驾驶人因素是影响道路交通安全的首要因素,驾驶人的避险能力不足是造成道路交通事故发生的重要原因之一。因此,评价判别驾驶人的综合避险能力和其在不同危险测试场景下的避险表现是提高驾驶人驾驶水平以及减轻道路交通事故伤害的关键。以往研究针对驾驶人的避险行为表现评价已有一定的成果,但仍存在着驾驶人分级指标单一、分级驾驶行为特征分析不足等问题。为了进一步研究探讨驾驶人的避险行为特征和避险能力差异性,本文基于中国交通事故深入研究（China In-Depth Accident Study,CIDAS）数据库中的典型事故案例,通过构建四种类型不一的危险测试场景并招募被测驾驶人开展避险能力测试驾驶模拟试验,采集驾驶试验数据。之后,利用主成分分析法对驾驶指标参数进行降维,并对降维后得到的主成分因子进行系统聚类,从而将各个测试场景下的驾驶人进行分类。然后利用高斯过程回归建立各类驾驶人避险时车速的非线性回归模型,结合其他指标参数提取出各类驾驶人的避险行为特征,并依据驾驶人所属类别特征为其提出相应的避险行为改进意见。最后,根据各场景下驾驶人的聚类类别,选取最小碰撞时间等指标,构建了各测试场景下各类驾驶人的避险能力的判别模型,验证计算表明判别模型具有准确性,可将95%以上的样本正确分类,以两名新募驾驶人为案例进行测试应用,将测得的驾驶指标参数代入到判别模型中,成功判别出各测试场景下两人所处的驾驶人类别,并根据两人所属类别的避险行为特征,给出相应的改进意见。研究结果表明:（1）按驾驶人的避险能力差异,可将各测试场景下的驾驶人都分别聚为4种类别。（2）避险能力优秀的驾驶人往往具有进入场景时车速低,归一化制动反应时间短以及制动力度大的避险行为特征。避险能力较差的则与之相反。（3）显性危险源测试场景下驾驶群体的总体避险情况要优于隐性危险源测试场景下的避险情况,隐性危险源测试场景下成功避险的难度要远大于显性危险源测试场景下的难度;隐性危险源测试场景更能检验出驾驶员的避险能力的优秀与否,在隐性危险源测试场景下避险表现优秀或良好的驾驶群体往往在显性危险源测试场景下表现也同样优异。（4）根据驾驶人的聚类类别,构建各测试场景下各类驾驶人群体的避险能力线性判别模型,用于对后续试验驾驶人的所属类别进行判别,从而能够给出针对性的避险行为改进意见。