駕駛?cè)艘曈X注視特性分析

王琳虹 張朋

摘要：在行車過程中駕駛?cè)怂邮艿牡缆沸畔⒅饕ㄟ^視覺獲得，為了分析駕駛?cè)说囊曈X負荷，本文從視覺環(huán)境層和注視區(qū)域?qū)臃謩e分析駕駛?cè)说淖⒁曁匦?，包括注視時間比例、注視頻次比例、平均注視時間;并對各項指標進行了統(tǒng)計對比。結(jié)果表明：在視覺環(huán)境層，駕駛?cè)?6.6%的注視時間是在意義層;而在注視區(qū)域，駕駛?cè)?5.5%的時間是在當前車道。

【關(guān)鍵詞】駕駛?cè)?城市道路;視覺信息;量化方法

駕駛?cè)诉M行信息加工的能力有限，只能同時對有限數(shù)量的信息進行加工。如果需要同時從事多種活動，認知資源就需要在不同任務(wù)間進行分配，如果所有活動需要的資源總量超過了個體的資源總量，就會出現(xiàn)資源不足，從而影響任務(wù)完成的效率。駕駛是一項重要而特殊的多重任務(wù)作業(yè)，需要占用大量的信息資源，所以駕駛?cè)说恼J知負荷過高或者過低都會影響駕駛績效，從而影響道路安全。在城市道路環(huán)境下這種表現(xiàn)尤其突出。

Johansson等人采集了包括速度，車道保持行為，方向盤運動，眼球運動，生理信號和自我報告的駕駛績效等數(shù)據(jù)。結(jié)果表明，視覺和認知負荷在本質(zhì)上以不同的方式影響駕駛績效。視覺需求導致速度降低和車道保持變化增加。相比之下，認知負荷不會影響速度，并會減少車道保持變化。Reyes和Leeh研究了認知負荷對車載信息系統(tǒng)交互的駕駛績效的影響，調(diào)查了12名被試者在駕駛模擬器上執(zhí)行3種車載信息系統(tǒng)條件的駕駛?cè)蝿?wù)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)在車載信息系統(tǒng)條件下，被試者對前導車輛制動行為的反應(yīng)是一致的，車載信息系統(tǒng)交互削弱了駕駛員觀測到路邊自行車騎行者的能力，并且在車載信息系統(tǒng)交互結(jié)束后，這些性能仍然在下降。從交互的第一分鐘到最后的幾分鐘。劉鑫通過眼動數(shù)據(jù)來測量認知負荷水平，采用判斷任務(wù)的實驗范式誘發(fā)認知負荷，確定了12個體現(xiàn)認知負荷狀態(tài)的特征，提出了一種去除眼動特征中個體差異的方法，利用支持向量機對認知負荷狀態(tài)的識別結(jié)果確定了最優(yōu)特征。葉曉琳和楊海波采用眼動追蹤法探討了30名年輕人在模擬駕駛過程中的視覺和聽覺認知負荷對駕駛行為的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：高認知負荷條件西的問題回答正確率小于地認知負荷條件;認知負荷越高，駕駛行為的表現(xiàn)越差。認知負荷影響駕駛?cè)藢ξｋU事件的感知。

城市道路交通流環(huán)境復雜，駕駛?cè)诵枰紤]的因素較多，而且這些因素的信息基本都是通過視覺獲取，研究駕駛?cè)嗽诔鞘械缆废碌囊曈X注意機制，有助于量化駕駛?cè)说呢摵?，并分析與交通安全之間的關(guān)系。本文以城市道路為例，建立了駕駛?cè)说囊曈X注視特性分析方法，為后續(xù)的深入研究奠定基礎(chǔ)。

1.駕駛?cè)俗⒁曁匦苑治?/b>

1.1 視覺環(huán)境層的注視特性

駕駛?cè)嗽诔鞘信c公路的道路環(huán)境下，主要通過眼球的轉(zhuǎn)動來獲取道路上的環(huán)境信息。在信息的采集過程中，由駕駛?cè)说囊曈X選擇性注意機制根據(jù)駕駛?cè)蝿?wù)的需求以及興趣點對信息進行過濾，并對這些過濾后的信息形成認知?？紤]到城市道路交通的復雜性，將道路視覺環(huán)境劃分為意義性、物理性、景觀性、運動性等四個層面，這與駕駛?cè)诵熊囘^程中的各種需求相互對應(yīng)。

各種層面的視覺環(huán)境可以提供不同的數(shù)據(jù)信息，以滿足在執(zhí)行任務(wù)時駕駛?cè)瞬煌瑢哟蔚臄?shù)據(jù)需求。意義性層面主要包括視覺范圍內(nèi)有指示含義的交通標志、交通標線、信號燈;物理性層面指連續(xù)的道路設(shè)施，如瀝青路面，隔離護欄，道路分隔綠化帶等。運動性層面是指在交通系統(tǒng)內(nèi)運動的物理，如機動車、非機動車、公交車、行人等。景觀性層面指剩下的背景信息，如天空、路燈、廣告牌、林木。

通過計算Tobii Pro Lab Analyzer軟件處理之后的駕駛?cè)搜蹌訑?shù)據(jù)，得到駕駛?cè)嗽诟鱾€視覺環(huán)境層上的注視時間比例、平均注視時間和注視頻次比例，如表1和圖1所示。

1.2注視區(qū)域的注視特性

在數(shù)據(jù)采集過程中，忽略不計駕駛?cè)擞^察后視鏡的注視。僅統(tǒng)計對駕駛安全存在影響的注視區(qū)域的相關(guān)指標。見表2和圖2所示。

2.結(jié)束語

基于第2節(jié)的實車試驗數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，可以得到如下結(jié)論：

（1）在視覺環(huán)境層和注視區(qū)域?qū)?，駕駛?cè)说囊曈X注視特性存在較大差異。這是由駕駛目標差異所決定的，注視區(qū)域?qū)拥男畔⒅苯佑绊戱{駛安全，更加受到駕駛?cè)说年P(guān)注。

（2）在視覺環(huán)境層，駕駛?cè)藢σ饬x層的關(guān)注更多，其次為運動層;而對于環(huán)境層的關(guān)注信息最少。

（3）在注視區(qū)域?qū)?，駕駛?cè)俗铌P(guān)注當前車道的信息，約75%的時間是在關(guān)注當前車道，因為這直接影響車輛的運行安全;其次是行駛方向路側(cè)信息，在對向車道的關(guān)注信息最少。

（4）為了建立注視特性與駕駛安全之間的關(guān)系模型，下一步需要提出駕駛負荷的量化方法，然后分析駕駛負荷與注視特性指標之間的關(guān)系。

【參考文獻】

[1]劉鑫.基于眼動數(shù)據(jù)測量認知負荷水平[D].西南大學， 2017.

[2]葉曉林，楊海波.認知負荷對駕駛行為影響的眼動研究[J].交通信息與安全，2012，30（6）：67-71.

基金項目：吉林省科技廳計劃發(fā)展項目（20180520180JH）;吉林省教育廳“十三五”科學研究計劃項目（JJKH20180149KJ）