基于眼動行為的草原公路駕駛人精神負荷變化規(guī)律

呂 貞，戚春華，朱守林

(內蒙古農業(yè)大學能源與交通工程學院，呼和浩特 010018)

駕駛人精神負荷是指受到外部交通環(huán)境和內在認知狀態(tài)的影響，駕駛人在執(zhí)行相應的駕駛任務或非駕駛相關任務時的緊張感和壓力感[1]，精神負荷過小或過大都可能導致駕駛人判斷、決策、操作失誤，引發(fā)交通事故[2]。典型草原公路地形地貌變化小，路域景觀單調，線形單一，以長直線居多，道路上交通量較小[3-4]。駕駛人在長直線行車時，操作簡單，精神負荷水平較低，而一旦道路交通環(huán)境出現突變(交叉口、超越前方車輛)時，駕駛人感知、認知反應、決策處理的需求瞬間增加，從而導致精神負荷瞬時增大，因此，在草原公路行駛過程中，精神負荷從持續(xù)不足到瞬間增大的變化幅度要遠高于一般公路環(huán)境，而精神負荷的瞬間突變會增加駕駛人判斷、決策或操縱失誤的幾率。因而分析草原公路行車環(huán)境下駕駛人的精神負荷水平的變化規(guī)律對提升道路交通安全水平具有重要意義[5]。

駕駛人精神負荷的評價方法多樣，主要包括主觀打分評價方法、操縱績效評價方法和生理指標評價方法，主觀打分評價法與操縱績效評價法在客觀性與可靠性方面存在一定問題[6]。生理指標評價法中最常用的評價指標有心率、腦電及眼動指標[7-9]，其中眼動指標因為采集過程相對干擾少、敏感、可測、可靠等特點，成為衡量駕駛人精神負荷的重要方法[6]。Recarte等[10]研究發(fā)現駕駛任務難度的增加會導致駕駛人眨眼頻率及眨眼持續(xù)時間的下降。Benedetto等[11]研究發(fā)現駕駛任務難度的增加會導致駕駛人眨眼頻率及眨眼持續(xù)時間的下降。發(fā)現眨眼持續(xù)時間是評判駕駛人視覺負荷的敏感、可靠指標，高精神負荷狀態(tài)下駕駛人的眨眼持續(xù)時間分布在70～100 ms的頻次最多。郭羽熙等[12]利用眼動、心電等指標，分析了典型城市道路駕駛人視覺行為與工作負荷之間的相關性，發(fā)現掃視幅度、掃視峰值速度與工作負荷之間有很強的相關性。朱彤等[13]通過眨眼頻率與眨眼持續(xù)時間對比分析了有無車載導航及車載導航位置對駕駛人精神負荷的影響。

綜上，中外學者針對不同行車環(huán)境下駕駛人的精神負荷已經進行了一定研究，采用方法及所選指標形式多樣，而針對草原公路行車環(huán)境下駕駛人精神負荷的研究尚少，尤其針對不同行駛工況下精神負荷變化規(guī)律的研究仍屬空白。鑒于此，現擬選取典型草原公路開展實駕試驗，選取表征駕駛人精神負荷的典型眼動指標，對比分析駕駛人在不同行車工況下精神負荷的差異性，為駕駛人草原公路駕駛行為安全性研究提供理論依據，為其交通設施的優(yōu)化設計提供實踐指導，不斷提升草原公路行車安全水平。

1 試驗方案設計

為了全面、真實反映駕駛人在草原公路不同行駛工況下的精神負荷的變化規(guī)律，選取典型草原公路開展實駕試驗，利用眼動儀采集駕駛人各項眼動指標，并對道路行車環(huán)境中的可能干擾因素進行控制。

1.1 試驗人員

代表性樣本的選擇是獲取有效試驗數據的前提，根據常用樣本量計算方法確定合適樣本量：

N=Z2σ2/E2

(1)

式(1)中：N為樣本量；Z為標準正態(tài)分布統計量；σ為標準偏差；E為最大允許誤差。顯著性水平取10%，則Z=1.25，σ的取值范圍為0.25～0.5，考慮實駕試驗人數的限制，取σ=0.3，E=10%。計算所需最小樣本量為14，選取15名駕駛人作為被試，年齡在36～50歲(平均年齡41.5，標準偏差為7.2)，駕齡均在3年以上(平均年齡8.3，標準偏差為5.6)。具有法定的駕駛執(zhí)照，視力正常，試驗前身心狀態(tài)良好，滿足試驗要求。

1.2 試驗設備

通過對試驗路段行駛車輛車型調查發(fā)現80%左右是乘用車，因此試驗選擇帕薩特轎車作為試驗用車，眼動數據采集設備為德國SMI生產的I view X HED型頭盔式眼動儀，實時記錄駕駛人注視、掃視及眨眼等眼動數據及眼動錄像，眼動儀的采樣頻率有50 Hz/s和200 Hz/s兩種，為了確保采集數據的完整性和可靠性，將采樣頻率設置為200 Hz/s，主要試驗設備如圖1所示。試驗結束后，采用與眼動儀配套的BeGaze2.4數據分析軟件對試驗數據進行提取和分析。試驗車輛內配備TES數位式手持照度計和噪聲儀，用于測量試驗車內照度和噪聲，以確保試驗條件的一致性。試驗配備附屬設備包括筆記本電腦、大容量蓄電池、12 V直流蓄電池等，以確保試驗的持續(xù)進行及試驗數據的完整記錄。

圖1 試驗主要設備

1.3 試驗方案

選擇典型草原二級公路S101賽漢塔拉至滿都拉圖30 km長作為試驗路段，以確保駕駛人在行車過程中有隨機超車行駛工況，道路中含主路優(yōu)先控制交叉口2個、彎道5個，其余均為直線路段。試驗路段道路交通參數如表1所示。因草原公路以長直線居多，彎道以大半徑曲線為主，常見交叉口控制方式為主路優(yōu)先控制(試驗路段為主路道路)，因此，直線段、彎道和交叉口均從試驗路段中選擇草原公路最常見型式段，因實駕試驗中超車行為存在隨機性，無法確保超車工況觸發(fā)點，因此選取各駕駛人實際超車段作為超車工況。各工況實際道路圖如圖2所示。

表1 試驗路段道路交通參數

為了在試驗過程中盡可能排除外界條件對設備和駕駛人自身狀態(tài)產生影響，試驗選在天氣狀況良好的上午進行，借助TES數位式手持照度計和噪聲儀測量車內照度和噪聲，確保試驗條件的一致性。每位被試首先進行5 km長的駕駛適應訓練，使被試人員適應駕駛環(huán)境及設備，然后開始正式試驗。在正式試驗中，要求被試按照日常駕駛習慣進行駕駛，行車中禁止開啟車內相關車輛輔助設備，以避免此類因素的影響。駕駛人的行車速度控制在最高限速范圍內，且僅允許在道路交通條件良好的直線段進行超車。試驗結束后，采用BeGaze2.4軟件提取各行車工況下駕駛人的眼動數據進行對比分析。根據各種不同行駛工況下道路交通環(huán)境情況，彎道工況數據截取的起終點為直線段與圓曲線的銜接點，交叉口工況數據截取的起終點分別為交叉口入口與出口前后150 m的范圍，超車工況始點為駕駛人開始轉向變道進入對向車道，終點為其返回本向車道。

2 試驗結果與分析

2.1 駕駛人精神負荷評價指標

在駕駛人的眼動指標中，通常認為注視與眼跳是反映駕駛人道路交通信息收集及辨識駕駛人意圖的有效視覺行為，眨眼行為則常用于駕駛人精神負荷的評價，因此選擇眨眼持續(xù)時間、眨眼頻率和平均瞳孔面積作為駕駛人精神負荷的評價指標。

(1)眨眼持續(xù)時間(blink duration，BD)。指被試眼睛由完全睜開到閉合再到完全睜開的全過程所用的時間，反映被試的認知負荷。眨眼持續(xù)時間越短，說明被試認知負荷越大[10]。

(2)眨眼頻率(blink rate，BR)。指被試1 min內眨眼的次數。眨眼頻率低意味著被試在面對更難的任務中需要付出更多的注意力[11]。

(3)平均瞳孔大小(average pupil size，APS)。瞳孔大小表征駕駛人視覺適應性及負荷程度。瞳孔擴張越大，駕駛人精神負荷越大，反之則越小[11]。眼動儀中駕駛人的瞳孔大小按照x與y軸方向的直徑表示，采用像素(pix)為單位，因而可以根據橢圓面積公式計算瞳孔的大小。計算公式為

(2)

式(2)中：APS為平均瞳孔大小；DX為x軸方向直徑；DY為y軸方向直徑；π為圓周率。

2.2 數據分析

2.2.1 眨眼持續(xù)時間(BD)

Stern等[14]認為一次眨眼時長最長為500 ms，而最短眨眼持續(xù)時間并無一致結論。Benedetto等[11]選擇70 ms作為最短眨眼持續(xù)時間，Mcintire等[15]選擇80 ms作為最短眨眼持續(xù)時間。結合本研究眼動儀采集頻率，同時考慮到眨眼持續(xù)時間大于350 ms出現的頻數極少，因而選取80～350 ms作為閾值范圍對眨眼持續(xù)時間數據進行初步篩選，進而求取被試在直線段、彎道、交叉口、超車4種工況下的平均眨眼持續(xù)時間，并利用Origin軟件對數據進行統計分析。

Shapiro-Wilk檢驗結果表明，4種工況下平均眨眼持續(xù)時間數據均滿足正態(tài)性(P>0.05)，經Levene檢驗，總體方差并非顯著不同[F(3，56)=0.164 26，P=0.92]，同時由于被試人員存在重復測量的情況，因此采用單因素重復測量方差分析方法(Repeated-measures ANOVA)對不同行駛工況下的平均眨眼持續(xù)時間進行差異性分析。首先利用Mauchly’s球形假設檢驗法對重復測量數據進行相關性檢驗，球形度檢驗顯著性P=0.965 39，符合球對稱性，可以進行單因素重復測量方差分析。觀察對象內的效應檢驗得F=39.678，P<0.05,因而總體均值是顯著不同的，說明不同行駛工況下眨眼持續(xù)時間存在顯著差異。為進一步對比差異來源，應用Tukey檢驗進行兩兩均值對比，結果表明，直線段與彎道眨眼持續(xù)時間均值并非顯著不同(t=1.529，P>0.05)，其余均存在顯著差異，Tukey檢驗結果如表2所示，不同行駛工況下平均眨眼持續(xù)時間對比如圖3所示。

表2 不同工況下眨眼持續(xù)時間顯著性計算結果

圖3 不同行駛工況下平均眨眼時間

結合表2與圖3可以看出，在交叉口段與超車情況下，駕駛人的眨眼持續(xù)時間顯著小于直線段與彎道，說明駕駛人在交叉口與超車時段精神負荷均較大，且超車時精神負荷最大。利用MATLAB采用K-means聚類法將不同行駛工況下駕駛人的眨眼持續(xù)時間進行聚類分析。根據聚類分析的結果，交叉口與超車行駛工況下，駕駛人的眨眼持續(xù)時間較短出現的頻數明顯大于直線段與彎道，這與方差分析結果一致。根據聚類得出的聚類中心點及最大最小值，將眨眼持續(xù)時間分為短時段(70～120 ms)、中時段(120～200 ms)、長時段(200～350 ms)。不同行駛工況下時段分布如圖4所示。可見，超車行駛工況下，駕駛人的眨眼持續(xù)時間主要持續(xù)在短時段(70～120 ms)，交叉口行駛時，分布在短中時段，而彎道和直線行駛時，分布在中長時段。說明在交叉口和超車行駛工況下駕駛人需要在短時間內關注的信息量較大，導致眨眼持續(xù)時長瞬間縮短，精神負荷瞬時增大。

圖4 眨眼持續(xù)時長分布圖

采用高斯非線性函數對不同行駛工況下駕駛人眨眼持續(xù)時間頻數分布進行擬合發(fā)現，不同行駛工況下駕駛人眨眼持續(xù)時間頻數分布均可用高斯非線性曲線很好地擬合，R2均在0.85以上，各工況下眨眼持續(xù)時間分布高斯擬合方程與相關系如圖5所示。在直線段與彎道，眨眼持續(xù)時間的頻數峰值分別出現在200 ms及150～200 ms，而在交叉口處和超車段眨眼持續(xù)時間頻數峰值出現在100～150 ms，說明相較于直線段和彎道，在交叉口和超車段駕駛人的精神負荷會出現明顯的瞬時增加趨勢。

圖5 不同行駛工況下駕駛人眨眼持續(xù)時間分布及高斯擬合

2.2.2 眨眼頻率(BR)

同理，經檢驗，不同工況下駕駛人的眨眼頻率滿足正態(tài)性與方差齊性，進而對不同行駛工況下駕駛人的眨眼頻率進行單因素重復測量方差分析，在0.05顯著性水平下，F(3，56)=34.771 2，P<0.05，說明總體均值顯著不同。進一步應用Tukey檢驗進行兩兩均值對比，發(fā)現直線段與曲線段行駛工況下，駕駛人眨眼次數沒有顯著差異，交叉口與超車段眨眼次數沒有顯著差異，而直線段和彎道與交叉口、超車段之間均存在顯著差異，不同工況下指標顯著性計算結果如表3所示。不同行駛工況下眨眼頻率對比如圖6所示。可見，交叉口與超車段的眨眼頻率明顯小于直線段與彎道，說明駕駛人在交叉口與超車段行車時，由于所需關注的信息量的顯著增加，同時駕駛人的駕駛操作需求難度增加，使得駕駛人的精神負荷明顯大于直線段與彎道，與眨眼持續(xù)時間分析結果一致。

圖6 不同行駛工況下眨眼頻率對比圖

表3 不同工況下指標顯著性計算結果

2.2.3 平均瞳孔大小(APS)

利用式(2)計算不同行駛工況下駕駛人的平均瞳孔大小，Shapiro-Wilk檢驗和Levene檢驗結果表明，不同行駛工況下駕駛人的平均瞳孔面積符合正態(tài)性和方差齊性。進一步進行單因素重復測量方差分析得出，F(3，56)=692.44，P<0.05，說明不同行駛工況下駕駛人平均瞳孔大小總體均值存在顯著差異，應用Tukey檢驗進行兩兩均值對比，發(fā)現在0.05置信水平下不同行駛工況下平均瞳孔面積均存在顯著差異，不同行駛工況下駕駛人平均瞳孔大小如圖7所示。可見相較于直線路段，彎道、交叉口、超車段駕駛人精神負荷均較大，且超車段最大，交叉口其次，分析結果與前述指標分析結果一致。

圖7 不同行駛工況下平均瞳孔大小對比

2.3 不同行駛工況下駕駛人精神負荷變化規(guī)律分析

根據2.2中不同行駛工況下眨眼持續(xù)時間(BD)、眨眼頻率(BR)及平均瞳孔大小(APS)等的對比分析結果，與直線段和曲線段相比，交叉口和超車工況下3項指標均存在顯著差異，說明超車與交叉口行車工況下駕駛人的精神負荷均較大。為了進一步量化對比不同行駛工況下駕駛人精神負荷的變化規(guī)律，定義注視時長突變率α、注視頻率突變率β、瞳孔面積突變率γ，對直線行駛工況與彎道、交叉口、超車工況下的精神負荷突變規(guī)律進行對比分析，各指標的定義為

(3)

(4)

(5)

式中：BD1、BR1、APS1分別為直線行駛工況的眨眼持續(xù)時間、眨眼頻率、平均瞳孔大小；i為行駛工況，2、3、4分別代表彎道、交叉口、超車行駛工況。相較于直線工況，其他3種工況各指標的突變率如圖8所示。

圖8 不同工況下各指標突變率

從圖8可以看出，從直線段進入到曲線段時，突變率α2、β2、γ2均不大，在3%以下，說明從直線段進入到彎道的過程中，駕駛人的精神負荷波動很小。這與草原公路的線形特征直接相關，典型的草原公路平曲線半徑均較大，直線曲線銜接順暢，自然過渡，駕駛人在行經過渡段時，在感知、認知、判斷、決策及操作行為上并不需要花費很大的精力，不會造成精神壓力，因而精神負荷變化很小。這與李航天針對草原公路直線段和曲線段眼動行為變化的分析結果相近，其所選眼動指標為注視持續(xù)時間、瞳孔直徑、掃視持續(xù)時間等，在同等信息量水平下，與直線段相比，曲線段各眼動指標的變化并不顯著[3]。

從直線段進入交叉口時，各指標的突變率均較大，眨眼持續(xù)時間突變率α3=-18.446，眨眼頻率突變率β3=-23.936，瞳孔面積突變率γ3=25.603，說明駕駛人在長直線行駛突然駛經交叉口時，駕駛人的精神負荷會出現瞬間較大幅增加。這與草原公路行車環(huán)境特征、交叉口的型式及交通工程設施的設置直接相關。在草原公路長直線行駛過程中，道路線形單一，景觀單調，交通標志、標線及其他安全設施均較少，道路交通信息量很少，而一旦行經交叉口時，道路結構形式的變化、交通流向的交叉、交通標志等交通工程設施的設置，使得交叉口道路交通信息量產生突變，導致駕駛人的感知、認知負荷在短時增加，使得駕駛人的眨眼持續(xù)時間和眨眼頻率出現明顯下降，平均瞳孔面積反之出現顯著增加，這也與文獻[3]交叉口眼動行為變化的分析結果一致，在同等信息量水平下，與直線段相比，交叉口的各項指標與之有較大差異。Li等[16]分析了自然駕駛狀態(tài)下駕駛人行經有無信號控制交叉口的注視持續(xù)時間、注視頻率及注視轉移特征，發(fā)現無論是信號控制還是非信號控制交叉口，由于道路交通狀況復雜多變，導致駕駛人的各項指標均會出現較大變化，且信號控制交叉口的左轉時變化規(guī)律更明顯，草原公路交叉口以主路優(yōu)先控制方式居多，因此僅選取了典型主路優(yōu)先控制交叉口作為交叉口試驗工況，后續(xù)需要進行草原公路不同類型交叉口眼動及負荷的差異性分析。Shinar等[17]的研究結果表明，交叉口交通事故的發(fā)生與駕駛人在行經交叉口復雜道路環(huán)境信息量增加而導致的感知、認知負荷增加有直接關系。據統計，典型草原一級公路40%的交通事故發(fā)生在交叉口，典型二級公路30%左右的事故發(fā)生在交叉口，這與駕駛人行經交叉口精神負荷的突變而導致的判斷、決策及操作失誤直接相關[18]。

駕駛人從直線段自由行駛工況突然進入到超車工況時，各項眼動指標均會出現顯著變化，眨眼持續(xù)時間突變率α3=-26.942、眨眼頻率突變率β2=-29.136、瞳孔面積突變率γ2=44.49，說明長直線自由駕駛后駕駛看到前方有車并進行短時借道超車時，會造成其精神負荷的大幅波動，這與借道超車過程中道路行車環(huán)境的急劇變化有關。草原公路雙向兩車道，為了進行超車，駕駛人需要加速變道超越前車，然后再加速變道駛回本向車道，在此過程中，駕駛人不僅需要關注本車、被超車輛、對向來車的信息，同時還需進行一系列判斷、決策與操作行為，這會給駕駛人帶來很大的精神壓力，使其眨眼持續(xù)時長與眨眼頻率的顯著下降，平均瞳孔大小大幅增加。Olsen等[19]通過對比發(fā)現，駕駛人在變道過程中的注視次數相較于直線行駛顯著增加，尤其是對左后視鏡及盲區(qū)的觀察，說明變道過程中駕駛人的精神負荷要比正常行駛下大，與本文研究結論一致，就駕駛人注視區(qū)域而言，因試驗路段為雙向兩車道，駕駛人在借道超車過程中注視點的轉移規(guī)律與同向超車并不相同，有待進一步挖掘其規(guī)律。Zhang等[20]選取典型眼動指標分析了高速公路超車過程中駕駛人的視覺行為特征，發(fā)現在超車過程中，駕駛人的注視持續(xù)時間、注視頻率、眼跳持續(xù)時間、眼跳頻率等均會出現較大變化，與研究選取指標不同，但變化規(guī)律一致。Benedetto等[11]通過研究發(fā)現駕駛任務難度越大，則駕駛人的眨眼持續(xù)時間越短，眨眼次數越少，這與研究結果一致。

2.4 基于安德魯斯調和曲線的精神負荷可視化對比

為了將三項指標綜合影響下不同工況駕駛人精神負荷變化規(guī)律的差異性進行二維平面展示，采用安德魯斯曲線(Andrews curve)對其進行降維可視化處理。安德魯斯調和曲線原理[21]如下。

多元數據可以用一個向量形式表示，如p維向量y=(y1,y2,…,yp)T可表示為具有p個觀測指標，每個指標有n個樣本觀測值的p×n多元數據集。每個樣本的p個指標在p維空間中構成一個點，這個點可用二維空間中的一條曲線表示，Andrews表達式為

(6)

式(6)中：t為時間，t∈(0,1)s。

采用MATLAB繪制不同行駛工況在三項指標共同作用下的安德魯斯調和曲線如圖9所示，為了簡潔明了反映不同工況的差異性，此處僅選取不同工況下各被試的均值(圖中實線)及25%、75%分位數(兩側點劃線)進行展示。

圖9 不同行駛工況下安德魯斯調和曲線

從圖9可以明顯看出，不同工況下的調和曲線大致可以分為三類：直線段和彎道fy(t)函數變化規(guī)律一致，歸為第一類；交叉口則與之有一定的差異性，歸為第二類；超車段fy(t)差異性最大，歸為第三類。與上述各指標的定量化精神負荷對比分析結果完全一致。

3 結論

采用表征駕駛人精神負荷的典型眼動指標：眨眼持續(xù)時長、眨眼次數、瞳孔大小及各指標的突變率對比分析草原公路不同行駛工況下駕駛人精神負荷的差異性及變化規(guī)律，并應用安德魯斯調和曲線對多指標綜合作用下不同工況精神負荷差異性進行可視化，得出結論如下。

(1)單因素重復測量方差分析結果表明，在交叉口和超車工況下駕駛人的眨眼持續(xù)時間、眨眼頻率和平均瞳孔大小與直線段和彎道均存在顯著差異性，說明駕駛人從直線段進行超車及行經交叉口時精神負荷變化較大，且進行超車時最大。不同工況下眨眼持續(xù)時長頻數分布均可用高斯分布進行擬合，且超車段主要集中在短時段，交叉口集中在短中時段。

(2)通過定義各指標突變率定量對比分析不同行駛工況下精神負荷的突變性，發(fā)現從直線段自由行駛進入超車工況時駕駛人各指標突變性最大，眨眼持續(xù)時間突變率α3=-26.942、眨眼頻率突變率β2=-29.136、瞳孔面積突變率γ2=44.49，說明此時駕駛人的精神負荷起伏最大，駛經交叉口時突變情況次之，經過彎道時則無明顯波動。

(3)不同工況三項指標綜合作用下精神負荷的差異性可以通過安德魯斯曲線fy(t)進行降維可視化展示，所呈現規(guī)律與定量分析結果完全一致，說明安德魯斯曲線在眼動多指標降維分類展示駕駛行為規(guī)律方面具有很好的適用性。

(4)駕駛人由草原公路長直線自由駕駛狀態(tài)突然超車或遇到交叉口時，其精神負荷的明顯突變與超車過程中及行經交叉口時道路交通信息量的短時增加有直接關系，有必要進一步分析草原公路交叉口及超車過程等行駛工況突變過程中駕駛人視覺感知特性的變化規(guī)律、決策規(guī)律及駕駛操作行為形成機理，為深入剖析草原公路交通事故機理提供理論依據。

(5)鑒于草原公路交叉口與超車時駕駛人精神負荷的突變性，可以通過交通工程設施或設備干預的方式對駕駛人進行警示，以提升草原公路行車安全水平。