呂愛紅 張雅麗 吳付威▲ 冀永強(qiáng)
(1.咸陽師范學(xué)院職業(yè)技術(shù)學(xué)院 陜西 咸陽 712000;2.長(zhǎng)安大學(xué)汽車學(xué)院 西安 710064)
人、車、路三方面因素是致使我國(guó)道路交通事故頻發(fā)的主要原因,隨著經(jīng)濟(jì)技術(shù)的發(fā)展,道路和車輛的可靠性已得到很大改善,據(jù)道路交通事故統(tǒng)計(jì)年報(bào),由駕駛?cè)艘蛩匾鸬慕煌ㄊ鹿收?0%左右[1]。駕駛?cè)嗽谛熊囍薪?jīng)常遇到如行人闖紅燈穿越道路;前方車輛緊急制動(dòng)、換道;動(dòng)物橫穿高速公路;山區(qū)道路有落石等突發(fā)緊急情況。面對(duì)突發(fā)狀況,有駕駛?cè)四軌驈娜菝鎸?duì),采取正確的措施避開危險(xiǎn),但部分駕駛?cè)?,因事發(fā)突然,容易出現(xiàn)難以應(yīng)對(duì)或采取錯(cuò)誤操作導(dǎo)致事故發(fā)生。此為駕駛?cè)藨?yīng)激狀態(tài),是駕駛?cè)藱C(jī)體內(nèi)部遭遇突如其來的危險(xiǎn)時(shí)的一種情緒認(rèn)知和肢體反應(yīng)[2]。
駕駛?cè)颂幚砀鞣N信息的過程中,能力差異大,產(chǎn)生的心理、生理反應(yīng)亦有所差異,應(yīng)激響應(yīng)也不盡相同。人可以通過有計(jì)劃性和目的性的專項(xiàng)培訓(xùn)掌握或者提高從事某項(xiàng)活動(dòng)的能力[3],基于此,研究者采用培訓(xùn)方式提升駕駛?cè)藨?yīng)激反應(yīng)能力,使之將突發(fā)狀況時(shí)的正確操作變成應(yīng)激時(shí)的本能反應(yīng),以減少甚至避免交通事故的發(fā)生。因此,如何評(píng)價(jià),通過什么指標(biāo)評(píng)價(jià)應(yīng)激反應(yīng)能力訓(xùn)練的有效性和提升的程度,成為了新的研究方向。
國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)駕駛?cè)藨?yīng)激反應(yīng)能力進(jìn)行了廣泛而深入的研究,Taoka[4]對(duì)駕駛?cè)嗽诰X情況下的反應(yīng)時(shí)間統(tǒng)計(jì)分布進(jìn)行了研究,表明駕駛?cè)嗽诰o急情況下的反應(yīng)時(shí)間服從對(duì)數(shù)正態(tài)分布。Owens等[5]研究了不同年齡層的駕駛?cè)嗽谧⒁饬Ψ稚顟B(tài)下對(duì)突發(fā)事件的反應(yīng)時(shí)間。Adams等[6]研究了駕駛?cè)嗽诰o急情況下的制動(dòng)操作問題。Healey等[7]利用實(shí)車配合錄像帶選取路線進(jìn)行了研究,確定了評(píng)價(jià)應(yīng)激的心率等指標(biāo)。吳初娜[8]以反應(yīng)時(shí)間和操作正確率為指標(biāo)建立了駕駛?cè)藨?yīng)激反應(yīng)能力評(píng)估模型。劉瑋[9]構(gòu)建14個(gè)不同類型的應(yīng)激場(chǎng)景,選取場(chǎng)景完成率和心率作為評(píng)價(jià)參數(shù),評(píng)價(jià)應(yīng)激訓(xùn)練的效果。王延斌[10]利用5點(diǎn)量表評(píng)定駕駛?cè)嗽趹?yīng)激試驗(yàn)場(chǎng)景中的險(xiǎn)情處理績(jī)效。趙雙喜[11]選用心率變異性HRV中相關(guān)指標(biāo)對(duì)駕駛?cè)藨?yīng)激響應(yīng)進(jìn)行判別,用時(shí)域或頻域分析收集分析心率變異性。王穎等[12]開發(fā)15例險(xiǎn)情場(chǎng)景的虛擬環(huán)境,以事故數(shù)量、平均速度、最大制動(dòng)深度、反應(yīng)時(shí)間和轉(zhuǎn)向范圍為指標(biāo)衡量駕駛?cè)藢?duì)道路危險(xiǎn)的反應(yīng)結(jié)果。田新民等[13]以安全行駛通過危險(xiǎn)點(diǎn)的次數(shù)作為評(píng)價(jià)指標(biāo),采用5分制法對(duì)駕駛?cè)说膽?yīng)激反應(yīng)能力進(jìn)行了評(píng)價(jià)。
縱觀國(guó)內(nèi)外對(duì)應(yīng)激的研究,集中于對(duì)影響應(yīng)激反應(yīng)能力的因素、應(yīng)激場(chǎng)景庫的搭建和應(yīng)激理論的研究,有少數(shù)學(xué)者研究對(duì)駕駛?cè)藨?yīng)激反應(yīng)能力的評(píng)估,但評(píng)估指標(biāo)也都趨于心率、血壓、皮電等生理指標(biāo),鮮有以駕駛?cè)瞬僮鲄?shù)和車輛運(yùn)動(dòng)參數(shù)為指標(biāo)的。鑒于此,以制動(dòng)減速安全距離模型為理論依據(jù),以操作得分、反應(yīng)時(shí)間為指標(biāo),建立駕駛?cè)藨?yīng)激反應(yīng)能力評(píng)估模型,并通過試驗(yàn)驗(yàn)證評(píng)估模型的實(shí)用性和有效性。
駕駛?cè)笋{駛車輛行駛在道路環(huán)境中,需要不時(shí)地通過視聽覺系統(tǒng)獲取外界的道路環(huán)境信息、交通信息以及其他道路使用者的行駛信息,根據(jù)獲取的信息,及時(shí)發(fā)現(xiàn)道路中存在的危險(xiǎn)或潛在危險(xiǎn),并通過手腳協(xié)調(diào),對(duì)車輛作出操作,改變其運(yùn)動(dòng)狀態(tài),使之安全避開危險(xiǎn)。
駕駛?cè)嗽谟龅酵话l(fā)的緊急情況時(shí),會(huì)經(jīng)歷如圖1所示的過程[14]。當(dāng)危險(xiǎn)信號(hào)出現(xiàn)在駕駛?cè)艘曇爸械今{駛?cè)税l(fā)現(xiàn)危險(xiǎn)信號(hào)所經(jīng)歷的時(shí)間稱之為感知時(shí)間;駕駛?cè)税l(fā)現(xiàn)危險(xiǎn)信號(hào)到開始松開加速踏板的時(shí)間稱之為判斷決策時(shí)間;駕駛?cè)怂砷_加速踏板到踩下制動(dòng)踏板的時(shí)間即為駕駛?cè)瞬僮鲿r(shí)間,3個(gè)時(shí)間之和為駕駛?cè)藨?yīng)激制動(dòng)反應(yīng)時(shí)間。
圖1 駕駛?cè)藨?yīng)激響應(yīng)過程Fig.1 Drivers′ stress response process
參照國(guó)內(nèi)外駕駛?cè)藨?yīng)激反應(yīng)能力的研究,選擇反應(yīng)時(shí)間為指標(biāo)評(píng)估駕駛?cè)藨?yīng)激反應(yīng)能力的提升效果。同時(shí)結(jié)合文中提出的應(yīng)激反應(yīng)能力評(píng)估模型,以操作得分為指標(biāo)評(píng)估駕駛?cè)嗽趹?yīng)激過程中的操作情況。
反應(yīng)時(shí)間分為簡(jiǎn)單反應(yīng)時(shí)間和復(fù)雜反應(yīng)時(shí)間。簡(jiǎn)單反應(yīng)時(shí)間是給予被試單一刺激物使之作出反應(yīng)所需的時(shí)間,通常情況下,觸覺、聽覺、視覺、嗅覺的反應(yīng)速度依次減小,嗅覺的簡(jiǎn)單反應(yīng)時(shí)間為0.20~0.80 s;視覺的簡(jiǎn)單反應(yīng)時(shí)間為0.15~0.20 s;聽覺的簡(jiǎn)單反應(yīng)時(shí)間為0.12~0.16 s;觸覺的簡(jiǎn)單反應(yīng)時(shí)間為0.11~0.16 s[15]。
復(fù)雜反應(yīng)時(shí)間是被試接收2種或2種以上的刺激,通過感知判斷作出正確反應(yīng)所需的時(shí)間。駕駛?cè)诵熊囘^程中反應(yīng)多以復(fù)雜反應(yīng)為主,例如,駕駛?cè)丝吹角胺杰囕v緊急制動(dòng)而踩下制動(dòng)踏板的過程即為復(fù)雜反應(yīng),整個(gè)過程通常需要大腦神經(jīng)系統(tǒng)的參與。
文中所述反應(yīng)時(shí)間為復(fù)雜反應(yīng)時(shí)間,是危險(xiǎn)信號(hào)出現(xiàn)在駕駛?cè)艘曇爸械今{駛?cè)藢⒅w移動(dòng)到需要操作的部件上所經(jīng)過的時(shí)間,其主要包含圖1所示的3個(gè)部分:感知時(shí)間、判斷決策時(shí)間和操作時(shí)間。
反應(yīng)時(shí)間是評(píng)價(jià)駕駛?cè)藨?yīng)激反應(yīng)能力的主要行動(dòng)指標(biāo)。駕駛?cè)藢?duì)交通環(huán)境中危險(xiǎn)信號(hào)的反應(yīng)時(shí)間越長(zhǎng),表明駕駛?cè)说恼J(rèn)知、判斷決策能力越差,越容易因錯(cuò)失采取措施的良機(jī)而釀成交通事故。
評(píng)判應(yīng)激反應(yīng)能力培訓(xùn)效果不單以反應(yīng)時(shí)間為指標(biāo),本研究結(jié)合駕駛?cè)藨?yīng)激反應(yīng)能力評(píng)估模型,以試驗(yàn)采集的駕駛?cè)瞬僮鲾?shù)據(jù)和車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)為支撐,創(chuàng)新性的提出可以評(píng)判駕駛?cè)藨?yīng)激過程中操作情況的操作得分指標(biāo),此指標(biāo)為百分制得分,60分為應(yīng)激過程中是否與危險(xiǎn)物發(fā)生碰撞的臨界分值,并將分?jǐn)?shù)劃分為4個(gè)等級(jí)以評(píng)判駕駛?cè)藨?yīng)激反應(yīng)過程中的操作情況,見表1。
表1 應(yīng)激反應(yīng)能力等級(jí)劃分
在未發(fā)生碰撞的情況下,操作得分越高表示駕駛?cè)嗽皆绮扇〈胧┍荛_危險(xiǎn)物,即駕駛?cè)怂砷_加速踏板的位置距安全點(diǎn)的位置越長(zhǎng)得分越高;得分低于60分分為3種情況:①駕駛?cè)嗽诎踩c(diǎn)之前發(fā)現(xiàn)了危險(xiǎn)物但并未采取措施;②駕駛?cè)嗽诎踩c(diǎn)之后發(fā)現(xiàn)了危險(xiǎn)物但采取措施后已經(jīng)無法避開危險(xiǎn)物;③駕駛?cè)嗽谖kU(xiǎn)點(diǎn)之前沒有發(fā)現(xiàn)危險(xiǎn)物而與之發(fā)生碰撞。
駕駛?cè)嗽诰o急情況下對(duì)車輛的控制策略有2種:加速/制動(dòng)以控制車速;轉(zhuǎn)向以控制橫向位置。由此,駕駛?cè)藢?duì)緊急情況的反應(yīng)分為4個(gè)方面:僅制動(dòng);僅轉(zhuǎn)向;制動(dòng)與轉(zhuǎn)向相結(jié)合,不采取操作。Lechner等[16]研究發(fā)現(xiàn)67%的駕駛?cè)瞬扇≈苿?dòng)操作規(guī)避危險(xiǎn);Rice等[17]發(fā)現(xiàn)70.5%的駕駛?cè)擞龅骄o急情況以制動(dòng)為起始操作。實(shí)際駕駛經(jīng)驗(yàn)也表明,駕駛?cè)藘A向于采取制動(dòng)操作規(guī)避危險(xiǎn),因此,本文以制動(dòng)減速安全距離模型為理論依據(jù),建立應(yīng)激反應(yīng)能力評(píng)估模型。
基于車輛制動(dòng)運(yùn)動(dòng)學(xué)分析的安全距離模型,假設(shè)自車以車速vc勻速直線行駛,突發(fā)事件從路邊出現(xiàn),以速度vf做勻速運(yùn)動(dòng),vf在x和y方向上的速度分量分別為vfx和vfy,則制動(dòng)減速安全距離模型為[18]
(1)
當(dāng)前方危險(xiǎn)為靜止障礙物時(shí),vfx= 0,式(1)簡(jiǎn)化為
(2)
式中:Dbw為安全距離;acbmax為最大制動(dòng)減速度(與道路附著系數(shù)相關(guān));vc為開始采取制動(dòng)措施時(shí)的速度;vfx為前方危險(xiǎn)在行車方向上的速度;tb為制動(dòng)響應(yīng)時(shí)間(松開加速踏板到踩下制動(dòng)踏板之間的時(shí)間);dstop為安全停車間距;td為制動(dòng)系統(tǒng)延遲時(shí)間。
本例td取值為0.2 s,tb取值根據(jù)駕駛?cè)瞬僮鲾?shù)據(jù)確定,dstop取值為2~5 m。
駕駛模擬器數(shù)據(jù)采集模塊采集包含加速踏板開度、制動(dòng)踏板開度、轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角等駕駛?cè)瞬僮餍袨閿?shù)據(jù),速度、加速度、車輛位置等車輛運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)以及采樣時(shí)間。根據(jù)駕駛?cè)藨?yīng)激反應(yīng)機(jī)理劃分的3個(gè)階段(見圖2),從危險(xiǎn)出現(xiàn)時(shí)自車的位置點(diǎn)A行駛至駕駛?cè)碎_始采取操作的點(diǎn),即松開加速踏板時(shí)自車的位置點(diǎn)C時(shí)所經(jīng)歷的時(shí)間為感知決策時(shí)間,由于原始數(shù)據(jù)無法采集駕駛?cè)说母兄獩Q策時(shí)間,結(jié)合國(guó)內(nèi)外研究[19]的感知決策時(shí)間取其平均值0.489 s為研究所用感知決策時(shí)間,加上駕駛?cè)瞬僮鲿r(shí)間,即為駕駛?cè)藨?yīng)激制動(dòng)反應(yīng)時(shí)間。
圖2 應(yīng)激過程中4個(gè)位置點(diǎn)Fig.2 Four points in the stress process
提取駕駛?cè)瞬僮鬟^程中速度、加速踏板、制動(dòng)踏板及測(cè)試時(shí)間等數(shù)據(jù),按圖3所示算法流程計(jì)算駕駛?cè)怂砷_加速踏板到踩下制動(dòng)踏板的時(shí)間,即駕駛?cè)瞬僮鲿r(shí)間。危險(xiǎn)點(diǎn)位置E在應(yīng)激場(chǎng)景建立時(shí)確定。將采取制動(dòng)時(shí)汽車的行駛速度、制動(dòng)響應(yīng)時(shí)間、危險(xiǎn)物在行車方向上的速度等量代入制動(dòng)減速安全距離模型中得到制動(dòng)安全距離,結(jié)合危險(xiǎn)點(diǎn)E確定安全點(diǎn)B。駕駛?cè)怂砷_加速踏板的時(shí)刻向前推0.489 s的感知決策時(shí)間即為危險(xiǎn)物出現(xiàn)的時(shí)刻,此時(shí)刻點(diǎn)自車的位置確定為A點(diǎn)。
圖3 評(píng)估算法流程圖Fig.3 Evaluation algorithm flow chart
綜合試驗(yàn)中出現(xiàn)的情況,駕駛?cè)说膽?yīng)激過程分為以下4種情況。
1) 駕駛?cè)思皶r(shí)發(fā)現(xiàn)危險(xiǎn)并采取正確的操作措施避開了危險(xiǎn),即PA score=100-(100-T)/1.67 式中:PA,PC,PB,PE分別為各位置點(diǎn)在行車方向上的坐標(biāo),score為最終評(píng)估操作得分。 2) 駕駛?cè)烁兄搅宋kU(xiǎn)物但未在安全點(diǎn)之前采取措施,與危險(xiǎn)物發(fā)生了碰撞,即PA score=(100-T)/1.67 3) 駕駛?cè)嗽诎踩c(diǎn)之前未感知到危險(xiǎn)物存在,在到達(dá)危險(xiǎn)點(diǎn)時(shí)已來不及采取措施規(guī)避危險(xiǎn)而與之發(fā)生碰撞,即PB score=(100-T)/1.67 4) 駕駛?cè)嗽谖kU(xiǎn)點(diǎn)之前為感知到危險(xiǎn)物,直接與其發(fā)生碰撞,即PE 綜合上述4種情況得到駕駛?cè)藨?yīng)激反應(yīng)能力評(píng)估算法,此評(píng)估算法較之前學(xué)者們使用的生理表征指標(biāo)融合了駕駛?cè)瞬僮鲾?shù)據(jù)和車輛運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù),避免了生理數(shù)據(jù)影響因素復(fù)雜,不能完全歸因于應(yīng)激過程的缺點(diǎn),更能從駕駛?cè)说膽?yīng)激反應(yīng)過程上量化應(yīng)激反應(yīng)能力。為了提高處理數(shù)據(jù)的速度和準(zhǔn)確度,利用Microsoft Visual C++6.0平臺(tái)編譯數(shù)據(jù)計(jì)算工具,見圖4。 圖4 數(shù)據(jù)計(jì)算界面Fig.4 Data calculation interface 試驗(yàn)選取應(yīng)激場(chǎng)景庫中4個(gè)典型場(chǎng)景(見表2),每個(gè)場(chǎng)景開始前均有一段無危險(xiǎn)的適應(yīng)場(chǎng)景。場(chǎng)景三維圖見圖5。 表2 試驗(yàn)場(chǎng)景 圖5 試驗(yàn)場(chǎng)景Fig.5 Experimental scene 為驗(yàn)證應(yīng)激反應(yīng)能力評(píng)估模型的合理性和有效性,并將其應(yīng)用于實(shí)踐,公開召集6名取得駕駛證的被試,挑選駕駛?cè)藨?yīng)激場(chǎng)景庫中4個(gè)典型應(yīng)激場(chǎng)景,在圖6所示3聯(lián)屏駕駛模擬器平臺(tái)對(duì)被試進(jìn)行應(yīng)激反應(yīng)能力訓(xùn)練,采集訓(xùn)練前后的試驗(yàn)數(shù)據(jù)。為避免試驗(yàn)結(jié)果的偶然性,整個(gè)訓(xùn)練評(píng)估過程中的單個(gè)場(chǎng)景均進(jìn)行多次試驗(yàn)。 圖6 三聯(lián)屏駕駛模擬器Fig.6 Three-screen driving simulator 為了對(duì)比和驗(yàn)證模型的有效性,試驗(yàn)參照王延斌[10]用五點(diǎn)量表評(píng)定駕駛?cè)穗U(xiǎn)情處理績(jī)效的方法,采用應(yīng)激處置績(jī)效評(píng)定駕駛?cè)藨?yīng)激反應(yīng)能力,由2名試驗(yàn)員獨(dú)立對(duì)被試操作進(jìn)行評(píng)分,最后取其平均值,修訂的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)見表3。為減小不同評(píng)分者之間存在的差異,試驗(yàn)前2個(gè)試驗(yàn)員一起觀看示范性的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)視頻。應(yīng)激處置績(jī)效得分與操作得分一樣,均可以反應(yīng)駕駛?cè)笋{駛的車輛是否與危險(xiǎn)物發(fā)生碰撞,操作得分與應(yīng)激處置績(jī)效的等級(jí)對(duì)比表4。 表3 駕駛?cè)藨?yīng)激處置績(jī)效評(píng)分標(biāo)準(zhǔn) 表4 操作得分與應(yīng)激處置績(jī)效等級(jí)對(duì)比 根據(jù)試驗(yàn)數(shù)據(jù),結(jié)合應(yīng)激反應(yīng)能力評(píng)估模型,4個(gè)應(yīng)激場(chǎng)景中的駕駛?cè)瞬僮鞯梅帧?yīng)激處置績(jī)效得分及反應(yīng)時(shí)間統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表5。 表5 應(yīng)激反應(yīng)能力試驗(yàn)結(jié)果統(tǒng)計(jì)表 應(yīng)激處置績(jī)效評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)的制定盡量保證了客觀性,但評(píng)定過程包含了評(píng)分者的主觀性,評(píng)定結(jié)果的不一致也是不可避免的。分析應(yīng)激處置績(jī)效得分,2個(gè)評(píng)分者對(duì)4個(gè)場(chǎng)景評(píng)定的平均一致率為76.9%,其中最低值46.7%,最高值82%,近似一致率平均為98.6%,最低值為95.7%,最高值為100%。 利用SPSS對(duì)表4中各場(chǎng)景下的績(jī)效得分和操作得分作回歸分析,以績(jī)效得分為自變量x,操作得分為因變量y,分析結(jié)果見表6,兩者之間的線性關(guān)系圖見圖7。 由回歸分析和方差分析知,概率P值顯著小于顯著性水平0.05,且T檢驗(yàn)概率P值小于顯著性水平,所以場(chǎng)景得分與績(jī)效得分之間的回歸模型具有顯著的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,且線性關(guān)系顯著,由此說明本文提出的駕駛?cè)藨?yīng)激反應(yīng)能力評(píng)估模型具有可行性和有效性。 表6 回歸分析結(jié)果 如表5所示,駕駛?cè)说姆磻?yīng)時(shí)間分布在區(qū)間0.906~1.889 s之間,與相關(guān)文獻(xiàn)[20]中提到的駕駛?cè)酥苿?dòng)反應(yīng)時(shí)間都小于2 s相符合,進(jìn)一步說明了評(píng)估模型的可行性和有效性。 圖7 操作得分與績(jī)效得分線性關(guān)系圖Fig.7 The linearity chart of operating score and stressdisposal performance 將應(yīng)激反應(yīng)能力評(píng)估模型應(yīng)用于駕駛?cè)藨?yīng)激反應(yīng)能力訓(xùn)練中,分析6名被試訓(xùn)練前后的數(shù)據(jù)顯示,除場(chǎng)景3中1名駕駛?cè)藨?yīng)激反應(yīng)能力訓(xùn)練后操作得分低于訓(xùn)練前,其余被試訓(xùn)練后操作得分均高于訓(xùn)練前,對(duì)比結(jié)果見圖8。場(chǎng)景2和場(chǎng)景4訓(xùn)練后優(yōu)秀率為83.3%,場(chǎng)景1和場(chǎng)景3訓(xùn)練后優(yōu)秀率甚至達(dá)到100%。 圖8 訓(xùn)練前后操作得分對(duì)比圖Fig.8 Comparison of operating scorebefore and after training 1) 操作得分與應(yīng)激處置績(jī)效之間具有顯著的線性關(guān)系。 2) 試驗(yàn)中駕駛?cè)酥苿?dòng)反應(yīng)時(shí)間符合之前學(xué)者們的研究結(jié)果。 3) 驗(yàn)證了本文提出的應(yīng)激反應(yīng)能力評(píng)估模型的可行性和有效性。 4) 將此模型應(yīng)用于駕駛?cè)藨?yīng)激反應(yīng)能力培訓(xùn)中,可以很好地反應(yīng)駕駛?cè)藢?duì)突發(fā)交通事件的處理能力,對(duì)駕駛?cè)藨?yīng)激反應(yīng)能力的提升效果具有很好地評(píng)估效果,也為企業(yè)選擇駕駛員、確定新駕駛員培訓(xùn)內(nèi)容提供了途徑。 本文也存在一定的不足,駕駛?cè)说母兄獩Q策時(shí)間采用以往研究學(xué)者的結(jié)論,在今后的研究中,可以借助眼動(dòng)儀或視頻設(shè)備采集此項(xiàng)數(shù)據(jù),將應(yīng)激反應(yīng)能力評(píng)估算法建立的更完善。同時(shí),試驗(yàn)樣本量過小,后續(xù)研究會(huì)增大樣本量。4 模型驗(yàn)證與應(yīng)用
4.1 試驗(yàn)場(chǎng)景
4.2 應(yīng)激反應(yīng)能力試驗(yàn)
4.3 試驗(yàn)數(shù)據(jù)處理與分析
5 結(jié) 論