共享任務(wù)對(duì)汽車安全性和軟件可用性的影響

景春暉 ，支錦亦

（西南交通大學(xué)建筑與設(shè)計(jì)學(xué)院，四川 成都 611756）

駕駛時(shí)使用手機(jī)對(duì)駕駛安全有重大影響[1-6]，司機(jī)在使用手機(jī)過程中出車禍的概率為42%[7]. 反向來看，駕駛?cè)蝿?wù)也對(duì)手機(jī)交互可用性產(chǎn)生了影響，即“逆向效應(yīng)”[8-11]. 如今，由于以汽車共享經(jīng)濟(jì)為代表的“零工經(jīng)濟(jì)”（gig economy）的出現(xiàn)，開車時(shí)使用手機(jī)的情況更加有所增加[12]. 中國國家信息中心共享經(jīng)濟(jì)研究中心發(fā)布的《2019年度中國共享經(jīng)濟(jì)年度報(bào)告》[13]提到，2015年—2018年網(wǎng)上出租車乘客數(shù)量從9.5%增加到36.3%. 截至2018年底，滴滴出行已連接4.5億多乘客和2100萬司機(jī)，每天收到74.3億份訂單，完成2500多萬份訂單，服務(wù)城市超過400個(gè). 這將導(dǎo)致一系列與手機(jī)分心駕駛（mobile phone distracted driving，MPDD）和雙任務(wù)干擾相關(guān)的問題[11]. 然而，目前關(guān)于汽車共享任務(wù)的研究較少. 關(guān)于車內(nèi)使用手機(jī)的研究主要集中在通話任務(wù)上（近60%），其次是發(fā)短信任務(wù)（近38%）[11]. 因此，亟需關(guān)于共享汽車軟件對(duì)駕駛安全性和交互可用性的研究.

目前，關(guān)于車內(nèi)使用手機(jī)的研究主要集中在手機(jī)交互任務(wù)對(duì)駕駛安全性的影響上. 例如，執(zhí)行音樂搜索或?qū)Ш饺蝿?wù)對(duì)駕駛員視覺注意力和駕駛能力的影響[12-15]，免提和手持移動(dòng)電話對(duì)駕駛性能的影響等[16]. 在車內(nèi)使用手機(jī)會(huì)增加反應(yīng)時(shí)間[17-18]，損害視覺注意力分布[19-20]，減少車道變換頻率[21]，增加跟車距離[18]，以及降低行駛速度[22]等. 這些干擾都將導(dǎo)致駕駛安全風(fēng)險(xiǎn)的增加.

但近年來，對(duì)逆向效應(yīng)的研究開始出現(xiàn)[11]. 保持車輛橫向控制穩(wěn)定將導(dǎo)致人的語言交互能力的降低[8]，駕駛會(huì)影響手機(jī)的交互響應(yīng)時(shí)間[23]，駕駛?cè)蝿?wù)會(huì)影響發(fā)短信的準(zhǔn)確性[10]. 然而，目前，類似的研究還遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于駕駛安全性的研究，因此有必要在進(jìn)行駕駛安全性研究的同時(shí)進(jìn)行交互可用性研究.

在現(xiàn)有研究中，駕駛安全性可以用以下變量反映：速度偏差（使用手機(jī)會(huì)導(dǎo)致更高的速度偏差和橫向加速度可變性）[11,24]、車速（開車時(shí)說話/撥號(hào)/發(fā)短信會(huì)導(dǎo)致速度降低）[11]、制動(dòng)響應(yīng)時(shí)間和剎車時(shí)間[25-29]、駕駛錯(cuò)誤[30]、認(rèn)知負(fù)荷[31]、方向盤修正量[32]等. 為了在汽車共享任務(wù)中確定這些變量的表現(xiàn)，本研究選取車速、駕駛錯(cuò)誤、方向盤修正次數(shù)以及制動(dòng)時(shí)間等參數(shù)作為駕駛安全性變量. 對(duì)于反映交互可用性的變量，Harrison等[33]指出最常見的可用性變量是有效性、效率和滿意度（超過50%）. 另外，認(rèn)知負(fù)荷也被認(rèn)為是可用性的一個(gè)重要方面[34]. 交互時(shí)間和交互錯(cuò)誤也可以被用作衡量交互績效[35]. 因此，本研究選取交互錯(cuò)誤（效度）、交互時(shí)間（效率）、滿意度、認(rèn)知負(fù)荷作為交互可用性變量.

如Choudhary等[36]所述，目前關(guān)于手機(jī)和駕駛相互影響的研究大多在發(fā)達(dá)國家開展，在發(fā)展中國家開展的工作很少. 然而，在發(fā)展中國家駕駛時(shí)使用手機(jī)的情況非常常見[1]. 此外，種族、習(xí)慣和文化因素會(huì)導(dǎo)致交互和駕駛表現(xiàn)的不同. 例如，Nakano等[37]指出美國和日本用戶在搜索習(xí)慣和搜索速度上就存在差異. 因此，有必要在中國（人口最多的發(fā)展中國家）進(jìn)行研究.

綜上，關(guān)于汽車共享的駕駛安全性和交互可用性研究面臨以下問題：

1） 在駕駛時(shí)使用汽車共享軟件是否會(huì)對(duì)駕駛安全性產(chǎn)生影響；

2） 逆向來看，駕駛?cè)蝿?wù)是否會(huì)影響汽車共享軟件的交互可用性績效；

3） 影響的績效指標(biāo)和影響機(jī)制尚不明確.

1 研究方法

1.1 試驗(yàn)材料

研究采用現(xiàn)場觀察和問卷的方法對(duì)30名經(jīng)驗(yàn)豐富的中國司機(jī)進(jìn)行了調(diào)查. 駕駛員的年齡為20～45歲（均值為36.56歲，標(biāo)準(zhǔn)差為5.24歲）. 被試對(duì)汽車共享軟件的交互流程進(jìn)行了排序，共獲得11項(xiàng)主要功能，包括呼叫乘客、個(gè)人信息、訂購等. 參與者通過排序最終確定了3個(gè)最常見的功能，對(duì)應(yīng)試驗(yàn)交互任務(wù)T1～T3：接單（任務(wù)T1）、確認(rèn)信息（乘客信息、目的地等）（任務(wù)T2）、目的地搜索（通過平移或縮放確定手機(jī)屏幕地圖上的目標(biāo)位置）（任務(wù)T3）.開發(fā)了3個(gè)試驗(yàn)測試demo，如圖1所示.

圖1 試驗(yàn)demo界面Fig. 1 Three experimental demo interfaces

1.2 實(shí)證研究

1.2.1 參與者

研究招募了24名熟練使用滴滴出行軟件的司機(jī)作為參與者，均為20～45歲（均值為33.43歲，標(biāo)準(zhǔn)差為6.32歲）的右撇子男性，每周駕駛3次以上，每天駕駛10 h以上，持續(xù)5年以上（司機(jī)擁有足夠的經(jīng)驗(yàn)，從而消除經(jīng)驗(yàn)不足引發(fā)的影響）. 所有被試都身體健康，視力正常，駕駛小型手動(dòng)車，并且有使用汽車共享軟件的經(jīng)驗(yàn). 為了排除年齡對(duì)感知可用性的潛在影響，選擇了相同年齡組的參與者[12].

1.2.2試驗(yàn)設(shè)備與環(huán)境

本文選用駕駛模擬器而不是在真實(shí)環(huán)境中進(jìn)行試驗(yàn)研究. 盡管有研究認(rèn)為模擬器缺乏真實(shí)感[11]，但模擬器較為安全，控制駕駛參數(shù)很容易[32]. 此外，駕駛模擬器的效度并不比真車自然駕駛差[7].

在MPDD相關(guān)研究中，駕駛模擬器試驗(yàn)的道路環(huán)境大都選擇了雙車道道路[6,32]，文本選取一條模擬中國城市的雙車道道路作為試驗(yàn)道路. 道路負(fù)荷較低，從而避免對(duì)駕駛的意外影響. 根據(jù)中國市區(qū)道路法規(guī)，最高車速限制為60 km/h[38].

使用的手機(jī)為5.7英寸（1920像素 × 1080像素）觸摸屏，使用滴滴司機(jī)常用的可旋轉(zhuǎn)手機(jī)支架架設(shè)在滴滴司機(jī)最常放置的位置：右側(cè)空調(diào)出風(fēng)口處，如圖2所示.

圖2 試驗(yàn)設(shè)備Fig. 2 Experimental equipment

此外，還使用了調(diào)查問卷、高清攝像機(jī)和筆記本電腦等設(shè)備.

1.2.3 測試內(nèi)容

因變量包括駕駛安全性變量和交互可用性變量.

駕駛安全性變量包括制動(dòng)響應(yīng)時(shí)間、制動(dòng)停車時(shí)間、車速、認(rèn)知負(fù)荷、方向盤修正幅度和次數(shù)、駕駛錯(cuò)誤. 制動(dòng)響應(yīng)時(shí)間為司機(jī)自收到制動(dòng)信號(hào)到做出制動(dòng)動(dòng)作的時(shí)間；制動(dòng)停車時(shí)間為司機(jī)在做出制動(dòng)反應(yīng)后到車輛減速至20 km/h的時(shí)間；車速為司機(jī)執(zhí)行任務(wù)時(shí)的車輛平均速度；認(rèn)知負(fù)荷是通過NASATLX量表確定[39]；方向盤校正幅度和次數(shù)分別為駕駛員在10 s內(nèi)執(zhí)行交互任務(wù)時(shí)調(diào)整方向盤的平均角度和總次數(shù)；駕駛錯(cuò)誤為檢測到的車輛越過道路基線的次數(shù).

交互可用性變量包括交互時(shí)間（效率）、交互錯(cuò)誤（效度）、認(rèn)知負(fù)荷和滿意度. 交互時(shí)間為完成交互任務(wù)所需的時(shí)間；交互錯(cuò)誤為交互任務(wù)執(zhí)行錯(cuò)誤的次數(shù)；認(rèn)知負(fù)荷和滿意度分別使用認(rèn)知負(fù)荷問卷和滿意度問卷[40]確定.

1.2.4 試驗(yàn)任務(wù)和程序

1） 任務(wù)T1：參與者在收到開始命令后，查看手機(jī)屏幕上顯示的文字信息，當(dāng)信息被確認(rèn)后，點(diǎn)擊“確認(rèn)”按鈕；按鈕被點(diǎn)擊后信息消失（圖1（a））；此任務(wù)需要少量手指和視覺交互.

2） 任務(wù)T2：參與者在收到開始命令后，在駕駛的同時(shí)通過手機(jī)屏幕檢查路線信息（路線信息提供了距離目標(biāo)的距離和路線的方向等信息）（圖1（b））；此任務(wù)只需要視覺交互但是需要記住相關(guān)信息.

3） 任務(wù)T3：參與者在駕駛時(shí)收到開始命令后，立即查看手機(jī)屏幕上的目的地信息，目的地在屏幕外，因此參與者應(yīng)通過拖動(dòng)或縮放（基于個(gè)人習(xí)慣）將標(biāo)記的目的地圖標(biāo)移動(dòng)到屏幕內(nèi)[41]（圖1（c））；這項(xiàng)任務(wù)需要相對(duì)較多的手指和視覺交互.

試驗(yàn)步驟如下：

步驟1收集被試的基本信息，如駕齡、年齡、性別、駕駛習(xí)慣、車型、汽車共享軟件使用經(jīng)驗(yàn)等.

步驟2告知被試駕駛和交互任務(wù)，并訓(xùn)練15 min以便熟悉交互任務(wù)和駕駛?cè)蝿?wù). 當(dāng)被試完成駕駛互動(dòng)任務(wù)后，需要完成認(rèn)知負(fù)荷和滿意度量表.

步驟3調(diào)整手機(jī)位置和座椅位置. 當(dāng)汽車處于停車狀態(tài)時(shí)，對(duì)參與者進(jìn)行T1～T3測試，每項(xiàng)任務(wù)完成后，完成認(rèn)知負(fù)荷量表和滿意度量表.

步驟4在中國典型的低交通負(fù)荷城市雙車道道路上以40～50 km/h的正常速度行駛. 在正常駕駛5 min后，被試在駕駛狀態(tài)下依次接受T1～T3任務(wù)測試. 每項(xiàng)任務(wù)完成后，完成認(rèn)知負(fù)荷量表和滿意度量表.

步驟5為避免固定試驗(yàn)順序?qū)υ囼?yàn)結(jié)果的影響，被試的試驗(yàn)順序不同.

在試驗(yàn)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，采用配對(duì)樣本t檢驗(yàn)方法，考察了汽車共享任務(wù)對(duì)交互可用性和駕駛安全性的影響.

2 交互可用性

2.1 交互時(shí)間

對(duì)停車交互和駕駛中交互兩種狀態(tài)下的交互時(shí)間進(jìn)行了比較.t檢驗(yàn)結(jié)果為：任務(wù)T1的t值為2.650，P值為0.014；任務(wù)T2的t值為4.826，P值為0；任務(wù)T3的t值為2.937，P值為0.007；說明停車和駕駛中的交互時(shí)間均存在顯著差異. 如圖3所示，在任務(wù)T1～T3中，駕駛中的交互時(shí)間比停車狀態(tài)下的交互時(shí)間長24%～87%，這說明駕駛行為在所有交互場景中都會(huì)顯著增加交互時(shí)間.

圖3 交互時(shí)間Fig. 3 Interaction time

2.2 滿意度

對(duì)停車交互和駕駛中交互兩種狀態(tài)下的滿意度進(jìn)行比較，t檢驗(yàn)結(jié)果為：任務(wù)T1的t值為3.246，P值為0.014，任務(wù)T2的t值為2.807，P值為0.010；這反映出在任務(wù)T1和T2中，停車交互與駕駛中交互的滿意度存在顯著差異. 如圖4所示，任務(wù)T1在駕駛交互時(shí)的滿意度為6.597 ± 2.539，低于停車交互時(shí)的滿意度7.758 ± 2.294；任務(wù)T2在駕駛交互時(shí)的滿意度為6.404 ± 2.660，低于停車交互時(shí)的滿意度7.571 ± 2.237. 駕駛交互時(shí)的滿意度比停車交互時(shí)降低了15%，這說明駕駛分心和認(rèn)知負(fù)荷的增加會(huì)造成主觀滿意度的降低. 但在任務(wù)T3中停車交互和駕駛中交互的主觀滿意度沒有顯著差異，結(jié)合試驗(yàn)后的用戶訪談發(fā)現(xiàn)，這可能是因?yàn)樵诓僮魅蝿?wù)T3時(shí)需要較多的視覺瀏覽和手指交互，較為復(fù)雜，即使在停車狀態(tài)下也占用了用戶相當(dāng)大的注意力，因此用戶難以通過主觀感覺分辨停車狀態(tài)和駕駛狀態(tài)下的滿意度差異.

圖4 滿意度Fig. 4 Satisfaction rating

2.3 認(rèn)知負(fù)荷

對(duì)停車交互和駕駛交互兩種狀態(tài)下的認(rèn)知負(fù)荷進(jìn)行比較，t檢驗(yàn)結(jié)果為：任務(wù)T2的t值為3.309，P值為0.003，任務(wù)T3的t值為4.895，P值為0；這反映出在任務(wù)T2和T3中，停車交互與駕駛中交互的認(rèn)知負(fù)荷存在顯著差異. 如圖5所示，任務(wù)T2在駕駛交互時(shí)的認(rèn)知負(fù)荷為4.022 ± 2.670，高于停車交互時(shí)的認(rèn)知負(fù)荷3.024 ± 2.042；任務(wù)T3在駕駛交互時(shí)的認(rèn)知負(fù)荷為4.108 ± 2.347，高于停車交互時(shí)的認(rèn)知負(fù)荷2.550 ± 1.665，駕駛狀態(tài)下的認(rèn)知負(fù)荷比停車狀態(tài)增加了33%～61%. 這說明駕駛行為會(huì)造成認(rèn)知負(fù)荷的增加.

圖5 認(rèn)知負(fù)荷Fig. 5 Cognitive load

2.4 交互錯(cuò)誤

對(duì)停車交互和駕駛中交互兩種狀態(tài)下的交互錯(cuò)誤比較發(fā)現(xiàn)：各任務(wù)中的交互錯(cuò)誤都不存在顯著差異.

3 駕駛安全性

3.1 車速

對(duì)駕駛不操作軟件（driving without operating software，DWOS）、駕駛的同時(shí)操作軟件（operating software while driving，OSWD）兩種狀態(tài)下的車速進(jìn)行了比較. 結(jié)果發(fā)現(xiàn)，任務(wù)T2的t檢驗(yàn)結(jié)果為：t值為2.257，P值為0.034，車速存在顯著差異. 如圖6所示，在DWOS狀態(tài)下的車速為（50.40 ± 5.36） km/h，高于在OSWD狀態(tài)下的車速（46.54 ± 7.16） km/h.這說明駕駛時(shí)操作軟件會(huì)導(dǎo)致車速的降低，這可能是因?yàn)樗緳C(jī)意識(shí)到了風(fēng)險(xiǎn)而采取的補(bǔ)償措施[9,23].

3.2 方向盤調(diào)整角度、方向盤調(diào)整次數(shù)

對(duì)DWOS、OSWD狀態(tài)下的方向盤調(diào)整角度和調(diào)整次數(shù)進(jìn)行了比較.

方向盤調(diào)整角度的t檢驗(yàn)結(jié)果為：任務(wù)T1的t值為2.255，P值為0.034，任務(wù)T2的t值為3.037，P值為0.006，任務(wù)T3的t值為4.213，P值為0. 任務(wù)T1～T3在 OSWD、DWOS兩種狀態(tài)下均存在顯著差異. 如圖7所示， OSWD狀態(tài)下比DWOS狀態(tài)下的方向盤調(diào)整角度增加了25%～66%.

圖6 任務(wù)T2的車速Fig. 6 Driving speed of task T2

圖7 方向盤調(diào)整角度Fig. 7 Steering wheel adjustment angle

方向盤調(diào)整次數(shù)的t檢驗(yàn)結(jié)果為：任務(wù)T1的t值為2.731，P值為0.012，任務(wù)T3的t值為4.513，P值為0. 如表1所示，OSWD狀態(tài)下比DWOS狀態(tài)下的方向盤調(diào)整次數(shù)增加了217%～761%，這說明駕駛時(shí)操作軟件對(duì)于司機(jī)控制方向盤的能力有顯著影響.

表 1 方向盤調(diào)整次數(shù)Tab. 1 Times of adjusting steering wheel 次

3.3 駕駛錯(cuò)誤

DWOS、OSWD狀態(tài)下的駕駛錯(cuò)誤的t檢驗(yàn)結(jié)果為：任務(wù)T1～T3的P值均為0，t值分別為4.764、5.572、5.264；說明任務(wù)T1～T3在DWOS、OSWD狀態(tài)下均存在顯著差異. 如表2所示，在OSWD狀態(tài)下的駕駛錯(cuò)誤比在DWOS狀態(tài)下的駕駛錯(cuò)誤增加了512%～1053%，這說明駕駛時(shí)操作軟件容易導(dǎo)致司機(jī)駕駛錯(cuò)誤的出現(xiàn).

表2 駕駛錯(cuò)誤Tab. 2 Driving errors 次

3.4 反應(yīng)時(shí)間和制動(dòng)時(shí)間

對(duì)DWOS、OSWD兩種狀態(tài)下的反應(yīng)時(shí)間和制動(dòng)時(shí)間進(jìn)行了比較. 結(jié)果發(fā)現(xiàn)，任務(wù)T3的t檢驗(yàn)結(jié)果為t值為2.585，P值為0.017，DWOS、OSWD兩種狀態(tài)存在顯著差異. 如圖8所示，OSWD狀態(tài)下的反應(yīng)時(shí)間比DWOS狀態(tài)下增加了45%. 具體來看，任務(wù)T3在OSWD狀態(tài)下的反應(yīng)時(shí)間為（0.81 ±0.52） s，高于在DWOS狀態(tài)下的反應(yīng)時(shí)間（0.56 ±0.32） s. 這可能是因?yàn)槿蝿?wù)T3相對(duì)任務(wù)T1和T2更為復(fù)雜，有較多的離開方向盤的手指交互操作和視覺瀏覽操作，這說明交互壓力更大的任務(wù)會(huì)更為顯著的影響制動(dòng)反應(yīng)時(shí)間. 對(duì)于制動(dòng)時(shí)間來說，在各任務(wù)中都不存在顯著差異.

圖8 任務(wù)T3的反應(yīng)時(shí)間Fig. 8 Reaction time of task T3

4 結(jié) 論

1） 在駕駛狀態(tài)下操作汽車共享軟件會(huì)顯著影響手機(jī)交互績效. 具體來看，會(huì)導(dǎo)致駕駛員交互時(shí)間增加、滿意度降低和認(rèn)知負(fù)荷增加，但不會(huì)導(dǎo)致交互錯(cuò)誤的增加.

2） 此外，發(fā)現(xiàn)相對(duì)駕駛時(shí)不操作軟件，駕駛時(shí)操作軟件會(huì)顯著影響駕駛安全性. 具體表現(xiàn)為制動(dòng)反應(yīng)時(shí)間增加、方向盤保持能力的下降、駕駛錯(cuò)誤的增加、車速的降低. 但如果司機(jī)已經(jīng)做出制動(dòng)反應(yīng)行為后，在制動(dòng)時(shí)間上，駕駛的同時(shí)是否操作軟件沒有顯著差異. 這說明汽車共享軟件導(dǎo)致的駕駛分心只影響反應(yīng)時(shí)間，而不會(huì)影響制動(dòng)行為. 但更為具體的影響機(jī)制還需要進(jìn)一步研究確定.

本研究的結(jié)果能為汽車共享軟件的智能化設(shè)計(jì)、汽車共享軟件場景中的駕駛安全性補(bǔ)償設(shè)計(jì)提供理論借鑒，也可為汽車共享駕駛員的準(zhǔn)入和培訓(xùn)標(biāo)準(zhǔn)提供一定參考.

致謝：西南交通大學(xué)美國研究中心2020年度項(xiàng)目（ARC2020006）；工效學(xué)會(huì)-津發(fā)優(yōu)秀青年學(xué)者聯(lián)合研究基金（CES-Kingfar-2019-001）資助.