車載信息服務(wù)影響下駕駛?cè)俗⒁曁匦匝芯?/h1>
2014-10-08 13:12:12劉浩學(xué)
華北科技學(xué)院學(xué)報 2014年8期
朱 彤，吳 玲，劉浩學(xué)，林 淼
(1.長安大學(xué)汽車運輸安全保障技術(shù)交通行業(yè)重點實驗室，陜西西安 710064;2.中國汽車技術(shù)研究中心，天津 300300)
0 引言
視覺是駕駛?cè)双@取外部信息的主要通道[1]，注視特性則是駕駛?cè)诵畔⒓庸つＰ偷幕A(chǔ)[2]。近年來，隨著智能交通系統(tǒng)的發(fā)展，車載信息系統(tǒng)(In －vehicle information system，IVIS)[3]獲得廣泛使用，為駕駛?cè)颂峁蕵?、路徑引?dǎo)、實時路況乃至出租車訂單與支付信息服務(wù)[4]。次任務(wù)與駕駛主任務(wù)競爭資源情況下，駕駛?cè)嗽械淖⒁曁匦园l(fā)生了改變[5]，亦成為引發(fā)交通事故的因素之一。為了進(jìn)一步揭示駕駛?cè)诵畔⒓庸つＰ停瑑?yōu)化人－機－環(huán)境系統(tǒng)，應(yīng)對車載信息服務(wù)狀態(tài)下的駕駛?cè)艘曈X特性進(jìn)行研究。
以往文獻(xiàn)強調(diào)了車載信息服務(wù)等次任務(wù)對于駕駛?cè)说挠绊?，論證了進(jìn)一步研究的必要性[6]。通過Wickens的多資源分配理論與任務(wù)沖突模型[7]，從理論上分析了影響原因。特別提出，視覺資源分配會隨著其他通道被占用而改變。有研究定性地認(rèn)為，在車載信息不斷傳遞給駕駛?cè)说那闆r下，視點中心高度會無意識地下降，動態(tài)視野將變小[6]。駕駛?cè)俗⒁曁匦灾笜?biāo)方面，注視頻率、持續(xù)時間[8]、分布范圍[9]等指標(biāo)，常用于表征駕駛?cè)双@取外界信息績效，對于駕駛?cè)搜芯烤哂兄匾饬x。
綜上所述，以往研究已從理論與實踐上，證明了車載信息對駕駛?cè)舜嬖谟绊?，也對影響下駕駛?cè)俗⒁曁匦赃M(jìn)行了定性分析，但仍缺乏實證研究，特別是未進(jìn)行實車實驗。鑒于此，在城市道路環(huán)境下組織實車實驗，利用眼動追蹤設(shè)備[10]獲取注視點數(shù)據(jù)，定量分析并闡明車載信息服務(wù)條件下駕駛?cè)俗⒁曇?guī)律。
1 實驗與數(shù)據(jù)處理
1.1 實車實驗
通過實驗，跟蹤記錄駕駛?cè)俗⒁朁c位置。對比駕駛?cè)耸褂门c未使用車載信息系統(tǒng)條件下，在尋找路徑、決策判斷與控制車輛過程中，注視點時空分布規(guī)律、轉(zhuǎn)移特性等差異。同時，根據(jù)實驗因素差異，反映不同系統(tǒng)設(shè)置位置、不同信息發(fā)布方式下的駕駛?cè)艘曈X特性。
本研究可變因素包括是否使用車載信息服務(wù)、設(shè)備安裝位置，其他因素則被視為干擾因素。實驗包括5個階段，其中，車載信息系統(tǒng)分別安裝位置分別在前擋風(fēng)玻璃中部、車內(nèi)置物臺下方、置物臺上方(簡稱為位置1、2、3)。實驗方案整體設(shè)計如表1所示。
表1 實驗方案設(shè)計
使用眼動追蹤設(shè)備EyelinkⅡ型眼動儀，實驗前根據(jù)規(guī)程完成標(biāo)定。車載信息系統(tǒng)采用7英寸顯示器車載導(dǎo)航設(shè)備，導(dǎo)航采用聲音與圖像同時提示的方式。實驗車輛前排為參與駕駛?cè)伺c工作人員，后排放置眼動儀主機及相關(guān)電器設(shè)備。參與駕駛?cè)司暳α己?、具?年以上實際駕車經(jīng)驗。其中男性駕駛?cè)?名，女性駕駛?cè)?名。實驗開始前，還需完成準(zhǔn)備工作。由工作人員向參與駕駛?cè)烁嬷獙嶒炓?，駕駛?cè)税凑找笤囓嚰败囕d信息系統(tǒng)、佩戴眼動儀。完全掌握設(shè)備使用方法并確認(rèn)任務(wù)后，在指定起始點開始實驗。
1.2 數(shù)據(jù)處理
通過實驗獲得駕駛?cè)俗⒁朁c位置數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)在坐標(biāo)系中匹配后，如圖1所示。為更直觀地描述駕駛?cè)俗⒁曁匦?，常將視域劃分為前方道路、儀表盤等視覺興趣區(qū)域，再確定駕駛?cè)俗⒁朁c與這些視覺興趣區(qū)域的關(guān)系。常采用的劃分方法有經(jīng)驗劃分法與聚類方法?？紤]到不同駕駛?cè)舜嬖趥€體差異，經(jīng)驗劃分可能帶來分類誤差，本研究采用K均值聚類方法，劃分出左后視鏡、前方道路、儀表盤、車載信息系統(tǒng)等主要視覺興趣區(qū)域。
K均值聚類方法以歐氏距離作為類別相似性測度，建立優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，再利用函數(shù)極值方法迭代運算，獲得分類結(jié)果。為進(jìn)一步驗證分類合理性，進(jìn)行單因素方差分析。結(jié)果表明，類別之間具有顯著差異(Sig.=0.000)。
圖1 駕駛?cè)俗⒁朁c分布圖
2 車載信息服務(wù)下注視特性
主要分析對比未使用和使用IVIS條件下，駕駛?cè)俗⒁暤目臻g分布范圍與位置、注視頻率及注視次數(shù)在總注視次數(shù)中占據(jù)的比例、單次注視時間與累積注視時間比例。
2.1 空間分布范圍與位置
運用凸包算法(Hull Algorithm)計算注視區(qū)域面積。在此基礎(chǔ)上，引入面積變化系數(shù)，以衡量使用與未使用車載信息系統(tǒng)情況下，注視區(qū)域面積變化情況。
其中，AI為IVIS影響下前方區(qū)域視覺搜索面積，A0為無IVIS影響下前方區(qū)域視覺搜索面積，φ為面積變化系數(shù)。若φ大于零，則注視區(qū)域面積變小，反之注視區(qū)域面積變大。
使用IVIS后，駕駛?cè)藢τ谇胺降缆穮^(qū)域注視面積變化系數(shù)大于零。對數(shù)據(jù)進(jìn)行方差齊性檢驗，結(jié)果顯示，兩組數(shù)據(jù)方差不存在顯著差異(p=0.328＞0.05)。進(jìn)一步采用單因素方差分析，結(jié)果表明，IVIS的使用對注視區(qū)域面積變化系數(shù)存在顯著影響(p=0.016＜0.05)。這說明設(shè)備的使用，導(dǎo)致對前方道路區(qū)域的注視面積有顯著的減小。
注視點的位置也存在明顯的變化，如圖2所示。使用IVIS后，注視點數(shù)據(jù)縱向分布有縮小的趨勢，且均值增加。在眼動儀設(shè)備采用的坐標(biāo)系中，這代表試點更接近地面。通過方差齊性檢驗后進(jìn)行顯著性檢驗，發(fā)現(xiàn)使用之前與之后注視點在縱向分布上具有顯著差異(p=0.000＜0.05)。
圖2 注視點縱向分布圖
2.2 注視次數(shù)比例
注視次數(shù)比例即駕駛?cè)藢δ骋粎^(qū)域注視次數(shù)與整個視覺區(qū)域注視次數(shù)的比值。注視比例可以反映駕駛?cè)藢δ骋蛔⒁晠^(qū)域的相對關(guān)注程度。使用IVIS后，前方區(qū)域平均注視比例減小。方差齊性檢驗結(jié)果顯示，數(shù)據(jù)總體方差無顯著差異(p=0.202＞0.05)。進(jìn)行單因素方差分析，結(jié)果表明車載信息系統(tǒng)的使用對駕駛?cè)饲胺絽^(qū)域注視比例有顯著影響(p=0.011＜0.05)。
2.3 注視時間
對前方道路區(qū)域注視持續(xù)時間的影響進(jìn)行分析。數(shù)據(jù)組總體方差無顯著差異(p=0.919＞0.05)，運用單因素方差分析，檢驗IVIS對駕駛?cè)俗⒁暢掷m(xù)時間影響是否顯著。結(jié)果顯示，導(dǎo)航的使用對駕駛?cè)饲胺絽^(qū)域的注視持續(xù)時間無顯著性影響(p=0.465＞0.05)。
3 車載信息系統(tǒng)位置影響
3.1 空間分布范圍
使用IVIS后，駕駛?cè)饲胺絽^(qū)域面積變化系數(shù)均值大于基準(zhǔn)。且設(shè)置于位置1時，面積變化系數(shù)均值最大，即注視分布面積影響最明顯;位置3時面積變化系數(shù)均值最小，即注視縮減程度最小，如表2所示。
表2 空間范圍對比分析
采用單因素方差分析，結(jié)果顯示，IVIS的位置對前方區(qū)域面積變化系數(shù)存在顯著影響(p=0.044＜0.05)。進(jìn)一步采用兩配對樣本T檢驗進(jìn)行分析，結(jié)果如表3所示，三個安裝位置下IVIS的使用均對前方區(qū)域面積變化系數(shù)有顯著影響。進(jìn)一步對3處位置的面積變化系數(shù)進(jìn)行相互比較，數(shù)據(jù)表明不同位置之間也具有顯著性差異。
表3 空間范圍對比分析
3.2 注視次數(shù)比例
如圖3所示，前方區(qū)域的駕駛?cè)俗⒁暣螖?shù)比例，位置3與基準(zhǔn)差異最小，位置1與基準(zhǔn)差異最大。
圖3 IVIS不同安裝位置下前方區(qū)域注視比例
單因素方差結(jié)果顯示，使用不同位置的IVIS對前方區(qū)域注視比例的影響存在顯著差異(p=0.015＜0.05)。進(jìn)一步運用兩配對樣本T檢驗對不同IVIS安裝位置下的前方區(qū)域注視比例進(jìn)行分析，結(jié)果如表4所示。位置1、位置2、位置3與基準(zhǔn)之間均存在顯著差異。將3處位置之間的注視次數(shù)進(jìn)行相互比較，數(shù)據(jù)表明各位置之間也存在顯著差異。
表4 各位置與基準(zhǔn)對比檢驗
3.3 注視時間
檢驗不同安裝位置的IVIS對前方區(qū)域注視持續(xù)時間影響顯著性，由方差齊性檢驗結(jié)果(p=0.724＞0.05)可知，數(shù)據(jù)總體方差無顯著差異，單因素方差分析結(jié)果顯示，IVIS的安裝位置對前方區(qū)域注視持續(xù)時間的影響無顯著性差異(p=0.130＞0.05)。
導(dǎo)航的使用使得注視持續(xù)時間的標(biāo)準(zhǔn)差均增大，且導(dǎo)航安裝在位置1、位置2和位置3時，注視持續(xù)時間標(biāo)準(zhǔn)差依次減小。
4 實驗結(jié)果討論
注視點(fixations)反映視覺空間中駕駛?cè)岁P(guān)注的區(qū)域。眼睛將結(jié)合以往經(jīng)驗自發(fā)地關(guān)注于顯眼或主觀認(rèn)為重要的區(qū)域。心理學(xué)理論認(rèn)為，注視點的集中度可作為外周探測績效的衡量指標(biāo)，與車輛路徑控制績效相關(guān)[10]。注視點的數(shù)目與所需處理信息的難度無關(guān)，而與處理信息量有關(guān)。分區(qū)域的注視比例可用于衡量區(qū)域的相對重要程度，注視次數(shù)越多，則區(qū)域越重要。
實驗中各項數(shù)據(jù)的差異表明，使用IVIS后，駕駛?cè)藢τ谇胺叫畔⒌牟杉秶s小，注視位置向下方偏移，采集信息量減少，相對其他區(qū)域的重要程度有所降低。綜合來看，上述變化對于駕駛績效將產(chǎn)生間接影響。
注視持續(xù)時間(Fixation duration)是指在注視時，視軸中心位置保持不變的持續(xù)時間，以毫秒計。注視持續(xù)時間可以作為處理感知到的信息所花費時間的衡量指標(biāo)，在一定程度上反映信息提取、處理的難度。視覺信息搜索過程中信息處理越困難，其注視持續(xù)時間也越長。長時間的注視表明觀察者需要花費了更多的時間來讀取注視對象，或?qū)⒂^察到的目標(biāo)與其內(nèi)在的含義聯(lián)系起來。實驗數(shù)據(jù)表明，使用IVIS后駕駛?cè)俗x取信息難度無顯著差異，說明總體難度無差異。但方差不同，說明在部分時間，可能存在短時間的讀取信息難度較大的問題。
對設(shè)置位置情況進(jìn)行更進(jìn)一步的分析，數(shù)據(jù)表明IVIS設(shè)置位置在1、2、3時，影響由大至小，且具有顯著性差異。
5 結(jié)論
針對車載信息服務(wù)對駕駛?cè)俗⒁曁匦缘挠绊懀归_城市道路實車實驗研究。通過實驗及對數(shù)據(jù)處理分析，得到以下結(jié)論:
1)使用IVIS后，駕駛?cè)藢η胺降缆穮^(qū)域的注視面積有顯著的減小，這說明使用IVIS后駕駛?cè)藢Λ@取前方道路信息量減少。使用IVIS后，駕駛?cè)俗⒁朁c的位置分布存在顯著變化，更接近于地面。
2)使用IVIS后，前方道路區(qū)域平均注視比例顯著減小。這說明前方道路區(qū)域相對其他區(qū)域的重要程度有所降低。
3)使用IVIS后，駕駛?cè)俗⒁暢掷m(xù)時間無顯著變化。說明總體上使用前后，信息提取難度無顯著差異。但方差存在的差異說明可能存在短時間信息讀取難度大的問題。
4)且設(shè)置于位置1時，面積變化系數(shù)均值最大，即注視分布面積影響最明顯;位置3時面積變化系數(shù)均值最小，即注視縮減程度最小，三者之間存在顯著差異。前方區(qū)域的駕駛?cè)俗⒁暣螖?shù)比例，位置3與基準(zhǔn)差異最小，位置1與基準(zhǔn)差異最大。這表明IVIS設(shè)置位置在1、2、3時，影響由大至小，且具有顯著性差異。綜合前3點來看，上述變化對于駕駛績效將產(chǎn)生間接影響。
[1]袁偉，付銳，馬勇，等.車速與標(biāo)志文字高度對駕駛?cè)艘曈X搜索模式的影響[J].交通運輸工程學(xué)報，2011，11(1):119－126.
[2]王穎，張偉，吳甦.車載信息系統(tǒng)與駕駛安全研究綜述[J].科技導(dǎo)報，2009，27(0913):7－6.
[3]Benedetto S，Pedrotti M，Minin L，et al.Driver workload and eye blink duration[J].Transportation research part F:traffic psychology and behaviour，2011，14(3):199 －208.
[4]Gonalves J，Rossetti R J F，Olaverri－Monreal C.IC－DEEP:A serious games based application to assess the ergonomics of In－Vehicle Information Systems[C]//Intelligent Transportation Systems(ITSC)，2012 15th International IEEE Conference on.IEEE，2012:1809－1814.
[5]馬勇，付銳，王暢，等.視覺分心時駕駛?cè)俗⒁曅袨樘匦苑治鯷J]. 中國安全科學(xué)學(xué)報，2013，23(5):10－14.
[6]劉江鴻，李剛.車載信息服務(wù)對行車安全的影響分析與改善對策[J].湖南交通科技，2011，37(4):172－175.
[7]Wickens C D.Engineering psychology and human performance[M].HarperCollins Publishers，1992.
[8]郭應(yīng)時.交通環(huán)境及駕駛經(jīng)驗對駕駛員眼動和工作負(fù)荷影響的研究[D].西安:長安大學(xué)，2009.
[9]郭應(yīng)時，付銳，袁偉，等.通道寬度對駕駛員動態(tài)視覺和操作行為的影響[J].中國公路學(xué)報，2006，19(5):83－87.
[10]Ranney T A，Harbluk J L，Noy Y I.Effects of voice technology on test track driving performance:Implications for driver distraction[J].Human Factors:The Journal of the Human Factors and Ergonomics Society，2005，47(2):439－454.
[11]A.HamishJamson，Natasha Merat(2005)Surrogate in－vehicle information systems and driver behaviour:Effects of visual and cognitive load in simulated rural driving.Transportation of Research Part F 8(2005)79－96.
[12]Mihal W L，Barrett G V.Individual differences in perceptual information processing and their relation to automobile accident involvement[J].Journal of Applied Psychology，1976，61(2):229.
[13]Ball KK，Beard B L，Roenker D L，et al.Age and visual search:Expanding the useful field of view[J].JOSA A，1988，5(12):2210－2219.
[14]Liu J，Dey D K.Hierarchical overdispersed Poisson model with macrolevel autocorrelation[J].Statistical Methodology，2007，4(3):354－370.
猜你喜歡
眼動儀技術(shù)在里院建筑特色分析中的應(yīng)用智能建筑與智慧城市(2022年9期)2022-09-28 12:07:56 基于超復(fù)數(shù)小波和圖像空域的卷積網(wǎng)絡(luò)融合注視點預(yù)測算法蘭州理工大學(xué)學(xué)報(2021年5期)2021-11-02 03:01:22 高速磁浮車載運行控制系統(tǒng)綜述鐵道通信信號(2020年8期)2020-02-06 09:13:18 射擊運動員的反向眼跳研究體育時空(2017年6期)2017-07-14 09:24:48 智能互聯(lián)勢不可擋 車載存儲需求爆發(fā)中國公共安全(2017年11期)2017-02-06 05:28:09 基于中央凹圖像顯著性和掃視傾向的注視點轉(zhuǎn)移預(yù)測模型復(fù)旦學(xué)報(自然科學(xué)版)(2016年4期)2016-09-21 05:30:42 The 15—minute reading challenge第二課堂(課外活動版)(2015年5期)2015-10-21 19:37:04 基于ZVS-PWM的車載隔離DC-DC的研究電源技術(shù)(2015年2期)2015-08-22 11:28:14 基于SVD的電壓跌落持續(xù)時間檢測新方法電測與儀表(2015年12期)2015-04-09 11:44:40 新型輕便式車載電子系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)設(shè)計機械與電子(2014年1期)2014-02-28 02:07:36
朱 彤，吳 玲，劉浩學(xué)，林 淼
(1.長安大學(xué)汽車運輸安全保障技術(shù)交通行業(yè)重點實驗室，陜西西安 710064;2.中國汽車技術(shù)研究中心，天津 300300)
0 引言
視覺是駕駛?cè)双@取外部信息的主要通道[1]，注視特性則是駕駛?cè)诵畔⒓庸つＰ偷幕A(chǔ)[2]。近年來，隨著智能交通系統(tǒng)的發(fā)展，車載信息系統(tǒng)(In －vehicle information system，IVIS)[3]獲得廣泛使用，為駕駛?cè)颂峁蕵?、路徑引?dǎo)、實時路況乃至出租車訂單與支付信息服務(wù)[4]。次任務(wù)與駕駛主任務(wù)競爭資源情況下，駕駛?cè)嗽械淖⒁曁匦园l(fā)生了改變[5]，亦成為引發(fā)交通事故的因素之一。為了進(jìn)一步揭示駕駛?cè)诵畔⒓庸つＰ停瑑?yōu)化人－機－環(huán)境系統(tǒng)，應(yīng)對車載信息服務(wù)狀態(tài)下的駕駛?cè)艘曈X特性進(jìn)行研究。
以往文獻(xiàn)強調(diào)了車載信息服務(wù)等次任務(wù)對于駕駛?cè)说挠绊?，論證了進(jìn)一步研究的必要性[6]。通過Wickens的多資源分配理論與任務(wù)沖突模型[7]，從理論上分析了影響原因。特別提出，視覺資源分配會隨著其他通道被占用而改變。有研究定性地認(rèn)為，在車載信息不斷傳遞給駕駛?cè)说那闆r下，視點中心高度會無意識地下降，動態(tài)視野將變小[6]。駕駛?cè)俗⒁曁匦灾笜?biāo)方面，注視頻率、持續(xù)時間[8]、分布范圍[9]等指標(biāo)，常用于表征駕駛?cè)双@取外界信息績效，對于駕駛?cè)搜芯烤哂兄匾饬x。
綜上所述，以往研究已從理論與實踐上，證明了車載信息對駕駛?cè)舜嬖谟绊?，也對影響下駕駛?cè)俗⒁曁匦赃M(jìn)行了定性分析，但仍缺乏實證研究，特別是未進(jìn)行實車實驗。鑒于此，在城市道路環(huán)境下組織實車實驗，利用眼動追蹤設(shè)備[10]獲取注視點數(shù)據(jù)，定量分析并闡明車載信息服務(wù)條件下駕駛?cè)俗⒁曇?guī)律。
1 實驗與數(shù)據(jù)處理
1.1 實車實驗
通過實驗，跟蹤記錄駕駛?cè)俗⒁朁c位置。對比駕駛?cè)耸褂门c未使用車載信息系統(tǒng)條件下，在尋找路徑、決策判斷與控制車輛過程中，注視點時空分布規(guī)律、轉(zhuǎn)移特性等差異。同時，根據(jù)實驗因素差異，反映不同系統(tǒng)設(shè)置位置、不同信息發(fā)布方式下的駕駛?cè)艘曈X特性。
本研究可變因素包括是否使用車載信息服務(wù)、設(shè)備安裝位置，其他因素則被視為干擾因素。實驗包括5個階段，其中，車載信息系統(tǒng)分別安裝位置分別在前擋風(fēng)玻璃中部、車內(nèi)置物臺下方、置物臺上方(簡稱為位置1、2、3)。實驗方案整體設(shè)計如表1所示。
表1 實驗方案設(shè)計
使用眼動追蹤設(shè)備EyelinkⅡ型眼動儀，實驗前根據(jù)規(guī)程完成標(biāo)定。車載信息系統(tǒng)采用7英寸顯示器車載導(dǎo)航設(shè)備，導(dǎo)航采用聲音與圖像同時提示的方式。實驗車輛前排為參與駕駛?cè)伺c工作人員，后排放置眼動儀主機及相關(guān)電器設(shè)備。參與駕駛?cè)司暳α己?、具?年以上實際駕車經(jīng)驗。其中男性駕駛?cè)?名，女性駕駛?cè)?名。實驗開始前，還需完成準(zhǔn)備工作。由工作人員向參與駕駛?cè)烁嬷獙嶒炓?，駕駛?cè)税凑找笤囓嚰败囕d信息系統(tǒng)、佩戴眼動儀。完全掌握設(shè)備使用方法并確認(rèn)任務(wù)后，在指定起始點開始實驗。
1.2 數(shù)據(jù)處理
通過實驗獲得駕駛?cè)俗⒁朁c位置數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)在坐標(biāo)系中匹配后，如圖1所示。為更直觀地描述駕駛?cè)俗⒁曁匦?，常將視域劃分為前方道路、儀表盤等視覺興趣區(qū)域，再確定駕駛?cè)俗⒁朁c與這些視覺興趣區(qū)域的關(guān)系。常采用的劃分方法有經(jīng)驗劃分法與聚類方法?？紤]到不同駕駛?cè)舜嬖趥€體差異，經(jīng)驗劃分可能帶來分類誤差，本研究采用K均值聚類方法，劃分出左后視鏡、前方道路、儀表盤、車載信息系統(tǒng)等主要視覺興趣區(qū)域。
K均值聚類方法以歐氏距離作為類別相似性測度，建立優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，再利用函數(shù)極值方法迭代運算，獲得分類結(jié)果。為進(jìn)一步驗證分類合理性，進(jìn)行單因素方差分析。結(jié)果表明，類別之間具有顯著差異(Sig.=0.000)。
圖1 駕駛?cè)俗⒁朁c分布圖
2 車載信息服務(wù)下注視特性
主要分析對比未使用和使用IVIS條件下，駕駛?cè)俗⒁暤目臻g分布范圍與位置、注視頻率及注視次數(shù)在總注視次數(shù)中占據(jù)的比例、單次注視時間與累積注視時間比例。
2.1 空間分布范圍與位置
運用凸包算法(Hull Algorithm)計算注視區(qū)域面積。在此基礎(chǔ)上，引入面積變化系數(shù)，以衡量使用與未使用車載信息系統(tǒng)情況下，注視區(qū)域面積變化情況。
其中，AI為IVIS影響下前方區(qū)域視覺搜索面積，A0為無IVIS影響下前方區(qū)域視覺搜索面積，φ為面積變化系數(shù)。若φ大于零，則注視區(qū)域面積變小，反之注視區(qū)域面積變大。
使用IVIS后，駕駛?cè)藢τ谇胺降缆穮^(qū)域注視面積變化系數(shù)大于零。對數(shù)據(jù)進(jìn)行方差齊性檢驗，結(jié)果顯示，兩組數(shù)據(jù)方差不存在顯著差異(p=0.328＞0.05)。進(jìn)一步采用單因素方差分析，結(jié)果表明，IVIS的使用對注視區(qū)域面積變化系數(shù)存在顯著影響(p=0.016＜0.05)。這說明設(shè)備的使用，導(dǎo)致對前方道路區(qū)域的注視面積有顯著的減小。
注視點的位置也存在明顯的變化，如圖2所示。使用IVIS后，注視點數(shù)據(jù)縱向分布有縮小的趨勢，且均值增加。在眼動儀設(shè)備采用的坐標(biāo)系中，這代表試點更接近地面。通過方差齊性檢驗后進(jìn)行顯著性檢驗，發(fā)現(xiàn)使用之前與之后注視點在縱向分布上具有顯著差異(p=0.000＜0.05)。
圖2 注視點縱向分布圖
2.2 注視次數(shù)比例
注視次數(shù)比例即駕駛?cè)藢δ骋粎^(qū)域注視次數(shù)與整個視覺區(qū)域注視次數(shù)的比值。注視比例可以反映駕駛?cè)藢δ骋蛔⒁晠^(qū)域的相對關(guān)注程度。使用IVIS后，前方區(qū)域平均注視比例減小。方差齊性檢驗結(jié)果顯示，數(shù)據(jù)總體方差無顯著差異(p=0.202＞0.05)。進(jìn)行單因素方差分析，結(jié)果表明車載信息系統(tǒng)的使用對駕駛?cè)饲胺絽^(qū)域注視比例有顯著影響(p=0.011＜0.05)。
2.3 注視時間
對前方道路區(qū)域注視持續(xù)時間的影響進(jìn)行分析。數(shù)據(jù)組總體方差無顯著差異(p=0.919＞0.05)，運用單因素方差分析，檢驗IVIS對駕駛?cè)俗⒁暢掷m(xù)時間影響是否顯著。結(jié)果顯示，導(dǎo)航的使用對駕駛?cè)饲胺絽^(qū)域的注視持續(xù)時間無顯著性影響(p=0.465＞0.05)。
3 車載信息系統(tǒng)位置影響
3.1 空間分布范圍
使用IVIS后，駕駛?cè)饲胺絽^(qū)域面積變化系數(shù)均值大于基準(zhǔn)。且設(shè)置于位置1時，面積變化系數(shù)均值最大，即注視分布面積影響最明顯;位置3時面積變化系數(shù)均值最小，即注視縮減程度最小，如表2所示。
表2 空間范圍對比分析
采用單因素方差分析，結(jié)果顯示，IVIS的位置對前方區(qū)域面積變化系數(shù)存在顯著影響(p=0.044＜0.05)。進(jìn)一步采用兩配對樣本T檢驗進(jìn)行分析，結(jié)果如表3所示，三個安裝位置下IVIS的使用均對前方區(qū)域面積變化系數(shù)有顯著影響。進(jìn)一步對3處位置的面積變化系數(shù)進(jìn)行相互比較，數(shù)據(jù)表明不同位置之間也具有顯著性差異。
表3 空間范圍對比分析
3.2 注視次數(shù)比例
如圖3所示，前方區(qū)域的駕駛?cè)俗⒁暣螖?shù)比例，位置3與基準(zhǔn)差異最小，位置1與基準(zhǔn)差異最大。
圖3 IVIS不同安裝位置下前方區(qū)域注視比例
單因素方差結(jié)果顯示，使用不同位置的IVIS對前方區(qū)域注視比例的影響存在顯著差異(p=0.015＜0.05)。進(jìn)一步運用兩配對樣本T檢驗對不同IVIS安裝位置下的前方區(qū)域注視比例進(jìn)行分析，結(jié)果如表4所示。位置1、位置2、位置3與基準(zhǔn)之間均存在顯著差異。將3處位置之間的注視次數(shù)進(jìn)行相互比較，數(shù)據(jù)表明各位置之間也存在顯著差異。
表4 各位置與基準(zhǔn)對比檢驗
3.3 注視時間
檢驗不同安裝位置的IVIS對前方區(qū)域注視持續(xù)時間影響顯著性，由方差齊性檢驗結(jié)果(p=0.724＞0.05)可知，數(shù)據(jù)總體方差無顯著差異，單因素方差分析結(jié)果顯示，IVIS的安裝位置對前方區(qū)域注視持續(xù)時間的影響無顯著性差異(p=0.130＞0.05)。
導(dǎo)航的使用使得注視持續(xù)時間的標(biāo)準(zhǔn)差均增大，且導(dǎo)航安裝在位置1、位置2和位置3時，注視持續(xù)時間標(biāo)準(zhǔn)差依次減小。
4 實驗結(jié)果討論
注視點(fixations)反映視覺空間中駕駛?cè)岁P(guān)注的區(qū)域。眼睛將結(jié)合以往經(jīng)驗自發(fā)地關(guān)注于顯眼或主觀認(rèn)為重要的區(qū)域。心理學(xué)理論認(rèn)為，注視點的集中度可作為外周探測績效的衡量指標(biāo)，與車輛路徑控制績效相關(guān)[10]。注視點的數(shù)目與所需處理信息的難度無關(guān)，而與處理信息量有關(guān)。分區(qū)域的注視比例可用于衡量區(qū)域的相對重要程度，注視次數(shù)越多，則區(qū)域越重要。
實驗中各項數(shù)據(jù)的差異表明，使用IVIS后，駕駛?cè)藢τ谇胺叫畔⒌牟杉秶s小，注視位置向下方偏移，采集信息量減少，相對其他區(qū)域的重要程度有所降低。綜合來看，上述變化對于駕駛績效將產(chǎn)生間接影響。
注視持續(xù)時間(Fixation duration)是指在注視時，視軸中心位置保持不變的持續(xù)時間，以毫秒計。注視持續(xù)時間可以作為處理感知到的信息所花費時間的衡量指標(biāo)，在一定程度上反映信息提取、處理的難度。視覺信息搜索過程中信息處理越困難，其注視持續(xù)時間也越長。長時間的注視表明觀察者需要花費了更多的時間來讀取注視對象，或?qū)⒂^察到的目標(biāo)與其內(nèi)在的含義聯(lián)系起來。實驗數(shù)據(jù)表明，使用IVIS后駕駛?cè)俗x取信息難度無顯著差異，說明總體難度無差異。但方差不同，說明在部分時間，可能存在短時間的讀取信息難度較大的問題。
對設(shè)置位置情況進(jìn)行更進(jìn)一步的分析，數(shù)據(jù)表明IVIS設(shè)置位置在1、2、3時，影響由大至小，且具有顯著性差異。
5 結(jié)論
針對車載信息服務(wù)對駕駛?cè)俗⒁曁匦缘挠绊懀归_城市道路實車實驗研究。通過實驗及對數(shù)據(jù)處理分析，得到以下結(jié)論:
1)使用IVIS后，駕駛?cè)藢η胺降缆穮^(qū)域的注視面積有顯著的減小，這說明使用IVIS后駕駛?cè)藢Λ@取前方道路信息量減少。使用IVIS后，駕駛?cè)俗⒁朁c的位置分布存在顯著變化，更接近于地面。
2)使用IVIS后，前方道路區(qū)域平均注視比例顯著減小。這說明前方道路區(qū)域相對其他區(qū)域的重要程度有所降低。
3)使用IVIS后，駕駛?cè)俗⒁暢掷m(xù)時間無顯著變化。說明總體上使用前后，信息提取難度無顯著差異。但方差存在的差異說明可能存在短時間信息讀取難度大的問題。
4)且設(shè)置于位置1時，面積變化系數(shù)均值最大，即注視分布面積影響最明顯;位置3時面積變化系數(shù)均值最小，即注視縮減程度最小，三者之間存在顯著差異。前方區(qū)域的駕駛?cè)俗⒁暣螖?shù)比例，位置3與基準(zhǔn)差異最小，位置1與基準(zhǔn)差異最大。這表明IVIS設(shè)置位置在1、2、3時，影響由大至小，且具有顯著性差異。綜合前3點來看，上述變化對于駕駛績效將產(chǎn)生間接影響。
[1]袁偉，付銳，馬勇，等.車速與標(biāo)志文字高度對駕駛?cè)艘曈X搜索模式的影響[J].交通運輸工程學(xué)報，2011，11(1):119－126.
[2]王穎，張偉，吳甦.車載信息系統(tǒng)與駕駛安全研究綜述[J].科技導(dǎo)報，2009，27(0913):7－6.
[3]Benedetto S，Pedrotti M，Minin L，et al.Driver workload and eye blink duration[J].Transportation research part F:traffic psychology and behaviour，2011，14(3):199 －208.
[4]Gonalves J，Rossetti R J F，Olaverri－Monreal C.IC－DEEP:A serious games based application to assess the ergonomics of In－Vehicle Information Systems[C]//Intelligent Transportation Systems(ITSC)，2012 15th International IEEE Conference on.IEEE，2012:1809－1814.
[5]馬勇，付銳，王暢，等.視覺分心時駕駛?cè)俗⒁曅袨樘匦苑治鯷J]. 中國安全科學(xué)學(xué)報，2013，23(5):10－14.
[6]劉江鴻，李剛.車載信息服務(wù)對行車安全的影響分析與改善對策[J].湖南交通科技，2011，37(4):172－175.
[7]Wickens C D.Engineering psychology and human performance[M].HarperCollins Publishers，1992.
[8]郭應(yīng)時.交通環(huán)境及駕駛經(jīng)驗對駕駛員眼動和工作負(fù)荷影響的研究[D].西安:長安大學(xué)，2009.
[9]郭應(yīng)時，付銳，袁偉，等.通道寬度對駕駛員動態(tài)視覺和操作行為的影響[J].中國公路學(xué)報，2006，19(5):83－87.
[10]Ranney T A，Harbluk J L，Noy Y I.Effects of voice technology on test track driving performance:Implications for driver distraction[J].Human Factors:The Journal of the Human Factors and Ergonomics Society，2005，47(2):439－454.
[11]A.HamishJamson，Natasha Merat(2005)Surrogate in－vehicle information systems and driver behaviour:Effects of visual and cognitive load in simulated rural driving.Transportation of Research Part F 8(2005)79－96.
[12]Mihal W L，Barrett G V.Individual differences in perceptual information processing and their relation to automobile accident involvement[J].Journal of Applied Psychology，1976，61(2):229.
[13]Ball KK，Beard B L，Roenker D L，et al.Age and visual search:Expanding the useful field of view[J].JOSA A，1988，5(12):2210－2219.
[14]Liu J，Dey D K.Hierarchical overdispersed Poisson model with macrolevel autocorrelation[J].Statistical Methodology，2007，4(3):354－370.
猜你喜歡
智能建筑與智慧城市(2022年9期)2022-09-28 12:07:56
蘭州理工大學(xué)學(xué)報(2021年5期)2021-11-02 03:01:22
鐵道通信信號(2020年8期)2020-02-06 09:13:18
體育時空(2017年6期)2017-07-14 09:24:48
中國公共安全(2017年11期)2017-02-06 05:28:09
復(fù)旦學(xué)報(自然科學(xué)版)(2016年4期)2016-09-21 05:30:42
第二課堂(課外活動版)(2015年5期)2015-10-21 19:37:04
電源技術(shù)(2015年2期)2015-08-22 11:28:14
電測與儀表(2015年12期)2015-04-09 11:44:40
機械與電子(2014年1期)2014-02-28 02:07:36
