基金項目: 國家自然科學基金資助項目(51108390)
作者簡介: 唐智慧(1972-),女,博士,副教授,研究方向為交通運輸安全,電話:028-87600824,E-mail:gracetang_zhihui@163.com
文章編號: 0258-2724(2013)03-0532-07DOI: 10.3969/j.issn.0258-2724.2013.03.022
摘要:
為了降低新駕駛人的事故發生率,基于模糊信號檢測理論,通過模擬仿真實驗手段,設計并進行了危險感知實驗和危險分級實驗,在此基礎上,分析了新老駕駛人危險感知差異性的原因.研究結果表明:新老駕駛人危險感知差異性是由于反應偏好不同所致,具有寬大偏好反應的駕駛人反應時距小,反應也更快,反之亦然;經過危險感知訓練的新駕駛人反應偏好與反應時距之間的相關系數為0.81,未經危險感知訓練新駕駛人的相關系數為0.63,經驗豐富老駕駛人的相關系數為0.75;在對新駕駛人的訓練中,應注重降低新駕駛人的危險閾值.
關鍵詞:
駕駛行為;危險感知能力;敏感度;反應偏好;模糊信號檢測理論
中圖分類號: U491.25文獻標志碼: A
隨著我國汽車保有量的不斷增加,新駕駛人越來越多,交通事故也與日俱增.加強新駕駛人的能力訓練,尤其是危險感知能力訓練,使其在危險事件推演過程中盡早感知危險的存在,避免交通沖突,減少事故,是改善目前交通安全現狀的一個重要因素.如何提高新駕駛人的危險感知能力,需從新老駕駛人在危險感知能力上的差異性研究入手.
文獻[1-4]的研究表明:老駕駛人在不同道路類型和不同交通狀況下,尤其是潛在性危險事件中,均比新駕駛人感知危險更快,其原因有兩種解釋:
(1) 與老駕駛人相比,新駕駛人缺乏從不太危險場景中提前提取比較危險場景中的前期線索的能力,新駕駛人可能難于捕捉并理解前期的一些危險線索,導致在某場景情況下發生交通沖突的潛在性誤判.老駕駛人收集積累證據比新駕駛人要快,因此,其反應比新駕駛人更早,即老駕駛人在駕駛場景中感知危險的敏感度比新駕駛人高.
(2) 新駕駛人與老駕駛人的差異不在于新駕駛人敏感度低導致對場景中的危險性的誤判,而在于新駕駛人只對最危險的場景做出反應,但老駕駛人卻會對很多不太危險的場景也做出反應,即新老駕駛人在捕捉道路場景中的危險信息時,兩者的速度并無顯著差異,只是新駕駛人更不愿意將某些情景標識判斷為危險狀態.新老駕駛人之間危險感知的差異在于定義危險時的主觀差異,即將何種交通沖突可能性場景標記為“危險”.
以上兩種解釋均可說明老駕駛人比新駕駛人感知危險更快,國外專家對上述兩種解釋存在爭論. Crundall等通過記錄老駕駛人和新駕駛人在觀看危險場景視頻時的眼動情況發現,老駕駛人對場景中的危險感知比新駕駛人有更大的視覺采樣率和更廣的視覺搜索范圍[5-6]. 文獻[7-8]認為新駕駛人缺乏交通場景中危險感知的整體性,專注于危險本身時容易忽視場景中的其它環節,常常會顧此失彼.文獻[5-8]認為新老駕駛人在危險感知能力上的差異性是由于老駕駛人在收集積累場景的危險證據時比新駕駛人更快,其敏感度比新駕駛人更高.然而,文獻[9]通過讓新老駕駛人觀看靜態危險場景視頻錄像的方法,得出不同的結論,認為新老駕駛人在對場景中危險信息的采集能力方面并無顯著性差異,兩者的差異在于判定場景中的危險時使用的閾值不同[9].
為明確以上兩種解釋那種更合理以及是否適用于我國的駕駛人,克服傳統靜態視頻實驗逼真度不夠的缺點,本文利用模糊信號檢測理論,通過模擬駕駛仿真分析,從動態角度針對新老駕駛人差異性較大的潛在性危險事件場景進行了實驗研究.
1
基于模糊信號檢測理論的駕駛人危險感知測量方法
交通場景危險性具有模糊性的特征,模糊邏輯適用于分析這類狀態不能嚴格地分為“是”與“否”的情形.因此,當信號反映的意義不明確時,可將模糊邏輯與信號檢測理論相結合,應用模糊信號檢測理論FSDT( fuzzy signal detection theory)進行分析, FSDT允許信號及對信號的反應值范圍為[0,1].
基于模糊信號檢測原理,對駕駛人危險感知的測量包括以下4個步驟.
步驟1場景信號與駕駛人響應的映射函數選擇
步驟2蘊涵函數的選擇
通過分析場景信號和駕駛人響應值,推導得到模糊集成員.模糊集成員的含義如下.
正確響應(H):交通場景很危險,駕駛人也發現了其中的危險性;
虛報(FA):交通場景本身不危險,但駕駛人卻認為其危險;
漏報(M):交通場景本身很危險,但駕駛人未發現其中的危險性;
正確拒斥(CR):所給交通場景不危險,駕駛人也認為它不危險.
步驟3駕駛人正確響應率與虛報率的計算
步驟4駕駛人危險感知敏感度與危險判斷標準的計算
2
駕駛人危險感知實驗方案設計
2.1
實驗人員的選取
根據對新老駕駛人危險感知的研究成果[14-16]選取79名駕駛人參與實驗.駕駛人需滿足以下條件:① 持有我國頒發的駕駛執照;② 未參加過危險感知測試;③ 裸眼視力達到1.0及其以上,色覺正常;④ 非職業性的社會車輛駕駛人.新駕駛人指駕駛時間少于4 a的駕駛人;老駕駛人指年平均駕駛里程數超過8 000 km且駕駛時間超過10 a的駕駛人[17].
將被試分為3組:欲接受危險感知訓練新駕駛人組27人;無需危險感知訓練新駕駛人組29人;無需訓練經驗豐富駕駛組23人.新駕駛人組在性別、年齡、平均每年駕駛里程、總駕駛里程、過去3a事故涉及數、簡單反應時間、后期駕駛經驗訓練、以前的危險感知訓練等方面均無明顯差異.經驗組與2個新駕駛人組相比,在以下方面存在顯著差異:
2.2
實驗設備與儀器
本次實驗采用西南交通大學自制的駕駛模擬器和頭盔式眼動儀.模擬器采用三通道環形屏幕,分辨率為1 024×768,屏幕水平包裹視角150°,豎直方向包裹視角30°,視景每秒刷新60次,場景中其他車輛、行人、信號等都與實際交通場景一致.對仿真車輛的操作I/O數據、車輛位置和速度采樣頻率均為30Hz,眼動采樣頻率為60Hz,眼動采樣精度為1°,最小注視時間定義為100ms,注視時的最小角度變化為1°[18].
2.3
實驗場景設計
為避免交通場景中風險級別對駕駛人危險感知能力測試的影響,要求每組被試所選用的交通場景的危險級別間無顯著性差異.實驗采用專家打分分級方法:
(1) 聘用3位經驗豐富的駕校教練為專家;(2) 根據事故調查,從駕駛人的視角生成一系列符合中國交通管理策略的危險交通三維虛擬現實場景,共98個危險性場景(場景設計參見文獻[19]);(3) 請3位專家對生成的危險場景分級,分為1~7級;(4) 將專家的分級標準化;(5) 選擇其中標準差最小的20個場景作為危險感知測試場景,并標注其交通突變出現點.
在選擇的20個場景中,每個場景均包含一個或多個潛在性險性事件.
將這20個交通場景及各場景中的事件,通過MultiGen Creator建模的方式生成三維虛擬場景并導入模擬系統.
2.4
實驗過程設計步驟
(1) 填寫個人信息調查表.
(2) 觀看視頻錄像.讓不參加危險感知訓練的新駕駛人和經驗組駕駛人觀看未對場景中的潛在危險進行分析講解的控制視頻,讓參加危險感知訓練的新駕駛人觀看對場景中各種潛在危險進行分析講解的訓練視頻[8],要求所有被試者假想自己正在此場景中駕駛.
(3) 進行簡單反應時間測試.看完視頻后立即進行簡單反應時間測試.
(4) 危險感知測試.危險感知測試視頻包含20個交通場景、47個危險事件(有些場景中包含多個危險事件),順序將20個交通場景中各危險事件貫穿于整個實驗線路中,顯示在距離駕駛室前方4.9 m的環形投影屏幕上.被試者坐在模擬駕駛座位上,沿著設計危險場景的前導場景進行駕駛,駛入危險感知測試場景.要求被試者預感到前方存在潛在交通沖突時盡快按壓方向盤上安裝的反應按鈕,并采取相應的操作策略.同時記錄被試對各危險事件的反應時間(精確度為±20 ms)及其眼動情況.在每個場景實驗中,測試完成后,被試者必須口頭闡述其按壓按鈕的原因,實驗人員將被試者報告的危險事件記錄在相應實驗表格中.
(5) 危險分級測試.讓各組駕駛人觀看20個危險分級用交通場景,并要求被試者在危險遮擋點前對每個交通場景中的危險進行不限時危險級別打分,即被試根據交通突變所給的危險線索來判斷該場景中隱藏的危險大小,依據專家的7個分級點對其進行分級打分,并填寫記錄表.
3
新老駕駛人危險感知差異性原因
通過危險分級與危險感知測試2個實驗進行新老駕駛人危險感知差異性原因分析.在危險分級實驗中的信號檢測測量中,將被試者的原始分級值轉化為[0,1]范圍內的值, 0表示不存在潛在危險, 1表示完全無法避免的危險.由于信號與噪聲的重疊,正確響應率不可能達到100%,因此,為了便于信號檢測變量的計算,將模糊正確響應率和虛報率中的0和1分別調整為0.001和0.999.在危險感知測試中的信號檢測分析中,根據被試者在專家指定的危險遮擋點前有無反應,將反應時值賦值為“有”或“無”.在專家認定的遮擋點以前的反應賦值為“有”,而在遮擋點以后的反應或無反應均賦值為“無”.
3.1
危險分級與駕駛經驗的關系
根據危險分級實驗被試者給實驗場景的打分值,用積分去模糊化方法,計算得出該駕駛人對每個場景的響應值r,求出每個駕駛人對20個危險場景分級的平均值.通過對各組駕駛人的危險分級數據分析表明:
(1) 經過危險感知訓練的新駕駛人組與未經危險感知訓練的新駕駛人組相比無顯著性差異,
t(54)=0.476 0,p=0.636 0.
(2) 經驗豐富的老駕駛人組與未經危險感知訓練的新駕駛人組相比無顯著性差異,
t(50)=1.260 0,p=0.213 5.
(3) 經過危險感知訓練的新駕駛人組與經驗豐富的老駕駛人組相無顯著性差異,
t(48)=0.752 4,p=0.455 5
.
由此可見,各組駕駛人在危險分級中并無顯著性差異,說明新老駕駛人都捕捉到了場景中存在的危險,并能客觀評價危險性的大小.即各組駕駛人對交通場景的信息采集能力無顯著性差異.
3.2
駕駛人危險感知敏感度與駕駛經驗的關系
根據危險感知測試實驗記錄的被試者對危險事件的反應時間及眼動數據,用式(8)計算各組駕駛人在危險感知測試和危險分級任務中的敏感度.
對危險感知測試結果的分析發現:
(1) 經驗豐富的老駕駛人組與未經危險感知訓練的新駕駛人組相比無顯著性差異,
t(50)=1.331 7,p=0.189 0
;
(2) 經過危險感知訓練的新駕駛人組與未經危險感知訓練的新駕駛人組相比無顯著性差異,
t(54)=1.474 5,p=0.146 2
.
對危險分級任務測試結果的分析發現:
(1) 經驗豐富老駕駛人組與未經危險感知訓練的新駕駛人組相比無顯著性差異,
t(50)=1.219 2,p=0.228 5
;
(2) 經過危險感知訓練新駕駛人組與未經危險感知訓練新駕駛人組相比無顯著性差異,
t(54)=0.731 6,p=0.467 6
.
可見在兩個試驗中,經驗豐富老駕駛人與未經危險感知訓練的新駕駛人相比,均未表現出敏感度差異;經過危險感知訓練的新駕駛人與未經危險感知訓練的新駕駛人相比也未表現出敏感度差異.各組駕駛人在危險感知測試和危險分級任務中的平均敏感度如圖2所示.
上述分析表明,老駕駛人對交通場景的信息采集能力并不比新駕駛人快,新老駕駛人對交通場景中危險的感知敏感度無顯著性差異.
3.3
駕駛人危險反應偏好與駕駛經驗的關系
利用式(9)分別計算出各組駕駛人在危險感知測試和危險分級任務中的反應偏好(即危險判別標準).
分析危險感知測試結果發現:
(1) 未經危險感知訓練的新駕駛人組與經過危險感知訓練的新駕駛人組相比存在顯著性差異,
t(54)=3.096 9,p<0.01
;
(2) 未經危險感知訓練的新駕駛人組與經驗豐富老駕駛人組相比存在顯著性差異
t(50)=3.723 1,p<0.001
.
與此同時,反應偏好與反應時距之間存在明顯的關聯關系,具有寬大偏好反應的駕駛人其反應時距小,反應也更快.對經過危險感知訓練的新駕駛人, r=0.81, n=27;對未經危險感知訓練新駕駛人, r=0.63, n=29;對經驗豐富的老駕駛人, r=0.75, n=23.
分析危險分級任務測試結果發現:
(1) 未經危險感知訓練的新駕駛人組與經過危險感知訓練的新駕駛人組相比無顯著性差異,
t(54)=0.453 6,p=0.651 9
;
(2) 未經危險感知訓練新駕駛人組與經驗豐富老駕駛人組相比無顯著性差異,
t(50)=1.195 6,p=0.237 5
.
與此同時,在該任務中,對各組的反應偏好與反應時距之間不存在關聯關系, r<0.07.
各組在危險感知和危險任務分級中的反應偏好測試結果如圖3所示.
由圖3可知,在危險感知測試實驗中,新老駕駛人對危險定義的主觀差異存在導致他們在界定各種危險時給出的判別標準不同,從而表現出圖3中所示差異性.但在危險分級實驗中,由于只需對場景中的危險分級,無需判別是否會引發交通沖突,以及是否需要采取相應操作策略,因此無法表現出新老駕駛人界定危險所用的判別閾值.圖3危險分級實驗結果未表現出各組駕駛人之間判別閾值的差異性.
3.4
新老駕駛人危險感知差異性的原因
由上述分析可知:
(1) 經驗豐富老駕駛人、經過危險感知訓練的新駕駛人和未經危險感知訓練的新駕駛人,他們區分場景危險性的能力并沒有差異,表現為各實驗組在分級任務中不存在顯著性差異,與實驗中危險分級與危險感知反應時間不存在關聯的結果一致.由此可見,單純用敏感度參數d′不能解釋新老駕駛人危險感知方面的差異性.
(2) 實驗支持新老駕駛人危險感知差異性是由于其反應偏好(即危險判別標準)不同所致.在危險感知測試中,對危險采取的反應標準越寬大(反應標準參數β越小),與反應時距的關聯性越強,且反應標準寬大偏好將導致反應更快.經過危險感知訓練的新駕駛人組和經驗豐富老駕駛人組的反應均比未經危險感知訓練新駕駛組標準更寬大,反應更快.
因此,新老駕駛人之間危險感知的差異性不在于捕捉道路場景中危險信息時的信息采集能力(即駕駛人的敏感度)差異,而在于對場景中判定危險的閾值(即反應標準)不同.故駕駛人的反應偏好才是新老駕駛人危險感知差異性的原因.
4
結束語
本文采用動態模擬駕駛仿真方法,使實驗逼真度與實際駕駛狀況更接近,且仿真實驗選用的危險感知實驗場景均為潛在性危險事件場景,排除了顯性危險事件在新老駕駛人之間無顯著性差異對致因分析帶來的干擾.得出的實驗結論為:判定危險的閾值(即反應標準)不同,導致新老駕駛人危險感知存在差異性.
本實驗結論表明:不同反應偏好的駕駛人界定的危險閾值不一樣,在其駕駛過程中對同一場景的危險性采取的響應策略將不同.因此,在對新駕駛人的訓練中,不能只注重駕駛人危險感知能力的訓練,更重要的是應該通過訓練使新駕駛人降低其危險閾值判別標準,將更多的場景納入危險場景,提前采取操作措施,以防范事故的發生.
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