李曉陽 劉樹偉

摘 要：駕駛風格在汽車領域的應用，可以更好地提高汽車的主動安全性，實現(xiàn)個性化駕駛。論文首先介紹了駕駛風格的含義，指出了駕駛風格的影響因素;然后總結(jié)了問卷調(diào)查和實車實驗采集數(shù)據(jù)兩種方法的研究現(xiàn)狀，并對其在汽車領域的應用研究進行了闡述，最后總結(jié)全文并提出展望。

關鍵詞：主動安全 駕駛風格 問卷調(diào)查 實車實驗

駕駛風格的研究發(fā)展始于上世紀90年代，包括駕駛員注意力的集中程度、駕駛員對車輛運動狀態(tài)的主觀需求等多個方面的內(nèi)容。作為一種新的評價指標，駕駛風格可以使駕駛行為得到整體性解釋，使車輛發(fā)出的預警或強制執(zhí)行動作滿足駕駛?cè)艘庠?，提高駕駛?cè)藢ζ囅到y(tǒng)的認可度和利用率。

1 駕駛風格的含義

駕駛風格是指駕駛員操縱車輛所表現(xiàn)出的相對穩(wěn)定的行為特性。1993年，Elander定義駕駛風格的概念為駕駛?cè)诉x擇的或習慣性的駕駛方式。Saad將其描述為駕駛?cè)嗽隈{駛車輛過程中的傾向性行為，且具有的個體性差異性。孫龍認為駕駛風格是駕駛?cè)肆晳T性的駕駛方式，指出駕駛風格不但與個人人格特性、駕駛經(jīng)驗等因素密切相關，而且受到家庭影響[1]。

Fridulv總結(jié)駕駛風格是一種駕駛行為方面表現(xiàn)出的相對穩(wěn)定狀態(tài)，在駕駛?cè)巳褐g存在差異且反映了駕駛?cè)擞幸庾R的選擇。并由此提出駕駛風格應包括駕駛?cè)擞幸庾R選擇的駕駛方式和無意識的行為[2]。

2 駕駛風格的研究方法

學者們對于駕駛風格的探索，前期主要集中于基于問卷調(diào)查的研究方法。隨著汽車智能化的發(fā)展，研究人員提出了基于實車實驗數(shù)據(jù)的客觀度量法。

2.1 基于問卷調(diào)查的分類法

在問卷調(diào)查進行駕駛風格的研究中，問卷的設計是至關重要的，其中受到廣泛認可的有駕駛?cè)诵袨閱柧鞤BQ（Driver Behavior Questionnaire）[3]、駕駛?cè)孙L格問卷DSQ（Driver Style Questionnaire）[4]、多維度駕駛風格量表MDSI（Multi-dimensional Driving Style Inventory）[5]及中文版的 MDSI-C[6]等。

就調(diào)查量表的歷史而言，1990年曼徹斯特大學心理學系學者Reason等人最早提出曼徹斯特駕駛員行為問卷DBQ，用于檢測自我報告中不良駕駛行為的有效手段?；贒BQ問卷的研究主要側(cè)重于研究地域、文化、年齡、性別對駕駛?cè)诵袨椴町愋缘挠绊?。Elander設計了駕駛?cè)孙L格問卷DSQ，用來研究速度管理、跟車距離等行為與交通事故的關系。

Taubman-Ben-Ari等在2004年設計了駕駛風格量表MDSI，從多維度評估駕駛風格，對駕駛風格的結(jié)構進行界定并將其明確區(qū)分為4種風格。孫龍在翻譯MDSI 英文版本的基礎上，修訂了中文版的MDSI-C。該量表簡化了原版本對于駕駛風格的分類條目，將駕駛員分為焦慮、冒險等五個不同類型。MDSI-C量表針對性較強，目前使用范圍及使用頻率均受到限制。

2.2 基于實車實驗數(shù)據(jù)的分類法

不同風格的駕駛?cè)嗽诓僮鬈囕v時，車輛的運行參數(shù)是不同的，直觀的體現(xiàn)在速度、加速度等參數(shù)的變化，學者們據(jù)此提出駕駛風格分類機制。

速度、加速度等參數(shù)可以很直觀的反映出不同駕駛?cè)说鸟{駛風格，由于不同工況下速度本身存在差異，所以加速度更能體現(xiàn)出駕駛?cè)说募みM程度。Murphey 由此定義加速度的一階求導Jerk為加速度變化率，并以此為參數(shù)衡量駕駛風格的[7];在此基礎上，Chien C提出選用Rdriver（駕駛狀態(tài)識別系數(shù)）作為新的衡量指標，它為識別周期內(nèi)加速度變化率的標準差與其平均值的比值;國內(nèi)楊晗在AEB系統(tǒng)研究中引用此分類理論，在識別行駛工況的基礎上用Rdriver來進行駕駛員狀態(tài)識別[8]。

正常情況下，跟車時距或與前車距離也可作為衡量駕駛風格的參數(shù)，耐心程度的不同駕駛?cè)藢τ谇败嚨母嚂r距選擇不同，由此MacAdam將跟車行為進行劃分，提出了跟車時距可以衡量駕駛風格的觀點[9]。

3 駕駛風格的應用研究

在基于駕駛風格的汽車智能駕駛技術方面，研究者們經(jīng)過了長期的探索，主要集中于高級駕駛輔助系統(tǒng)和車輛控制等領域。

在混合動力汽車能量管理方面，重慶大學的詹森在分析駕駛風格識別特征參數(shù)的基礎上，制定了考慮不同工況影響的駕駛風格識別方法，從而設計了計及行駛工況與駕駛風格影響的能量管理策略[10]。以整車燃油經(jīng)濟性為目標，進行了基于多工況的混合動力汽車參數(shù)優(yōu)化，確定了混合動力汽車動力系統(tǒng)的基本參數(shù)。由采集的行駛工況數(shù)據(jù)對工況識別的參數(shù)進行優(yōu)化，選擇K-均值聚類的工況識別算法與等效燃油最小能量管理策略相結(jié)合，實現(xiàn)了基于行駛工況識別的混合動力實車能量管理策略。

在ACC系統(tǒng)方面，劉賀通過問卷調(diào)查的方式把志愿者分為不同類型，在駕駛模擬器中實驗采集數(shù)據(jù)，用于自適應巡航系統(tǒng)的設計。實驗中，不同風格的駕駛員選定不同的最大制動減速度和制動力度，使用PreScan軟件對控制策略進行驗證，并與實際駕駛員實驗結(jié)果進行比較。結(jié)果表明，考慮駕駛員風格的控制系統(tǒng)提高了駕駛員駕駛的適應性和舒適性[11]。

4 總結(jié)與展望

早期關于駕駛風格分類的方法主要是基于主觀問卷調(diào)查，具有一定的心理學基礎，主觀性較強。隨后許多學者通過客觀車輛參數(shù)構建駕駛風格分類機制，更為客觀、嚴謹?shù)卦u價駕駛?cè)说鸟{駛風格。

現(xiàn)階段對駕駛員駕駛風格的研究大多是基于特定工況下進行的，對駕駛風格的合理分類和在線識別的精確性還需改善，如何將駕駛風格在各個系統(tǒng)中的運用進行整合，實現(xiàn)整車的個性化駕駛并使現(xiàn)有理論在實車中實現(xiàn)成為市場商品，仍需研究者們繼續(xù)深入的探求。

參考文獻：

[1]孫龍，常若松.駕駛風格研究現(xiàn)狀與展望[J]. 人類工效學，2013，19（4）：92-95.

[2] Sagberg F，Selpi，Piccinini G F，et al. A Review of Research on Driving Styles and Road Safety[J]. Human Factors，2015，57（7）：1248-1275.

[3]Reason J T，Manstead A，Stradling S，et al. Errors and violations on the roads：A real distinction[J]. Ergonomics，1990，33（10-11）：1315.

[4] Ishibashi M，Okuwa M，Doi S，et al. Indices for characterizing driving style and their relevance ?to car following behavior[C]// Sice，2007 Conference. IEEE，2008：1132-1137.

[5] Taubmanbenari O，Mikulincer M， Gillath O. The multidimensional driving style inventory--scale construct and validation.[J]. Accident Analysis & Prevention，2004，36（3）：323-332.

[6]孫龍.多維度駕駛風格量表的修訂及其與駕駛員情緒狀態(tài)之間的關系研究[D].遼寧師范大學，2014.

[7]Murphey，Y. L.，Militon R.，Kiliaris L. Driver's style classification using jerk analysis[J]. ?Computational Intelligent in Vehicles and Vehicular System，2009. CIVVS09. IEEE Workshop on，pp. 23-28，2009.

[8]楊晗.基于駕駛狀態(tài)識別的自動緊急制動控制策略研究[D].江蘇大學，2019.

[9] Macadam C，Bareket Z，F(xiàn)ancher P， et al. Using Neural Networks to Identify Driving Style and Headway Control Behavior of Drivers[J]. Vehicle System Dynamics， 1998，29（sup1）：143-160.

[10]詹森.基于工況與駕駛風格識別的混合動力汽車能量管理策略研究[D].重慶大學，2016.

[11]劉賀.考慮駕駛員風格的汽車縱向控制策略研究[D].湖南大學，2018.