追尾事故是最常见的事故类型之一,严重威胁人们的生命和财产安全。驾驶行为不当是追尾事故发生的主要致因。天气环境对驾驶人的驾驶行为具有很大影响,分析驾驶人在不同天气环境下的避撞行为有助于减少追尾事故的发生。追尾避撞预警系统对驾驶人具有良好的辅助作用,但预警内容以及发布预警的时机在不同天气环境下的功效性仍有待商榷。本文首先对追尾事故成因及驾驶人做出避撞反应决策的依据,即车辆运行状态和视觉感知刺激进行理论分析。接着获取晴、雨天气下的自然驾驶跟车数据,提取基于车辆运行状态和视觉感知刺激的反应决策变量后利用描述统计、方差分析和结构方程模型等统计学方法分析驾驶行为差异及反应决策变量与反应时间的关系,并基于视觉感知刺激的反应决策变量设计在不同时机发布语音预警的预警方案。然后引入雾天、雨天作为不利天气因素建立驾驶模拟跟车试验,基于试验数据提取关键变量并分析驾驶行为差异及预警功效性,利用Logistic回归模型探究外界因素和预警对追尾碰撞风险的影响,最后建立了基于随机森林的追尾事故预测模型,并基于问卷调查结果分析了驾驶人对试验内容真实性及预警功效性的主观感受。在不利天气对驾驶行为影响的研究中发现,基于视觉感知变化刺激的反应决策变量与反应时间密切相关;驾驶人在雨天环境保持的车头时距随降雨量的增大呈先增大后减小的变化;在大雨、浓雾天气下驾驶人会保持较小的车头时距,且驾驶人的制动过程更为激烈,发生碰撞的风险更大;问卷调查结果显示浓雾天气对驾驶能力的干扰性更强。在对语音预警功效性的研究中发现,预警有效的降低了雨天、雾天环境下的追尾事故发生率;在三种环境下,预警均缩短了驾驶人的减速反应时间;预警使驾驶人在雾天有更长的时间制动,从而使雾天下的制动过程更为平缓;驾驶人在雾天、雨天环境下的最小车头时距有所增加,但在晴天环境效果并不明显;有预警作用时驾驶人追尾碰撞风险为高风险的概率降低了40%。在对预警发布时机的研究中发现,随着发布预警时刻紧急程度的提高,驾驶人的减速反应时间、最小车头时距均呈下降趋势,平均减速度则是呈上升趋势;紧急程度较低时发布的语音预警使驾驶人追尾碰撞风险为高风险的概率更低;基于随机森林算法的追尾事故预测模型效果良好。