李家文，成 波

(1.浙江工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，杭州 310014; 2.清華大學(xué)，汽車安全與節(jié)能國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100084)

前言

在實(shí)際駕駛過程中駕駛員經(jīng)常會處于疲勞狀態(tài)［1］，它影響駕駛員的反應(yīng)和信息處理等能力［2］。目前常用的防撞算法，如安全距離算法(safety distance algorithm，SDA)、碰撞時(shí)間(time to collision，TTC)等，都是根據(jù)駕駛員在正常的危險(xiǎn)感知狀態(tài)下進(jìn)行設(shè)計(jì)的，未考慮疲勞狀態(tài)對防撞報(bào)警算法的影響，能否對疲勞狀態(tài)下的駕駛員進(jìn)行有效的防撞報(bào)警還有待進(jìn)一步的研究和分析。

本文中利用駕駛模擬器，研究了駕駛員處于不同疲勞狀態(tài)時(shí)常用防撞報(bào)警時(shí)機(jī)的報(bào)警效果和對交通危險(xiǎn)的感知變化特性，指出了目前防撞算法所存在的問題，并提出一種面向駕駛員不同疲勞狀態(tài)的防撞報(bào)警算法，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的結(jié)果表明，該算法能為不同疲勞狀態(tài)的駕駛員提供適應(yīng)式的報(bào)警時(shí)機(jī)，提高了防撞報(bào)警的效果。

1 研究方法

1.1 疲勞狀態(tài)評價(jià)

面向駕駛員疲勞狀態(tài)的防撞報(bào)警須實(shí)時(shí)獲取駕駛員的疲勞狀態(tài)，本文中采用對駕駛員面部表情評分的方法來實(shí)時(shí)獲取駕駛員的實(shí)際疲勞狀態(tài)。研究過程中，利用安裝于駕駛員前方的攝像頭實(shí)時(shí)采集駕駛員的面部視頻圖像。由兩名經(jīng)過專門訓(xùn)練的研究人員按照表1所示的評分標(biāo)準(zhǔn)獨(dú)立給出各自的評分，評價(jià)時(shí)將駕駛員的狀態(tài)分為清醒、疲勞和非常疲勞3級，取兩人評分結(jié)果的平均值作為最終結(jié)果。

表1 疲勞狀態(tài)評價(jià)指標(biāo)

1.2 防撞算法

為分析駕駛員在不同疲勞狀態(tài)下對防撞報(bào)警的需求，首先測試了目前常用的一些報(bào)警算法在駕駛員處于不同疲勞狀態(tài)時(shí)的效果。主要包括Mazda算法［3］、Honda算法［4］和 TTC 算法。由于 Mazda算法中有駕駛員反應(yīng)時(shí)間的計(jì)算項(xiàng)，本文中根據(jù)駕駛員在不同疲勞狀態(tài)下對聽覺報(bào)警方式反應(yīng)時(shí)間的差異［5］，將其反應(yīng)時(shí)間項(xiàng)做相應(yīng)修改后作為新的兩種報(bào)警時(shí)機(jī)，目的是為了分析防撞算法是否可通過調(diào)整其反應(yīng)時(shí)間來適應(yīng)駕駛員疲勞狀態(tài)的變化。

本文中采用6種防撞算法:Mw代表Mazda算法，Hw代表 Honda算法，TTC4和 TTC5算法，Mw(T1)和Mw(T2)則代表改變反應(yīng)時(shí)間項(xiàng)后的Mazda算法，其中T1表示反應(yīng)時(shí)間按照疲勞狀態(tài)和清醒狀態(tài)的差異進(jìn)行修改，T2表示反應(yīng)時(shí)間按照非常疲勞狀態(tài)和清醒狀態(tài)的差異進(jìn)行修改。

1.3 評價(jià)方法

在系統(tǒng)報(bào)警時(shí)，過晚的報(bào)警會使駕駛員緊張，過早的報(bào)警則可能使駕駛員覺得煩擾。因此駕駛員對報(bào)警時(shí)機(jī)的態(tài)度是評價(jià)防撞算法是否有效的重要指標(biāo)［6］。另外從人的信息加工過程來看，駕駛員對報(bào)警時(shí)機(jī)是否合適的評價(jià)主要源于其對當(dāng)前危險(xiǎn)程度的感知結(jié)果［7］。為了進(jìn)一步設(shè)計(jì)能適應(yīng)不同疲勞狀態(tài)的防撞報(bào)警算法，還研究了不同疲勞狀態(tài)的駕駛員在面對不同交通狀況時(shí)的危險(xiǎn)感。

具體的評價(jià)步驟如下:首先由駕駛員在不同疲勞狀態(tài)下，采用7分量表的形式(表2)，對6種防撞算法報(bào)警時(shí)機(jī)是否合適進(jìn)行主觀評價(jià);接著，為消除駕駛員之間經(jīng)驗(yàn)差異的影響，利用ME(magnitude estimation)法［8］來比較駕駛員危險(xiǎn)感知的結(jié)果，即基于一個制定好的前向危險(xiǎn)標(biāo)準(zhǔn)，讓不同疲勞狀態(tài)的駕駛員在各種算法報(bào)警時(shí)，對前向交通危險(xiǎn)的情況和該標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行對比評價(jià);最后利用數(shù)值擬合等方法量化駕駛員的主觀評價(jià)和客觀危險(xiǎn)之間的關(guān)系。

表2 報(bào)警時(shí)機(jī)主觀評分量表

1.4 研究條件

實(shí)驗(yàn)中被試者在駕駛模擬器上分別以60、90和110km/h的車速在一條全長50km的高速公路上行駛。由于實(shí)際駕駛過程中影響駕駛員前向危險(xiǎn)感知的工況很多，本文中主要針對較為常見的接近工況進(jìn)行研究，自車以不同的車速接近前車(前車以40km/h的車速行駛)，當(dāng)各算法的閾值被觸發(fā)時(shí)，駕駛模擬器的音響系統(tǒng)發(fā)出報(bào)警的嘟嘟聲。

實(shí)驗(yàn)開始后，被試者先以60km/h的車速保持在中間車道行駛并接近前車，當(dāng)觸發(fā)報(bào)警后進(jìn)行制動。在此過程中，被試者按照表2對該報(bào)警時(shí)機(jī)進(jìn)行評價(jià)，同時(shí)基于ME法評價(jià)當(dāng)時(shí)的交通危險(xiǎn)狀況和標(biāo)準(zhǔn)狀況之間的比較結(jié)果;重復(fù)上述步驟，直到完成對所有危險(xiǎn)報(bào)警算法的測試。在該過程中，兩名有經(jīng)驗(yàn)的實(shí)驗(yàn)研究人員實(shí)時(shí)監(jiān)視被試者的面部視頻，評價(jià)其疲勞狀態(tài)，并確保被試者在所有狀態(tài)下都對6種防撞算法進(jìn)行評價(jià)。在上述過程完成之后，停止實(shí)驗(yàn)，被試者休息10～20min恢復(fù)狀態(tài)，然后再分別以90和110km/h的車速重復(fù)上述實(shí)驗(yàn)。

2 研究結(jié)果

2.1 不同疲勞狀態(tài)駕駛員的報(bào)警時(shí)機(jī)需求結(jié)果

圖1是被試者以60km/h的車速行駛時(shí)，在不同疲勞狀態(tài)下對6種防撞算法的主觀評價(jià)結(jié)果。其中橫坐標(biāo)表示6種報(bào)警時(shí)機(jī)所屬的防撞算法及其觸發(fā)報(bào)警時(shí)相應(yīng)的TTC值，縱坐標(biāo)表示報(bào)警時(shí)機(jī)的評價(jià)結(jié)果。由圖可見，隨著疲勞程度的加深，被試者對報(bào)警時(shí)機(jī)的評價(jià)逐漸下降，即駕駛員越疲勞就越感到報(bào)警時(shí)機(jī)來得較晚。駕駛員在90和110km/h的車速下得到的結(jié)果和上述類似。由此可見，不同疲勞狀態(tài)的駕駛員所需要的報(bào)警時(shí)機(jī)不同。隨著疲勞程度的加深，防撞算法須適當(dāng)?shù)靥崆皥?bào)警，以保證報(bào)警時(shí)機(jī)的有效性。

而從更改了反應(yīng)時(shí)間項(xiàng)的Mazda算法的評價(jià)結(jié)果來看，反應(yīng)時(shí)間的調(diào)整雖然達(dá)到了提早報(bào)警時(shí)機(jī)的目的，但無法有效適應(yīng)駕駛員在不同疲勞狀態(tài)下對報(bào)警時(shí)機(jī)的實(shí)際需求。例如清醒狀態(tài)時(shí)Mw算法的報(bào)警時(shí)機(jī)為稍早，趨向于合適。但在根據(jù)狀態(tài)的變化增加反應(yīng)時(shí)間項(xiàng)的值后，其最終的評價(jià)趨于偏早，偏離了合適的報(bào)警時(shí)機(jī)。

2.2 危險(xiǎn)感知結(jié)果的比較

圖2是被試者以60km/h的車速行駛時(shí)，在不同疲勞狀態(tài)下對不同報(bào)警時(shí)機(jī)的交通危險(xiǎn)感覺和設(shè)定好的標(biāo)準(zhǔn)工況進(jìn)行比較后得到的結(jié)果。其中橫坐標(biāo)表示各種報(bào)警時(shí)機(jī)及其報(bào)警時(shí)的TTC值;縱坐標(biāo)表示危險(xiǎn)感的ME值(危險(xiǎn)比較倍數(shù)，其中1代表設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)工況的ME值)。由圖2可見，不同疲勞狀態(tài)的駕駛員在面對各種交通危險(xiǎn)狀況時(shí)，其危險(xiǎn)感體現(xiàn)出以下兩種變化趨勢:

(1)無論在何種疲勞狀態(tài)下，隨著報(bào)警時(shí)機(jī)逐漸提早(TTC值越來越大)，危險(xiǎn)感也逐漸降低;

(2)隨著疲勞狀態(tài)的加深，駕駛員對相同報(bào)警時(shí)機(jī)的危險(xiǎn)感都加重，體現(xiàn)出一個上升的趨勢。

駕駛員在90和110km/h車速下得到的結(jié)果也和上述類似。

上述結(jié)果表明駕駛員在不同疲勞狀態(tài)下對危險(xiǎn)狀況的態(tài)度變化是造成其對防撞算法報(bào)警時(shí)機(jī)評價(jià)差異的根本原因。因此在研究適應(yīng)不同疲勞狀態(tài)的防撞算法時(shí)，應(yīng)從駕駛員對危險(xiǎn)感知的結(jié)果入手，重點(diǎn)解決以下兩個方面的問題:(1)駕駛員的危險(xiǎn)感和不同報(bào)警時(shí)機(jī)之間的關(guān)系;(2)駕駛員的危險(xiǎn)感在不同疲勞狀態(tài)下的變化特征。通過對這兩種關(guān)系的分析和把握，以駕駛員的危險(xiǎn)感為橋梁建立其不同疲勞狀態(tài)和報(bào)警時(shí)機(jī)之間的聯(lián)系，從而設(shè)計(jì)適應(yīng)于駕駛員不同疲勞狀態(tài)的防撞報(bào)警算法。

3 疲勞狀態(tài)適應(yīng)式防撞報(bào)警算法設(shè)計(jì)

3.1 危險(xiǎn)感和報(bào)警時(shí)機(jī)之間的關(guān)系

根據(jù)上述ME法的評價(jià)結(jié)果，利用Stevens冪定律方法［9］來量化駕駛員在清醒狀態(tài)時(shí)的危險(xiǎn)感主觀評價(jià)和客觀的報(bào)警時(shí)機(jī)之間的關(guān)系:

式中:P代表危險(xiǎn)感，k和m分別為冪函數(shù)的系數(shù)和指數(shù)。量化得到駕駛員的危險(xiǎn)感和報(bào)警時(shí)機(jī)之間的關(guān)系為

3.2 危險(xiǎn)感和不同疲勞狀態(tài)之間的關(guān)系

考慮到駕駛員自身經(jīng)驗(yàn)和偏好等影響，以及事物中存在的聚類規(guī)律，本文中采用模糊C-均值聚類分析的方法，對不同疲勞狀態(tài)下駕駛員的危險(xiǎn)感知結(jié)果進(jìn)行研究，分析了在相同危險(xiǎn)條件下，由于駕駛員疲勞狀態(tài)的變化對其危險(xiǎn)感知結(jié)果的影響規(guī)律。

圖3(a)為將不同車速下的各種報(bào)警時(shí)機(jī)以及各報(bào)警時(shí)機(jī)下得到的危險(xiǎn)感比較結(jié)果作為聚類樣本，以聚類數(shù)為3進(jìn)行聚類后的實(shí)際結(jié)果。圖中不同的方塊點(diǎn)是得到的聚類中心，外側(cè)的橢圓則代表了該類所包含的聚類樣本范圍?？捎孟鄬η逦膱D3(b)來表達(dá)駕駛員在各個類別下，危險(xiǎn)感隨疲勞程度的加深而發(fā)生的變化。將該變化用圖4進(jìn)行量化表示，其中“非常疲勞/清醒”表示非常疲勞狀態(tài)下危險(xiǎn)感和清醒狀態(tài)危險(xiǎn)感的比值，“疲勞/清醒”表示疲勞狀態(tài)下危險(xiǎn)感和清醒狀態(tài)危險(xiǎn)感的比值。

由圖4可見，在相近的報(bào)警時(shí)機(jī)下，駕駛員在不同疲勞狀態(tài)下的危險(xiǎn)感發(fā)生了明顯變化，疲勞狀態(tài)下的危險(xiǎn)感約為清醒狀態(tài)下的1.2倍;非常疲勞狀態(tài)下的危險(xiǎn)感約為清醒狀態(tài)下的1.3倍。該結(jié)果可表示為

式中:P0為駕駛員清醒狀態(tài)時(shí)的危險(xiǎn)感，P1和P2分別為駕駛員疲勞狀態(tài)和非常疲勞狀態(tài)時(shí)的危險(xiǎn)感。

3.3 適應(yīng)于駕駛員不同疲勞狀態(tài)的防撞報(bào)警算法

結(jié)合3.1和3.2節(jié)的結(jié)果，得到了以駕駛員的危險(xiǎn)感為控制指標(biāo)，適應(yīng)于不同疲勞狀態(tài)的防撞報(bào)警時(shí)機(jī)的調(diào)節(jié)算法:

式中N=0、1和2分別代表駕駛員的清醒、疲勞和非常疲勞狀態(tài)。如果PN≥1，則系統(tǒng)觸發(fā)危險(xiǎn)報(bào)警。

在駕駛模擬器上基于表2的評價(jià)量表對該算法進(jìn)行了驗(yàn)證，結(jié)果如圖5所示。其中橫軸的3種報(bào)警時(shí)機(jī)是疲勞狀態(tài)適應(yīng)式報(bào)警算法根據(jù)駕駛員的清醒、疲勞和非常疲勞狀態(tài)自動調(diào)節(jié)的報(bào)警時(shí)機(jī)。由圖5可見，無論是在疲勞還是在非常疲勞狀態(tài)時(shí)，被試者對按其實(shí)際疲勞狀態(tài)調(diào)整的報(bào)警時(shí)機(jī)的評價(jià)結(jié)果(圖中圓圈處)都接近“合適”。由此可見，所提出的根據(jù)駕駛員疲勞狀態(tài)自適應(yīng)調(diào)整報(bào)警時(shí)機(jī)的危險(xiǎn)報(bào)警算法能夠保證對不同狀態(tài)下的駕駛員進(jìn)行適時(shí)的報(bào)警，達(dá)到了預(yù)期的目標(biāo)。

4 結(jié)論

利用駕駛模擬器研究分析了駕駛員處于不同疲勞狀態(tài)時(shí)常用防撞算法的實(shí)際效果和危險(xiǎn)感知特性的變化情況。結(jié)果表明，隨著駕駛員疲勞程度的加深，防撞報(bào)警算法須適當(dāng)?shù)靥嵩鐖?bào)警時(shí)機(jī)，同時(shí)報(bào)警時(shí)機(jī)須符合駕駛員在不同疲勞狀態(tài)下對交通危險(xiǎn)的感知結(jié)果。在此基礎(chǔ)上，建立了一種以人的危險(xiǎn)感為控制指標(biāo)的疲勞狀態(tài)適應(yīng)式的防撞報(bào)警算法，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的結(jié)果表明，該算法能為不同疲勞狀態(tài)的駕駛員提供適應(yīng)式的報(bào)警時(shí)機(jī)，提高了防撞報(bào)警系統(tǒng)在駕駛員處于不同疲勞狀態(tài)時(shí)的報(bào)警效果。

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