摘 要：智能交通系统（ITS）的应用，特别是车载技术和协作系统，有望显著改善道路交通性能。文章整理了国内外学者对于协作系统影响交通行为的研究现状，分析了现有研究方法的优缺点及局限，提出未来研究的可能方向。
关键词：智能交通系统;协作系统;交通行为;微观仿真
0 引言
在过去的十年中，交通需求的增加导致交通网络拥塞严重，对交通安全，空气污染和能源消耗所带来各种负面影响，交通的组织与管理再也不能满足于标志标线和交通信号控制，智能交通系统（ITS）得到迅猛发展和实施。ITS基于使用先进信息和通信技术，涵盖各种各样的技术设备和服务，特别是车载技术和协作系统，有望显着改善道路交通性能。
1 国内外发展现状
1.1 国外发展现状
国外对于协作系统对于交通行为的影响的研究开始的较早。Farah等人[1]通过现场试验收集基于智能道路安全的Co-operative System辅助下的驾驶员驾驶行为，生理指标和用户接受度等有关的数据。宏观上分析了系统对驾驶员行为和交通安全的均具有积极的影响。在此基础上，Haneen等人[2]首次将社会统计学数据作为影响因素进行研究，研究了协作系统对于不同年龄段的影响。通过对反应时间、速度、加减速等宏观数据的分析，表明协作系统协调了驾驶行为且减少了测试人员间的加减速差异范围。
在日常的驾驶过程中，驾驶员需要对他人的驾驶行为作出反应和决策，并迅速调整他们的驾驶行为。车内和车外系统的未来挑战之一是提高驾驶员之间的协调和合作水平，从而进一步提高安全性和效率，所以理解驾驶行为和分析道路使用者之间的交互作用的需求更加迫切。多驾驶仿真作为一种新型的创新研究工具被开发出来。2003年，美国明尼苏达大学人类因素研究实验室首次将连接着的模拟器用于交通研究。Maag等人使用了由两个模拟器组成的模拟器环境，主要分析了两个基于C2X技术的CADAS相互协作对驾驶员跟车过程中的危险警告、以及对合流过程的辅助等互动行为的影响。研究结果表明CADAS具有提高道路安全性和交通通行效率的潜力。但是，同时也表明这些多系统合作必须经过仔细设计，优化其可用性和交互性，以避免对驾驶员的工作量，注意力和反应情绪产生负面影响。
另外，许多学者也对协作系统的实际应用提出自己的看法。Van Arem等人提出CACC改善交通流量的表现在很大程度上取决于高速公路的交通流量状况和CACC的普及率，低于40%将可能导致其性能降低。Vander Heijden和Marchau指出在ADAS系统的开发与实现部署之间有一个鸿沟：（1）这些系统是否完全可以基于车载技术或者需要与其他车辆或基础设施通信系统的支持 ;（2）系统性能受恶劣的条件（雪，雾）、电磁干扰、信号屏蔽等的影响以及数据处理能力不足等;（3）涉及ADAS的适用性或功能范围。作者还指出不同型号种类的ADAS系统对驾驶行为，交通参与者与交通系统之间的相互作用的影响总体上来说尚不清楚，还需要进行更多的研究。
1.2 国内发展现状
国内车载系统和协作系统的发展滞后于欧美国家，相应的对于交通行为影响的研究也才刚进入起步阶段。蔡晓禹[3]通过建立混合高斯分布模型对比分析了传统与车联网环境驾驶员反应时间规律，发现车联网环境下明显缩短了驾驶員反应时间。王建群构建了安全换道决策模型，将换道决策分为换道意图识别和换道条件判断分别建立模型以提高预测精确度。
2 研究方法
综合国内外的研究方法主要有如下三种：（1）试验车现场实验;（2）驾驶模拟器模拟交通状况;（3）交通流模拟。
这三种方法各有优缺点。在实际交通实验中，可以研究自然条件下的几个道路使用者的真实驾驶行为，收集到的数据真实、直接。然而，自然条件和交通状况难以控制。通过驾驶模拟器模拟，可以确定不同交通状况对驾驶员的影响，提供了安全可控的环境。交通流量模拟调查单个驾驶员如何影响其他道路使用者。提供了在控制条件下分析大量车辆的机会，但交通流模拟使用驾驶行为模型，忽略驾驶者的实际驾驶行为。
3 总结
协作系统的发展受制于通信技术、车载技术和计算机等前置科学发展的影响。而且，研究驾驶员行为时很难排除由于车载设备，和穿戴仪器本身造成的对驾驶员注意力的影响。如何设计出以人为本，充分考虑驾驶员与系统之间的相互影响，车辆与车辆之间的相互作用，车辆与其他交通设施相互协调的智能协作系统，还需要进一步探求。
参考文献：
[1]Farah，H.，Koutsopoulos，H.N.，Saifuzzaman，M.，Koelbl，R.， Fuchs，S.，Bankosegger，D.，2012.Evaluation of cooperative Infrastructure-to-Vehicle systems on driver behavior.Transp.Res.Part C 21（01）：42-56.
[2]Haneen Farah;Haris N.Koutsopoulos;2014.Do cooperative systems make drivers"car-following behavior safer？ Transportation Research Part C，41，61-72.
[3]蔡晓禹，蔡明，张有节等.基于车联网环境的驾驶员反应时间研究[J/OL].计算机应用，2017-05-11.
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