道路交通环境的复杂程度会对驾驶人的驾驶行为产生影响,驾驶人在人—车—路—环境所构成的道路交通系统中是非常重要的部分,驾驶人在操作人机交互界面及智能手机等设备时分心是导致驾驶人产生失误的一个重要原因。为研究跟驰环境下道路交通环境复杂度对驾驶人次任务承载能力的影响,首先分析并提取了跟驰场景影响驾驶人次任务承载能力的交通影响因素。采集了道路交通环境的视频信息及驾驶模拟信息。通过YOLOv5目标识别技术对道路交通环境进行了识别,根据框选对象图框的特征颜色,通过RGB图像处理方法对特征目标进行了提取。基于主成分分析法对道路交通环境各个元素进行了重要度计算。构建了跟驰环境下道路交通环境复杂度量化模型。模型考虑车速、车距、加速度等因素变化以及其他道路交通环境因素的变化。通过结果分析可知非稳定跟驰情况下道路交通环境变化对驾驶人影响程度较大,驾驶人操作驾驶次任务存在较大安全隐患,安全起见,分析稳定跟驰情况下的驾驶人次任务承载能力。选择点击中控界面图标作为驾驶次任务,通过分析跟驰状态下驾驶人的次任务执行过程,选择车速、车距作为体现复杂度对次任务承载能力影响的因素,并基于认知心理学理论与人机交互原则,将对于单次扫视时间平均值、扫视次数和总扫视时间为安全约束。最后基于驾驶模拟器进行了城市道路稳定跟驰环境下的驾驶模拟试验,利用眼动仪获取被试者的扫视行为,评价次任务的执行情况。研究结果表明:驾驶人对次任务的总扫视时间和扫视次数与车速和次任务的复杂度呈正相关,与车辆间距呈负相关,其中,总扫视时间和扫视次数与车速的关系可采用指数函数表达,与车距的关系可采用对数函数表达,与图标总数的关系可采用线性函数表达。当外界动态复杂度变大（车速增加或车距减少）时,驾驶人对次任务的平均单次扫视时间会呈现下降趋势,当次任务的复杂程度变大（中控图标总数增加）时,驾驶人的平均单次扫视时间会呈现上升趋势,表明当外界动态复杂度变大时,驾驶人会主动提高对驾驶主任务的注意力分配比例,但是过于复杂的次任务会对这种机制产生阻碍作用,造成驾驶人次任务承载能力超过安全阈值,容易引发交通事故。基于此构建了车距、车速及表征次任务承载能力的人机界面图标数关系模型,最终获取了保障行车安全的前提下不同车距、车速条件下人机交互界面的图标数目上限,为自适应人机交互系统设计提供了理论依据。