自動駕駛汽車用戶停車決策的心理行為因素建模目錄一、文檔簡述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41.1研究背景與意義．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51.1.1自動駕駛技術發(fā)展趨勢．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．71.1.2停車行為的重要性日益凸顯．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．91.1.3融合心理視角的必要性與價值．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．101.2國內外研究現(xiàn)狀述評．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．111.2.1停車決策研究進展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．141.2.2自動駕駛影響研究現(xiàn)狀．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．151.2.3用戶心理因素研究綜述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．171.2.4現(xiàn)有研究的不足與啟示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．201.3研究目標與內容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．221.3.1核心研究目的界定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．241.3.2主要研究內容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．261.4研究方法與框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．291.4.1采取的研究方法論．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．301.4.2技術路線與研究步驟．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．321.5論文結構安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34二、理論基礎與概念界定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．342.1核心理論支撐．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．362.1.1心理認知理論．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．372.1.2行為決策模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．402.1.3人機交互理論．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．442.2相關概念闡釋．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．462.2.1自動駕駛汽車界定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．502.2.2停車決策要素梳理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．522.2.3心理行為因素概念解析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56三、自動駕駛汽車用戶停車決策影響因素識別與分析．．．．．．．．．．．．573.1用戶屬性因素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．613.1.1人口統(tǒng)計學特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．623.1.2經(jīng)驗水平與知識結構．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．643.2車輛特性因素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．663.2.1自動駕駛系統(tǒng)感知與決策能力．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．693.2.2車輛自身功能性與舒適性表現(xiàn)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．713.3停車環(huán)境因素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．743.4心理認知層面因素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．753.4.1控制感與信任度衡量．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．803.4.2風險感知與規(guī)避傾向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．823.4.3對自動化依賴程度評價．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．873.5行為習慣與傳統(tǒng)因素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．893.5.1停車偏好模式固化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．953.5.2從傳統(tǒng)駕駛到自動駕駛的轉變適應．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．96四、自動駕駛汽車用戶停車決策心理行為因素建模框架構建．．．．．．984.1模型構建總體思路與原則．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1014.1.1飽和思維與邏輯演繹結合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1024.1.2動態(tài)交互與自適應特性考慮．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1044.2因素交互關系圖示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1074.2.1繪制關鍵影響因子網(wǎng)絡拓撲．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1104.2.2明確各因素間的主次與協(xié)同關系．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1114.3基于心理行為層面的決策模型提出．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1134.3.1構建包含影響因子與決策后果的框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1184.3.2體現(xiàn)“感知判斷選擇”的心理流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1204.4模型的特性與假設分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1224.4.1模型的解釋力與預測力說明．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1244.4.2界定模型的有效邊界與適用條件．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．125五、模型應用場景探討與影響驗證建議．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1285.1模型在特定場景的應用邏輯．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1295.1.1高架橋或地下車庫場景應用方式．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1325.1.2商業(yè)區(qū)或居民小區(qū)停車應用方式．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1365.2基于模型的用戶引導與干預策略建議．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1385.2.1優(yōu)化信息提示設計．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1405.2.2探索個性化停車建議實施路徑．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1445.2.3提升用戶對自動駕駛停車能力的信任構建．．．．．．．．．．．．．．．1475.3未來研究方向展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1495.3.1納入生理信號等多維度數(shù)據(jù)融合研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1525.3.2考慮大規(guī)模實證數(shù)據(jù)驗證與模型迭代優(yōu)化．．．．．．．．．．．．．．．153六、結論與展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1546.1研究主要結論歸納．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1566.1.1核心發(fā)現(xiàn)提煉總結．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1576.1.2用戶停車決策心理模型關鍵要素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1606.2研究局限性說明．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1646.2.1數(shù)據(jù)獲取與樣本選擇限制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1686.2.2模型復雜度與簡化處理說明．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1706.3對未來研究及實踐的建議．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1726.3.1持續(xù)深化心理行為因子研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1756.3.2關注技術發(fā)展下用戶行為的動態(tài)演變．．．．．．．．．．．．．．．．．．．176一、文檔簡述自動駕駛汽車的普及深刻改變了人們的出行行為和停車習慣，而用戶在停車時的決策過程受多種心理行為因素的影響。本研究旨在通過構建模型，系統(tǒng)分析自動駕駛汽車用戶停車決策的心理行為因素，揭示其內在機制和外在表現(xiàn)。具體而言，本文從用戶認知、情感、社會文化以及情境因素等角度出發(fā)，結合實際案例和理論框架，探討自動駕駛用戶如何綜合權衡停車地點、安全性、便利性等要素，并作出最終選擇。為了更直觀地呈現(xiàn)研究內容，本文采用表格形式梳理了主要研究維度及其核心變量，如下所示：?自動駕駛汽車用戶停車決策心理行為因素維度維度關鍵變量典型影響因素研究意義認知因素風險感知、信息獲取、決策效率預測停車后果、信息不對稱、系統(tǒng)響應速度揭示用戶如何理性權衡利弊，優(yōu)化決策質量情感因素安全感、信任度、舒適度停車環(huán)境、技術可靠性、品牌認知闡明情感體驗對用戶決策的驅動作用社會文化因素制度規(guī)范、群體行為、文化差異法律法規(guī)、社會習俗、技術接受度分析外部環(huán)境如何塑造用戶停車偏好情境因素時間壓力、空間約束、天氣狀況日程安排、停車場容量、自然條件研究環(huán)境變量如何影響停車選擇多樣性此外本文通過理論分析與實踐驗證相結合的方法，驗證模型的有效性，并為自動駕駛汽車企業(yè)、城市管理者以及政策制定者提供參考建議。整體而言，該研究不僅有助于深入理解用戶停車行為背后的心理機制，還能為優(yōu)化自動駕駛技術與服務提供科學依據(jù)。1.1研究背景與意義?引言在數(shù)字化時代的迅猛發(fā)展背景下，自主駕駛技術以其安全、便捷、環(huán)保等諸多優(yōu)勢成為了汽車行業(yè)革新的焦點。它不僅改變了城市交通格局，也為未來出行方式帶來了深遠的影響。然而盡管這類技術在技術層面已取得明顯進步，但用戶在實際使用過程中的采納和利用效果并未能達到預期目標，這通常與用戶的心理行為因素緊密相關。用戶對于自動駕駛汽車的接受度和使用決策是推動該技術普及的關鍵因素。鑒于此，理解用戶停車決策的心理行為模型，對于優(yōu)化自動駕駛車輛的服務體驗具有重要意義。?研究背景若干年來，隨著科技進步和需求變革，智能交通系統(tǒng)的創(chuàng)新層出不窮。其中自動駕駛技術成為了諸多國家或地區(qū)企業(yè)和學界的前沿研究領域。最新的研究匯總表明，國內外的許多研究機構和制造商都已投入大量資源推動自動駕駛技術的發(fā)展，并取得了顯著成果。這些進展涵蓋了從基礎的感知技術到高度復雜的決策和控制算法，顯示出自載技術在前沿科技中的重要位置。與此同時，心理學和社會行為科學對人類決策過程的研究對于理解用戶行為具有不可替代的影響力。停車作為駕駛過程中用戶接觸頻次和決策復雜性皆高的環(huán)節(jié)，其背后的心理動因值得深入研究。特別是在自動駕駛技術日益成熟并開始逐步融入人們日常生活的情境下，精確分析用戶的停車行為，對促進技術進步、完善用戶服務并提升市場接受度均具有顯著價值。?研究意義相較于傳統(tǒng)的駕駛行為決策分析，自動駕駛汽車用戶的停車行為研究相當微妙且復雜，涉及多層次心理行為因素的影響。本研究首先通過文獻綜述與現(xiàn)有研究方法的對比，確定了適宜的研究框架。此外研究將深入解析用戶對自動駕駛汽車這一全新交通方式所共有的行為特點和心理行為驅動因素，進而為后續(xù)技術研發(fā)和市場推廣提供有益參考。此外本研究從心理學和社會行為學的角度入手，綜合利用調研問卷、深度訪談等多種數(shù)據(jù)收集手段，試內容構建出用戶決策心理模型和行為預測模型。通過這些分析工具，可以揭示用戶對自動駕駛汽車在安全性、成本效益、便利性等方面態(tài)度，并識別影響用戶接受度的主要心理強國因素。這些信息的整合，為一線研發(fā)團隊提供了關于用戶需求與預期的首手資料。同時本研究對用戶的購物習慣、習慣性思維以及潛在未知因素的影響，通過建模和分析得以定量表達，接受后續(xù)的驗證與修正。進一步的，最終成果還將為自動駕駛行業(yè)的市場策略、技術推廣甚至政策法規(guī)的制定提供有效支撐，以迎合實際用戶需求并推動行業(yè)持續(xù)向前發(fā)展。在人臉識別、智商評估、工作壓力測驗、價值信念調查等技術的基礎上，本研究提出了一種新的分析方法，將心理學的量表和調查方法與用戶體驗的研究工作相結合，結合行為數(shù)據(jù)挖掘和機器學習算法，努力打破傳統(tǒng)研究方法的局限，實現(xiàn)更為深入和精準的用戶行為模型構建。這些模型有望成為衡量自動駕駛車輛用戶體驗發(fā)展水平的重要標志，其應用不僅廣泛涉及自動駕駛技術發(fā)展規(guī)劃、產(chǎn)品迭代與優(yōu)化設計等多個層面，也將對于整個智能交通系統(tǒng)的發(fā)展成熟至關重要。1.1.1自動駕駛技術發(fā)展趨勢自動駕駛技術的發(fā)展歷程經(jīng)歷了多個階段，從早期的輔助駕駛系統(tǒng)逐漸演變?yōu)榫邆涓叨茸灾鳑Q策能力的智能車輛。當前階段，自動駕駛技術正朝著更安全、更可靠、更智能的方向邁進。這一過程中，傳感器技術的進步、人工智能算法的優(yōu)化以及車路協(xié)同系統(tǒng)的構建等因素起到了關鍵作用。自動駕駛技術的發(fā)展不僅改變了人們的出行方式，也對停車決策產(chǎn)生了深遠影響。（1）關鍵技術進展自動駕駛技術的進步主要依賴于傳感技術、計算能力和智能算法的不斷突破?！颈怼空故玖俗詣玉{駛技術在不同發(fā)展階段的關鍵技術指標：發(fā)展階段傳感器技術計算能力智能算法L1輔助駕駛遙感雷達、攝像頭車載處理器基于規(guī)則和機器學習L2部分自動駕駛毫米波雷達、激光雷達高性能芯片PredictiveTouchL3有條件自動駕駛多傳感器融合聚焦解決方案DeepLearningL4高度自動駕駛超寬帶、V2X云計算與邊緣計算強化學習L5完全自動駕駛智慧城市協(xié)同量子計算（未來）自適應學習體系（2）技術融合與協(xié)同當前，自動駕駛技術正從單一系統(tǒng)向多技術融合的方向發(fā)展。傳感器融合、車聯(lián)網(wǎng)（V2X）以及人工智能的結合，使得自動駕駛系統(tǒng)在復雜環(huán)境下的感知和決策能力大幅提升。例如，通過V2X技術，車輛可以實時獲取周圍車輛的行駛狀態(tài)和交通信號信息，從而優(yōu)化停車策略。此外人工智能的深度學習和強化學習能力，使得自動駕駛系統(tǒng)能夠更好地適應不同場景的停車需求。（3）未來趨勢展望未來，自動駕駛技術將朝著更智能化、更互聯(lián)的方向發(fā)展。車路協(xié)同系統(tǒng)、智能交通網(wǎng)絡以及邊緣計算的引入，將進一步提升自動駕駛的安全性和效率。在停車決策方面，自動駕駛系統(tǒng)將能夠通過實時數(shù)據(jù)分析，優(yōu)化停車路徑，減少停車時間，提高停車空間的利用率。同時隨著5G和6G技術的普及，自動駕駛車輛將能夠實現(xiàn)更高速的數(shù)據(jù)傳輸，從而進一步提升停車決策的準確性和響應速度。自動駕駛技術的發(fā)展趨勢為停車決策提供了更多的可能性，隨著技術的不斷進步，自動駕駛系統(tǒng)將能夠更好地理解和適應用戶的停車需求，從而提升停車體驗。1.1.2停車行為的重要性日益凸顯隨著城市發(fā)展和智能化技術的進步，停車行為在城市交通中的作用日益重要。在現(xiàn)代社會，駕駛自動駕駛汽車的用戶在停車過程中所做的決策不僅關乎個人出行效率，更關乎整個城市交通系統(tǒng)的運行效率。因此研究自動駕駛汽車用戶停車決策的心理行為因素變得尤為重要。具體而言，以下幾點凸顯了停車行為的重要性：城市交通系統(tǒng)的核心環(huán)節(jié)：停車作為城市交通的重要組成部分，直接影響交通流的順暢與否。對于自動駕駛汽車而言，由于其特殊的運行模式和用戶行為模式，其停車決策對城市交通系統(tǒng)的影響更為顯著。資源分配的關鍵節(jié)點：停車位作為一種稀缺資源，其合理分配直接影響到城市的可持續(xù)發(fā)展和社會效率的提升。對自動駕駛汽車用戶的停車行為進行建模分析，有助于更有效地管理停車位資源，實現(xiàn)資源的最大化利用。潛在安全風險的體現(xiàn)點：在自動駕駛汽車的運行階段，停車過程可能會遇到諸多不可預見的情況和潛在的風險。深入分析用戶在停車過程中的心理和行為決策因素，對于提升自動駕駛汽車的行駛安全性具有重要意義。以下是關于停車行為重要性的具體表格分析：項目描述影響與重要性交通系統(tǒng)影響影響交通流暢度與效率核心環(huán)節(jié)資源分配停車位作為稀缺資源的管理與分配關鍵節(jié)點安全風險停車過程中潛在的安全隱患與風險安全保障需求迫切隨著自動駕駛汽車的普及和應用，其用戶的停車決策心理行為因素建模變得尤為重要和迫切。這不僅有助于優(yōu)化城市交通系統(tǒng)，提高資源利用效率，還能為自動駕駛汽車的行駛安全提供有力保障。1.1.3融合心理視角的必要性與價值在探討自動駕駛汽車用戶停車決策的心理行為因素時，融合心理視角顯得尤為關鍵與必要。首先從心理學角度分析用戶的停車決策，有助于更深入地理解用戶的動機、需求和情感反應，從而為自動駕駛系統(tǒng)的設計提供更為精準的用戶畫像。其次融合心理視角能夠揭示用戶在面對復雜交通環(huán)境和停車難題時的心理過程和行為模式。例如，用戶在面臨多個停車選項時，可能會受到時間壓力、安全顧慮或對環(huán)境的認知偏差等因素的影響。通過心理視角的分析，可以更好地預測這些行為模式，并優(yōu)化自動駕駛系統(tǒng)的決策邏輯，提高停車決策的準確性和用戶滿意度。此外融合心理視角還有助于提升自動駕駛汽車的用戶體驗，了解用戶在停車過程中的心理狀態(tài)和需求，可以使系統(tǒng)設計更加人性化，減少用戶的操作困惑和挫敗感。例如，通過模擬用戶在不同心理狀態(tài)下的停車決策過程，可以發(fā)現(xiàn)并改進系統(tǒng)界面設計中的不足，使用戶在停車時感到更加輕松和自信。融合心理視角對于自動駕駛汽車用戶停車決策的研究具有重要的理論價值和實際應用意義。它不僅有助于提升自動駕駛系統(tǒng)的性能和用戶體驗，還為未來的智能交通系統(tǒng)發(fā)展提供了有益的參考。1.2國內外研究現(xiàn)狀述評自動駕駛汽車（AV）的普及依賴用戶對其停車功能的信任與接受度，而用戶停車決策的心理行為因素成為學界關注的焦點。國內外學者從技術接受、風險感知、行為習慣等角度展開研究，但仍存在理論整合不足與實證驗證有限的問題。（1）國外研究現(xiàn)狀國外研究起步較早，早期聚焦于技術接受模型（TAM）的擴展。例如，Davis（1989）提出的感知有用性和易用性被廣泛應用于AV停車場景，如Lee等（2015）通過結構方程模型驗證了用戶對AV自動泊車功能的感知有用性顯著影響使用意愿（β=0.72,p<0.01）。隨著研究深入，學者們開始整合心理學理論，如計劃行為理論（TPB）和風險感知理論。Gkikas等（2018）的研究表明，主觀規(guī)范（β=0.45）和感知行為控制（β=0.38）是用戶選擇AV停車服務的關鍵前因變量。此外文化差異也被納入考量，Hoffman等（2020）對比歐美用戶發(fā)現(xiàn)，集體主義文化背景下的用戶更依賴社會推薦（r=0.58），而個人主義文化用戶更關注技術效率（r=0.49）。然而國外研究多基于理想化環(huán)境，對復雜路況下的動態(tài)決策關注不足。例如，現(xiàn)有模型較少考慮實時交通壓力（如【公式】所示）對用戶放棄自動泊車的影響：P其中T為等待時間，C為擁堵感知，α,（2）國內研究現(xiàn)狀國內研究起步較晚，但發(fā)展迅速。早期以技術性能測試為主，如王偉等（2017）通過眼動實驗分析用戶在AV停車時的注意力分配。近年來，學者們逐步轉向心理機制探討，如張華等（2021）構建了包含“技術焦慮”和“習慣依賴”的雙因素模型，發(fā)現(xiàn)新手用戶的技術焦慮（β=-0.61）顯著高于老用戶（β=-0.23）。此外本土化研究強調政策影響，如李明等（2022）指出，地方政府對AV停車場的補貼政策能提升用戶信任度（OR=2.15,95%CI[1.78,2.60]）。國內研究仍存在三方面局限：理論整合不足：多數(shù)研究孤立采用單一理論，未形成多維度框架（見【表】）；樣本代表性有限：以年輕、高學歷群體為主，忽視老年等特殊群體；動態(tài)模擬缺乏：較少采用駕駛模擬器或VR技術驗證決策模型。?【表】國內主要理論模型對比研究者（年份）核心變量理論基礎局限性王偉等（2017）注意力分配認知心理學未關聯(lián)決策行為張華等（2021）技術焦慮、習慣依賴雙因素理論未考慮情境差異李明等（2022）政策信任制度理論忽視個體差異（3）研究趨勢與缺口綜合國內外研究，未來需從三方面突破：動態(tài)建模：結合實時數(shù)據(jù)（如交通流、天氣）構建時變決策模型；跨文化比較：系統(tǒng)分析東西方用戶在停車決策中的文化差異；人機協(xié)同：探索用戶與AV在停車任務中的交互信任機制（如【公式】所示）：Trust其中透明度（Transparency）指系統(tǒng)狀態(tài)的可解釋性，控制權（Control）指用戶干預能力，經(jīng)驗（Experience）指使用頻次。當前研究尚未形成統(tǒng)一的理論框架，未來需通過混合研究方法（如實驗法+大數(shù)據(jù)分析）深化對用戶停車決策機制的理解。1.2.1停車決策研究進展近年來，隨著自動駕駛技術的飛速發(fā)展，關于自動駕駛汽車用戶停車決策的研究也取得了顯著的進展。通過對現(xiàn)有文獻的梳理，我們可以發(fā)現(xiàn)，停車決策研究主要集中在以下幾個方面：用戶行為特征分析：研究者通過問卷調查、實驗等方式，收集了大量關于用戶在停車場內的行為數(shù)據(jù)，包括車輛停放位置、停留時間、進出停車場的頻率等。這些數(shù)據(jù)為理解用戶停車決策提供了重要依據(jù)。影響因素識別：研究表明，影響用戶停車決策的因素眾多，包括道路條件、交通狀況、周邊環(huán)境、停車費用、停車設施等。其中道路條件和交通狀況是最主要的影響因素。決策模型構建：針對用戶停車決策的特點，研究者提出了多種決策模型。例如，基于規(guī)則的決策模型、基于機器學習的決策模型等。這些模型能夠較好地模擬用戶停車決策過程，為自動駕駛汽車提供輔助決策支持。仿真實驗與驗證：為了驗證所提出的決策模型的有效性，研究者進行了大量仿真實驗。通過對比實驗結果與實際數(shù)據(jù)，可以評估模型的準確性和可靠性。實際應用案例分析：部分研究者還關注了決策模型在實際應用中的可行性。通過對特定場景下的用戶停車決策進行觀察和分析，可以為自動駕駛汽車提供更為精準的停車輔助服務。關于自動駕駛汽車用戶停車決策的研究已經(jīng)取得了一定的進展。然而仍有許多問題需要進一步探討，如如何更有效地整合不同因素對用戶停車決策的影響、如何提高決策模型的泛化能力等。未來研究將繼續(xù)深入挖掘用戶需求，優(yōu)化決策模型，為自動駕駛汽車的廣泛應用提供有力支持。1.2.2自動駕駛影響研究現(xiàn)狀隨著自動駕駛技術的快速發(fā)展和廣泛應用，其對用戶停車決策行為的影響已成為研究者們關注的焦點。自動化駕駛技術不僅改變了車輛的行駛方式，也深刻地影響了用戶的停車行為模式。當前的研究主要集中在探討自動駕駛技術如何改變了用戶的停車習慣、提升了停車體驗，以及這些變化背后的心理機制。研究者們通過實證研究、問卷調查、模擬實驗等多種方法，試內容揭示自動駕駛技術在停車場景中的具體影響及用戶的適應性過程。（1）自動駕駛對停車決策的影響因素分析研究表明，自動駕駛技術通過減少駕駛員的體力消耗、提高停車效率、降低停車焦慮等方式，對用戶的停車決策產(chǎn)生顯著的積極影響。例如，一項針對自動駕駛汽車用戶的調查發(fā)現(xiàn)，83%的用戶認為自動駕駛汽車能夠顯著減少停車所需的時間，而76%的用戶則表示自動駕駛技術降低了他們在夜間或惡劣天氣條件下的停車難度（Smithetal,2020）。（2）用戶體驗與心理行為的變化自動駕駛技術不僅改變了用戶的停車行為，還深刻影響了他們的心理體驗。研究發(fā)現(xiàn)，自動駕駛技術能夠顯著降低用戶的停車焦慮感，提高他們的停車滿意度。一項基于虛擬現(xiàn)實（VR）模擬實驗的研究表明，與手動駕駛汽車相比，自動駕駛汽車用戶在停車過程中的緊張感和壓力感降低了23%（Johnson&Lee,2021）。為了量化自動駕駛技術對用戶停車決策的影響，研究者們提出了多種數(shù)學模型。例如，以下公式展示了自動駕駛技術對用戶停車決策的直接影響：U其中U表示用戶停車決策的滿意度，T表示停車所需時間，S表示停車環(huán)境的安全性，A表示自動駕駛技術的可靠性，而α,（3）研究展望盡管當前的研究已經(jīng)取得了一定的進展，但仍有許多問題需要進一步探討。例如，自動駕駛技術在不同文化背景下的用戶接受度如何？自動駕駛技術對城市停車布局的長期影響是什么？這些問題的解決將需要跨學科的研究方法，結合心理學、人工智能、城市規(guī)劃等多領域的知識。研究方法主要發(fā)現(xiàn)參考文獻問卷調查83%的用戶認為自動駕駛技術顯著減少停車所需時間Smithetal,2020VR模擬實驗自動駕駛技術降低了用戶的停車焦慮感Johnson&Lee,2021通過上述研究，我們可以更好地理解自動駕駛技術對用戶停車決策的復雜影響，并為未來自動駕駛技術的應用和優(yōu)化提供理論支持。1.2.3用戶心理因素研究綜述在自動駕駛汽車用戶停車決策的研究中，用戶心理因素占據(jù)著重要的地位。這些因素包括用戶的信任感、感知風險、舒適度、隱私擔憂以及決策習慣等。近年來，眾多學者從不同角度對這些問題進行了深入研究，取得了一定的成果。信任與感知風險R其中R代表用戶的感知風險，T代表用戶的信任度，b為常數(shù)。舒適度與隱私擔憂C其中C代表用戶的總體舒適度，Si代表第i個舒適度指標，wi代表第P其中ED代表用戶對數(shù)據(jù)泄露的期望損失，EA代表用戶對數(shù)據(jù)泄露的實際感知損失，D代表用戶愿意接受的隱私泄露程度，決策習慣與學習效應H其中H代表用戶的整體決策習慣，xi代表第i種決策方式的使用頻率，?i代表第L其中St代表用戶在t時刻的學習水平，St?1代表用戶在通過上述綜述可以看出，用戶心理因素在其停車決策中起著至關重要的作用。未來研究可以根據(jù)這些因素進一步細化模型，以期更好地理解和預測用戶的停車行為。1.2.4現(xiàn)有研究的不足與啟示現(xiàn)有研究的不足之處：目前，關于自動駕駛汽車用戶停車決策的研究依然存在若干不足之處。具體表現(xiàn)在以下幾個方面：上文中提到的研究重點集中在特定情境下的行為模式，未能全面考察不同用戶類型和心理狀態(tài)的復雜性。這導致無法得出具有普遍適用性的停車決策行為規(guī)律，為增強結論的泛化性，應當在更廣泛的情境和不同用戶群體中進行實驗驗證。目前的研究較少探討用戶停車決策的外部環(huán)境因素，諸如停車位分布情況、周邊設施的設置等。而事實上，這些環(huán)境因素對用戶的停車地點選擇、時間偏好等決策具有重要的作用。因此在構建決策模型時不能忽視環(huán)境因素的深入分析與納入?，F(xiàn)有的統(tǒng)計與調查結果往往基于有限的樣本，缺乏充分的代表性和長期的追蹤性。此外定量分析手段有限，主要的量化方法局限于生存時間分析或選擇模型，以靜態(tài)視角考察決策變化過程，未能捕捉到內部心理演進的全貌?，F(xiàn)有研究缺乏考慮用戶在實際使用自動駕駛車輛刷上考慮到的心理安全感缺失等敏感心理問題。啟示：從中可獲得以下啟示：為形成更加細致、全面的自動駕駛汽車用戶停車決策模型，需注意以下幾點以完善理論與應用：開展跨領域研究，涵蓋心理學、管理學以及城市規(guī)劃學中加入，共同分析心理行為與環(huán)境因素間的互動關系，收集多維度的數(shù)據(jù)，以提升模型的外確定性和應用適應度。延長跟蹤調查時間長度，增加樣本的代表性，引入生存技術如事件史分析和協(xié)變量調節(jié)策略等改進定量研究方法，嘗試捕捉和描繪剩余時間與決策的動態(tài)進展，進行情境模擬和或自身的適應機制適應。深入研究決策行為背后的心理學機制。綜合考量用戶的認知特性、情感、習慣性行為等因素，以及自動駕駛系統(tǒng)反饋質量的影響，特別是外界環(huán)境刺激下產(chǎn)生的焦慮、不確定感等感受。通過對現(xiàn)有研究中訛誤與不足的梳理，梳理出研究的亟待改進之處和發(fā)展趨勢，這將為后續(xù)研究工作提供有益的引導和啟示，并推動相關領域理論與實踐的更新與完善。在深入理解用戶決策心理、行為規(guī)律與社會文化背景的基礎上構筑更加精確全面的自動駕駛汽車停車決策分析模型，為優(yōu)化停車行為與運營管理提供數(shù)據(jù)支持。1.3研究目標與內容本研究旨在深入探究自動駕駛汽車用戶在停車決策過程中的心理行為因素，并構建相應的理論模型。具體研究目標與內容如下：（1）研究目標識別關鍵心理因素：通過實證研究，識別并分析影響自動駕駛汽車用戶停車決策的主要心理行為因素，例如風險評估、信任度、環(huán)境感知、舒適度等。構建行為模型：基于識別的心理因素，建立一個多維度、動態(tài)的停車決策行為模型，能夠定量描述用戶決策過程。驗證模型有效性：通過模擬和實地試驗，驗證所構建模型的準確性和魯棒性，為自動駕駛汽車的停車策略優(yōu)化提供理論依據(jù)。（2）研究內容本研究將圍繞以下幾個方面展開：心理行為因素量化分析描述性統(tǒng)計與相關性分析：通過問卷調查和訪談收集數(shù)據(jù)，對停車決策心理行為因素進行描述性統(tǒng)計，并分析各因素間的相關性。模型變量定義與表達式：將心理因素量化為可計算的變量，并建立其數(shù)學表達式。例如，信任度可以用以下公式表示：T其中T為信任度，U為用戶使用經(jīng)驗，F(xiàn)為環(huán)境熟悉度，α和β為權重系數(shù)。多維度行為模型構建模型的層次結構：提出三級模型，包括個體心理層面（如風險感知）、行為傾向層面（如決策偏好）和實際行為層面（如停車選擇）。具體結構如【表】所示：層級模型邏輯關系：定義各層級間的因果關系，并建立數(shù)學表達。例如，風險感知對停車選擇的影響可以表示為：P其中P為停車選擇概率，R為風險感知度，C為環(huán)境復雜度，γ和δ為調節(jié)系數(shù)。模型驗證與優(yōu)化模擬驗證：通過計算機模擬不同場景下的用戶停車決策，觀察模型預測結果與實際數(shù)據(jù)的匹配度。實地試驗：在自動駕駛測試場或實際道路中收集用戶停車數(shù)據(jù)，驗證模型的有效性，并對模型參數(shù)進行優(yōu)化調整。通過以上研究內容，本將形成一套較為完整的自動駕駛汽車用戶停車決策心理行為因素模型，為提升用戶體驗和自動駕駛系統(tǒng)的安全性提供理論支持。1.3.1核心研究目的界定本研究的核心目的在于深入剖析并系統(tǒng)構建能夠解釋自動駕駛汽車用戶具體停車行為選擇背后的心理及行為相關因素模型。隨著自動駕駛技術的日趨成熟與普及，駕駛角色的轉變以及車輛智能化的程度不斷加深，用戶的停車決策過程不再局限于傳統(tǒng)的由駕駛者主導的模式，開始融入更多非駕駛層面的考量，其中尤其突顯了用戶的心理感知、預期行為以及主觀意愿。因此明確界定本研究旨在解決的關鍵問題至關重要，其核心研究目的可圍繞以下幾個方面展開：第一，識別與提煉影響用戶停車決策的關鍵心理與行為因子。自動駕駛汽車用戶的停車選擇并非隨機事件，而是受到一系列復雜因素的驅動和制約。本研究致力于超越傳統(tǒng)交通行為研究的范疇，重點關注諸如感知風險（PerceivedRisk）、信任度（Trust）、情境依賴行為（SituationalBehavior）、自動化接受度（AcceptanceofAutomation）、個人信息需求（InformationalNeeds）、隱私顧慮（PrivacyConcerns）以及習慣與偏好（HabitandPreference）等心理層面和行為層面的核心變量，并明確它們在用戶停車決策中扮演的角色。為使研究更具結構化與分析性，我們將通過文獻回顧與初步調查，構建一個潛在的心理行為因素清單。此清單將涵蓋不同維度的影響因素（見【表】），作為后續(xù)模型構建的基礎。?【表】潛在的心理行為因素清單（示例）維度具體因素感知風險對自動駕駛停車安全性的擔憂信任度對系統(tǒng)可靠性的信任程度自動化接受度對讓渡部分控制權（如停車）的接受程度個人信息需求對導航、無障礙通行等信息的需求程度隱私顧慮對停車數(shù)據(jù)收集與使用的擔憂情境依賴行為對時間壓力、周邊環(huán)境（如商場、住宅區(qū)）、天氣等因素的反應習慣與偏好傳統(tǒng)的停車地點偏好、對舒適度等的需求第二，量化分析各心理行為因素對停車決策的相對重要性與影響機制。在識別了關鍵因素之后，本研究旨在通過實證研究（例如問卷調查、基于行為的駕駛模擬或真實路測數(shù)據(jù)），分析這些心理行為因素如何以何種程度、何種路徑以及何種方式（正向或負向）共同作用于用戶的停車決策過程。這一目的旨在揭示各因素之間的相互作用關系及其對最終決策結果的貢獻度差異，例如，可能發(fā)現(xiàn)信任度對安全風險感知有顯著調節(jié)作用（如【公式】所示），或特定情境下的信息需求對選擇特定（如室內）停車場類型有更強的預測力。通過這種量化分析，可以為理解用戶決策心理提供更精確的實證依據(jù)。停車決策效用1.3.2主要研究內容概述本研究旨在系統(tǒng)性地探討自動駕駛汽車用戶停車決策的心理行為因素，構建相應的模型以揭示其內在作用機制。具體而言，主要研究內容包括以下幾個方面：停車環(huán)境感知與心理反應分析首先研究將深入分析自動駕駛汽車用戶在停車過程中所感知的環(huán)境因素（如交通狀況、停車位類型、周邊設施等）及其對用戶心理狀態(tài)的影響。通過問卷調查、實驗法等手段收集數(shù)據(jù)，并運用統(tǒng)計分析方法（如相關性分析）探究不同環(huán)境因素與用戶心理指標（如焦慮程度、舒適度、決策偏好等）之間的關系。研究預期推導出以下公式以量化環(huán)境感知對心理反應的影響：心理反應其中環(huán)境因素包含多個維度，如環(huán)境復雜性（Ecomp）、交通流密度（Edensity）、停車位可見度（停車決策行為模式建模其次研究將基于前期分析結果，構建用戶停車決策的行為模式模型。該模型將結合用戶的心理行為因素與傳統(tǒng)經(jīng)濟學理論（如效用最大化原則），形成多維度決策框架。通過構建決策樹或馬爾可夫鏈等數(shù)學工具，模型能夠模擬用戶在不同條件下的停車選擇行為。主要研究內容包括：決策因素權重分配：確定各影響因素（如時間成本、經(jīng)濟成本、心理舒適度等）的權重，預期推導權重分配公式如下：總決策效用其中ωi為第i個因素的權重，因素決策路徑優(yōu)化：結合實際停車場景數(shù)據(jù)，通過機器學習算法（如遺傳算法）優(yōu)化用戶的停車決策路徑，提高模型預測準確性。用戶心理因素的量化與驗證此外研究將重點探索用戶心理因素（如風險偏好、信任度、認知負荷等）與停車決策的量化關系。通過設計心理學實驗，測量用戶在模擬停車場景中的行為數(shù)據(jù)，結合行為經(jīng)濟學理論（如前景理論），驗證心理因素對決策的調節(jié)數(shù)據(jù)。例如，可通過以下量表量化用戶的風險感知：風險感知維度12345路況不確定性極低風險低風險中等風險高風險極高風險系統(tǒng)可靠性感知極強信任強信任中等信任弱信任極弱信任最終，研究將通過交叉驗證等統(tǒng)計方法，驗證模型在真實停車場景中的有效性，并提出相應的優(yōu)化建議。研究創(chuàng)新點總結綜上所述本研究的主要創(chuàng)新點在于：多維心理行為因素整合：結合心理學與行為經(jīng)濟學理論，全面涵蓋用戶的心理狀態(tài)與行為邏輯。定量模型構建：通過數(shù)學與機器學習方法，構建可量化的停車決策模型，提高預測精度。實證數(shù)據(jù)支持：采用多種實驗與調查方法，確保研究結果的科學性與可靠性。實際應用導向：研究成果將為企業(yè)優(yōu)化自動駕駛汽車停車系統(tǒng)、提升用戶體驗提供理論依據(jù)和實踐參考。1.4研究方法與框架在這里，我們可以引入行為學模型和機器學習算法，進一步掌握自動駕駛汽車用戶決策的特點和行為規(guī)律。更嚴謹?shù)卣f，我們運用以用戶界面心理學為基礎的多因子心理建模方法，將用戶的決策過程拆解成幾個關鍵的因素。例如，“便捷性”不僅指停車的地理位置，還涵蓋了土木、電子、軟件系統(tǒng)等提供的整體設施便利性評估。在詳細闡述建模過程中，文章將引述假設模型，并通過流程內容展示建模的不同階段。同時會結合使用標準化問卷和特定實驗，比如因果調查和實際情境模擬等，來獲取關于決策影響的定量數(shù)據(jù)。此外為了保證研究的科學性和嚴謹性，我也會遵循統(tǒng)計學的指導原則，對研究結果進行有效的驗證與計算。其中會運用諸如交互作用和變量調整等統(tǒng)計分析方法來衡量各因素之間的關系，并在注腳部分詳細說明。整個研究重在呈現(xiàn)用戶心理行為因素與停車決策間的關系，并采取契合行為學的結構方程模型進行深度分析，以此得出清晰明了的決策網(wǎng)絡關系內容。接下來將根據(jù)這些數(shù)據(jù)模型，采用相應的人工智能算法來構建預測模型，進而形成對用戶不同情境下停車決策行為的高效預測與解釋。1.4.1采取的研究方法論本研究采用混合方法研究設計（MixedMethodsResearchDesign），旨在綜合運用定量分析和定性分析兩種路徑，以更全面、深入地探究自動駕駛汽車用戶停車決策的心理行為因素。首先通過問卷調查收集大樣本數(shù)據(jù)，基于結構方程模型（StructuralEquationModeling,SEM）構建理論模型，揭示各心理因素（如環(huán)境感知、情感體驗、社會影響等）與停車決策（如目的區(qū)域選擇、時間分配等）之間的復雜關系。其次輔以深度訪談取得定性數(shù)據(jù)，采用扎根理論（GroundedTheory）方法分析用戶在停車場景下的認知過程、決策情境與行為動機。（1）定量研究方法問卷調查主要采用Likert5點量表測量用戶的感知風險、駕駛焦慮、時間偏好的程度，同時收集人口統(tǒng)計信息（如年齡、駕駛經(jīng)驗、專業(yè)背景等）。樣本采用分層隨機抽樣，確保數(shù)據(jù)廣泛性和代表性。收集的數(shù)據(jù)通過SPSS和AMOS軟件進行統(tǒng)計分析，構建并驗證包含以下核心因素的模型：P其中：P表示停車決策R表示風險感知T表示時間偏好S表示社會影響E表示環(huán)境因素M表示動機因素K表示知識水平G表示地理條件Q表示服務質量PsFsL表示學習經(jīng)驗C表示認知負荷（2）定性研究方法深度訪談采用半結構化訪談法，對話提綱圍繞以下維度展開：停車場景的初始需求與動機對自動駕駛功能的信任度與放手程度停車行為背后的風險感知與情感波動社會情境（如共享停車用戶行為）的影響對停車推薦系統(tǒng)的接受度與反饋訪談錄音經(jīng)轉錄后，通過Nvivo軟件進行編碼與主題聚類，最終形成三條核心主題：決策權衡（QuantityDecision）、情感調節(jié)（EmotionalModulation）、文化嵌入（CulturalEmbedding）。以示例數(shù)據(jù)之一（對擁堵區(qū)域的回避動機）說明分析框架：回避動機決策（3）數(shù)據(jù)整合策略定量模型驗證通過定性訪談驗證假設和機制，例如通過“政策連續(xù)體”（PolicyGradient）內容展示用戶在極端信任-懷疑場景中的建議行為策略（【表】）。整合分析明確分階段因素優(yōu)先級，結果將同時呈現(xiàn)復合指標（如“心理決策熵”）與情境化解釋?！颈怼浚旱湫陀脩粜湃味饶Ｐ偷那榫敖灰浊€信任度水平錯誤容忍量停車策略特征定性錨點案例高（1.0）波動容錯（δ=0.2）優(yōu)先功能外包“系統(tǒng)會根據(jù)額度自治停車”中（0.5）范圍容錯（δ=0.5）權限制約選擇“可設置僅限30分鐘”低（0.2）極端梗斷（δ=1.0）個人完全控制“絕不切全自動駕駛模式”1.4.2技術路線與研究步驟技術路線概述本研究旨在通過深入分析自動駕駛汽車用戶停車決策的心理行為因素，建立有效的決策模型。為此，我們將遵循以下技術路線：首先，收集并整理關于自動駕駛汽車用戶停車決策的相關數(shù)據(jù)；其次，通過文獻綜述和實地調查識別關鍵的心理行為因素；接著，構建理論框架和假設模型；最后，運用統(tǒng)計分析和機器學習算法對模型進行驗證和優(yōu)化。在此過程中，我們將注重方法的科學性和可行性，確保研究結果的準確性和可靠性。研究步驟詳解（一）數(shù)據(jù)收集與整理階段：在這一階段，我們將通過多種渠道收集數(shù)據(jù)，包括但不限于自動駕駛汽車的行駛記錄、用戶駕駛習慣調查數(shù)據(jù)以及相關新聞報道和研究文獻等。通過整理和清洗數(shù)據(jù)，我們將建立數(shù)據(jù)庫，為后續(xù)研究提供數(shù)據(jù)支持。同時我們還將利用自然語言處理技術對社交媒體、論壇等平臺的用戶評論進行情感分析，以獲取用戶對自動駕駛汽車停車行為的情感傾向。（二）關鍵心理行為因素識別階段：通過文獻綜述和實地調查相結合的方法，我們將深入分析自動駕駛汽車用戶停車決策的心理行為因素。在此階段，我們將關注如信任度、安全感、風險感知、決策偏好等因素對用戶停車決策的影響。同時我們還將運用定性分析方法（如深度訪談和焦點小組討論）來識別關鍵的心理行為因素。（三）理論框架與假設模型構建階段：基于識別的關鍵心理行為因素，我們將構建理論框架和假設模型。這一階段將借鑒現(xiàn)有的心理學和決策理論成果，結合自動駕駛汽車的特性，構建用戶停車決策的心理行為模型。同時我們將提出一系列假設，為后續(xù)實證研究提供基礎。（四）模型驗證與優(yōu)化階段：在此階段，我們將運用統(tǒng)計分析方法和機器學習算法對構建的模型進行驗證和優(yōu)化。具體來說，我們將利用收集的數(shù)據(jù)進行實證分析，評估模型的擬合度和預測能力。此外我們還將運用機器學習算法對模型進行優(yōu)化，以提高模型的準確性和可靠性。同時我們將關注模型的動態(tài)適應性，以適應自動駕駛汽車技術的不斷發(fā)展。通過不斷的迭代和優(yōu)化，我們將建立更加完善的用戶停車決策心理行為因素模型。具體步驟如下：數(shù)據(jù)預處理與分析：對收集的數(shù)據(jù)進行預處理和統(tǒng)計分析，包括數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理、異常值檢測等。通過描述性統(tǒng)計分析，了解數(shù)據(jù)的分布和特征。模型選擇與驗證：根據(jù)研究目的和數(shù)據(jù)特點選擇合適的統(tǒng)計模型和機器學習算法。運用假設檢驗等方法驗證模型的顯著性，同時通過交叉驗證等技術評估模型的預測能力。模型優(yōu)化與調整：根據(jù)驗證結果對模型進行優(yōu)化和調整。包括參數(shù)優(yōu)化、特征選擇等。同時關注模型的動態(tài)適應性，以適應自動駕駛汽車技術的不斷發(fā)展。結果展示與討論：撰寫研究報告，詳細闡述研究結果和討論。包括模型的構建過程、驗證結果、優(yōu)化策略等。同時對研究結果的局限性進行說明，并提出未來研究方向。?技術內容表展示（可選）在研究過程中，我們可以采用流程內容或表格等形式展示技術路線和研究步驟的詳細流程。例如，可以制作一個包含數(shù)據(jù)收集、關鍵心理行為因素識別、理論框架構建、模型驗證與優(yōu)化等環(huán)節(jié)的流程內容或甘特內容來直觀展示研究進程。此外還可以制作表格來記錄每個階段的具體任務、方法、預期成果等細節(jié)信息以便于跟蹤和管理研究進度。1.5論文結構安排本論文旨在深入探討自動駕駛汽車用戶在停車決策過程中的心理行為因素，并建立相應的模型。為確保研究的系統(tǒng)性和連貫性，本文將按照以下結構進行組織：（1）引言簡述自動駕駛汽車的發(fā)展背景及其在現(xiàn)代交通中的重要性。闡明研究停車決策心理行為因素的意義。概括論文的主要內容和結構安排。（2）文獻綜述回顧國內外關于自動駕駛汽車停車決策的研究現(xiàn)狀。分析現(xiàn)有研究的不足之處和需要改進的方向。提出本論文的創(chuàng)新點和研究價值。（3）研究方法介紹本研究采用的定性與定量研究方法。詳細描述數(shù)據(jù)收集和分析過程，包括實驗設計、樣本選擇、變量定義等。闡述所使用的理論框架和模型。（4）實驗設計與結果分析詳細介紹實驗的具體步驟和實施情況。展示實驗數(shù)據(jù)，并運用統(tǒng)計分析方法對數(shù)據(jù)進行處理和分析。根據(jù)實驗結果，驗證研究假設和模型構建的有效性。（5）結論與展望總結本研究的主要發(fā)現(xiàn)和貢獻。指出研究中存在的局限性和不足之處。對未來自動駕駛汽車停車決策領域的研究方向進行展望。二、理論基礎與概念界定2.1理論基礎本研究基于計劃行為理論（TheoryofPlannedBehavior,TPB）、技術接受模型（TechnologyAcceptanceModel,TAM）以及風險感知理論（RiskPerceptionTheory），構建自動駕駛汽車用戶停車決策的心理行為因素框架。計劃行為理論由Ajzen（1991）提出，認為行為意向是行為最直接的預測變量，而行為意向受態(tài)度、主觀規(guī)范和感知行為控制的影響。在自動駕駛停車場景中，用戶對停車技術的態(tài)度（如信任度、易用性感知）、社會規(guī)范（如他人對自動駕駛停車的評價）以及自我效能感（如對系統(tǒng)操作能力的判斷）共同決定其停車決策意向。技術接受模型由Davis（1989）提出，強調感知有用性和感知易用性是用戶接受技術的核心因素。自動駕駛停車系統(tǒng)的技術特性（如自動泊車精度、響應速度）將影響用戶對其有用性的判斷，進而影響使用意愿。風險感知理論由Slovic（1987）提出，認為用戶對風險的評估（如安全性、時間成本）會顯著影響行為選擇。自動駕駛停車涉及人機協(xié)同決策，用戶對系統(tǒng)可靠性的風險感知可能成為其拒絕使用的關鍵障礙。2.2核心概念界定為明確研究范疇，對以下核心概念進行界定：自動駕駛汽車停車決策：指用戶在特定場景下（如擁擠停車場、惡劣天氣），基于對自動駕駛停車系統(tǒng)的認知和評估，選擇是否啟用自動停車功能、停車位置及后續(xù)操作的行為過程。其決策維度可分為功能啟用決策（是否使用自動停車）、位置選擇決策（目標停車位偏好）及交互決策（是否人工干預）。心理行為因素：指影響用戶停車決策的內在心理特征和外在行為表現(xiàn)，本研究將其劃分為認知因素（如感知有用性、風險感知）、情感因素（如信任度、焦慮感）和社會因素（如主觀規(guī)范、從眾行為）。感知行為控制：指用戶對自身控制停車過程難易程度的判斷，可通過公式量化：其中α和β為權重系數(shù)，自我效能反映用戶對操作能力的信心，外部資源支持包括系統(tǒng)提示、網(wǎng)絡覆蓋等。2.3變量關系與測量維度基于上述理論，本研究將心理行為因素與停車決策的關聯(lián)性歸納為【表】：?【表】心理行為因素與停車決策的關聯(lián)性心理行為因素定義對停車決策的影響路徑感知有用性用戶對系統(tǒng)提升停車效率的評估正向影響功能啟用決策和位置選擇決策風險感知用戶對系統(tǒng)安全性的主觀判斷負向影響功能啟用決策，正向影響人工干預傾向信任度用戶對系統(tǒng)可靠性的依賴程度調節(jié)感知有用性與決策意向的關系主觀規(guī)范他人或社會群體對用戶行為的影響間接影響決策意向，尤其在公共停車場景中顯著通過上述理論整合與概念界定，本研究為后續(xù)實證分析提供邏輯基礎，確保模型構建的科學性與系統(tǒng)性。2.1核心理論支撐自動駕駛汽車的停車決策過程涉及多個心理行為因素，這些因素共同影響著駕駛者在面對停車任務時的選擇和判斷。為了深入理解這一過程，本節(jié)將探討以下核心理論支撐：感知-認知模型：該模型認為，感知系統(tǒng)（如傳感器、攝像頭等）收集的數(shù)據(jù)經(jīng)過處理后轉化為認知信息，進而影響駕駛者的決策。例如，通過分析周圍環(huán)境的特征，駕駛者可以判斷是否需要停車或尋找停車位。感知組件功能描述傳感器檢測車輛周圍的物理環(huán)境，如距離、速度、障礙物等攝像頭提供車輛周圍環(huán)境的視覺信息，輔助駕駛者進行決策決策樹模型：決策樹是一種用于表示問題解決過程的方法，它通過分叉的方式展示不同選擇及其后果。在自動駕駛汽車的停車決策中，決策樹可以幫助駕駛者識別最合適的停車位置，并評估不同選擇的后果。節(jié)點條件結果A距離目的地足夠近繼續(xù)行駛B有空閑停車位停車C無空閑停車位尋找新停車位概率論與統(tǒng)計方法：在自動駕駛汽車的停車決策中，概率論可以用來估計不同情況下的事件發(fā)生概率，從而幫助駕駛者做出更合理的決策。例如，通過分析歷史數(shù)據(jù)，可以預測特定地點的停車位使用情況，為駕駛者提供參考。參數(shù)含義P(A)事件A發(fā)生的概率P(B)事件B發(fā)生的概率P(C)事件C發(fā)生的概率2.1.1心理認知理論心理認知理論在探討人類對自動駕駛車輛行為預測方面的作用至關重要。根據(jù)該理論，人的認知過程是其行為決策的基礎，因為它涉及到對信息的獲取、理解及選擇。這一過程不僅包括有意識的決策制定，還包括潛意識信息和偏見對最終判斷的影響。認知模型：選擇性注意（SelectiveAttention）：用戶在與自動駕駛汽車交互時，并非總是全神貫注于車輛的所有操作。他們的注意力有限，而注意的選擇性確保他們將認知資源投入到最重要的信息上，例如做出停車決策時考慮周圍環(huán)境的安全性和停車的便利性。信息處理（InformationProcessing）：這是一個多步驟流程，包括信息的感知、編碼、存儲、提取和響應。在自動駕駛車輛環(huán)境下，用戶的感覺輸入需要經(jīng)過快速處理以評估當前情境，然后形成預期的停車行為策略。知識基礎（KnowledgeBase）：用戶的知識基礎涵蓋了一系列關于自動駕駛車輛操作的假設和信念。這些知識可能源自個人經(jīng)驗、教育背景或觀察到的他人行為，在停車決策中扮演著重要角色。有限理性（BoundedRationality）：由于時間和資源限制，用戶體驗在面對復雜和室內環(huán)境決策時展現(xiàn)出有限的能力。在不做詳盡分析的情況下，用戶可能依賴于易于理解和應用的經(jīng)驗法則或啟發(fā)式。信念和態(tài)度（BeliefsandAttitudes）：用戶的信念和價值觀在決策過程中具有重要影響。對自動駕駛技術安全和可靠性的信任或懷疑能夠在很大程度上左右用戶的停車決策。情感狀態(tài)（EmotionalState）：用戶的當刻情緒，如焦慮或放松，均會影響如何解釋接收到的信息，并作出適當?shù)耐＼嚊Q策。風險規(guī)避與趨近（RiskAversionandApproach）：用戶在不熟悉的停車情境中可能表現(xiàn)為風險規(guī)避，避免選擇不確定的決策路徑。相反，在熟悉的或在積極情緒驅動下，用戶可能會更趨向實施冒險性強的停車選擇。以表格形式呈現(xiàn)用戶認知的不同維度及其對停車決策的影響：認知維度描述影響停車決策的方式選擇性注意用戶注意力集中于特定的感官輸入上用戶可能根據(jù)感知到的安全程度做出快速停車決定信息處理感知、編碼、儲存和響應信息的過程用戶會利用處理速度來完成復雜的停車選擇知識基礎始于個人經(jīng)驗、教育和觀察的假設和信念體系知識豐富的用戶可能對停車位置更加自信有限理性由于資源和個人時間的限制做出最佳決策的條件受限用戶可能依賴于簡單的啟發(fā)式來迅速停車信念和態(tài)度用戶對自動駕駛技術的信念與可能持有的態(tài)度對技術低信任可能導致更加謹慎的停車選擇情感狀態(tài)用戶的當前情緒狀態(tài)影響他們的認知處理放松時的用戶可能愿意接受更加復雜的停車挑戰(zhàn)風險規(guī)避與趨近用戶在面對不確定性時的決策傾向傾向于規(guī)避風險的用戶可能傾向于選擇較熟悉的停車場所2.1.2行為決策模型在自動駕駛汽車的停車決策過程中，用戶行為不僅受到車輛傳感器數(shù)據(jù)和周圍環(huán)境信息的顯著影響，更深度嵌入了個體的心理與認知因素。為了系統(tǒng)地揭示用戶在面臨停車選項時的決策內在邏輯，本節(jié)構建一個綜合性的行為決策模型，旨在量化描述用戶決策過程中的感知、評估與選擇環(huán)節(jié)。該模型并非旨在模擬車輛的具體控制行為，而是聚焦于用戶作為決策主體的意內容形成機制。該模型借鑒了決策理論中的核心框架，并結合了行為經(jīng)濟學的人類心理特點，構建了一個包含感知情境、動機評估及效用權衡三個核心階段的多層級決策結構。具體而言，模型假設用戶的停車決策是一個動態(tài)且迭代的過程，其中每一步都受到先前階段結果和信息反饋的影響。模型核心階段及元素：情境感知與環(huán)境解析(SituationalAwareness&EnvironmentalInterpretation):階段起始時，用戶（或系統(tǒng)模擬用戶）接收并處理來自自動駕駛系統(tǒng)的關于可用停車位的實時信息。這些信息通常包括但不限于：停車位的幾何尺寸（寬度、長度、深度）、障礙物（如其他車輛、行人、固定器械）距離與類型、地面坡度、光線狀況以及潛在的安全風險（如盲區(qū)、人行橫道附近）。信息處理的效率與準確性直接影響后續(xù)決策的質量，此階段輸出關鍵信息的精煉表征。動機與偏好評估(Motivation&PreferenceEvaluation):基于感知到的情況，用戶內在的動機和偏好開始發(fā)揮主導作用。這里的動機并非簡單的生理需求，而更多體現(xiàn)了用戶的出行目標、時間價值感知、車輛使用習慣（例如，部分用戶可能傾向于“最快捷”或“最安全”的停車，而有部分用戶可能追求“可見度高”或“充電便利”等特定目標）。這些偏好可以是顯性的（用戶明確表達），也可以是隱性的（基于機器學習推斷出的用戶歷史行為模式）。偏好評估旨在為不同停車場選項賦予個別的權重。期望效用權衡與選擇執(zhí)行(ExpectedUtility權衡與ChoiceExecution):最終的停車地點選擇是用戶個體評估不同選項預期效用水平的結果。模型的核心在于構建一個多屬性效用函數(shù)（UtilityFunction），以量化用戶對各個停車選項的綜合評價。設一個停車選項可用屬性為A={A1,A2,...,An}，各屬性的對應值為多屬性效用函數(shù)構建:為了量化不同停車選項的偏好強度，采用加權求和的方式來構建期望效用函數(shù)U。模型引入了屬性權重wi來反映各屬性對于特定用戶或用戶群體的相對重要性，且滿足歸一化條件i=1nwi=1。假設fjU函數(shù)的具體形式fj取決于該屬性的特性和對用戶的滿意度影響。例如，對于“車位尺寸”，更大的尺寸可能帶來更高的效用；對于“距離目的地遠近”，距離越近效用越高；而對于“安全風險”，風險越低效用越高。權重w模型輸出與驗證：該模型通過計算不同停車選項的Ui通過上述行為決策模型，可以更深入地理解影響自動駕駛汽車用戶停車選擇的關鍵心理因素，并為設計更符合用戶期望的停車輔助系統(tǒng)以及優(yōu)化停車推薦策略提供理論支持。表格示例（可選，可嵌入正文中替代部分文字描述）：?【表】關鍵決策因素與屬性示例階段階段名稱心理行為元素對應環(huán)境屬性/信息影響描述情境感知體檢感知車位尺寸、障礙物、安全性、可用性影響用戶是否將某個車位納入考慮范圍動機與偏好評估價值觀、習慣、目標用戶出行目的、時間緊迫性、對便捷性/安全性/經(jīng)濟性的偏好決定用戶對不同停車地點類型（如商場停車場、路邊）或特定屬性的重視程度（如距離、收費）效用權衡風險態(tài)度、認知權衡不同選項的屬性得分用戶根據(jù)偏好和屬性值計算每個選項的綜合“喜好度”，并最終做出選擇重要說明:示例表格僅為說明個人，實際應用中屬性和權重需個性化和動態(tài)化。該表可以根據(jù)具體模型擴展或更詳盡。2.1.3人機交互理論人機交互理論（Human-ComputerInteraction,HCI）為自動駕駛汽車用戶停車決策的研究提供了重要的理論視角。該理論主要關注人與計算機系統(tǒng)之間的互動過程，旨在提高用戶體驗、系統(tǒng)效率和安全性。在自動駕駛汽車的停車決策情境中，HCI理論有助于理解用戶如何感知、理解和響應系統(tǒng)提供的停車建議或自主停車行為。（1）交互設計原則交互設計原則是HCI理論的核心組成部分，對用戶停車決策具有直接影響。這些原則包括清晰性、一致性、反饋性、容錯性和易用性等。例如，清晰性要求系統(tǒng)提供的停車指示必須明確易懂，避免用戶產(chǎn)生誤解；一致性則強調系統(tǒng)的操作邏輯應保持一致，降低用戶的學習成本。交互設計原則定義對停車決策的影響清晰性指示明確，易于理解確保用戶準確理解停車指令，減少操作失誤一致性系統(tǒng)操作邏輯統(tǒng)一降低用戶認知負荷，提升停車效率反饋性系統(tǒng)及時響應用戶操作增強用戶對系統(tǒng)的信任感容錯性允許用戶糾正錯誤操作減少用戶因操作失誤導致的焦慮易用性操作簡單快捷提升用戶停車體驗（2）互惠模型根據(jù)互惠模型（ReciprocityPrinciple），用戶更傾向于回報那些為他們提供幫助的系統(tǒng)。在自動駕駛汽車停車決策中，如果系統(tǒng)能夠提供準確、及時的停車建議，用戶會更傾向于信任系統(tǒng)的自主停車功能。該模型可以用以下公式表示：U其中U表示用戶滿意度，I表示系統(tǒng)提供的停車信息質量，R表示用戶的回報行為（如對系統(tǒng)的信任度）。（3）類別理論類別理論（CategoriesTheory）強調用戶通過將信息分類來理解和處理復雜任務。在停車決策中，用戶可能會根據(jù)停車環(huán)境的復雜性、停車區(qū)域類型（如露天停車場、地下車庫）等因素對停車任務進行分類。這種分類過程可以用以下決策樹表示：停車決策├──環(huán)境復雜性│├──簡單│└──復雜├──停車區(qū)域類型│├──露天停車場│└──地下車庫└──用戶經(jīng)驗├──有經(jīng)驗└──無經(jīng)驗通過將停車任務分類，用戶可以更有效地選擇合適的停車策略，提高停車效率。（4）安全感與信任安全感和信任是用戶在自動駕駛汽車中停車決策的關鍵因素。HCI理論強調通過系統(tǒng)的可靠性和透明度來增強用戶的安全感。例如，系統(tǒng)可以提供實時的停車環(huán)境掃描結果，讓用戶了解周圍環(huán)境，從而增強對系統(tǒng)的信任。綜上所述人機交互理論為理解自動駕駛汽車用戶停車決策提供了豐富的理論框架，有助于設計更符合用戶需求的停車系統(tǒng)，提升用戶體驗和停車安全性。2.2相關概念闡釋在理解和構建自動駕駛汽車用戶停車決策的心理行為模型時，需要首先明確若干核心概念及其內在聯(lián)系。這些概念不僅涵蓋了用戶的基本心理動機，還涉及了環(huán)境因素、技術特性以及行為模式等多個維度。本節(jié)將對這些關鍵概念進行詳細闡釋，為后續(xù)模型的建立奠定理論基礎。（1）停車決策的心理動機停車決策的心理動機是指用戶在停車過程中所表現(xiàn)出的內在心理需求和驅動力。這些動機往往包括便捷性、安全性、經(jīng)濟性和舒適性等多個方面。例如，用戶可能傾向于選擇距離目的地最近或最易于出入的停車位，即使這意味著更高的停車費用或更長的步行距離。這種動機可以用效用理論（UtilityTheory）來解釋，即用戶會根據(jù)不同停車選項的綜合效用值（UtilityValue）做出選擇。效用值可以用以下公式表示：U其中U表示綜合效用值，F(xiàn)1,F維度描述權重范圍便捷性停車位的距離、出入便利性等0.1-0.4安全性停車位周邊環(huán)境、照明條件、安保措施等0.2-0.5經(jīng)濟性停車費用、是否免費等0.1-0.3舒適度停車位的大小、通風性、清潔度等0.1-0.3（2）環(huán)境因素的交互影響環(huán)境因素對用戶停車決策具有重要影響，這些因素包括交通狀況、天氣條件、地理布局等。例如，在交通擁堵的情況下，用戶可能會傾向于選擇距離當前位置較近的停車位，以節(jié)省時間。此外天氣條件如雨雪天氣也可能會影響用戶的停車偏好，導致用戶更傾向于選擇室內或遮蔽的停車位。環(huán)境因素的交互影響可以用多因素決策分析（Multi-FactorDecisionAnalysis,MFDA）模型來描述。該模型通過綜合多個因素的評分和權重，計算出最終的綜合得分，從而指導用戶的停車決策。MFDA模型的基本形式如下：S其中S表示綜合得分，ai表示第i個因素ū?的權重，Xi表示第（3）技術特性與用戶體驗自動駕駛汽車的技術特性，如導航系統(tǒng)的準確性、停車輔助功能的可靠性等，對用戶的停車決策也具有重要影響。例如，先進的導航系統(tǒng)可以幫助用戶快速找到最佳的停車位，而可靠的停車輔助功能可以降低用戶的停車難度和風險。用戶體驗（UserExperience,UX）是衡量這些技術特性的重要指標，通常包括易用性、可靠性和滿意度等多個維度。用戶體驗可以用以下公式來量化：UX其中UX表示用戶體驗得分，n表示評價的維度數(shù)量，Xi表示第i個維度的得分，Xmax表示第（4）行為模式的演變規(guī)律用戶的停車行為模式在自動駕駛時代也在不斷演變，傳統(tǒng)的停車決策往往依賴于用戶的經(jīng)驗和對環(huán)境的直觀判斷，而在自動駕駛時代，用戶的決策更多地依賴于系統(tǒng)的推薦和輔助。然而用戶的信任和接受度仍然是影響行為模式演變的重要因素?？梢允褂脤W習理論（LearningTheory）來解釋用戶行為模式的演變，例如通過試錯學習（Trial-and-ErrorLearning）和操作性條件反射（OperantConditioning）等機制。對相關概念的闡釋為構建自動駕駛汽車用戶停車決策的心理行為模型提供了必要的理論框架。通過綜合這些概念的內在聯(lián)系，可以更全面地理解和預測用戶的停車行為。2.2.1自動駕駛汽車界定自動駕駛汽車是指在無需人類駕駛員干預的情況下，通過車載傳感系統(tǒng)、控制器和人工智能算法實現(xiàn)自動導航、行駛和停車的車輛。根據(jù)國際自動駕駛汽車協(xié)會（SAEInternational）的定義，自動駕駛系統(tǒng)可分為L0（無自動化）至L5（完全自動化）六個等級，其中L3（有條件自動駕駛）和L4（高度自動駕駛）通常被認為是研究重點，因為它們涉及車輛在特定條件下的自動停車決策。L5級的自動駕駛汽車則能夠在任何場景下實現(xiàn)完整的自主駕駛和停車功能，無需人類接管。為了明確研究范圍，本文將重點討論L3至L4級自動駕駛汽車的停車決策行為，并將其界定為“自動駕駛停車系統(tǒng)（AutonomousParkingSystem,APS）”。該系統(tǒng)結合了環(huán)境感知、路徑規(guī)劃、決策控制和用戶交互等功能，旨在實現(xiàn)高效、安全且符合用戶期望的停車過程。APS的主要組成部分包括：（1）傳感器系統(tǒng)（如攝像頭、激光雷達和超聲波傳感器）；（2）決策模塊（基于機器學習和規(guī)則推理）；以及（3）執(zhí)行機構（如電控轉向和制動系統(tǒng)）。（1）自動駕駛停車系統(tǒng)的能力邊界在界定自動駕駛汽車時，必須明確其停車能力的邊界。例如，L3級系統(tǒng)在交通擁堵或低速場景下可以自動停車，但駕駛員仍需時刻準備接管；而L4級系統(tǒng)則可在城市街道或停車場內完全自主停車，但通常受限于預設地內容或高精度定位條件。【表】展示了不同等級自動駕駛汽車的停車能力差異：?【表】：自動駕駛汽車停車能力分級自動駕駛等級停車場景人類接管要求L3特定低速場景始終準備L4高精度地內容區(qū)域無需接管L5任何場景無需接管（2）自動駕駛汽車的停車決策模型輸入自動駕駛汽車的停車決策過程依賴于多個輸入?yún)?shù)，包括車輛狀態(tài)、環(huán)境信息和用戶偏好。這些輸入可表示為向量X，其具體形式如下：XS（車輛狀態(tài)）：包括車速、方向角、剩余空間等實時參數(shù)；E（環(huán)境信息）：如道路交通標志、障礙物位置、其他車輛行為等；P（用戶偏好）：如首選方向、避讓偏好等動態(tài)需求。通過整合這些輸入，停車決策模型（如強化學習算法或啟發(fā)式規(guī)則）可計算最優(yōu)停車策略。然而用戶的期望和不確定性仍需進一步建模（詳見第3章）。?總結自動駕駛汽車的界定不僅涉及技術等級劃分，還需明確其停車系統(tǒng)的功能和邊界。本文以L3至L4級系統(tǒng)為研究對象，通過分析輸入?yún)?shù)和決策機制，為后續(xù)心理行為建模提供基礎。2.2.2停車決策要素梳理停車決策是自動駕駛汽車用戶在使用過程中的一項重要環(huán)節(jié)，其決策過程受到多種心理行為因素的影響。為了更好地理解這些因素，本節(jié)將詳細梳理停車決策的關鍵要素，并通過表格和公式進行量化分析。（1）環(huán)境因素環(huán)境因素是影響停車決策的重要外部條件，主要包括道路狀況、交通流量、地理標志以及天氣條件等。這些因素直接或間接地影響著用戶的停車選擇。道路狀況：道路的寬度、坡度、曲率等幾何特征會直接影響停車的可行性和便利性。例如，狹窄的道路可能會增加停車難度，而平坦的道路則有利于精確停車。交通流量：周圍車輛的行駛速度和數(shù)量會影響用戶的停車決策。高交通流量可能導致用戶傾向于選擇更靠近目的地的停車位，以減少等待時間。地理標志：路標、建筑物、公交站等地理標志可以為用戶提供參考，幫助其確定合適的停車位置。為了量化環(huán)境因素的影響，可以引入以下公式：E其中E表示環(huán)境因素的綜合影響，wi表示第i個環(huán)境因素的權重，ei表示第環(huán)境因素權重(wi評分(ei道路狀況0.30.8交通流量0.250.6地理標志0.20.9天氣條件0.250.7（2）用戶因素用戶因素是影響停車決策的內部條件，主要包括用戶的駕駛經(jīng)驗、信任度、舒適度偏好以及心理需求等。這些因素決定了用戶在停車過程中的行為和選擇。駕駛經(jīng)驗：經(jīng)驗豐富的用戶可能更傾向于選擇復雜的停車位，而新手用戶則更傾向于選擇簡單的停車位。信任度：用戶對自動駕駛系統(tǒng)的信任度會影響其停車決策。高信任度可能導致用戶更愿意嘗試新的停車方法。舒適度偏好：用戶可能根據(jù)個人偏好選擇停車位置，例如(factor)靠近商店或與人流較多的區(qū)域。為了量化用戶因素的影響，可以引入以下公式：U其中U表示用戶因素的綜合影響，kj表示第j個用戶因素的權重，uj表示第用戶因素權重(kj評分(uj駕駛經(jīng)驗0.250.7信任度0.30.8舒適度偏好0.250.6心理需求0.20.9（3）技術因素技術因素是影響停車決策的另一個重要方面，主要包括自動駕駛系統(tǒng)的性能、傳感器配置以及停車輔助系統(tǒng)的可用性等。這些因素直接決定了自動駕駛汽車停車過程的準確性和效率。自動駕駛系統(tǒng)性能：系統(tǒng)的準確性和響應速度會影響用戶的停車信心和選擇。傳感器配置：傳感器的種類和數(shù)量決定了系統(tǒng)能夠感知到的環(huán)境信息，從而影響停車決策。停車輔助系統(tǒng)：輔助系統(tǒng)的可用性可以提高停車的便利性和安全性。為了量化技術因素的影響，可以引入以下公式：T其中T表示技術因素的綜合影響，ql表示第l個技術因素的權重，tl表示第技術因素權重(ql評分(tl自動駕駛系統(tǒng)性能0.30.8傳感器配置0.250.7停車輔助系統(tǒng)0.450.9通過對上述要素的梳理和分析，可以更全面地理解自動駕駛汽車用戶的停車決策過程，從而為系統(tǒng)的設計和優(yōu)化提供理論依據(jù)。2.2.3心理行為因素概念解析個人特質：用戶的個性特征，如沖動性、謹慎性或在壓力下的反應方式，都會影響他們的停車決策過程。因此在模型設計時需要考慮個性特質的評估。交通安全意識：用戶對于安全性的重視程度也會極大地影響他們的停車決策。有些人可能傾向于尋求安全的停車位，而對追求便利性持保留態(tài)度。環(huán)境感知能力：自動駕駛汽車用戶對周圍環(huán)境的感知和評價，如判斷交通擁堵程度、尋找理想的停車位等，都是決策過程中的重要考量因素。經(jīng)濟與時間成本：停車的直接成本（如停車費用）和時間成本（如尋找停車位的耗時）也會影響用戶的決策。用戶在折扣與品味之間權衡，以及對自動駕駛車輛停車效率的期待，均是受到這些因素影響的。情感因素影響：用戶的情感狀態(tài)，如疲倦、趕時間、焦慮等情緒，都會促進決策過程的不同選擇。社會文化影響：不同地區(qū)的文化、習慣以及交通規(guī)范亦可能影響人們的停車決策行為模式。構建一個綜合上述因素的模型來說明和預測自動駕駛汽車用戶的停車決策行為，不僅要考慮以上這些心理和行為因素，還應交叉使用相關數(shù)據(jù)技術與測量工具。需要進一步的研究來準確捕捉各因素間相互作用的復雜性，并最終提煉出一個能適應實際情況的、用戶友好的停車決策輔助模型。通過此模型，可提升用戶對自動駕駛汽車的滿意度和使用頻率，同時促進行業(yè)的發(fā)展和創(chuàng)新。三、自動駕駛汽車用戶停車決策影響因素識別與分析自動駕駛汽車（AutonomousD