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    面向人因因素的駕駛模擬綜合實驗平臺搭建

    2014-02-13 02:10:08張興儉趙曉華
    交通工程 2014年1期
    關鍵詞:人因模擬器機理

    張興儉,趙曉華

    (北京工業(yè)大學城市交通學院,北京 100124)

    1 問題的提出

    1.1 我國交通安全形勢嚴峻

    進入2000年以來,我國道路交通運輸行業(yè)迅猛發(fā)展,機動車保有量持續(xù)大幅度增加,年平均增長率達到13%[1].截至2011年底,全國機動車保有量達到2.25億輛.但隨著交通行業(yè)的發(fā)展,交通安全問題呈現(xiàn)出嚴峻的態(tài)勢.據(jù)2010年官方統(tǒng)計,全國共發(fā)生道路交通事故約22萬起,造成6.5萬人死亡、25.4萬人受傷,萬·車死亡率達到2.9.我國仍是世界上交通安全問題最為嚴峻的國家之一[2].

    1.2 人因失誤是交通事故重要原因

    道路交通系統(tǒng)是由“人-車-路-環(huán)境”構成的復雜系統(tǒng).交通安全需要交通系統(tǒng)中各個要素之間的相互協(xié)調(diào)才能得以保證.道路交通事故的發(fā)生從根本上講是道路交通系統(tǒng)中的要素失去平衡造成的.我國交通事故統(tǒng)計表明,在造成交通事故的諸多要素中,人的因素達到80%以上[3].在國外,駕駛?cè)耸д`同樣是交通事故最重要的原因[4].駕駛?cè)说男熊囀恰案兄獩Q策—操作”的駕駛過程,人因失誤則主要表現(xiàn)在感知失誤、判斷決策失誤、反應操作失誤3個方面.研究表明,在由駕駛?cè)嗽斐傻牡缆方煌ㄊ鹿手?,由于感知失誤引起的事故占48.1%;判斷決策失誤引起的事故占36.0%;反應操作失誤引起的事故占7.8%;其他的占8.1%[5].

    1.3 人因因素組成

    人因失誤是上述因素的綜合作用,出現(xiàn)人因失誤時,便會導致“人-車-路-環(huán)境”系統(tǒng)的失衡,主要表現(xiàn)在出現(xiàn)不相符的駕駛行為,并可能導致交通事故.不當?shù)鸟{駛行為只是表象,各種人因因素則是導致這種表象的內(nèi)在原因.因此,深入分析人因因素特征與交通安全的關系,探索其影響機理是解決交通安全問題的突破口.

    1.4 人因因素研究平臺不足

    雖然基于人因因素的交通安全研究備受關注,但目前并未得到深入而系統(tǒng)的研究.究其原因,主要在于缺乏可靠和完善的研究平臺和實驗條件.目前在駕駛?cè)巳艘蛞蛩匮芯恐械闹匾问邱{駛模擬技術.但是駕駛模擬器僅為駕駛員提供了一種虛擬駕駛體驗,主要采集了駕駛員駕駛行為數(shù)據(jù)和車輛數(shù)據(jù)等外在表象特征,這對于支持人因因素的相關研究是遠遠不夠的.

    因此,我們以駕駛模擬技術為基礎,結合各種人因因素指標測試技術和方法,搭建了完善的人因因素研究綜合實驗平臺.運用該平臺能獲取駕駛?cè)烁鞣N人因因素參數(shù)以及駕駛參數(shù),不僅支持人因因素對駕駛行為及交通安全的影響特征研究,而且有利于分析其影響機理及內(nèi)在致因,從而進一步支持交通安全相關研究,為交通安全研究水平的提升奠定基礎.

    2 駕駛模擬技術

    2.1 駕駛模擬系統(tǒng)簡介

    駕駛模擬技術是虛擬現(xiàn)實技術的一個重要方面.駕駛模擬系統(tǒng)利用虛擬現(xiàn)實仿真技術營造一個虛擬的駕駛訓練環(huán)境,用戶通過操作模擬器與虛擬的環(huán)境進行交互,完成模擬駕駛.駕駛模擬系統(tǒng)由動力學仿真系統(tǒng)、視景仿真系統(tǒng)、聲頻仿真系統(tǒng)、運行操作系統(tǒng)和數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)組成[7].用戶在駕駛艙操作駕駛模擬器時,計算機實時產(chǎn)生行駛過程中的虛擬視景、音響效果和運動感覺,實現(xiàn)操作與環(huán)境的交互,使用戶沉浸在虛擬環(huán)境中,達到模擬駕駛的目的.

    駕駛模擬器作為實驗平臺,能以一定的頻率記錄車輛運行狀態(tài)特征如速度、加速度、橫向車道位置等以及駕駛員操作特征,包括油門、制動、轉(zhuǎn)向盤等,同時還能記錄附近其他車輛信息.

    2.2 駕駛模擬器在交通中的應用

    駕駛模擬技術作為一種研究工具.其優(yōu)點主要表現(xiàn)在便捷性好、安全性高、影響因素易于控制、易于數(shù)據(jù)檢測、成本低及效率高等方面[7].因此,一些研究部門就針對所要研究的內(nèi)容開發(fā)了自己的駕駛模擬器,應用于“人-車-路-環(huán)境”系統(tǒng)的研究.目前,汽車駕駛模擬器的仿真程度逐步提高,應用越來越廣泛,幾乎涉及交通系統(tǒng)的每個方面.

    駕駛模擬器所能獲得數(shù)據(jù)主要為駕駛?cè)说鸟{駛行為特征,主要以人為核心,分析包括車輛設置、道路特征、環(huán)境特征及駕駛?cè)藸顟B(tài)等不同因素對駕駛?cè)笋{駛行為特征的影響,研究人與其他因素相互作用的機制,進而指導各因素的設置或控制.但是,這種研究只能停留在對駕駛?cè)送庠诒憩F(xiàn),即駕駛行為的研究方面,無法支持更為深入的剖析各因素對駕駛?cè)说淖饔脵C理.

    傳感器是空調(diào)系統(tǒng)的主要設備,其主要功能是檢測測量參數(shù)的變化并發(fā)出相應的信號。傳感器有以下幾種主要類型:

    3 駕駛模擬綜合實驗平臺的搭建

    在駕駛?cè)说难芯恐?,駕駛行為僅是駕駛?cè)说囊环N表現(xiàn)特征.期望分析產(chǎn)生這種駕駛行為的機理和原因,還需要集成其他各項人因因素,如駕駛?cè)藗€性、心理、態(tài)度、狀態(tài)等方面的特征,進而獲得其他各種因素對人的作用機理及內(nèi)在聯(lián)系.駕駛模擬器為研究者提供了虛擬駕駛和駕駛行為數(shù)據(jù)采集功能,但缺乏這些人因因素參數(shù)的采集能力.因此,需要基于駕駛模擬器搭建綜合實驗平臺,實現(xiàn)采集駕駛行為數(shù)據(jù)的同時,獲得各種人因因素特征參數(shù),明確這些駕駛行為產(chǎn)生的內(nèi)在機理和駕駛?cè)诵睦頇C制,為分析交通系統(tǒng)中車、路、環(huán)境對人的作用機理奠定基礎.

    3.1 綜合實驗平臺功能設計

    按照人因因素的組成類型及測試方法的不同,圍繞駕駛模擬器搭建的綜合實驗平臺要能采集駕駛?cè)藗€性特征、靜態(tài)特征、動態(tài)駕駛特征參數(shù).因此,基于駕駛模擬器并結合各種人因因素參數(shù)測試儀器及方法,設計搭建的綜合實驗平臺所能采集的相關參數(shù)如圖1所示.

    圖1 綜合實驗平臺采集參數(shù)

    駕駛?cè)藗€性特征是生理因素和心理因素的結合,是確定駕駛?cè)祟愋偷闹匾獏?shù).駕駛?cè)嘶拘畔⒓八吡晳T用調(diào)查問卷直接獲得;人格特征則用艾森克人格問卷(EPQ)進行調(diào)查;駕駛習慣特征依然通過問卷調(diào)查獲得,反應駕駛?cè)似綍r習慣的駕駛傾向.場依存性是指駕駛?cè)霜毩⑿蕴卣?,與場獨立性相對,即依賴環(huán)境進行決策的傾向性程度,該參數(shù)通過棒框測試確定.

    靜態(tài)特征是相對于動態(tài)而言的,是指駕駛?cè)嗽跓o任何活動時的基本特征,也稱為駕駛適應性特征.它是職業(yè)適應性的一種,是指駕駛?cè)税踩?、有效地駕駛車輛所須具備的心理、生理素質(zhì)要求,其檢測主要是從心理、生理和人機工程學等方面展開[8].靜態(tài)特征參數(shù)能反映駕駛?cè)说臓顟B(tài)特征和駕駛能力.這些參數(shù)主要運用三聯(lián)公司駕駛適應性檢測系統(tǒng)采集[9],執(zhí)行國家標準 GB18463《機動車駕駛員身體條件及其測評要求》.

    動態(tài)特征主要指駕駛?cè)嗽隈{駛過程中各參數(shù)時序變化特征.動態(tài)特征直接反應駕駛過程中駕駛?cè)藢崟r變化情況,是人因因素研究的關鍵點.在由“感知—決策—操作”組成的駕駛過程中,眼動、心電、腦電和操作特征是其重要指標.綜合實驗平臺中配置了眼動儀、心電儀和腦電儀,與駕駛模擬器相結合實現(xiàn)了動態(tài)參數(shù)的采集.眼動儀包括非接觸式眼動儀和頭盔式眼動儀,前者測試眼睛閉合及面部特征,獲得P80數(shù)據(jù),后者得到駕駛過程注視點特征;心電儀主要測試心跳特征;腦電儀測試大腦各部位的腦電反應特征[10].

    3.2 綜合實驗平臺搭建技術

    面向人因因素研究的駕駛模擬綜合實驗平臺,以駕駛模擬技術為基礎,以獲取各方面人因因素指標為主要目的,為人因因素相關研究,駕駛?cè)耸芨饕蛩赜绊懙臋C理分析提供支撐平臺和技術服務.綜合實驗平臺的搭建技術從功能層次上應包括被試篩選層、數(shù)據(jù)檢測層、數(shù)據(jù)參數(shù)層、技術服務層、數(shù)據(jù)存儲層和數(shù)據(jù)應用層,平臺構成如圖2所示.

    圖2 綜合實驗平臺技術構成

    4 綜合實驗平臺應用

    4.1 一般應用流程

    駕駛模擬綜合實驗平臺是一套綜合的研究工具,在人因因素研究中,需要遵循嚴格的應用流程,一般使用的基本流程如圖3所示.

    在應用中,首先需要明確研究目的及方法,確定需要采集的指標數(shù)據(jù)和虛擬駕駛場景特征.其次,根據(jù)研究設計選用測試儀器和測試方法,并設計開發(fā)虛擬駕駛環(huán)境,設計內(nèi)容包括道路線形、道路屬性、道路景觀以及事件設計等.各項工作和設備準備好后,即可依據(jù)設計流程安排被試駕駛?cè)诉M行駕駛實驗,收集期望參數(shù)數(shù)據(jù).

    4.2 應用舉例

    以疲勞駕駛為例,疲勞是一種典型的危險駕駛狀態(tài).通過駕駛模擬器,可獲得駕駛?cè)似跁r的駕駛行為數(shù)據(jù),但是,同時需要明確疲勞是如何影響這些行為以及從哪些角度造成影響的,以確定疲勞對駕駛?cè)说挠绊懱卣骱蜋C理.因此,依托駕駛模擬綜合實驗平臺對招募到的25名駕駛?cè)诉M行實驗測試,分析疲勞狀態(tài)下各參數(shù)的變化特征,并分析疲勞影響機理.測試內(nèi)容包括基本信息、睡眠習慣及駕駛習慣調(diào)查;正常及疲勞狀態(tài)下的靜態(tài)特征;開發(fā)完成高速路虛擬場景40 km,駕駛?cè)嗽诹璩?:00進行疲勞模擬駕駛,采集心電、腦電、眼睛閉合、駕駛行為及面部特征數(shù)據(jù).

    圖3 綜合實驗平臺應用流程

    通過實驗測試,獲得了各種實驗數(shù)據(jù),在數(shù)據(jù)庫中調(diào)取數(shù)據(jù)并分析得到疲勞狀態(tài)下的各參數(shù)變化特征.主要結論如下:

    1)疲勞時心率下降,血壓下降,光刺激反應時間和音刺激反應時間明顯增長;

    2)隨著疲勞程度的增加,心率呈現(xiàn)下降趨勢,心臟搏動間期均值和標準差均呈上升趨勢;

    3)疲勞程度的變化與腦電中的δ、θ、α、β四項波段具有較高的相關性;

    4)疲勞時駕駛?cè)说难劬﹂]合比例顯著升高,P80隨著疲勞程度的加深呈上升趨勢,即閉眼比例增高;

    5)疲勞時車輛運行距離車道中心線距離的均值和標準差顯著增大,駕駛?cè)瞬僮鬓D(zhuǎn)向盤的轉(zhuǎn)角均值和標準差均比正常偏大.

    6)疲勞駕駛行為的影響機理為:疲勞首先影響駕駛?cè)松硖卣?,典型表現(xiàn)為心率下降,使駕駛?cè)松眢w機能和反應能力變慢或某瞬間失去意識,然后導致駕駛行為表現(xiàn)特征的變化,主要表現(xiàn)為駕駛判斷的滯后性,進而危險性提高.

    在疲勞特征分析中,綜合實驗平臺全面支持了各因素數(shù)據(jù)采集,使研究者能進行各因素特征分析以及人因因素影響機理研究.這對于檢測和預防疲勞駕駛,改善交通安全十分重要.該平臺能采集豐富的數(shù)據(jù),既便于實驗工作的開展,又高效利用了實驗資源,展現(xiàn)出綜合實驗平臺支持人因因素研究的巨大潛力.

    5 結束語

    總結了與交通安全相關的駕駛?cè)巳艘蛞蛩馗黜椫笜?,說明了單獨駕駛模擬器在研究中的缺陷及深入研究所需要的條件,基于此搭建了面向人因因素研究的駕駛模擬綜合實驗平臺,介紹了各項指標的檢測方法,提出了應用綜合平臺進行研究的基本流程,并舉例說明了該平臺的應用優(yōu)勢.駕駛模擬綜合實驗平臺在全面的人因因素研究方面發(fā)揮了重要的支撐作用,搭建該平臺對于推進人因因素與交通安全相關研究水平是很有必要性.

    [1]高巖,繆小冬,尤志棟,等.面向交通安全教育的駕駛模擬技術研究[J].交通信息與安全,2011,29(2):79-82,87.

    [2]中華人民共和國公安部交通管理局.道路交通事故統(tǒng)計年報(2010年度)[R].北京:公安部交通管理局,2011.

    [3]馬艷麗.駕駛員駕駛特性與道路交通安全對策研究[D].哈爾濱工業(yè)大學,2007.

    [4]MOHAMED A,ABDELATY,AESSAMRADWAN.Modeling traffic accident occurrence and involvement[J].Accident Analysis and Prevention,2000,32(5):633-635.

    [5]黃曙東,甘衛(wèi)平,戴立操.道路交通事故的人因失誤分析[J].人類工效學,2006,12(03):39-41.

    [6]袁華東.培養(yǎng)高素質(zhì)的駕駛員是駕校的神圣職責[J].遼寧警專學報,2007(4):91-92.

    [7]龔鳴.駕駛模擬器視認特性的有效性研究[D].北京工業(yè)大學,2011.

    [8]李德慧.快速路交通流中駕駛特性差異研究與仿真[D].北京工業(yè)大學,2008.

    [9]金會慶.道路交通事故防治工程[M].北京:人民交通出版社,2005.

    [10]房瑞雪.基于生理信號的駕駛疲勞預警對策有效性的實驗研究[D].北京工業(yè)大學,2010.

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