特殊场景下驾驶员心理研究进展
Research Progress of DriverPsychology in Special Situations
摘要: 驾驶员心理研究对于交通安全有着重要作用。本文从酒后驾驶、疲劳驾驶与交通事故这三种特殊场景,介绍了驾驶员心理研究成果及相关技术,阐述了未来驾驶员心理研究方向及重点,为特殊场景下驾驶员心理研究提供一份借鉴。
Abstract: Research on driver psychology plays an important role in traffic safety. This article introduces the research results of driver psychology and related technologies from the three special scenarios of drunk driving, fatigue driving and traffic accidents, expounds the direction and key points of future driver psychology research, and provides a copy for driver psychology research in special scenarios.
文章引用:高创, 张萌, 董硕 (2021). 特殊场景下驾驶员心理研究进展. 心理学进展, 11(2), 360-365. https://doi.org/10.12677/AP.2021.112041

参考文献

[1] 常留学, 黄志成(2019). 基于Arduino的车辆防酒驾系统设计. 汽车实用技术, (24), 130-132.
[2] 陈泳如(2014). 交通肇事罪犯人格特征和心理健康状况调查分析. 才智, (21), 231-244.
[3] 贺卫(2020). 以多元模式综合治理醉驾犯罪(p. 3). 检察日报. http://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?FileName=JCRB202012090032&DbName=CCNDTEMP
[4] 黄小英(2015). 试析运用心理测试技术鉴定酒驾事故之可行性. 法制与社会, (9), 64-66.
[5] 黄勇(2019). 基于智能手表和手机传感器的驾驶疲劳识别方法研究. 硕士学位论文, 重庆: 重庆大学. http://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?FileName=1019887742.nh&DbName=CMFDTEMP
[6] 黄志鹏(2014). 预防酒驾的新型无钥匙启动系统研究. 硕士学位论文, 广州: 华南理工大学.
[7] 金键(2002). 驾驶疲劳机理及馈选模式研究. 博士学位论文, 成都: 西南交通大学.
[8] 金杰灵, 邓院昌(2018). 基于Bayesian-SEM的酒驾意图心理因素分析. 中国安全生产科学技术, 14(5), 174-179.
[9] 金雪(2015). 基于驾驶行为的疲劳驾驶检测方法研究. 硕士学位论文, 北京: 北京工业大学. http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=degree&id=Y2961693
[10] 李敏, 李江天, 宋战兵(2019). 基于支持向量机的驾驶疲劳检测研究. 数字制造科学, 17(2), 131-135.
[11] 李平凡, 王殿海, 刘东波, 王峻极(2011). 基于驾驶人生理心理参数的午餐后驾驶疲劳分析. 长安大学学报(自然科学版), 31(4), 81-86.
[12] 李鑫, 张晖, 吴超仲, 张琦, 孙一帆(2020). 基于脉搏波特征融合的驾驶疲劳检测方法. 中国公路学报, 33(6), 168-181.
[13] 李洋(2014). 成都公交司机心理疲劳测评研究. 硕士学位论文, 成都: 西南交通大学. http://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?FileName=1014253076.nh&DbName=CMFD2014
[14] 梁敏(2014). 交通事故重症患者出院后心理变化调查分析. 现代诊断与治疗, 25(8), 1833-1834.
[15] 刘浩学, 赵建有, 吴戈, 李百川(1999). 驾驶员个性因素与交通肇事的相关性分析. 西安公路交通大学学报, (2), 3-5.
[16] 刘艳红(2016). 基于多传感器信息融合的汽车酒驾测控系统研究. 硕士学位论文, 长春: 长春理工大学.
[17] 栾广宇, 申楚仪, 苑志宇, 杨志宇, 杨旭峰(2019). 一种车载酒驾检测及提醒装置设计. 科学技术创新, (11), 159-160.
[18] 孟庆宇, 祝玲, 李鑫, 孙再尚(2015). 语音防酒驾系统设计方案. 电子世界, (22), 64-65.
[19] 牛清宁(2014). 基于信息融合的疲劳驾驶检测方法研究. 博士学位论文, 长春: 吉林大学.
[20] 乔维高, 谢京丹(2009). 交通事故心理倾向及对策的研究. 北京汽车, (3), 1-3.
[21] 桑峣(2011). 北京公交驾驶员心理疲劳测评研究. 硕士学位论文, 北京: 首都经济贸易大学. http://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?FileName=1011202472.nh&DbName=CMFD2012
[22] 沈世琴, 张婵, 康元艺, 姜雅菁(2012). 事故驾驶员的心理特征研究现状. 中华创伤杂志, 28(1), 37-39.
[23] 施其洲, 张国宝, 张济民, 王有培, 唐森林(1995). 中国高原铁路机车司机在不同条件下的驾驶疲劳研究. 铁道学报, 17(4), 16-22.
[24] 史晨军, 邓院昌, 林庆丰, 张圆(2018). 基于扩展计划行为理论的驾驶员疲劳驾驶行为心理影响因素分析. 安全与环境工程, 25(6), 94-99.
[25] 孙丹(2013). 基于GPS/GSM的车载醉酒禁驾系统设计. 硕士学位论文, 大连: 大连理工大学. http://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?FileName=1013200094.nh&DbName=CMFD2013
[26] 田大玮(2018). 基于物联网技术的汽车防酒驾系统设计与实现. 硕士学位论文, 青岛: 山东科技大学.
[27] 田璐萍(2019). 基于人脸识别技术的疲劳驾驶检测系统的研究. 硕士学位论文, 西安: 西安建筑科技大学. http://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?FileName=1020803521.nh&DbName=CMFD2020
[28] 王斐, 吴仕超, 刘少林, 张亚徽, 魏颖(2019). 基于脑电信号深度迁移学习的驾驶疲劳检测. 电子与信息学报, 41(9), 2264-2272.
[29] 王晓露(2016). 交通事故受害者社会融入的研究. 黑河学刊, (3), 184-186.
[30] 王晓敏(2019). 驾驶员易发交通事故的社会-心理-遗传因素间的作用机制研究. 博士学位论文, 南宁: 广西医科大学. http://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?FileName=1019125946.nh&DbName=CDFD2019
[31] 王颖, 蔡德宇(2018). 交通肇事逃逸心理分析及行为预防对策. 广西警察学院学报, 31(2), 109-112.
[32] 吴茂旺, 许亚军(2006). 道路交通事故伤残人员的心理状况. 中国行为医学科学, 15(8), 747-748.
[33] 闫华(2016). 道路交通事故与驾驶员群体心理品质关联模型构建. 中国安全科学学报, 26(2), 13-17.
[34] 杨惠敏, 陈雨人, 方守恩, 袁建华(2015). 高速公路交通事故救援时间与生存率关系模型研究. 交通信息与安全, 33(4), 82-86.
[35] 杨丽媛(2015). 酒后心理对司机控制力的影响分析仿真. 计算机仿真, 32(11), 429-432.
[36] 杨挺, 周少国(2017). 高速公路交通事故救援问题的研究. 汽车实用技术, (9), 56-60.
[37] 姚康(2020). 基于N-Range的眼部状态疲劳分析研究. 硕士学位论文, 合肥: 中国科学技术大学. http://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?FileName=1020092816.nh&DbName=CMFDTEMP
[38] 姚娜(2010). 基于驾驶员心理与生理反应的草原二级公路交通事故分析. 硕士学位论文, 呼和浩特: 内蒙古农业大学. http://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?FileName=2010150111.nh&DbName=CMFD2010
[39] 余青原(2016). 高速公路交通事故救援中二次追尾事故成因及预防措施研究. 消防技术与产品信息, (5), 40-43.
[40] 贠海, 邹祉佶(2020). 自动驾驶接管操作因素受疲劳影响分析. 时代汽车, (10), 190-191.
[41] 袁静泊(2019). 驾驶员疲劳系统智能监控平台的设计与研究. 科技风, (23), 93.
[42] 运杰伦, 林欣欣, 高扬帆(2019). 基于CNN的驾驶员面部视频图像的疲劳检测应用研究. 单片机与嵌入式系统应用, 19(12), 62-64.
[43] 张蓓(2014). 地铁司机驾驶疲劳状况调查与分析. 硕士学位论文, 北京: 首都经济贸易大学. http://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?FileName=1014221077.nh&DbName=CMFD2014
[44] 张建华, 韩颖, 黄大喜, 王静(2015). 高速公路交通事故救援路段安全设施设置方法. 公路交通技术, (5), 119-121.
[45] 张丽丽(2016). 醉酒驾驶心理分析及矫治实践研究. 硕士学位论文, 北京: 中国社会科学院研究生院. http://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?FileName=1016730241.nh&DbName=CMFD2016
[46] 张艺竞, 常若松, 马锦飞, 窦广波(2019). L3等级自动驾驶条件下驾驶员接管过程及心理模型的构建. 心理科学, 42(2), 415-421.
[47] 张政, 刘世辉, 阳华, 张晓梅(2014). 酒驾自动检测预警与紧急制动系统研究. 硅谷, 7(4), 25-26.
[48] 赵丽杰(2008). 事故倾向性驾驶员特征的研究. 硕士学位论文, 重庆: 重庆交通大学. http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=degree&id=Y1694084
[49] 郑维芳, 陈素玲, 王蕾, 叶敏捷(2013). 酒驾者心理健康水平与应对方式、人格特征的研究. 中国健康教育, 29(4), 352-354.
[50] 左宇坤(2019). 机动车驾驶员心理状态、人格特征及5-HTR1A、1B基因多态性与事故倾向性关联研究. 硕士学位论文, 南宁: 广西医科大学.
[51] Duffy, V. G. (2001). Stress, Workload, and Fatigue, Eds. Peter A. Hancock and Paula A. Desmond, Lawrence Erlbaum Associates, Publishers, Mahwah, NJ, 2001, 682 pp., Hardcover: ISBN 0-8058-3178-9, $75. Human Factors and Ergonomics in Manufacturing, 11, 189-190.[CrossRef