手機打車軟件操作駕駛分心檢測模型研究

唐智慧，王志鵬，黨珊，朱翠翠

（1. 西南交通大學，交通運輸與物流學院，成都 610031 2. 濟南市技師學院，濟南250000）

0 引 言

在我國隨著智能手機的普及，越來越多的人開始注冊并使用手機打車軟件，致使駕駛中使用打車軟件的分心現(xiàn)象也越來越常見。分心駕駛是引發(fā)道路交通事故的重要原因之一，美國國家安全委員會2009年的最新研究報告指出：美國每年由于駕駛中使用手機通話導(dǎo)致的交通事故占到了所有事故的6%。同時，研究結(jié)果還指出：駕駛中使用手機發(fā)生交通事故的概率是不使用手機的4倍[1]。

國外學者早在20世紀90年代中期就開始了手機使用對駕駛影響的研究。Liu和Lee[2]通過實驗發(fā)現(xiàn)駕駛經(jīng)過信號交叉口時使用手機通話，駕駛?cè)藢π盘枱舻姆磻?yīng)時間增加，且反應(yīng)正確率下降。Collet等[3]發(fā)現(xiàn)駕駛中使用手機會造成駕駛員認知負荷增加，其行駛速度會降低。李勝江、wollmen等[4,5]基于駕駛績效指標，開展了駕駛分心檢測模型的研究。國內(nèi)對駕駛分心行為的研究起步較晚，現(xiàn)目前主要集中在駕駛分心對行為績效的影響上。顧高峰[6]通過自然駕駛實驗與實車實驗的方式，證明了車載信息系統(tǒng)的使用會對駕車速度、加速度、方向盤轉(zhuǎn)角大小等績效指標產(chǎn)生影響。馬勇等[7]通過試驗探究出駕駛分心過程中，車道偏離量會高于正常駕駛。李宏汀等人[8]發(fā)現(xiàn)駕駛中使用手機會使RT顯著增長，行駛路線發(fā)生明顯偏移。同濟大學吳佳華、劉暢等人[9]發(fā)現(xiàn)分心操作對駕駛行為有極大的負面影響，同時頻繁通話情況最為危險，唐智慧等人[10]通過模擬實驗研究了打車軟件的具體操作使用對駕駛績效指標的影響。

國內(nèi)外研究充分證明駕駛分心行為會對駕駛績效產(chǎn)生不良影響，而我國對于駕駛分心檢測模型的研究還處于起步階段。故本文以實驗室駕駛模擬器為研究平臺，采集駕駛分心行為數(shù)據(jù)，基于數(shù)據(jù)差異性分析結(jié)果，構(gòu)建駕駛分心檢測模型，具有十分重要的意義。

1 駕駛分心實驗

1.1 實驗條件

1.1.1 實驗設(shè)備

實驗選用的設(shè)備有汽車模擬駕駛器、iphone6splus手機、手機支架及藍牙耳機。

駕駛模擬器硬件部分主要由視鏡系統(tǒng)、仿真車輛、控制臺區(qū)組成，如圖1所示。視鏡系統(tǒng)是由一個柱面投影屏幕、三臺投影儀以及前向視景生成計算機和觀后鏡視景機構(gòu)成的，可實現(xiàn)場景仿真結(jié)果的顯示。仿真車輛是駕駛模擬器的主體部分，駕駛員可以在其內(nèi)部完成各種模擬駕駛操作?？刂婆_區(qū)即整個系統(tǒng)的控制區(qū)域，主要對駕駛模擬器系統(tǒng)實現(xiàn)全面控制[11]。

圖1 駕駛模擬器硬件組成Fig.1 Hardware system of driving simulation

實驗中所用到的手機是iphone6splus，手機內(nèi)部配置有滴滴打車軟件App，將該App及駕駛員撥號鍵都置于駕駛員常用的主界面，方便駕駛員使用。手機支架為真空吸盤式，在此實驗中將其吸附在駕駛車輛方向盤右側(cè)儀表臺處。采用的藍牙耳機是捷波朗商務(wù)通話藍牙耳機，駕駛員駕駛中需佩戴其進行通話任務(wù)。

1.1.2 實驗人員

參與實驗的人員為40名（36男4女），年齡分布為23～28歲（均值mean=25.13，標準差std=1.56），駕齡分布為3～6年（均值mean=4.33，標準差std=0.97）。為了盡最大可能減少駕駛員個體差異與其他不相關(guān)因素對實驗的干擾，實驗人員需達到以下四個要求：

（1）均持有機動車駕駛證C1或以上的駕駛執(zhí)照；

（2）裸眼或矯正視力在1.0及以上，色覺正常，無眼部疾??；

（3）身體健康狀況良好，無重大精神系統(tǒng)疾??；

（4）試驗前24 h睡眠充足，未飲酒且未服用任何可能導(dǎo)致疲勞困倦的藥物。

1.1.3 試驗場景

本文根據(jù)相關(guān)規(guī)范設(shè)計了一條城市道路，包括主干道、次干路。實驗天氣設(shè)置為良好，為了使模擬駕駛場景更為接近真實情況，道路特性和交通流特性設(shè)計較為復(fù)雜，具體路網(wǎng)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

1.2 實驗步驟

駕駛員使用打車軟件引發(fā)的分心行為主要為藍牙通話、與乘客交談、查看信息與信息輸入幾類。實驗需釆集駕駛?cè)瞬煌{駛狀態(tài)下的駕駛行為數(shù)據(jù)、駕駛員在駕駛過程中多次進行基于手機打車軟件使用的分心操作，具體操作步驟如下。

（1）實驗準備：調(diào)試好相關(guān)儀器；導(dǎo)入模擬駕駛場景；實驗員向被試講解實驗流程；被試填寫相關(guān)的表格。

（2）預(yù)備實驗：讓駕駛員進行5 min的預(yù)駕駛，以熟悉駕駛操作環(huán)境，能順利完成車輛的啟動、減速、加速等基本駕駛操作。

（3）正式實驗：調(diào)出本文設(shè)計的駕駛場景，先讓駕駛員在無分心操作狀態(tài)下完成全路段駕駛，駕駛完畢后，休息兩分鐘；再調(diào)出駕駛場景，稍微變換一下周圍建筑類型，讓駕駛員認真執(zhí)行主駕駛?cè)蝿?wù)的同時，根據(jù)提示完成多次藍牙通話分心次任務(wù)操作，駕駛到終點算完成該類分心駕駛實驗，并休息兩分鐘；隨后按照上述步驟，依次完成談話、查看信息、信息輸入三類分心駕駛實驗。

（4）整理數(shù)據(jù)：將模擬器采集到的正常駕駛行為數(shù)據(jù)、藍牙通話與乘客交談兩類視覺分心行為下的駕駛行為數(shù)據(jù)、查看信息與信息輸入兩類認知分心行為下的駕駛行為數(shù)據(jù)進行記錄處理，并據(jù)此構(gòu)建各類駕駛狀態(tài)下的行為數(shù)據(jù)庫。

2 分心檢測指標確定

對駕駛績效指標進行顯著差異性檢驗，判斷駕駛績效指標檢測駕駛分心行為的有效性，可篩選出建模需要的指標。

2.1 分心檢測指標選取

車輛控制指標用于描述駕駛員的駕駛操作和車輛的運行狀態(tài)。駕駛員進行駕駛分心操作時，相應(yīng)車輛控制指標參數(shù)必然會產(chǎn)生波動。結(jié)合本校模擬器的實際情況，本文采集的績效參數(shù)有：油門踏板開度、剎車踏板開度、縱向速度、縱向加速度、橫向速度、橫向加速度、方向盤轉(zhuǎn)角、方向盤轉(zhuǎn)角角速度。為了體現(xiàn)波動情況，并避免參數(shù)正負數(shù)值對結(jié)果的干擾，研究均使用采集參數(shù)的標準差值。

2.2 分心檢測指標有效性分析

將每種分心行為下的數(shù)據(jù)看作一個總體，μ1，μ2，μ3，μ4，μ5看作為正常駕駛、藍牙通話、與乘客交談、查看信息、信息輸入水平下駕駛績效指標總體期望。假設(shè)H0:μ1=μ2=μ3=μ4=μ5，對各組樣本進行檢驗。

假定各組樣本均滿足正態(tài)性、方差齊性、樣本獨立性的要求，可得出與分別為與u的最大似然估計。不同駕駛狀態(tài)對駕駛績效指標所造成的影響可用組間離差平方和SSSA表示，如式所示（其自由度為4）：

式中：ni為i類駕駛狀態(tài)下的樣本數(shù)。

組間離差平方和SSSE的自由度為n-3，用于表示隨機誤差對指標的總體影響：

式中：xij為i類駕駛狀態(tài)下的第j個樣本。

總體離差平方和SSSE的自由度為n-1，用于反應(yīng)所有駕駛駕校樣本值的離散情況，如下所示：

SSSA與SSSE的均方為MMSA與MMSE，比較MMSA與MMSE的值，則可計算統(tǒng)計量F，確定P。檢驗水平設(shè)置為α=0.05，即P＜0.05時有顯著影響。以每種任務(wù)主要資源需求特點為分類標準，將藍牙通話、與乘客交談兩類歸為視覺分心行為，查看信息與信息輸入兩類歸為認知分心行為。通過對不同駕駛行為參數(shù)顯著差異性分析，得表1。

表1 駕駛行為參數(shù)差異性檢驗結(jié)果Tab.1 Difference tests of the driving behavior parameters

由表1可知，兩類認知分心行為及兩類視覺分心行為對駕駛員車輛控制能力影響差異不顯著，故可分別將兩類認知分心行為歸為一組、兩類視覺分心行為歸為一組進行檢測，將檢測識別狀態(tài)分為三類：正常駕駛、認知分心駕駛、視覺分心駕駛。能將這三類狀態(tài)識別的參數(shù)需滿足兩個條件：正常駕駛與分心駕駛兩種狀態(tài)下的值有顯著差異；認知分心與視覺分心兩種狀態(tài)下的值有顯著差異。分析駕駛行為參數(shù)差異性檢驗結(jié)果可知，油門踏板開度標準差、縱向速度標準差、縱向加速度標準差、方向盤轉(zhuǎn)角標準差、方向盤轉(zhuǎn)角角速度標準差為有效檢測指標。據(jù)此結(jié)論，可以從原數(shù)據(jù)剔除無效檢測指標，優(yōu)化重組出基于三類駕駛狀態(tài)的分心檢測數(shù)據(jù)庫。

3 分心檢測SVM模型構(gòu)建

3.1 SVM模型原理

支持向量機（SVM）是由Vapnik提出的統(tǒng)計學習方法[12]。它遵循結(jié)構(gòu)風險最小化原則，是一種較為新型的基于核函數(shù)的機器學習算法，目前已被廣泛應(yīng)用于模式識別等領(lǐng)域。支持向量機算法的目標是為了找到最優(yōu)超平面，二維下的超平面如圖3所示。

圖3 最優(yōu)分類超平面示意圖Fig.3 Illustrative diagram of the separating hyperplane

當訓(xùn)練集是高維樣本集時，常為線性不可分問題?？赏ㄟ^引入離群點懲罰函數(shù)iξ與懲罰系數(shù)C將樣本映射到高維空間中，以達到線性可分或近似線性可分的目的。

3.2 SVM模型構(gòu)建

本文將駕駛狀態(tài)分成了三類，即正常駕駛狀態(tài)為1類、認知分心駕駛狀態(tài)為2類、視覺分心駕駛狀態(tài)為3類，駕駛狀態(tài)特征分類則可看作是分類數(shù)k=3 的多分類問題。具體模型構(gòu)建過程如下：

（1）構(gòu)造訓(xùn)練樣本集和測試樣本集

從正常駕駛行為數(shù)據(jù)庫、視覺分心行為數(shù)據(jù)庫、認知分心行為數(shù)據(jù)庫中各隨機選取200組數(shù)據(jù)。每組駕駛狀態(tài)中隨機選出的160組作為訓(xùn)練樣本，另外40組作為測試樣本，根據(jù)數(shù)據(jù)庫來源標定好訓(xùn)練標簽。

（2）選擇核函數(shù)

多種實驗已經(jīng)證實采用徑向基核函數(shù)進行分類效果最佳[13]，故本文選用此方法，對駕駛分心行為檢測模型進行搭建。

（3）懲罰因子c和核參數(shù)g尋優(yōu)

相關(guān)文獻已經(jīng)證明交叉驗證算法能優(yōu)化出支持向量機的最佳參數(shù)，確保SVM的泛化能力[14]。本文采用K-CV（K-fold Cross Validation）方法作為交叉驗證的方法，具體的方式為充分混合均勻樣本集，將隨機選出的160組訓(xùn)練樣本集隨機劃分成預(yù)訓(xùn)練集和預(yù)測試集，使用迭代范圍內(nèi)的c與g值組合及預(yù)訓(xùn)練集訓(xùn)練SVM，同時使用預(yù)測試集測試SVM識別正確率，對c與g值組合進行迭代，選擇出分心檢測模型的最優(yōu)參數(shù)c與g作為正式訓(xùn)練的模型參數(shù)。本文中當c值為256，g為0.18946時，訓(xùn)練的模型驗證準確率達到最優(yōu)。

（4）對測試樣本集進行分類識別

使用基于最優(yōu)參數(shù)的駕駛分心行為檢測模型對每類駕駛狀態(tài)下抽取的測試樣本進行分類識別。

（5）對得到的識別結(jié)果進行分析和評價。

3.3 SVM模型評價結(jié)果

從三個數(shù)據(jù)庫中各隨機選擇數(shù)據(jù)段40組作為測試樣本，對搭建的各個SVM 檢測模型進行測試。本文選用的評價指標有正確率與誤判率，正確率的計算公式如下：

式中，n表示駕駛狀態(tài)：1 表示正常駕駛，2 表示認知分心駕駛，3 表示視覺分心駕駛。

Pn表示模型對第n類駕駛狀態(tài)的正確檢測率。

qn表示第n類駕駛狀態(tài)測試樣本中被正確識別的樣本數(shù)。

Qn表示第n類駕駛狀態(tài)中的總樣本數(shù)。

誤判率作為模型效度的另一個評判指標，其計算公式如下：

式中，n，k表示駕駛狀態(tài)，1 表示正常駕駛，2 表示認知分心駕駛，3 表示視覺分心駕駛。

pnk表示模型將第n類駕駛狀態(tài)識別為k類駕駛狀態(tài)的誤判率。

rnk表示第n類駕駛狀態(tài)測試樣本中，被誤判為k類駕駛狀態(tài)的樣本個數(shù)。

Qn表示第n類駕駛狀態(tài)中的總樣本數(shù)。

該模型對駕駛員正常駕駛行為、認知分心駕駛行為、視覺分心駕駛行為的正確檢測率P1、P2、P3分別為85%、82.5%、92.5%，模型的平均檢測正確率為86.67%。從正確率檢測統(tǒng)計結(jié)果，該模型對駕駛員視覺分心駕駛行為的檢測率最高，正常駕駛行為次之，對認知分心駕駛行為的檢測能力最弱，但模型的總體檢測效果較好。具體檢測結(jié)果如圖4所示。

為進一步檢測模型對各種分心駕駛的分類準確性，招募10名駕駛員重復(fù)進行大量實驗。每人提取正常駕駛、認知分心駕駛、視覺分心駕駛狀態(tài)下40組駕駛分心行為數(shù)據(jù)，用以測試辨識模型性能，測試結(jié)果的準確率和誤判率如表2所示。

圖4 駕駛分心檢測模型驗證結(jié)果Fig.4 Validation results of the distracted-drivirg detection model

從表2可知，本文所建駕駛分心檢測模型在實際運用過程中，對不同的人員行為檢測效果不同。平均正確率的變化范圍為80%～92%，總體平均識別率為84.92%。對正常駕駛狀態(tài)的正確識別率介于80%～90%，均值為84.75%，對于認知分心行為狀態(tài)的正確識別率介于75%～90%，均值為81.75%；對視覺分心行為狀態(tài)的正確識別率介于85%～95%，均值為88.25%。由此可知，該模型實測結(jié)論與測試結(jié)論相差不大，對三類駕駛狀態(tài)的識別率都較好，雖然駕駛員個體存在一定的差異性，但是模型總體識別率較高。

表2 駕駛分心檢測模型對不同駕駛員的檢測結(jié)果Tab.2 Testing results of different types of distracted driving

4 結(jié)束語

（1）駕駛中操作手機打車軟件會對駕駛員車輛控制行為的產(chǎn)生影響，采用方差分析法對不同駕駛狀態(tài)下的車輛控制指標進行差異顯著性分析，可知：油門開度標準差、方向盤轉(zhuǎn)角標準差、方向盤轉(zhuǎn)角角速度標準差、縱向速度標準差和縱向加速度標準差五項指標能有效作為駕駛分心檢測參數(shù)。

（2）基于支持向量機理論，建立駕駛分心SVM檢測模型。從駕駛分心數(shù)據(jù)庫中隨機抽取訓(xùn)練樣本集和測試樣本集，訓(xùn)練分心檢測模型，選取正確率、誤判率為指標，驗證模型效度。結(jié)果表明該模型在實際運用過程中，檢測正確率較高，誤判率低，可用駕駛分心狀態(tài)檢測。

（3）本研究采用駕駛模擬器進行試驗，采集的數(shù)據(jù)與實車實驗條件下的數(shù)據(jù)具會存在一定誤差，后續(xù)應(yīng)開展實車實驗下的分心檢測模型研究。

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