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把“公路”搬进实验室：驾驶模拟技术如何守护交通安全？

驾驶模拟器正逐渐成为交通科研领域的关键利器。它不仅能高效复现复杂场景，还能在零风险环境下完成实验，显著压缩研究成本。近年来，其应用也开始用于采集在危险中车辆的相关技术数据，在交通安全方面的研究进展迅速。本文将介绍汽车驾驶模拟核心设备与功能，以及汽车驾驶模拟器在交通安全领域中的应用。
交通安全关乎每个人的生命质量与城市运转的脉搏——一次微小的疏忽，可能瞬间撕裂家庭的完整、堵塞城市的血脉。然而在现实交通环境中，试验面临诸多局限：现实交通环境下无法确保车辆和试验人员的安全。
尤其是某些技术需在极端工况下完成验证；较难获得可重复的试验用交通场景和交通流；试验周期长、成本高昂。而汽车驾驶模拟技术作为一种研究“人‐车‐路‐环境”交通特性的重要工具，凭借场地固定、场景可设置、费效低等优势 ，被广泛应用于交通研究中。
01
什么是汽车驾驶模拟技术？
汽车驾驶模拟技术，也被称为汽车驾驶仿真，或虚拟驾驶。是指利用现代高科技手段如：三维图像即时生成技术、汽车动力学仿真物理系统、大视景显示技术（如多通道立体投影系统）、运动平台、用户输入硬件系统、立体声音响、中控系统等，让体验者在一个虚拟的驾驶环境中，感受到接近真实效果的视觉、听觉和体感的汽车驾驶体验。适用于交通安全行为与驾驶模拟仿真、交通管理与控制、道路交通管理导论、道路与交通管理设施、汽车构造与安全、交通工程、道路交通心理、道路交通控制、道路交通事故处理、道路交通组织管理、道路交通安全风险评估与防控、道路交通安全执法与勤务、智能交通管理系统、交通分析软件应用等方面的研究。

驾驶模拟器硬件示意图

驾驶模拟器的交互部件

我们完整的驾驶人因研究综合解决方案由高精度汽车驾驶模拟系统、多场景动态还原及驾驶员生理心理数据采集系统组成，可进行高仿真驾驶环境+多模态人因数据监测+全数据同步分析，实现领先的交通安全行为研究能力，包括以下核心设备：
01
实车驾驶模拟器
功能：在实车座舱内通过运动平台复现加减速、转向、颠簸、侧倾等全部车辆动态，配合高分辨率视景与声效，营造高沉浸度驾驶体验。意义：可在零风险条件下反复生成高危或罕见场景（如碰撞临界工况、恶劣天气），用于驾驶员应激反应、风险认知及车辆动力学耦合机理的量化研究，同时支持单车或组网运行，实现多车交互行为分析。

SIMLAB八轴六自由度驾驶模拟器

02
单座驾驶模拟器
功能：紧凑型仿真平台，通过方向盘、踏板等真实操控接口模拟不同路况与气候条件下的行驶状态，可组成多机协同网络。意义：具备群体驾驶行为全维度采集能力的系统，可用于交通流突变、群体违规传播机制等宏观-微观一体化研究，也为大规模样本实验提供高并发数据。

SIMLAB单座驾驶模拟器

SIMLAB驾驶模拟器全家福

03
眼动追踪系统
功能：实时记录驾驶员注视点、扫视路径与瞳孔变化。意义：量化视觉注意力分配，揭示分心驾驶、标志识读困难或疲劳早期的微观行为特征，为HMI设计与道路设施优化提供客观依据。

DG3可穿戴式眼动仪

Smarteye遥测式眼动仪

04
大脑信号采集系统
功能：采集脑电信号、近红外脑功能成像光信号，提取相关生理指标，进而分析驾驶人的疲劳状态、警觉度水平等。意义：解析驾驶人在突发交通事件中的认知负荷与神经反应模式，评估交通设施或先进驾驶辅助系统（ADAS）的神经工效学影响。

图片
Neuroelectrics无线脑电系统
图片
TMSi便携式脑电系统
图片
Artinis便携式近红外脑成像系统
05
生理信号采集系统
功能：连续监测心率、心率变异性、皮电等生理参数。意义：通过生理唤醒水平量化驾驶疲劳、应激或情绪变化与行为、脑电数据交叉验证，提高风险状态识别准确率。

PhysioLAB无线生理仪

06
驾驶人面部捕捉系统
功能：基于视频图像自动解析微表情与情绪状态。意义：补充主观问卷之外的客观情绪数据，用于评估驾驶舒适性、交通环境压力源以及驾驶愤怒等负面情绪的演化规律。

gFace面部表情检测系统

07
多模态数据同步平台
功能：在同一时间轴上同步汇聚上述所有眼动、脑电、生理、表情及车辆运行数据，并提供同步回放与统计分析。意义：解决多源异构数据时钟对齐难题，实现“人-车-路”全链路耦合分析，为复杂交通行为的机理挖掘与模型标定提供一体化数据底座。

HRT多模态行为同步研究平台

02
交通安全领域中的应用
驾驶模拟器在交通安全领域中的研究和应用很广泛，包括驾驶分心、道路设计、交通设计、交通事故和驾驶疲劳等。
01
驾驶分心
驾驶分心是指驾驶员在驾驶过程中，将注意力从主要驾驶任务转移到其他次要任务的行为。鉴于驾驶分心极易引发严重交通事故，采用实车实地实验方法进行研究存在较大安全风险。相比之下，驾驶模拟器能够在保障驾驶人员安全的前提下，有效采集分心驾驶数据（如车道偏移数据），因此成为国内外学者研究驾驶分心行为影响的主要工具。现有研究主要集中在手机使用和导航系统使用两大分心类型。早期研究主要关注手机通话对驾驶行为的影响。随着导航系统（包括车载导航、便携式导航仪及手机导航）的广泛应用，针对导航使用导致的分心驾驶研究也日益增多。导航相关研究主要从导航模式、人机交互界面设计、驾驶工作负荷以及导航操作过程四个维度，探究其对驾驶行为的影响。

驾驶模拟器输出的车辆运动学数据，为客观分析驾驶分心对驾驶行为的影响提供了依据，有助于研究者比较不同分心方式的具体效应。基于驾驶模拟器实验数据，构建有效的驾驶分心实时检测算法，正逐步成为该领域未来的重要研究方向。

开车使用手机造成驾驶分心

02
道路设计
驾驶模拟器凭借其高仿真度、可重复性及低成本等显著优势，能够有效还原实际道路环境，并测试驾驶员在不同类型道路上的驾驶体验与可接受程度。这使得其在道路规划设计阶段即可对设计方案的安全性、科学性与人性化水平进行评估，识别潜在风险，做到防患于未然。其在道路规划设计阶段的应用主要体现在两方面：

提供设计依据： 基于驾驶模拟器实验的结果，可为道路设计规划提供有力的数据支持和参考依据。

提升仿真精度： 通过将驾驶模拟器实验结果与相似道路的实地实验结果进行对比分析，可以校准和修正模拟器中的相关参数，从而显著提高仿真道路设计方案的模拟精度和结果可信度。

同时，驾驶模拟器也日益成为评价和改善现有道路的重要工具。例如，通过模拟器可系统性地追踪记录不同经验驾驶员对各类车道线设计（如宽度、颜色、样式）的反应（包括视觉识别效率、空间感知能力、适应性以及行驶速度、轨迹保持、驾驶负荷等指标）。这些关键数据为优化车道线设计、评估路段通行效率及整体安全性提供了科学支撑。

道路工程设计

03
交通设计
交通标志作为交通设计的关键要素，其视认性、布设位置的科学性以及信息传达的有效性，不仅直接关系到交通设计的质量，更与驾驶员的主观认知和驾驶体验紧密相连。在利用驾驶模拟器开展的交通设计研究中，交通标志的设计与评估是重要的研究方向。驾驶模拟器能够精准记录驾驶员在与交通标志进行信息交互过程中的真实驾驶行为和生理/心理反应，从而实现对车辆动态运行状态下驾驶员对交通标志主观感受的定量化分析，为科学评价交通标志设计提供了可靠依据。基于驾驶模拟器开展的人因工程研究，能够定量分析特定交通设计方案对各类交通参与者行为与感知的影响，或对不同的设计方案进行客观比较与评价。在当下越来越强调“以人为本”的交通设计理念下，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。

交通灯设计

04
交通事故研究
驾驶模拟器凭借其低成本与绝对安全性的核心优势，为交通事故研究提供了独特价值。它能够安全可控地模拟并重现各类高风险或突发交通场景（如醉酒驾驶、行人突然横穿等），并精确采集被试者在这些场景下的操作行为（如转向、制动）、车辆动态参数（如速度、加速度、轨迹偏移） 以及生理反应数据（如眼动、心率、脑电）。这些详实的数据为深入分析事故诱发因素、事故前后驾驶行为演变规律以及驾驶员在紧急情况下的反应特性提供了关键依据。基于此开展的“交通事故再现”研究，不仅能揭示事故机理，也为高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶技术的开发与验证奠定了重要基础。相较于存在极高伦理和实操风险的实车事故研究，驾驶模拟器无疑将在该领域持续发挥不可替代的作用。然而，充分发挥其研究价值面临一项关键挑战： 如何有效消除或减少驾驶员在模拟环境中的“安全感”（即意识到危险并非真实存在而产生的心理放松）。提升模拟场景的心理逼真度和沉浸感，使驾驶员反应更接近真实危险情境，是确保实验数据有效性和研究结论可靠性的核心前提，也是未来技术发展亟待验证和解决的重点问题。

05
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。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。

疲劳驾驶与违规驾驶行为

03
驾驶模拟集群的优势
相比于单台驾驶及模拟器，多台驾驶模拟器组网组成的驾驶模拟集群将具备群体驾驶行为全维度研究能力，支持实验室开展驾驶员风险认知、应激反应、违规行为机理等基础研究，为揭示交通安全行为规律提供量化分析支撑。浙江警察学院与中国人民公安大学就采用了一台六自由度实车模拟器与多台单座驾驶模拟器组合的集群式驾驶人因研究综合解决方案。

驾驶模拟集群

驾驶模拟集群可实现在复杂交通环境建模、交通工程方案评价、交通事件仿真、智能网联测试和驾驶行为研究、自动驾驶与驾驶高级辅助功能开发、交通安全与驾驶疲劳研究、HMI交互设计等研究。在高仿真驾驶模拟环境下，通过交通仿真软件建模呈现各种特定的静态交通环境和动态交通环境，对道路交通设施规划设计方案进行评价，对影响驾驶舒适性以及安全性等因素进行反复研究和验证；运用虚拟现实技术方法，开展汽车人机交互系统和驾驶高级辅助功能设计方案的可用性验证；为自动驾驶系统策略验证、智能网联汽车研发、HMI交互设计应用创新等领域研究提供基础性研发平台。

驾驶模拟集群

01
方案优势
群体行为可控：通过主服务器可以同步控制多台驾驶模拟器，实时且同步下发驾驶行为指令，包括加速、减速、转向、急停以及更具有风险的危险驾驶行为，还原真实交通的交互性，收集更贴近真实的行为数据。

微观交通流实时映射：精准映射VISSIM、SUMO等微观交通流仿真软件车辆、行人、信号灯等数据，为构建城市级交通数字孪生与虚实融合奠定坚实的基础。

02
应用方向
编队驾驶
驾驶模拟器在编队驾驶研究中的核心作用体现在“安全、可控、可重复”地验证车辆队列的人-机-路耦合特性。首先，它能在零风险条件下精确设定车距、车速及突发工况，用于评估驾驶人（尤其是领航与跟驰司机）对紧密编队的接受度和应激反应；例如 SARTRE 项目通过模拟器发现当车距小于7m时，多数驾驶人产生明显不安全感。其次，模拟器可构建“网联混驾”过渡场景——将 L2 级人工驾驶领航车与自动驾驶跟随车编组，实时采集速度、加速度、油耗与安全熵等多维数据，为编队策略的生态安全影响提供量化依据。最后，借助多台模拟器组网，研究团队可在同一虚拟环境中同步测试群体驾驶行为，优化编队接合/分离、紧急接管等人机交互设计，显著降低实车试验的成本与风险。
多车协同
驾驶模拟器在多车协同研究中的核心价值，在于“人在环”地复现混驾博弈场景。重庆大学最新研究利用 PreScan+MATLAB 平台搭建三屏驾驶模拟器，让驾驶人实时操控后车HV2，与网联自动驾驶车辆 EV 在同一虚拟道路中交互；当 EV 强制变道时，HV2的配合/不合作行为被即时记录，用于验证“主从博弈”协同决策算法的有效性与安全性。进一步地，分布式驾驶模拟器阵列可将多台模拟座舱联网，实现“多驾驶人在环”同步实验，既能还原真实交通流中的人工驾驶随机性，又能让自动驾驶算法在同一时空基准下测试与多车沟通、冲突消解的能力，从而降低实车试验风险和成本。

网联自动驾驶
驾驶模拟器在网联自动驾驶（C-V2X）研发中主要承担“人-车-路-云”闭环验证的核心角色。首先，它以驾驶员或操作员在环（DIL）方式，将真实驾驶行为注入V2X场景，用于验证网联自动驾驶算法在复杂交通博弈中的安全性与接受度；例如重庆大学通过三机互联模拟器，在同一虚拟环境中实现自动驾驶车辆与人工驾驶车辆的实时交互测试，评估车-车/车-路协同策略对驾驶行为的影响。其次，借助高保真场景与传感器仿真，模拟器可快速复现雨雾、施工、事故等极端场景，完成网联功能（如协同换道、紧急制动提示）的毫米级同步测试，显著降低封闭场地和开放道路测试的成本与风险。

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