【摘要】：隨著社會經濟的快速發(fā)展與居民出行機動化的加劇,城市交通擁擠逐漸演化為常態(tài),嚴重影響了居民的出行效率與生活質量,有效緩解交通擁擠刻不容緩。智能交通系統(tǒng)基于實時路網(wǎng)信息服務于居民,已成為緩解城市交通擁擠的有力措施。出行信息是智能交通管理的關鍵要素,因此有必要對出行信息環(huán)境下駕駛員的行為特征展開研究,從而提高出行信息環(huán)境規(guī)劃的針對性與有效性。在此背景下,本文分析了面向信息源的駕駛員出行信息行為特征,實施了出行信息作用機理試驗,結合數(shù)據(jù)分析了出行信息環(huán)境下的路徑選擇行為,評估了駕駛員的信息認知負荷,分析了出行信息認知對駕駛操作的影響。首先,在前人研究的基礎上解析了駕駛員出行信息的多源、異構與模糊特征,基于持續(xù)調查數(shù)據(jù)獲取面向不同出行信息源的駕駛員出行信息行為特征,結果表明：駕駛員對個性化信息服務的支付意愿明顯增強；車載導航系統(tǒng)的市場占有率持續(xù)增長,其市場占有率與駕駛員的經濟屬性密切相關；車載導航系統(tǒng)的地圖升級支付意愿與服務水平之間存在正相關關系,導航失敗頻率、認知負荷分別與服務水平之間存在顯著的負相關關系；手機應用軟件的使用呈上升趨勢,其在動態(tài)信息服務方面明顯優(yōu)于交通廣播,但交通廣播仍然是重要的輔助信息源。其次,為獲取真實出行信息環(huán)境下駕駛員的信息行為特征,利用駕駛模擬仿真系統(tǒng)開發(fā)多源出行信息試驗場景,設計并開展出行信息作用機理試驗,收集了路徑選擇數(shù)據(jù)、認知負荷評估數(shù)據(jù)以及車輛行駛狀態(tài)數(shù)據(jù)；基于行程時間預測分析了駕駛員路徑選擇模式,構建了多源模糊出行信息環(huán)境下行程時間預測影響的概念模型,結合試驗中的行駛路徑數(shù)據(jù)分析了出行信息環(huán)境下的路徑選擇行為。數(shù)據(jù)表明：通勤駕駛員在路徑規(guī)劃階段偏好于行車速度高、隨機延誤小的道路；交通廣播能夠幫助駕駛員避開延誤嚴重路段,但其對路段行程時間預測精度不夠；可變信息板影響范圍有限,但其對于路段行程時間預測精度較高,且預測精度與信息分級的精細程度密切相關；多源出行信息環(huán)境下駕駛員行程時間預測精度明顯提高,個體出行成本得以大幅度降低。最后,基于認知心理學分析了出行信息認知過程,闡述了認知負荷理論基礎,解析了出行信息外在、內在即相關認知負荷的形成機理；總結了前人在出行信息認知負荷方面的相關成果,梳理了出行信息認知負荷測量方法,基于試驗數(shù)據(jù)評估了不同出行信息場景下駕駛員的信息認知負荷,并分析了信息認知對駕駛操作的影響,結果顯示：出行信息環(huán)境與出行經驗對駕駛員認知負荷有顯著性影響,且二者的影響是相互獨立的；出行信息環(huán)境對分維度負荷中的腦力負荷與時間負荷存在顯著性影響；出行信息環(huán)境越復雜駕駛員在認知過程產生的認知負荷越大；信息認知時駕駛員通過降低車速保障自身的操控能力。
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【學位授予單位】：昆明理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：U491

【參考文獻】

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本文編號：2325655