駕駛人應激訓練仿真系統設計與實現

陳 穎

(山東交通學院交通與物流工程學院，山東濟南250023)

0 引言

道路交通系統是一個由人-車-路所構成的動態系統，其中駕駛人是交通安全的主導因素。據交通事故統計數據顯示，緊急狀態下駕駛人應激狀態而引發的交通事故占有一定比例，而且駕駛人在行駛中無法完全避免這種情況的發生。據美國相關部門的數據顯示，駕駛人每行駛800 km就會面臨一次緊急危險情況［1］。國內外研究現狀表明，適當的訓練可以提高駕駛人反應速度、車輛操作的準確性以及降低應激反應的程度，其具體途徑主要有感知能力和危險感受性訓練、駕駛技能的訓練和應激場景的訓練［2］。

從20世紀90年代開始，國內外研究學者開始對駕駛人應激進行研究。H.Jennifer等［3］從生理心理學的角度開始了駕駛人應激特性的定量研究，通過實車試驗配合錄像帶選取路線進行研究，并篩選出皮電和心率為駕駛人應激的關鍵指標，研究結果表明應激能直接用皮電、心電、呼吸率、肌電來衡量。劉浩學等［4］開始對駕駛人應激及應激訓練進行了一系列的相關研究，對駕駛人應激狀態下肇事進行分析，并提出駕駛人應激的概念，即為駕駛人在外界緊急情況下應激刺激源所產生應激狀態的綜合反應，包括應激生理反應、應激心理反應和應激行為反應。趙建有［5］并針對駕駛技能動力定型特性，提出駕駛人應激能力的可訓練性，并進行了初步的研究。在駕駛人應激可訓練性研究的基礎上，寧世發［6］、信占瑩［7］和梅曉波［8］通過創建虛擬危險場景對駕駛人應激訓練進行了一系列的連續性研究，初步實驗結果表明駕駛人的安全意識可以通過訓練來提高。然而這些研究對駕駛人虛擬應激研究目前只停留在軟件設計階段，尚未在駕駛模擬器上實現駕駛人應激訓練軟件運行，缺乏沉浸感和交互性;并且前期所開發駕駛人應激訓練場景相對較少，不足以概括所有典型緊急情況。因此，筆者采用虛擬現實技術基于模擬器開發危險視景，進而為駕駛人應激訓練的研究提供有效性的研究平臺，并通過設計仿真實驗驗證其能滿足研究需求。

1 系統組成

1.1 系統功能結構

隨著傳感技術和計算機虛擬仿真技術的發展和進步，汽車駕駛模擬器被廣泛地用于科學研究，它為駕駛人行為的量化研究提供了非常好的研究平臺。然而，基于駕駛模擬器的駕駛人行為的研究很大程度上依賴于對駕駛環境的仿真實現程度。因此，駕駛人應激訓練系統的實現主要有兩個部分:硬件系統和軟件系統，它們之間的關系和組成如圖1。

圖1 駕駛人應激訓練系統設計框架Fig.1 Design framework of driver stress training system

圖1中，駕駛人應激訓練系統由傳感器將硬件系統和軟件系統連接起來構成。硬件系統，包括駕駛模擬器硬件模塊和傳感器數據傳輸模塊;軟件系統，包括車輛控制模塊和視景仿真模塊。其中，駕駛模擬器硬件模塊主要由駕駛艙、顯示屏幕、音效設備等組成;傳感器數據傳輸模塊主要通過數據采集卡完成數據采集、傳感器讀數和數據傳輸功能;車輛控制模塊，包括車輛動力學仿真、車輛行駛仿真和碰撞檢測;視景仿真模塊，包括交通環境仿真、車輛行人仿真、危險場景實現和場景音效。通過傳感器和數據采集卡進行數據轉換傳輸到軟件系統中的車輛動力學模塊，從而實現車輛的行駛仿真。

1.2 系統硬件

駕駛人應激訓練系統硬件由操縱部件系統和傳感器組成，駕駛人對操縱部件系統進行操作，產生的傳感模擬信號經傳感器通過數據采集系統傳輸給計算機系統，通過車輛動力學模型進行快速實時計算，并通過虛擬現實技術模擬出汽車的行駛狀態。

駕駛人應激訓練系統硬件選用由陜西冠旗科教設備有限責任公司生產的中等逼真度單屏幕主動式汽車駕駛模擬器。駕駛人應激訓練系統硬件如圖2。

圖2 駕駛人應激訓練系統硬件示意Fig.2 Hardware of driver stress training system

駕駛人應激訓練系統硬件由駕駛艙的操縱部件、計算機主機、傳感器、顯示器和音效設備等組成，其中駕駛艙操作部件及其空間布局和實車完全一致，例如駕駛艙的座椅、方向盤、加速踏板、變速器、制動踏板等均為具有操縱感的實車部件。行駛中的操作轉向、油門和離合等時的產生傳感器信號為模擬量和數字量，通過調校后與聲音和視像同步，滯后＜50 ms;變速器為可分級的6擋變速，與實車一致;轉向器反應靈敏，轉向范圍≮0～720°(≮180脈沖/圈);離合器靈敏，抬起過快時則發動機顯示熄火;駕駛人應激視景全部為計算機實時生成(25幀/s);計算機的主機能較快運行以保證系統的實時性。

1.3 系統軟件

系統軟件主要由硬件驅動程序、視景仿真程序、車輛動力學仿真程序和控制管理程序等組成。這些程序在計算機上實現，控制管理程序進行場景的調度和控制。

2 系統視景設計

2.1 視景總體設計

駕駛人應激訓練系統視景是描述駕駛人應激場景所在的客觀世界，包括各種景物:各種交通標志、行駛環境的路邊建筑、樹木和行人等。具體的功能有:

1)連續繪制虛擬場景;

2)在同一場景中，可與其它車輛等進行交互;

3)可自由選擇不同的場景(不同道路、天氣);

本屆青年美展經主辦單位的積極籌備，得到了浙江全省青年美術家的積極響應和熱情參與，共收到投稿作品1200余件。經過評委會認真評選，評出中國畫、油畫、版畫、雕塑、水彩粉畫、漆畫、綜合材料7個畫種的入選作品287件，優秀作品50件。

4)前后視景、虛擬儀表盤(車速)等功能完善。

2.2 訓練場景設計

目前，虛擬仿真環境構建工具多采用D3D(DirectX)和 OpenGL(Open Graphics Library)。通過D3D(DirectX)城市道路駕駛模擬軟件和OpenGL城市道路駕駛模擬軟件測試對比，道路環境建模如采用D3D(DirectX)，渲染時間相應增加，在場景模型較多時會較大地減慢實時響應度，OpenGL的硬件無關性大大的提高了實時響應速度［9］。然而，3-D模型能產生較好的立體沉浸感，在場景逼真度要求較高的研究中具有較強的優勢，能較好的達到駕駛人行為研究的逼真性要求。因此，采用 MultiGen Creator建立3-D模型增強沉浸感。

利用VC++、OpenGL和 MultiGen Creator開發的駕駛人應激訓練軟件具有以下功能和特點:

1)高度逼真性。場景部分由計算機實時形成，駕駛人在顯示屏上看到的車輛、行人、道路、建筑物和交通標志等均隨著駕駛的過程不斷實時變化，采用計算機語音合成技術逼真模擬汽車行進中的各種聲音，例如車輛行駛中的動力聲、喇叭聲、周圍環境聲、特殊天氣伴有的聲音特效等等，如同駕駛實車一樣，有身臨其境的感覺;

2)視景圖像技術全面，視覺效果采用計算機圖形算法實時成像、真實度高;

3)模擬技術指標多樣，能通過汽車多自由度數學模型逼真實現轉向、制動和加速;

4)模擬多種不同情況下的應激危險場景，包括不同道路上的應激場景;

5)可循環訓練。針對某個場景，駕駛人可以根據需求進行循環重復訓練，計算機自動控制循環狀態;

6)可用于訓練與研究。程序后臺可以記錄下觸發應激場景的時間和相關情況，以便研究工作中的數據提取。

2.3 視景實現

按照道路交通環境進行劃分，駕駛人應激訓練系統針對典型應激源構建了14個應激場景，并針對確定的14個駕駛人應激典型場景，利用VC++、OpenGL和MultiGen Creator開發的駕駛人應激訓練場景如圖3。

圖3 駕駛人應激訓練場景示例Fig.3 Scenarios of driver stress training system

3 關鍵技術實現

3.1 車輛行人控制技術

通過建立車輛動力學模型實現主車的位置移動，并且按照預先設定好的路線和速度對場景涉及的其它車輛和行人運動進行控制。將車輛和行人的坐標和運動時間進行文件記錄，同過編寫觸發函數，當駐車行駛至特定的位置觸發危險場景時讀入文件，并依據圖形渲染時間計算出當前車輛的坐標來控制運動車輛，最終來實現應激場景。

例如，系統設計山區道路場景中車輛運動軌跡:主車在山區公路行駛時(≥60 km/h)，當其通過第一個彎道后(阻擋視線物)，對向車道有一輛藍色大貨車由于長下坡行駛制動失效而失控高速迎面而來。通過控制目標物的坐標位置，使其沿著既定的軌跡行駛，如圖4。

圖4 山區道路典型應急場景Fig.4 Typical scenario on the mountainous road

3.2 雪天特效

粒子特效系統被廣泛的應用于模擬霧、雨和雪等天氣，已經成為構建虛擬三維場景中不可或缺的工具。系統設計了暴風雪中雪天行車場景，為了模擬雪天的效果，用粒子系統模擬出暴風雪中雪花飛舞和降落的感覺，并通過比較最終采用了非線性方程模擬出雪花運動的效果，大大增強了視景的逼真度。為了表示風力對雪花的影響，在粒子每個方向上加上一個旋轉量。

3.3 夜視效果

夜間行車造成的視距不良是造成駕駛人在夜間發生交通事故的主要原因。系統設計了夜間行車場景，為此模擬了車輛的近光燈的特效。通過OpenGL環境光的變化實現夜晚環境，并通過創建光源生成漫射光，并將光源位置固定于視點位置，實現近光燈的特效。

4 仿真實驗

4.1 實驗設計

從主觀和客觀兩個方面來對所設計的駕駛人應激訓練系統的仿真效果來進行評價:①訓練效果。駕駛人應激訓練系統用于訓練其正確應對方法，因此完成訓練的成功率能用于表征其訓練效果;②應激心理。駕駛人應激訓練系統用于降低駕駛人在緊急環境下的緊張程度，因此其心理緊張程度能用于表征應激心理的變化，采用非入侵式的生理反饋技術采集心率指標評價。

如果駕駛人在應激訓練中順利完成訓練場景的訓練并且有效的避免了任何危險的發生，認為該次訓練是“成功”的;否則認為該次訓練是“不成功”的，例如出現碰撞、熄火、停車或駛出車道等情況。訓練完成率可通過計算機后臺程序導出完成情況進行計算。

當緊急狀況發生時，受到突發性的緊急狀況的影響，駕駛人的心理緊張程度會產生急劇變化，即心率隨之急劇變化［9］。因此，緊急狀況的復雜程度和駕駛人的緊張程度是引起心率變化的重要因素。使用生物反饋儀器能夠對心率進行數據采集，誤差小且駕駛實驗過程中采集相對簡單。因此，筆者確定選取心率作為測量駕駛人應激訓練仿真實驗的指標參數。

4.2 實驗樣本

由于以往研究證明駕駛任務對不同年齡段駕駛人的影響可能不同，有研究表明新手駕駛人更容易在緊急狀況下表現出高應激狀態［10-11］。由于實驗條件極其有限，主要考慮駕駛經驗的差異性，本研究僅以青年駕駛人為實驗對象。選擇30名長安大學在校碩士研究生，符合心理學小樣本數量:其中男性20名，女性10名;年齡在23～28歲之間;有初步駕駛經驗(駕齡＜3年)的有14人，無任何駕駛經驗的16人。同時，為了確保實驗能安全順利完成，被試者需要填寫并完成自我報告健康狀況的檢查，在此前有無接受任何可能導致的相關治療等。此外，由于立體視覺會影響整個實驗的駕駛人應激狀態，被試者應排除“立體盲”個例。整個實驗過程和實驗任務都是用漢語進行。在仿真實驗中，所有被試均需要是首次使用仿真器進行駕駛，以避免仿真駕駛經驗帶來的結果差異。

4.3 實驗設備與數據采集

選用美國BIOPAC公司生產的世界上應用廣泛、功能強大的電腦化多導生理記錄儀MP150作為采集駕駛人應激訓練仿真實驗參數，包含心電模塊(ECG)、腦電模塊(EEG)、眼電模塊(EOG)、肌電模塊(EMG)和胃腸電模塊(EGG)等不同模塊，可根據實際需要自由地組配。

本實驗使用MP150中的ECG100C放大器，利用配備的2根LEAD110S屏蔽導線、1根LEAD100非屏蔽導線和3個一次性貼片電極對心電信號進行采集。MP150硬件設置為:放大器增益設置在500，高通濾波器設置在0.5 Hz，低通濾波器設置在35 Hz ON。在試用酒精和生理鹽水擦拭皮膚表面后黏貼一次性貼片電極。電極連接方法:VIN+連接左下肢，VIN-連接右上肢，GND連接右下肢，并通過導線連接在放大器上。實驗使用MP150的系統軟件AcqKnowledge進行在線的數據分析、濾波和轉換反饋，也能將采集到的數據進行離線分析與處理，如圖5。

圖5 Acqknowledge的軟件實時數據處理畫面Fig.5 Real-time data processing of Acqknowledge software

根據MP150所連接的電腦紀錄觸發應激場景的時間進行實驗數據采集。實驗數據使用MP150專用的系統軟件Acqknowledge 4.1、Excel 2003以及SPSS Statistics 17.0進行分析處理，計算出駕駛人單次訓練中應激場景出現后3 s內心率的平均值，作為單次訓練觸發場景時的瞬時心率。

4.4 實驗結果

實驗根據駕駛模擬器紀錄下觸發應激場景的時間，用Acknowledge軟件計算出駕駛人單次訓練中應激場景出現后3 s內心率的平均值，作為單次訓練應激狀態下的心率［12］。

對計算機記載的應激訓練完成情況進行匯總分析，得出應激場景的完成與訓練次數之間的關系。如圖6。

圖6 應激場景的完成率與訓練次數關系Fig.6 The relation between the accomplishment rate and training times

在圖6中，由于缺乏應激應對經驗而導致危險發生幾率較高，根據應激場景的難易情況，這些典型應激場景的首次訓練完成率20%～60%。隨著訓練次數的增加，場景完成率逐步上升并趨于100%。

以被試者第一次訓練心率數據為基準，計算出該場景下各次訓練的平均心率變化率。30名被試者在14個應激場景中平均心率變化率與訓練次數的變化關系如圖7。

圖7 平均心率變化率與訓練次數關系Fig.7 The relation between the average heart rate change and training times

由圖7可看出，隨著訓練次數增加，駕駛人應激狀態下的心率逐步下降并趨于平緩。數據結果證明經多次訓練后的被試心理緊張狀態有所緩解，并且逐步地趨于平穩。表明訓練有助于幫助駕駛人在應激狀態下正確進行信息的加工處理和操作，避免或減少駕駛人由于過度緊張導致的失誤操作，這對駕駛人在緊急情況下能安全避險具有積極意義。

5 結論

虛擬技術所開發的駕駛模擬器的“沉浸感”與“交互性”使得使用者產生身臨其境的切身感受，因此本文所開發的駕駛人應激訓練仿真系統很好地滿足了需求，取得了理想的視覺和訓練效果，并取得了如下結論:

1)確定仿真方法可作為研究駕駛人應激的工具和方法。駕駛人應激實車研究具有較高的危險性，仿真方法是其唯一可行的研究方法，具有較高的逼真性和有效性的仿真設備是其研究的前提。

2)在駕駛人應激訓練仿真研究中，采用虛擬技術和傳感技術設計了駕駛人應激訓練系統，組合設計了14個不同復雜程度的應激場景，并利用虛擬現實技術實現了場景的視景仿真。整個訓練系統逼真、經濟、有效，為駕駛人應激訓練的研究和其他駕駛人應激狀態的研究提供了較高的平臺。

3)利用駕駛人應激訓練系統平臺選擇被試者進行了仿真實驗，根據駕駛應激生理機理選取心率作為仿真實驗參數，統計分析表明，隨著訓練次數的增加，駕駛人觸發應激場景時的心率呈現下降趨勢，表明所設計的駕駛人應激訓練仿真系統具有較高的有效性，對緊急情況下駕駛人能夠安全避險具有積極意義。

［1］ 劉瑋.基于動力定型理論的駕駛員應激訓練場景構建與評價［D］.西安:長安大學，2012.Liu Wei.Construction and Evaluation of Driver Stress Training Scenes Based on Dynamic Stereotypy Theory［D］.Xi’an:Chang’an University，2012.

［2］ 唐博，郝洪濤，邵華.應用Java Applet技術構建的駕駛員應激訓練系統研究［J］.網絡財富，2009(15):100-103.Tang Bo，Hao Hongtao，Shao Hua.Driver stress trianing research using Jave Applet technology［J］.Internet Fortune，2009(15):100-103.

［3］ Jennifer H，Rosalind P.SmartCar:Detecting Driver Stress［C］//Proceedings of ICPR’00.Barcelona，Spain:［s.n.］，2000:525.

［4］ 劉浩學，劉玉增.駕駛人應激狀態下的肇事分析［J］.汽車運輸研究，1995，14(2):75-78.Liu Haoxue，Liu Yuzeng.Driver stress accident analysis［J］.Automobile Transportation Research，1995，14(2):75-78.

［5］ 趙建有.汽車駕駛員應激能力分析［J］.長安大學學報:自然科學版，2003，7(4):91-93.Zhao Jianyou.Automobile driver stress capacity analysis［J］.Journal of Chang’an University:Natural Science Edition，2003，7(4):91-93

［6］ 寧世發.基于DirectX技術的駕駛員應激訓練系統開發與研究［D］.西安:長安大學，2007.Ning Shifa.Driver Stress Training System Development Based on DirectX［D］.Xi’an:Chang’an University，2007.

［7］ 信占瑩.駕駛員應激訓練仿真系統的實驗與評價研究［D］.西安:長安大學，2005.Xin Zhanying.The Research of Driver Stress Training System Experiment and Evaluation［D］.Xi’an:Chang’an University，2005.

［8］ 梅曉波.基于DirectX技術構建駕駛人應激訓練系統的研究與開發［D］.西安:長安大學，2009.Mei Xiaobo.Driver Stress Training System Development Based on DirectX［D］.Xi’an:Chang’an University，2009.

［9］ Chen Ying，Liu Haoxue.Improvement of driver emergence response ability using DirectX-based simulator［C］//12th COTA International Conference of Transportation Professionals.Beijing:ASCE，2012:2525-2532.

［10］ Matthews G，Dorn L，Glendon I.Personality correlates of driver stress［J］.Personality and Individual Differences，1991，12(6):535-549.

［11］ Dorn L，Matthews G.Two further studies of personality correlates of driver stress［J］.Personality and Individual Differences，1992，13(8):949-951.

［12］ 陳穎，劉浩學.女性駕駛員應激反應能力研究［J］.交通運輸系統工程與信息，2012，12(3):170-173.Chen Ying，Liu Haoxue.Stress response ability of female drivers［J］.Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology，2012，12(3):170-173.