自動駕駛接管操作因素受疲勞影響分析

贠海 鄒祉佶

摘 要：自動駕駛汽車的發(fā)展將處于并長期處于人機共駕階段，該階段內駕駛人需要對車輛進行接管，因此駕駛人疲勞狀態(tài)會對接管安全性會產生直接影響。因此，本研究通過開展自動駕駛接管模擬實驗，分析了駕駛人疲勞程度的對其接管操作指標的影響。通過對疲勞程度和接管操作指標的關聯(lián)性分析顯示：與疲勞程度最為相關的操作指標為最大SDLP和剎車輸入頻率，表明接管疲勞會影響駕駛人接管時的橫縱向操作。研究結果可為未來自動駕駛駕駛人狀態(tài)干預提供理論支持。

關鍵詞：交通安全;自動駕駛;駕駛疲勞

1 引言

在純手動駕駛過程中，疲勞駕駛是道路交通中的一個主要安全問題。由于駕駛疲勞的積累會致使駕駛人的駕駛績效逐漸降低，最終在緊急情況發(fā)生時無法做出快速反應，導致交通碰撞風險的增加[1]，并危及自身及其他道路使用者。據(jù)統(tǒng)計，由疲勞駕駛直接或間接導致的交通事故占總事故的30%～45%[2]，更有31%的駕駛人曾表示在高速公路進行駕駛時無法保證眼睛完全睜開[3]。據(jù)美國交通事故損傷年報顯示，每年有大約100，000起疲勞駕駛事故，導致1，550人死亡，71，000人受傷，并造成125億美元的經濟損失[4]。據(jù)加拿大交通損傷研究基金會調查顯示，在受訪的1209位加拿大駕駛人中超過半數(shù)曾疲勞駕駛，20%在駕駛時處于半睡半醒狀態(tài)[5]。各種方法產生關于疲勞引起事故頻率的各種估計，歐洲的疲勞駕駛被認為是大部分道路交通事故的主要因素（范圍10%-20%）[6]。雖然目前的研究表明駕駛人疲勞和接管績效有關，但研究結果并不統(tǒng)一。本研究的目的是探索疲勞度對接管操作指標的影響差異，確定受疲勞影響最大的操作指標。

2 實驗方法

實驗場景設定為正常高速公路流量，大約為100（pcu/h），同時速度限定為100KM/h。實驗前所有駕駛人會進行約20分鐘的手動試駕，期間駕駛人會經歷多種情況，全程為手動駕駛，駕駛人必須進行干預以避免事故的發(fā)生;之后駕駛人會進行多次駕駛模式切換，同時進行多次接管，以熟悉后續(xù)的實驗流程，同時熟悉整個模擬器的操作特性，降低后續(xù)數(shù)據(jù)的突變。在試駕結束后，駕駛人會現(xiàn)后進行兩次實驗，首先進行時長約40分鐘的純手動駕駛實驗，期間將經歷4種場景;之后駕駛人會繼續(xù)進行自動駕駛接管實驗，實驗期間駕駛人需要每10-15分鐘使用卡爾卡羅斯疲勞評定量表（KSS）對自身疲勞等級作出評價，KSS量從非常清醒到幾乎睡著按九級分配

在本研究中，研究了不同疲勞度對接管操作的影響，通過傳感器獲取駕駛/接管期間駕駛人的各項操作參數(shù)，并選定以下操作參數(shù)：縱向加速度（Acclong）和橫向加速度（Acclat），剎車輸入速率（頻次），方向盤轉角標準偏差（SDSW）。車道位置標準偏差（SDLP），速度標準偏差（SDV）作為接管操作的評價指標。

3 疲勞對自動駕駛接管操作指標影響分析

本研究選用皮爾遜相關系數(shù)（Person correlation coefficient）法進行操作指標與疲勞的相關性分析。皮爾遜相關系數(shù)被廣泛應用于度量變量之間的相關程度，其值介于-1與1之間，定義為兩個變量之間的協(xié)方差和標準差的商，計算公式如下：

式中Xi為X樣本數(shù)據(jù)，為X樣本均值;Yi為Y樣本數(shù)據(jù)，為Y樣本均值，見表1。

通過上訴分析可以看出與疲勞相關的參數(shù)有縱向加速度最小值和均值、剎車輸入頻率、SDLP最大值和均值;與駕駛模式顯著相關的參數(shù)有絕大部分，同時與疲勞等級和駕駛模式相關的參數(shù)有剎車輸入頻率和SDLP最大值，見圖1。

通過對駕駛人剎車輸入頻率和SDLP最大值等操作參數(shù)進行分析，可以看出在自動駕駛和手動駕駛之間，駕駛人疲勞及操作表現(xiàn)存在較大差異。整體來將，手動駕駛期間駕駛人疲勞等級上升更快，且分布范圍更廣。針對剎車輸入頻率，自動駕駛接管時剎車輸入分布比手動駕駛時更為廣泛且集中，表明駕駛人接管時剎車輸入更為密集;對于SDLP，自動駕駛接管時SDLP分布范圍在0-0.08之間，且分布均勻，而手動駕駛期間，SDLP分布在0-0.06之間，且疲勞等級分布更廣。通過對剎車輸入頻率和SDLP最大值的箱型圖分析可以看出，自動駕駛接管期間，駕駛人輸入頻率更高，且SDLP數(shù)值更大，說明自動駕駛接管時，駕駛人的操作更為急促，車輛行駛穩(wěn)定性更低。

4 展望

本文通過研究分析得到在自動駕駛接管期間，駕駛人的剎車輸入頻率和SDLP指標受疲勞影響最大，說明駕駛人在接管期間橫縱向操作水平都比較低。

參考文獻：

[1]G. Zhang， K. K. W. Yau， X. Zhang， and Y. Li，“Traffic accidents involving fatigue driving and their extent of casualties，” Accid. Anal. Prev.， vol. 87， pp. 34–42， 2016， doi： 10.1016/j.aap.2015.10.033.

[2]A. W.MacLean， D. R. T. Davies， and K. Thiele，“The hazards and prevention of driving while sleepy，”Sleep Med. Rev.， vol.7，no.6，pp. 507–521， 2003， doi： 10.1016/S1087-0792（03）90004-9.

[3]S. MURDOCK，“NTSBs 10 Most Wanted List，Reduce Fatigue-Related Accidents.，”2018. [Online]. Available： http：//jdasolutions.aero/blog/ntsb-most-wanted-list-2017-2018/. [Accessed： 20-Jun-2019].