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1294 软件学报 2026 年第 37 卷第 3 期

在决策反应阶段表现出更快的响应速度 [44,45] , 而年龄增长则普遍伴随各接管阶段表现的下降 [46,47] . 专业驾驶训练
有助于提升响应能力 [48,49] , 但疲劳状态会严重削弱接管安全性 [50,51] . 从人因工程角度来看, 驾驶员的实时状态是决
定接管质量的核心要素 [52,53] . 多项研究证实, 当驾驶员处于情绪波动或注意力分散状态时, 其对接管请求的响应效
能会明显降低, 尤其在突发性接管场景中更为明显 [54] . 完整的接管过程包含注意力重定向、环境评估、驾驶姿态
调整和车辆操作执行等一系列认知和行为转换 [55,56] , 这一过程需要整合视觉、认知和体力等多方面的协调配合 [57] .
现代监测系统通过驾驶员摄像头、接近传感器等设备采集姿势准备度、视线方向等关键指标. Rangesh 等人 [52] 的
研究表明, 保持手握方向盘、脚踩踏板这些标准驾驶姿势能加快驾驶员的反应速度. Wang 等人 [46] 的研究则发现,
有效的视线管理能够显著提升接管安全性. 此外, 认知负荷的平衡对接管质量至关重要, 高负荷状态易导致错误率
上升 [58,59] , 执行 NDRT 时会显著延迟响应 [60,61] . 因此, 建立高效的驾驶接管体系需要采取多维优化策略, 包括开发
智能多模态预警系统 [62,63] 、实施动态的信任度校准机制 [64,65] 、设计渐进式训练方案 [66] , 同时充分考虑交通密度和
道路复杂度等环境变量 [40,67] , 以实现人机协同的安全过渡.

表 3 驾驶接管行为影响因素

影响因素类别 具体因素 影响表现 关键参考文献
NDRT削弱情境意识, 延长接管时间 [40,41]
驾驶员状态
疲劳状态损害接管安全性 [50,51]
女性响应更快, 年龄增长导致表现下降
个人属性 [44−49]
人为因素 专业培训提升响应能力
认知负荷 高负荷增加错误率, NDRT显著延迟响应时间 [58−61]
标准驾驶姿势加速反应
行为准备度 [46,52]
有效视线管理提升安全性
自动化水平 条件人机共驾降低情境意识 [68,69]
AR-HUD优于传统显示 [70,71]
人机界面设计
车辆因素 多模态组合 (视觉+听觉+触觉) 效果最佳 [72,73]
时间预算 过短损害判断, 过长导致延迟 [74]
车辆状态数据 CANBUS实时数据 (速度/加速度/方向盘转角)支持决策 [75]
道路几何 高曲率延长TOR反应时间, 短车距增加碰撞风险 [74,76]
环境因素 天气条件 影响反应时间、横向偏移和心理负荷 [77]
交通密度 高密度导致TOT延长和接管质量下降 [40,53,63]

车辆因素通过多种机制影响接管行为. 首先, 自动化水平改变驾驶员角色, 条件自动化模式下驾驶员情境意识
下降会显著影响接管表现 [68,69] . 其次, 人机交互界面设计至关重要, AR-HUD 比传统显示器更能提升接管绩效 [70,71] ,
而适当延长接管请求时间也有助于改善操作质量 [20,78] . 在多模态信号设计方面, 视觉、听觉与触觉的组合优于单
一模态: 视觉通道通过平视显示器提供丰富情境信息但响应较慢 [63,79] ; 听觉通道响应迅速、认知负荷低 [80,81] ; 触觉
反馈通过物理刺激增强情境感知, 但信息精度有限 [82,83] . 时间预算设置也极为重要, 过短会削弱判断与操作能力,
过长则可能导致反应迟缓与轨迹偏离 [74] . 系统设计中, 请求模态与内容清晰度直接影响反应效率 [83,84] , 而视觉-听
觉-触觉的多模态整合可优化反应时间并提升控制稳定性 [72,73] . 接管控制策略方面, 合理的控制顺序 (如先横向后
纵向) 结合恰当的触觉反馈, 有助于实现控制权的平稳移交 [74] . 此外, 车辆 CANBUS 系统提供的实时运行数据, 比
如速度、加速度和方向盘转角等关键参数, 为接管决策提供了重要依据 [75] . 在系统故障时, 驾驶员的反应时间会
延长, 接管性能会变差 [35,85] . 这些车辆因素相互关联, 共同影响接管过程的安全与流畅性.
环境因素同样显著影响接管行为. 道路几何条件直接关系反应效率, 高曲率道路会延长反应时间 [76] , 较短的
车距会明显增加碰撞风险 [74] . 其次, 天气条件作为重要的环境变量, 会综合影响驾驶员的反应时间、车辆横向偏
移程度以及心理工作负荷水平 [77] . 最后, 交通密度这一动态因素对接管过程产生关键作用, 在高密度交通环境下,
驾驶员的接管时间会明显延长, 同时接管质量也会显著下降 [40,53,63] . 这些环境变量通过不同机制共同作用于接管
过程的安全性与有效性.