基于生物反饋試驗的高原公路LF值影響分析

胡相鋒，艾力·斯木吐拉，劉 洋

（新疆農(nóng)業(yè)大學(xué) 機械交通學(xué)院，新疆 烏魯木齊830052）

據(jù)統(tǒng)計，駕駛員連續(xù)駕駛3h后交通事故的發(fā)生率開始增加，連續(xù)駕駛4h后發(fā)生重大交通事故的概率是連續(xù)駕駛3h的1.5倍。美國Weir DH和Allen RW用駕駛員心電圖的心率評價不同駕駛?cè)蝿?wù)的駕駛員緊張程度，美國O'hanlon JF進(jìn)行了3名駕駛員5天駕駛586km的高速公路試驗，得出心率變異性是駕駛員清醒和疲勞的最好評價指標(biāo)。楊渝書、姚振強等人分析16名駕駛員1.5h的實驗室模擬駕駛心電信號，并對心電信號進(jìn)行時域和頻域的指標(biāo)分析，發(fā)現(xiàn)隨著疲勞程度的加深，SDNN、LF、LF／HF明顯上升，HF顯著下降。說明這四項指標(biāo)可用于對駕駛疲勞程度進(jìn)行定量化的反映和評價。其中LF（心率變異低頻成分）對駕駛疲勞程度的反映最為敏感。

結(jié)合高原地區(qū)高海拔特點，選取了連續(xù)駕駛時間和海拔高度作為自變量，實地監(jiān)測駕駛員連續(xù)駕駛時生理心理指標(biāo)。通過相關(guān)性分析，選取心率變異低頻成分、連續(xù)駕駛時間以及海拔高度進(jìn)行分析。最終建立連續(xù)駕駛時間、海拔高度、心率變異低頻成分的關(guān)系模型。

1 試驗方案

1.1 試驗人員

為了反映不同年齡以及本地、外地人員高原公路駕駛的區(qū)別，選取四位駕駛員作為實驗樣本。駕駛員分別為56歲、47歲、24歲的外地駕駛員和23歲的本地駕駛員，樣本編號分別為1，2，3，4。駕齡都在3年以上，身體狀況良好。

1.2 試驗道路

試驗道路選擇314國道的1 763～1 882km處，該路段海拔高度都在3 000m以上，海拔高差變化明顯。海拔高度隨行駛公里數(shù)的變化而變化，如圖1所示。

圖1 測試路段海拔高度變化

1.3 試驗儀器的選擇

本次實驗選取了奧地利SCHUHFRIED公司生產(chǎn)的biofeedback 2000x－pert生物反饋系統(tǒng)。該儀器可以在對駕駛員盡可能少的干擾情況下測量駕駛員多項生理和心理指標(biāo)值。同時還配備有美國Trimble公司生產(chǎn)的Juno SA型手持GPS、賢順F900LHD FULL HD行車記錄儀、長城汽車公司生產(chǎn)的哈弗H6型汽車以及紐?？怂?823車載充電設(shè)備。

1.4 數(shù)據(jù)采集

為反映實際駕駛情況，除要求接受測試人員實驗前一晚保證8h睡眠、不飲用酒和咖啡等刺激性飲品外，一切完全按照平時的生活規(guī)律。行車試驗選在夏季天氣良好的相同時間段內(nèi)進(jìn)行，以便相互比較分析。行車試驗前，利用生物反饋設(shè)備對靜止?fàn)顟B(tài)下的駕駛員進(jìn)行10min心率變化檢測。試驗時一人負(fù)責(zé)各指標(biāo)的監(jiān)測儀器觀察，另一人負(fù)責(zé)GPS以及車速的觀察和超出設(shè)計車速的提醒，到達(dá)終點后休息一段時間再返回出發(fā)點。

2 數(shù)據(jù)處理和指標(biāo)的選取

2.1 數(shù)據(jù)的初步處理

本文將各項生理和心理指標(biāo)求平均，變成1s一次的值，用以分析連續(xù)駕駛時間及海拔高度對于駕駛員特性的影響。將海拔高度及連續(xù)駕駛時間與各項特性值對應(yīng)，對部分失真的數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除處理。

2.2 指標(biāo)的選取

心率變異性是指逐次心搏間期的微小差異，它產(chǎn)生于自主神經(jīng)系統(tǒng)對心臟竇房結(jié)的調(diào)制，使得心搏間期一般存在幾十毫秒的差異和波動。心率變異性的分析對象主要有PLUS（心率），SDNN（全部竇性心搏RR間期的標(biāo)準(zhǔn)差單位），LF（心率變異低頻成分），HF（心率變異高頻成分），UHF（反映交感神經(jīng)活性指標(biāo)超低頻段），VLF（心率變異極低頻成分）。

對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，連續(xù)駕駛時間與LF、UHF、RR、PULS、VLF相關(guān)性的分析結(jié)果依次為0.605，0.596，0.115，0.149，0.470，海拔高度與LF，UHF，RR，PULS，VLF的相關(guān)性分析結(jié)果依次為0.544，0.537，0.075，0.107，0.484。通過雙變量相關(guān)性分析，本文選取LF建立三維模型，LF與連續(xù)駕駛時間及海拔高度的相關(guān)性分析結(jié)果如表1所示。

表1 連續(xù)駕駛時間、海拔高度、LF相關(guān)性分析結(jié)果

3 試驗數(shù)據(jù)分析與模型建立

3.1 上行時心率變異性低頻成分值分析

上行時，連續(xù)駕駛時間和海拔高度隨行駛公里數(shù)的增加而增加，為直觀體現(xiàn)海拔高度及連續(xù)駕駛時間對LF的綜合影響，本文做出LF值－行駛公里數(shù)趨勢圖（見圖2）。該圖反映了連續(xù)駕駛時間和海拔高度對LF的綜合影響。

4個樣本的均值分別為130.766 7，118.276 8，86.675 98，66.471 13，均方差分別為37.929 25，33.414 37，22.923 85，22.469 94，同駕車前檢測的10min靜態(tài)樣本r的均值121.491 1，80.741 35，80.707 1，75.548 15比較，可以得出以下結(jié)論:高原地區(qū)駕駛1.5h后心率變異低頻成分值明顯增加。根據(jù)文獻(xiàn)［3］，在高原地區(qū)上行時，駕駛員更容易進(jìn)入疲勞狀態(tài)；外地駕駛員LF值受連續(xù)駕駛時間和海拔高度的影響較大，且波動幅度較大。說明外地駕駛員受到連續(xù)駕駛時間及海拔高度的影響更明顯，根據(jù)文獻(xiàn)［3］，外地駕駛員容易進(jìn)入疲勞狀態(tài)；外地駕駛員隨著年齡的增加，LF有較為明顯的增加且變化幅度增加。說明在高原地區(qū)上行時，年長者更容易進(jìn)入疲勞狀態(tài)。

3.2 下行時心率變異性低頻成分值分析

下行時，連續(xù)駕駛時間隨行駛公里數(shù)的增加而增加，海拔高度隨行駛公里數(shù)的增加而減小。為了直觀體現(xiàn)海拔高度及連續(xù)駕駛時間對LF的綜合影響，本文做出LF值－行駛公里數(shù)趨勢圖（見圖3），該圖反映了連續(xù)駕駛時間和海拔高度對LF的綜合影響，LF－行駛公里數(shù)的變化圖3所示。

圖2 上行時LF隨行駛公里數(shù)變化趨勢

圖3 下行時LF隨行駛公里數(shù)變化趨勢

4個樣本的均值分別為114.712 5，107.830 4，77.159 21，84.297 47，均方差 分別為 43.710 1，30.641 26，17.567 76，23.225 93。和駕車前檢測10min靜態(tài)樣本均值74.531 075 2，94.663 245 08，71.058 689 77，77.768 542 82比較，可以得出以下結(jié)論:高原地區(qū)駕駛1.5h之后心率變異低頻成分值明顯增加，根據(jù)文獻(xiàn)［3］，高原地區(qū)下行時駕駛更容易進(jìn)入疲勞狀態(tài)；外地駕駛員受到連續(xù)駕駛時間及海拔高度的影響較大，但是本地駕駛員下行時相比上行更容易進(jìn)入疲勞狀態(tài)；外地駕駛員隨著年齡的增加，LF有明顯的增加且變化幅度增加。說明在高原地區(qū)下行時，年長者更容易進(jìn)入疲勞狀態(tài)。

3.3 相關(guān)模型的建立

本文旨在建立一個連續(xù)駕駛時間、海拔高度、心率變異的低頻成分三維模型。在分析時首先分析出連續(xù)駕駛時間－LF關(guān)系模型，海拔高度－LF關(guān)系模型，接著加入連續(xù)駕駛時間、海拔高度交互影響因素，最終建立了連續(xù)駕駛時間、海拔高度、LF三維模型，并檢驗其擬合度。

3.3.1 連續(xù)駕駛時間與心率變異的低頻成分關(guān)系

運用SPSS19.0回歸分析，本文建立了9個連續(xù)駕駛時間－LF關(guān)系模型，并檢驗其R值，得到如表2所示的各模型擬合結(jié)果。

由表2可知，三次模型的決定系數(shù)最高，為0.441。F值為1 742.270，大于理論F值，接受零假設(shè)，因此回歸關(guān)系較為顯著，因此本文在三維模型中將決定連續(xù)駕駛時間的最高維數(shù)定為三次。

3.3.2 海拔高度與心率變異的低頻成分關(guān)系

運用SPSS19.0回歸分析，本文建立了9個連續(xù)駕駛時間－LF關(guān)系模型，并檢驗其R值，得到表3。

由表3可知，cubic模型的決定系數(shù)最高，為0.432。F值為2 518.354，大于理論F值，接受零假設(shè)，因此回歸關(guān)系較為顯著。本文在三維模型中將決定海拔高度最高維數(shù)定為3次。

表2 各模型擬合結(jié)果表

表3 各模型擬合結(jié)果表

3.3.3 三維模型的建立

由上述二維模型結(jié)論本文擬建立一個三維模型，如式（1）所示

式中:LF為心率變異的低頻成分值，bni為系數(shù)項，x為駕駛員連續(xù)駕駛時間，y為海拔高度。

利用SPSS軟件建模分析，刪去系數(shù)bni較小的項，并檢驗其解釋系數(shù)。SPSS的運行結(jié)果如表4所示。

表4 各模型擬合結(jié)果表

由此建立最終模型，如式（2）所示:

式中:LF為心率變異的低頻成分值，x為駕駛員連續(xù)駕駛時間，y為海拔高度，R2為決定系數(shù)。

3.4 模型的評價

測試數(shù)據(jù)基本在可信區(qū)間范圍內(nèi)，決定系數(shù)為0.491，F(xiàn)值為2 518.354，大于理論F值，接受零假設(shè)，因此回歸關(guān)系是顯著的。連續(xù)駕駛時間—心率變異低頻成分模型的已解釋方差占總方差比例為44.1%，海拔高度—心率變異低頻成分模型的已解釋方差占總方差的比例為43.2%，但三維模型已解釋方差低于兩模型的已解釋方差所占比例之和。分析原因是海拔高度與連續(xù)駕駛時間相關(guān)性較大，因此三維模型只解釋49.1%。R方值較小，究其原因是人體心率自身有著一個變化周期，想要解釋更多的方差應(yīng)該在模型中加入一個系統(tǒng)項，即人體自身心率變異低頻成分變化項在該模型中。

本文建立的曲線方程較合理，且隨著連續(xù)駕駛時間以及海拔高度的增加，LF在變化范圍及變化幅度方面都有較大的變化，使疲勞程度加深。

4 結(jié) 論

通過分析高原地區(qū)連續(xù)駕駛時間及海拔高度對駕駛員特性的影響分析，本文得到以下結(jié)論:

1）高原公路連續(xù)駕駛時間及海拔高度對心率變異低頻成分的影響最顯著，其相關(guān)性分別達(dá)到0.605，0.544；

2）高原地區(qū)隨著連續(xù)駕駛時間的增加，心率變異低頻成分的變化幅度增大、均值也有明顯的提高，顯示出駕駛員疲勞程度加深；隨著駕駛員年齡增大變化范圍及幅度也增大，表明當(dāng)駕駛員年齡增加時駕駛員受到海拔高度及連續(xù)駕駛時間影響更大；

3）高原地區(qū)，本地駕駛員相比外地駕駛員心率變異的低頻成分受海拔高度影響較小。

本文所建模型擬合度的提高需要進(jìn)一步在方程中加入人體自身心率變異低頻成分系統(tǒng)項，有待于進(jìn)一步的論證。

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