電動(dòng)輪椅駕駛行為研究綜述

龍 鑫， 蒲疇嶷， 宗 威

（中國(guó)礦業(yè)大學(xué) 建筑與設(shè)計(jì)學(xué)院， 江蘇 徐州 221116）

0 引言

如今， 全球需要手動(dòng)或電動(dòng)輪椅才能行動(dòng)的人數(shù)估計(jì)超過(guò)6500 萬(wàn)[1]，且使用人數(shù)以每年5.9% 的速度增長(zhǎng)[2]。電動(dòng)輪椅用戶群體主要分為兩類， 一是由年齡增長(zhǎng)導(dǎo)致的生理、認(rèn)知機(jī)能衰退，另一類是因疾病或是事故導(dǎo)致的行動(dòng)不便或是身體殘疾等。 該群體因行動(dòng)不便導(dǎo)致社會(huì)參與度與生活質(zhì)量降低，電動(dòng)輪椅在很大程度上提高了他們的行動(dòng)自由度[3]。電動(dòng)輪椅雖是該群體重要的輔助出行設(shè)備，但駕駛輪椅是一項(xiàng)較為復(fù)雜的任務(wù)，需要駕駛員一定的認(rèn)知與行動(dòng)能力[4]。輪椅駕駛研究的目標(biāo)對(duì)象包括駕駛員以及電動(dòng)輪椅，前者包括技能培訓(xùn)、駕駛性能評(píng)估以及行為模型等， 后者包括輪椅及相關(guān)產(chǎn)品的測(cè)試評(píng)估。 其中，駕駛員的行為動(dòng)作與輪椅在運(yùn)動(dòng)中的各項(xiàng)參數(shù)是研究中非常重要的一個(gè)部分。本文將從駕駛行為研究?jī)?nèi)容與行為數(shù)據(jù)獲取的方法兩個(gè)方面進(jìn)行綜述， 主要包括：①駕駛行為研究?jī)?nèi)容： 對(duì)近些年設(shè)計(jì)到駕駛行為的研究進(jìn)行分類總結(jié)，主要包括駕駛技能訓(xùn)練與評(píng)估，輪椅相關(guān)產(chǎn)品評(píng)估，以及駕駛行為建模以實(shí)現(xiàn)輔助或協(xié)同控制等；②駕駛行為數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)與獲取：研究中獲取行為數(shù)據(jù)的方法，主要包括集成各種電子監(jiān)測(cè)技術(shù)的監(jiān)控系統(tǒng)與針對(duì)操縱桿運(yùn)動(dòng)信息的測(cè)量。

1 駕駛行為研究?jī)?nèi)容

電動(dòng)輪椅駕駛行為研究橫跨多學(xué)科、多領(lǐng)域，應(yīng)用范圍廣，且其用戶具有特殊性，其發(fā)展一方面受到科學(xué)技術(shù)發(fā)展的影響，另一方面受到用戶群體的實(shí)際需求、生理心理狀態(tài)的制約。 現(xiàn)有研究中，涉及電動(dòng)輪椅駕駛行為參數(shù)的研究包括駕駛技能的訓(xùn)練與評(píng)估，新型駕駛機(jī)器人、操縱桿、駕駛模擬器及其虛擬任務(wù)等的可用性評(píng)估，以及編碼駕駛行為構(gòu)建駕駛模型， 用于檢測(cè)駕駛員的意圖和預(yù)測(cè)其行為，從而提供駕駛輔助方案。

1.1 駕駛技能訓(xùn)練與評(píng)估

電動(dòng)輪椅用戶是比較特殊的， 當(dāng)需要使用電動(dòng)輪椅時(shí)，意味著用戶在生理或者認(rèn)知方面的不足。 同時(shí)，輪椅的駕駛技能在此之前是沒(méi)有得到訓(xùn)練的。 對(duì)于不同年齡段與不同致殘?jiān)虻挠脩?，學(xué)習(xí)與訓(xùn)練的成本也不同，因此評(píng)估的方法也不同。 其中較為全面的為輪椅技能培訓(xùn)計(jì)劃（Wheelchair Skills Training Program：WSTP）[5]，同時(shí)適用于手動(dòng)與電動(dòng)輪椅的訓(xùn)練，并被認(rèn)為可安全、有效的改善用戶在輪椅技能方面的能力。 并且，Mountain 等[6]發(fā)現(xiàn)接受正規(guī)電動(dòng)輪椅技能訓(xùn)練的中風(fēng)患者， 其輪椅技能的提高程度明顯高于未接受訓(xùn)練的參與者。 而在不同的醫(yī)學(xué)或者研究機(jī)構(gòu)中， 針對(duì)不同患者采取的訓(xùn)練方法也有差異。 Taylor 等[7]針對(duì)創(chuàng)傷性脊髓損傷患者，將訓(xùn)練措施與患者實(shí)際特征結(jié)合，選取適合患者訓(xùn)練的環(huán)境與方法。

總的來(lái)說(shuō)， 輪椅技能訓(xùn)練的方法最終是跟隨患者的年齡、致殘因素、生理特性而不同，但評(píng)估輪椅用戶駕駛技能都較為相似， 一是通過(guò)專家或者問(wèn)卷對(duì)駕駛員的實(shí)際駕駛情況進(jìn)行打分， 例如與WSTP 訓(xùn)練方法對(duì)應(yīng)的輪椅技能測(cè)試（Wheelchair Skills Test：WST）評(píng)估方法，通過(guò)技能評(píng)分表可簡(jiǎn)單而廉價(jià)地記錄受試者在標(biāo)準(zhǔn)化環(huán)境下駕駛電動(dòng)輪椅的能力[5]；二是通過(guò)記錄輪椅的物理參數(shù)，例如速度、加速度、輪椅軌跡等，以及駕駛員的手部活動(dòng)等，將這些數(shù)據(jù)與正常駕駛輪椅情況下的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。與問(wèn)卷評(píng)估相比，這種方式在研究中較為普遍，也更適合于有一定認(rèn)知障礙的群體。 在評(píng)估腦癱兒童在模擬器訓(xùn)練中獲得的駕駛技能是否可轉(zhuǎn)移到現(xiàn)實(shí)駕駛的研究中，Yann 等[8]通過(guò)收集腦癱兒童與正常年輕人的駕駛軌跡與操縱桿的運(yùn)動(dòng)特征進(jìn)行評(píng)估。

1.2 電動(dòng)輪椅產(chǎn)品評(píng)估

輪椅產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)，可幫助輪椅用戶更安全、舒適的駕駛。使用駕駛行為數(shù)據(jù)評(píng)估輪椅產(chǎn)品，如可插拔式測(cè)量系統(tǒng)“SenseJoy”[9]，控制方式與標(biāo)準(zhǔn)輪椅操縱桿不同的“Joy-Bar”控制器[10]，可實(shí)時(shí)計(jì)算的避障控制器等[11]，可有效評(píng)估產(chǎn)品的可行性。 此外，Ahmetcan 等[12]還評(píng)估了機(jī)器人輪椅控制范式和控制界面對(duì)用戶表現(xiàn)、努力和偏好的影響。Suzuki 等[13]分析了專家用戶與初學(xué)者之間的駕駛軌跡、操縱桿X/Y 方向上的軌跡以及任務(wù)完成時(shí)間， 發(fā)現(xiàn)搭載安全駕駛支持系統(tǒng)之后，使輪椅駕駛更加安全、方便。

1.3 電動(dòng)輪椅駕駛模型

駕駛模型最初在汽車研究領(lǐng)域提出， 人類駕駛行為可被認(rèn)為是從駕駛員的感官信息到駕駛員的操作的映射[14]，即駕駛?cè)送ㄟ^(guò)聽(tīng)覺(jué)、視覺(jué)等感覺(jué)器官，感知周圍不斷變化的車輛、道路、交通信號(hào)等交通狀況，通過(guò)大腦分析所形成的物理行為[15]。 由于汽車與電動(dòng)輪椅具有部分共同特征，一些汽車駕駛模型可用于部分電動(dòng)輪椅的操作[16]。 但是， 兩者的駕駛員、 控制方式以及駕駛環(huán)境等有巨大差異， 因此對(duì)電動(dòng)輪椅的駕駛行為研究需要將電動(dòng)輪椅駕駛中的特征考慮進(jìn)來(lái)， 包括駕駛員的生理、 認(rèn)知行為特征，電動(dòng)輪椅控制方式，行為數(shù)據(jù)獲取及其駕駛環(huán)境。

早期的輪椅駕駛行為模型研究中，E. Demeester 等[17]考慮到駕駛行為隨時(shí)間的演變， 使用導(dǎo)航輔助控制器捕捉用戶的意圖， 通過(guò)駕駛模型實(shí)時(shí)估計(jì)駕駛員的行為計(jì)劃，開(kāi)發(fā)了一種共享輪椅控制架構(gòu)?，F(xiàn)有的電動(dòng)輪椅駕駛模型主要是從人工智能的角度出發(fā)，綜合運(yùn)用多種AI 方法和技術(shù)，嘗試構(gòu)建可與環(huán)境交互，具備態(tài)勢(shì)感知、規(guī)劃決策等能力的智能體行為模型[18]。

其中，可觀測(cè)的馬爾可夫決策過(guò)程（Partially observable Markov decision processes：PMODPs） 模型因可用于計(jì)算不確定性下的最佳控制行為而受到研究者的廣泛使用[19]。Tarek Taha 等[20-21]利用其開(kāi)發(fā)的全局意圖識(shí)別模型，可通過(guò)從標(biāo)準(zhǔn)輪椅操縱桿實(shí)時(shí)獲取駕駛行為數(shù)據(jù)， 實(shí)現(xiàn)以最少的用戶輸入數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)駕駛員的意圖。Tao 等[22]將決策過(guò)程分解為可更有效的小過(guò)程， 提出一種分層的PMODPs模型， 可在不確定的局部環(huán)境中檢測(cè)駕駛員的意圖以提供輔助控制。 Eric 等[17，23]進(jìn)一步使用貝葉斯規(guī)則更新概率分布，用于確定用戶發(fā)出的信號(hào)是否具有某種意圖，提出了一種用戶自適應(yīng)計(jì)劃識(shí)別和共享控制的新框架。

此外，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中訓(xùn)練正常人與患者的駕駛行為，通過(guò)隱式建模構(gòu)建自適應(yīng)濾波器， 可將患者的操縱桿信號(hào)轉(zhuǎn)換為相同情境中正常人可給出的操縱桿信號(hào)， 自動(dòng)適應(yīng)不同患者以提高其駕駛性能[24]。而對(duì)于瞬時(shí)發(fā)生的異常駕駛行為， 則可使用可執(zhí)行高速順序?qū)W習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行監(jiān)測(cè)與評(píng)估[25]。

除了以上兩種常見(jiàn)的駕駛建模方法，S.O. Onyango等[26-27]采用動(dòng)力學(xué)方法將行為模型集成到控制回路中以監(jiān)控用戶輸入， 用于識(shí)別普通客廳環(huán)境中單個(gè)輪椅使用者的轉(zhuǎn)向行為。 其開(kāi)發(fā)的線性參數(shù)模型假設(shè)明確了解駕駛員的意圖，以生成信號(hào)使輪椅適應(yīng)駕駛員的轉(zhuǎn)向行為。Hamed 等[14]將電動(dòng)輪椅駕駛行為模型分為戰(zhàn)略層、戰(zhàn)術(shù)層與操作層，幫助分析駕駛員的能力，并開(kāi)發(fā)適合駕駛員殘疾情況的輪椅控制器。

2 駕駛行為數(shù)據(jù)獲取

駕駛行為數(shù)據(jù)的獲取是駕駛行為模型研究中的關(guān)鍵，獲取的行為數(shù)據(jù)主要包括輪椅的物理參數(shù)（速度、加速度等），用戶的手部操作（操縱桿位移、角度等），以及輪椅行駛軌跡等。 研究中具體表現(xiàn)為使用各種電子監(jiān)測(cè)技術(shù)，包括加速度計(jì)、傳感器、里程表、全球定位系統(tǒng)、攝像頭等，測(cè)量不同類型的數(shù)據(jù)。由于電動(dòng)輪椅及其駕駛員的特殊性，測(cè)量方式又分為兩種，一是集成各種監(jiān)測(cè)技術(shù)的監(jiān)控系統(tǒng)監(jiān)測(cè)輪椅駕駛員的操作行為與輪椅的物理參數(shù)，二是獲取操縱桿的物理參數(shù)。

2.1 監(jiān)控系統(tǒng)監(jiān)測(cè)

駕駛監(jiān)控系統(tǒng)通過(guò)集成各種電子監(jiān)控技術(shù)， 對(duì)駕駛員的客觀行為、生理特征進(jìn)行監(jiān)測(cè)與記錄。 90%以上的監(jiān)控系統(tǒng)安裝在輪椅上，少部分可由駕駛員攜帶[1]。 在平衡安全、自主性和隱私需求的情況下，駕駛員能夠接受在輪椅上安裝安全監(jiān)控系統(tǒng)[28]，且由多種監(jiān)測(cè)技術(shù)組合而成，以確保所測(cè)得數(shù)據(jù)更精確、全面。

例如，將力傳感器、加速度計(jì)、溫度傳感器和脈沖傳感器集成到輪椅中， 形成一個(gè)基于Arduino 的監(jiān)控系統(tǒng)[29]。Derick 等[30]則融合了動(dòng)態(tài)時(shí)間扭曲與基于智能手機(jī)的傳感器（包括加速度計(jì)、陀螺儀等）來(lái)檢測(cè)、識(shí)別和記錄駕駛數(shù)據(jù)。Deepan 等[31]在實(shí)驗(yàn)時(shí)沿軌跡路徑放置3D 紅外攝像機(jī)，將反射標(biāo)記放置在障礙物和電動(dòng)輪椅上， 并使用Vicon Nexus 運(yùn)動(dòng)軟件從Vicon Motion System Ltd 中獲取真實(shí)的駕駛行為數(shù)據(jù)。Mohammad 等[32]將帶有旋轉(zhuǎn)編碼器與陀螺儀傳感器的Myrio 數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)安裝在電動(dòng)輪椅尾部，記錄不同駕駛員躲避障礙物時(shí)的左右輪速和偏航角數(shù)據(jù)。

隨著駕駛需求、任務(wù)與環(huán)境的不斷復(fù)雜化，新監(jiān)測(cè)技術(shù)的開(kāi)發(fā)也得到重視。 為檢測(cè)并評(píng)估瞬時(shí)發(fā)生的異常駕駛行為，Hiroki 等[25]提出一種使用在線順序極限學(xué)習(xí)機(jī)（OSELM）的異常駕駛行為檢測(cè)技術(shù)。 Gianluca 等[33]則在使用傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)技術(shù)時(shí)，同步收集駕駛員的腦電數(shù)據(jù)，共同表征駕駛員的駕駛行為。

對(duì)于特殊的用戶，例如頭足輪椅駕駛員，傳統(tǒng)的測(cè)量方式難以完成監(jiān)測(cè)任務(wù)， 因此需要開(kāi)發(fā)適合的技術(shù)。Sotirios 等[1]為運(yùn)動(dòng)障礙性腦癱（DCP）患者開(kāi)發(fā)了一種可集成到頭足輪椅駕駛中的監(jiān)控系統(tǒng)， 通過(guò)多個(gè)慣性測(cè)量單元（IMU）接口與患者連接，并成功測(cè)量運(yùn)動(dòng)障礙性腦癱患者在進(jìn)行理療駕駛?cè)蝿?wù)期間的輪椅移動(dòng)行為。

2.2 操縱桿運(yùn)動(dòng)監(jiān)測(cè)

駕駛員與電動(dòng)輪椅之間的互動(dòng)主要通過(guò)裝載在電動(dòng)輪椅上的操縱桿實(shí)現(xiàn)， 且通過(guò)監(jiān)測(cè)操縱桿所獲取的數(shù)據(jù)量也極大，其作為研究的標(biāo)準(zhǔn)也十分有意義[9]。 對(duì)操縱桿數(shù)據(jù)的測(cè)量同樣采用電子監(jiān)測(cè)技術(shù)， 通過(guò)測(cè)量駕駛期間操縱桿的物理屬性（包括位移、角度、震顫率等）來(lái)識(shí)別評(píng)估駕駛的操作員行為。

使用力反饋操縱桿、嵌入式采集系統(tǒng)等方式記錄駕駛員的行為數(shù)據(jù)在研究中較為常見(jiàn)[34-35]。 此外，Michael 等[36]通過(guò)測(cè)量操縱桿的震顫頻率， 配合避撞系統(tǒng)中傳感器獲得的反饋與速度向量來(lái)表征駕駛員的行為。 而大多數(shù)通過(guò)測(cè)量操縱桿并記錄數(shù)據(jù)時(shí)， 需要將拆卸操縱桿來(lái)記錄所測(cè)得的數(shù)據(jù)，從而增加了電動(dòng)輪椅損壞的風(fēng)險(xiǎn)。 Olivier等[9]開(kāi)發(fā)的“SenseJoy”系統(tǒng)很好的解決了這個(gè)問(wèn)題，該系統(tǒng)內(nèi)置加速度計(jì)與陀螺儀可在不拆卸操縱桿的情況將其下插入或從操縱桿中取出。

3 難點(diǎn)與發(fā)展趨勢(shì)分析

電動(dòng)輪椅作為行動(dòng)不便群體重要的輔助出行設(shè)備，在很大程度上提高了該弱勢(shì)群體的行動(dòng)自由度。 但在輪椅駕駛的研究中，駕駛員的生理特性限制了實(shí)驗(yàn)的進(jìn)行，以及行為數(shù)據(jù)的獲取等。為了實(shí)現(xiàn)更好的獲取駕駛員的行為數(shù)據(jù)，針對(duì)不同情況的輪椅用戶， 需要采用合適的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與行為獲取方法，例如使用肌電來(lái)表征其動(dòng)態(tài)變化的行為等。

4 結(jié)束語(yǔ)

駕駛行為研究起步于汽車領(lǐng)域，但隨著老齡化社會(huì)的到來(lái)，電動(dòng)輪椅駕駛正逐步獲得研究者的關(guān)注。 本文首先概括了有關(guān)電動(dòng)輪椅駕駛行為的研究?jī)?nèi)容，并將其分為兩類：一是通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對(duì)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，用于技能訓(xùn)練、技能評(píng)估以及輪椅產(chǎn)品評(píng)估；二而是構(gòu)建駕駛行為模型，目的是為駕駛員提供駕駛輔助控制或協(xié)同控制，保證駕駛員的駕駛安全。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展與進(jìn)步，輪椅的駕駛應(yīng)該向安全、可靠、便捷等方向發(fā)展，并結(jié)合駕駛員實(shí)際情況進(jìn)行個(gè)性化定制等， 從而滿足輪椅用戶多樣化的出行需求。