基于拓展計(jì)劃行為理論的違規(guī)駕駛行為建模

王意東，全洪鈺，王文迪，何太碧

基于拓展計(jì)劃行為理論的違規(guī)駕駛行為建模

王意東1,2，全洪鈺1,2，王文迪1,3，何太碧1,2

（1.西華大學(xué) 汽車(chē)與交通學(xué)院，四川 成都 610039；2.汽車(chē)測(cè)控與安全四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，四川 成都 610039；3.成都工業(yè)學(xué)院 汽車(chē)與交通學(xué)院，四川 成都 611730）

為探究機(jī)動(dòng)車(chē)駕駛員違規(guī)駕駛行為機(jī)理及其對(duì)后續(xù)駕駛行為的影響，編制了符合我國(guó)駕駛環(huán)境和駕駛特征的問(wèn)卷量表，提煉了3個(gè)違規(guī)駕駛行為因子：習(xí)慣性違規(guī)（I1）、危險(xiǎn)性違規(guī)（I2）、疏忽性違規(guī)（I3）。在計(jì)劃行為理論的基礎(chǔ)上增加了“違規(guī)駕駛行為”“后續(xù)駕駛行為”和“執(zhí)行意向”三個(gè)變量，構(gòu)建了基于拓展計(jì)劃行為理論（EX-TPB）的違規(guī)駕駛行為結(jié)構(gòu)方程模型。結(jié)果表明，該模型對(duì)分析違規(guī)駕駛行為的影響機(jī)理具有很好的解釋能力和預(yù)測(cè)能力；行為態(tài)度（AT）和主觀規(guī)范（SN）對(duì)駕駛員安全駕駛行為意向的影響不顯著，知覺(jué)行為控制（PBC）與違規(guī)駕駛行為（IDB）對(duì)執(zhí)行后續(xù)安全駕駛行為意向（BI）有正向顯著影響，執(zhí)行意向（EI）是行為意向轉(zhuǎn)化為實(shí)際行為的中介變量，并且提升了對(duì)后續(xù)安全駕駛行為的解釋力；經(jīng)駕駛信息差異性分析，可知實(shí)際駕齡越高的駕駛員在習(xí)慣性違規(guī)和疏忽性違規(guī)方面有顯著差異，每周駕駛頻率越高的駕駛員更容易導(dǎo)致習(xí)慣性違規(guī)和疏忽性違規(guī)，1年內(nèi)發(fā)生3次及以上違規(guī)被罰的駕駛員對(duì)被罰0～2次的駕駛員有更高的疏忽性違規(guī)傾向。

交通安全；違規(guī)駕駛行為；EX-TPB；結(jié)構(gòu)方程模型；執(zhí)行意向；駕駛行為矯正

隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，我國(guó)機(jī)動(dòng)車(chē)保有量和機(jī)動(dòng)車(chē)駕駛?cè)丝焖僭黾?，機(jī)動(dòng)車(chē)給人們帶來(lái)方便的同時(shí)，也引發(fā)了很多交通事故。研究表明[1-4]，人是導(dǎo)致交通事故的關(guān)鍵性因素。某學(xué)者統(tǒng)計(jì)了2.8萬(wàn)起交通事故，發(fā)現(xiàn)與人相關(guān)的因素高達(dá)96.4%，其中，因駕駛員違規(guī)駕駛導(dǎo)致的交通事故占74%[5]。

違規(guī)駕駛行為（Illegal Driving Behavior, IDB）在我國(guó)機(jī)動(dòng)車(chē)駕駛員中普遍存在，是指駕駛員在行車(chē)過(guò)程中下意識(shí)或無(wú)意識(shí)地影響其他交通參與者，危害自身和他人安全的不安全駕駛操作習(xí)慣或違法駕駛操作行為等。

通過(guò)文獻(xiàn)查新，國(guó)外對(duì)違規(guī)駕駛行為進(jìn)行了相關(guān)研究。REASON等人[6]制作了著名的曼徹斯特駕駛行為問(wèn)卷，從中總結(jié)了三大違規(guī)駕駛行為因子；BOLLEN等人[7]對(duì)違章的駕駛員和安全駕駛員采用16PF量表測(cè)試，分析了兩者的駕駛行為傾向和心理特點(diǎn)；LAJUNEN等人[8]通過(guò)對(duì)部分歐洲國(guó)家駕駛員進(jìn)行研究，分析了駕駛行為問(wèn)卷（Driver Behavior Questionnaire, DBQ）對(duì)多種文化的實(shí)用性；MASLA等人[9]提出了“事故傾向性理論”，認(rèn)為部分人的某些個(gè)性特征跟交通事故具有較大的相關(guān)性；ELANDER等人[10]認(rèn)為駕駛行為與人格體質(zhì)、駕駛態(tài)度和信念相關(guān)。

國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)違規(guī)駕駛行為的研究，主要集中在違規(guī)駕駛行為視覺(jué)識(shí)別檢測(cè)方法[11]、非機(jī)動(dòng)車(chē)駕駛?cè)诉`規(guī)駕駛心理行為[12-15]、違規(guī)駕駛行為法律規(guī)范制度[16]、違規(guī)駕駛定性描述等。對(duì)其他駕駛行為的研究，則集中在進(jìn)攻性[17-18]、防御性[19]、競(jìng)爭(zhēng)性[20]以及疲勞駕駛[21]等不安全駕駛行為。

因此，國(guó)內(nèi)外對(duì)違規(guī)駕駛行為的研究依然較少。國(guó)外偏向于駕駛行為量表結(jié)構(gòu)、人格特質(zhì)與駕駛行為的關(guān)聯(lián)性、駕駛行為性格傾向及心理活動(dòng)等研究，國(guó)內(nèi)則偏向于某一特定不安全駕駛行為的研究，缺乏專(zhuān)門(mén)針對(duì)機(jī)動(dòng)車(chē)違規(guī)駕駛行為的影響機(jī)理及其對(duì)后續(xù)駕駛行為影響的相關(guān)研究。本文結(jié)合前人的研究基礎(chǔ)，編制了符合我國(guó)駕駛特征和交通環(huán)境的調(diào)研問(wèn)卷，構(gòu)建了基于拓展計(jì)劃行為理論（Extended Theory of Planned Behavior, EX-TPB）的結(jié)構(gòu)方程模型（Structural Equation Model, SEM），系統(tǒng)、定量分析違規(guī)駕駛行為的影響機(jī)理及其對(duì)后續(xù)駕駛行為的影響。

1 研究理論及方法

本文利用計(jì)劃行為理論（Theory of Planned Behavior, TPB）[22-24]，構(gòu)建了違規(guī)駕駛行為的SEM模型。模型變量中，行為態(tài)度（Behavioral Attitude, AT）體現(xiàn)了駕駛員對(duì)違規(guī)駕駛行為的評(píng)價(jià)；主觀規(guī)范（Subjective Norm, SN）體現(xiàn)了社會(huì)壓力對(duì)違規(guī)駕駛行為的影響；知覺(jué)行為控制（Perceived Behavioral Control, PBC）體現(xiàn)了駕駛員對(duì)違規(guī)駕駛行為的控制力；行為意向（Behavior Intention, BI）體現(xiàn)了駕駛員在SN、AT、PBC等影響下會(huì)采取的行為意愿強(qiáng)度。為探究駕駛員違規(guī)駕駛行為的影響因素，新增了違規(guī)駕駛行為變量。同時(shí)，為探索過(guò)去違規(guī)駕駛行為對(duì)后續(xù)安全駕駛行為的影響程度，以及駕駛員駕駛行為改變的影響因素，本文還增設(shè)了后續(xù)駕駛行為（Follow-up Driving Behavior, FDB）及執(zhí)行意向行為（Executive Intention, EI）兩個(gè)解釋變量，以此構(gòu)建了基于拓展計(jì)劃行為理論的違規(guī)駕駛行為理論模型，如圖1所示。

圖1 基于拓展計(jì)劃行為理論的違規(guī)駕駛行為結(jié)構(gòu)方程模型

2 問(wèn)卷設(shè)計(jì)及收集

2.1 問(wèn)卷設(shè)計(jì)

本次研究采用問(wèn)卷調(diào)查法，問(wèn)卷包括駕駛行為量表和計(jì)劃行為量表兩部分。其中，駕駛行為量表包括駕駛員個(gè)人基本信息（駕齡、駕駛頻率、計(jì)分周期內(nèi)的違規(guī)駕駛和扣分情況等）、違規(guī)駕駛行為（IDB）量表、駕駛技術(shù)（Driving Skill, DS）量表、風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)（Risk Awareness, RA）量表等。IDB量表包括習(xí)慣性違規(guī)I1、危險(xiǎn)性違規(guī)I2、疏忽性違規(guī)I3三個(gè)因子構(gòu)面，共計(jì)16個(gè)題項(xiàng)。計(jì)劃行為量表包括主觀規(guī)范、行為態(tài)度、知覺(jué)行為控制、行為意向、執(zhí)行意向等五個(gè)構(gòu)面共19個(gè)題項(xiàng)，如表1所示，所有題項(xiàng)采用5級(jí)李克特計(jì)分形式，無(wú)論是正向計(jì)分還是反向計(jì)算分值，分值越高表示被調(diào)查駕駛員的違規(guī)傾向水平越高，分?jǐn)?shù)越低則遵守交通規(guī)則的可能性越高。

表1 計(jì)劃行為量表設(shè)計(jì)說(shuō)明

2.2 問(wèn)卷收集

本問(wèn)卷調(diào)查采用網(wǎng)絡(luò)調(diào)查法（問(wèn)卷星），調(diào)查對(duì)象為機(jī)動(dòng)車(chē)（汽車(chē)）駕駛員，整個(gè)調(diào)查過(guò)程于2021年3月結(jié)束。由于問(wèn)卷題項(xiàng)較多，為提高問(wèn)卷數(shù)據(jù)有效性，主要針對(duì)微信及QQ朋友圈、校內(nèi)辦公系統(tǒng)中結(jié)識(shí)的具有有效駕駛經(jīng)歷的親朋好友發(fā)放調(diào)查問(wèn)卷，并通過(guò)答題時(shí)間、反向題、同一IP地址不能重復(fù)答題、未答完題項(xiàng)不能提交等措施剔除無(wú)效問(wèn)卷。本次調(diào)查共回收問(wèn)卷605份，有效問(wèn)卷528份，有效率約為87%。

2.3 量表檢驗(yàn)

為保證問(wèn)卷質(zhì)量可靠性，需對(duì)問(wèn)卷進(jìn)行內(nèi)部一致性分析，檢驗(yàn)的標(biāo)準(zhǔn)為題項(xiàng)的總相關(guān)系數(shù)（Corrected Item Total Correlation, CITC）≥0.4，Cronbach≥0.7，經(jīng)驗(yàn)證，駕駛行為量表及計(jì)劃行為量表各構(gòu)面均滿足可靠性要求。

經(jīng)探索性因子分析，IDB量表所包含的習(xí)慣性違規(guī)I1、危險(xiǎn)性違規(guī)I2、疏忽性違規(guī)I3三個(gè)因子構(gòu)面所有觀測(cè)變量在各自潛在變量上的因子載荷均大于0.5，潛在變量具有很好的建構(gòu)效度。

3 違規(guī)駕駛行為差異性分析

3.1 駕齡信息對(duì)違規(guī)駕駛行為的影響

表2為駕齡對(duì)違規(guī)駕駛行為的單因素方差分析。表3為實(shí)際駕齡在3個(gè)構(gòu)面上的圖基法事后檢驗(yàn)結(jié)果。從表2可知，駕駛員的實(shí)際駕齡對(duì)I1（習(xí)慣性違規(guī)；=5.579，<0.001）、I3（疏忽性違規(guī)；=5.563，<0.001）、兩個(gè)構(gòu)面的影響均有顯著性差異，對(duì)I2（危險(xiǎn)性違規(guī)）沒(méi)有顯著差異。

表2 駕齡在各構(gòu)面的平均分值

注：*表示平均值差值的顯著性水平為0.001。

表3 實(shí)際駕齡對(duì)I1、I3的多重比較（圖基）

注：*表示平均值差值的顯著性水平為0.05。

從表3可知，（1）實(shí)際駕齡在4年以上的駕駛員平均得分比1年以?xún)?nèi)的駕駛員更高，同時(shí)達(dá)到顯著水平。也就是說(shuō)隨著駕齡的推移，高駕齡機(jī)動(dòng)車(chē)駕駛員在駕駛過(guò)程中比新手駕駛員更容易出現(xiàn)習(xí)慣性違規(guī)的操作。這是由于長(zhǎng)期的駕駛習(xí)慣沒(méi)有得到及時(shí)糾正或改善，容易將部分駕駛習(xí)慣保留，甚至形成肌肉記憶，最終從心理上認(rèn)為該操作與違規(guī)無(wú)關(guān)。（2）在I3（疏忽性違規(guī)）方面，7年及以上駕齡的駕駛員平均得分更高，相比駕齡在1～3年的駕駛員達(dá)到顯著水平。說(shuō)明駕齡越高越可能疏忽部分交通規(guī)則，尤其在駕齡達(dá)到7年之后更為明顯。

3.2 駕駛頻次對(duì)違規(guī)駕駛行為的影響

表4為駕駛員每周開(kāi)車(chē)頻率對(duì)違規(guī)駕駛行為的單因素方差分析。圖5為每周駕車(chē)頻率在3個(gè)構(gòu)面上的圖基法事后檢驗(yàn)結(jié)果。由表4可知，每周開(kāi)車(chē)頻率對(duì)I1（習(xí)慣性違規(guī)；=5.579，<0.001）、I3（疏忽性違規(guī)；=5.563，<0.001）兩個(gè)因素的影響均有顯著性差異，對(duì)I2（危險(xiǎn)性違規(guī)）沒(méi)有顯著差異。

表4 每周駕齡頻率在各構(gòu)面的平均分值

注：*表示平均值差值的顯著性水平為 0.05。

表5 駕駛頻率對(duì)I1、I3的多重比較（圖基）

注：*表示平均值差值的顯著性水平為 0.05。

由表5可知，（1）駕駛頻率每周在6～7天的駕駛員相對(duì)于頻率在1～5天的駕駛員的違規(guī)概率更高，其中對(duì)于1～2天的駕駛員差異顯著。由于駕駛經(jīng)驗(yàn)更豐富、駕駛時(shí)間更長(zhǎng)、頻率更高導(dǎo)致駕駛過(guò)程中習(xí)慣性地違規(guī)操控車(chē)輛。（2）在I3構(gòu)面上駕駛頻率的結(jié)果和I1幾乎一致，駕駛頻率越高越可能導(dǎo)致駕駛員的疏忽性違規(guī)。

3.3 違規(guī)次數(shù)對(duì)違規(guī)駕駛行為的影響

表6為近1年內(nèi)違規(guī)次數(shù)對(duì)違規(guī)駕駛行為的單因素方差分析。表7為違規(guī)次數(shù)在3個(gè)構(gòu)面上的圖基法事后檢驗(yàn)結(jié)果。由表6可知，駕駛員的駕駛違規(guī)和事故信息幾乎對(duì)所有構(gòu)面的影響有呈顯著性差異。

表6 駕駛信息在各構(gòu)面的平均分值

注：**代表平均值差值的顯著性水平為0.01。

由表7可知，（1）“違規(guī)被罰次數(shù)”在I1和I3構(gòu)面有相同的顯著性表現(xiàn)，發(fā)生3次及以上的駕駛員在習(xí)慣性違規(guī)駕駛和危險(xiǎn)駕駛兩個(gè)方面比發(fā)生0～2次的駕駛員有更高的傾向。也就是說(shuō)違規(guī)被罰次數(shù)的多少反映了駕駛員對(duì)交通規(guī)則的遵守程度，且為正相關(guān)。（2）在I2構(gòu)面，發(fā)生3次及以上駕駛員對(duì)0～2次的駕駛員有更高的疏忽性違規(guī)傾向。1～2次駕駛員雖然平均值得分高于0次駕駛員，但結(jié)果不顯著。

表7 被罰次數(shù)圖基法多重比較

注：*代表平均值差值的顯著性水平為0.05。

4 模型構(gòu)建及評(píng)價(jià)

4.1 模型假設(shè)

為研究機(jī)動(dòng)車(chē)駕駛員違規(guī)駕駛行為的影響機(jī)理，以及過(guò)去違規(guī)駕駛行為對(duì)后續(xù)安全駕駛行為的影響程度，提出以下假設(shè)：

H1：駕駛員過(guò)去違規(guī)駕駛行為對(duì)后續(xù)駕駛行為意向有顯著影響；

H2：駕駛員過(guò)去違規(guī)駕駛行為對(duì)知覺(jué)行為控制有顯著影響；

H3：駕駛員違規(guī)駕駛行為態(tài)度對(duì)后續(xù)駕駛行為意向有顯著影響；

H4：駕駛員知覺(jué)行為控制對(duì)后續(xù)駕駛行為意向有顯著影響；

H5：駕駛員知覺(jué)行為控制對(duì)主觀規(guī)范有顯著影響；

H6：駕駛員知覺(jué)行為控制對(duì)駕駛行為態(tài)度有顯著影響；

H7：駕駛員駕駛行為意向?qū)罄m(xù)駕駛行為有顯著影響；

H8：駕駛員主觀規(guī)范對(duì)后續(xù)駕駛行為意向有顯著影響。

4.2 模型構(gòu)建及參數(shù)估計(jì)

本文觀測(cè)變量分布情況符合極大似然法分布，故采用極大似然法驗(yàn)證其結(jié)構(gòu)方程模型的適配度，并對(duì)參數(shù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。結(jié)合上述假設(shè)，經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理和修正后，在AMOS24.0中構(gòu)建了基于拓展計(jì)劃行為理論的SEM模型路徑圖，如圖2所示。

4.3 適配評(píng)價(jià)

SEM模型適配度評(píng)價(jià)是用來(lái)評(píng)估模型與數(shù)據(jù)的擬合程度，通常用以下指標(biāo)進(jìn)行判斷，如表8所示。模型經(jīng)過(guò)適配度修正后，各指標(biāo)均滿足標(biāo)準(zhǔn)，說(shuō)明樣本數(shù)據(jù)與模型間能進(jìn)行較好的擬合，模型適配度較好。

表8 修正后的模型適配度檢驗(yàn)表

4.4 假設(shè)驗(yàn)證

基于EX-TPB的違規(guī)駕駛行為SEM模型修正與適配度評(píng)價(jià)結(jié)果，對(duì)4.1中的假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表9所示。

由表9可知，H1、H2、H4、H5、H6、H7的路徑系數(shù)檢驗(yàn)＜0.001，假設(shè)成立。駕駛員違規(guī)駕駛行為態(tài)度（AT）對(duì)后續(xù)駕駛行為意向（BI）沒(méi)有顯著影響（>0.05）。同樣，駕駛員主觀規(guī)范（SN）對(duì)后續(xù)駕駛行為意向（BI）也沒(méi)有顯著影響（>0.05）。H3、 H8假設(shè)不被支持，檢驗(yàn)結(jié)果如表10所示。

圖2 違規(guī)駕駛行為EX-TPB結(jié)構(gòu)路徑圖

表9 路徑系數(shù)檢驗(yàn)

注：***表示顯著水平達(dá)到0.001水平。

表10 模型假設(shè)驗(yàn)證結(jié)果分析

4.5 模型結(jié)果分析

通過(guò)4.1—4.4可知，行為態(tài)度、主觀規(guī)范、知覺(jué)行為控制以及過(guò)去違規(guī)駕駛行為能夠較有效地預(yù)測(cè)駕駛行為意向；加入了過(guò)去違規(guī)駕駛行為與執(zhí)行意向兩個(gè)構(gòu)面的EX-TPB模型解釋了44%的駕駛員行為意向及21%的后續(xù)駕駛行為，增強(qiáng)了對(duì)駕駛員駕駛行為意向和后續(xù)駕駛行為的解釋力；知覺(jué)行為控制及過(guò)去違規(guī)駕駛行為對(duì)后續(xù)安全駕駛行為意向產(chǎn)生正向影響，執(zhí)行意向是行為意向影響駕駛員參與后續(xù)安全駕駛行為的中介變量，即形成了安全駕駛行為執(zhí)行意向的駕駛員更有可能矯正或者規(guī)范自身的駕駛行為，將其行為意向的轉(zhuǎn)化實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，從而提升駕駛員行為意向轉(zhuǎn)變?yōu)榘踩{駛行為的轉(zhuǎn)化率，改善TPB模型中存在行為意向和行為不一致的弊端，最終降低道路交通事故的發(fā)生率，提升了對(duì)后續(xù)安全駕駛行為的解釋力。

5 結(jié)論

將過(guò)去違規(guī)駕駛行為、執(zhí)行意向以及后續(xù)駕駛行為加入TPB模型，構(gòu)建基于EX-TPB的SEM 模型。通過(guò)研究，可得到以下結(jié)論：

（1）實(shí)際駕齡越高的駕駛員在習(xí)慣性違規(guī)和疏忽性違規(guī)方面有顯著差異；對(duì)每周駕駛頻率越高的駕駛員更容易導(dǎo)致習(xí)慣性違規(guī)和疏忽性違規(guī)；違規(guī)被罰次數(shù)的多少反映了駕駛員對(duì)交通規(guī)則的遵守程度，且為正相關(guān)，1年內(nèi)發(fā)生3次及以上違規(guī)被罰的駕駛員對(duì)被罰0～2次的駕駛員有更高的疏忽性違規(guī)傾向。

（2）行為態(tài)度和主觀規(guī)范對(duì)駕駛員執(zhí)行安全駕駛行為意向的影響不顯著；知覺(jué)行為控制與過(guò)去違規(guī)駕駛行為均對(duì)執(zhí)行安全駕駛行為意向有正向顯著影響；執(zhí)行意向是行為意向轉(zhuǎn)化為實(shí)際行為的中介變量，并且提升了對(duì)后續(xù)安全駕駛行為的解釋力。

今后需要進(jìn)一步研究的問(wèn)題：（1）針對(duì)不同類(lèi)型機(jī)動(dòng)車(chē)，進(jìn)一步細(xì)化駕駛員群體，以此建立結(jié)構(gòu)方程模型，對(duì)比分析不同群體的違規(guī)駕駛行為特點(diǎn)；（2）后續(xù)還需進(jìn)一步研究是否有其他因素對(duì)后續(xù)駕駛行為意向有顯著影響，以提高模型的適用性。

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Modeling of Illegal Driving Behavior Based on Extended Theory of Planned Behavior

WANG Yidong1,2, QUAN Hongyu1,2, WANG Wendi1,3, HE Taibi1,2

( 1.School of Automobile & Transportation, Xihua University, Chengdu 610039, China;2.Key Laboratory of Sichuan Provincial Vehicle Measurement, Control and Safety, Chengdu 610039, China;3.School of Automobile & Transportation, Chengdu Technological University, Chengdu 611730, China )

In order to study the mechanism of motor vehicle drivers' illegal driving behavior and its impact on subsequent driving behavior, combined with China's current driving environment, a questionnaire conforming to China's driving environment and driving characteristics is compiled, and three illegal driving behavior factors are refined: habitual violation (I1), dangerous violation (I2) and negligent violation (I3).On the basis of planned behavior theory, three variables of “execution intention”, “subsequent driving behavior” and “follow-up driving behavior scale” are added, and a structural equation model of illegal driving behavior based on extended theory of planned behavior (EX-TPB) is constructed. The results show that: the model has good explanatory ability and predictive ability for analyzing illegal driving behavior. Behavioral attitude (AT) and subjective norm (SN) have no significant influence on drivers' behavioral intention to execute safe driving. Both perceived behavioral control (PBC) and illegal driving behavior (IDB) have a positive effect on the intention to execute subsequent safe driving behaviors, and the results are significant. Safe driving behavior intention (BI) has positive influence on subsequent safe driving behavior. Executive intention (EI) is the intermediary variable of behavioral intention into actual behavior, and improves the explanatory power of subsequent safe driving behavior; the difference by the driving of information analysis shows that the higher the actual driving experience of the pilot in the habitual violations and negligence sexual abuses have significant differences, weekly driving frequency, the higher the drivers are more likely to lead to habitual violations and negligent violation, is punished for violation occurred three times in a year or more drivers to be fined 0 to 2 times the driver has a higher tendency of negligence sexual violation.

Traffic safety; Illegal driving behavior; EX-TPB; Structural equation model; Execution intention; Driving behavior correction

X951

A

1671-7988(2023)03-191-07

10.16638/j.cnki.1671-7988.2023.03.036

王意東（1987—），男，高級(jí)實(shí)驗(yàn)師，研究方向?yàn)槠?chē)運(yùn)用工程的科研及教學(xué)，E-mail:wydzn1125@mail.xhu. edu.cn。

四川省創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目（S202010650103）。