基于手機分心駕駛行為的綜述

郄光春

摘 要：駕駛員分心駕駛是造成交通事故的主要原因，隨著我們對手機的日益依賴，因為手機而造成的分心占比有所增加。本文通過對國內(nèi)外關(guān)于針對手機分心駕駛行為的文獻(xiàn)研究，整理了常用的調(diào)查研究方法，歸納了國內(nèi)外手機分心駕駛對駕駛安全影響的結(jié)論，最后也總結(jié)了關(guān)于分心駕駛監(jiān)測和預(yù)警的成果。

關(guān)鍵詞：駕駛時使用手機;分心駕駛;車輛行駛特征

1引言

駕駛使用手機十分危險，并且正日漸成為引發(fā)道路交通事故的重要原因，分心駕駛的同時，危害的不僅是分心的駕駛員自身，還有任何其他道路使用者。NHTSA國民統(tǒng)計和分析中心從2005年7月3日至2007年12月31日進(jìn)行了國家監(jiān)測和評估中心的工作。在碰撞現(xiàn)場對碰撞進(jìn)行了調(diào)查，以收集與碰撞事件相關(guān)的駕駛員、車輛和環(huán)境信息，重點是駕駛員的角色。根據(jù)美國國家公路交通安全管理局（NHTSA，2016）的數(shù)據(jù)，美國每年大約有3.5萬起致命的駕駛事故，造成的經(jīng)濟損失為2420億美元，社會損失為8360億美元。與此類駕駛死亡相關(guān)的一個危險因素是駕駛員注意力分散（NHTSA，2014）。

2 手機分心駕駛研究理論概述

2.1 國外關(guān)于手機分心駕駛行為規(guī)律的研究

2.1.1 國外研究手機分心駕駛的方法概述

關(guān)于分心駕駛的相關(guān)研究，一般都以訪談、調(diào)查問卷和模擬演練的形式進(jìn)行。Despina Stavrinos等在2013年利用駕駛模擬器對75名參與者（青少年和年輕人）的行為（即手機，短信，和不分心）和駕駛條件（即自由流、穩(wěn)定流、過飽和）進(jìn)行了研究調(diào)查。結(jié)果表明，分心駕駛，特別是短信，可能導(dǎo)致安全性和交通流量下降，從而對交通運行產(chǎn)生負(fù)面影響。而且各年齡組之間未發(fā)現(xiàn)顯著差異，這表明所有駕駛員，無論年齡大小，都可能在分心時以一種影響安全和交通流量的方式駕駛。David G.Kidd等通過路邊觀察調(diào)查的形式對比2014年和2018年北弗吉尼亞州駕駛員分心駕駛來源的變化。結(jié)果表明，2014年至2018年，手機總使用量沒有顯著差異。與2014年相比，2018年持有手機的可能性顯著降低，而操縱手機的可能性顯著增加。在2014年和2018年，約有14%的司機有非手機第二行為。Sahar Hassani等在2016年對444名大學(xué)生進(jìn)行分心駕駛的研討會，然后對他們在研討會前和研討會后的調(diào)查問卷進(jìn)行對比。結(jié)果表明，該研討會成功地改善了分心駕駛相關(guān)的態(tài)度、知識和行為，但仍需努力維持（和評估）長期效果。這種方法操作簡單，成本相對較低，在分心駕駛行為調(diào)查領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。

2.1.2 國外研究手機分心駕駛對駕駛安全影響概述

根據(jù)NHTSA 數(shù)據(jù)顯示，關(guān)鍵原因是事故因果鏈中的最后一個事件，94%的事故（2.2%）歸咎于駕駛員。在被指定關(guān)鍵原因的大約2，046，000名駕駛員中，識別錯誤，包括駕駛員注意力不集中、內(nèi)部和外部干擾以及監(jiān)控不充分，是最常見的關(guān)鍵原因（41% 2.2%）;大約33%（3.7%）的撞車事故是由于決策失誤造成的，如駕駛速度過快、轉(zhuǎn)彎速度過快、錯誤假設(shè)他人的行為、非法操縱以及對空檔或他人速度的誤判;在大約11%（2.7%）的碰撞中，關(guān)鍵原因是性能錯誤，如補償過度、方向控制不佳等。Despina Stavrinos等研究發(fā)現(xiàn)在使用手機通話時，參與者會表現(xiàn)出高速公路低效率的行為特征，包括變道頻率降低、變道時車輛之間的距離增大（滯后距離）、跟隨距離增大、行駛速度降低以及完成駕駛的時間增加。其中，在所有測量變量中，短信對安全和交通流（不考慮服務(wù)水平）的負(fù)面影響最大。與使用手機相比，在不分心的情況下，車道偏離增加，這可能是無聊造成的，也可能與冒險駕駛有關(guān)。

2.2 國內(nèi)關(guān)于手機分心駕駛行為規(guī)律研究

2.2.1 國內(nèi)研究手機分心駕駛的方法概述

國內(nèi)對分心駕駛行為的研究方法和國外的大同小異，但隨著技術(shù)的發(fā)展，模擬實驗也成為了研究的一個重要途徑。張輝等在2018年分析了常態(tài)下不同交通環(huán)境中分心駕駛對駕駛行為及視覺行為的影響。設(shè)計分心駕駛模擬實驗，采集了駕駛?cè)嗽谧杂闪骱蛽頂D流場景中正常駕駛過程執(zhí)行免提手機通話和微信語音短信時車輛運動狀態(tài)和駕駛?cè)艘曈X行為數(shù)據(jù)并進(jìn)行分析。并在此基礎(chǔ)上提出了基于AdaBoost-GA-BP組合算法的駕駛?cè)朔中臓顟B(tài)判別模型。馮建國等在2017年進(jìn)行將水杯放置在危貨車駕駛艙內(nèi)3種常見的杯架位置處的實驗，采集飲水分心駕駛和正常駕駛時的車輛運行狀態(tài)數(shù)據(jù)。對車輛運行狀態(tài)數(shù)據(jù)用遺傳算法和粒子群算法，并得出遺傳算法是對模型判別的優(yōu)化算法。邢祎倫等在2018年利用微信登錄調(diào)查問卷的形式獲得了1352 份問卷，從日常使用手機習(xí)慣、選擇使用手機的正向與負(fù)向因素以及車輛營運性質(zhì)幾個方面分析了駕駛?cè)笋{駛時使用手機的動機。研究發(fā)現(xiàn)調(diào)查參與者的日常手機使用行為明顯投射到了駕駛時，包括對手機的依賴性、對手機功能的偏好、對通話方式的選擇方方面面。

2.2.2 國內(nèi)研究手機分心駕駛對駕駛安全影響概述

國外的研究者早期試圖通過駕駛員分心行駛時的特征，建立駕駛員分心駕駛檢測系統(tǒng)。呂愛紅等在駕駛模擬器平臺上模擬城市、鄉(xiāng)鎮(zhèn)、山區(qū)和高速公路等應(yīng)激場景，采集數(shù)據(jù)。結(jié)果表明，分心駕駛導(dǎo)致駕駛?cè)艘曈X搜索范圍變窄，對加速踏板的控制能力減弱，應(yīng)激反應(yīng)時間增加。

3手機分心駕駛行為的檢測預(yù)警概述

3.1 國外關(guān)于手機分心駕駛的檢測預(yù)警概述

以色列汽車傳感器開發(fā)商 Guardian 光學(xué)技術(shù)公司使用了一種能檢測駕駛員頭部的先進(jìn)傳感器，獨立自動傳感器系統(tǒng)可與汽車硬件和軟件配合使用，包括安全帶、安全氣囊等所有內(nèi)置安全系統(tǒng)。駕駛員可不斷了解車內(nèi)情況以及人員情況，從而避開因人為錯誤造成風(fēng)險。

3.2 國內(nèi)關(guān)于手機分心駕駛的檢測預(yù)警概述

夏瀚笙等文中提出一種使用駕駛員的人體關(guān)鍵點位置信息來幫助卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別駕駛員是否分心駕駛的方法。通過加入人體關(guān)鍵點的位置信息，可以有效地使得卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注于駕駛員的姿態(tài)，減少背景信息的干擾。使用Alpha Pose系統(tǒng)獲取駕駛員上半身9個關(guān)鍵點的坐標(biāo)，利用高斯公式分別以每個關(guān)鍵點為中心生成熱力圖。熱力圖包含關(guān)鍵點位置的響應(yīng)，離關(guān)鍵點越近的位置，響應(yīng)值越大。在VGG16和Res Net50的基礎(chǔ)上，探討8種結(jié)構(gòu)，分別將9張熱力圖和不同的特征圖融合，作為下一個卷積的輸入。實驗結(jié)果表明，該方法在 State Farm 數(shù)據(jù)集上達(dá)到了94.934%的準(zhǔn)確率，優(yōu)于其他方法。

4研究的總結(jié)和展望

綜合本次對國內(nèi)外關(guān)于分心駕駛行為的文獻(xiàn)研究，得出結(jié)論：國外對于分心駕駛行為的研究相對更早，前期主要通過訪談和問卷形式對不同的駕駛員進(jìn)行調(diào)查，得到了大量的分心駕駛行為下駕駛員的特征，這些特征為我們研究分心駕駛行為的內(nèi)在規(guī)律提供了依據(jù)。隨著技術(shù)的發(fā)展，國外也采取了攝像機、GPS、雷達(dá)和傳感器等先進(jìn)工具研究分心駕駛，進(jìn)而得到了更為詳細(xì)的分心駕駛行為下駕駛員的特征和車輛的行駛特征。基于這些數(shù)據(jù)，國外正嘗試在車內(nèi)安裝檢測系統(tǒng)，利用 AI 傳感器對駕駛員的信息進(jìn)行實時反饋，進(jìn)而實現(xiàn)對分心駕駛、疲勞駕駛有效的檢測和預(yù)警，提高道路行車安全。

參考文獻(xiàn)

[1] 張輝.分心駕駛行為對交通安全影響機理與建模研究[D].北京交通大學(xué)，2018.

[2] 馮建國，錢大琳，羅藝，李晨.基于SVM的危貨車駕駛員飲水分心判別模型[J].公路交通科技，2017，34（S2）：16-22.