考慮駕駛任務需求的車內次任務分神干預策略

馬艷麗， 曹　陽， 史惠敏

(哈爾濱工業(yè)大學 交通科學與工程學院，哈爾濱 150090)

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考慮駕駛任務需求的車內次任務分神干預策略

馬艷麗， 曹陽， 史惠敏

(哈爾濱工業(yè)大學 交通科學與工程學院，哈爾濱 150090)

為使分配給駕駛任務的注意水平與其任務需求相匹配，從而滿足安全駕駛要求，探究車內次任務分神干預策略. 基于車輛和駕駛環(huán)境數(shù)據(jù)及前方道路場景視頻資料，構建基于實時道路交通數(shù)據(jù)的駕駛任務需求預測模型，采用駕駛任務需求評估法，驗證所建預測模型的有效性，給出不同駕駛任務需求下的次任務分神預防策略. 結果表明：駕駛任務需求評估與預測等級一致性達到83%，沒有出現(xiàn)預測需求高，評估需求低的情況. 當駕駛任務需求較高時，除收音機及CD播放外，其他車載信息任務分神均應予以警告或禁止，次任務分神可以通過制定預防策略避免，研究結果可為駕駛分神預警管理提供方案及技術支持.

駕駛任務；車內次任務；駕駛分神；需求預測；干預策略

汽車駕駛通常包含各種各樣的駕駛任務和次任務，通常把最主要的駕駛任務定義為保持車道和監(jiān)控道路危險，車內次任務即導致視覺注意資源分散的車內任務，既包括視覺的任務，如看地圖、收發(fā)短信、找東西等，也包括非視覺的任務，如打電話、聽收音機、喝飲料、思考問題等，二者在視覺通道上直接產(chǎn)生沖突，分散了駕駛人注意力，導致駕駛分神[1]. 據(jù)美國國家公路交通安全管理局統(tǒng)計[2]，由駕駛員分神所導致的交通事故中，約30%(100萬次)是由于車內次任務分神所引起，而車載信息系統(tǒng)(in-vehicle information system, IVIS)是引起車內分神重要因素. 如何減少因車內次任務分神所導致的駕駛差錯及交通事故，尋找解決次任務潛在危險的有效方案，對于提高道路交通安全水平，推動車載信息技術在汽車工業(yè)中的應用有重要意義[3-4].

最新調查顯示，在諸多車內次任務中，有超過70%的駕駛人開車時間使用音頻娛樂系統(tǒng)，而使用手機及其他無線設備最容易導致車禍發(fā)生[5-6]. 而車內次任務中，與乘客交談、安撫后座的兒童等與乘客相關的行為成為釀成車禍的第二大誘因[7-8]. 分配給駕駛任務的注意水平必須與其任務需求相匹配才能滿足安全駕駛要求[9]. 而實時評估駕駛任務需求可減少次任務分神，當駕駛任務需求超過特定指標閾值時，不鼓勵或禁止某些次任務. 早期采用駕駛任務需求評估的是通用智能駕駛人輔助(GIDS)[10]及車內多媒體通信(communicar)研究. GIDS項目應用多資源注意分配理論評價駕駛任務工作負荷，如轉向、超車及計劃的次任務，基于信息估計及工作量確定次任務優(yōu)先等級；communicar項目基于車輛行駛數(shù)據(jù)(如剎車、油門位置)及神經(jīng)網(wǎng)絡模型評估駕駛任務工作負荷[10-11]. 美國國家公路交通安全管理局資助SAVE-IT(safety vehicle(s) using adaptive Interface Technology)項目研究，通過實時監(jiān)控道路條件及駕駛人行為來管理各種車載系統(tǒng)[12]. 歐洲委員會自適應人機交互(AIDE)研究，考慮駕駛人的分神狀態(tài)，對新車技術和便攜設備應用提供預警信息，實現(xiàn)減少駕駛員分神水平[13].

車內次任務種類繁多，目前國內相關成果報道較少，學者大多從車外資源吸引角度研究駕駛人注意分配[14]，盡管至今沒有對駕駛任務與車內次任務分神問題進行深入系統(tǒng)地研究，但也都為本項研究奠定了重要的基礎. 鑒于目前道路交通事故中許多是由于車內次任務分神所致，深入系統(tǒng)地研究符合我國國情的車內次任務分神問題已迫在眉睫.

本文在分析駕駛任務與車內次任務需求的基礎上，研究基于駕駛任務需求的車內次任務分神干預策略，結合實驗數(shù)據(jù)資料評估與預測駕駛任務需求，構建基于實時交通數(shù)據(jù)的駕駛任務需求預測模型，給出不同駕駛任務需求下的次任務分神預防策略，研究成果將為駕駛分神預警干預策略提供支持.

1　駕駛任務需求實驗

本研究基于仿真實驗及現(xiàn)場測試，開展駕駛任務需求分析，在車上安裝遠程前方探測雷達，前方探測攝像頭，偏航傳感器，方向盤轉角傳感器，剎車制動傳感器，轉向激活信號. 雷達可以探測道路前方150 m范圍內最多20個目標，測定各目標的相對距離(目標與車輛之間的距離)，相對速度和角度，相對速度可以判別前方物體是否與實驗車以相同的速度行駛. 利用Safe TRAC車道跟蹤儀測量駕駛員的橫向車道位置及其變化情況，判斷車輛的橫向位置與位移. 利用激光測距儀測量與前后其他目標物(包括車輛、行人等)的實時距離；借助AS1300 型卡車駕駛模擬系統(tǒng)，構建不同道路交通駕駛環(huán)境，提供視覺、聽覺和動力3個維度的反饋，測試并記錄駕駛員在駕駛過程中的生理、眼動情況、判斷差錯、操作差錯等指標，獲得駕駛員駕駛分神及駕駛績效信息，測試車上的攝像頭分布見圖1[15].

圖1　測試車上的攝像頭分布

道路環(huán)境包括城市道路與公路，測試時間包括高峰和非高峰時間段. 收集車輛速度，相對距離，相對速度等數(shù)據(jù)，同時，記錄前方道路交通環(huán)境. 從實驗所得視頻資料中選取100個車輛行駛外部環(huán)境復雜程度跨度較大的視頻資料，包括沒有交通量或交通量較少，以及交通流密度較高的交通環(huán)境；不同車輛運行狀態(tài)(如: 變換車道、合流、分流). 視頻時長約8 s，選擇8 s時長的目的是避免時間過長造成道路交通環(huán)境的復雜度發(fā)生變化. 同時保證車輛傳感器有足夠時間獲取可靠數(shù)據(jù)以進行駕駛任務需求主觀評定.

2　駕駛任務需求評估與預測

2.1駕駛任務需求評估

選擇20名(10男、10女)22～36歲的被試者，要求被試者熟悉車內設施(如導航系統(tǒng))使用，持有有效駕照、兩眼裸視力或者矯正視力達到對數(shù)視力5.0以上. 被試者坐在駕駛模擬座位上，播放100個視頻資料估計駕駛任務需求. 20名被試者對視頻資料進行評估，駕駛任務需求評估分值為1～5分(1分為低，3分為中等，5分為高)評估指標為視頻中體現(xiàn)的交通環(huán)境條件下，駕駛員探測突發(fā)事件與危險并及時控制車速和車道位置，從而避免碰撞或者沖出路外等交通事故，所需要注意資源.

由于20名被試者在進行評估過程中存在個體差異，選取85%置信區(qū)間樣本均值代表某一特定道路交通環(huán)境下駕駛任務需求程度，并劃分為以下3類：1)15個視頻場景的駕駛任務需求較低(平均評分≤2.25)；2) 65個視頻場景的駕駛任務需求中等(2.25<平均評分<3.50)；3)20個視頻場景的駕駛任務需求高(平均評分≥3. 50).

2.2駕駛任務需求預測

采用8 s間隔視頻預測駕駛任務平均需求. 任務需求與幾個變量高度相關，包括平均車頭時距，實驗車速度. 如果實驗車速度相對前車速度為零，研究目標與實驗車輛以相同的速度移動；如果相對速度為正值，研究目標的速度大于實驗車輛；如果為負數(shù)，前方目標的速度比實驗車輛慢或目標來自對向車道. 如果目標位于車輛的右側，角度值為正，左側則為負值. 而相關性較低的變量包括目標速度和前車速度. 相關變量與特定駕駛任務需求相關，建立駕駛任務需求的相關因素預測模型. 其預測模型為

(1)

式中：W為駕駛任務需求；k為常數(shù)，目標與實驗車輛行駛方向相同時k=1，目標與實驗車輛行駛方向相反(如對向車道物體)時k=4，靜止目標時k=0；θi為前方目標i的水平角；β為前車角度；λ為di/25(歸一距離，m)與di/vi(車頭時距，s)的最小值，其中di為實驗車輛距目標的距離，m，v為實驗車運行速度，m/s.

由式(1)可知，λ可反映駕駛任務需求. 隨著di及車頭時距的減小，駕駛任務需求增加. 駕駛任務需求隨著前方目標數(shù)量的增加而增加. 模型受以下因素的影響:

(2)

式中：W′為駕駛任務需求修正值；fr為偏航率，當偏航率超過特定閾值(如：fr>4°)，表明車輛彎道行駛，模型需進行修正；當偏航率較大時(如：fr>10°)，表明急彎或轉向行駛，此時，模型修正較大；fb為車道寬度修正系數(shù)，當車道寬度小于閾值(3.25 m)時，上調W值；fv為車輛速度修正系數(shù)，當實驗車速度低于閾值(15 m/s)，下調W值；fp為制動踏板作用系數(shù)，當實驗車輛剎車時，需重新界定W值，研究所選的100個視頻資料不涉及緊急轉向行駛及急剎車情況.

修正的任務等級W′被分成3類：當W′<0.5時為低需求；2.26>W′≥0.5時為中等需求；W′≥2.26時為高需求. 圖2為駕駛任務需求評估值與預測值間關系. 其相關系數(shù)為0.84. 表明基于實時動態(tài)測算的駕駛任務需求預測模型，具有一定的有效性.

由圖2可知，大多數(shù)不匹配情況如下，預測任務需求大的10個樣本，被評估為中等需求. 其中，8個樣本的駕駛任務評估需求等級為3.25～3.40，非常接近高需求等級(平均評級≥3.3). 預測值處于低需求的視頻資料中，部分評價需求等級為2.40，非常接近低需求等級. 駕駛任務預測需求和評估需求等級見表1.

圖2　駕駛任務需求評估與需求預測分布

Fig.2Distribution of driving task demand assessment and forecast

表1　駕駛任務需求評估與預測結果對照表

由表1可知，83%的視頻資料評估與預測等級一致，17%評估需求與預測需求不在同一分類等級(如：預測需求高，評估需求為中等). 表1中沒有出現(xiàn)匹配差異較大的情況(如: 預測需求高，而評估需求低).

由于駕駛人個體之間存在差異，圖2和表1中需求評估等級源于20名駕駛人的主觀評估均值. 預測值與主觀評估值二者之間的一致性代表了特定道路交通環(huán)境下駕駛任務需求等級.

2.3基于駕駛任務的車內次任務需求分配

視掃描范圍考慮眼睛注視點位置或頭部姿勢，當眼睛注視點或頭部姿勢在角度為24°×24°的矩形區(qū)域范圍內，認為駕駛人的視野范圍為前方道路，否則掃視范圍為道路以外目標. 研究發(fā)現(xiàn)，當掃視范圍離開道路的時間超過某一閾值時，車道位置偏差、駛離車道次數(shù)、剎車反應時間等指標將明顯增加. 駕駛績效水平隨著注視點離開道路的時間增加而下降，因此，當駕駛人視掃描離開時間道路超過某一閾值時，需提醒駕駛人注意.

對于各視頻樣本資料，要求被調查者決定特定駕駛環(huán)境中IVIS次任務的拒絕接受程度. 以問卷調查的形式，確定開車時哪些次任務可以執(zhí)行，被試者根據(jù)自己對駕駛任務需求的判斷分別選擇數(shù)字1、2、3，其中數(shù)字1代表被試者認為某項IVIS次任務在特定駕駛任務需求時“可以執(zhí)行”，數(shù)字2代表“建議不執(zhí)行”，數(shù)字3代表“禁止執(zhí)行”. 次任務包括：調諧收音機(尋找或旋轉按鈕)、播放收音機及CD、更換CD、選擇MP3項目、讀取導航儀指路信息、使用語音路徑誘導系統(tǒng). 駕駛任務需求等級與次任務接受程度間關系見圖3.

圖3　駕駛任務需求與次任務接受程度間關系

Fig.3Relationship between driving task requirements and secondary task acceptance

由圖3可知，調諧收音機與播放CD的結果相似，駕駛任務需求介于中等之間，其接受程度平均值為1(允許)或接近1，駕駛任務需求高時，其接受程度平均值接近2(建議不用). 處于低任務需求水平時，MP3的接受程度平均值接近1(允許)，處于中等需求水平接近2，處于高需求水平超越3.

不同駕駛任務需求與電話及導航次任務接受程度的關系表明. 輸入導航信息其最初平均值為1.5，之后達到2(建議不用). 當駕駛任務需求處于中等水平，平均值超過2(建議不用)，駕駛任務需求處于較高水平，平均值接近3(禁止).

讀取導航系統(tǒng)中的指路信息，當駕駛任務需求為中等水平時，次任務接受程度平均得分為2(建議不用)，駕駛任務需求為高水平時，平均得分為3(禁止).

對于語音導航系統(tǒng)，當駕駛任務需求為高或中等時，平均得分約為2. 表明閱讀路徑信息比語音導航更易分神，鼓勵駕駛人使用帶有語音提示功能的導航系統(tǒng)，可最大限度減少駕駛分神.

3　車內次任務分神干預策略

基于實時道路交通狀況預測駕駛任務需求，當駕駛任務需求超過特定指標閾值時，不鼓勵或禁止某些次任務，以減少駕駛分神.

依據(jù)分析結果獲得不同駕駛任務需求下車載信息系統(tǒng)分神預防策略，見表2，由表可知，是否禁止和勸告某些次任務取決于駕駛任務需求.

表2不同駕駛任務需求下IVIS任務分神預警策略

Tab.2IVIS distracted warning strategies under different driving task requirements

需求預測需求評估高中等低收音機/CD播放———調諧收音機/CD——警告更換CD——警告視聽導航系統(tǒng)——警告可視導航系統(tǒng)—警告禁止MP3播放—警告禁止

注：“—”代表不采取預警措施

當駕駛任務需求較高時，除收音機及CD播放外，所有其他設備功能使用均應予以警告或禁止，其中可視導航系統(tǒng)及便攜式音頻播放器操作應該被禁止.

4　結　論

1) 分配給駕駛任務的注意水平必須與其任務需求相匹配才能滿足安全駕駛要求. 結合實驗測試，基于車輛和駕駛環(huán)境數(shù)據(jù)及前方道路場景視頻，構建了基于道路交通數(shù)據(jù)的駕駛任務實時需求預測模型，采用駕駛任務需求評估法，驗證了所建預測模型的有效性.

2) 結合實際道路交通條件下駕駛任務需求分析，給出基于不同駕駛任務需求的次任務分神預防策略. 如駕駛任務需求高，駕駛人必須分配較多注意給駕駛任務. 如駕駛任務需求低，駕駛人可以分配一定量的注意給特定次任務.

3)基于實時道路交通狀況預測駕駛任務需求，當預測駕駛任務需求超過特定指標閾值時，采取相應的預警措施. 此時，建議或禁止開車時執(zhí)行某些車內次任務，以減少駕駛分神.

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(編輯魏希柱)

Distraction intervention strategies of in-vehicle secondary tasks according to the driving task demand

MA Yanli, CAO Yang, SHI Huimin

(School of Transportation Science and Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin 150090, China)

The attention assigned to the driving task must be matched with its demand of safe driving, in order to explore the distraction intervention strategies of in-vehicle secondary tasks. An experimental vehicle was driven in naturalistic driving conditions to acquire real-time traffic data and videos of the road ahead. A prediction model was established to predict the driving task demand based on those real-time data. Participants assessed the driving task demand directly from short videos, verified the effectiveness of the prediction model, distraction intervention strategies under different driving task demand were proposed. The results showed that the consistency of driving task evaluation and prediction assessment is about 83%, there is no big difference, such as high forecasting demand and low evaluation requirements. Distraction intervention strategies based on real-time prediction of driving task demand can provide methods and technical support for the driver’s distraction management.

driving task; in-vehicle secondary tasks; driver distraction; demand forecasting; intervention strategies.

10.11918/j.issn.0367-6234.2016.09.004

2015-02-15

國家自然科學基金(51108136)

馬艷麗(1974—)，女，博士，副教授

馬艷麗，mayanli@hit.edu.cn

U491

A

0367-6234(2016)09-0020-04