近些年,随着我国经济社会的不断发展,全国道路通车里程与机动车保有量均不断增加,与此同时,道路交通事故的数量也随之不断上涨。隧道作为一种特殊的交通路段,尤其在其出入口位置,交通事故的发生率与人员伤亡情况均十分严峻。在机动车安全设计和道路规划建设已经趋于成熟与完善的背景下,研究人员将隧道出入口交通安全的研究方向转向驾驶员的操作中来。目前驾驶操作数据在交通安全方面的运用非常普遍,可通过对交通事故道路环境、驾驶员行为、发生事故的车辆状况等数据进行统计分析,得到交通事故发生的原因等,从而对道路设计,机动车安全设计和驾驶员操作进行规范,以降低交通事故的发生,减少人员伤亡和财产损失。本文通过对参考文献进行查阅与总结,对隧道出入口路段的驾驶安全影响因素与安全现状进行了概述。在此基础上,利用机动车OBD(On-Board Diagnostics,车载诊断系统)系统,采集大样本、长时间的500名重庆市主城区的机动车驾驶员操作信息,利用数据处理算法与GIS(Geographic Information System,地理信息技术)技术筛选出这些驾驶员在隧道出入口路段的驾驶操作数据,并提取了与驾驶安全关联性比较大的几项数据,作为驾驶员操作数据的量化指标。从这些量化指标出发,运用聚类分析算法,主要是K均值聚类分析法与层次聚类分析法,对不同安全风险的机动车驾驶员的操作信息进行分类。最后通过各驾驶员的年平均违章次数对聚类分析的结果进行验证,结合真实交通事故中的驾驶员安全操作情况,获得了隧道出入口路段的驾驶员安全特征。分析结果显示:不同类型驾驶员在经过隧道出入口路段时,驾驶操作信息存在显著差异,可分为高风险型、低风险型、一般型三类。高风险型的机动车驾驶员的安全性最差,各项操作指标的数值波动明显;低风险型的机动车驾驶员的安全性较好,各项操作指标的数值波动稳定;一般型的机动车驾驶员的操作介于两者之间。通过OBD技术采集的驾驶员操作数据较传统实验传感器收集的数据更客观,更丰富,分析结果更具代表性。使用OBD技术采集驾驶操作数据的方法更加便捷与智能。通过对不同类型驾驶员隧道出入口路段的安全特征进行分析,也可为高风险型驾驶员的驾驶习惯改善提供一些帮助与建议。