在道路上发生的致命车祸中,35%至50%的驾驶员死亡事故与超车行为有关。超车行为是一项具有较高精神负荷与复杂性的驾驶行为,对驾驶员的驾驶能力有较高的要求。超车行为一般与风险性驾驶行为相伴,具体来说,包括占用车道逆向行驶、越过速度限制超速行车等。并且在超车行为执行前与执行中,驾驶员会面对巨大的压力,易于发生驾驶失误引发交通事故。对驾驶员超车行为与驾驶员压力进行研究,有助于减少此类事故的发生。虽然该问题具有极大的研究意义,但是针对于驾驶行为的研究还是十分缺乏。由于我国的汽车化进程较晚,自上世纪90年代开始,才陆续有学者从人因角度对道路交通安全问题进行研究,目前研究还不够全面和深入。因此,有必要从人因工程的角度着手,探究驾驶员超车行为模式特点。基于我国的道路交通环境,分析提炼典型并具有压力感受差异的超车行为场景。通过Multigen Creator建立相应场景,使用自制的驾驶模拟器收集驾驶员超车过程中的生理信号、眼动行为与车辆运行状态数据。使用Ergolab划分出数据完整、合理发生的驾驶员超车行为片段,作为超车行为研究的基础数据库。根据Gulian等人的研究中使用的DBI量表,结合我国的实际交通特点,删除或修改其中不符合我国国情的量表题项,得到初步的面向我国的DBI量表。收集了172份问卷数据,经因子分析,划分了新的五因子结构,为驾驶员基础压力水平得分计算提供了结构数据。以NASA-TLX量表得分作为被试对仿真实验路段的驾驶压力感受水平。监测驾驶员的心电信号、皮电信号,发现驾驶员心率变异低频功率百分比、皮电水平在不同压力水平表现出显著差异,并且在驾驶员执行驾驶行为前已开始发生变化。结合驾驶员的生理信号变化特征,以驾驶员基础压力感受得分与生理信号建立驾驶压力的评估模型,实现驾驶压力的预测。研究发现驾驶员的注意力在不同注视区域间发生了转移,同时扫视行为上具有明显差异。驾驶员在超车决策阶段对左后视镜的关注有明显的增加,在所有路段的仿真结果均支持这一结论。同时驾驶员对周围交通状况进行观察确认,表现为驾驶员扫视角度与扫视角速度明显增加。超车决策阶段的车辆在车速、横向加速度等基本指标上均没有明显的变化,仅在方向盘转角熵值有一定差异。对驾驶员在不同压力感受路段的超车决策阶段的眼动行为特征和车辆运动特征进行提取,获得表征其超车决策的特征参数。分析生理信号、眼动信号、车辆行为参数在超车过程前后的变化规律,根据稳定性、差异性和获取难度等,选择了皮电水平、左后视镜注视数目、扫视幅度、扫视速度、方向盘转角熵值这五个指标作为识别参数。基于超车决策与车道保持意图特点,使用隐马尔科夫理论建立了车道保持意图识别模型与超车决策识别模型。选取部分数据完整的样本,采用Baum-Welch算法计算得到模型参数。将剩余部分数据完整的样本,代入两个模型中进行识别验证,验证了模型的有效性。