不同交通环境下视觉分心程度对驾驶行为的影响_刘卓凡.pdf
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1、第 40 卷第 5 期2023 年 5 月公路交通科技Journal of Highway and Transportation esearch and DevelopmentVol.40No.5May 2023收稿日期:20201026基金项目:国家自然科学基金项目(52002319);陕西省自然科学基础研究计划项目(2021JQ706)作者简介(*通讯作者):刘卓凡(1987),男,河南洛阳人,博士,副教授.(zhuofan.liu )doi:10.3969/j.issn.10020268.2023.05.024不同交通环境下视觉分心程度对驾驶行为的影响刘卓凡*,何瑜超,丁涛,曾钰萌(西安
2、邮电大学现代邮政学院,陕西西安710061)摘要:视觉分心极易引发交通事故,对驾驶人操作行为的影响与交通环境和分心程度相关。为了研究在不同交通环境下视觉分心程度对驾驶人操作行为的影响规律,在驾驶模拟器上建立了 3 种不同的交通环境:城市、乡村和高速道路,对 26 位被试者进行了模拟器驾驶试验。采用遮挡视线的方法,设计 0,1,2 s 固定时长,量化了被试者的视觉分心程度。采集了被试驾驶人的视线遮挡次数和对方向盘、油门踏板的操作行为参数,并对其进行了统计分析,构建了一般线性模型。结果表明:被试者主动遮挡视线次数与交通环境的复杂度和视觉分心程度反相关,正常驾驶和视觉分心 1 s 状态下的驾驶行为参
3、数没有显著性差异;当视觉分心 2 s 时,方向盘角速度和回转率显著下降,方向盘转角、转向熵和油门踏板开度标准差则显著增加,导致转向误差增大、转向平顺性下降、转向灵活性降低及纵向平稳性下降,说明驾驶人的环境感知力与交通环境复杂度和视觉分心程度均相关,低强度视觉分心不会显著影响驾驶人的环境感知力,而视觉分心 2 s 会严重降低其环境感知力,此时驾驶人则通过释放油门踏板和频繁操作方向盘来补偿视觉分心期间的信息丢失,增加对车辆的把控度。关键词:交通安全;驾驶行为;线性模型;视线遮挡;视觉分心;驾驶模拟器中图分类号:U491.25+4文献标识码:A文章编号:10020268(2023)05017806I
4、mpact of Visual Distraction Level on Driving Behavior in Different Traffic EnvironmentsLIU Zhuo-fan*,HE Yu-chao,DING Tao,ZENG Yu-meng(School of Modern Postal,Xi an University of Posts Telecommunications,Xi an Shaanxi 710061,China)Abstract:Visual distraction can easily lead to traffic accidents,and i
5、ts impact on driver behaviors is relatedto traffic environment and of distraction degree.In order to study the impact of visual distraction degree ondriver behaviors in different traffic environments,3 traffic environments(urban,rural,and highway)on adriving simulator are built,and the simulator dri
6、ving test is conducted on 26 subjects.The fixed durations of0,1,2 s are designed by using vision occlusion method to quantify the visual distraction degrees of theparticipants.The number of vision occlusion of participants and their parameters of operation behaviors onsteering wheel and accelerator
7、pedal are collected and statistically analyzed,and a general linear model isbuilt.The result shows that(1)The number of active occlusion of participants is negatively correlated withthe complexity of the traffic environment and the visual distraction degree.There is no significant differencein drivi
8、ng behavior parameters between normal driving and visual distraction for 1 s.(2)When visualdistraction lasts for 2 s,the angular velocity and reversal rate of steering wheel significantly decrease,whilethe turning angle and steering entropy of steering wheel as well al the standard deviation of acce
9、lerator pedalopening increase significantly,which results in increased steering error,decreased steering smoothness,decreased steering flexibility,and decreased longitudinal stability.These indicate that driver s environmentalperception is related to the complexity of the traffic environment and the
10、 visual distraction degree.Low-intensity visual distraction does not significantly affect the driver s environmental perception,while visual第 5 期刘卓凡,等:不同交通环境下视觉分心程度对驾驶行为的影响distraction for 2 s will seriously reduce its environmental perception.At this time,the driver will compensatefor the loss of in
11、formation during visual distraction by releasing the accelerator pedal and frequently operatingthe steering wheel to increase the control over the vehicle.Key words:traffic safety;driving behavior;linear model;vision occlusion;visual distraction;drivingsimulator0引言近年来,随着通信和电子技术的快速发展,各种车载信息系统也陆续应用到驾驶
12、室内。在执行驾驶任务过程中,越来越多的驾驶人将注意力转移到与驾驶无关的次要任务上,例如操作导航、接听和拨打电话、在微信上聊天,甚至观看电影和视频等1。车载信息系统在为驾驶人带来便利和娱乐的同时,也占据了一部分注意力,这可能导致驾驶分心,使驾驶人往往忽略掉重要的交通信息或无法获取到足够的交通信息来满足驾驶的安全性2。研究表明:驾驶分心会影响驾驶人的认知和决策能力,降低其对车辆环境的感知和控制能力,这极易引发交通事故3。其中,视觉分心导致的事故风险可比正常驾驶增加 3倍,这已成为当今交通事故的主要原因4。视觉是驾驶员获取交通信息的主要渠道,随着驾驶人视线远离道路的时间增加,其对周围环境的感知也会降
13、低,视觉分心的程度也会相应增加5。基于视线偏离道路的时间长度和驾驶分心程度之间的关系,一些研究人员为视线偏离道路的驾驶人设定了时间阈值。如果视线偏离道路的时间长度超过这个阈值,就会被认为是严重的视觉分心6。王畅等7 通过对比视觉分心状态与正常驾驶状态下的方向盘转动角速度,提出了视觉分心会降低转向行为的灵活性。张兰芳等8 通过分析自然驾驶条件下的手机通话行为,指出手机操作导致的视觉分心会延缓驾驶人的操作行为,降低车辆纵向控制的稳定性。Choudhary 等9 通过分析驾驶人在视觉分心阶段的方向盘回转率,指出视觉分心增加了驾驶人转向操作的随机性。Liang 等10 研究了驾驶人在不同分心时长条件下
14、的驾驶行为,结果显示,视线离开道路前方的时间越长、分心程度越严重,驾驶绩效越低,越容易出现危险驾驶行为。Burns 等11 研究了视觉分心对跟车行为的影响,指出视觉分心降低了驾驶人的环境感知力,延长了其对前车减速或刹车的响应时间,增加了急刹车次数,降低了行驶的稳定性。Ghazizadeh 等12 从驾驶安全性的角度提出车内导航设置的单次注视时长须小于2 s。假如多次出现驾驶人视线离开道路前方的时长大于 2 s,则会增加交通事故的概率。视觉分心可以严重降低驾驶绩效,但分心程度如何影响操作行为尚处于探索阶段。视线遮挡技术可通过控制驾驶人视线遮挡时长来量化视觉分心程度13。Liu 等14 利用视线遮
15、挡技术量化了驾驶人在城市、乡村和高速 3 种道路下的剩余注意力,分析了交通环境对驾驶注意力的需求水平,指出城市道路对驾驶注意力需求最高,高速公路环境相对简单,需要较少的注意。Chen 等15 通过模拟测试和实车道路测试,通过分析车辆速度与跟随过程中的注意力需求之间的关系,发现车辆速度越高,视觉分心程度越低,表明车辆速度在一定范围内与注意力需求呈正相关。可以推测,不同的交通环境对驾驶人的视觉注意力有不同的要求16。当外部交通环境复杂且车速较高时,驾驶人需要在短时间内处理更多的交通信息17。交通环境信息的变化速度越快,驾驶人视线在离开道路一段时间后,环境感知能力下降的速度就越快18。由此可知,在不
16、同驾驶环境下,视觉分心程度对驾驶安全性的影响也不尽相同。所以,在衡量前者对后者的影响特性时,不能忽视交通环境因素19。综上所述,视觉分心会降低驾驶人对周围环境的感知力,影响驾驶行为20。但仅当视线离开道路前方超过一定时长,达到一定分心程度时,才可能会影响驾驶的安全性。另外,视觉分心对驾驶人环境感知力的影响与交通环境相关。但考虑交通环境因素与视觉分心程度综合作用对驾驶行为影响的研究尚未见报道。基于此,本研究对比 3 种不同交通环境(城市、乡村和高速)下驾驶人在视觉分心 1 s和 2 s 状态的驾驶行为参数,探索视觉分心和驾驶人操作行为之间的影响机制,以期为驾驶辅助系统中视觉分心监测提供理论依据。
17、1研究方法1.1被试者通过被试者数据库和个人联系信息,共招募了28 名视力正常或矫正视力正常的被试驾驶人参加试验,其中 2 人因驾驶模拟器眩晕而放弃了测试,最终选择了 26 名被试者的试验数据。其中,有 16 名男性和 10 名女性,年龄在 2245 岁之间,平均年龄971公路交通科技第 40 卷为 31.4 岁(标准差 5.7),驾驶年龄为 613 岁,平均驾驶年龄为 8.4 岁(标准偏差 2.5)。1.2试验设备试验在 6 自由度驾驶模拟器上进行。该驾驶模拟器的驾驶舱通过 CAN 总线实现高精度动力学仿真。场景软件可搭建高逼真度驾驶环境,并准确控制各个交通变量的空间运动状态。搭载的高性能数
18、据采集系统可同步采集车辆运动状态和驾驶环境参数等多通道信息源。驾驶模拟器为自动挡车辆,场景显示系统由环形屏幕组成,其水平视角为 180,垂直视角为 30。本试验选用液晶闭目镜(PLATO-visual OcclusionSpectacles),以控制遮挡视线时长量化视觉分心的程度。试验过程中,被试者可通过按下固定在手指上的微动开关来关闭闭目镜,但关闭时长(1 s,2 s)则由系统预设。闭目镜关闭时,驾驶人无法获取交通信息,从而间接模拟视觉分心。闭目镜在关闭一段时间(预设时长 1 s 或 2 s)后自动打开,驾驶人可以获取周遭交通信息。1.3试验设计和步骤根据 3 种 交 通 环 境(城 市 6
19、0 km/h、乡 村80 km/h、高速 120 km/h)和 3 种分心程度(0,1,2 s)进行试验设计,所有被试者共参加了 9 个子试验,每个子试验耗时约 5 min。在 2 次子试验之间的过渡阶段,前方屏幕上会出现下一次子试验的遮挡时长、限速信息和距离下一个子试验开始的时间。将9 个子试验随机分配给被试者,但所有子试验在被试者之间出现的先后顺序基本一致,以消除学习效应。为此,在试验前事先确定了每位被试者的试验顺序。在 3 种交通环境中,城市交通环境道路最为复杂,对驾驶注意力需求最高;高速交通环境变量最少,对注意力需求最低。首先,被试者阅读和签署试验知情同意书,并填写个人基本信息表。然后
20、,被试者进入模拟器驾驶舱,佩戴控制闭目镜和控制开关,适应试验环境。最后,进行正式试验,完成 9 次子试验。试验过程中,前方引导车辆按照每个路段的限速行驶,驾驶人需要保持舒适跟车距离。在确保安全驾驶并遵守交通规则的条件下,当驾驶人掌握了当前的交通信息并且自我感知不需额外的视觉注意力时,关闭闭目镜以遮挡视线。2数据分析每次试验过程中,场景内所有虚拟车辆及交通变量的位置等数据均以 20 Hz 频率被记录下来。利用 VC+从中提取的行驶时间、行驶距离、路段 ID、自车车速、加速度、制动力、方向盘转角等参数,并以.dat 文件保存。利用闭目镜自带的软件输出视线遮挡时刻、遮挡时长。以时间为基准对车辆运动参
21、数和视线遮挡参数进行融合、去噪和重采样。根据交通环境和视觉分心状态对所有数据进行分类和过滤,然后输入 SPSS 软件,构建一般线性模型进行方差分析。本研究仅分析9 个子试验路段的数据。3视线遮挡行为分析分析驾驶人的视线遮挡次数(即视觉分心次数),以检验不同交通环境下视觉分心程度(即视线遮挡时长)对驾驶人分心行为的影响。视觉分心次数是指每段子试验内被试者按下开关按钮,关闭闭目镜的次数。视觉分心次数越高说明当前交通环境对视觉注意力的需求越低,被试者剩余注意力资源越多。以视觉分心程度和交通环境类型为因变量对分心次数进行显著性检验。方差分析结果显示视觉分心程度(F(2,50)=30.7,p0.001)
22、和交通环境类型(F(2,50)=21.1,p0.001)均对视线遮挡次数有显著性的影响,而分心程度和交通环境类型之间没有显著的相互作用。不同交通环境和分心程度下的平均分心次数和方差具体数值见表 1。表 1不同交通环境和分心程度下的视线遮挡次数Tab.1Visual occlusion times in different trafficenvironments and distractions分心程度/s平均分心次数/次城市乡村高速126.57.230.210.341.416.3216.34.818.96.927.69.7Bonferroni 事后检验显示,高速道路场景的分心次数最高,其次是乡
23、村道路(p0.01),城市道路分心次数最少(p0.01)。分心次数的变异量在城市、乡村和高速道路上依次变大。此外,视线遮挡次数随分心程度的增加显著减少(p0.01)。4驾驶行为分析选取方向盘转角、方向盘角速度、方向盘回转率、方向盘转向熵和油门踏板开度标准差 5 个参数作为驾驶行为评价指标,分析分心程度对驾驶行为的影响。对驾驶行为表征参数采用交通环境类型和分心程度全因子设计进行方差分析。表 2 显示了方差分析的F 值和显著性水平。可以看出,交通环境和分心程度对所选的大部分驾驶行为参数有显著影响,且对方向盘转角均值和方向盘角速度有显著的交互作用。081第 5 期刘卓凡,等:不同交通环境下视觉分心程
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