人们的生活离不开衣食住行,其中的“行”与驾驶行为紧密相关。国内外研究表明：与人的因素有关的交通事故约占80%左右,因而,对驾驶员的驾驶行为进行有效研究以提高驾驶行为的安全性是很有必要的。本课题是在人机交互实验室的“虚拟驾驶实验平台”的开发过程中提出的,驾驶员的驾驶活动是一个信息感知、分析与决策过程。通过对驾驶中多源信息融合过程的分析,结合人的认知特性,采用实验测试总结多源信息融合的规律与权重,采用模糊数学法评价验证安全因素权重,为智能驾驶与多源信息融合提供研究基础。本文主要工作内容如下：针对虚拟驾驶中驾驶员所获取的多源信息负担过重,对驾驶员的视觉,听觉因素进行系统的分析和整合,提出多源信息注意分配的感知空间模型,并通过在虚拟驾驶平台上设置多源信息干扰试验,对多源信息的影响进行了比较分析。同时,通过研究驾驶员的认知活动,建立了虚拟驾驶认知链模型,分析了驾驶员在这一模型中的安全因素,基于模糊数学知识,建立了模糊综合评价的模型,构建了驾驶员安全因素的评价指标体系,确立了驾驶员的S-O-R各阶段的错误及其影响因素。通过对多源信息实验的被试进行问卷测试,得到实验评价数据,采用模糊数学方法进行综合评价和结果分析。通过实验研究从多源信息注意分配和认知模型中人的安全因素角度出发研究安全驾驶行为问题,为实际驾驶提高可参考的辅助机制,从而提升交通的安全性与行车的舒适性。