1. 本选题研究的目的及意义

随着虚拟现实技术的快速发展，虚拟驾驶技术作为一种安全、高效、经济的驾驶训练与测试手段，在驾驶员培训、自动驾驶系统开发、人机交互研究等领域得到越来越广泛的应用。

驾驶员作为人-车-路闭环系统中的核心因素，其行为特征直接影响着驾驶安全和交通效率。

然而，传统的驾驶行为研究方法，如问卷调查、现场观察、驾驶模拟器等，存在着成本高、风险大、可控性差等局限性。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，虚拟驾驶技术在驾驶行为研究中的应用日益广泛，国内外学者在利用虚拟驾驶技术分析驾驶员响应特征方面开展了大量研究，取得了一系列重要成果。

1. 国内研究现状

国内学者在基于虚拟驾驶的驾驶员响应特征分析方面，主要集中于以下几个方面：1.驾驶员疲劳检测:研究者们利用虚拟驾驶平台，结合生理信号（如脑电图、眼电图等）和行为特征（如转向熵、车道偏离等），开发了多种驾驶员疲劳检测模型，并探讨了不同驾驶场景和疲劳状态下驾驶员响应特征的变化规律。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将构建一个基于虚拟驾驶平台的“驾驶员”响应特征分析系统，并开展一系列实验，采集和分析驾驶员在不同驾驶场景下的生理、行为和主观数据，以揭示驾驶员响应特征的内在规律及其与驾驶行为之间的关系。

1. 主要内容

1.虚拟驾驶实验平台搭建:选取合适的虚拟驾驶平台，并根据研究需要进行定制化开发，搭建满足实验要求的虚拟驾驶实验环境，包括驾驶模拟器、传感器、数据采集系统等。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用文献研究法、实验法、数据分析法等相结合的研究方法，具体步骤如下：1.文献研究阶段:通过查阅国内外相关文献，了解虚拟驾驶技术、驾驶员响应特征、驾驶行为分析等方面的研究现状、理论基础和最新进展，为本研究提供理论支撑和方法指导。

2.虚拟驾驶实验平台搭建阶段:选用成熟稳定的商用虚拟驾驶平台，或自主开发虚拟驾驶实验系统，并根据研究需要进行定制化开发，搭建满足实验要求的硬件和软件环境。

3.实验设计阶段:设计符合研究目的和伦理要求的实验方案，包括确定实验目的、选择被试、设计驾驶场景、制定实验流程、选择数据采集设备和指标等。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.研究方法的创新:将虚拟驾驶技术应用于“驾驶员”响应特征分析，突破了传统研究方法的局限性，为驾驶行为研究提供了新的思路和手段。

2.指标体系的构建:构建基于虚拟驾驶平台的“驾驶员”响应特征指标体系，综合考虑了生理指标、行为指标和主观指标，能够更全面、客观地反映驾驶员的真实状态。

3.数据分析方法的应用:采用统计分析和机器学习等方法，对驾驶员响应特征数据进行深度挖掘和分析，揭示驾驶员响应特征的内在规律及其与驾驶行为之间的关系，并尝试构建基于响应特征的驾驶风险预警模型，为驾驶安全提供理论依据和技术支持。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.王政,杨柳,陈龙,等.面向自动驾驶的驾驶员认知负荷识别研究进展[j].汽车工程,2021,43(07):993-1004.

2.张晓旭,王浩,王建强,等.基于驾驶模拟器的驾驶员精神疲劳状态识别[j].吉林大学学报(工学版),2023,53(03):813-821.

3.李明,王艳,赵国强,等.基于自然驾驶数据的驾驶员驾驶风格多维指标体系构建[j].中国公路学报,2021,34(03):171-181.