随着我国综合国力的不断增强,汽车工业作为我国的支柱产业之一,迎来了一个高速增长和蓬勃发展的时期,汽车已经作为“刚性”消费品步入每一个普通家庭。汽车一方面让我们的出行更加方便和快捷,另一方面也不可避免的带来了不安全因素。目前,我国每年死于交通事故的人数达到6.3万余人,交通安全局势依然严峻。在人、车、道路交通环境三者构成的道路交通系统中,驾驶员是系统中最为薄弱的一个环节。汽车智能化为解决交通安全事故问题,提供了有效手段。然而,汽车在从驾驶辅助迈向高度自动驾驶的过程中,将在很长一段时间内处于人机协同共驾的阶段,因此,研究人类驾驶员的驾驶状态、驾驶能力与安全驾驶之间的内在机理,探索基于驾驶状态的驾驶权切换策略,对深刻理解驾驶员的驾驶行为特性,实现自动驾驶的人机协同共驾,提升自动驾驶的安全性具有重要的理论意义。本文针对人机共驾中,驾驶权由人到车强制性切换这一问题,从驾驶员状态与驾驶表现出发,深入挖掘驾驶员在认知分心这一不良状态下的生理特性与驾驶行为特性,揭示不同认知分心程度下驾驶员对车辆控制能力的变化规律,并根据车辆运动状态实时量化驾驶员的驾驶能力,提出了基于驾驶能力失效区间的纵向驾驶权切换策略,为人机共驾模式下驾驶权切换提供新方法。论文的主要内容如下:1)基于UE4软件与逻辑G29硬件,利用Carsim车辆动力学模型,搭建了驾驶员在环仿真平台,建立了车辆跟驰驾驶实验场景;开展了人因工程中典型的双任务实验,通过引入N-Back认知分心次任务,研究了认知分心状态对驾驶安全的影响。研究表明,驾驶员HRV的时域特征、频域特征、皮肤电信号均与认知分心程度有明显线性变化趋势,HRV时域特征对认知分心程度变化最为敏感;认知分心对车辆纵向运动状态有显著影响,满足Yerkes-Dodson法则,并对车辆横向稳定性有一定影响,但对驾驶员的车道保持能力无明显影响;随着认知分心程度增加,驾驶员的车道偏离风险与追尾碰撞风险增大。2)采用混合高斯模型（GMM）与KL散度方法对驾驶风格进行聚类分析,通过熵权法计算各类驾驶员的能力计算指标权重,使用滑动窗口算法计算驾驶员离线驾驶能力,建立了驾驶能力实时评估的BP神经网络模型。研究表明,基于车辆运动状态的驾驶能力辨识,能有效表征驾驶员在车辆行驶过程中的操控行为,并量化不同认知分心状态下的驾驶能力变化规律。3)定义了驾驶能力失效区间,提出了基于分布特性的驾驶能力失效区间阈值计算与实时更新方法,研究了计算驾驶能力最优的滑动窗口算法的窗口参数。研究表明:最优的时间窗口长度为5s,时窗重合度为4s,在该参数下,算法对纵向追尾碰撞事故检测率为100%,平均决策提前时间为5.6s。基于能力失效区间的驾驶权切换策略,为自动驾驶人机共驾模式下纵向驾驶权切换提供了一种科学的新方法。