车路协同系统接受度建模及性别差异分析

为了研究公众对车路协同系统（CVIS）的接受度以及在性别上的差异,考虑心理因素,基于拓展的技术接受模型建立车路协同系统接受度模型,通过网络问卷调查方法获取车路协同系统接受度影响因素的主观评价数据,使用偏最小二乘法的结构方程模型（PLS-SEM）检验测量模型的内部一致性和可靠性、收敛效度和判别效度以及模型的假设。研究结果表明：该模型对男性接受意向方差具有70.1%的解释力,对女性接受意向方差具有45.0%的解释力,表明模型对男性接受意向的解释力更强;男性与女性之间的接受意向存在很大的差异,女性比男性更加注重车路协同系统的实用性和安全性,而男性比女性更加注重车路协同系统的便利性,也更容易受到社会因素的影响;对于男性和女性来说,行为态度（ATB）对行为意向（BIU）具有正向显著影响,感知易用性（PEU）可以通过感知有用性（PU）和行为态度间接影响行为意向,感知有用性和可靠性对信任度具有正向显著影响;由于受访者对车路协同系统的实用性感知很高,导致对隐私的关注就越少,因而感知隐私风险（PPR）对信任度的影响并不显著;总体来看,构建的模型对于描述车路协同系统接受度具有一定的合理性与有效性,并且可以针对不同性别的人提高其接受度,可对制定精细化、差异化的策略提供支持。     

北京市纯电动出租车换电技术用户接受度研究

采用换电技术的电动出租车近年来发展迅速,但其利用效率、盈利能力和用户接受度尚不清晰.为了分析换电技术的用户接受度及其影响因素,该文基于技术接受模型,引入感知有用性、感知易用性、感知风险指标体系,构建换电技术接受度模型.采用问卷调查方法收集北京市纯电动出租车驾驶员的换电技术使用数据,分析换电技术接受度及其影响因素.结果表...     

基于SEM的自动驾驶汽车接受度模型与风险分析

为了探究社会大众对自动驾驶汽车的接受度及其影响因素,通过对自动驾驶汽车的风险评估,基于TAM模型增加外部变量,改进感知易用性与感知有用性,建立自动驾驶汽车接受度研究模型。将研究模型中假设的外部变量、潜在变量、认知变量与自动驾驶汽车社会接受度的关系进行Pearson相关性与Kendall相关性检验。基于相关性检验剔除无关因素变量,建立线性回归模型,对相关因素与自动驾驶汽车接受度的关系进行了探究,并以此建立接受度结构方程模型,对各个变量与自动驾驶汽车社会接受度之间的因果关系进行了进一步研究论证。结果显示,法律伦理的认知对自动驾驶汽车接受意向产生（E =0.038,P < 0.001）显著正影响。驾龄、驾车频率对接受意向产生（E =-0.044,P < 0.001）显著负影响。学历通过促进公众对自动驾驶汽车正面的认知、抑制负面认知,从而对公众接受意向产生（E =0.172,P < 0.001）显著正影响。功能的认知会促进公众对自动驾驶汽车正面影响的认知,从而对接受意向产生（E =0.444,P < 0.001）显著正影响。      

基于科技接受模型的ETC用户使用行为研究

为理清消费者使用ETC服务的影响因素,积极引导广大车主安装ETC设备,提升ETC用户使用ETC服务的积极性和使用倾向,变ETC设备持有者为ETC服务使用者。在分析前人研究基础上,借鉴科技接受模型相关研究结论,构建ETC用户使用行为模型,提出研究假设。以ETC用户为调查对象实施在线调查,并最终回收有效问卷445份。使用现有成熟量表对ETC用户的感知有用性、感知易用性、态度和行为倾向进行测量,使用SPSS24.0和AMOS24.0统计分析软件对研究模型的信效度、模型拟合度等主要指标进行分析并验证了研究假设。研究结果显示:各项指标均符合学者建议标准;用户对ETC的感知易用性显著正向影响用户对ETC的感知有用性;用户对ETC的感知有用性和对ETC的感知易用性对态度均有显著正向影响;用户对ETC的态度对行为倾向有显著正向影响。建议相关机构从丰富ETC卡使用场景等方面提升用户的感知有用性;通过拓展ETC发行渠道、提高安装服务质量以及便捷式应用软件开发等措施降低用户的使用成本,提升用户的感知易用性;通过进一步充实服务内容等方面培育提升用户的积极态度。     

驾驶模拟环境中激进驾驶行为的影响因素分析

为了分析驾驶人在驾驶模拟试验过程中出现的相对实际驾驶的激进驾驶行为的影响因素，采用计划行为理论构建心理认知模型。基于计划行为理论设计问卷调查私家车驾驶人对"在驾驶模拟过程中激进驾驶"行为的信念、态度、主观规范、行为感知控制、意向与行为。采用结构方程模型得到观察变量与基本构念以及基本构念内部的相关关系，并最终分析得到影响驾驶人激进驾驶行为的主要因素。通过先导性调查问卷以及正式调查问卷的投放，最终得到217个有效的样本。研究结果表明：心理认知模型具有良好的适配性，其卡方自由度比为1.802，RMSEA值为0.062；态度、行为感知控制是影响驾驶人行为的主要因素，主观规范对行为的影响相对较小；各信念与对应的态度、主观规范及行为感知控制之间存在显著关联，各信念的测量模型的适配性良好，卡方自由度比、RMSEA等指标基本满足要求。采用完整的计划行为理论结构同时从标准获取构念和自行获取构念的角度解释了驾驶人对"在驾驶模拟过程中激进驾驶"行为的心理认知，研究成果可用于驾驶模拟-自然驾驶行为数据差异性控制，驾驶模拟试验规范化方法构建。     

不同情景下自动驾驶接管行为的影响特征

为探究不同情景下自动驾驶接管行为的影响特征,面向驾驶人、自动驾驶车辆、交通环境等内容提出自动驾驶测试研究框架。基于驾驶模拟技术开发自动驾驶测试平台,通过案例验证其有效性,为自动驾驶相关技术的测试评估提供有力支撑。研究以接管场景、接管请求时间、驾驶次任务、交通流为要素设计18个高速公路接管情景,邀请被试开展驾驶模拟试验测试。从主观维度探究驾驶人对自动驾驶的适应性差异,从客观维度构建广义线性混合效应模型,研究驾驶人属性因素(性别、年龄、驾龄)和接管情景因素(接管场景、接管请求时间、驾驶次任务)的主效应及其交互作用对接管行为的影响。统计分析结果表明：①性别因素对自动驾驶的信任度和状态感知度有统计学差异,男性对自动驾驶的适应性高于女性;②驾驶人的年龄和驾龄因素对试验前和试验后的技术接受度具有显著影响,对技术信任度和状态感知度具有统计学差异,中年人和老年人、中驾龄和高驾龄人群的适应性相对较高;③不同因素水平对应的接管成功率、正确率和第一操纵行为不同。广义线性混合效应模型结果表明：①接管情景因素及其交互作用对接管行为指标具有显著影响;②模型中引入驾驶人属性因素,发现与接管情景因素存在交互效用。研究基于驾驶模拟技术开发自动驾驶测试平台的方法具有一定的推广性,研究结果可为深度挖掘自动驾驶接管行为影响因素及其作用机理奠定基础。     

老年人对自动驾驶汽车接受度研究

有限的交通方式选择使得老年群体出行的机动性、便捷性和可达性往往难以得到充分的满足,这会极大影响晚年生活的幸福感,为解决这一问题,针对老年群体的出行行为研究受到了广泛关注。自动驾驶汽车作为一种新兴出行方式,能够提高老年群体出行机动性,这一新兴出行方式得以普及的前提条件之一在于广大老年群体是否能迅速且广泛地接受。因此,在自动驾驶汽车大规模应用之前,研究老年群体对这一新兴技术的接受度对于未来提高老年群体出行质量具有重要意义。从行人和使用者2个角度,同时融合极具中国特色的面子意识等影响因素来探讨老年人（60岁及以上）对自动驾驶汽车的认知和接受度。从行人角度,进行了2种情景的假设,并采用有序Logistic回归分析态度、感知有用性、信任和感知风险等变量对自动驾驶汽车接受度的影响,结果发现信任对接受意向的影响最为显著,而感知有用性的影响并不显著。从使用者角度,采用结构方程模型探索面子意识等心理潜变量对自动驾驶接受意向的行为机理,结果表明态度、感知有用性、感知风险和面子意识等对使用意向都有显著影响,而对行人影响显著的信任因素对使用者影响却并不显著。研究成果能够为自动驾驶汽车企业推出老年群体相关出行服务提供一定的科学依据,同时也为政府相关政策的制定提供理论依据。     

面向人因的车路协同系统综合测试及影响评估

面向冬奥主干通道兴延高速，以驾驶人适应性为导向，构建一种面向人因的车路协同系统硬件在环效能测试平台，针对多种道路条件、交通状态、特殊事件等面向高速公路设计13种交通情境，从主、客观2个维度实现车路协同系统包括主观感受、高效性、安全性、生态性、舒适性、有效性6个方面的驾驶人适应性评价，分析车路协同驾驶状态下的综合评估指标及影响机理。主观评估结果显示，车路协同技术对驾驶人有积极作用，52%的被试认为车载预警信息可以使行车过程更安全。客观运行结果表明：由于车路协同状态下驾驶人对于前方道路危险状况的可预知性，导致驾驶人提前降速，运行速度降低，效率有所下降；车路协同条件下的加速度和换道次数明显减小，其安全性显著提升；由于车路协同系统避免了驾驶人对于突发危险状况的紧急制动，因此车辆的油耗、排放均明显降低，其生态性改善效果显著；归因于驾驶人对于车路协同系统熟悉程度不足，导致舒适度各系统存在不一致的结论，也表明驾驶人对于车路协同系统的接受度和信任度均有待进一步提高；驾驶人在车路协同条件下可获取不同路段的限速值和超速提示，其有效性表现出明显的优势，速度跟随比有显著提升。所构建的测试平台和指标体系为进一步深层次挖掘车路协同的作用机理奠定了基础。     

基于自然驾驶数据的分心驾驶行为识别方法

大量证据表明，驾驶人分心是导致交通事故的主要原因之一。当前基于侵入式（如脑电波等）或半侵入式（如视频等）检测驾驶人分心的方法，不仅对驾驶任务造成一定干扰，且受多种环境因素的制约，误报率较高。基于此，只考虑非侵入式车辆运动特征，提出一种基于深度学习的驾驶人分心状态识别方法：首先，从自然驾驶数据集中获得大量的跟驰片段，采用态势感知方法，提取典型的分心驾驶片段，并建立仅包含车辆运动学特征的分心判别指标集；其次，利用梯度提升决策树-递归特征消除算法（GBDT-RFE）和随机森林-递归特征消除算法（RF-RFE）对特征进行重要度排序，得到重要度较高的分心监测指标；最后，采用长短时记忆神经网络（LSTM-NN）实现分心驾驶的分类识别，并与支持向量机和AdaBoost的模型结果进行对比。研究结果表明：LSTM-NN在判别分心或正常状态时F₁分别为89%、91%，高于SVM和AdaBoost对应二分类结果；进行多分类任务时，判别分心情景的平均F₁较SVM和AdaBoost分别提升了12%和7%，不同类别分心识别的误报率在15%以下，说明LSTM-NN能够有效学习分心序列的前后信息，有利于准确估计驾驶人的状态。研究结果可为车辆分心预警系统和驾驶风险倾向性评估提供方法基础。     

邻车切入工况下前撞预警系统的驾驶人依赖特性

为提升邻车切入工况下的行车安全,基于驾驶模拟实验平台,研究了驾驶人对前撞预警系统的依赖特性评价方法以改进预警系统的设计。以预警时机(即碰时间TTC)为研究变量,采集了12名驾驶人的实验数据,以制动依赖指数、次任务评分为2项客观指标,以危险度评分、信任度评分为2项主观指标,建立了评价体系模型,实现了对驾驶人系统依赖程度的量化评价。设计了L9(34)正交实验,建立了依赖特性评价回归模型。结果表明:预警时机(TTC)对依赖特性的影响最为显著:过晚的预警时机(TTC=2.4 s)降低系统的有效性;过早的预警时机(TTC=1.2 s)易导致驾驶人对系统过度依赖。因而,适度推迟预警时机(TTC=1.8 s)可以抑制依赖性的产生,提升系统的安全性。     

Using an integrated model of TPB and TAM to analyze the pandemic impacts on the intention to use bicycles in the post-COVID-19 period

Due to the rapid increase in bicycle usage during the pandemic, this study aims to ascertain the effects of COVID-19 and the role of psychosocial factors on the intention to cycle in the future. An integrated model of the theory of planned behavior (TPB) and technology acceptance model (TAM) was modified and utilized with a sample of 473 cyclists in Yogyakarta, Indonesia. The results confirm that the awareness change because of the advent of COVID-19, especially related to the environment, negative impacts of motorized vehicles (including road safety burden), and climate change issues, has the strongest power to influence bicycle use intention. The positive effect of COVID-19 also significantly influenced subjective norms and perceived behavioral control. Meanwhile, attitudes toward cycling and its perceived usefulness did not significantly contribute to bicycle use intention. Attitudes to use bicycles also could not mediate the relationship between COVID-19 and the intention to use bicycles. Based on the study findings, a set of policy initiatives was proposed, including cycling campaigns related to environmental issues, promoting bicycle use by public figures, providing a segregated bike lane, and introducing bicycle-specific programs, such as bicycle usage in cultural events.     

先进驾驶辅助系统的接受程度及其影响因素分析

研究驾驶人对驾驶辅助系统(ADAS)的接受程度及其影响因素,有利于ADAS的推广和功能改善.招募46名被试,分2次驾驶未安装和安装有ADAS的车辆,行驶于武汉市典型道路各105km,并完成驾驶人基本信息和关于ADAS接受程度问卷.基于技术接受模型(TAM)分析驾驶人对ADAS的接受程度,应用方差分析方法研究驾驶人对ADAS接受程度的影响因素.结果表明,43名驾驶人对ADAS的接受程度均值为80.9%(SD=0.191);驾驶人的性别、年龄和驾驶经验对ADAS的接受程度没有显著性影响;ADAS类别对驾驶人的接受程度有显著性影响,驾驶人对于FCW系统的接受程度较高,而对LDW系统接受程度较低;道路类型对驾驶人的接受程度也有显著性影响,驾驶人在城市道路上对ADAS的接受程度最低.      

新冠疫情对居民休闲出行影响研究

为了就新冠疫情对疫情结束后居民休闲出行的影响展开调查研究,把握疫情后居民休闲出行偏好的变化,分析休闲出行意愿的影响因素和影响机制,并量化分析各因素的影响,基于计划行为理论和收益-风险分析构建结构方程模型,量化感知风险、感知正效用、出行态度、主观规范、感知行为控制等影响因素与疫情后休闲出行意愿的相互影响机制,并利用单因素...     

城市居民使用共享单车意向研究——以合肥为例

为了探究共享单车使用意向的影响因素和因素间的作用关系,基于计划行为理论(TPB)构建了关于态度、主观规范、感知愉悦、灵活便捷和行为意向等潜变量的计划行为理论扩展模型.通过对问卷调查数据的信度和效度的分析,构建了共享单车使用意向的结构方程模型(SEM),得到各影响因素间的关系路径.结果表明,TPB理论可以很好地解释居民使用共享单车的行为意向,在共享单车的使用意向影响因素中,主观规范的影响最为显著,态度居其次,再次是感知愉悦,而灵活便捷对行为意向的影响作用相对较弱.      

基于强化敏感性理论的电动自行车风险骑行行为影响因素

从交通管理的奖惩机制角度,探究电动自行车骑行人的奖惩反应性对其风险骑行行为的影响机理。采用改进强化敏感性理论构建风险骑行行为的心理认知模型。在改进强化敏感性理论框架下,引入风险感知和风险骑行意向,同时考虑性别、年龄和骑行次数的影响,采用结构方程模型评估影响风险骑行行为的主要心理因素。通过问卷调查,共获取402个有效样本。研究结果表明:①修正后的心理认知模型对数据的适配性良好（χ2/df=1.343,RMSEA=0.029）,能解释风险骑行行为48%的变异;②惩罚敏感性和奖励敏感性显著影响风险骑行行为,且奖励敏感性的影响程度更大;③风险感知和风险骑行意向显著影响风险骑行行为;④性别显著影响惩罚敏感性和奖励敏感性,且通过二者间接显著影响风险骑行行为;而年龄、骑行次数对各变量的影响均不显著。      

Clarifying multiple-mode decision making in conventional psychological models: A consideration of the influential mechanism of car use's characteristics on the behavioral use of public transportation

The existence of the multiple-mode decision making process challenges the existing psychological theories those predict travel behaviors because the theories were mainly to explain the relationship between travelers' perceived attributes of a targeted mode, not to make choices between modes. A review of related literatures showed a lack of focus on the mechanism of one mode influencing other mode in psychological models. The present study investigates how car-related factors affect the establishment of bus use intention in a psychological investigation. It is hypothesized that single car use factors do not directly influence bus use intention, rather than that; they indirectly influence bus use intention through an overall factor of car use. Results from a dataset of 270 samples investigating three types of daily trips in the Japanese context showed support to the mediating effect of the overall car use factor. As such, an arbitrary inclusion of car-related factors to psychological models of public transportation may not be recommended.