汽车辅助驾驶技术包括纵向辅助系统和横向辅助系统。20 世纪 90 年代该类技术开始在乘用车上逐渐普及，近年研究人员则关注于多种技术在算法上的融合及基于驾驶员操作特点的自适应技术。驾驶模拟器是一种良好的主观评价工具，有助于研究人员根据参试人员的主观评价优化新技术。

2013 年，W.Hajek基于固定底座驾驶模拟器发展了基于驾驶员负荷（包括心理负荷和体力负荷）的自适应巡航技术，实现了真正意义上自适应巡航，研究人员根据决策树算法提取驾驶员的心跳、皮肤电信号以界定驾驶员的工作负荷，识别驾驶员是否处于高驾驶负荷，结果显示驾驶员均倾向于这种新型自适应主动巡航技术。

在自动驾驶技术发展中的应用

得益于主动安全技术及辅助驾驶技术的发展，自动驾驶得到了迅猛发展。自动驾驶要求车辆对外界交通须有更好的感知能力，并根据周围环境设定轨迹，然后完成驾驶任务。在自动驾驶中，驾驶模拟主要应用于自动驾驶运动策略研究和自动驾驶人机交互研究。

驾驶模拟技术可通过在场景中加入不同车速的外部车辆及设置逼真的交通环境来提供足够的外界信息，为任务的解决方案提供试验条件。值得一提的是，2017 年 1 月，美国交通部**了 10 个无人车技术测试试点单位，而其中有 4 个研究机构使用驾驶模拟器作为测试手段 。

在自动驾驶人机交互研究方面，目前集中于研究影响驾驶员接管车辆所需时间的因素，包括驾驶人因素及交通因素，为无人车内驾驶员监控系统的发展提供依据，从而引导驾驶员正确接管车辆。

2016 年，德国的 C.Gold 等使用驾驶模拟设备研究了车流密度对接管时间的影响，结果显示车辆密度比驾驶人的视觉活动对接管车辆所需时间的影响更大，车流越大接管时间越长，所以根据与交通智能系统间的通讯得到前方车流信息从而提前提醒驾驶者接管有助于车辆安全，车辆交通智能化的发展也将会推动无人车技术的普及。

*后，驾驶模拟技术在汽车智能技术研发中的作用已经彰显，并日益得到重视，已成为汽车智能技术研发中的重要工具。在未来的研究中，这项技术在汽车主动安全技术、辅助驾驶技术及无人驾驶技术的发展中还将继续得到重视。