汽车驾驶模拟器在交通安全中的应用综述

吴晓瑞 吴志周

（同济大学交通运输工程学院 上海201804）

0 引 言

汽车驾驶模拟器（vehicle driving simulator，VDS）的研究在国外开展较早，起初最为广泛使用的是训练型汽车驾驶模拟器，用于对驾驶员进行驾驶教学及训练。日本政府1970年颁布法律规定汽车驾驶学校必须装备汽车驾驶模拟器，美国在20世纪70年代中期就有500多所汽车驾驶学校装备了训练型汽车驾驶模拟器，随后，大多数欧洲国家相继制定了使用汽车驾驶模拟器用于培训驾驶员的法规［1］。

20世纪80年代以来，德国、瑞典、日本、美国的各大汽车厂都分别建立了开发型驾驶模拟器［1］。开发型汽车驾驶模拟器是1种通过构建车辆虚拟运行环境，使驾驶员获得实车驾驶感受的虚拟现实的仿真设备，一般主要由车辆实时控制系统、运动系统、视景系统、声音模拟系统、运行监控控制系统、集成信息管理系统和数据传输系统组成［2。从20世纪兴起之后，逐渐得到了广泛的应用，尤其是近年来科学技术的进步和视景系统的升级完善，高精度的汽车驾驶模拟器带给驾驶员“沉浸感”和“身临其境感”，其应用被拓展到汽车工程、人机交互设计、道路交通、交通安全等诸多方面。本文仅讨论开发型汽车驾驶模拟器。

1 汽车驾驶模拟器的国内外发展历史

1.1 日本代表性驾驶模拟器

1）马自达公司。1991年，马自达公司的驾驶模拟器采用了高级的硬件平台，包括高性能的仿真计算机系统和高性能的图形处理硬件系统，其车辆动力学模型非常完善，运动系统可模拟6自由度姿态，生成的视景也非常复杂逼真［3］。

2）丰田公司。2007年，丰田东富士研究所投入使用的驾驶模拟器直径1.7m、高4.5m，圆顶实验室内可以放置实车，360°球面屏幕呈现逼真的视景，其驾乘感受十分接近实际状况。该驾驶模拟器用来研究和分析各种行车安全，包括打瞌睡、精神涣散、未注意路况和驾驶员身体不适等情形［4］。

3）FORUM8。FORNUM8公司的驾驶模拟器具有8个自由度，3D视觉与虚拟场景交互，并支持使用CarSim或者TruckSim软件。该驾驶模拟器主要用于道路安全研究、驾驶培训、驾驶员因素研究，以及车辆开发［5］。

1.2 美国代表性开发型驾驶模拟器

1）通用公司。通用公司最初研制计划始于1989年，至今已开发出第二代产品，其性能指标居世界领先水平。于2009年投入的新驾驶模拟器用以验证新型技术与新一代汽车内饰的集成程度，现已应用并验证了安全智能型娱乐信息技术领域中的多项设计理念。该模拟器采用了7台高分辨率的投影机，用以在360°大型影院式银幕上显示虚拟路面和周边环境。置于放映区中央的汽车配备有1套可重构的内饰系统，由多块LCD屏幕组成。这些LCD屏幕用于模拟新型内饰电子系统布局方案。可重构的LCD屏幕为设计人员和工程师提供了极大的灵活性，使之在开发完成后的数小时内即可对该设计概念进行测试。通用汽车还针对驾驶员在多种情境下的行为方式开展了更加深入的自主研究［6］。

2）福特公司。1993年初，福特公司也开始投资研制开发模拟器。福特汽车公司于2008年研制了VIRTTEX驾驶模拟器，采用Quantum 3D提供的图像生成技术，测试人员借助三维虚拟现实技术模拟驾驶环境，包括建筑物、道路信号标志等；模拟器内装有摄像头和生理测试仪，记录驾驶者在测试中的反应，用于优化车辆的安全性能［7］。福特公司于2012年对该驾驶模拟器进行了升级，采用了更先进的图像渲染技术，可对实验进行水平360°视野的高清数码投影，并能够测量如驾驶员加速、制动的驾驶行为以及驾驶员在不同条件下的总体反应，有助于安全技术及驾驶员辅助技术的发展［8］。

3）爱荷华大学。爱荷华大学于1993年就启用了1 300万美元来开发汽车驾驶模拟器，1996年又进一步增加投资3 000万美元，由TRW公司进行改进，其产品被称为“国家高级汽车驾驶模拟器”。该模拟器主要用来进行驾驶员行为分析、车辆的安全系统测试及道路的设计规划研究等。最引人注目的是它的第1等级驾驶模拟器，是当今世界上精度最高的模拟器，具有13个自由度，独立的运动系统使其能够精确地重现持续性加速度、刹车操作、多车道运动以及与道路表面进行交互等动作，这些真实重现能力是第2等级的固定座椅驾驶模拟器和和第3等级的以电脑为基础的便携驾驶模拟器所达不到的，此外，它配备了8个LCD屏幕，提供了360°真实全景视景，呈现给驾驶员更好的道路特征辨识效果，并且可以减少视觉疲劳，所有的场景以60HZ的高速进行更新和显示［9］。

1.3 欧洲代表性驾驶模拟器

1）瑞典。在20世纪80年代，VTI公司（瑞典国家道路及运输研究机构）也投资建成了汽车驾驶模拟器，用于瑞典的“人－车－路”之间的研究、道路和隧道的设计、车辆的操控、人机界面的测试、酒精和毒品对驾驶者的影响、包括残疾驾驶员在内的驾驶行为研究。现在最新的第四代驾驶模拟器具有先进的运动系统，拥有210°前向视景，并且允许在X轴和Y轴方向进行显著性线性运动，卡车驾驶舱和汽车乘客舱两者之间可以进行快速切换［10］。

2）德国奔驰公司。1985年，奔驰公司首先研制出世界上规模最大的6自由度汽车动态模拟器，并成功地用于系列化高速轿车的产品开发中。2010年推出1个类似于飞行仿真器的球体驾驶模拟器，主要目的是为了研究“驾驶行为及车辆反应”，具有360°视景屏幕，其仿真器的计算机以超过1 000次／s运算，不论驾驶者如何地操作车辆，它都能真实的反应出该有的动作，例如，逼真的急加速的噪声和振动，以及急刹车时的车头下沉，如果车辆打滑，它也能靠液压系统及电动机来做出一些横移的动作，其瞬间最高时速可达36km／h［11］。

3）英国利兹大学。2006年，利兹大学投入名为UoLDS的驾驶模拟器，该驾驶模拟器具有8个自由度，250°视景屏幕，8通道的视觉信道以60Hz频率更新，内置5个眼睛跟踪仪。主要用于研究驾驶分心、交通安全与人为因素、车辆设计、道路设计、残疾驾驶员以及车辆的自动操作［12］。

4）法国雷诺公司。雷诺公司有2个驾驶模拟器：CARDS和ULTIMATE。CARDS拥有6自由度，ULTIMATE拥有6自由度和200°视景，主要用于研究驾驶员的驾驶行为。雷诺公司也参与更新驾驶模拟器软件SCANeRTM的工作。

1.4 中国代表性驾驶模拟器

1）吉林大学。吉林大学于1996年建成我国首台汽车性能模拟器，拥有6个自由度，包括实时计算机系统、实时计算机成像系统、数据采集系统、触感模拟系统、电液伺服控制及油源，液压作动器、模拟舱、中央控制台、投影仪、图像开发系统。可用于车辆主动安全性能设计、车用控制系统的开发、道路安全性能的验证和交通法规合理性的检验［13］。

2）同济大学。同济大学的高仿真驾驶模拟器拥有8自由度电动运动系统，驾驶舱为球穹顶封闭刚性结构，仿真轿车车型为Renault MeganeIII，去除发动机、保留轮胎，加载其他设备（如转向盘刹车换档的力反馈系统和数据的输入输出设备），后视镜由3块LCD屏幕组成。投影系统有5个投影仪内置于驾驶舱，刷新率为60帧／s，球形屏幕的水平视角为250°。控制软件为法国OKTAL公司开发的商业软件SCANeR。

2 交通安全应用

驾驶模拟器在交通安全领域中的研究和应用十分广泛，主要包括：驾驶分心、道路设计、交通设计、交通事故和驾驶疲劳5个方面。

2.1 驾驶分心

驾驶分心是指驾驶员在驾驶时，注意力从驾驶主任务转移至其他次任务的1种行为。一方面由于驾驶分心会导致严重的交通事故，实车实地实验方法具有较大的事故风险，另一方面由于驾驶模拟器可以容易采集某些数据（如车道偏移数据），因而国内外众多学者利用驾驶模拟器研究驾驶分心对驾驶行为的影响，主要集中在使用手机以及使用导航系统方面。在该研究领域早期，主要研究聚焦于手持式手机和免提式手机对驾驶行为的影响，如 Redelmeier 和 Tibshirani［14］、Sagberg［15］和 McEvoy［16］认为相比于手持式手机，免提式手机没有明显的安全优势的结论，也就是说，即使使用免提式手机，同样增加驾驶事故风险。但是以上的研究主要基于对驾驶事故影响的数据分析，并未明确使用手机形式对驾驶行为（如速度、车道偏移等）的影响程度，基于驾驶模拟器开展的研究实验则弥补了此处空白，如Trnros等［17］要求驾驶员在城市道路的驾驶模拟环境中接听10个电话以及拨打3个电话，结果表明手持式手机和免提式手机在拨号事件中表现没有差异，但均会增加车辆纵向位置变动，免提式手机在通话事件中表现比手持式手机好，但均会减小车辆纵向位置变动，同时发现在通话过程中，手持式手机会引起减速。在研究使用手机接听和拨打方面，国内的刘畅等［18］统计比较了40名驾驶员在不同通话方式下完成的不同驾驶任务，研究发现频繁的多次通话可靠度比长时间通话的可靠度更低。并且随着手机的人机交互设计的不断发展，该分支领域的研究也有了新的进展，如Reimer等［19］的驾驶模拟器实验发现相比于翻盖手机，使用触屏手机的驾驶员花费在拨号上的时间长以及眼睛注视道路时间短，但是使用触屏手机驾驶员的车速高于使用翻盖手机驾驶员的车速；Salvucci等［20］通过驾驶模拟器实验发现语音拨号和按键拨号耗时最多，快捷键和菜单拨号耗时最少，4种拨号方法都会增加车道偏移和速度方差，但是语音拨号和快捷键拨号下的速度方差相对较小，这是由于语音拨号的最小的视觉需求导致了最小的偏差。同时，该研究领域关注使用手机短信功能对驾驶行为的影响，如 Rudin-Brown等［21］的研究结果表明在隧道驾驶时使用手机短信比在高速公路上驾驶时使用短信影响更大；McKeever等［22］指出即使在驾驶过程中输入较短长度的短信，亦会对驾驶行为产生较大影响。随后，因导航系统（包括车载导航系统、便携式导航仪及手机导航）应用广泛，使用导航系统产生的分心驾驶研究也多了起来，该领域的研究主要从导航模式、导航系统人机交互界面设计、工作负荷和导航使用过程4个角度探究使用导航系统对驾驶行为的影响。Srinivasan等［23］使用高精度的汽车驾驶模拟器证实了相比于分段显示导航路线的方式，语音导航的方式提高了导航系统的实用性；Fok等［24］指出导航仪的QWERTY键盘和ABCD键盘对驾驶行为的影响没有差别，此外，Tsimhoni等［25］指出相比于语音识别的输入方式，键盘输入方式耗时最长，使车辆的横向偏离最大；Birrell等［26］通过驾驶模拟器研究发现实时的车载信息推送服务没有增加驾驶员的工作负荷，亦没有造成驾驶分心，并且在简单和复杂驾驶环境中，驾驶员均降低了平均速度；van Erp等［27］认为触觉导航比视觉导航将会进一步降低工作负荷；C.Jeong等［28］通过监测14名实验员在驾驶过程中的生理指标变化，研究了便携式导航仪位置与注视点分布的关系，结论指出驾驶员的注视点变化与车内导航仪的摆放位置有关，导航仪的最佳放置位置是方向盘的正中处，其皮肤电反应值最低。

以上的相关研究均借助驾驶模拟器探究驾驶分心对驾驶行为的影响，而基于驾驶模拟器实验的驾驶分心状态识别研究正在逐渐成为驾驶分心研究领域的热门。识别驾驶分心状态就是检测驾驶员的驾驶行为是否是正常驾驶（即只执行驾驶主任务）下的驾驶席行为。识别驾驶分心状态的算法多使用机器学习算法，如SVM和GMM，通过识别驾驶分心状态也可以明确哪些驾驶行为指标对某驾驶分心行为影响最大，即再次确定有效检测指标。Yulan Liang等［29］利用驾驶模拟器采集10名驾驶员与车载信息系统（如手机和导航系统）交互的驾驶行为数据和眼动数据，应用贝叶斯网络（BNs）确定实时驾驶形式检测模型参数，其平均准确率达到80.1%，次年，他们使用支持向量机模型（SVM）进行驾驶分心检测，其平均准确率提高到了81.1%［30］。Chiyomi Miyajima等［31］建立非线性函数和高斯混合模型（GMM）得到基于刹车信号的频域特征的驾驶员模型可以有效表征驾驶员个体差异，识别率达到76.8%。

不难发现，利用驾驶模拟器输出的车辆运动学数据为研究驾驶分心对驾驶行为的影响提供了客观的依据，通过数据挖据发现不同的驾驶分心方式影响着驾驶行为的不同方面，并且如何借助驾驶模拟器实验建立有效的检测驾驶分心算法将会成为未来的研究趋势。

2.2 道路设计

驾驶模拟器可以较为真实的还原实际道路，并且具备重复性好、成本低等优势，并且能够测试驾驶员对不同类型道路的可接受程度，从而对道路的安全性、科学性和人性化做出评价，在道路修建之前便能够找出潜在的危险，防患于未然，因而在道路设计规划阶段，基于驾驶模拟器的实验研究一方面可以为道路设计规划提供有利的参考，另一方面可以通过驾驶模拟器实验结果与相似道路实地实验结果的对比去修正驾驶模拟器实验结果的某些参数，使驾驶模拟中仿真设计道路的结果更真实准确。例如，Bella等［32］在驾驶模拟器中构建了真实的2车道乡村道路的行驶环境，对比研究了驾驶员在驾驶模拟器和实际道路中的行驶速度；Davidse等［33］利用驾驶模拟器分析了不同类型交叉口对老年驾驶员的工作负荷和驾驶行为的影响；Bittner等［34］对比分析了驾驶员在驾驶模拟器环境中和在真实道路上行驶的入弯速度，指出驾驶模拟器可以辅助弯道设计；F.Bella［35］借助驾驶模拟器研究了道路横断面宽度与驾驶速度之间的关系；Horst等［36］利用驾驶模拟器揭示了路边基础设施对驾驶员的速度选择和车辆横向位置的影响。R.Lamberti等［37］探究了在有无出入口和减速装置条件下，驾驶员从乡村公路穿越到小城镇社区的车速行为。在该驾驶模拟器实验中，减速装置辅助出入口起到减速作用，并且设计了2种方案的出入口：低成本和快速实施措施组合的出入口，以及需要水平偏转和征地的昂贵出入口，实验结果表明，2种方案的出入口对减速均有效，但建议实施第2种方案的出入口。

同时，驾驶模拟器也正在成为现有道路设计评价或者改善的新工具。例如，片同源宗等人利用驾驶模拟器跟踪记录了不同驾驶经验的驾驶员对多种车道线的各种反应，如认知度、适应性和行驶速度等，以此进行了日本高知县高速公路部分易发拥堵路段的车道线改善和路段通行能力评价［38］。郭凤香等［39］则是使驾驶员行驶在与实际道路线形完全一致的虚拟道路上，分别从驾驶员主观评价和车辆客观状态角度研究了实际道路的安全性。

总结国内外驾驶模拟器在道路设计方面的研究，可以清楚看到国内学者在该领域研究较少，而在该领域的国外研究则愈加注重道路构成元素的细节与驾驶行为和交通安全的关系，以及更多考虑了驾驶员对道路的适应性和反馈性问题。

2.3 交通设计

交通标志是交通设计的重要内容之一，其视认性、位置的科学性、标志信息的有效性等方面与交通设计密切相关，亦与驾驶员的主观认知和感受联系紧密。利用驾驶模拟器开展的交通设计研究中，众多学者聚焦于交通标志的设计与研究，驾驶模拟器可以记录驾驶员与交通标志进行信息交流时较为真实的驾驶行为和反应，从而可以定量化分析在车辆运动状态下的驾驶员对交通标志的主观感受，为交通标志的评价提供了可靠的参考依据。例如，Knodler等［40］利用驾驶模拟器研究了驾驶员对不同交通信号灯显示顺序的认知度；Yan等［41］通过驾驶模拟器实验认为可变信息板放置在上游150～200m处较好，并且可变信息板显示图像比只显示文字更加合理；Lidstrom［42］利用驾驶模拟器修正了斯德哥尔摩市地铁系统的路标设计中存在的视觉缺陷。而国内学者在该领域也有一定的研究成果，例如，马艳等［43］在驾驶虚拟场景中复制了实际道路交通标志的设置状况，经过交通标志视认性评测模块处理驾驶工况数据，建立了新的交通标志视认性评测系统；赵希等［44］在人体视觉和驾驶行为的研究基础上，结合虚拟显示系统的特征以及分析汉字的视认性，提出了1种修正汉字拟实性和视认性的算法，并根据驾驶模拟器特征修正了实际标志设置算法；Lee等［45］通过驾驶模拟器实验发现警告标示和可变限速板能够有效降低速度波动和减少拥堵。

驾驶模拟器不仅是交通标志方面研究的热门工具，而且也有助于交通设计中其它重要内容的研究。例如，Jennifer Alexander等［46］利用驾驶模拟器评估驾驶员在通过靠左行驶的无信号交叉口处右转的决策行为，研究结果表明驾驶员的年龄、性别、迎面而来车辆的速度、尺寸和颜色、间隙次序、白天或者夜晚对驾驶员的可接受穿越间隙没有影响，但对实施穿越行为的开始时间产生了影响。为验证可变信息标志板、车内设备、限速器和横杆这4种减速装置的实际效果，S.L.Comte等［47］通过驾驶模拟器实验认为限速器是最有效的减速装置，但是考虑到用户的接受程度，却最不建议使用该方法。田中伸治等［38］利用驾驶模拟器对路边停车场设计的安全性进行评价，结果显示，路边停车场的位置、宽度和出入口的设计等都会对路段上的交通流产生影响。

综上，通过驾驶模拟器实验可以定量分析某种交通设计对交通参与者的影响或者定量评价某个交通设计方案，在越来越关注“以人为本”的交通设计趋势下，该领域的驾驶模拟器实验应在驾驶员选择方面做出更为详细和缜密的考虑，使交通设计更具有普适应用价值或者增强针对特定驾驶员群体而进行的交通设计适应性。

2.4 交通事故研究

驾驶模拟器凭借其低成本和“安全性”可以模拟重现各种接近现实生活的危险场景，如醉酒驾驶、突遇行人等突发交通事件，并且可以详细地采集到被试者在各种场景下的操作信号和车辆状态参数，以此分析交通事故发生前后的驾驶行为变化以及引起交通事故的影响因素等。例如，Siobhan Banks等［48］的研究结果揭示了在部分睡眠被剥夺后，女性驾驶员比男性驾驶员预测事故风险更准确，但是女性和男性驾驶员在被剥夺睡眠并伴有轻度饮酒情况下，均不能预测事故风险。Broen等［49］调查了驾驶员面对突如其来的障碍时的刹车响应时间。100名实验员参与驾驶模拟器实验，每人需完成21次刹车动作，每次刹车动作配置不同的踏板参数，且每次实验时遇到突如其来的障碍仅为1次，分析结果表明，踏板配置参数对响应时间没有显著效果，随着驾驶员年龄增加，响应时间也相应增加，汽车正常驱动、性别、驾驶高度和鞋的尺寸与响应时间没有显著关系。Guzek等［50］研究夜间轮班工作者在结束工作之后驾驶汽车回家时的驾驶行为，发现在该种情况下更易发生交通事故；Xuedong等［51］利用驾驶模拟器构建了8个信号交叉口场景，将驾驶员的速度行为和交通事故类型与实际数据进行对比，最后指出驾驶模拟器可以评估信号交叉口的交通安全性。

通过驾驶模拟器实验进行“交通事故再现”场景，亦从而可以探究驾驶员的反应特性并为开发驾驶辅助系统奠定基础。例如，王一帜［52］模拟了不同类型事故前的情景，从而分析出驾驶员在事故发生前后的驾驶行为变化；Brown等［53］在驾驶员沉浸到仿真驾驶过程中，分别触发4种应激场景，采集与驾驶员的感知－制动有关的数据，构建了以驾驶经验、年龄和车速为自变量的应激感知－制动时间预测模型；王畅等［54］以真实交通事故案例为参考，建立了人车侧撞事故场景模型，对比驾驶员在理想状态和紧急状态下的应急反应参数，综合分析了驾驶员应急反应的特性。

鲜见基于实车实验研究交通事故的研究，驾驶模拟器未来将在该领域研究继续发挥重大的作用，但如何消除或者减少驾驶员在驾驶模拟器中的“安全感”，进而提高交通事故模拟场景的逼真度是一个需要验证的问题。

2.5 驾驶疲劳

驾驶疲劳是造成严重交通事故的原因之一，因驾驶模拟器可以采集到多类车辆运动学参数数据（如速度、加速度、转向盘转角、车道偏离等），众多学者利用驾驶模拟器开展驾驶疲劳实验，从而提取出驾驶疲劳状态的特征指标，建立驾驶疲劳识别算法。例如，屈肖蕾等［55］利用面部视频数据划分驾驶员疲劳等级，进而采用序列浮动选择算法筛选出最优指标组合，最后建立基于支持向量机的驾驶员3级疲劳的在线监测算法，准确率达87.7%；李伟等［56］也通过驾驶模拟器采集方向盘运动信息和道路偏移值数据，使用神经网络算法实现了对驾驶疲劳状态的识别。S.D.Baulk等［57］研究发现驾驶员在剥夺睡眠后，其车辆的横向位置与反应时间具有良好的相关关系，因此提出可将反应时间作为疲劳驾驶的客观评判标准。

与前4个方面研究不同，疲劳驾驶的驾驶模拟器实验较少需要精心或者特定的实验设计过程，在该领域研究中，如何提取有效的驾驶疲劳状态指标以及如何提高驾驶疲劳识别算法的精度是2个核心问题，并且这2个核心问题的研究已经相对成熟，但是这些驾驶疲劳识别算法的实际有效性却鲜见考证。

3 驾驶模拟器在中国交通安全的应用前景

目前，国内外的很多大学、科研机构和企业都在积极开发或者引进开发型驾驶模拟器。从设备本身来看，未来科学技术的革新将使驾驶员在驾驶模拟舱内的行车驾驶感受更加逼真，并且极大降低由使用驾驶模拟器引起的不舒适感，同时，根据不同类型的研究目的，将会使用具有不同优势的驾驶模拟器，正如瑞典VTI公司的驾驶模拟器具有卡车驾驶舱和通用公司针对汽车内饰和车内信息娱乐投入使用新的驾驶模拟器，无疑将会增强仿真精度和采集数据的可靠性。在中国的交通安全研究领域，驾驶模拟器可在以下3方面发挥积极作用。

1）城市交通事故研究。世界范围内，中国交通事故死亡人数居高不下，原因包括混杂的城市交通环境、与交通行为不匹配的交通设计、相对薄弱的交通法律法规意识、不良的驾驶行为等。可以利用驾驶模拟器模拟实际中的交通环境或者即将建设的道路设施，通过分析人在交通事故中的反应和目标车辆的状态变化，研究交通环境、道路设施、人机交互以及驾驶员心理和行为关系，有助于改善交通设计的安全性，降低交通事故发生率，亦为制定交通安全措施提供参考。

2）驾驶行为模型的参数标定。与人因素有关的碰撞避免模型、车辆跟驰模型、期望间距模型等驾驶行为模型大多采用国外的研究成果，其中不乏被引用至国内各类通行能力手册和交通控制规范等。但是，中国驾驶员的生理特征和驾驶行为不同于国外的研究样本，所以需要对这些驾驶行为模型中的参数进行重新标定，使其符合中国国情。驾驶模拟器可以作为1个良好的实验交通工程方法的支撑，深化分析人－车－路－交通环境四者之间的相互作用机制，得出中国驾驶员在一些典型场景下的驾驶心理与驾驶行为特征。

3）关注老年驾驶员的驾驶行为。根据2011年统计数据，中国现在有1%的驾驶员超过60岁，10%的驾驶员年过半百，35～50岁的驾驶员占驾驶员总数人数的45%。20年后，中国第1个数量庞大的老龄驾驶员群体即将形成［58］。如今，多数发达国家已经迈入老龄化社会，老年驾驶员的驾驶行为研究受到了越来越多的关注，例如，日本重新制定了安全带标准应对老年驾驶员的增长［59］。驾驶模拟器可以研究不同类型驾驶员的行为差异，通过其聚焦老年驾驶员的驾驶行为，将会改善我国的交通法规、驾驶辅助系统、交通设计等诸多方面，从而提高中国老年驾驶员的行车安全。

4 结束语

驾驶模拟器是交通安全研究工作的有利工具，在未来交通安全研究中，驾驶模拟器也将在驾驶分心、道路设计、交通设计、交通事故及驾驶疲劳研究方面提供更有利的条件。但是也存在两个问题有待探讨：

1）驾驶模拟器的有效性确认。驾驶模拟器的有效性确认是指求证驾驶模拟器是否能够模拟真实驾驶状况。主要包括2个层面：绝对有效性和相对有效性。绝对有效性要求模拟器与被模拟对象之间的物理属性保持一致，如模拟车速与实际车速保持一致、场景的尺寸与实际道路尺寸保持一致等。相对有效性是指驾驶模拟器中的行为方式与在真车中保持一致［60］。因此，一般要求驾驶模拟器实验达到相对有效性即可证明模拟实验是有效的，采集到的数据是有效的。但是众多利用驾驶模拟器实验做交通安全方面的研究鲜见在驾驶模拟器系统搭建完毕后、驾驶模拟器实验进行前进行驾驶模拟器的有效性确认工作，如果1种驾驶模拟器实验未通过有效性确认，那么其结果将对实际问题的研究和解决不具有参考价值。

2）驾驶模拟器2次开发问题。现有的研究大多只基于驾驶模拟器进行研究，但由于驾驶模拟器自身参数的限制，或许不能很好模拟一些场景（如较高交通流密度场景），或许不能满足研究者的一些特殊实验设计要求，这便需要对驾驶模拟器进行2次开发，使其能够与交通仿真软件（如VISSIM）、其他实验采集设备（如眼动仪）以及程序开发软件（如Visual Studio）等联合使用，以满足更高的实验要求及达到更好的实验效果。

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