基于潜在类别的无人驾驶汽车选择行为

为了分析出行者出行选择偏好的异质性和无人驾驶汽车对出行选择行为的影响,基于扩展技术接受模型的理论框架,将心理潜变量纳入潜在类别条件Logit模型,建立混合选择模型进行实证研究。结果表明:相比传统的条件Logit模型,潜在类别条件Logit模型的拟合优度更高。受访出行者可以分为共享无人驾驶汽车偏好群体、小汽车偏好群体和私人无人驾驶汽车偏好群体,3个潜在类别分别占比为46.5%、13.0%和40.5%。小汽车偏好群体对步行与等待时间和出行费用持正向评价,私人无人驾驶汽车偏好群体对停车费用持负面评价。感知易用性和感知信任两个潜变量对出行者潜在类别划分具有显著影响。