駕駛員特性總結

1、精選優(yōu)質文檔-傾情為你奉上精選優(yōu)質文檔-傾情為你奉上專心-專注-專業(yè)專心-專注-專業(yè)精選優(yōu)質文檔-傾情為你奉上專心-專注-專業(yè)1.駕駛員行為簡介早在1982年和1983年，Donges和Rasmussen分別提出了駕駛任務的三層結構（下圖右側所示）和針對人的面向目標行為的三層模型（下圖左側所示）。由此可知，駕駛員行為特性是在各種因素影響下駕駛員對客觀現實交通狀況的態(tài)度以及其表現出的與之相適應的決策。2. 駕駛員行為影響因素影響駕駛員特性的因素主要由駕駛員自身因素、車輛因素、環(huán)境因素和其他因素。如下表所示。因素分類指標補充說明駕駛員自身因素生理特征性別年齡年齡的影響感知特性各類感官信息健康狀況藥

2、物、疾病的影響疲勞狀況疲勞程度心理特征能力感知、注意力、對距離速度判斷能力、風險認知能力、駕駛動作反應能力、靈活性、協(xié)調性等氣質即人的脾氣、秉性。影響心理活動的速度、強度和指向性性格影響反應決策和動機即對道路情況的判斷和處理情緒影響認知操作的效果意志駕駛員積極的意志品質包括自覺性、果斷性、堅持性和自制性車輛因素車輛屬性種類、長度、寬度等車輛性能動力性、舒適性、經濟性、通過性安全性等車輛設施操作桿、儀表盤、轉向盤、后視鏡、腳踏板等環(huán)境因素車內環(huán)境熱環(huán)境溫度、濕度、氣流速等聲環(huán)境聲壓、頻率、聲強等光環(huán)境色度、照度等空氣品質二氧化碳含量、新風量等車外環(huán)境道路狀況道路等級及類別、路段特征、道路線型、交

3、通設施、交通標志等天氣狀況晴朗、霧天、雨天、雪天等交通干擾信號燈、交通標志、側向凈空、街道化程度等交通密度交通態(tài)勢其他因素出行任務任務緩急3. 駕駛員行為表征這些因素導致的駕駛員特性主要表現在以下幾個方面。特征類別具體特征駕駛員心理期望特征期望速度期望加速度期望間距生理信號特征血壓汗液皮膚電壓肌電生理反應特征表情姿態(tài)手勢眼睛閉合操作特性油門踏板開度及變化率剎車踏板力度方向盤握力及轉角車行車狀態(tài)特征速度、加速度行車間距插車間隙4. 測試要素從實車測試角度對駕駛員特性進行分析需要考慮以下幾個方面的問題。4.1 交通場景場景分類及路段特征道路高速場景高速直道、彎道、高速匝道（高速入口）、高速隧道等城

4、市場景城市郊區(qū)直道、彎道、坡道以及相應的組合道路；不同的車道數：雙車道、三車道等；不同類型彎道：不同半徑、不同彎道轉角、不同朝向等；不同道路路面：瀝青、水泥、破損等；交叉路口：有信號燈的交叉路口、無信號交叉路口等；城市市區(qū)居民區(qū)；交叉路口：有信號燈和無信號燈、丁字路口和十字路口；不同交通流情景：暢通、輕微擁堵、擁堵；不同道路類型：直道、彎道；鄉(xiāng)村直道、彎道、坡道以及相應的組合道路；不同彎道半徑、彎道轉角、朝向；交叉路口：十字交叉路口、丁字交叉路口等；天氣及日照日間、夜間駕駛天氣狀況晴天、雨天、霧天等4.2 駕駛場景駕駛情景情景分類駕駛操作行為跟車駕駛情景同道跟車場景鄰道跟車場景加速行為、制動行

5、為、車速保持/跟馳行為換道駕駛情景超車場景變道場景切入場景正常換道緊急換道左換道右換道車道保持情景自由行駛場景加速行為、制動行為、速度保持行為4.3 駕駛員類型駕駛員類型表現激進/外向活潑、好動、敏感、易產生冒險動機、反應比較迅速、動作敏捷、精力充沛、注意力容易轉移、易于高速行車和超車、會車時不減速、交叉路口不瞭望、有時浮躁、不細心觀察、對復雜情況可能輕率處理等穩(wěn)健/中等機敏、經歷豐富、性情安靜、感情不外露、嚴守交通規(guī)則、起步與剎車平穩(wěn)、觀察周到、緊跟前車不輕易超車、不愛開快車、遇復雜交通情況深思熟慮、比較鎮(zhèn)靜、自制力強、不易違章謹慎/內向沉穩(wěn)、慎重、注意力穩(wěn)定且不易轉移、善于忍耐、反應較遲鈍

6、、情緒不易外漏、行動遲緩、對外界刺激敏感體驗不深、不易產生冒險動機、易低速行車且較少超車、處理緊急情況謹慎小心、優(yōu)柔寡斷、一旦發(fā)生交通事故易驚慌失措4.4評價指標4.4.1 從駕駛行為方面分類的評價指標駕駛行為評價指標速度控制行為加速行為（猛加速、緩加速、加速次數）、車速離散程度、超速、制動行為（急制動、緩制動）、換檔頻率、空檔滑行比率（坡道）等換道行為換道頻繁狀況、換道時方向盤使用、換道時車間距、換道時間長短等跟車行為跟車時距、跟車間距、引導車對視野的遮擋情況、車速離散程度、車距變化率等4.4.2從操作行為方面分類的評價指標駕駛行為評價指標加速行為油門踏板開度、油門踏板速度和行駛車速制動行為

7、制動踏板開度及其變化率、最大制動踏板開度、制動踏板速度、與前車的相對距離、相對速度、縱向車速、TTC、TTC等變道（轉向）行為轉向盤轉角、側向速度、側向加速度、橫擺角速度、橫向偏距、方向盤角速度、方向盤轉角標準差、平均車速、轉向燈使用頻率、轉向燈合理性指標（轉向燈使用次數/ 變更車道次數）、變道時間等4.4.3 從指標特性方面分類分類指標速度類瞬時速度、速度均值、速度標準差、行程平均速度、速度極值、加速度均值、加速度標準差、平均加速度、加速度極值、油門踏板角度均值、標準差、極值等方向類車頭方位、車頭偏離角度和方向盤轉角等時間類事件檢測時間、認知反應時間、事件響應時間、操作執(zhí)行時間、任務持續(xù)時長

8、等距離類車道偏距標準差、與黃線偏距標準差、車頭車尾間距均值、標準差和極值、車頭車尾時距均值、標準差和極值、任務總路程、與障礙物的距離最小值、駛出車道距離最大值等決策類可接受間隙、轉彎半徑、信號燈決策、避撞方式選擇等結果類碰撞次數、壓線次數、駛出車道次數、換道次數、超車次數等5. 文獻綜述5.1 國外駕駛員行為研究綜述5.1.1 駕駛風格與駕駛員行為綜述Quintero基于BP神經網絡建立了兩個駕駛員行為分類模型一個模型將駕駛員分為激進型和穩(wěn)健型并且識別道路的潛在危險路段，另一個用來辨識駕駛員狀態(tài)（如瞌睡或酒后駕駛），通過參數：車輛位置，縱向車速，轉向盤轉角，偏航角輸入，并且綜合分析道路/車道偏

9、離、超速行駛、不足轉向、不適當的制動或者加速，來進行駕駛員的分類。Miyajima從油門及制動踏板的操縱信號中提取出駕駛員加速或者減速時的特征，并通過頻譜分析得到每個駕駛員的頻譜特征，對駕駛員行為建立了高斯混合模型。一些學者考慮到不同的工況，指出應用三種方法建立實時的駕駛員行為辨識模型。第一種方法：考慮駕駛員長期的縱向駕駛行為，采用異常檢測的方法，通過分析駕駛員操縱制動踏板或油門踏板的動作從而將駕駛員分為謹慎型和激進型。第二種方法：使用跟車工況下駕駛員的操縱動作（油門踏板信號和制動踏板信號）與前后兩車的相對狀態(tài)，基于模糊控制算法將駕駛員的行為分為謹慎型、比較激進型和激進型。第三種方法：利用本車

10、的行駛狀態(tài)與前后兩車的相對狀態(tài)，分析駕駛員的控制行為，從而辨識駕駛員在跟車工況下的駕駛行為特點（謹慎型和激進型）。5.1.2 心理狀況和駕駛員行為綜述夏威夷大學心理學教授博士從社會心理學領域研究駕駛人情感、認知和感知運動，結果顯示了駕駛行為受到駕駛人心理狀況影響，包括情緒的不安，認知偏差或不合理，感知運動的不協(xié)調，感情沖動以及不適當的言語表現。Chian等人研究了駕駛員在熟悉道路和不熟悉道路情形下駕駛員特性，通過測量駕駛速度和越過車道線次數，對比分析得出，在越過車道線次數方面，對道路熟悉狀況沒有影響，而在車速方面，在不熟悉的環(huán)境中，車速稍微略低。此外，還有一些學者從駕駛任務困難程度（有無車道線

11、、道路寬度等）、周圍環(huán)境溫度是否舒適等方面分析駕駛員壓力對駕駛行為的影響。通過車輛速度、車輛行駛位置、方向轉角等參數，定量分析與駕駛行為內在聯(lián)系。5.1.3 交通場景下的駕駛行為綜述在有信號燈的交叉路口，許多研究多集中在駕駛員的停車時間/反應上，而Thomas F. Fugger、Jr.、Jesse L. Wobrock、Bryan C. Randles著重研究信號燈變綠時，駕駛員起步的反應時間和加速變化率。在無信號等交叉路口，Kei Sato and Masao Nagai重點分析了該情景下的駕駛行為，并研究分析車速與車輛距車輛停止線距離之間的聯(lián)系，注視角度與車輛距車輛停止線距離之間的聯(lián)系，

12、車速、距交叉路口距離、注視角度三者之間的聯(lián)系以車速與注視角度隨著到停止線時間變化的狀況。最后揭示在無信號交叉路口，駕駛員趨向性操作行為。在針對駕駛員行為分析時，Amardeep Sathyanarayana、Nitish、Krishnamurthy、John H. L. Hansen指出應該充分利用車輛行駛距離去分析駕駛行為，不僅僅利用時間進行分析。通過分析車輛速度隨著距離變化情況、方向盤轉角隨距離變化情況，點明在高速情景、快速換道等情況下，利用距離進行分析駕駛行為更具有優(yōu)勢。一些學者還對以下情形進行研究分析：交叉路口，黃燈亮起期間，研究駕駛員行為特性；高速道路上，在施工區(qū)域內，車道合并時，對

13、駕駛員行為特性進行研究。Nobuyuki Kuge等人基于HMM使用兩種不同但互補的方法對駕駛員行為進行建模，建立了包含三種辨識類別的HMM緊急變道，正常變道，保持車道。5.1.4 特定情形下的駕駛行為綜述 Jeff K. Caird 等人綜合分析目前關于手機對駕駛行為影響，結果表明任何形式的手機通話都會造成反應能力的下降，與不打手機相比，反應時間的均值增加了0.25秒；而駕駛人在手機通話過程中，并沒有因為其影響而降低車速和保持較大的車頭間距。美國Rhode Island大學利用安裝在頭部的眼睛追蹤裝置HED，記錄了駕駛人在完成各種駕駛任務過程中的眼動行為，分析了操作車內收音機、接電話、觀看后

14、視鏡、讀里程表等行為對駕駛人注意力分散的影響。John D. Bullough、John Van Derlofske等人分析夜間駕駛時，相向而來車輛的燈光強度對駕駛員行為造成的影響。并且對光照強度和車速隨時間的變化情況進行了對比分析，對光照強度和車輛位置變化之間關系進行了相關研究。John Gaspar、Timothy Brown、Chris Schwarz等人對前撞情景和彎道車道偏離情景中駕駛員行為進行相關分析，指出在前撞情形中，駕駛員的操作行為一般分為四種：僅是制動、僅是轉向、先轉向后制動、先制動后轉向，并通過反應時間和MATTCl參數指標分析了集中注意力駕駛和分心駕駛兩種駕駛狀態(tài)下不同的

15、駕駛行為操作。此外，針對彎道偏離情況，分析了反應時間和入彎時車速對駕駛行為的影響。5.1.5 駕駛員測試評價研究綜述Hongyang Zhao等人開發(fā)了一個以智能手機為基礎的駕駛行為評價系統(tǒng)，由兩部分組成：駕駛事件檢測評估部分和乘坐舒適度評估部分。在駕駛事件的檢測和評估的一部分，該系統(tǒng)加FIRST驅動，基于智能手機接收的加速度的數據、定位和GPS傳感器數據提出了一個模型來檢測駕駛員的駕駛事件。然后乘坐舒適度評估部分通過收集車輛在行駛時智能手機傳感器數據，加入駕駛員的駕駛事件、車輛的振動和定量感官分數。German Castignani采用了GPS、加速度計傳感器、磁力計傳感器、重力傳感器等設備

16、收集了20輛裝有安卓系統(tǒng)的汽車數據，并從總加速度、線性加速度、超速度以及轉向率等4個方面對駕駛行為進行分析。Thomas J. Daunl等人為了研究重型車用節(jié)能輔助系統(tǒng)中駕駛員的行為特性和系統(tǒng)的節(jié)能潛力，采用駕駛模擬器，根據建議設計了四條長度約20公里的線路，其中包含大約25的高速公路，70的農村和5的城鎮(zhèn)道路。并招募了41個持有重型商用車駕駛執(zhí)照的志愿者進行四條路線的模擬駕駛測試。K.S. Nesamania等人在前有基礎上提出14個駕駛參數用來分析駕駛特征，如下：平均車速V1(km/h)；平均行駛車速V2(km/h)（除了怠速外的）；最大車速Vmax(km/h)；平均加速度Acc(m/s

17、2)；平均減速度Dec(m/s2)；最大加速度Accmax(m/s2)；最大減速度Decmax(m/s2)；怠速時間占比Pi（%）（車速為0）；加速工況時間占比Pa（%）（v5km/h,a0.1m2/s）；減速工況時間占比Pd（%）（v5km/h,a-0.1m2/s）；緩行工況時間占比Pcr（%）（v5km/h,a5km/h,|a|0.1m2/s）；正動能PKE（攻擊性的指標）；No.of(stops/km)（每公里的停車次）。Yaqin QIN等人采用12個參數被用于線性回歸分析，和問卷調查一起評價超車過程駕駛行為：超車時加速度；超車時速度；超車時減速度；準備換道時車速；超車持續(xù)時間；超車的

18、平均加速度；超車過程行駛距離；超車的平均車速；超車結束時本車與超車車道前方車輛的車距；超車結束時本車與超車車道后方車輛的車距；超車開始時本車與超車車道前方車輛的車距；超車開始時本車與超車車道后方車輛的車距。5.2 國內駕駛員行為研究綜述5.2.1 駕駛風格與駕駛員行為吉林大學宗長富教授提出基于隱馬爾科夫模型和人工神經網絡建立聯(lián)合模型，對直線行駛工況、正常轉向工況和緊急轉向工況下駕駛員的操作進行準確的駕駛意圖辨識和較為精確的駕駛行為預測。 吉林大學王暢建立了用于駕駛員駕駛意圖辨識的雙層隱馬爾科夫模型。其中模型下層為三個表征短時間駕駛員行為的MGHMM模型庫，辨識駕駛員操縱行為,如快速踩下制動踏板

19、、正常松開制動踏板、踏板無動作、緊急轉向、正常轉向等，模型上層為表征長時間段的駕駛員意圖的MDHMM，辨識駕駛員駕駛意圖，包括彎道制動、緊急制動、正常制動、緊急避障和破路起步。上層利用下層的辨識結果，選取似然度最大的模型作為當前的駕駛員駕駛意圖。其中模型輸入參數類型：加速踏板位置、制動踏板的位置；方向盤轉角、方向盤角速度；速度。同濟大學陳慧教授基于高斯混合隱形馬爾科夫模型(GM-HMM)對駕駛員在高速公路上的超車行為進行了辨識。首先通過駕駛模擬器試驗采集轉向盤轉角、側向速度、側向加速度、橫擺角速度和橫向偏距，然后訓練GM-HMM模型，得到保持車道(LK)、左換道(LCL)和右換道(LCR)三個

20、駕駛員模型，以辨識駕駛員的行為，并且對進行不安全超車行為的駕駛員給予提醒或者加以修正，提高駕駛員的超車安全。吉林大學林娜對駕駛員的各操縱行為的特性進行分類,如針對駕駛員的轉向行為、制動行為、加速行為分別進行特性研宄，并設計了相應的試驗工況：制動試驗工況，接近靜止前車工況、接近低速前車工況、接近減速前車工況；加速試驗工況，起步加速、超車加速、跟車工況和坡路行車。曲婷基于隨機模型預測控制方法，對駕駛員操縱車輛的轉向和跟車行為及技能進行數學建模。利用利用車輛動力學仿真軟件VEDYNA、紅旗HQ430實車測試數據及NGSIM數據（美國高速公路管理局The Next Generation Simulat

21、ion計劃），通過多樣不同工況下的仿真研究與模型預測控制方法的比較及與實車測試數據的對比，驗證本論文提出的建模方法的有效性，最后對基于現場可編程門列陣 (Field Programmable Gate Array，簡記FPGA)的駕駛員轉向行為建模方法的實時實現進行了初步探索。5.2.2 交通場景下的駕駛行為綜述在城市道路中，交叉口處機動車、行人、非機動車最為集中。邢巖、曲昭偉等人從交叉口處機動車駕駛員的駕駛心理角度入手，分析交叉口處客體對目標車輛駕駛員駕駛心理的影響，從而研究機動車駕駛員駕駛行為。哈爾濱工業(yè)大學漆巍巍等人針對城市道路中不良匯入和不良變道的駕駛行為進行了分析。依據匝道車輛不良匯

22、入前的速度和匝道速度的變化過程將不良匯入駕駛行為分為直接型、緩沖型和等待型 3 種類型，并選取行為車輛（匯入角度、匯入速度和漸變距離）、被行為車輛（車輛類型、車輛速度和車頭時距）、匝道（車道數、坡度和曲線半徑）、主干道路（車道數、坡度和加速車道長度）、主路車流（車流量、車流速度和車頭時距）、匝道車流（車流量、車流速度和車頭時距）作為具體參數指標進行不良匯入行為的判定；對不同操作下不良變道駕駛行為導致的交通沖突數和交通沖突程度不同將不良變道駕駛行為分為斜插型、擠壓型和并行型，并選取車輛角度分有行為車輛（車輛速度、車輛類型和加減速特性）、原始車道緊隨車輛（車輛類型、車輛速度和車頭時距）和目標車道緊

23、隨車輛（車輛類型、車輛速度和車頭時距），從道路的角度分為車道數、車道寬度和坡度，從交通流參數角度有車流量、車流密度和車流速度做不良變道行為具體的評定指標。同濟大學賀文雅、吳兵等人將高速道路駕駛行為分成四種要素:速度控制行為、變換車道行為、不良駕駛行為、跟車駕駛行為。此外，將速度控制行為細分為猛加速、超速、車速離散程度高、頻繁加速、急制動等駕駛行為；變換車道行為細分為換道時轉向燈使用不當、換道頻繁、換道時車輛間距小、換道時轉向盤使用不當等駕駛操作；不良駕駛行為細分為駕駛時不專心、疲勞駕駛、酒后駕駛不使用安全帶、無證駕駛等駕駛狀態(tài)；跟車駕駛行為細分為引導車對視線的遮擋、跟車時距小、跟車間距小等駕駛

24、狀態(tài)。最后選用層次分析法，得出換道頻繁是高速道路中風險性最高的駕駛行為。因此，高速道路駕駛行為分析需要關注換道次數、連續(xù)換道狀況、換道時間等實際評價指標。吉林大學任園園、李顯生等人以公路彎道路段的駕駛行為為研究對象，從駕駛員行車過程和行為決策模式入手，深入分析路段的安全特性，提出路段行車危險區(qū)域概念并探究其形成機理，探討路段行車風險的構成，從而研究彎道路段對駕駛員行為的影響。5.2.3特定情形下的駕駛行為綜述汪澎、劉志強基于駕駛過程中多作業(yè)工況的影響以及駕駛員個體注視行為特征的多元性，提出以駕駛員2個瞳孔間的距離作為表征駕駛員左右注視的參量，以嘴巴到雙眼連線中點間的距離作為表征駕駛員俯仰注視的

25、參量，二者合成“T”特征信息。以虹膜鞏膜比例與位置特征信息表征駕駛員的斜視行為，同時結合眼睛閉合度共同表征駕駛員不良注視特征的參量集合。采用多分類支持向量機(SVM)技術，對駕駛員不良注視行為進行模式分類與融合評價。王喜梅、劉輝等通過對起重機駕駛員進行量化評價，了解起重機駕駛員的安全行為能力狀況，以期降低操作過程可能的事故發(fā)生概率。根據駕駛員的職業(yè)特點和行為要求，將起重機駕駛員的行為能力分為4個一級指標，12個二級指標。并用層次分析法確定出指標的權重，模糊綜合分析法確定出指標的隸屬關系，建立起重機駕駛員的安全行為能力研究模型。戴彤焱、徐寧等人通過問卷調查數據分析突發(fā)事件下駕駛員行為特征，以及突

26、發(fā)事件下人口統(tǒng)計學特征差異對駕駛員心理、生理的影響，并闡述突發(fā)事件下駕駛員操作行為特性。經過研究分析得出，道路交通突發(fā)事件對駕駛員生理、心理及操作行為有一定影響?？蔀榻档屯话l(fā)事件下行車風險提供依據。5.2.4駕駛員測試評價研究綜述北京交通大學的向往基于駕駛風險的層級式駕駛行為模型，將駕駛行為分為基本車輛控制技巧（低風險）、動態(tài)決策（中風險）、交通應急反應（高風險）三個風險層級，用于分析不同風險層級下駕駛行為規(guī)律和風險產生機制。采用“駕駛模擬場景干預因素”的方法進行實驗場景設計。如圖3所示。并列出了幾個典型駕駛場景的指標如圖4、5、6所示。致父母！出門在外，最牽掛最擔心我們的人是父母。不管飛到哪

27、里，父母的愛就如手中的線始終牽著我們。父母在，人生尚有歸處，父母去，人生只剩遺憾。錢再多有何用？不如多陪陪父母，今生和他們的緣分只有一次，下輩子再也見不到了。中秋節(jié)，祝愿天下所有父母：身體健康，幸福開心！致愛人！因為有緣，才相遇，因為有愛，才相伴。夫妻是上輩子延續(xù)的緣分，今生能在一起過日子，就是最好的福分。雖然也會有磕磕絆絆，爭爭吵吵，但是只要互相包容，彼此理解，就能恩愛幸福的走完一生。親愛的，感謝你一直陪著我，只要有你在，日子再苦，也是幸福，生活再難，也感覺甜！中秋節(jié)，許下心愿，愿我們白首偕老，恩愛永遠！致友人！久未聯(lián)系的朋友，你們還好嗎？雖然天各一方聯(lián)系少了，但你們永遠在我心里，不會忘，不

28、會變，不會不思念！陪在我身邊的朋友，謝謝你的信賴，雖然我們沒有血緣關系，但卻像手足一樣親，希望此生永不分離！中秋節(jié)，祝認識我和我認識的所有朋友們：事業(yè)步步高升，愛情甜甜蜜蜜！致自己！月亮下面的金錢，從沒有使勞碌的人們有片刻的安靜。天是一大天，人是一小天，人隨天轉，天盡人意！千里煙波追逐心中的夢想。既然做出了選擇就要義無反顧、充滿信心，直至完全信了自己、信了未來、信了肩負的使命，才能走向圓滿。中秋節(jié)，祝自己心想事成，幸福滿滿，相信自己，你一定行！皎月桂香迎中秋，花兒月圓合家歡；喜逢佳節(jié)福相顧，心情快樂悠閑步；窗含明月思飛度，幸福頻頻不止步；祝所有為愛打拼的人中秋節(jié)快樂！2019中秋佳節(jié)，我要送你

29、最美的月色，但愿人長久千里共嬋娟。是緣分讓兩顆孤單的靈魂，穿越昔日無盡的等待，直到彼此相遇在時間的荒野里。然后，焚香凈手，清空寂寥，敞開心扉，以真誠，用遇見，滋養(yǎng)這片緣分的天空。這世間最好的愛情，應該是既能兩兩相吸，又能兩兩相惜。愛情，是紅塵里最美的情感，它是人生不可缺少的精神需要和心靈寄托。因為有愛，這塵世上的飲食男女，才會相依相戀。是真愛讓兩顆漸漸靠近的心，遼闊了生活，柔軟了歲月。愛情，若撩人的春色，滿足了人們對美好情愫的所有想象。當我們青澀的心靈，慢慢注入愛的元素，說不上在哪一時，那個有緣人便會被我們請進自己的生命里！不過，并非所有的人，都能在恰好的年華遇見恰好的緣分。也不是所有恰好相愛

30、的人，就一定會相守到白頭。倘若緣分可以安排，假如愛情可以解釋，就不會有這句：緣來緣去緣如水。愛情，本是一種很玄的東西。就連最厲害的心理學家，也無法掌控它的發(fā)展和走向。人與人相愛，充滿了無數未知的沒有理智的意外。于大千世界里，在茫茫人海中，有人是過盡千帆的等待，有人是一瞥驚鴻的尋找，有人是落花時節(jié)又逢花的驚艷，還有人是驀然回首，那人卻在燈火闌珊處的驚喜俗話說，情人眼里出西施。凡是愛過的人都深有體會，我們喜歡并且真正愛上一個人的時候，是沒有任何附加條件的。一顆純粹的心，想的念的，都是他（她）最好的樣子。但所有以風花雪月開始的浪漫愛情，最終都會回到柴米油鹽的現實中來。日子長了，相戀時彼此隱藏的缺點，

31、慢慢的全部顯露出來，時間久了，難免會有意見分歧，發(fā)牢騷抱怨，把吵架升級到不可收拾的時候。張愛玲說，生在這世上，沒有一樣感情不是千瘡百孔的。是的，人生的完美和圓滿只是保留在人的心理，愛情也無法脫離這個宿命。當愛情走遠，何人能甘于寂寞，能珍惜這份情緣？當激情不在，曾經驚天地泣鬼神的情感，往往是最先消亡于內心的空虛和日子的平淡。主持人涂磊曾經說過，相戀的時候，是欣賞彼此的優(yōu)點，但相愛就是，接受對方缺點的過程。我們深信愛情的美好。但人是會變的，環(huán)境也在變。誰能給自己的愛情上個萬能保險？誰又能保證愛上的那個人會一成不變？幾乎所有相愛后的分手，都是因為雙方沒有了初見時的心動，后來又得不到彼此應有的珍惜而結束。生活中有很多事情，我們只有經歷了才知道，愛情也是如此。惟有通過時光的梳理，歲月的打磨，以及思想的沉淀，方能領悟，在愛情的世界里，緣是天定，份在人為。愛是互相欣賞，亦是