危险货物运输一直是我国生产安全领域紧抓的方向之一,尽管近年来国家连续出台了大量“公转铁”、“公转水”的政策,要求远距离危险物品的运输向水路和铁路转移。但由于危险货物本身的特殊性,现在乃至未来道路运输仍将占据主导地位。对我国已发生的危险货物运输交通事故的调查,危货驾驶人的分心驾驶任务成为了主要致因之一,为了增强危货运输的安全性,有必要对危货驾驶人的驾驶状态进行深入研究。本文基于此目的,通过实验室合作单位的危货运输实时监测系统对危货驾驶人的驾驶状态进行统计分析,辅之以驾驶人自我评估调研,对危货驾驶人在一次驾驶过程中的驾驶状态进行了提取。通过模拟驾驶环境还原危货运输的交通环境进行模拟驾驶实验,利用输出数据,进行了车辆运动状态特征指标数据的差异化分析,构建了危货驾驶人驾驶状态安全风险实时辨识评估模型。本文主要研究总结如下。(1)进行危货驾驶人典型分心驾驶次任务研究。使用危货车辆实时监测平台,分析多名危货驾驶人驾驶行为,结合驾驶人调查问卷提供的信息,确定危货驾驶员驾驶行为的典型分心驾驶次任务,并分析典型分心驾驶次任务执行时的场景、典型的姿势动作。(2)危货模拟驾驶实验设计。在实验室购买的危货模拟驾驶平台上,使用3Dmax软件建立了油罐车的车辆模型,在此基础上展开危货驾驶人分心驾驶次任务模拟实验。(3)车辆运动状态的差异化分析研究。研究不同类型危货驾驶人分心驾驶次任务对危货车辆的横向运动和纵向运动特征影响的差异性。总结出正常驾驶、打电话、喝水、微信语音短信接收对危货车辆运行状态的影响。(4)危货驾驶人驾驶状态安全风险评估研究。基于SVM-RFE算法的运用,对危货驾驶人在四种驾驶状态的重要特征指标进行了提取,并利用多层人工神经网络模型展开了对危货驾驶人驾驶状态的判定,使用Relief算法对不同驾驶状态下车辆运行状态指标进行综合风险评级,综合人工神经网络模型以及Relief模型构建了危货驾驶人驾驶状态安全风险评估模型。