草原公路交通標志信息量對駕駛員腦電信號的影響分析

朱守林， 趙 謙， 戚春華， 高明星， 李航天

(內蒙古農業大學能源與交通工程學院,呼和浩特 010018)

草原公路具有線形簡單、交通量小、途經城鎮少、路域景觀單一、長直線所占比重大等特點[1]。交通標志是道路交通系統的重要組成部分,信息量不足或信息量過載都會影響駕駛員的認知、決策和駕駛行為。經過前期調查發現草原公路存在信息量不足、交通標志不完善的問題。長期處于這種低信息量的駕駛環境會使駕駛員操作轉換頻率偏低,容易誘發分心駕駛,導致駕駛員處理信息效率降低,駕駛操作行為也更加容易出現錯誤,從而影響駕駛安全。

目前針對交通標志量化模型取得了很多成果。邵海鵬等[2]選取量化指標,建立交叉口指路標志信息有效性量化模型。祝可為等[3]構建了網路交通標志信息系統量化評價模型,重點引進信息聯合熵理論對交通標志進行量化建模,并給出相應的評價標準。咸桂彩等[4]提出了地鐵標志系統的量化評價方法。對地鐵站內標志量化分析,試驗結果表明,部分標志存在信息量偏大、易讀性較差和醒目性不足等問題。在信息排布方面：Shinar等[5]分析駕駛員對交通標志版面設計的平均理解程度,發現交通標志被標準化時最容易被理解；Dutta等[6]研究發現交通標志信息以較短的時間重復呈現兩次的方式能夠更顯著地提高駕駛員的駕駛表現和對交通標志的理解。在適宜信息量方面：王大恒[7]建立了駕駛員認知指路標志信息傳輸模型，分析了指路標志信息量與駕駛員認知能力之間的數理關系,確定了指路標志的理論極限信息量及其發布原則；李航天[8]將草原公路交通工程設施進行了量化,確定草原公路交通工程設施的主要存在方式,并將信息量劃分為5個水平進行模擬試驗,探討了交通工程信息量對駕駛員眼動指標的影響規律,并給出了合理的信息量范圍；趙妮娜等[9]研究獲得1～4條路名信息條件下地名信息量的閾值,單路名、雙路名、三路名及四路名條件下地名信息閾值為6、6、5、4。在駕駛負荷方面：呂能超等[10]發現交通標志信息量可以用于駕駛試驗中的認知負荷的加載,而這種負荷的加載對于駕駛人的性別和駕駛經驗是無差別的；Liu[11]研究了交通標志版面上信息量的大小與駕駛員信息搜索難度上的關系,得出信息量越大時,駕駛員的搜索過程越困難；Chatterjee等[12]研究了駕駛員對于指示性信息的需求量,以倫敦的指路標志為例說明標志的信息與需求不完全相符。在腦電信號方面：張程程等[13]用模擬試驗的方法采集草原公路駕駛員通過4段曲線時的腦電信號,研究了β波、(θ+α)/β指標與曲線誘導標志的關系；Mark[14]在模擬駕駛過程中通過采集腦電信號功率數據,分析結果表明駕駛員腦電信號的變化與駕駛員注意力變化具有近似一致性；楊仁桓[15]通過對腦電信號的小波分析研究,發現興奮頻率與耦合強度之間呈負相關,興奮強度與耦合強度呈正相關。

中外學者在交通標志的量化模型、駕駛員駕駛負荷、適宜信息量等方面取得許多有價值的成果,但是大多數學者都采用放映靜態圖片的方法進行研究,未考慮駕駛員在動態的環境下與靜態環境下獲取信息的方式存在很大差異。同時很多學者確定信息量閾值采用路名數、文字數量,未考慮交通標志的顏色、圖形、形狀等因素對駕駛員的影響。在眾多心理指標和生理指標中,腦電信號可以很好地反映駕駛員的警覺度[16]、注意力[14]的變化,腦電信號還能直接地反映大腦活動,相對于其他信號有更高的時間分辨率。對于草原公路這種低信息量的駕駛環境對駕駛員腦電信號的影響研究還相對欠缺。鑒于此,通過室內駕駛平臺模擬真實的草原公路行車過程,采集駕駛員行車過程中的腦電信號,分析在不同信息量水平下駕駛員的生理狀態,期望對草原公路交通標志的設置提供理論基礎。

1 試驗

1.1 交通標志信息量化

胡立偉[17]依據Shannon信息論對交通標志進行了定量分析,其計算公式為

(1)

式(1)中:H(X)為交通標志的基本信息量,bits；Xi為事件X呈現的i狀態；m為事件X可能出現的狀態總數；P(Xi)為出現第i種可能的概率。

假設事件X出現的m種狀態的概率相等,計算結果如表1所示。考慮到各類因素在傳遞過程中的重要度是存在差異的,需要對各類因素賦予權重,依據文獻[8]各類因素的權重如表2所示。則草原公路交通標志的有效信息量H(S)的計算公式為

(2)

表1 各因素信息量Table 1 Information content of each factor

表2 草原公路交通標志各要素權重Table 2 Weights of various elements of grassland highway traffic engineering facilities

式(2)中:εi表示每種元素的權重；ni表示交通標志中含有該元素的數量。

1.2 試驗設備與人員

試驗采用法國雷諾六自由度實車模擬駕駛系統進行模擬試驗。該系統由駕駛艙、視覺模擬系統、控制平臺、模擬計算機系統以及其他附屬設備組成。采集儀器選擇美國BIOPAC公司生產的MP150多通道生理記錄儀(最大采樣頻率400 Hz，自帶EEG100C腦電放大器),將兩根LEAD110屏蔽導線的一端接于駕駛員的左額和右乳突的一次性電極片,另一端連接EEG100C腦電放大器,配合acqknowledge軟件來監控試驗過程的信號變化和保存試驗數據,如圖1所示。

圖1 試驗設備Fig.1 Test equipment

由于人類自身結構復雜的原因,外界因素以及自身因素對人類的大腦活動影響是不可以忽略的。如駕駛員的駕駛狀態、生理反應以及心理狀態與駕駛員的自身素質(年齡、駕齡、健康狀況)、駕駛環境(道路線形、周邊環境等)均有關系。為避免外因對駕駛員產生影響,選擇20名持有駕駛證、健康狀況良好、心理素質良好為被試人員,具體情況如表3所示。并規定在試驗前24 h內不得飲酒、喝茶，不得吃對神經有刺激性或抑制性的藥物。試驗前1 h禁止抽煙、避免做劇烈運動。

表3 駕駛員信息Table 3 Driver information

1.3 試驗流程

試驗模擬的道路為典型二級草原公路,由雙向二車道組成,車道寬3.75 m,設計車速為80 km/h。為控制單一變量，模擬試驗不設置交通流,試驗場景為長直線(路側景觀無明顯差異),在長直線上設有基礎標線、指示標志、警告標志、禁令標志等。根據前期調查的3條典型草原公路,通過統計草原公路交通標志現狀,依據交通標志單點信息量與信息密度,試驗設置5個信息量水平,分別為Z1(0～10 bits/km)、Z2(10～20 bits/km)、Z3(20～30 bits/km)、Z4(30～40 bits/km)、Z5(> 40 bits/km),每個水平設置3 km,其中Z0段為1 km的適應路段(僅有基礎標線),場景共16 km,具體如表4和圖2所示。整個試驗大約需要20 min,在正式試驗開始前需要做一段適應試驗,避免對設備的不適應而影響試驗數據的準確性,并使駕駛員失去對場景的新鮮感。開始正式試驗,調出試驗場景,駕駛員依次通過5個信息量水平下的直線路段,利用MP150多通道生理記錄儀采集駕駛員行車過程中的腦電數據,試驗人員要時刻關注腦電信號變化,出現大的波動要及時調整,要保證數據的有效性。試驗結束后,利用acqknowledge軟件對腦電功率進行分析和處理。

表4 草原公路直線路段設計參數Table 4 Design parameters of straight section of grassland highway

圖2 試驗場景Fig.2 Test scenario

2 試驗結果及分析

2.1 指標的選取

在對腦電信號進行分析時,學者們選取較多的腦電指標有δ波、θ波、α波、β波、α/β、(α+θ)/β、θ/β、(θ+α)/(α+β)。許多指標具有相同的生理意義。其中,β波的升高表明駕駛員處于注意力集中,特別注意外部環境的變化,精神緊張的狀態。(α+θ)/β表征駕駛員警覺性水平變化的一個重要指標,(α+θ)/β的值越小,表明駕駛員越警覺[18]。因此選取腦電指標β波、(α+θ)/β作為敏感指標,由于在多種信號分析中,頻域分析可以清楚、明確地看出信號頻率的組成成分,所以采用頻域分析來分析所選指標特征，從而研究草原公路交通標志信息量對駕駛員腦電信號的影響。

2.2 總體趨勢分析

在采集駕駛員的腦電信號過程中,難免受到外界影響(如噪聲、震動等),要對數據進行降噪處理,利用acqknowledge軟件對數據進行巴特沃斯低通濾波設置,將軟件的采樣頻率調至250 Hz,濾波頻率設置為1 Hz(高通濾波器)至30 Hz(低通濾波器)[19]。

利用acqknowledge軟件來處理分析20名駕駛員的腦電數據,每隔1 s提取一個腦電功率,截取各信息量水平,并取其平均值。在試驗過程中難免出現相對較大波動,利用spss20.0和拉依達準則剔除腦電功率異常值[20],并將20名駕駛員2個指標的數據求平均值,使用origin9.1軟件繪制出箱線圖。

如圖3所示,20名駕駛員的β波功率平均值在3.9×10-8～4.3×10-8V2/Hz范圍內變化。β波功率平均值隨信息密度Z1～Z3增大呈上升趨勢,Z4～Z5呈現出下降趨勢，在Z3水平下達到最大值。

圖3 20名駕駛員的β波功率平均值Fig.3 Average β wave power of 20 drivers

由β波的生理意義得知,該波的頻率為14～30 Hz,在該頻率時人腦意識清醒,對周圍事物敏感,注意力高度集中,反應速度快,人的精神處于興奮狀態。Z1(0～10 bits/km)信息量是草原公路主要的交通標志信息量存在形式[8],但β波功率的均值較小,由于低信息量的路段以標線為主,交通標志的信息量較少,在行車過程中操作轉換頻率低,駕駛員長期處于這種駕駛環境,會導致駕駛員注意力分散,反應速度變慢,嚴重威脅行車安全。隨著交通標志信息量不斷增加,視覺刺激不斷增加,駕駛員注意力逐漸提高,處理信息的效率提升,操作轉換頻率增加,并在Z3水平下β波功率達到最大值,在此水平下駕駛員專注于駕駛任務,處理信息效率最高。當信息量達到Z5水平時β波功率達到最小值,駕駛員處于信息量過載的駕駛環境,信息處理難度增加,駕駛員處理信息效率降低。

如圖4所示,20名駕駛員的(α+θ)/β在3.5～4.0內變化,整體呈現先下降后上升的趨勢。(α+θ)/β隨著信息密度Z1～Z3的增加而降低,而Z4～Z5又呈現出上升趨勢,其中Z3達到最小值。

由(α+θ)/β的生理意義可知,β波表征駕駛員興奮狀態,(α+θ)/β是表征駕駛員警覺性水平變化的一個重要指標,(α+θ)/β越小,表明駕駛員越警覺、注意力越集中。在Z1水平下駕駛員的(α+θ)/β達到較高水平,在低信息量的駕駛環境,駕駛員操作轉換頻率低,駕駛員處于較為放松的狀態,Z1水平為草原公路交通標志信息量的主要存在形式,但長時間處于放松的駕駛狀態容易引起駕駛員的心理疲勞,反應速度變慢,注意力分散,警覺性較低,不利于行車安全。隨著交通標志信息量不斷增加,駕駛員調整自己的駕駛行為,操作轉換頻率逐漸增加,并在Z3水平下(α+θ)/β達到最小值,在Z3水平下駕駛員專注于駕駛任務中,注意力集中,警覺性最高,處理信息效率最高。但當信息量達到Z5水平,(α+θ)/β較大,駕駛員處于信息過載的駕駛環境,處理信息效率降低,注意力分散。

圖4 20名駕駛員(α+θ)/β的平均值Fig.4 Average of 20 drivers (α+θ)/β

2.3 分組分析

基于以上整體趨勢分析結果可見,腦電信號可以反映交通標志信息量對駕駛員的影響,但是由于駕駛經驗的不同,對于各類信息的處理效率均有不同。綜合現有研究,普通有車駕駛員4 a[21-22]、駕駛里程4萬km以上為經驗組駕駛員[23]。為研究駕駛經驗的差異對駕駛員處理信息能力的影響程度,對20名駕駛員的腦電指標進行方差分析,方差齊性檢驗及單因素方差分析結果如表5和表6所示。

表5 方差齊性檢驗Table 5 Test for homogeneity of variance

表6 單因素方差分析Table 6 Single factor variance analysis

由表5可知,駕駛員腦電信號指標的方差齊性檢驗結果顯著性P值均大于0.05,說明駕駛員的腦電信號指標具有方差齊性,可以通過方差分析進行顯著性檢驗。由表6可知,各腦電指標的P值均小于0.05,表明駕駛經驗差異對駕駛員處理交通標志信息過程中EEG指標有顯著影響,因此有必要將駕駛員進行分組分析。

如圖5所示,兩組駕駛員的β波功率平均值差異較大,經驗組在4.46×10-8～5.22×10-8V2/Hz范圍內變化,非經驗組在3.13×10-8～3.59×10-8V2/Hz范圍內波動。

圖5 兩組駕駛員的β波功率平均值Fig.5 Average β wave power of two groups of drivers

隨著交通標志信息量不斷增加,兩組駕駛員β波功率平均值呈現先上升后下降趨勢,當交通標志信息量達到Z3水平的時候達到最大值。當交通標志信息量超過Z3水平的時候,兩組駕駛員β波功率平均值呈下降趨勢。非經驗組駕駛員的β波功率平均值明顯高于經驗組駕駛員,經驗組駕駛員β波功率平均值相對非駕駛員穩定。由于非經驗組駕駛員駕駛經驗較少,獲取、處理信息的能力相對較差,非經驗組相對經驗組駕駛員注意力集中、操作轉換頻率高、反應速度快,駕駛員處于相對興奮的狀態,心理波動相對較大,β波功率波動較大。而經驗組駕駛員由于駕駛經驗豐富,在進行駕駛任務時,β波功率波動較小,表明交通標志信息量對經驗組駕駛員影響較小,經驗組駕駛員處理信息的效率要強于非經驗組。

如圖6所示,兩組駕駛員的(α+θ)/β平均值差異較大,經驗組(α+θ)/β平均值在4.26～4.96的范圍內波動，非經驗組(α+θ)/β平均值在3.35～3.8的范圍內波動。

圖6 兩組駕駛員的(α+θ)/β平均值Fig.6 Average value of (α+θ)/β for two groups of drivers

隨著交通標志信息量的增加,兩組駕駛員的(α+θ)/β組合波都呈現出先下降再上升的趨勢,并都在Z3水平下達到最小值。非經驗組駕駛員的(α+θ)/β值明顯小于經驗組駕駛員的(α+θ)/β值。經驗組由于駕駛經驗豐富,在行車過程中經驗組駕駛員相對非經驗組駕駛員放松,經驗組駕駛員處理信息的效率要高于非經驗組駕駛員,獲取的更多的是有效信息量,心理波動相對非經驗組駕駛員穩定。

3 結論

通過分析不同水平信息量的草原公路交通標志對駕駛員腦電信號的影響得到以下結論。

(1)草原公路交通標志信息量對駕駛員的腦電信號有顯著影響,其中在Z3水平下β波、(α+θ)/β組合波都表現出最佳,建議在今后的草原公路優化中,將交通標志信息量控制在Z3(20～30 bits/km)區間內。這一結果為草原公路交通標志的優化提供了依據。

(2)草原公路交通標志信息量在Z1(0～10 bits/km)范圍內,β波、(α+θ)/β組合波都表現出相對較差,駕駛員警覺性較低,注意力易分散,草原公路交通標志信息量主要都集中在Z1范圍內。在Z5(> 40 bits/km)范圍內,由于信息過載,駕駛員處理信息的能力下降。建議優化現存草原公路交通標志。

(3)對比分組分析發現，在行車過程中兩組駕駛員處理信息的能力與駕駛員狀態存在差異,經驗組駕駛員處理信息的能力較非經驗組要強,獲取的信息更多的是有效信息量。建議在今后設置交通標志時充分考慮這一點。

本文所確定的草原公路交通標志信息量適宜區間為Z3(20～30 bits/km),與前人研究[8]所認為Z4(30～40 bits/km)為草原公路適宜信息量區間存在差異,其原因可能是由于采用不同的指標以及場景的設計存在差異所造成的。在今后的研究中應該考慮視覺特性、腦電以及心電指標的綜合影響才會更有說服力。同時，每種因素所含有信息的重要度均不一樣,在后續的研究中將重點探討這一問題。