驾驶人是人-车-路闭环系统的核心环节,承担环境观察、决策制定和车辆操纵的多重任务。其中,对道路和交通环境的充分观察是正确决策和操纵的前提与基础;而视觉是驾驶人获取外界信息的主要途径,约85%以上的信息都依靠视觉获得。因此,驾驶人的视觉感知特性直接关系到人-车-路闭环系统的运行状态,准确、充足的视觉感知是人-车-路闭环系统稳定运行的关键。为此,本文对行车过程中驾驶人的视觉感知特性进行了研究。主要研究工作及成果如下:(1)考虑到实车试验存在的道路线形数据获取困难的问题,以及驾驶模拟器试验存在的交通环境简单、难以体现真实环境下驾驶人视觉感知特征的问题,设计了实车和驾驶模拟器试验。实车试验用以探索和发现驾驶人在真实交通环境下的视觉特征,并作为驾驶模拟器试验的有效验证。驾驶模拟器试验用以采集驾驶人眼动、车辆运行状态以及道路和环境信息。对采集到的试验数据按道路线形(直行、左转和右转路段)进行划分,并标识每个路段的自车周边的交通环境。对采集得到的原始眼动数据进行频率校正、插值、滤波等处理,并利用I-VT方法获得实时的驾驶人注视点。(2)研究了驾驶人在直行和弯道(左向、右向)路段的视觉特征。对眼动仪所采集的前方场景进行了注视区域划分,分析了不同线形路段上、驾驶人注视点及注视时间在兴趣区域内的分布,考察了注视点在横向上的分布概率和概率密度;结合注视点在前景图像上的实时分布位置,获得了直行和弯道行驶时的驾驶人视觉特征点,并进一步分析了驾驶人注意力以视觉特征点为中心的分布规律。根据直行和弯道路段驾驶人视觉特征点的不同,提出了直行与弯道交接处的“注视点跳动”现象,定义了驾驶人视觉特征的过渡路段,分析了视觉感知特征的过渡段在连接直线和弯道路段中所起到的作用。利用时间序列的互相关分析,分析了驾驶人视线横摆角同车辆方向盘转角的互相关性,得出了车辆方向盘转角的变化同驾驶人视线横摆角的变化相一致、但其滞后于视线变化规律的结论,揭示了驾驶人视觉对车辆操纵的引导作用。(3)为了获得实时的驾驶人视觉特征点位置,利用驾驶模拟器试验数据,求解了直行和弯道路段实时的驾驶人预瞄时间;分析了驾驶人属性、道路曲率半径以及行车速度对驾驶人预瞄时间的影响,确定了道路曲率半径是影响驾驶人预瞄时间的关键因素。针对预瞄时间随道路曲率的扇形发散分布特征,基于统计学方法,对预瞄时间数据点进行了正态性检验、预瞄时间变换以及数据重采样处理。利用处理后的数据点,构建了预瞄时间关于道路曲率半径的回归模型,并分析了回归模型的估计精度和预测精度。针对样本量不够丰富的情况,使用分组求中位数的方法对原始数据点进行处理,利用最小二乘法数据拟合的方式,构建了预瞄时间关于道路曲率半径的指数模型。对比分析了回归模型和拟合模型的差异,探讨了差异产生的主要原因。(4)以基于前馈控制的最优曲率模型、基于前馈和反馈综合控制的预测控制模型作为驾驶人模型,考察了使用不同的驾驶人模型时,驾驶人视觉感知策略(预瞄策略)对车辆轨迹跟随的影响。当使用基于前馈控制的最优曲率驾驶人模型时,与固定时长的预瞄时间相比,随道路线形变化的预瞄时间能显著提高车辆的轨迹跟随精度,提高幅度50%以上。当使用基于前馈和反馈综合控制的驾驶人预测模型时,两种不同预瞄策略下的车辆轨迹跟随精度差别很小,但采用随道路曲率变化的预瞄时间能显著提高运算速度(约25%)、降低驾驶人决策负荷。论文研究揭示了驾驶人视觉感知特征对于车辆操纵的引导机理,提出了实时的驾驶人预瞄时间求解方法,获得了实时的驾驶人视觉特征点位置,分析了不同的视觉感知策略(预瞄策略)对驾驶人车辆操纵的作用。