驾驶人因素是道路交通事故的主要诱因，因此驾驶行为规律成为近来道路交通安全研究领域的热点。不同道路设施条件、气候环境、交通状况等驾驶场景下的驾驶行为特征存在显著差异。本文通过驾驶模拟实验获取典型(驾驶)场景下的驾驶行为数据，通过构建驾驶行为谱，记录特定场景下的驾驶行为特征和规律。将驾驶行为谱应用于交通安全领域，建立更为精准的风险评估方法。
　　首先，从道路设施条件、气候环境、交通状况和驾驶行为类型等维度选取常见或高危驾驶场景作为典型场景。基于SCANeR软件搭建了高速公路和城市道路2组模拟驾驶环境，涵盖自由驾驶、跟驰和超车等3类驾驶行为，共计21种典型场景。
　　其次，阐述了驾驶行为谱的定义，解析了场景属性、驾驶人属性、车辆运动学指标、驾驶操纵指标和驾驶行为变量等驾驶行为谱构成要素，提出了驾驶行为谱的构建方法，并阐明了驾驶行为谱的研究维度和研究角度。驾驶行为变量是驾驶行为谱的核心要素，针对自由驾驶、跟驰和超车3类驾驶行为，介绍了对应的驾驶行为变量及其获取方法。
　　再次，以3类驾驶行为对应的驾驶行为变量为分析对象，分析了典型场景下驾驶行为谱要素的变化规律。研究结果表明道路设施条件、气候环境和交通状况等因素均对驾驶行为谱要素有显著影响。不同驾驶场景下驾驶行为特征存在显著差异，验证了对驾驶场景进行精细化甄别的必要性。
　　接着，根据驾驶风格和驾驶经验将驾驶人分为熟练-中立型、熟练-激进型、熟练-保守型、非熟练-中立型、非熟练-激进型、非熟练-保守型等6类。以速度、加/减速度、油门/刹车踏板受力、车头时/间距、车速差、TTC和TIT等指标或变量为要素构建6类驾驶人在15种典型跟驰驾驶场景下的驾驶行为谱；以速度、加/减速度、油门/刹车踏板受力、本车与前/后车间距、横向偏移、方向盘转角、超车用时、TTC和TIT等指标或变量为要素构建6类驾驶人在4种典型超车驾驶场景下的驾驶行为谱。
　　最后，探讨了驾驶行为谱在风险评估中的应用。在分析车辆与前车间距、横向偏移和方向盘转角等指标与超车行为的相关性基础上，建立基于支持向量机的超车行为识别和实时驾驶场景甄别模型。给出了特定场景下的风险分级标准，精细化动态评估交通安全风险。
　　本文搭建的模拟驾驶场景为采集典型场景下驾驶行为数据提供了实验环境，研究成果可为典型场景下危险驾驶行为识别和交通安全风险管理决策提供理论支持和保障。