2020年国家自然科学奖项目提名公示内容
一、项目名称：面向人车路系统本质安全的驾驶行为形成理论与方法研究
二、提名单位：北京市
三、提名单位意见：
减少交通事故是一项全球性的挑战，是人类社会普遍关注的重大问题，蕴涵着极其丰富的科学内涵，该项目深入系统地研究了基于驾驶行为的人车路系统的内在耦合结构与固有演变规律，取得三项重要科学发现：1）驾驶行为形成机理；2）人车单元微观险态行为解析；3）人车路系统风险控制。
该项目的8篇代表性论著他引273次，其中中文他引50次，有4篇论文曾进入ESI前1%高被引论文，1篇论文进入ESI前0.1%高被引论文，第一完成人自2015至2019年连续五年在通用工程学科入选Elsevier中国高被引学者，作为发起人和会议主席连续主办了10届国际绿色智能交通系统与安全学术会议，该项目的部分研究成果在特重大社会活动以及在极端危险环境下车辆行驶自主控制中得到应用，开拓出基于驾驶行为的人车路系统本质安全研究方向，对提高智能网联汽车效能、减少交通事故具有实质性的重要推动作用。
提名该项目为国家自然科学奖二等奖。
四、项目简介（不超过1页）：
减少交通事故已成为一项全球性的挑战，是人类社会普遍关注的重大问题，蕴涵着极其丰富的科学内涵，其核心是从车辆行驶本质安全化层次上，辨识出基于驾驶行为的人车路系统内在耦合结构与固有演变规律。该项目围绕驾驶行为形成机理、人车单元微观险态行为解析、人车路系统风险控制等基础科学问题开展了系统研究，取得的主要创新性成果和科学发现如下：
1 提出了驾驶可信性概念并定义其是可靠性、安全性和差错恢复能力的集合式综合测度，从理论层次上阐明了驾驶失误的不可避免性特征；构建了智能交通信息网络环境下数字驾驶行为模式，推导出数字驾驶的综合感知、合作决策、协调控制的表达算法，确定出面向舒适性的生态人机界面功能分配基准；
2 对人车单元微观行为形成进行了规则化、模型化的定量描述，界定出驾驶险态行为特征参数，研究了人车单元在跟随、换道、遭遇行人等态势下的纵横向微观运动规律，构建了考虑不同驾驶特征的车辆安全接近模型，成功地识别出驾驶人在车辆行驶中的跟随动作滞后、跟驰速度波动以及操作时距受心理因素影响的扰动现象；
3 依据人车路系统不良征兆和系统行为信息流传递过程，提出多类型事变的模糊信息量算法，创建了复杂人机环境系统事变树模型及分析方法，用于定量解析系统行为风险演变的随机性、复杂性、不确定性和多变性，解决了事故致因机理的动态辨识与微观不良要素的预先性控制难题。
该项目的8篇代表性论著他引276次，其中中文他引50次，有4篇论文曾进入ESI前1%高被引论文，1篇论文进入ESI前0.1%高被引论文，226次SCI他引论文来自中、美、英、德、日、法、澳等31个国家和地区，得到中国科学院、美国麻省理工学院、杜克大学、英国牛津大学、日本东京大学、德国宇航中心等国内外知名学者的高度评价，如新西兰皇家科学院院士Klette Reinhard教授认为“王等的研究辨识出驾驶人的多规则决策机理，揭示了跟随情景下驾驶行为的加速和减速变化规律，这一研究突显了模糊逻辑对驾驶行为建模的有效性"。该项目相继获得北京市科学技术奖（基础研究类）、教育部自然科学奖、KSCE-Springer奖和Springer Nature中国新发展奖。第一完成人自2015至2019年连续五年在通用工程学科入选Elsevier中国高被引学者，作为发起人和会议主席连续主办了10届国际绿色智能交通系统与安全学术会议。该项目的部分研究成果产生了社会经济效益，在特重大社会活动以及在极端危险环境下车辆行驶自主控制中得到应用，开拓出基于驾驶行为的人车路系统本质安全研究方向，对提高智能网联汽车效能、减少交通事故具有实质性的重要推动作用。
五、代表性论文（专著）目录（不超过8篇）：
六、主要完成人情况（一、二等奖不超过5人）：
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