最新基于驾驶适宜性检测的驾驶员生理心理特性综合评价

基于驾驶适宜性检测的驾驶员生理心理特性综合评价

摘要：本文介绍了国内外驾驶适宜性检测和驾驶特性研究现状，阐述了驾驶员驾驶特性的研究意义，并将交通心理学的内容作为评价依据。着重说明了驾驶特性，包括驾驶行为、生理、心理特性，其中将驾驶员生理心理作为本次写作的重点，确定以视力、速度估计、选择反应、处置判断等作为驾驶特性的评价指标，而且利用驾驶适宜性检测作为分析这些评判指标的重要工具，并且概述了驾驶特性的研究和评价方法，简述了驾驶适宜性检测的方法和过程以及数据的筛选处理。最后，通过灰色聚类模型建立评判方程，根据评判标准得到评判结果，并对结果进行归纳分析。

关键词：驾驶员；适宜性检测；生理心理特性；综合评价

Comprehensive evaluation on Physiological and Psychological Characteristics of Drivers Based on

Driving Aptitude Test

Abstract：This article describes the domestic and international driver's suitability and driving characteristics of the status quo on the significance of the driver's driving characteristics, and traffic psychology as a basis for evaluation. Focus on explaining the driving characteristics, including driving behavior, physiological, psychological characteristics, the driver's physiological psychological as the focus of this writing to determine the vision, speed estimation, choice reaction, and disposal of judgment as the evaluation of the driving characteristics. Analysis and use of driving suitability testing as an important tool for these evaluation indicators, and an overview of the driving characteristics of the study and evaluation methods, driving appropriate detection methods and processes, as well as the screening of the data processing. Finally, Judge the equation established by the Grey Clustering Model, according to the criteria to judge the results and the results were summarized and analyzed.

Key words:Drivers; Aptitude test;Physiological and psychological characteristics; Comprehensive evaluation

从1899年美国发生第一起汽车轧死人交通事故至2000年，全世界大约有3 000万人死于交通事故。随着我国经济的高速发展，道路交通量急剧增加，与此同时，道路交通事故日益增加[1]。从20世纪80年代中期至今，我国道路交通事故的四项统计指标一直居于世界之首，道路交通事故成了严重的社会问题。据国内大量统计数据说明，道路交通事故中90%以上的事故与驾驶员有关，驾驶员负主要责任以上的事故占全部事故的70%以上，可见驾驶员是交通安全的主导因素。国内外的实践证明，开展驾驶适应性检测是提高驾驶员素质，从根本上预防道路交通事故的有效措施。而驾驶适宜性检测作为研究事故倾向性和驾驶员生理心理特性分析的重要手段，得到了迅速的发展，从而促进了事故倾向性和驾驶员生理心理特性分析研究的发展。

1 概述

1.1 国内外对驾驶适宜性检测和驾驶员交通特性的研究状况

1.1.1 国内外对驾驶适宜性检测的研究状况

从1930年开始，美国研制了一系列旨在测评驾驶适应性的量表及问卷，把其作为职业咨询、指导和选拔的重要依据。日本于20世纪50年代开始研究驾驶适应性检测，1957年东京警视厅对事故驾驶员的心理特征进行了深入调查，在此基础上研究、开发了各种量表式的驾驶适应性检测技术，此后，机械式的驾驶适应性检测仪器相继问世。至1976年形成了全日本50个支所的网络，建立了完整的检测系统[2]。1988年后，日本研制出驾驶适应性综合检测器及检测分析系统，目前日本正在自动化检测方面进行深入研究，并将其成熟的驾驶适应性检测技术和设备向世界各国输出。本次检测设备大多购于日本。日本的驾驶适应性检测项目包括视觉功能、视野、处理判断、速度预测等8项指标。其他国家的研究还涉及反应敏捷性、对运动车辆的判断、空间视觉能力、运动觉的敏感性、黑暗中驾驶员对强光的适应能力、注意力的水平、耐疲劳性、驾驶技术等，并且德国、前苏联、波兰、澳大利亚、日本等国家都开发了适合其本国国情的利用计算机技术的检测设备及评价技术[3]。

由于我国驾驶适宜性起步较晚，所以，我国在吸收国外先进经验的基础上，

结合我国国情，建立了比较符合实际的驾驶适应性检测指标系统，研制了整套的检测设备和综合检测系统，开发了检测系统软件，进行了驾驶适应性检测的标准化研究，并于2001年10月22日由国家质量监督检验检疫总局发布了国家标准GB18463-2001《机动车驾驶员身体条件及其测评要求》，标志着我国驾驶适应性检测的全面成熟，并为驾驶适应性检测在我国普及发展打下了坚实的基础。目前，我国已有100多个地(市)建立了驾驶适应性检测站，形成了庞大的驾驶适应性检测技术协作网，并随着驾驶适应性研究的深入，机动车驾驶员的驾驶适应性研究亦向各种评价指标的综合评判方向发展，具有提高驾驶适应性诊断的准确性及指导意义。部队、铁路等专业驾驶员队伍中也开始了驾驶适应性研究，并且前者试图建立自己的驾驶适应性评价体系[4]。

1.1.2 国内外对驾驶员交通特性研究现状

国外对驾驶员交通特性的研究最早起始于美国哈佛大学心理学家阂斯特伯格（H.Munster Berg），他认为一个良好的驾驶员，必须具备特有的复杂的注意力，在千变万化的道路环境中，能够持续接受和分析为数众多的行人和汽车的移动状态，并掌握住方向，而最重要的是善于预见各种各样的变化，并应在一瞬间作出迅速的、准确的判断。阂斯特伯格的观点成为事故倾向性理论、驾驶适应性理论、驾驶行为理论建立的基本观点，是驾驶员特性研究的理论出发点。随后Greenwood于1919年提出的，他认为：个体之间不仅存在年龄、性别、体能等生理特征的差异，也存在性格、智商、认知能力等心理特征的差异，有些人在本质上具有诱发事故的某些生理、心理特征，即具有事故倾向性[5]。1939年，英国心理学家法默（E?Farmer）和钱伯斯（E?G?Chambers）在前人的基础上，提出了“事故倾向者具有对事故亲和性的个性特性”的假想，并把它叫做“事故倾向性”，从此便产生了这个概念。1940年缀柯（Drake）提出了“具有事故倾向性的人反应迟钝、动作缓慢且错误”的假设，并通过实验证明了这一假设的正确性。1960年日本长塚教授从选择反应时间和错误反应次数方面研究事故倾向性，结果发现事故组的反应时间比无事故组短，但事故组的错误反应次数多。此观点后来得到了很多学者的证实是正确的，但这种倾向性不是绝对的，而是相对而言的，受到道路环境的影响这种倾向性会发生变化。

我国的驾驶适应性研究开始于上世纪60年代，建立了适用于我国驾驶员的

驾驶适应性检测评价系统和评价标准。进入21世纪，驾驶适应性研究己经从最初的评价和选拔驾驶员，进展到应用人机工程学和认知心理学讨论驾驶员的道路交通行为。中国长安大学李百川教授提出事故倾向性即由统计调查得知，在相同危险程度条件下连续工作的一群中，事故集中的发生在少数人身上的这一现象[6]。三联学院教授金会庆教授认为事故倾向性是指在同样的情境下,有些人因生理或心理的原因,比另外一些人本质上更易发生事故,它偏重于个体之间的内在差异,并且是因人因时而异的[7]。经过一段时间的发展和证明，事故倾向性是交通心理学自始至终研究的中心问题，并且由此引出了驾驶适宜性的概念，产生了驾驶适宜性的检测。

1.2 驾驶员驾驶特性研究的意义以及目的

在我国，汽车的占有量为全世界的 1.5%，然而事故死亡数量竟然占了全世界的14.3% 。我国每年约有十万人死于交通事故，因此造成数十万的人成为孤儿寡母，且经济损失达到30个亿。对驾驶员的特性研究，为预防交通事故的发生提供了可行的理论依据和方法。将驾驶员的驾驶特性研究，应用于的道路设计、交通设施设计、交通安全工程，使他们更适应道路使用者的生理、心理特性，可以充分调动驾驶员的驾驶积极性，减少道路交通事故的发生，从而构造一个安全、舒适、方便、经济和高效的运行环境。因为本次驾驶适宜性检测条件不够成熟，所以本项研究的目的在于通过本次检测，熟悉驾驶员适宜性检测仪器，了解检测方法和掌握驾驶员心理生理、心理特性分析方法等，为以后能够深入的研究驾驶员驾驶特性打下基础。

1.3 驾驶员驾驶特性的评价依据和研究方案

驾驶员驾驶特性的研究是交通心理学的内容，所以以交通心理学的内容作为研究依据，以下的方法作为参考方法[8]：

1）观察法

观察法又称自然观察法，是指实际道路交通环境中，研究有目的、有计划对道路使用者的行为进行观察和记录，然后进行分析的研究方法。

2）实验法

实验法是指在控制条件对某种心理进行观察的方法。

3）心理测验法

它是指用一套预先经过标准的问题来测量某种心理品质的方法。

本次研究结合以上三种心理学研究方法和人机工程学的有关内容，采用在固定实验室中进行，用实验的方法来提取样本数据，实验的内容包括:生理测试和心理侧试，测试的方法采用驾驶员驾驶适应性检测技术。我国在驾驶适应性检测技术方面已经建立了自己的检测及评价体系，制定了我国的职业驾驶员驾驶适应性检测标准，在进行驾驶员的驾驶特性研究时应用这种技术，不但有可靠的理论依据，而且这种技术简单易行，精确度高等，建造实验室的优越条件。

本论文在对驾驶员驾驶特性评价体系的研究过程中采取以下方案:

①了解我国交通事故的发展趋势，重点关注因为驾驶员自身引起的交通事故的有关情况；

②寻找有关驾驶特性的有关书籍，了解驾驶特性的有关知识，确定本次研究的目的和意义；

③熟悉驾驶适宜性检测的有关内容，熟练掌握检测的技术，做好检测记录表格（见附录1）。选择实地检测检测地点，布置检测场地，组织人员进行驾驶适宜性检测，采集足够的样本量；

④筛选样本，整理实验结果，分析驾驶特性。根据检测结果，选择适当驾驶员特性评价方法，建立评价模型。

2 汽车驾驶员的驾驶行为特性

2.1 道路交通系统中的人及其作用

道路交通的基本要素是人（包括驾驶员、行人、乘客及居民）、车（包括客车、货车、非机动车）、路（公路、城市道路、出入口道路及其相关设施）。人在交通系统中处于核心位置，而驾驶员在交通过程中具有特别重要的作用，因为除了行人和自行车交通以外，其他客、货运输都要由驾驶员来完成[9]。驾驶员既要保证将旅客和货物迅速、顺利、准时送到目的地，又要保证旅客安全、舒适及货物的完好。同时，行人和自行车交通受到机动车交通的影响，因此，绝大多数交通事故直接、间接地与驾驶员有关。所以，驾驶员的反应操作过程值得我们去研究，驾驶员在驾驶车辆过程中，首先通过自己的感官（主要是眼、耳）从外界环

境接受信息、产生感觉（视觉和听觉），然后通过大脑一系列的综合反应产生知觉。知觉是对事物的综合认识。在知觉的基础上，形成所谓“深度知觉”形成判断，从而指挥操作。

在道路交通系统中，随着驾驶行为的进行道路交通状态不断发生着变化，会出现一系列的增加驾驶风险性的道路交通事变，若驾驶员处于正常状态，可以通过个人的主观努力，避免这些事变产生危害性后果，即避免交通事故的发生，使道路交通系统保持安全的状态；但是，若驾驶员生理或心理状态处于非正常或亚正常状态，不能及时、准确的处理这些交通事变，道路交通状态的安全性降低，随着这些事变的持续和发展，交通事变将会演化成交通事故。因此建立驾驶员在道路交通系统中的驾驶特性评价体系，应用于驾驶员的甄选、驾驶员培训、道路交通安全的管理等方面，是预测和避免交通事故的发生的一种有效手段。

2.2 驾驶员的驾驶行为

2.2.1 驾驶行为的形成和发展

经典心理学认为，人的行为模式是刺激(S)—机体(O)—反应(R)。另一种说法，则强调反应是刺激和机体的函数，即R—f(S，O)，继而又出现刺激输入—机体调节—输出反应模式和观察—控制—决策模式(1986年Stassen提出)。迄今为止，这种探讨仍在继续和深入。需要说明的是，在描述驾驶员行为模式中，占主导地位的传统模式是从控制论的角度做出的，其缺陷是很少考虑到驾驶员的视野感知。为此，目前在工程技术上应用最为广泛的模式，乃是信息感知—信息判断—作业反应模式(1969年J.Surry提出)，且在人(驾驶员)行为及可靠性研究方面取得了较大进展。勿容置疑，该模式应用的前景依然十分可观。驾驶员行为信息处理模式早在1976年Neisser就指出，该模式的核心，是把人的行为当作一个信息处理器，如图2—1所示。Reason在1990年又提出“人是一个易犯错误的机器”的说法他认为人的行为是信息处理正确与失误的综合体。虽然该模式较早期的S—O—R模式在人行为描述方面迈出了一步。但还是囿于机械论的范畴。认知心理学的观点是基于认知概念，注重驾驶员认知的内部结构和过程，而认知系统工程，则强调驾驶员行为的战术与战略问题(1983年Holingel指出)。同样的思维，人机工程学则偏向于工程角度，选择一些参数来模拟驾驶员认知过程。所以，驾驶行为的新模式还在积极探索中，本文还是运用信息感知—信息判

断—作业反应模式的内容，对驾驶员行为特性进行有效分析。

图2—1 人行为信息处理模式

2.3 驾驶员驾驶特性

根据交通心理学和人的生理机能特性可以总结出驾驶员交通特性如下[10]：1）如图2—2所示为驾驶员信息处理过程略图，驾驶员信息加工的衰减性和处理能力的局限性，以及汽车动态人机环境系统中诸多随机、模糊、突变因素的干扰，导致驾驶员操纵汽车时，难免会出现信息感知、信息判断和作业反应的差错，从而潜伏事故隐患。

2）在驾驶员操纵汽车时，对道路信息理解不正确、判断错误和反应不及时的概率并不是相同的，表现在事故致因分析中各阶段的事故百分率具有十分显著的差异且以感知阶段为最高。

3）汽车驾驶作为人机环境系统的动态加工，影响驾驶员安全操作能力的主要因素有:作业时间裕度、操作频率、后果危险性、生理心理机能和道路环境综合条件，而且各因素对驾驶员在信息感知、信息判断和作业反应三阶段的影响程度也不尽相同。

4）驾驶员作为一个高度完美的自适应、自学习反馈系统，其相应特性决定了驾驶员在差错尚未酿成交通事故时，将差错予以纠正或部分纠正，以调节自身行为适应新的交通环境。

5）驾驶员感知、判断和作业反应的敏捷，要求对各阶段差错纠正或部分纠正的及时。即对感知差错可进行直接纠正，对判断差错除考虑直接纠正外，还应注意经过感知—判断的纠正，同样对作业反应差错的纠正则可依据作业反应、判断—作业反应、感知—判断—作业反应三种途径予以纠正。

6）驾驶员对感知判断和作业反应三阶段差错的纠正能力，因驾驶员行为的多输入、单输出的影响，使驾驶员对各阶段差错纠正的概率有所差异。

图2—2 驾驶员信息处理过程略图

驾驶员的驾驶离不开良好的心理素质，心理素质是指人的抽象思维、观察、判断、情绪、性格等心理活动的质量，它是驾驶员极为重要的素质之一其中的重要方面有:①运动知觉。驾驶员的速度估计的能力对安全驾驶有较大影响；②信

息处理。驾驶员对行车过程中所接收到的信息选择和处理能力，影响驾驶员的安全驾驶的能力；③反应特性。驾驶员的反应时间和反应准确性是影响安全驾驶的重要因素；④注意的品质。驾驶员在行车过程中注意的分配和转移能力，对安全驾驶有重要影响。

2.4 驾驶特性的研究

驾驶员驾驶适应性的研究是在人与人之间存在个性上的区别，驾驶技能心理素质存在着差异的基础上展开的，对驾驶适应性的研究促进了交通行为的研究和驾驶员再教育的发展，通过对驾驶员驾驶适应性的研究，大部分专家认为驾驶员的驾驶特性具有内在性和预测性，在驾驶特性恒常性的问题上有的专家提出了不同的意见，认为恒常性应有一个度的限制，即在多大程度上具有恒常性。如果驾驶员的驾驶特性具有完全的“恒常性”，则驾驶行为和交通事故预测的可能性就很高，相反对驾驶员实施培训教育的可能性则很小。随着驾驶汽车的不断普及，不应该过分强调驾驶员的驾驶适应性，为了保障社会的交通安全，用事故倾向性来评价驾驶员的驾驶特性好坏。现在人们普遍认为驾驶员的驾驶特性是可变的、状态性的东西，从而驾驶特性的概念也发生了改变，驾驶特性不再是个人较为稳定、恒常的秉性，而是可以通过培训教育来改变的。因此，通过驾驶员驾驶适应性的研究可以发现和了解驾驶员驾驶特性的变化。

3 驾驶特性的评价方法和驾驶特性指标

3.1 驾驶特性的评价方法

建立评价模型的方法比较在当前国内外驾驶员驾驶特性研究的进展看，国内外专家都是从事故倾向性和驾驶适应性的角度出发对驾驶员的驾驶特性进行研究和评价。在评价体系建立的过程中所使用的技术路线基本相同，首先对驾驶员群体的样本分类，然后用数学方法建立评价模型。

回归分析是一种处理变量的统计相关关系的一种数理统计方法。回归分析的基本思想是:虽然自变量和因变量之间没有严格的、确定性的函数关系,但可以设法找出最能代表它们之间关系的数学表达形式。但是回归分析离散的数据进行回归分析得到的判别方程误差无法控制到最小。对于驾驶适宜性检测得到的数据，各个指标之间的线形关系并不是很强，而且研究各个指标之间的线形关系并没有

现实意义。由于灰色聚类评价方法在道路交通安全评价方面所体现出来的优势，该方法得到了广泛的应用，并且这方法相对于其他模糊数学模型利用起来相对容易，结合自身现有所学，本文将选用灰色聚类评价的方法对驾驶员的驾驶特性进行评判[11]。

3.2 驾驶员驾驶特性评价指标的确定

驾驶员的驾驶作业，是驾驶行为的实现过程，这种作业具有一定的危险性，因此要求驾驶员要具有优良的汽车驾驶特性要对驾驶员的驾驶特性进行评价，就需要运用交通心理学、生理学、交通医学等多学科知识，应用先进的检测技术和设备，对驾驶员的生理、心理等众多因素中与安全驾驶直接有关的、最基本的、可测定的项目进行测试。通过驾驶员的各个检测项目的水平对驾驶员的驾驶特性进行定量的综合评价。

驾驶特性中心理特性最为重要:它包括驾驶员的知觉能力、判断认识水平、反应特性、注意品质、性格、智能、安全意识和态度等。在驾驶过程中，与驾驶安全性密切的驾驶心理特性有:①驾驶员对运动物体的运动快慢的速度估计特性，通过车辆的速度、行车距离来判断超车或者会车的时间，以确保有充足的时间和距离来超车或者会车；②复杂情况下反应判断好坏的复杂选择反应特性，反应速度的快慢是驾驶员处理紧急交通状况的关键，优良的反应速度和准确性往往可以化险为夷；③对方向盘操作的处置判断特性，驾驶员需要利用方向盘来控制汽车选择正确的路径行驶，路径的判断决策对复杂的道路交通环境中的行车安全有很大影响。这三个心理特性的好坏直接影响驾驶安全性和对汽车的操控能力，并且这些特性指标可以用专门的检测仪器进行定量的检测[12]。这些特性的数值可以用以下的检测方法得到:

1）速度估计检测

通过对模拟物体速度的时间判断，来检测驾驶员对车速的正确判断能力以及开车时是否有急躁或迟缓反应的倾向，该项目利用速度估计检测仪进行检测；

2）复杂反应判断能力检测

该项目检测是以三种颜色的灯光为刺激源，要求驾驶员对不同的灯光及干扰信号做出不同的反应，以检测驾驶员在信息、连续变化情况下，有效动作的反应快慢以及无关信号干扰的抗干扰能力。利用选择反应检测仪进行检测；

3）处置判断检测

利用处置判断检测仪检测驾驶员驾驶时注意力分配及其转移能力，还可以衡量操作方向盘的圆滑性和正确性。

驾驶特性检测项目除了以上的心理检测之外还有生理检测：

1）静视力和动视力检测

静视力是指人和视标都在不动状态下检查的视力。动视力是指人和视标其中一个运动或者两个都在运动时检查的视力，它与静视力决定了驾驶员是否能够及时发现驾车行驶过程中的事故隐患，动视力比静视力与交通事故的关系更为密切，所以对驾驶员来说，仅检查静视力是不够的，动视力的检查更为重要。

驾驶员的生理和心理素质所包含的内容还有很多，但是由于检测条件的限制，驾驶特性不能一一检测，所以可以利用驾驶员驾驶适应性检测的方法，对驾驶员的以上驾驶特性进行检测。

4 基于驾驶适应性检测技术的驾驶员特性数据的获取

4.1 驾驶适宜性检测时间、地点

检测开始于2012年03月21日，于2012年04月26日结束，调查地点在机械交通学院5215教室，共调查了新疆农业大学83名学生。

4.2 驾驶特性检测的内容

从驾驶员驾驶行为研究的角度,本次检测选择以下指标作为驾驶员驾驶适宜性检测的主要内容: 视力检测(动体视力、静视力)；速度估计检测；选择反应检测(反应时间、错误次数)；处置判断检测(错误次数)。驾驶适宜性检测流程如图4—1所示。

4.3 检测设备的选择

根据选定的检测内容,选择采用动体视力检测仪、速度估计检测仪、复杂(选择)反应检测仪、处置判断检测仪等作为驾驶员检测的主要设备（如图4—2、4—3、4—4、4—5所示）。由表4—1所示，可以了解驾驶员检测仪器及功能。

随机抽样选择检测对象

记录受测驾驶员相关信息

受测驾驶员熟悉检测方法及仪器

静视力、动视力检测

速度估计检测

复杂反应检测

处置判断检测

检测结束，筛选样本并统计分析

图4—1 驾驶员心理、生理特性检测流程

图4—2 动体视力检测仪

图4—3 速度估计检测仪

图4—4 复杂(选择)反应检测仪

图4—5 处置判断检测仪

表4—1 驾驶员检测仪器及功能

序号设备名称设备型号功用以及检测内容厂家

1 动体视力AS—4C 检测驾驶员对运动兴和株式会社

检测仪物体的辨别能力

2 速度估计T.K.K 1108 测试驾驶员对运动物竹井机器工业

检测仪体速度判断的正确性株式会社。

和性格的急躁性。

3 选择反应T.K.K 1112 测试驾驶员在复杂状况竹井机器工业

检测仪下的机敏性,包括:选择株式会社。

反应时间；错误反应

次数。

4 处置评断T.K.K 110

5 检测驾驶员在多种信竹井机器工业

检测仪息情况下注意力的分株式会社。

配、转移能力,还可以

衡量方向盘操作的圆

4.4 检测方法、过程和步骤

4.4.1 检测方法

驾驶员心理、生理测试过程中，根据中华人民共和国交通行业标准《汽车驾驶员适宜性检测评价方法》的要求，尽量保证检测环境能够满足规定要求，检测方法和过程完全按照标准规定进行[13]。

4.4.2 检测步骤

检测分5个步骤,包括:

1）组织人员进行检测，图4—6为机制101班部分学生接受驾驶适宜性检测的画面，图4—7是进行数据记录的画面。

2)介绍检测的意义和过程；

3)询问驾驶员的基本情况,包括:年龄、民族等；

4)依次进行各项测试：选择反应时间、速度估计、视力、处置判断,同时记录各项测试的数据于表格内；

5)填写表格信息,包括测试时间等；

6)若有可能,向接受检测的驾驶员了解行车感受以及建议等。

图4—6 组织检测

图4—7 数据统计

4.5 样本的筛选

对新疆农业大学83名人员进行了驾驶适宜性检测。考虑到检测数据的代表性、可靠性以及统计分析方面的要求等因素依次对原始数据进行了处理，剔除了检测项目不完整的数据、非稳定数据、异常数据等所涉及的共83个样本，最后确定出80个样本作为统计分析的最终样本。

1）剔除不完整数据

驾驶员的信息不完全和不能真实反映驾驶员的情况,以及检测项目不完全的。由于某驾驶员检测项目不全而剔除1个数据。

2)剔除非稳定数据

检测时驾驶员的某一项检测数据出现异常偏大或偏小,不能代表其对应项的

素质,因此,对这些异常数据进行剔除。根据稳定性进行数据剔除的方法如下:用正态分布的方法进行数据的筛选。求出所测速度估计、选择反应时间、处置判断错误等评价指标的均值μ以及标准差σ，不在（μ±3σ）范围内的指标值将被排除。计算结果如表所示

表4—2 非稳定数据剔除计算表

数值速度估计（s) 选择反应时间（s) 处置判断

平均值μ 1.5062875 0.6358 27.875

标准差σ0.47057553 0.098394919 9.772889798

μ+3σ 2.918014091 0.930984756 57.19366939

μ-3σ0.094560909 0.340615244 -1.443669393

通过这个计算可以剔除两个数据，经过数据稳定性对原始数据进行处理后，确定出数据分析用的最终样本，样本容量为80。在这80个样本量中，有驾照的有21人，无驾照的有59人。

5 驾驶员驾驶特性的综合评价

要对驾驶员的驾驶特性进行评价，就要根据驾驶员驾驶特性的指标值对驾驶员进行分类，然后根据分类结果建立驾驶员驾驶特性的综合评价方程。然而，某一类驾驶员的各个特性值都是在一定区间浮动变化的，常规的方法不能很好地根据驾驶特性的各项指标值区分驾驶特性优劣，辨别驾驶员对道路交通安全的影响程度。因此，驾驶员驾驶特性的优劣具有一定的模糊性，本文采用灰色聚类评价(Gray clustering evaluation)的方法，进行驾驶员驾驶特性的聚类分析和评判方程的建立。

5.1 灰色聚类评价模型

自灰色系统创立以来,灰色聚类分析一直是应用最广、讨论最多的灰色技术之一。灰色聚类是将聚类对象中对于不同的聚类指标所拥有的白化权,按几个灰类进行归纳,通过计算所有指标的综合效果,判断聚类对象所属类型。灰色聚类模型有灰色变权聚类模型和灰色定权聚类模型。灰色变权聚类模型适用于指标的意义、量纲皆相同的情形；当聚类指标的意义、量纲不同且不同指标的样本值在数