不同踏板力對駕駛員腿部肌肉疲勞的分析研究

張燕軍 ， 徐勇， 張夏， 孫有朝， 丁翔杰

(1.揚州大學 機械工程學院,揚州 225127； 2.南京航空航天大學 民航學院,南京 210016)

1 引言

隨著我國汽車行業的迅速發展，消費者在關注汽車安全性、可靠性的同時，也越來越多的關注著汽車的駕駛舒適性[1-2]。由駕駛機動車所引起的腿部肌肉疲勞是影響舒適性的關鍵因素之一[3]。Naddeo A[4]等人認為長期的固定坐姿工作容易引起肌肉疲勞，因而固定坐姿操縱的機動車駕駛員易引發腿部肌肉疲勞。由駕駛引起的腿部肌肉疲勞不僅會對駕駛員的健康產生不利影響，甚至將影響到駕駛安全。研究證實[5]，長期從事運輸行業的機動車駕駛員產生腿部酸痛的頻率較高。同時，肌肉在疲勞狀態下的反應及其對肢體運動的影響，都會影響駕駛員的注意力集中程度和操縱的準確度，因此，多年來駕駛疲勞一直成為道路交通安全的重要影響因素。

有關駕駛疲勞的研究，國內外學者取得的成果頗盛，不僅提出了諸多駕駛疲勞檢測方法，而且還建立了判定駕駛疲勞的模型。王琳[6]等人通過駕駛員駕駛過程中股二頭肌的生理信號檢測，以表征疲勞狀態的主成分為自變量建立了判定駕駛疲勞的數學模型，可以準確地判別駕駛員在駕駛過程中的疲勞狀態；Grujicic[7]等人運用AMS軟件對駕駛過程中的“人-座椅”建模，研究了操縱踏板與座椅之間距離的變化對腿部、背部及腰部等肌肉群活動程度的影響，仿真結果表明隨著座椅與操縱踏板之間距離的增加,肩部、頸部及腿部肌肉活動水平也隨之增加；Hostens.I[8]等人基于人體表面肌電信號對長途駕駛過程中的肌肉疲勞進行研究，當肌肉處于疲勞狀態后，時域指標中的積分肌電值升高，頻域指標中的平均功率頻率降低；田強[9]等對30名中年出租車駕駛員連續八小時駕駛操縱過程中腰部豎脊肌和脛骨前肌的表面肌電信號進行分析，并選取中值頻率(MF)、平均振幅(MA)和積分肌電(iEMG)三個指標進行處理，研究證實：在八小時駕駛操縱后，兩側的腰部豎脊肌發生明顯不對稱，肌肉疲勞反應顯著，表明長期長時間機動車駕駛工作會引發腰腿部肌肉疲勞的慢性累積。

由此，國內外有關疲勞駕駛檢測方法的研究以主觀檢測和客觀檢測為主[10]。然而，針對在不同踏板力的腳操縱裝置上駕駛而引起腿部肌肉疲勞的研究非常之少。駕駛引起腿部局部肌肉疲勞的研究需充分考慮人體肌肉的生理特征，且駕駛過程中的駕駛員腿部肌肉的硬度值是腿部肌肉疲勞的重要指標[11]，而肌肉收縮程度和人體疲勞密切相關，即肌肉收縮強度越大，肌肉硬度越大，則人體越容易感到疲勞。另外，當人體處于工作狀態時，在一段時期內肌肉硬度小則人體舒適度好，肌肉硬度大則人體舒適度差[12]。且表面肌電技術可以測量人體的局部肌肉疲勞[13]狀況，因此，同時結合腿部肌肉硬度值的變化，可有效評估機動車駕駛人員使用不同腳操縱力駕駛時對腿部的疲勞影響。

本文基于肌肉硬度值測量和表面肌電技術，結合主觀疲勞調查，在被試人員處于靜坐狀態以及在不同制動踏板力狀況下完成模擬駕駛任務后，對被試人員腿部肌肉疲勞進行研究，并比較不同任務組的各項指標，探索駕駛過程中改變踏板力對駕駛員腿部肌肉疲勞的影響，實驗結果可為設計腳操縱裝置時應充分考慮肌肉疲勞因素提供依據。

2 研究方法

2.1 被試

選擇10名具有駕駛經驗的男性駕駛員作為樣本進行試驗，這10位測試人員的年齡在22-26歲之間，平均身高為174.2±5.8 cm，平均體重為74.9±13.7 kg。測試人員身體健康，1年內沒有任何肌肉強烈損傷，并且實驗之前的24 h之內沒有進行過任何劇烈性的運動。

2.2 測試肌肉的選擇

對于長時間的駕駛車輛，操縱踏板的腿部骨骼肌是疲勞累積較高區域，在完成腳操縱踏板過程中小腿部疲勞較大腿部嚴重，且小腿部的腓腸肌活動程度較高[14]，在本次試驗用中，駕駛模擬器采用自動檔模式，因此，肌肉疲勞的測試對象為右腿部腓腸肌肌肉群。

2.3 試驗設備

(1)多模式駕駛模擬器：提供一個模擬駕駛平臺，被試人員能夠通過腳操縱裝置模擬駕駛過程中踩油門和踩剎車時的動作，并且通過調換模擬器的踏板彈簧來控制踏板力。

(2)踏板力傳感器：選用的型號為CHM踏板力傳感器，來測量模擬駕駛器踏板力。

(3)數顯邵氏硬度計：主要是用來測量各狀況下完成駕駛任務后的腓腸肌處硬度值。

(4)表面肌電測量系統：表面肌電技術(Surface Electromyo-graphy，sEMG) 是通過測量、分析肌肉收縮時所釋放的肌電信號來評估肌肉的活動狀態。本次實驗信號采集和處理的核心模塊選用的是深圳市矽普特科技有限公司所研發生產的一種XPT2046型四線制電阻觸摸屏控制芯片。原始的sEMG數據僅僅是隨時間連續變化的波形[15]，而且肌電信號本身是一種很微弱的電信號，直觀地看無法得出太多有價值的結論。而肌電信號經過前置放大電路放大之后仍然較微弱，因此在經過濾波和陷波去除干擾之后，還需將信號進行二級放大，以便更好的進行觀察、分析。

(5)主觀疲勞評價表：采用Borg的RPE自覺疲勞等級量表[15]，該表采用簡單的詢問方式，直觀且不會影響實驗狀態。該表把主觀疲勞程度分為九個等級：根本不費力(6分)；極其輕松(8分)；很輕松(9分)；輕松(12分)；稍累(14分)；累(18分)；很累(19分)；精疲力竭(20分)。得分越高表示人體越感覺疲勞。

2.4 試驗任務與過程

駕駛員制動踏板力的范圍一般為80～400 N[16],所以本試驗將制動踏板力分別設為80～159 N、160～239 N、240～319 N、320～400 N，而油門踏板需長時間保持踩下狀態，故而操縱力設為10 N。每名被試人員需分別完成六次試驗(時限均為40 min)：第一次為靜坐于模擬器座椅上，無需采取任何動作；第二次為在試驗時限內被試人員只需踩踏油門踏板，模擬駕駛時速保持在60 KM/h；第三、四、五、六次試驗制動踏板力分別設置為80～159 N、160～239 N、240～319 N、320～400 N這四種區間范圍，油門踏板力不變，這四次試驗被試人員都需將模擬駕駛車速達到60 KM/h并保持10 s后踩踏制動踏板進行剎車，待車速為零時繼續踩油門加速到60 KM/h，重復上述操作直至試驗結束。被試人員每天只能完成一項實驗，且在進行下一次試驗任務前必須得到充分的休息。

試驗開始前，適配好踏板力，在采集好各被試人員的基本信息后，再以75%酒精擦拭被試人員待測肌肉部位的皮膚表面。待皮膚徹底干燥后，將紅色電極貼在右腿腓腸肌隆起處，綠色電極貼在紅色電極的下方，黃色電極貼在脛前肌上方，具體如圖1所示。而后將肌肉傳感器與Arduino控制器連接，并將Arduino控制器通過串口通訊以實現肌電信號于上位機上的實時顯示，同時保存數據，以便及時獲得的各項表面肌電信號波形。

在實驗過程中，需安排工作人員詢問被試人員主觀疲勞感受(每10 m一次)，并及時記錄。當任務完成后，用數顯邵氏硬度計對被人員右腿腓腸肌的硬度進行測量并記錄。

圖1 表面肌電信號采集測試

2.5 統計學方法

所有數據通過SPSS 21.0統計處理，肌電信號各數值以均值±標準差表示，其他數值以均值形式表示，并且以配對t檢驗分析各任務組間肌電信號指標變化，顯著性水平為P<0.05。

3 結果

3.1 肌肉硬度指標

通過測試肌肉硬度,可鑒別被試人員自身無法感覺到的肌肉輕度酸痛狀態，有助于實際中駕駛員調整駕駛時長,以防止肌肉疲勞積累及損傷,并合理安排駕駛強度。經過測量得到被試人員完成試驗任務后的腓腸肌處肌肉硬度均值，如表1所示。與靜坐相比，完成其他試驗后肌肉硬度明顯增加，而制動踏板力設置為80～159 N與制動踏板力設置為160～239 N時肌肉硬度變化不明顯，見表1。

表1 肌肉硬度值(HC)

3.2 表面肌電評價指標

本實驗所測的肌電信號主要通過時域指標和頻域指標分析，以此來獲取肌肉疲勞信息。

(1)時域指標

本次實驗分析時域特征選擇比較常用指標為積分肌電(Intergrated Electromyogram,iEMG)和均方根值(Root Mean Square,RMS)。iEMG和RMS能夠有效反應肌肉在一定時間內運動單位的放電總量和單位時間內的收縮特性[17]。

積分肌電值(iEMG)的數學計算公式為：

其中，x(t)表示肌電信號；t1表示起始時間；t2表示終止時間；dt表示實驗中采樣時間間隔。

均方根值(RMS)的數學計算公式為：

其中，N是實驗采樣點數；Xi為采樣中的每一點的EMG幅值。

(2)頻域指標

本次實驗分析頻域特征所選用指標為平均功率頻率(MeanPower Frequency，MPF)和中值頻率(Median Frequency，MF)。MPF和MF能夠有效地衡量肌肉的生物力學特性和功能狀態[18]，計算方法分別為:

其中P(f)為功率譜密度，MF為中值頻率，f為肌電信號的頻率，f0為頻率上限，即采樣頻率的一半(500 Hz)。

完成各任務組后，右腿腓腸肌的iEMG、RMS、MPF及MF的計算結果及對照見表2～4。

從表2中易知，與靜坐相比，完成其他四種狀況下的駕駛任務時，sEMG各項指標(iEMG、RMS、MPF及MF)均有顯著性差異(P<0.05)，其中iEMG和RMS隨著制動踏板力增加呈增大趨勢，MPF及MF呈減小趨勢。

表2 不同狀況下sEMG比較(與靜坐比較)

注：*P<0.05。

表3 采用不同制動踏板力與不踩制動踏板sEMG比較

注：*P<0.05。

從表3可知，駕駛過程中頻繁采取制動且制動踏板力達到240 N以上時，sEMG各項指標(iEMG、RMS、MPF及MF)均有顯著性差異(P<0.05)；當駕駛過程中制動踏板力為80～159 N制動踏板力，與持續踩油門保持60 KM/h行駛而不采取制動相比，iEMG、RMS、MPF及MF差異均無顯著性(P>0.05)。

從表4可知，與制動踏板力為80～159 N相比較，制動踏板力在160～239 N內時，完成駕駛任務后的iEMG、RMS、MPF及MF差異均無顯著性(P>0.05)，而制動踏板力為240～400 N時，iEMG、RMS、MPF及MF均有顯著性差異(P<0.05)；制動踏板力在240～319 N范圍內與制動踏板力為320～400 N 相比較，除iEMG有顯著性差異(P<0.05)外，其余sEMG指標均無顯著性差異(P>0.05)。

表4 采用不同制動踏板力后sEMG比較

注：aP<0.05,與80～159 N制動踏板力組比較；bP<0.05,與160～239 N制動踏板力組比較；cP<0.05,與240～319 N制動踏板力組比較。

3.3 疲勞主觀評價指標

綜合了10名被試人員在不同狀況下完成試驗任務后的疲勞感受，依據主觀疲勞感受分值進行匯總。從表5可知，被試人員在靜坐狀態下感覺很輕松；保持勻速及80～239 N的制動踏板力狀況下，感覺稍累；當踏板力在240 N以上時，明顯感覺疲累。

表5 疲勞感受分值匯總

4 討論

從試驗的結果可以看出，靜坐狀態下肌肉處于放松狀態，在駕駛狀態時肌肉硬度顯著增加。制動踏板力在240 N以上時，駕駛過程中的頻繁制動與加速，加劇了腓腸肌收縮導致硬度增大。從肌肉硬度的變化結合主觀疲勞感受來看，隨著腓腸肌硬度增大，被試人員越感疲勞且肌肉酸痛感不斷增強。Niitsu[19]等人研究表明，人體肌肉處于疲勞狀態下，其硬度顯著增加，本研究的結果與此一致。

通過表面肌電數據分析可知，與靜坐準狀況下相比，其他狀況下完成駕駛任務后iEMG與RMS均上升。iEMG增加表明腓腸肌運動單位參與肌纖維放電總量增大，疲勞程度加重。RMS變化幅度明顯表明腓腸肌收縮程度增大，疲勞感增強。與靜坐準狀況下相比，其他狀況下完成駕駛任務后MPF和MF均下降且下降率較高，表明腓腸肌產生的電信號中低頻成分增多，疲勞程度加深。

本研究結果中，不踩制動踏板保持勻速行駛與制動踏板力為80～159 N時的頻繁制動、加速狀況下相比較，肌肉硬度值、sEMG指標和主觀疲勞感差異不明顯，其原因主要考慮是60KM/h勻速駕駛時操縱腳需長時間維持懸空狀態致腿部也有一定的疲勞感，與文獻[20]研究結果相符。另外，雖然有頻繁制動操作，但制動踏板力為80～239 N時踏板給人腳的阻力有限，且制動結束后腳可以輕松的移開而無須維持制動踏板恢復過程，加之操縱腳從制動踏板移到油門踏板過程中得到短暫的休息，減緩了疲勞加劇，與文獻[14]研究結果一致。顯然，制動踏板力在240 N以上時，駕駛員需較大的力操縱，踏板恢復過程也需施加一定的力去維持穩定，頻繁此操縱導致腿部疲勞更易累積嚴重。本研究結果中，制動踏板力為240～319 N時與制動踏板力在320～400 N狀況相比較各疲勞指標差異并不明顯，主要原因考慮是肌肉疲勞程度有一定的閾值，肌肉疲勞達到上限易導致肌肉損傷，嚴重影響駕駛舒適性，威甚至脅到駕駛安全。

5 結論

本研究運用肌肉硬度值測量、表面肌電測試技術、主觀疲勞感受調查等三種方法，對被試人員處于靜坐狀態以及在不同制動踏板力狀況下完成模擬駕駛任務后的各項疲勞指標進行測量。得到的被試人員右腿部腓腸肌硬度值、表面肌電信號、主觀疲勞感受等指標水平，用于評價靜坐等六種狀況下的腿部局部肌肉疲勞。結果表明：各指標的評價基本一致，能夠有效的表明駕駛操縱腿局部肌肉疲勞，踏板力的大小直接影響腿部局部肌肉疲勞程度，并且制動踏板力的大小在240 N以下為宜。

研究成果可為汽車操縱踏板參數設計優化提供參考，也可為智能駕駛操縱裝置設計提供了理論基礎。后續研究將結合踏板力和踏板行程變化對腿部肌肉疲勞閾值的影響，進一步完善踏板的物理特性對腿部肌肉疲勞影響的研究，提高研究的可靠性。