随着智能驾驶技术的快速发展，如何精准预测车辆急刹行为成为提升交通安全的关键课题。本研究提出一种创新性的脑机接口（BCI）与GPS数据融合模型，通过实时解析驾驶员脑电信号特征，建立与急刹行为的动态关联机制。

实验采用14通道无线脑电采集设备，在模拟驾驶环境中记录驾驶员面对突发路况时的神经反应。数据分析表明，前额叶θ波（4-7Hz）功率上升与急刹决策存在显著相关性（p<0.01），该现象平均比实际刹车动作提前0.8秒出现。通过卷积神经网络构建的三级预警模型，将GPS定位数据与脑电特征时空对齐后，急刹预测准确率达到92.3%。

技术实现包含三个核心模块：1）基于小波变换的实时脑电特征提取；2）动态路况威胁度评估算法；3）多模态数据融合决策引擎。特别值得注意的是，当系统检测到驾驶员出现疲劳特征（α波异常增强）时，会主动触发HUD警示并缩短制动响应阈值。

实际道路测试数据显示，该模型可使城市复杂路况下的追尾事故率降低37%。未来研究将探索更多生理参数（如眼动、肌电）的融合应用，并优化模型在极端天气条件下的鲁棒性。这项技术不仅为ADAS系统提供了新的感知维度，也为车路协同系统的建设开辟了神经工效学的研究路径。