陳 穎

(山東交通學(xué)院交通與物流工程學(xué)院，山東濟南250023)

0 引言

道路交通系統(tǒng)是一個由人-車-路所構(gòu)成的動態(tài)系統(tǒng)，其中駕駛?cè)耸墙煌ò踩闹鲗?dǎo)因素。據(jù)交通事故統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，緊急狀態(tài)下駕駛?cè)藨?yīng)激狀態(tài)而引發(fā)的交通事故占有一定比例，而且駕駛?cè)嗽谛旭傊袩o法完全避免這種情況的發(fā)生。據(jù)美國相關(guān)部門的數(shù)據(jù)顯示，駕駛?cè)嗣啃旭?00 km就會面臨一次緊急危險情況［1］。國內(nèi)外研究現(xiàn)狀表明，適當(dāng)?shù)挠?xùn)練可以提高駕駛?cè)朔磻?yīng)速度、車輛操作的準(zhǔn)確性以及降低應(yīng)激反應(yīng)的程度，其具體途徑主要有感知能力和危險感受性訓(xùn)練、駕駛技能的訓(xùn)練和應(yīng)激場景的訓(xùn)練［2］。

從20世紀(jì)90年代開始，國內(nèi)外研究學(xué)者開始對駕駛?cè)藨?yīng)激進行研究。H.Jennifer等［3］從生理心理學(xué)的角度開始了駕駛?cè)藨?yīng)激特性的定量研究，通過實車試驗配合錄像帶選取路線進行研究，并篩選出皮電和心率為駕駛?cè)藨?yīng)激的關(guān)鍵指標(biāo)，研究結(jié)果表明應(yīng)激能直接用皮電、心電、呼吸率、肌電來衡量。劉浩學(xué)等［4］開始對駕駛?cè)藨?yīng)激及應(yīng)激訓(xùn)練進行了一系列的相關(guān)研究，對駕駛?cè)藨?yīng)激狀態(tài)下肇事進行分析，并提出駕駛?cè)藨?yīng)激的概念，即為駕駛?cè)嗽谕饨缇o急情況下應(yīng)激刺激源所產(chǎn)生應(yīng)激狀態(tài)的綜合反應(yīng)，包括應(yīng)激生理反應(yīng)、應(yīng)激心理反應(yīng)和應(yīng)激行為反應(yīng)。趙建有［5］并針對駕駛技能動力定型特性，提出駕駛?cè)藨?yīng)激能力的可訓(xùn)練性，并進行了初步的研究。在駕駛?cè)藨?yīng)激可訓(xùn)練性研究的基礎(chǔ)上，寧世發(fā)［6］、信占瑩［7］和梅曉波［8］通過創(chuàng)建虛擬危險場景對駕駛?cè)藨?yīng)激訓(xùn)練進行了一系列的連續(xù)性研究，初步實驗結(jié)果表明駕駛?cè)说陌踩庾R可以通過訓(xùn)練來提高。然而這些研究對駕駛?cè)颂摂M應(yīng)激研究目前只停留在軟件設(shè)計階段，尚未在駕駛模擬器上實現(xiàn)駕駛?cè)藨?yīng)激訓(xùn)練軟件運行，缺乏沉浸感和交互性;并且前期所開發(fā)駕駛?cè)藨?yīng)激訓(xùn)練場景相對較少，不足以概括所有典型緊急情況。因此，筆者采用虛擬現(xiàn)實技術(shù)基于模擬器開發(fā)危險視景，進而為駕駛?cè)藨?yīng)激訓(xùn)練的研究提供有效性的研究平臺，并通過設(shè)計仿真實驗驗證其能滿足研究需求。

1 系統(tǒng)組成

1.1 系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)

隨著傳感技術(shù)和計算機虛擬仿真技術(shù)的發(fā)展和進步，汽車駕駛模擬器被廣泛地用于科學(xué)研究，它為駕駛?cè)诵袨榈牧炕芯刻峁┝朔浅：玫难芯科脚_。然而，基于駕駛模擬器的駕駛?cè)诵袨榈难芯亢艽蟪潭壬弦蕾囉趯︸{駛環(huán)境的仿真實現(xiàn)程度。因此，駕駛?cè)藨?yīng)激訓(xùn)練系統(tǒng)的實現(xiàn)主要有兩個部分:硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)，它們之間的關(guān)系和組成如圖1。

圖1 駕駛?cè)藨?yīng)激訓(xùn)練系統(tǒng)設(shè)計框架Fig.1 Design framework of driver stress training system

圖1中，駕駛?cè)藨?yīng)激訓(xùn)練系統(tǒng)由傳感器將硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)連接起來構(gòu)成。硬件系統(tǒng)，包括駕駛模擬器硬件模塊和傳感器數(shù)據(jù)傳輸模塊;軟件系統(tǒng)，包括車輛控制模塊和視景仿真模塊。其中，駕駛模擬器硬件模塊主要由駕駛艙、顯示屏幕、音效設(shè)備等組成;傳感器數(shù)據(jù)傳輸模塊主要通過數(shù)據(jù)采集卡完成數(shù)據(jù)采集、傳感器讀數(shù)和數(shù)據(jù)傳輸功能;車輛控制模塊，包括車輛動力學(xué)仿真、車輛行駛仿真和碰撞檢測;視景仿真模塊，包括交通環(huán)境仿真、車輛行人仿真、危險場景實現(xiàn)和場景音效。通過傳感器和數(shù)據(jù)采集卡進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換傳輸?shù)杰浖到y(tǒng)中的車輛動力學(xué)模塊，從而實現(xiàn)車輛的行駛仿真。

1.2 系統(tǒng)硬件

駕駛?cè)藨?yīng)激訓(xùn)練系統(tǒng)硬件由操縱部件系統(tǒng)和傳感器組成，駕駛?cè)藢Σ倏v部件系統(tǒng)進行操作，產(chǎn)生的傳感模擬信號經(jīng)傳感器通過數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)傳輸給計算機系統(tǒng)，通過車輛動力學(xué)模型進行快速實時計算，并通過虛擬現(xiàn)實技術(shù)模擬出汽車的行駛狀態(tài)。

駕駛?cè)藨?yīng)激訓(xùn)練系統(tǒng)硬件選用由陜西冠旗科教設(shè)備有限責(zé)任公司生產(chǎn)的中等逼真度單屏幕主動式汽車駕駛模擬器。駕駛?cè)藨?yīng)激訓(xùn)練系統(tǒng)硬件如圖2。

圖2 駕駛?cè)藨?yīng)激訓(xùn)練系統(tǒng)硬件示意Fig.2 Hardware of driver stress training system

駕駛?cè)藨?yīng)激訓(xùn)練系統(tǒng)硬件由駕駛艙的操縱部件、計算機主機、傳感器、顯示器和音效設(shè)備等組成，其中駕駛艙操作部件及其空間布局和實車完全一致，例如駕駛艙的座椅、方向盤、加速踏板、變速器、制動踏板等均為具有操縱感的實車部件。行駛中的操作轉(zhuǎn)向、油門和離合等時的產(chǎn)生傳感器信號為模擬量和數(shù)字量，通過調(diào)校后與聲音和視像同步，滯后＜50 ms;變速器為可分級的6擋變速，與實車一致;轉(zhuǎn)向器反應(yīng)靈敏，轉(zhuǎn)向范圍≮0～720°(≮180脈沖/圈);離合器靈敏，抬起過快時則發(fā)動機顯示熄火;駕駛?cè)藨?yīng)激視景全部為計算機實時生成(25幀/s);計算機的主機能較快運行以保證系統(tǒng)的實時性。

1.3 系統(tǒng)軟件

系統(tǒng)軟件主要由硬件驅(qū)動程序、視景仿真程序、車輛動力學(xué)仿真程序和控制管理程序等組成。這些程序在計算機上實現(xiàn)，控制管理程序進行場景的調(diào)度和控制。

2 系統(tǒng)視景設(shè)計

2.1 視景總體設(shè)計

駕駛?cè)藨?yīng)激訓(xùn)練系統(tǒng)視景是描述駕駛?cè)藨?yīng)激場景所在的客觀世界，包括各種景物:各種交通標(biāo)志、行駛環(huán)境的路邊建筑、樹木和行人等。具體的功能有:

1)連續(xù)繪制虛擬場景;

2)在同一場景中，可與其它車輛等進行交互;

3)可自由選擇不同的場景(不同道路、天氣);

本屆青年美展經(jīng)主辦單位的積極籌備，得到了浙江全省青年美術(shù)家的積極響應(yīng)和熱情參與，共收到投稿作品1200余件。經(jīng)過評委會認真評選，評出中國畫、油畫、版畫、雕塑、水彩粉畫、漆畫、綜合材料7個畫種的入選作品287件，優(yōu)秀作品50件。

4)前后視景、虛擬儀表盤(車速)等功能完善。

2.2 訓(xùn)練場景設(shè)計

目前，虛擬仿真環(huán)境構(gòu)建工具多采用D3D(DirectX)和 OpenGL(Open Graphics Library)。通過D3D(DirectX)城市道路駕駛模擬軟件和OpenGL城市道路駕駛模擬軟件測試對比，道路環(huán)境建模如采用D3D(DirectX)，渲染時間相應(yīng)增加，在場景模型較多時會較大地減慢實時響應(yīng)度，OpenGL的硬件無關(guān)性大大的提高了實時響應(yīng)速度［9］。然而，3-D模型能產(chǎn)生較好的立體沉浸感，在場景逼真度要求較高的研究中具有較強的優(yōu)勢，能較好的達到駕駛?cè)诵袨檠芯康谋普嫘砸?。因此，采?MultiGen Creator建立3-D模型增強沉浸感。

利用VC++、OpenGL和 MultiGen Creator開發(fā)的駕駛?cè)藨?yīng)激訓(xùn)練軟件具有以下功能和特點:

1)高度逼真性。場景部分由計算機實時形成，駕駛?cè)嗽陲@示屏上看到的車輛、行人、道路、建筑物和交通標(biāo)志等均隨著駕駛的過程不斷實時變化，采用計算機語音合成技術(shù)逼真模擬汽車行進中的各種聲音，例如車輛行駛中的動力聲、喇叭聲、周圍環(huán)境聲、特殊天氣伴有的聲音特效等等，如同駕駛實車一樣，有身臨其境的感覺;

2)視景圖像技術(shù)全面，視覺效果采用計算機圖形算法實時成像、真實度高;

3)模擬技術(shù)指標(biāo)多樣，能通過汽車多自由度數(shù)學(xué)模型逼真實現(xiàn)轉(zhuǎn)向、制動和加速;

4)模擬多種不同情況下的應(yīng)激危險場景，包括不同道路上的應(yīng)激場景;

5)可循環(huán)訓(xùn)練。針對某個場景，駕駛?cè)丝梢愿鶕?jù)需求進行循環(huán)重復(fù)訓(xùn)練，計算機自動控制循環(huán)狀態(tài);

6)可用于訓(xùn)練與研究。程序后臺可以記錄下觸發(fā)應(yīng)激場景的時間和相關(guān)情況，以便研究工作中的數(shù)據(jù)提取。

2.3 視景實現(xiàn)

按照道路交通環(huán)境進行劃分，駕駛?cè)藨?yīng)激訓(xùn)練系統(tǒng)針對典型應(yīng)激源構(gòu)建了14個應(yīng)激場景，并針對確定的14個駕駛?cè)藨?yīng)激典型場景，利用VC++、OpenGL和MultiGen Creator開發(fā)的駕駛?cè)藨?yīng)激訓(xùn)練場景如圖3。

圖3 駕駛?cè)藨?yīng)激訓(xùn)練場景示例Fig.3 Scenarios of driver stress training system

3 關(guān)鍵技術(shù)實現(xiàn)

3.1 車輛行人控制技術(shù)

通過建立車輛動力學(xué)模型實現(xiàn)主車的位置移動，并且按照預(yù)先設(shè)定好的路線和速度對場景涉及的其它車輛和行人運動進行控制。將車輛和行人的坐標(biāo)和運動時間進行文件記錄，同過編寫觸發(fā)函數(shù)，當(dāng)駐車行駛至特定的位置觸發(fā)危險場景時讀入文件，并依據(jù)圖形渲染時間計算出當(dāng)前車輛的坐標(biāo)來控制運動車輛，最終來實現(xiàn)應(yīng)激場景。

例如，系統(tǒng)設(shè)計山區(qū)道路場景中車輛運動軌跡:主車在山區(qū)公路行駛時(≥60 km/h)，當(dāng)其通過第一個彎道后(阻擋視線物)，對向車道有一輛藍色大貨車由于長下坡行駛制動失效而失控高速迎面而來。通過控制目標(biāo)物的坐標(biāo)位置，使其沿著既定的軌跡行駛，如圖4。

圖4 山區(qū)道路典型應(yīng)急場景Fig.4 Typical scenario on the mountainous road

3.2 雪天特效

粒子特效系統(tǒng)被廣泛的應(yīng)用于模擬霧、雨和雪等天氣，已經(jīng)成為構(gòu)建虛擬三維場景中不可或缺的工具。系統(tǒng)設(shè)計了暴風(fēng)雪中雪天行車場景，為了模擬雪天的效果，用粒子系統(tǒng)模擬出暴風(fēng)雪中雪花飛舞和降落的感覺，并通過比較最終采用了非線性方程模擬出雪花運動的效果，大大增強了視景的逼真度。為了表示風(fēng)力對雪花的影響，在粒子每個方向上加上一個旋轉(zhuǎn)量。

3.3 夜視效果

夜間行車造成的視距不良是造成駕駛?cè)嗽谝归g發(fā)生交通事故的主要原因。系統(tǒng)設(shè)計了夜間行車場景，為此模擬了車輛的近光燈的特效。通過OpenGL環(huán)境光的變化實現(xiàn)夜晚環(huán)境，并通過創(chuàng)建光源生成漫射光，并將光源位置固定于視點位置，實現(xiàn)近光燈的特效。

4 仿真實驗

4.1 實驗設(shè)計

從主觀和客觀兩個方面來對所設(shè)計的駕駛?cè)藨?yīng)激訓(xùn)練系統(tǒng)的仿真效果來進行評價:①訓(xùn)練效果。駕駛?cè)藨?yīng)激訓(xùn)練系統(tǒng)用于訓(xùn)練其正確應(yīng)對方法，因此完成訓(xùn)練的成功率能用于表征其訓(xùn)練效果;②應(yīng)激心理。駕駛?cè)藨?yīng)激訓(xùn)練系統(tǒng)用于降低駕駛?cè)嗽诰o急環(huán)境下的緊張程度，因此其心理緊張程度能用于表征應(yīng)激心理的變化，采用非入侵式的生理反饋技術(shù)采集心率指標(biāo)評價。

如果駕駛?cè)嗽趹?yīng)激訓(xùn)練中順利完成訓(xùn)練場景的訓(xùn)練并且有效的避免了任何危險的發(fā)生，認為該次訓(xùn)練是“成功”的;否則認為該次訓(xùn)練是“不成功”的，例如出現(xiàn)碰撞、熄火、停車或駛出車道等情況。訓(xùn)練完成率可通過計算機后臺程序?qū)С鐾瓿汕闆r進行計算。

當(dāng)緊急狀況發(fā)生時，受到突發(fā)性的緊急狀況的影響，駕駛?cè)说男睦砭o張程度會產(chǎn)生急劇變化，即心率隨之急劇變化［9］。因此，緊急狀況的復(fù)雜程度和駕駛?cè)说木o張程度是引起心率變化的重要因素。使用生物反饋儀器能夠?qū)π穆蔬M行數(shù)據(jù)采集，誤差小且駕駛實驗過程中采集相對簡單。因此，筆者確定選取心率作為測量駕駛?cè)藨?yīng)激訓(xùn)練仿真實驗的指標(biāo)參數(shù)。

4.2 實驗樣本

由于以往研究證明駕駛?cè)蝿?wù)對不同年齡段駕駛?cè)说挠绊懣赡懿煌?，有研究表明新手駕駛?cè)烁菀自诰o急狀況下表現(xiàn)出高應(yīng)激狀態(tài)［10-11］。由于實驗條件極其有限，主要考慮駕駛經(jīng)驗的差異性，本研究僅以青年駕駛?cè)藶閷嶒瀸ο?。選擇30名長安大學(xué)在校碩士研究生，符合心理學(xué)小樣本數(shù)量:其中男性20名，女性10名;年齡在23～28歲之間;有初步駕駛經(jīng)驗(駕齡＜3年)的有14人，無任何駕駛經(jīng)驗的16人。同時，為了確保實驗?zāi)馨踩樌瓿?，被試者需要填寫并完成自我報告健康狀況的檢查，在此前有無接受任何可能導(dǎo)致的相關(guān)治療等。此外，由于立體視覺會影響整個實驗的駕駛?cè)藨?yīng)激狀態(tài)，被試者應(yīng)排除“立體盲”個例。整個實驗過程和實驗任務(wù)都是用漢語進行。在仿真實驗中，所有被試均需要是首次使用仿真器進行駕駛，以避免仿真駕駛經(jīng)驗帶來的結(jié)果差異。

4.3 實驗設(shè)備與數(shù)據(jù)采集

選用美國BIOPAC公司生產(chǎn)的世界上應(yīng)用廣泛、功能強大的電腦化多導(dǎo)生理記錄儀MP150作為采集駕駛?cè)藨?yīng)激訓(xùn)練仿真實驗參數(shù)，包含心電模塊(ECG)、腦電模塊(EEG)、眼電模塊(EOG)、肌電模塊(EMG)和胃腸電模塊(EGG)等不同模塊，可根據(jù)實際需要自由地組配。

本實驗使用MP150中的ECG100C放大器，利用配備的2根LEAD110S屏蔽導(dǎo)線、1根LEAD100非屏蔽導(dǎo)線和3個一次性貼片電極對心電信號進行采集。MP150硬件設(shè)置為:放大器增益設(shè)置在500，高通濾波器設(shè)置在0.5 Hz，低通濾波器設(shè)置在35 Hz ON。在試用酒精和生理鹽水擦拭皮膚表面后黏貼一次性貼片電極。電極連接方法:VIN+連接左下肢，VIN-連接右上肢，GND連接右下肢，并通過導(dǎo)線連接在放大器上。實驗使用MP150的系統(tǒng)軟件AcqKnowledge進行在線的數(shù)據(jù)分析、濾波和轉(zhuǎn)換反饋，也能將采集到的數(shù)據(jù)進行離線分析與處理，如圖5。

圖5 Acqknowledge的軟件實時數(shù)據(jù)處理畫面Fig.5 Real-time data processing of Acqknowledge software

根據(jù)MP150所連接的電腦紀(jì)錄觸發(fā)應(yīng)激場景的時間進行實驗數(shù)據(jù)采集。實驗數(shù)據(jù)使用MP150專用的系統(tǒng)軟件Acqknowledge 4.1、Excel 2003以及SPSS Statistics 17.0進行分析處理，計算出駕駛?cè)藛未斡?xùn)練中應(yīng)激場景出現(xiàn)后3 s內(nèi)心率的平均值，作為單次訓(xùn)練觸發(fā)場景時的瞬時心率。

4.4 實驗結(jié)果

實驗根據(jù)駕駛模擬器紀(jì)錄下觸發(fā)應(yīng)激場景的時間，用Acknowledge軟件計算出駕駛?cè)藛未斡?xùn)練中應(yīng)激場景出現(xiàn)后3 s內(nèi)心率的平均值，作為單次訓(xùn)練應(yīng)激狀態(tài)下的心率［12］。

對計算機記載的應(yīng)激訓(xùn)練完成情況進行匯總分析，得出應(yīng)激場景的完成與訓(xùn)練次數(shù)之間的關(guān)系。如圖6。

圖6 應(yīng)激場景的完成率與訓(xùn)練次數(shù)關(guān)系Fig.6 The relation between the accomplishment rate and training times

在圖6中，由于缺乏應(yīng)激應(yīng)對經(jīng)驗而導(dǎo)致危險發(fā)生幾率較高，根據(jù)應(yīng)激場景的難易情況，這些典型應(yīng)激場景的首次訓(xùn)練完成率20%～60%。隨著訓(xùn)練次數(shù)的增加，場景完成率逐步上升并趨于100%。

以被試者第一次訓(xùn)練心率數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)，計算出該場景下各次訓(xùn)練的平均心率變化率。30名被試者在14個應(yīng)激場景中平均心率變化率與訓(xùn)練次數(shù)的變化關(guān)系如圖7。

圖7 平均心率變化率與訓(xùn)練次數(shù)關(guān)系Fig.7 The relation between the average heart rate change and training times

由圖7可看出，隨著訓(xùn)練次數(shù)增加，駕駛?cè)藨?yīng)激狀態(tài)下的心率逐步下降并趨于平緩。數(shù)據(jù)結(jié)果證明經(jīng)多次訓(xùn)練后的被試心理緊張狀態(tài)有所緩解，并且逐步地趨于平穩(wěn)。表明訓(xùn)練有助于幫助駕駛?cè)嗽趹?yīng)激狀態(tài)下正確進行信息的加工處理和操作，避免或減少駕駛?cè)擞捎谶^度緊張導(dǎo)致的失誤操作，這對駕駛?cè)嗽诰o急情況下能安全避險具有積極意義。

5 結(jié)論

虛擬技術(shù)所開發(fā)的駕駛模擬器的“沉浸感”與“交互性”使得使用者產(chǎn)生身臨其境的切身感受，因此本文所開發(fā)的駕駛?cè)藨?yīng)激訓(xùn)練仿真系統(tǒng)很好地滿足了需求，取得了理想的視覺和訓(xùn)練效果，并取得了如下結(jié)論:

1)確定仿真方法可作為研究駕駛?cè)藨?yīng)激的工具和方法。駕駛?cè)藨?yīng)激實車研究具有較高的危險性，仿真方法是其唯一可行的研究方法，具有較高的逼真性和有效性的仿真設(shè)備是其研究的前提。

2)在駕駛?cè)藨?yīng)激訓(xùn)練仿真研究中，采用虛擬技術(shù)和傳感技術(shù)設(shè)計了駕駛?cè)藨?yīng)激訓(xùn)練系統(tǒng)，組合設(shè)計了14個不同復(fù)雜程度的應(yīng)激場景，并利用虛擬現(xiàn)實技術(shù)實現(xiàn)了場景的視景仿真。整個訓(xùn)練系統(tǒng)逼真、經(jīng)濟、有效，為駕駛?cè)藨?yīng)激訓(xùn)練的研究和其他駕駛?cè)藨?yīng)激狀態(tài)的研究提供了較高的平臺。

3)利用駕駛?cè)藨?yīng)激訓(xùn)練系統(tǒng)平臺選擇被試者進行了仿真實驗，根據(jù)駕駛應(yīng)激生理機理選取心率作為仿真實驗參數(shù)，統(tǒng)計分析表明，隨著訓(xùn)練次數(shù)的增加，駕駛?cè)擞|發(fā)應(yīng)激場景時的心率呈現(xiàn)下降趨勢，表明所設(shè)計的駕駛?cè)藨?yīng)激訓(xùn)練仿真系統(tǒng)具有較高的有效性，對緊急情況下駕駛?cè)四軌虬踩茈U具有積極意義。

［1］ 劉瑋.基于動力定型理論的駕駛員應(yīng)激訓(xùn)練場景構(gòu)建與評價［D］.西安:長安大學(xué)，2012.Liu Wei.Construction and Evaluation of Driver Stress Training Scenes Based on Dynamic Stereotypy Theory［D］.Xi’an:Chang’an University，2012.

［2］ 唐博，郝洪濤，邵華.應(yīng)用Java Applet技術(shù)構(gòu)建的駕駛員應(yīng)激訓(xùn)練系統(tǒng)研究［J］.網(wǎng)絡(luò)財富，2009(15):100-103.Tang Bo，Hao Hongtao，Shao Hua.Driver stress trianing research using Jave Applet technology［J］.Internet Fortune，2009(15):100-103.

［3］ Jennifer H，Rosalind P.SmartCar:Detecting Driver Stress［C］//Proceedings of ICPR’00.Barcelona，Spain:［s.n.］，2000:525.

［4］ 劉浩學(xué)，劉玉增.駕駛?cè)藨?yīng)激狀態(tài)下的肇事分析［J］.汽車運輸研究，1995，14(2):75-78.Liu Haoxue，Liu Yuzeng.Driver stress accident analysis［J］.Automobile Transportation Research，1995，14(2):75-78.

［5］ 趙建有.汽車駕駛員應(yīng)激能力分析［J］.長安大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版，2003，7(4):91-93.Zhao Jianyou.Automobile driver stress capacity analysis［J］.Journal of Chang’an University:Natural Science Edition，2003，7(4):91-93

［6］ 寧世發(fā).基于DirectX技術(shù)的駕駛員應(yīng)激訓(xùn)練系統(tǒng)開發(fā)與研究［D］.西安:長安大學(xué)，2007.Ning Shifa.Driver Stress Training System Development Based on DirectX［D］.Xi’an:Chang’an University，2007.

［7］ 信占瑩.駕駛員應(yīng)激訓(xùn)練仿真系統(tǒng)的實驗與評價研究［D］.西安:長安大學(xué)，2005.Xin Zhanying.The Research of Driver Stress Training System Experiment and Evaluation［D］.Xi’an:Chang’an University，2005.

［8］ 梅曉波.基于DirectX技術(shù)構(gòu)建駕駛?cè)藨?yīng)激訓(xùn)練系統(tǒng)的研究與開發(fā)［D］.西安:長安大學(xué)，2009.Mei Xiaobo.Driver Stress Training System Development Based on DirectX［D］.Xi’an:Chang’an University，2009.

［9］ Chen Ying，Liu Haoxue.Improvement of driver emergence response ability using DirectX-based simulator［C］//12th COTA International Conference of Transportation Professionals.Beijing:ASCE，2012:2525-2532.

［10］ Matthews G，Dorn L，Glendon I.Personality correlates of driver stress［J］.Personality and Individual Differences，1991，12(6):535-549.

［11］ Dorn L，Matthews G.Two further studies of personality correlates of driver stress［J］.Personality and Individual Differences，1992，13(8):949-951.

［12］ 陳穎，劉浩學(xué).女性駕駛員應(yīng)激反應(yīng)能力研究［J］.交通運輸系統(tǒng)工程與信息，2012，12(3):170-173.Chen Ying，Liu Haoxue.Stress response ability of female drivers［J］.Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology，2012，12(3):170-173.