为全面了解分心驾驶的研究进展，本文选取近 12 年关于分心驾驶的 2313 篇文章，利用文献计量工具VOSviewer和R-Bibliometrix系统梳理与分析分心驾驶的研究现状。首先，概述分心驾驶研究的总体情况，包括分心驾驶研究的国家分布、核心作者及核心期刊；其次，重点归纳分心驾驶领域的高影响力文献，并从“注意力机制”“分心驾驶风险与年轻驾驶人驾驶行为”“分心源”“分心驾驶检测”“自动驾驶下驾驶人的分心效应”这5个研究主题总结分心驾驶的研究热点；最后，构建分心驾驶的研究体系，并预测未来的发展趋势。研究认为：有必要加强研究分心的形成、消散和恢复机理；需扩展研究对象和场景，综合考虑车内和车外的分心源以及复合分心带来的风险；多源信息融合及考虑多类型分心可以进一步完善分心驾驶风险的研究；界定分心状态与等级划分，针对不同驾驶分心类型的识别应是未来分心驾驶检测研究的重点；自动驾驶场景下的分心行为及接管效能，以及混合交通流下的分心状态是值得关注的研究。基于机器视觉的分心检测和自动驾驶的接管效能将成为分心驾驶领域的研究前沿。     

驾驶人“感知-决策-操控”行为模型

为准确模拟驾驶人跟车行为，提出基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model，HMM)的驾驶人“感知-决策-操控”行为模型。建立描述驾驶意愿的HMM模型，模拟驾驶人感知过程，获得期望的车间距；预测模块模拟驾驶人根据交通环境和自身生理、心理状态预测车辆未来轨迹，即决策过程；优化模块描述驾驶人为使预测的车辆轨迹跟踪上期望的车辆间距而采取的操控汽车的执行动作，即操控过程。上述3个模块的滚动过程实现了对驾驶人跟车行为的模拟。利用自然驾驶数据进行算例分析，结果表明，本文模型预测车间距平均误差仅为1.47%，证明了所建模型的有效性及准确性。本文为驾驶行为建模方法的理论研究和应用拓宽了思路。     

抵近信控交叉口分心驾驶识别模型

为降低驾驶人抵近交叉口过程因分心导致的交通事故，本文基于双向长短时记忆网络 (BILSTM)建立分心驾驶识别模型。依托驾驶模拟实验，采集了45位驾驶人抵近信控交叉口过程中的横纵行为数据，通过方差分析研究分心任务对驾驶行为的影响。结果表明，分心驾驶人需要更长的制动反应时间，制动操作时间缩短，踩压制动踏板的力度下降，同时操纵方向盘的稳定性变差。然后，筛选有显著性影响的6个特征行为指标作为模型的输入，结果表明：BILSTM模型分心状态识别的精确率最高，达到92.6%，F1值为88.7%；准确率、精确率、召回率、F1、AUC和ROC曲 线等模型性能均优于单向长短期记忆网络、支持向量机和决策树5.0分心识别模型。研究结果说 明BILSTM模型能有效判别抵近信控交叉口驾驶人分心状态，可为交叉口驾驶人分心预警系统的优化设计提供依据和指导。     

考虑驾驶人不同分心类型的分心识别研究

驾驶人分心状态判别是实现分心预警的基础。由于视觉分心相比认知分心对行车安全具有更大威胁，本文针对驾驶人不同分心类型的识别展开研究，设计了驾驶人两种分心类型和正常驾驶下的模拟驾驶试验，利用1-back任务和看手机任务分别诱导驾驶人产生认知分心和视觉分 心，采集并提取驾驶绩效、眼动及头动特征，采用序列后向选择算法进行特征优选，运用网格搜索确定分心识别的最佳时间窗口及模型参数。结果表明，基于随机森林所构建模型在测试集上取 得了94.07%的宏精准率、93.89%的宏召回率和93.98%的宏F1值，分类表现优于两种比较方法，说明模型能够准确地对驾驶人的3种状态进行分类。根据随机森林模型的特征重要性排序结果以 及采用不同类型特征作为输入训练模型的分类结果发现，驾驶人眼动及头动特征对驾驶人分心类型的识别更为重要。本文研究可为分心预警系统根据分心类型判定风险等级提供基础。     

基于数据挖掘的危险货物运输风险驾驶行为聚类分析

不良驾驶行为(车速过高，车速变化过快等)影响危险货物及车辆的稳定性，是导致危险货物运输事故频发且后果严重的重要原因. 基于对营运车辆联网联控系统海量数据的分析处理，根据其属性提取8 个驾驶行为量化指标，采用因子分析和模糊C均值聚类相结合的方法，实现对危险货物运输车辆驾驶员风险驾驶行为的科学聚类. 结果表明，危险货物运输车辆驾驶行为特征可有效聚为急加减速、超速驾驶和变速驾驶3 种行为，且在每种驾驶行为下实现对驾驶员安全等级的分类. 由此可以识别风险较高的驾驶员，这对危险货物运输企业和行业管理部门有重要参考意义.     

驾驶特性的识别评估及其在智能汽车上的应用综述

研究了驾驶特性的识别方法、驾驶人接管能力评估的进展、驾驶特性在智能汽车领域中的应用；将驾驶人状态监测划分为驾驶人疲劳监测、分心监测和不良驾驶行为监测，总结了驾驶人状态监测研究的目标、方法、精确度、判断标准以及优缺点；对比了驾驶人疲劳监测中不同检测信号之间的差异；评析了基于模糊识别和隐马尔可夫模型的驾驶人意图识别与预测方法；梳理了驾驶风格分类与辨识的主要步骤、典型辨识方法的特点；分析了驾驶人接管能力的影响因素与评判标准；阐述了驾驶特性用于开发用户接受度高和人机交互性能好的辅助驾驶系统的主要方式；概括了在人机共驾协同控制中考虑驾驶特性的途径。研究结果表明:基于多种传感器信号融合的驾驶人状态监测可有效避免基于单一传感器信号的弊端，提高了检测精度，减少了误警报；将传统预测模型与混合智能学习相融合的方法能够为驾驶意图在线识别与预测提供解决方案；应该重点研究复杂工况下的驾驶特性辨识；驾驶人接管能力的研究有待理论化和系统化；未来的发展趋势是开发基于驾驶特性的集成辅助驾驶技术、实现多种典型路况下驾驶人与辅助驾驶系统进行意图和控制策略的交互；将个性化驾驶人的驾驶特性融入共驾系数的设计中，从而提高人机共驾系统的个性化、智能化水平和环境适应性能。      

认知分心情境下驾驶人应激反应行为研究

选取40名被试,采用2-back任务诱导认知分心,利用驾驶模拟系统构建行人-机动车、非机动车-机动车和机动车-机动车等3种应激场景,开展了不同应激场景正常驾驶及认知分心驾驶2种工况驾驶人的应激反应实验研究;根据采集的被试的眼动、脑电和驾驶行为等数据,分析了认知分心驾驶工况驾驶人的应激反应行为特性;对实验结果进行集对分析(SPA),完成了不同应激场景下驾驶人应激反应行为的安全性评估。结果表明：驾驶人应激反应行为的安全性因受认知分心的影响而降低,其中在行人应激场景下的影响最为显著。     

货车驾驶人驾驶行为与行车安全研究进展

驾驶行为是影响交通安全最活跃的因素,在“人-车-路”复杂环境中扮演着关键角色。为了深入理解货车驾驶人驾驶行为规律和行为风险性,本文聚焦货车驾驶人驾驶行为对行车安全的影响,对货车驾驶人的驾驶行为风格、行为风险性及其与行车安全的关系等相关研究成果进行系统地梳理和分析。首先,利用构建的文献检索策略,筛选出38篇相关文献,并结合LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型,对生成的4个研究主题,即货车驾驶人驾驶行为辨识,危险驾驶行为与行车安全,货车碰撞事故致因分析及驾驶安全风险评估进行总结;其次,针对数据源、特征工程及建模方法等分析要素,构建了适用于任意研究主题的通用研究路径,并重点归纳了目前研究主题在数据源、变量选择方法、研究地点及建模方法等关键要素的研究进展;最后,分析和探讨了货车驾驶人驾驶行为与行车安全领域面临的主要问题,从描述、解释、关联及应用的角度提炼该领域研究的未来发展趋势。研究认为：有必要将驾驶状态特性、车辆运行状态及道路交通状况等多维特征变量进行多源信息融合,开展基于大数据和人工智能双驱动的驾驶行为研究;需加强研究山区公路环境下货车与其他类型车辆之间的交互作用机制,从“人-车-路”视角分析货车碰撞事故致因;需进一步完善智能网联和自动驾驶等高新智能自动化环境下的货车驾驶人驾驶行为与行车安全关系研究;拓展面向驾驶安全的货车驾驶人驾驶风险评估的理论方法和应用框架。研究 成果将为货车事故治理、公路货运平台监控及道路线形设计等应用场景提供重要依据,并有助于相对全面地理解货车驾驶人驾驶行为与道路行车安全的交互作用机理。     

自动驾驶环境下驾驶人接管行为结构方程模型

为提取自动驾驶环境下驾驶人接管行为的关键影响因素,使用驾驶模拟器和眼动仪进行自动驾驶环境下驾驶人接管试验;采集了11个受试者对5种接管情境的反应数据,包括车辆运行数据和眼部运动数据,并调查了受试者的个人属性;基于实测数据定性分析和情境差异定量分析的结果,利用AMOS软件建立了描述驾驶人接管行为的结构方程模型;假设纵向接管行为、横向接管行为和眼部运动行为是3个潜在变量,找到可以表征这3个潜在变量的9个观测变量;根据修正指数多次修正得到最终的结构方程模型,由此获得表征驾驶人接管行为的各变量间的关系及对应的参数。研究结果表明:驾驶人接管自动驾驶车辆的全过程可分为5个阶段,即感知反应、减速避让、加速回升、稳定恢复以及稳定运行;当左前方车辆汇入当前车道,此时驾驶人接管风险较高;横向驾驶行为与纵向驾驶行为、眼部运动行为均显著负相关,相关系数分别为-0.226和-0.223,纵向驾驶行为与眼部运动行为正相关,相关系数为0.152;平均速度、总体横摆角均值、一秒内扫视时间可分别高度解释驾驶人接管自动驾驶车辆时纵向、横向及眼部的潜在行为。可见,此模型能有效揭示驾驶人接管自动驾驶车辆的整体行为与局部行为,有助于改进人机交互模式与自动驾驶接管请求提示。      

网联环境下基于多驾驶人风险评价的不良行为主动干预研究

依托智能网联技术背景，本文提出基于多驾驶人综合风险评价的不良行为主动干预框架。选取驾驶场景中多驾驶人行为表征参数，基于行车数据定义并辨识驾驶人的各类不良行为； 利用面积法实现对不良驾驶行为发生频次、持续时间以及幅值的综合计算，并以可变权重构建其与事故风险的关联关系；借鉴数据包络分析思想，提出考虑可变权重的不良驾驶行为综合评价方法；利用Simulation of Urban Mobility(SUMO)搭建智能网联环境下驾驶仿真平台，以时间窗方式抽取场景中多驾驶人的历史行车数据，利用不良驾驶行为综合评价方法辨识风险驾驶人，提出基于累加窗口与滑动窗口的主动干预方法，每种方法均实现干预单车与干预多车两种策略；分析不 同干预手段的效果，探究窗体大小、驾驶人接受率、干预车辆数等对干预结果的影响。研究表明， 干预多车策略取得较好的效果，基于累加窗口与滑动窗口的驾驶人不良行为总得分分别下降 22.80%和10.50%；与无干预情况相比，当干预接受率为50%时，驾驶人不良行为总得分仍有所降 低；与基于累加窗口方法相比，基于滑动窗口的干预方法更适合实际应用。本文提出的框架可为驾驶行为监测等提供技术支持。     

货车移动遮断影响下的小客车驾驶行为识别

为识别山区双车道公路货车移动遮断影响下的小客车驾驶行为，通过无人机拍摄和图像 处理提取车辆轨迹数据，根据车头时距、小客车横向位置曲线斜率的阈值标准，标定小客车的跟 驰、换道和超车这3种驾驶行为类别；采用Kruskal Wallis检验和主成分分析法对小客车驾驶行为 特征参数进行筛选和降维，获取识别模型输入变量；运用网格搜索算法确定核函数最优参数组 合，建立基于支持向量机(SVM)的货车移动遮断下小客车驾驶行为识别模型。以云南省典型山区 双车道公路为例，多维度分析货车移动遮断下的小客车驾驶行为特性，并对识别模型进行训练和 测试。结果表明：货车移动遮断下小客车的行车速度比自由流条件下低约20~30 km·h-1；小客车 在山区双车道跟驰货车行驶时的平均车头时距为2.53 s，小于相关规范中规定的最小安全车头时 距，跟驰行车风险较大；基于SVM的货车移动遮断下小客车驾驶行为识别模型的识别准确率达 98.41%，具有良好的识别能力和应用前景。     

基于车辆行驶轨迹的道路不良驾驶行为谱构建与特征值计算方法

为了量化描述不同道路驾驶场景下驾驶行为的动态变化过程与不良驾驶程度, 研究了不良驾驶行为谱的构建与分析方法; 基于车辆行驶轨迹关键参数建立驾驶行为谱; 应用风险度量方法量化4种不良驾驶行为, 包括不良跟驰、蛇形驾驶、速度不稳与不良换道; 基于驾驶行为谱建立了不良驾驶行为谱; 基于交通流量-密度关系与驾驶行为统计参数的差异对交通流状态进行划分; 在不同交通流状态下, 使用四分位差法确定了不良驾驶行为特征参数阈值; 基于特征参数阈值计算每个驾驶人的不良驾驶行为得分; 使用CRITIC赋权法确定了不良驾驶行为的权重, 为每个驾驶人计算不良驾驶行为谱特征值; 为了验证方法的有效性, 使用无人机交通视频采集了上海市的车辆行驶轨迹数据, 分析了小汽车不良驾驶行为特征; 通过专家打分的方法对不良驾驶行为谱特征值进行验证。分析结果表明: 基于驾驶行为参数的交通流状态聚类方法将数据中的交通流状态分为自由流、饱和流、拥堵流3类; 聚类方法比基于基本图的交通流状态划分方法更适合驾驶行为分析; 不同交通流状态下的不良跟驰、蛇形驾驶、速度不稳特征参数分布明显不同, 拥堵流状态下的不良跟驰、蛇形驾驶、速度不稳极端值出现更频繁, 而不良换道特征参数在各交通流状态下有相似的分布; 蛇形驾驶、速度不稳、不良换道的特征参数阈值随交通流密度上升而上升; 使用CRITIC赋权法计算的不良跟驰、蛇形驾驶、速度不稳、不良换道的权重分别为0.19、0.33、0.37、0.11;自由流、饱和流、拥堵流的不良驾驶行为谱特征值的分布范围相近, 均处于0与0.4之间; 专家的不良驾驶行为评价与不良驾驶行为谱特征值一致。可见, 不良驾驶行为谱的构建与特征值计算方法能够使用车辆行驶轨迹数据自动辨识不良驾驶人, 具有客观性、适应性以及可靠性, 能及时发现不良驾驶人, 给驾驶人提供安全提示, 为交通管理部门提供交通安全预警的技术支持。      

人车路综合风险场模型构建及驾驶风格评估

为帮助驾驶人正确认知自身的安全驾驶能力，揭示“人-车-路”相互作用关系并衡量各要 素对车辆驾驶安全性的影响，构建了考虑驾驶风格因子的综合风险场模型。首先，针对现有风险 场模型在人因要素刻画不足，将车辆加速度方差和方向盘转角方差转化为驾驶风格因子，表征驾 驶人潜在驾驶习惯；然后，根据事故风险的突发性和短时性特征，利用希尔伯特-黄变换(HilbertHuang Transform, HHT)将驾驶全域风险分解为平稳阶段和局部突变阶段风险信号能量，作为评 价驾驶能力内在属性的关键依据；最后，开展行人横穿风险场景的驾驶模拟试验验证。结果表 明：驾驶风险能量在空间形态上呈“椭圆形”圈层分布，沿物理轮廓中心高边缘低，风险演变过程 能量大小“爬山式”递增效应显著。对风险能量聚类可获得比主观问卷更加细致可量化的分类结 果，对比发现，驾驶人存在“认知-操纵”偏差(问卷安全型-模型危险型/危险倾向)同时丰富的驾驶 经验对薄弱的安全意识有补偿作用(问卷危险型-模型安全型/安全倾向)。研究成果可以为识别 危险驾驶人群，提高安全驾驶能力提供一种新方法。     

高速场景相邻前车驾驶行为识别及意图预测

相邻前车的驾驶行为会影响后车，因此先进的辅助驾驶系统需具备识别前车驾驶行为的能力. 对高速场景下相邻前车换道行为进行研究，分别提出双层连续隐马尔可夫模型-贝叶斯生成分类器(CHMM-BGC)，以及基于双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)的行为识别模型和意图预测模型. 采用自然驾驶数据集对模型的有效性进行测试验证. 实验分析表明：基于Bi-LSTM的行为识别模型相较于双层CHMM-BGC在平均识别率上提升了11.24%，两种行为识别模型均可在相邻前车换道过程的早期阶段识别换道行为；考虑相邻前车与周围环境车辆的交互作用，可使模型具有预测性，两种意图预测模型均可在车辆换道时刻前预测到驾驶人换道意图. 模型仿真计算时间可满足系统的实时性需求，为本车驾驶人预留出反应时间，为预测周围车辆行驶轨迹研究提供支持.     

驾驶压力影响因素与识别方法研究综述

高强度的驾驶压力会对驾驶人的情绪、决策及行为产生负面影响，可能导致交通事故，并对驾驶人的健康状况造成长期影响。本文借助CiteSpace软件对驾驶压力研究进行可视化分析，进一步从驾驶人自身因素、车辆内部和外部因素这3方面总结驾驶压力影响因素，并归纳整理驾驶压力识别方法。总结发现：交通拥堵、道路复杂性及新技术使用等驾驶环境因素是引发或增加驾驶压力的主要因素；非职业驾驶人易受车辆外部环境的影响，职业驾驶人易因工作产生负面情绪，导致驾驶压力增加。驾驶压力识别主要基于主观测评量表、驾驶行为分析及生理数据分析等方法开展研究，其中，基于生理数据的识别方法因其较高的识别精度和准确度被认为在驾驶压力识别领域具有明显的优势。从研究趋势来看，未来研究需重视社会环境以及多因素叠加对驾驶压力的影响，特别关注职业驾驶人及新技术的影响，以及如何采用多模态数据融合方法实现实时监测，以提高驾驶压力识别的精度。     

驾驶分心综述

构建了文献质量评价指标体系，筛选出288篇相关文献，综合分析了文献数据获取方式、指标选取、识别方法和研究结论；以驾驶行为为主要研究对象，结合统计学方法，系统阐述了驾驶分心试验数据的获取方式，总结了其多样性和两极化的原因；梳理了驾驶分心识别指标的研究成果，总结了其使用效能和优缺点；对比了不同驾驶分心识别模型的准确率，分析了其差异性的根源；提出了未来驾驶分心数据获取方式、指标选取、识别方法的研究趋势。分析结果表明:试验是驾驶分心数据获取的主要方式，自然驾驶数据集、视频录像是新的数据获取方式，路边观察和调查问卷的数据获取方式关注度较低；对照、跟车、超车、变道场景及添加其他危险事件的复杂度较高的场景是研究较多的驾驶分心场景；驾驶分心次任务的设置说明目前驾驶分心研究的类型和主题较集中；融合指标是使用频次最高的驾驶分心识别指标，且以驾驶绩效指标和眼动指标、驾驶绩效指标和反应指标这两类融合指标较多，驾驶绩效指标是使用最多的单类指标；支持向量机模型是使用最多的驾驶分心识别模型，但识别准确率标准差较大，性能不稳定，深度学习算法模型的识别准确率较高，且稳定性好；未来的驾驶分心研究需均衡研究主题，扩展人机共驾的分心场景，深化驾驶分心类型研究，构建标准化指标体系和选取原则，强化模型构建识别不同类型和严重程度的驾驶分心。      

考虑驾驶风格差异的高原公路危险路段识别研究

针对高原环境中驾驶人风格、生理变化与危险路段特征之间的潜在关联，提出一种基于驾驶状态的危险路段识别方法，辨识和分析不同风格驾驶人具有潜在风险的路段，并提出优化方案。首先，通过实车实验采集驾驶人行为及生理指标数据，使用DBSCAN(Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise)得出驾驶风格类型，并依据行为特征对驾驶风格进行差异性 分析；其次，采用卷积神经网络、双向长短时记忆神经网络与注意力机制搭建危险状态识别模型，通过GPS(Global Positioning System)点位对应实现危险路段辨识，并基于驾驶风格差异，从驾驶人感知、操纵与生理角度对危险路段进行致因分析；最后，将生理与道路线形作为优化参考，以车速建议为着力点进行多元回归分析，并按照生理舒适域确定车速建议区间。结果表明：驾驶人根据行为特点分为谨慎、稳健和激进型，3类驾驶人在上行和下行途中的危险路段多为具有弯坡特征的组合型路段；海拔提升可加速危险驾驶状态的出现，各类驾驶人在上行时的紧张状态多源于弯坡组合值和转角值的增长，激进型驾驶人在坡度大于6%的直纵坡路段时亦会开始高度紧张；下行时，谨慎与激进型驾驶人在直纵坡坡度大于3%时易出现危险状态，激进型驾驶人在转角值大于80°且弯坡组合值大于50时亦存在驾驶风险。研究成果可满足高原公路人因事故预防的需求，为线形设计与交通管理措施制定提供理论依据。     

基于车辆运行数据的疲劳驾驶状态检测

疲劳驾驶是导致交通事故的主要原因之一，及时检测疲劳驾驶，并提醒驾驶员集中注意力，对保证安全行车具有重要意义.本文基于CAN(Controller Area Network)总线采集的车辆运行状态数据，提取了18项与驾驶行为相关的特征，并采用随机森林算法对疲劳驾驶进行识别，结果表明整体的识别准确率为0.785，其中召回率为0.61，即61%的疲劳驾驶状态可被识别出来.实验表明，基于车辆运行状态的疲劳驾驶检测具有一定的效果，且与其他客观的疲劳驾驶检测方法(基于驾驶员生理指标和图像面部特征)相比，具有简单方便，不影响驾驶，且成本低的优势.     

疲劳驾驶与交通事故关系

对国内外道路交通事故数据进行了统计,分析了疲劳驾驶事故中驾驶人特征、事故时段分布及高速公路上交通事故主要成因,研究了疲劳驾驶对操作行为的影响和驾驶人疲劳产生的原因,提出了疲劳驾驶预防对策。分析结果表明:30岁以下男驾驶人、3年以下驾龄和10年左右驾龄的驾驶人是疲劳驾驶事故的高发群体;2:00~6:00与15:00~16:00是疲劳驾驶事故的高发时段;高速公路上疲劳驾驶引发的交通事故比例远高于普通公路;疲劳驾驶产生的原因主要包括长时间驾驶、睡眠不足或质量差、生理节律、驾驶人因素等。通过保证驾驶人有充足的睡眠与短暂休息,合理安排行车时间及使用疲劳预警装置等方法,可以有效预防疲劳的产生,减少疲劳驾驶事故的发生。