实训型驾驶模拟器的推广和使用,对驾驶操作的规范、实车培训效率的提高以及驾驶安全意识培养具有重大意义。为进一步提升和优化实训型驾驶模拟器的培训效果,本文就驾驶操作行为进行评价设计,实现驾驶训练的有效反馈,培养驾驶安全意识,提高驾驶训练效率和质量。并通过驾驶体验对模拟器的驾驶视景进行评价,实现视景建模与仿真的改进,提升模拟器驾驶的真实程度,增强驾驶人员与驾驶模拟器的交互感。本文选取Multigen Creator和Vega prime联合仿真,实现了驾驶训练及驾驶体验所需要驾驶道路、环境、车辆模型的建立,在Visual Studio 2010集成开发环境的MFC应用程序框架下,调用Vega prime的API函数库及自定义程序,实现了视景的动态驱动与控制。分析选取了 Vega prime中的Tripod地形检测算法,对驾驶场景进行地形检测,实现车辆在虚拟场景中随地形变化的正常驾驶。对驾驶操作基于串口传递信息与自定义检测算法检测信息的多源信息采集融合,建立了驾驶操作行为的判定模型,依托驾驶考试标准,对驾驶存在的问题扣除分数按失误程度分为5分、10分、100分,分别建立了 25条驾驶行为评价指标。对评价指标逻辑化、模块化处理,设置对驾驶失误的语音响应,生成最终结果,驾龄越高在训练场景中扣分越少,说明驾驶模拟器的驾驶训练对驾驶操作行为评价可实现良好的培训效果;男女在不同驾龄段的表现处于同一等级,表明性别对驾驶操作行为影响不大。在视景仿真中,选择城市、高速、山区以及加入干扰因子道路场景模型要素分析,界面仿真设计、交互体验感评价等六个方面,建立6个一级指标,21个二级指标的分层级仿真视景的评价指标体系,应用基于群决策理论的层次分析法确定指标权重,通过驾驶人员的驾驶体验,83.3%的人认为驾驶场景很好或良好,女性较男性对驾驶场景模型评分偏低,对环境完整度、协调度等方面的要求较高。恶劣天气下的仿真得分较其他指标评价偏低,该场景中的仿真效果仍需进一步改善。