驾驶行为安全相关维度研究：双状态模型

我们通过引入一种新的交通冲突严重程度维度：驾驶员处于防御状态的概率，来做出方法论贡献。这一行为概率反映了对 perceived risk 的内部响应，通过离散选择模型（DCM）中的潜在类模型估计，捕捉驾驶行为作为两种潜在驾驶状态的概率混合物：代表在 perceived risk 下高度警觉和避免碰撞意图的防御状态，以及反映在低威胁条件下日常驾驶行为的中性状态。该框架基于心理学理论，特别是情感、行为和认知的三元组。它同样受到两个关键概念的启发：首先，事件严重程度存在于连续体中，而非局限于安全或不安全的二元类别；其次，驾驶员通过动态空间安全场感知风险，这一风险随方向、距离以及周围交通参与者的运动而变化。应用于公开可用 rounD 数据集，该框架产生可解释的状态成员概率估计。防御状态一致地反映出对空间和时间风险的更强敏感性，而中性状态捕捉语境恰当且不那么反应的驾驶模式。重要的是，本文还提出了一种评估估计的防御状态概率质量的方法。由于防御状态和中性状态之间的二元性，评估一种的一致性为另一种的可靠性提供了见解。为探索这一点，应用了跨五个数据子集的多步骤验证程序，代表不同的驾驶情境，包括自由流和分化情境，以检验中性状态在估计样本之外的概括能力。