針對駕駛員疲勞狀態(tài)的防撞報警算法的研究*

李家文，成 波

(1.浙江工業(yè)大學機械工程學院，杭州 310014; 2.清華大學，汽車安全與節(jié)能國家重點實驗室，北京 100084)

前言

在實際駕駛過程中駕駛員經(jīng)常會處于疲勞狀態(tài)［1］，它影響駕駛員的反應(yīng)和信息處理等能力［2］。目前常用的防撞算法，如安全距離算法(safety distance algorithm，SDA)、碰撞時間(time to collision，TTC)等，都是根據(jù)駕駛員在正常的危險感知狀態(tài)下進行設(shè)計的，未考慮疲勞狀態(tài)對防撞報警算法的影響，能否對疲勞狀態(tài)下的駕駛員進行有效的防撞報警還有待進一步的研究和分析。

本文中利用駕駛模擬器，研究了駕駛員處于不同疲勞狀態(tài)時常用防撞報警時機的報警效果和對交通危險的感知變化特性，指出了目前防撞算法所存在的問題，并提出一種面向駕駛員不同疲勞狀態(tài)的防撞報警算法，實驗驗證的結(jié)果表明，該算法能為不同疲勞狀態(tài)的駕駛員提供適應(yīng)式的報警時機，提高了防撞報警的效果。

1 研究方法

1.1 疲勞狀態(tài)評價

面向駕駛員疲勞狀態(tài)的防撞報警須實時獲取駕駛員的疲勞狀態(tài)，本文中采用對駕駛員面部表情評分的方法來實時獲取駕駛員的實際疲勞狀態(tài)。研究過程中，利用安裝于駕駛員前方的攝像頭實時采集駕駛員的面部視頻圖像。由兩名經(jīng)過專門訓練的研究人員按照表1所示的評分標準獨立給出各自的評分，評價時將駕駛員的狀態(tài)分為清醒、疲勞和非常疲勞3級，取兩人評分結(jié)果的平均值作為最終結(jié)果。

表1 疲勞狀態(tài)評價指標

1.2 防撞算法

為分析駕駛員在不同疲勞狀態(tài)下對防撞報警的需求，首先測試了目前常用的一些報警算法在駕駛員處于不同疲勞狀態(tài)時的效果。主要包括Mazda算法［3］、Honda算法［4］和 TTC 算法。由于 Mazda算法中有駕駛員反應(yīng)時間的計算項，本文中根據(jù)駕駛員在不同疲勞狀態(tài)下對聽覺報警方式反應(yīng)時間的差異［5］，將其反應(yīng)時間項做相應(yīng)修改后作為新的兩種報警時機，目的是為了分析防撞算法是否可通過調(diào)整其反應(yīng)時間來適應(yīng)駕駛員疲勞狀態(tài)的變化。

本文中采用6種防撞算法:Mw代表Mazda算法，Hw代表 Honda算法，TTC4和 TTC5算法，Mw(T1)和Mw(T2)則代表改變反應(yīng)時間項后的Mazda算法，其中T1表示反應(yīng)時間按照疲勞狀態(tài)和清醒狀態(tài)的差異進行修改，T2表示反應(yīng)時間按照非常疲勞狀態(tài)和清醒狀態(tài)的差異進行修改。

1.3 評價方法

在系統(tǒng)報警時，過晚的報警會使駕駛員緊張，過早的報警則可能使駕駛員覺得煩擾。因此駕駛員對報警時機的態(tài)度是評價防撞算法是否有效的重要指標［6］。另外從人的信息加工過程來看，駕駛員對報警時機是否合適的評價主要源于其對當前危險程度的感知結(jié)果［7］。為了進一步設(shè)計能適應(yīng)不同疲勞狀態(tài)的防撞報警算法，還研究了不同疲勞狀態(tài)的駕駛員在面對不同交通狀況時的危險感。

具體的評價步驟如下:首先由駕駛員在不同疲勞狀態(tài)下，采用7分量表的形式(表2)，對6種防撞算法報警時機是否合適進行主觀評價;接著，為消除駕駛員之間經(jīng)驗差異的影響，利用ME(magnitude estimation)法［8］來比較駕駛員危險感知的結(jié)果，即基于一個制定好的前向危險標準，讓不同疲勞狀態(tài)的駕駛員在各種算法報警時，對前向交通危險的情況和該標準進行對比評價;最后利用數(shù)值擬合等方法量化駕駛員的主觀評價和客觀危險之間的關(guān)系。

表2 報警時機主觀評分量表

1.4 研究條件

實驗中被試者在駕駛模擬器上分別以60、90和110km/h的車速在一條全長50km的高速公路上行駛。由于實際駕駛過程中影響駕駛員前向危險感知的工況很多，本文中主要針對較為常見的接近工況進行研究，自車以不同的車速接近前車(前車以40km/h的車速行駛)，當各算法的閾值被觸發(fā)時，駕駛模擬器的音響系統(tǒng)發(fā)出報警的嘟嘟聲。

實驗開始后，被試者先以60km/h的車速保持在中間車道行駛并接近前車，當觸發(fā)報警后進行制動。在此過程中，被試者按照表2對該報警時機進行評價，同時基于ME法評價當時的交通危險狀況和標準狀況之間的比較結(jié)果;重復上述步驟，直到完成對所有危險報警算法的測試。在該過程中，兩名有經(jīng)驗的實驗研究人員實時監(jiān)視被試者的面部視頻，評價其疲勞狀態(tài)，并確保被試者在所有狀態(tài)下都對6種防撞算法進行評價。在上述過程完成之后，停止實驗，被試者休息10～20min恢復狀態(tài)，然后再分別以90和110km/h的車速重復上述實驗。

2 研究結(jié)果

2.1 不同疲勞狀態(tài)駕駛員的報警時機需求結(jié)果

圖1是被試者以60km/h的車速行駛時，在不同疲勞狀態(tài)下對6種防撞算法的主觀評價結(jié)果。其中橫坐標表示6種報警時機所屬的防撞算法及其觸發(fā)報警時相應(yīng)的TTC值，縱坐標表示報警時機的評價結(jié)果。由圖可見，隨著疲勞程度的加深，被試者對報警時機的評價逐漸下降，即駕駛員越疲勞就越感到報警時機來得較晚。駕駛員在90和110km/h的車速下得到的結(jié)果和上述類似。由此可見，不同疲勞狀態(tài)的駕駛員所需要的報警時機不同。隨著疲勞程度的加深，防撞算法須適當?shù)靥崆皥缶员ＷC報警時機的有效性。

而從更改了反應(yīng)時間項的Mazda算法的評價結(jié)果來看，反應(yīng)時間的調(diào)整雖然達到了提早報警時機的目的，但無法有效適應(yīng)駕駛員在不同疲勞狀態(tài)下對報警時機的實際需求。例如清醒狀態(tài)時Mw算法的報警時機為稍早，趨向于合適。但在根據(jù)狀態(tài)的變化增加反應(yīng)時間項的值后，其最終的評價趨于偏早，偏離了合適的報警時機。

2.2 危險感知結(jié)果的比較

圖2是被試者以60km/h的車速行駛時，在不同疲勞狀態(tài)下對不同報警時機的交通危險感覺和設(shè)定好的標準工況進行比較后得到的結(jié)果。其中橫坐標表示各種報警時機及其報警時的TTC值;縱坐標表示危險感的ME值(危險比較倍數(shù)，其中1代表設(shè)定的標準工況的ME值)。由圖2可見，不同疲勞狀態(tài)的駕駛員在面對各種交通危險狀況時，其危險感體現(xiàn)出以下兩種變化趨勢:

(1)無論在何種疲勞狀態(tài)下，隨著報警時機逐漸提早(TTC值越來越大)，危險感也逐漸降低;

(2)隨著疲勞狀態(tài)的加深，駕駛員對相同報警時機的危險感都加重，體現(xiàn)出一個上升的趨勢。

駕駛員在90和110km/h車速下得到的結(jié)果也和上述類似。

上述結(jié)果表明駕駛員在不同疲勞狀態(tài)下對危險狀況的態(tài)度變化是造成其對防撞算法報警時機評價差異的根本原因。因此在研究適應(yīng)不同疲勞狀態(tài)的防撞算法時，應(yīng)從駕駛員對危險感知的結(jié)果入手，重點解決以下兩個方面的問題:(1)駕駛員的危險感和不同報警時機之間的關(guān)系;(2)駕駛員的危險感在不同疲勞狀態(tài)下的變化特征。通過對這兩種關(guān)系的分析和把握，以駕駛員的危險感為橋梁建立其不同疲勞狀態(tài)和報警時機之間的聯(lián)系，從而設(shè)計適應(yīng)于駕駛員不同疲勞狀態(tài)的防撞報警算法。

3 疲勞狀態(tài)適應(yīng)式防撞報警算法設(shè)計

3.1 危險感和報警時機之間的關(guān)系

根據(jù)上述ME法的評價結(jié)果，利用Stevens冪定律方法［9］來量化駕駛員在清醒狀態(tài)時的危險感主觀評價和客觀的報警時機之間的關(guān)系:

式中:P代表危險感，k和m分別為冪函數(shù)的系數(shù)和指數(shù)。量化得到駕駛員的危險感和報警時機之間的關(guān)系為

3.2 危險感和不同疲勞狀態(tài)之間的關(guān)系

考慮到駕駛員自身經(jīng)驗和偏好等影響，以及事物中存在的聚類規(guī)律，本文中采用模糊C-均值聚類分析的方法，對不同疲勞狀態(tài)下駕駛員的危險感知結(jié)果進行研究，分析了在相同危險條件下，由于駕駛員疲勞狀態(tài)的變化對其危險感知結(jié)果的影響規(guī)律。

圖3(a)為將不同車速下的各種報警時機以及各報警時機下得到的危險感比較結(jié)果作為聚類樣本，以聚類數(shù)為3進行聚類后的實際結(jié)果。圖中不同的方塊點是得到的聚類中心，外側(cè)的橢圓則代表了該類所包含的聚類樣本范圍。可用相對清晰的圖3(b)來表達駕駛員在各個類別下，危險感隨疲勞程度的加深而發(fā)生的變化。將該變化用圖4進行量化表示，其中“非常疲勞/清醒”表示非常疲勞狀態(tài)下危險感和清醒狀態(tài)危險感的比值，“疲勞/清醒”表示疲勞狀態(tài)下危險感和清醒狀態(tài)危險感的比值。

由圖4可見，在相近的報警時機下，駕駛員在不同疲勞狀態(tài)下的危險感發(fā)生了明顯變化，疲勞狀態(tài)下的危險感約為清醒狀態(tài)下的1.2倍;非常疲勞狀態(tài)下的危險感約為清醒狀態(tài)下的1.3倍。該結(jié)果可表示為

式中:P0為駕駛員清醒狀態(tài)時的危險感，P1和P2分別為駕駛員疲勞狀態(tài)和非常疲勞狀態(tài)時的危險感。

3.3 適應(yīng)于駕駛員不同疲勞狀態(tài)的防撞報警算法

結(jié)合3.1和3.2節(jié)的結(jié)果，得到了以駕駛員的危險感為控制指標，適應(yīng)于不同疲勞狀態(tài)的防撞報警時機的調(diào)節(jié)算法:

式中N=0、1和2分別代表駕駛員的清醒、疲勞和非常疲勞狀態(tài)。如果PN≥1，則系統(tǒng)觸發(fā)危險報警。

在駕駛模擬器上基于表2的評價量表對該算法進行了驗證，結(jié)果如圖5所示。其中橫軸的3種報警時機是疲勞狀態(tài)適應(yīng)式報警算法根據(jù)駕駛員的清醒、疲勞和非常疲勞狀態(tài)自動調(diào)節(jié)的報警時機。由圖5可見，無論是在疲勞還是在非常疲勞狀態(tài)時，被試者對按其實際疲勞狀態(tài)調(diào)整的報警時機的評價結(jié)果(圖中圓圈處)都接近“合適”。由此可見，所提出的根據(jù)駕駛員疲勞狀態(tài)自適應(yīng)調(diào)整報警時機的危險報警算法能夠保證對不同狀態(tài)下的駕駛員進行適時的報警，達到了預(yù)期的目標。

4 結(jié)論

利用駕駛模擬器研究分析了駕駛員處于不同疲勞狀態(tài)時常用防撞算法的實際效果和危險感知特性的變化情況。結(jié)果表明，隨著駕駛員疲勞程度的加深，防撞報警算法須適當?shù)靥嵩鐖缶瘯r機，同時報警時機須符合駕駛員在不同疲勞狀態(tài)下對交通危險的感知結(jié)果。在此基礎(chǔ)上，建立了一種以人的危險感為控制指標的疲勞狀態(tài)適應(yīng)式的防撞報警算法，實驗驗證的結(jié)果表明，該算法能為不同疲勞狀態(tài)的駕駛員提供適應(yīng)式的報警時機，提高了防撞報警系統(tǒng)在駕駛員處于不同疲勞狀態(tài)時的報警效果。

［1］胡興軍.瞌睡:交通安全的大敵［J］.湖南農(nóng)機，2004(2).

［2］Smith S S，Horswill M S，Chambers B，et al.Hazard Perception in Novice and Experienced Drivers:The Effects of Sleepiness［J］.Accident Analysis ＆ Prevention，2009，41:729-733.

［3］Doi A，Butsuen T，Niibe T，et al.Development of a Rear-End Collision Avoidance System with Automatic Braking Control［J］.JSAE Review，1994，15(4):335-340.

［4］Fujita Y，Akuzawa K，Sato M.Radar Brake System［C］.1995 Annual Meeting of ITS America，Washington，D.C.，March 1995，Vol.1:95-101.

［5］李家文，成波.駕駛員疲勞狀態(tài)適應(yīng)式報警方法的研究［J］.汽車工程，2011，33(8):694-700.

［6］Campbell J L，Richard C M，Brown J L，et al.Crash Warning System Interfaces:Human Factors Insights and Lessons Learned［R］.US DOT Technical Report，HS DOT 810697.2007.

［7］Heikki Summala.Acceident Risk and Driver Behaviour［J］.Safety Science，1996，22(1-2):103-117.

［8］Stevens S S.Psychophysics:Introduction to its Perceptual，Neural，and Social Prospects［M］.New York:John Wiley ＆ Sons，1975.

［9］Stevens S S.On the Psychophysical Law［J］.Psychological Review，1957，64:153-181.