老龄化视角下的驾驶行为分析与智能辅助装置研究综述

马雨彤，徐一楠，陈旭娇，李方舟，刘 辉

（1.德国科隆大学科隆医院，德国 科隆 50923；2.中南大学交通运输工程学院，湖南 长沙 410075；3.浙江省中医院老年医学科，浙江 杭州 310013；4.浙江大学医学院附属浙江医院老年病科，浙江 杭州 310030）

引言

全球范围内，人口老龄化已经成为一个不可忽视的趋势。据联合国预测，随着医疗技术的不断进步和生育率的下降，到2050 年，全球60 岁及以上的老年人口将增至21 亿人［1］，引发了对养老、医疗和社会服务体系的深刻思考。我国作为世界上人口最多的国家之一，同样面临严重的人口老龄化问题。根据国家统计局的数据，截至2020 年底，我国60 岁及以上的老年人口已经超过2.5 亿［2］，占总人口的近18%，高于全球9.3%的平均水平，老龄化程度在全球处于中上水平［3］。到2050 年，我国65 岁及以上的人口比例将达到24%。这一趋势预计未来将继续加剧，对社会养老、医疗服务和长期护理等方面提出了迫切需解决的挑战。研究结果显示，到2045 年，65 岁以上的老年驾驶员预计将占全体驾驶员的14%。目前，大多数中青年表示在65 岁后依然计划保有并驾驶小汽车［4］，尤其是年轻、高收入和持有驾照的人群更趋向于保有并驾驶小汽车［5］。老年驾驶员的增加带来了道路交通安全的潜在隐患［6］。老年人驾驶引发了一系列与交通安全、认知能力与身体健康等相关的问题［7］。老年驾驶员的驾驶行为评估及其影响因素也已成为全球关注的问题。老年驾驶员由于身体机能下降、普遍缺乏交通安全法律知识、以及素质和判断能力较差［8］导致其驾驶行为以及事故率与年轻驾驶员不同，所以有必要对老年驾驶员的驾驶特征进行分析，并提出相应的改进策略。

1 老年驾驶员的驾驶事故特点分析

老年驾驶员事故特点与年轻驾驶员不同，通过了解老年驾驶员事故的特点，可以研发设计更适用与老年驾驶员的智能化设备，以提高老年驾驶员的驾驶安全性。老年驾驶员在事故中的特点包括对前方路况注意力较差、白天事故多发，尤其是在交叉路口和左转弯时［9］。老年驾驶员事故因素的相关研究指出无信号交叉口、路面状况等因素显著增加了老年驾驶员的事故率［10］。性别、碰撞类型、车辆类型、道路限速等因素与老年驾驶员事故严重程度显著相关［11］。在致命车祸涉及率方面，老年驾驶员的事故率下降幅度高于中年驾驶员［12］。老年驾驶员更容易在交叉口发生事故，尤其是在转弯时［13］。相关研究成果如表1 所示。

表1 老年驾驶员事故影响因素与具体原因Tab.1 Factors and specific causes of accidents involving elderly drivers

在老年驾驶员事故影响因素分析方面，刘蕾［9］通过对老年驾驶员发生交通事故的特点进行分析，认为我国老年驾驶员在交通事故中的特点主要体现在以下几个方面：首先，对前方路况的注意力较差，经常因忽视前方道路状况而引发正面碰撞事故。其次，老年驾驶员在白天出行的频率较高，因此白天成为老年驾驶员交通死亡事故高发时段，占全天的79%。而且老年驾驶员最容易发生事故的地点是交叉路口，这可能是由于老年驾驶员需要在交叉路口进行信息搜集和决策，若未能充分获取信息或作出及时决策，则易发生碰撞或剐蹭等事故。尤其在左转弯时，老年驾驶员所需的信息量和反应时间更多，更容易发生事故，相较于其他事故类型，如超速、超车、酒后驾驶等，老年驾驶员在交叉路口发生事故的概率更高。Mayhew 等［13］分析了65 岁及以上高龄驾驶员涉及的车祸特征，认为与年轻驾驶员的事故相比，高龄驾驶员更容易在交叉口发生事故，尤其是在转弯时，特别是左转时。这种事故发生时，高龄驾驶员更有可能是事故的责任方。而且随着年龄增长，高龄驾驶员在某些类型事故中的过度卷入程度普遍增加。倪定安等［14］通过无信号控制交叉口场景研究了老年驾驶员的转向行为特征。实验结果显示，老年驾驶员在速度、注视持续时间和扫视幅度等方面表现较低，心率变异性指标也较低，表明他们在转向时更为紧张。图谱分析发现老年驾驶员在转向过程中的紧张持续时间更长，信息获取广度较低，特别是在左转向场景下，其驾驶操作的稳定性和安全性更低。

在老年驾驶员驾驶事故影响因素分析研究中，一些学者也采取了统计学习与机器学习方法。巩建国等［10］基于肇事驾驶员事故数据，采用事故频数法识别显著影响老年驾驶员事故率的变量，并运用DBSCAN 聚类算法总结显著影响老年驾驶员驾驶安全性的因素。研究发现，在无信号交叉口、水泥/沙石路面等12 个变量的影响下，老年驾驶员的事故率显著高于全体驾驶员。王梓楠［11］开展了关于不同年龄段驾驶员事故严重程度的影响因素研究，采用列联表分析和均值异质性随机系数Logit 模型对影响因素进行了比较分析；同时，通过深度学习方法构建了基于特征灰度图的卷积神经网络，对事故严重程度进行预测，并确定了主要影响因素。研究结果提示，性别、碰撞类型、车辆类型和道路限速是影响老年驾驶员事故严重程度的关键因素。温惠英等［15］通过构建多项Logit 模型对得克萨斯州17819 起老年驾驶员交通事故数据进行统计分析，研究发现，性别、是否佩戴安全带、车辆类型、车辆使用年龄、路口路段、限速、车道数、纵断面线形、是否高峰期、光照条件、发生在郊区/城区等11 个因素与事故严重程度显著相关。

在比较严重的事故中，老年驾驶员的受伤甚至死亡率较高的原因不完全是由于他们的驾驶行为，也与他们的身体素质有关。Albert 等［16］认为老年驾驶员的死亡率相对较高，因为他们更虚弱，对伤害的适应能力更低。通过使用模糊层次分析过程（FAHP）来评估交通事故发生的影响因素，在由意外事故导致的老年驾驶员或乘客的死亡案例中，65岁以上驾驶员致命事故的主要因素包括恶劣天气（多云、雾天或雨天）、湿滑的道路条件以及在黑暗和黎明时的驾驶。而且，农村地区的交通事故死亡率高于城市地区［17］。Cicchino 等［12］探讨了1997 年至2012 年间美国70 岁及以上驾驶员与35～54 岁中年驾驶员在致命车祸涉及率方面的趋势。在整个研究期间，老年驾驶员的事故率下降幅度明显高于中年驾驶员。而对2008 年以前的数据进行分析显示，在非致命受伤事故中老年驾驶员的涉及率降低更多，80 岁及以上驾驶员相比中年驾驶员在事故中的涉及率也显著下降。

2 老年驾驶员的驾驶行为特征与其身体机能、心理状态的关系探究

老年人驾驶行为受到生理和心理因素的影响［18］。生理上，大脑和运动系统退化，导致动作控制能力下降，视力减退增加驾驶风险［19］。心理上，认知因素如注意力、反应时间和短时记忆影响安全驾驶，同时出行习惯和自我评价也关乎驾驶行为。老年人的驾驶能力受多因素交互影响，其动态变化将决定驾驶行为的好坏［20］。相关研究成果如表2 所示。

表2 老年人驾驶行为的生理和心理因素以及相关的研究结果Tab.2 The physiological and psychological factors of elderly driving behavior and related research results

老年驾驶员的驾驶行为特征与年轻驾驶员不同，需要先了解其驾驶特征再进行驾驶行为特征与其身体机能、心理状态的关系探究。Bellet 等［21］认为老年驾驶员能够保持安全的车速，但他们通常不会充分观察周围环境以确保自身的安全，这种倾向使得他们的驾驶具有风险。Zhu 等［22］利用车载行车记录仪的GPS 轨迹数据分析了老年驾驶员的行为，包括路线选择、驾驶时间、距离、危险事件和速度，发现老年驾驶员更倾向于白天短途旅行，而随着年龄增长，可能表现出更危险的驾驶行为。赵晓华等［4］的研究以计划行为理论（TPB）为基础，引入身体状况、风险感知、驾驶技能和可替代交通质量等因素，构建了扩展TPB 模型，分析了老年驾驶员自我调节行为及其影响因素，发现身体状况、可替代交通质量、驾驶能力和风险感知等因素会间接影响了老年人的自我调节行为。Marshall 等［23］在评估了257 名老年驾驶员的车载记录设备监测数据后，结果表明应对时间更快的驾驶员交通违规率更高。

国内外学者采用各种不同的评估方法对老年驾驶员的行为进行分析，在总结老年驾驶员的驾驶行为特征时，这些方法有助于全面了解他们的驾驶行为。Bedard 等［24］通过对一组70 岁及以上的583 名驾驶员进行长达6 年的多次年度评估，研究结果表明，参与者在研究期间逐渐减少了分心行为的参与，也代表了老年驾驶员随着年龄的增长会主动规避风险，结果与巴尔特斯提出的“选择性优化与补偿”（SOC）的老年心理学模型结论一致。郭凤香等［25］通过在昆明市进行老年人出行数据的问卷调查，统计分析结果显示，老年驾驶员的年龄与驾驶暴露行为之间存在显著的负相关，而驾驶能力与驾驶暴露行为之间呈显著正相关。而且不同就业情况和不同病史、服用不同药物的老年驾驶员在驾驶暴露行为上存在差异。同时文章提出驾驶能力在社会支持和驾驶暴露行为之间发挥了完全中介的作用，即社会支持通过影响驾驶能力，进而影响了驾驶暴露行为。Choi 等［26］采用自我报告评估工具AFDQ，深入探讨了老年驾驶员在日常驾驶中经历注意力失效的情况，通过一种新的方法，区分注意力失效发生的次数和频率，并发现老年驾驶员中注意力失效的频率可以用于预测交通违规和事故发生的可能性。Ng等［27］通过使用短时物理表现评估（SPPB）测量老年驾驶员的身体功能，研究发现获得较高的SPPB 分数的老年驾驶员的事故涉及风险较低，并且发生限制驾驶空间的相关不良事件发生率较低。其中限制驾驶空间的相关不良事件，可以理解为在驾驶过程中需要进行特别小心或采取额外措施以避免碰撞等问题的情形。同时，SPPB 可以成为鉴别老年驾驶员潜在风险的有效工具。

老年驾驶员的生理机能下降，导致其驾驶行为特征与较为年轻的驾驶员不同，Lacherez 等［28］旨在了解感觉运动功能和平衡与老年驾驶表现的关系，通过对270 名老年驾驶员的实际驾驶表现的评估，显示振动感知不良、股四头肌力量减弱以及闭目站在泡沫表面上摇摆增加被确定为不安全驾驶的独立风险因素。整体来讲，强调了感觉、运动和平衡测量与老年人驾驶安全密切相关。Schulz 等［29］则从老年驾驶员避免特定驾驶情境与实际驾驶技能之间的关系入手，考虑了与驾驶避免行为和驾驶技能都相关的因素。这里的驾驶避免行为具体而言，即避免在恶劣天气、视野不佳和复杂停车情境中驾驶。研究结果显示，老年驾驶员的驾驶避免行为与他们日渐降低的驾驶技能相关，并且这种关系在考虑了认知技能、自我报告的健康状况、驾驶实践和主观驾驶困难的影响后仍然显著。简单来说，驾驶避免行为是老年驾驶员驾驶技能下降的独立指标。

老年驾驶员生理机能下降，其中视觉受影响最为显著，对其驾驶行为特征产生主要影响。沈正心［30］等通过对老年人驾驶安全视觉影响因素的系统回顾，重点关注视力、视野、对比敏感度等3 个能力，这些生理机能下降可能使他们在道路上识别交通标志、车辆和行人的能力受到影响，增加了在复杂交通环境中驾驶的风险。刘孟歆［31］利用动态有效视野测试系统（DVLMS）测试51～65 岁人群的动态有效视野发现，60 岁以上老年人夜间动态有效视野显著衰退。另外，老年群体在与车载信息系统交互时，不同菜单深度模式会导致认知摩擦。在模拟驾驶场景中，认知摩擦程度显著影响老年人驾驶绩效，尤其在较高车速下影响更为明显。Li 等［32］认为老年驾驶员的生理能力下降影响了安全驾驶所需的视觉和心理运动功能。通过招募年轻和老年驾驶员进行驾驶模拟实验，收集了在五个冲突场景中的驾驶数据，研究发现，因老年驾驶员在转向时采取刹车和转向避免冲突的场景中操作节点出现较晚，在三个直行场景中与年轻驾驶员相比更接近。

驾驶涉及复杂的自我认知任务，包括感知、注意、记忆和问题解决。不准确的认知能力可能导致驾驶表现下降。特别是对于老年驾驶员，他们可能面临认知能力逐渐减弱的挑战。Lee 等［33］研究了老年驾驶员的认知能力与在进行次级视觉手动活动时离开道路注视的持续时间之间的关系。通过让老年驾驶员完成了蒙特利尔认知评估（MoCA），并在驾驶时完成一组调谐收音机任务。结果显示，平均而言，MoCA分数较高的老年驾驶员在手动调谐收音机时使用了较短的注视时间，也就是视线离开道路的总时间较短。从而说明具有更好的认知功能的老年驾驶员在驾驶中视线更容易聚焦在路面情况上，他们的安全和适应性也更强。Paire-Ficout［34］采用了两项连续的研究方法，分别研究老年驾驶员的认知自我认知和驾驶自我认知，以调查老年驾驶员对自己驾驶能力的错误估计情况。实验结果表明，认知和驾驶自我认知之间存在显著关系，尤其在高估者中更为显著。错误估计认知能力可能妨碍对驾驶能力的自我认知，从而导致老年驾驶员意外事故的发生。

综合分析了老年驾驶员身心状态的变化及其对驾驶能力的影响后，进行适驾性评估变得至关重要。这一评估有助于确保老年驾驶员的身体和认知状态达到安全驾驶的标准，从而有效降低事故风险。Louis 等［35］研究了老年驾驶员的驾驶适应能力是否随时间变化，以及驾驶适应能力、性别和自我报告与驾驶能力、感知和实践之间的关系是否保持稳定或发生变化。结果显示老年驾驶员的驾驶适应能力与驾驶舒适度以及感知的驾驶能力之间存在小但显著的正相关，并且随着驾驶员年龄的增长，这些关系逐渐加强。沈永俊等［18］提出了一种替代道路驾驶测试老年人驾驶适应性的评估方法。通过对老年驾驶员进行测试，发现支持向量机模型（SVM）在对比敏感度、功能性伸展、交通标志理解等评价指标上表现最佳。该方法可有效评估老年人的驾驶适应性，为其决定是否继续驾驶、调整驾驶行为、接受驾驶训练以及使用辅助驾驶技术提供有益参考。

3 老年驾驶员自动驾驶辅助装置

老年人驾驶行为分析和智能辅助装置研究对于智能化和自动驾驶技术的发展至关重要。为了设计更具包容性的智能车辆，需要开展针对老年驾驶员的智能辅助装置研究［36］。这些研究可以为老年驾驶员创造更安全、更便捷的驾驶体验，同时推动智能交通系统在老龄社会中的应用与发展，实现了驾驶安全与健康关怀的有机结合［37］。

老年驾驶员因年龄引起的生理变化，使其更容易面临交通安全隐患［38］。目前对于老年人自动驾驶辅助装置大体可分为两种，第一种是通过完善高级驾驶辅助系统（ADAS）的功能，设计出更加适合老年驾驶员的辅助系统。第二种是基于物联网技术（IoT）实时检测老年驾驶员的健康状况以及提供实时驾驶指导，达到减少老年驾驶员交通和医疗事故的目的［39］。老年人对高级驾驶辅助系统（ADAS）和车辆自动化的需求和期望表现在多个方面，主要集中在对安全性、舒适性和适应性的追求，自动驾驶辅助装置旨在提升他们在道路上的驾驶体验，使驾驶更为便利和可靠。

遵循汽车人机界面（HMI）指南所设计的高级驾驶辅助系统（ADAS）和车载信息系统（IVIS）等车载技术有助于提升老年驾驶员的驾驶体验［40］。ADAS系统的研发与优化对老年驾驶员带来多重好处，包括提升驾驶安全性、减轻驾驶负担、纠正驾驶错误、增强视觉和感知、适应交通环境以及减少事故风险。通过先进的安全功能和智能调整，这些系统有效提高了老年驾驶员在道路上的安全性和舒适性，为他们提供了更智能的驾驶辅助支持。Mata-Carballeira等［41］针对年长或经验不足的驾驶员，提出了一种面对高级驾驶辅助系统（ADAS）个性化挑战的机器学习方法，它可以轻松扩展以满足特定群体驾驶员的要求。该方法基于一种混合个性化策略，采用基于群体的聚类技术，即k 均值聚类，结合个体驾驶员的参数对聚类进行调整。研究通过对不同类型的道路、不同天气条件和照明下获取的跟车行为的有意义样本进行聚类，形成了不同驾驶员的驾驶风格类别，这些类别反映了在实际驾驶场景中驾驶员的不同驾驶行为模式。

为了减少在事故发生时碰撞强度对老年驾驶员的身体损害，Chen 等［42］开发了一种碰撞规避辅助系统，旨在提升高级驾驶辅助系统ADAS 对驾驶行为产生的积极影响。该系统仅在驾驶员在面临碰撞风险时未正确操作车辆时激活，车辆的控制由驾驶员和辅助系统共享，并通过伺服电机进行控制。为了实现这一目的，提出了基于安全驾驶约束和预测车辆状态的约束满足问题（CSP），并通过一种更有效的二分搜索算法来解决CSP。通过比较使用辅助系统前后的驾驶数据，验证和定量评估了改进的驾驶行为。结果表明，在通过障碍物时，距离增加，速度减缓，由于系统的指导，碰撞规避的驾驶行为变得更安全。

为了实现车内一体化的单芯片驾驶个性化系统，需要高速的聚类模型。Park 等［43］采用了一种高效的方法来处理聚类问题，使用了ANFIS（自适应神经模糊推理系统）。ANFIS 具有通用逼近能力，其分层拓扑结构可方便地在硬件上进行高性能布置。该模型成功地利用了Xilinx Zynq-7000 PSoC 的FPGA 设备，实现了高速、低功耗计算。此外，由于FPGA 的可重构性，可以更新PSoC 的硬件和软件部分，以适应新车辆技术不断引入的变化。

对ADAS 的性能改善也包括对未来的驾驶状况的预测，这样能够更好地帮助ADAS 系统判断即将到来的风险。Ou 等［44］为使主动型ADAS 具有更好的预测短期驾驶情况的能力，从而让驾驶员有更多时间采取适当的行动来避免或减轻驾驶风险，尤其适用于应对突发事件反应时间较长的老年驾驶员，提出了一种利用深度递归的神经网络，融合了有关驾驶员观察行为和驾驶环境的信息。通过采用滑动窗口双向循环神经网络（BDRNN）从输入序列的两端提取时间和空间信息的特征表示，该系统能够在实际转向操作之前高准确度地预测驾驶机动。一系列实验表明，所提出的方法能够提前1.50 s 预测车辆开始偏航的车道变换机动，准确率提高到90.52%，并在交叉口绿灯时提前2.53 s 预测车辆开始偏航的转向机动，准确率提高到78.59%。实时驾驶安全风险预测是ADAS 的一个关键组成部分。Arbabzadeh 等［45］提出了一种新颖的数据驱动方法，用于预测包括驾驶员行为等特定变量导致的交通安全风险。基于第二战略公路研究计划（SHRP 2）自然驾驶研究的数据，采用了多项式Logistic 回归来构建预测模型，并使用弹性网正则化进行数据建模，旨在提高模型的预测性能。

基于医疗物联网的健康监测系统（IoT）和专为老年驾驶员设计的健康监测系统代表了在老年人生活和驾驶领域应用先进技术的重要进展。Padikkapparambil 等［46］开发了一种基于医疗物联网的健康监测系统（IoT）。基于IoT 的老年人辅助系统在拯救生命和提醒患者生命危险方面发挥着至关重要的作用。这个辅助IoT 系统包括与专家通过互联网连接的各种生物医学传感器和基于人工智能（AI）的算法。基于IoT 的健康护理监测框架的应用帮助老年人获取有关其健康状况的信息，并在不离开家的情况下找到由医疗中心提供的服务。基于医疗数字设备的健康物联网（IoT）使得老年人的家庭健康监测成为可能。通过建立基于IoT 的家庭护理监测系统，老年人可以了解他们的医疗状况，并在家中获得医疗支持和服务。此系统也可以被使用在老年人驾驶车辆的场景中。

Park 等［47］的研究专注于老年驾驶员在驾驶过程中有可能出现的中风发作的问题，提出了解决方案，即开发一个专为老年驾驶员量身定制的健康监测系统。该系统利用气垫汽车座椅和嵌入式物联网（IoT）设备来检测驾驶中是否有中风发作。该系统通过使用传感器实时监测驾驶过程中产生的异常生理信号和面部特征。在此基础上，提出了一种使用传感器进行中风发作检测的框架，并开发了适用于老年驾驶员的系统。该系统可以使用物联网传感器测量和分析心电图（ECG）、脑电图（EEG）、心率、座椅压力平衡数据、面部/眼部跟踪等数据。这些生理数据将被传送到云端，并与正常人数据进行比对，评定驾驶员是否需要进行干预。此车载健康监测系统的架构如图1 所示。研究结果表明，如果在实时监测中发现任何健康异常，比如中风，系统将预测中风的类型和严重程度，并建议可能的应对措施。同时系统可将汽车控制切换到自动驾驶模式，并将汽车移至安全地点。系统还可能生成警报，并发送包含位置等信息的消息给亲属和紧急服务，以提供紧急援助，使受影响的驾驶员能够被转移到医疗救治地点。

图1 智能车载健康监测系统框架Fig.1 Intelligent vehicle health monitoring system framework

除了对老年驾驶员的健康状况进行实时监测外，还可以对他们的驾驶行为进行实时指导。Tanaka 等［48］研发了一种基于智能语言模型的机器人驾驶员代理系统，其呈现方法涉及位于仪表板或驾驶座附近的小型机器人。这种驾驶代理系统具有两个主要功能：一是驾驶支持功能，能够在驾驶过程中提供有关驾驶操作的修正建议；二是反思支持功能，对驾驶行为进行评估，并提供反馈。驾驶代理的系统配置如图2 所示，系统通过控制区域网络（Controller Area Network，CAN）获取驾驶操作数据，并通过应用面部识别程序（Face API，Seeing Machines）获取面部方向。此外，驾驶代理系统通过车载传感器和GPS/地图信息获取车辆与停车线、行人等物体之间的距离。控制模块根据从前述数据中开发的教练指导模型确定支持内容，支持内容包括路线导航、驾驶行为回顾、注意唤醒、实事驾驶指导、以及必要时的驾驶干预。其中驾驶行为回顾在交通状况被教练判断为可接受时执行。注意唤醒、实事驾驶指导和驾驶干预需基于教练认定为危险的情况之前的宽限期执行。指导的时机基于时间碰撞（TTC），由车辆速度和车辆与物体之间的距离计算得出。通过此支持系统，驾驶代理系统可以使老年驾驶员意识到他们自己的驾驶行为，并鼓励他们改善驾驶行为。

图2 机器人驾驶员代理的系统配置Fig.2 System configuration for robot driver agent

针对老年人健康监测，提出了基于医疗物联网的系统，该系统通过生物医学传感器和AI 算法，实现实时监测和远程连接专家，为老年人提供健康信息和医疗服务。在驾驶方面，研究者们还关注了老年驾驶员可能面临的问题，如中风发作。通过定制的健康监测系统，实时监测生理信号，预测中风风险，并采取相应的应对措施［49］。

另外，研究者们提出了智能驾驶代理系统，通过语言模型和机器人，提供驾驶支持和反思支持，以改善老年驾驶员的驾驶行为。通过使用先进技术，如深度递归神经网络和弹性网格正则化的多项式 Logistic 回归，实现了对实时驾驶安全风险的预测［50］。

总体而言，这一章旨在通过智能辅助装置和系统提高老年驾驶员的驾驶体验，确保他们的安全，并为智能车辆和交通系统的未来发展提供启示。

4 总结与展望

本文围绕老年人驾驶行为的分析和智能辅助装置的研究展开，为实现更安全、更智能的老年驾驶提供了深刻的洞察和创新性的解决方案。第1，2 节聚焦于老年人驾驶行为的多因素影响，通过对驾驶行为、社会支持、驾驶适应性等方面的综合研究，提供了全面的认识。第3 节强调了智能辅助装置在老年驾驶员安全和健康方面的关键作用，引入了基于医疗物联网的健康监测系统和针对中风等问题的解决方案。同时引入了智能驾驶代理系统的概念，通过先进技术实现了对实时驾驶安全风险的预测，为老年驾驶员提供更智能、个性化的驾驶支持。最后的总结突出了智能辅助装置和系统在提高老年驾驶员驾驶体验和确保安全方面的关键作用，通过物联网技术、机器学习和人工智能等技术的创新，为老年驾驶员提供了更安全、更智能的出行选择，同时推动了智能车辆和交通系统在老龄社会中的发展，实现了驾驶安全与健康关怀的有机结合。

综合当前文献，已有研究在老年驾驶员驾驶行为特征方面和智能辅助系统的研发上取得了一些显著进展，然而，仍存在一些主要不足值得关注。

（1）尽管已有研究在老年驾驶员行为特征方面取得了一定进展，但一些研究可能存在样本规模较小或局限于特定地区、文化背景的问题。这限制了对老年驾驶员普遍性行为的全面理解。泛化性的不足使得在不同文化和交通环境下的老年驾驶员行为缺乏详尽的了解。

（2）现有研究往往过于侧重于事故数据的分析，而对日常驾驶行为的实时监测和评估方面还存在较大空白。这导致研究人员对老年驾驶员在平常驾驶过程中的特征了解不够，对驾驶的实时性预测不足。这一状况限制了对特定驾驶员实际驾驶行为的准确把握，进而影响了为他们提供个性化驾驶辅助的能力。

（3）老年驾驶员认知和生理特征与驾驶行为之间的复杂关系需要更深入的数据关系研究。目前，尚缺乏充分的研究解释老年驾驶员在特定驾驶情境中的表现。对这些关系的深入理解将为未来的智能辅助系统的发展提供更为精准的指导。

未来的研究应该致力于扩大样本规模，增加跨地域和文化的多样性，以获取更具代表性的老年驾驶员数据。同时，需要采用先进的实时监测技术，以更全面、准确地捕捉老年驾驶员在驾驶中的实际行为。深入研究老年驾驶员认知和生理状态与驾驶行为之间的关系，将为未来的智能辅助系统的开发提供更好的帮助，从而更好地适应老年驾驶员的实际需求。