山區農村公路新老駕駛人視覺搜索模式研究*

趙 亮 徐良玉

(山東交通學院交通與物流工程系1) 濟南 250357) (長安大學汽車學院2) 西安 710064)

山區農村公路新老駕駛人視覺搜索模式研究*

趙 亮1,2)徐良玉1)

(山東交通學院交通與物流工程系1)濟南 250357) (長安大學汽車學院2)西安 710064)

為研究山區農村公路新老駕駛人的視覺搜索特性，在實際道路上用眼動儀對30名被試人員進行生理指標測試.運用統計學和數據挖掘方法對新老駕駛人的瞳孔直徑、注視特性、掃視特性進行了分析.結果表明，在山區農村公路上，新駕駛人的瞳孔直徑大于老駕駛人，瞳孔直徑的變化程度更劇烈；新老駕駛人的注視特性有顯著性差異(p<0.05)，新駕駛人表現出長時間注視的特性，而老駕駛人表現出較多的短時間注視的特性；老駕駛人在左轉彎平曲線上的平均注視時間比右轉彎平曲線長；新老駕駛人的掃視特性有顯著性差異(p<0.05)，老駕駛人掃視速度快于新駕駛人，掃視幅度大于新駕駛人.

安全工程；農村公路；新老駕駛人；眼動儀；視覺搜索模式

0 引 言

據公安部統計的資料顯示，2010年交通事故總數為219 521起，其中鄉道上的交通事故為15 540起，占總事故起數的12.44%，由此可見，農村交通安全面臨著十分嚴峻的形勢.而在人、車、路( 環境)組成的道路交通系統中，人是核心因素，也是道路交通安全中最關鍵的要素.相關研究表明，90%的事故與駕駛人有關[1].而在行車過程中，駕駛人90%以上的信息是通過視覺獲得的[2-3].因此，研究駕駛人在山區農村公路的視覺搜索特性，對于減少我國農村公路交通事故具有重要而現實的意義.

國內外的專家對駕駛人的視覺特性進行了大量的研究工作.Baujion等[4]對1名職業駕駛員和1名非職業駕駛員的視覺感知行為進行了研究.Mark等[5]對6名駕駛人在高速公路上眼動行為進行了研究.Masha等[6]在有數字覆蓋的交通場景圖片上對年輕和年老駕駛員眼球運動進行了研究.國內劉浩學等[7]利用眼動儀對高速公路隧道群出、入口段駕駛人的視覺特征進行了研究.柳忠起等[8]通過模擬飛機降落過程，對飛行員的眼球運動進行了研究.潘曉東等[9]對逆光條件下交通標志的可視距離問題進行了研究.雖然國內外專家學者對駕駛人的視覺特性進行了較深入的探討，但是已往研究有的樣本量太小，有的是在汽車駕駛模擬器中進行的，與實際道路環境有一定差距，研究結論的可靠性受到一定程度的影響.另外，對山區農村公路條件下的駕駛人視覺特性研究不多，尤其是對實際道路環境中新老駕駛人視覺特性的差異性的研究較少.

文中通過在山區農村公路上進行實車試驗，利用HED型眼動儀實時監測駕駛人在行車過程中的視覺特征參數，通過數據分析新老駕駛人在山區農村公路的視覺搜索特性差異，從而進一步分析新老駕駛人的駕駛行為，以期為減少山區農村公路交通事故的發生做積極探索.

1 試驗設計

選擇身體狀況良好的駕駛人30名(平均年齡32.5歲，平均駕齡7.8年)，其中新駕駛人12名，老駕駛人18名.被試者駕駛習慣良好，視覺機能正常，無生理缺陷.沒有睡眠不足、過度勞累、情緒壓抑等狀況.本文中的新駕駛人是指駕齡在3年(含3年)內的駕駛人.

采用德國SMI iView X HED頭盔式眼動儀，采樣頻率：50 Hz(單眼)，追蹤分辨率:0°～1°，凝視精度:0.5°～1°，追蹤范圍：水平+/- 30°垂直+/-25°，同時該儀器具有誤差小、重量輕、佩戴方便等優點，完成符合試驗的需求.

選用山區雙車道農村公路，道路長度20 km，道路寬度8.5 m，道路條件復雜.試驗開始前，主試人員對被試人員進行眼動儀的校準工作.根據試驗要求和實際道路情況，試驗選擇5點校準法.被試者眼睛正視前方，以相對舒適的姿態坐好并平視校準平面，頭部盡量不要移動.被試者注視校準平面的中心即校準點“1”，等“十”字變為“鉆石狀”時表明該注視點已經被接受了，校準點會自動跳到第二點，依次完成其余點的校準工作.校準完成后，被試者佩戴眼動儀在道路上開車5～10 min，熟悉和適應試驗流程及道路環境，被試者完全適應后開始正式試驗.被試人員在整個試驗路段上開車往返為一次試驗.在整個試驗過程中，保持安靜，以免干擾被試人員.試驗結束后，主試人員取下眼動儀，保存并導出試驗數據，利用BeGaze、SPSS等分析軟件對實驗數據進行分析和整理.

2 試驗結果與分析

2.1 瞳孔特性分析

瞳孔直徑是測量認知加工活動中資源分配和加工負荷的靈敏指標[10].瞳孔直徑能夠很好的測量被試者心理負荷，當被試者努力去看一個目標物時，瞳孔直徑會增大.瞳孔直徑的放大意味著認知活動中心理努力程度增大，駕駛人瞳孔直徑特性見表1.

表1 駕駛人瞳孔直徑特性分析表(像素)

由表1可知，駕駛人在山區農村公路行車時，新老駕駛人的瞳孔直徑變化不同.在整個試驗過程中，不管是在X軸方向還是Y軸方向，新駕駛人的瞳孔直徑大于老駕駛人，而且瞳孔直徑的變化程度更劇烈，在視距不良路段這種差異表現地更為明顯.這說明在危險路段，新駕駛人處理相同強度的信息時，需要付出更多的努力.而老駕駛人受道路環境的干擾較小，能從容地處理相關道路信息.

2.2 注視特性

注視時間和注視次數是衡量駕駛人處理道路信息能力的重要指標，駕駛人注視特性見表2.

表2 駕駛人注視特性分析表

由表2可知，除了在直線路段新老駕駛人的注視時間沒有顯著性差異(p>0.05),在復雜路段新老駕駛人的注視時間和注視次數均表現出明顯差異(p<0.05).新駕駛人在平曲線路段和豎曲線路段上的平均注視時間較長，而注視次數少，即新駕駛人表現出長時間注視的特性.這表明新手駕駛員在復雜路段行車時，每一次注視都需要花費較長的時間，才能保證對道路信息的準確把握.在道路條件良好的直線路段上，新駕駛人的平均注視時間和注視次數也沒有出現明顯的減少，這表明新駕駛人在危險路段行車時駕駛負荷始終很高，這對行車安全很不利.而老駕駛人的注視次數與新駕駛人正好相反.無論是在平曲線路段、豎曲線路段還是直線路段上，老駕駛人都表現出平均注視次數多，平均注視時間少的特點，即老駕駛人表現出較多的短時間注視的特性.不同的人注視策略具有較大差異，好的注視者表現出較多短時間的注視，而差的注視者表現出較多長時間的注視,見圖1～3.

由圖1～3可知，新老駕駛人在左轉彎平曲線與右轉彎平曲線上注視特性有較大差異.表現為老駕駛人在左轉彎平曲線比右轉彎平曲線上的平均注視時間長，眼睛平均注視幅度大，而新駕駛人的注視搜索模式沒有表現出較大差異.

圖1 老駕駛人在平曲線上的搜索模式

圖2 新老駕駛人平均注視時間圖

圖3 新老駕駛人平均注視幅度圖

2.3 掃視特性

掃視幅度和掃視速度是衡量駕駛人處理道路信息能力的另一項重要指標，見圖4和表3.

圖4 駕駛人在不同路段的掃視圖

類型樣本數平均值標準差tp掃視速度/[(°)·s-1]平曲線路段豎曲線路段直線路段老駕駛人1818.8889 5.50816新駕駛人1212.66675.69423老駕駛人1820.27785.34466新駕駛人1213.75006.01702老駕駛人1837.77787.03400新駕駛人1219.91679.080032.9910.0063.1180.0046.0660.000掃視速度峰值/[(°)·s-1]平曲線路段豎曲線路段直線路段老駕駛人18212.8889160.22443新駕駛人1299.0833170.99785老駕駛人18188.388995.24775新駕駛人12118.4167132.97468老駕駛人18351.3330285.33407新駕駛人12173.4167148.296671.8560.0741.6820.1041.9810.057掃視幅度/(°)平曲線路段豎曲線路段直線路段老駕駛人1889.666738.06341新駕駛人1249.090930.79433老駕駛人1886.222226.49652新駕駛人1248.000031.95309老駕駛人18110.944425.23413新駕駛人1263.818230.271502.9830.0063.4870.0024.5260.000

從圖4和表3可知，在不同的道路條件下，新老駕駛人的掃視特性具有較大差異，而且掃視速度和掃視幅度的差異性顯著(p<0.05).老駕駛人掃視速度明顯快于新駕駛人，掃視幅度大于新駕駛人.這可能是駕駛經驗對駕駛人眼動特征影響的結果.老駕駛人在行車時往往會把眼睛直接指向有危險的地方，而且老駕駛人在轉移注視目標時,會直接從當前注視目標轉移到下一個目標,中間不會有其他的目標物，因此掃視速度快，掃視幅度大.而新駕駛人從當前注視目標轉移至下一個目標的過程中,往往會注視其它目標，因此掃視速度慢，掃視幅度小.但是，新老駕駛人的掃視速度峰值并未表現出明顯差異(p>0.05).

3 結 論

1) 新駕駛人的瞳孔直徑大于老駕駛人，而且瞳孔直徑的變化程度更劇烈.

2) 在復雜路段上，新老駕駛人的注視特性有顯著性差異(p<0.05).新駕駛人表現出長時間注視的特性，而老駕駛人表現出較多的短時間注視的特性.

3) 老駕駛人在左轉彎平曲線比右轉彎平曲線上的平均注視時間長，眼睛平均注視幅度大，新駕駛人沒有表現出類似的差異.

4) 在復雜路段上，新老駕駛人的掃視特性有顯著性差異(p<0.05)，老駕駛人眼睛掃視速度快于新駕駛人，掃視幅度明顯大于新駕駛人.

[1]秦雅琴，劉振興，隋英楠.基于風險駕駛情境的駕駛人風險意識量表的編制[J].武漢理工大學學報(交通科學與工程版)，2016，40(1):1-5.

[2]王搶,朱彤,朱可寧，等.視覺與聽覺次任務對駕駛人視覺的影響及差異[J].安全與環境學報,2014,14(4)：17-20.

[3]胡雁賓，賈洪飛，楊麗麗.夜間會車狀態下駕駛員視覺特性研究[J].武漢理工大學學報(交通科學與工程版),2015,39(6):1225-1228.

[4]BAUJON J, BASSET M, GISSINGER C L. Visual behavior analysis and driver cognitive model[C]. Advances in Automotive Control, 3rd IFAC Workshop, Elsevier Science Ltd,2001.

[5]MARK B, BEN W. Are we looking where we are going? anexploratory examination of eye movement in high speed driving[C]. Proc. of the 83rd Transportation Research Board Annual Meeting, TRB,2004(12):2602-2626.

[6]MASHA M, DAVID S. Eye movements of younger and older drivers[J]. Human Factors,1993,41(l):15-25.

[7]趙煒華,劉浩學,劉瑋，等.高速公路隧道群出、入口段駕駛人視覺特征[J].交通科學與工程，2011,27(3):75-81.

[8]柳忠起,袁修干，劉偉，等.在模擬飛機降落過程中的眼動分析[J].北京航空航天大學學報,2002,28(6):703-706.

[9]潘曉東,林雨,郭雪斌,等.透光道路交通標志牌的原理與應用[J].公路交通科技,2006,23(5):118-137.

[10]VERNEY S.P, GRANHOLM E, MARSHALL S P. Pupillary responses on the visual backward masking task reflect general cognitive ability[J]. International Journal of Psychophysiology,2004,52(6):23-36.

Visual Search Pattern of Novice and Veteran Drivers on Mountainous Rural Road

ZHAO Liang1,2)XU Liangyu1)

(DepartmentofTrafficEngineering,ShandongJiaotongUniversity,Jinan250357,China)1)(SchoolofAutomobile,Chang’anUniversity,Xi’an710064,China)2)

In order to study the visual search pattern of novice and veteran drivers on mountainous rural roads, 30 drivers are selected in the experiment. The drivers are asked to drive on the mountainous rural road. In addition, the drivers’ visual feature parameters are collected by eye tracker at the same time. Based on screening of effective data, the pupil diameter, fixation and saccade are compared. Besides, the significance of statistics have been analyzed by using statistics and data mining methods in order to find the differences of visual features between novice and veteran drivers on mountainous rural road. The result shows that novice drivers’ pupil diameter changes dramatically on mountainous rural road, while the veteran drivers’ pupil diameter changes very slowly. There are significant differences between novice and veteran drivers (p<0.05) in fixation features. The novice drivers show a long period time fixation, while the veteran drivers show the characteristics of short time fixation. The average fixation time of the veteran driver on the left turn curve is longer than that of the right turn curve. There are significant differences between novice and veteran drivers (p<0.05) in saccade features. The saccade speed and amplitude of the veteran drivers are larger than the novice drivers.

safety engineering; rural road; novice and veteran drivers; eye tracker; visual search pattern

2016-01-17

*國家自然科學基金青年基金項目(51508033)、山東交通學院科研基金項目201524)資助

U492.8

10.3963/j.issn.2095-3844.2017.02.023

趙亮(1979—)：男，博士生，主要研究領域為道路與交通安全