Page 328 - 《软件学报》2026年第3期

章程 等: 人机共驾场景中驾驶权接管技术研究综述 1291

mechanisms, the limitations of driving authority takeover technology in real-time decision-making and personalized adaptation are
highlighted. This enables a thorough analysis of current progress and clarifies future research directions. First, from a multidisciplinary
perspective, this study elaborates on the theoretical foundation of driving authority takeover, proposes a classification framework based on
scenario characteristics, and analyzes the roles of factors such as environmental complexity and driver state. In addition, the wake-up
strategies and control algorithms are systematically compared, highlighting the shortcomings of current technology in adapting to complex
scenarios and personalized designs. Second, the influence of human-machine trust on driving authority takeover is innovatively explored.
From the two dimensions of trust dynamic modeling and multimodal interaction, a trust calibration-based optimization method for takeover
strategies is proposed. Finally, the trend toward integrating large models with cross-modal cognitive technology is envisioned, providing
research directions for seamless human-machine collaborative driving in the future.
Key words: human-machine shared driving; human-machine trust; driving takeover

人机共驾技术的快速发展正推动人机共驾从概念验证迈向实际应用, 全球范围内掀起了技术研发与商业化落
地的热潮. 科技企业与传统汽车制造商纷纷推进系统迭代, 部分车型已进入公共道路测试与有限运营阶段. 这一变
革不仅有望提升出行效率和便捷性, 更凭借其减少人为操作失误的潜力, 成为改善道路安全的关键路径. 驾驶接管
技术作为人机共驾的核心环节, 旨在通过控制权的无缝切换确保紧急场景下的驾驶安全, 其有效性高度依赖对人
类认知与行为特征的适配. 研究表明 [1,2] , 用户对系统的信任水平直接影响其使用行为, 过度信任可能导致对系统
能力的误判, 而信任不足则易引发过早干预或系统弃用, 二者均可能加剧安全隐患.
人机信任与驾驶权接管之间存在着深刻的动态交互关系. 不当的接管设计, 如时机不佳、交互不友好等, 可能
削弱用户对系统的信任; 反之, 用户对系统的低信任度也可能导致对接管提示响应迟缓或操作不当, 阻碍接管过程
的流畅性, 形成负向循环. 因此, 深入解析信任与接管之间的耦合机制, 不仅是理解用户行为逻辑的基础, 更是构建
安全可靠人机协同驾驶系统不可或缺的理论前提. 然而, 当前研究多将二者割裂探讨, 缺乏对多因素协同作用机制
的系统性分析, 更未充分揭示两者动态交互对驾驶决策的深层影响.
基于此, 本综述通过整合多学科研究视角, 聚焦于人机共驾场景中的驾驶权接管技术, 系统梳理人机信任建模
与驾驶接管技术的理论进展, 剖析影响两者协同融合的关键因素, 重点探讨信任的动态演化对接管需求与过程的
影响, 以及接管技术如何有效适配人因特性 (包括信任状态), 揭示二者在复杂人机交互场景中的内在关联, 进而提
出优化人机协同框架的理论路径, 以提升系统安全性和用户接受度, 推动人机共驾技术的稳健落地.
本文第 1 节评述驾驶权接管技术的研究现状. 第 2 节阐述人机信任的重要性. 第 3 节探讨驾驶接管与信任融
合的方法与挑战. 第 4 节总结研究局限并展望未来方向.
1 人机共驾场景中的驾驶权接管技术

1.1 接管技术的理论基础
人机共驾场景如图 1 所示, 其技术发展涉及多学科, 其中心理认知与智能交互理论构成关键支撑 (见表 1).
人机共驾接管过程中的心理认知机制是人机协同驾驶研究的核心基础. 研究表明, 人机共驾模式下驾驶员易
出现自动化自满现象, 表现为注意力下降和情境意识减弱, 从而导致接管延迟 [3,4] . 从认知心理学视角来看, 接管效
能的关键制约因素在于驾驶员的认知状态动态调节能力与任务转换效率. 当人机共驾系统触发接管请求时, 驾驶
员需在有限时间内完成从被动监控到主动控制的角色转换. 该过程涵盖 3 个关键认知阶段: 注意力的重新定向与
唤醒 [5,6] 、情境意识的动态重建 [7,8] 以及运动控制能力的即时恢复 [9−11] . 这些认知过程的有效执行依赖于驾驶员的
认知准备度, 其主要受自动化自满程度、认知负荷水平和生理唤醒状态等因素影响. 李梦凡等人 [12] 通过眼动追踪
研究发现, 人机共驾期间驾驶员的注视行为呈现分散化特征, 其视觉注意力在道路环境、次任务和人机交互界面
之间频繁切换, 且认知负荷的增加会显著影响注视模式的空间分布规律. 马艳丽等人 [13] 进一步揭示了非驾驶相关
任务的认知负荷水平与接管绩效的关联机制, 证实高负荷任务会降低驾驶员的注意力集中度、心理放松水平和脑
力资源可用性. Scatturin 等人 [14] 从任务转换理论出发, 指出接管过程中的认知效率损失主要源于任务规则重构成
本和刺激-反应冲突, 具体表现为反应时间延长和操作错误率上升. 此外, 睡眠惯性 [15,16] 和警觉性衰退等生理因素