胡相鋒，艾力·斯木吐拉，劉 洋

（新疆農(nóng)業(yè)大學(xué) 機(jī)械交通學(xué)院，新疆 烏魯木齊830052）

據(jù)統(tǒng)計(jì)，駕駛員連續(xù)駕駛3h后交通事故的發(fā)生率開(kāi)始增加，連續(xù)駕駛4h后發(fā)生重大交通事故的概率是連續(xù)駕駛3h的1.5倍。美國(guó)Weir DH和Allen RW用駕駛員心電圖的心率評(píng)價(jià)不同駕駛?cè)蝿?wù)的駕駛員緊張程度，美國(guó)O'hanlon JF進(jìn)行了3名駕駛員5天駕駛586km的高速公路試驗(yàn)，得出心率變異性是駕駛員清醒和疲勞的最好評(píng)價(jià)指標(biāo)。楊渝書(shū)、姚振強(qiáng)等人分析16名駕駛員1.5h的實(shí)驗(yàn)室模擬駕駛心電信號(hào)，并對(duì)心電信號(hào)進(jìn)行時(shí)域和頻域的指標(biāo)分析，發(fā)現(xiàn)隨著疲勞程度的加深，SDNN、LF、LF／HF明顯上升，HF顯著下降。說(shuō)明這四項(xiàng)指標(biāo)可用于對(duì)駕駛疲勞程度進(jìn)行定量化的反映和評(píng)價(jià)。其中LF（心率變異低頻成分）對(duì)駕駛疲勞程度的反映最為敏感。

結(jié)合高原地區(qū)高海拔特點(diǎn)，選取了連續(xù)駕駛時(shí)間和海拔高度作為自變量，實(shí)地監(jiān)測(cè)駕駛員連續(xù)駕駛時(shí)生理心理指標(biāo)。通過(guò)相關(guān)性分析，選取心率變異低頻成分、連續(xù)駕駛時(shí)間以及海拔高度進(jìn)行分析。最終建立連續(xù)駕駛時(shí)間、海拔高度、心率變異低頻成分的關(guān)系模型。

1 試驗(yàn)方案

1.1 試驗(yàn)人員

為了反映不同年齡以及本地、外地人員高原公路駕駛的區(qū)別，選取四位駕駛員作為實(shí)驗(yàn)樣本。駕駛員分別為56歲、47歲、24歲的外地駕駛員和23歲的本地駕駛員，樣本編號(hào)分別為1，2，3，4。駕齡都在3年以上，身體狀況良好。

1.2 試驗(yàn)道路

試驗(yàn)道路選擇314國(guó)道的1 763～1 882km處，該路段海拔高度都在3 000m以上，海拔高差變化明顯。海拔高度隨行駛公里數(shù)的變化而變化，如圖1所示。

圖1 測(cè)試路段海拔高度變化

1.3 試驗(yàn)儀器的選擇

本次實(shí)驗(yàn)選取了奧地利SCHUHFRIED公司生產(chǎn)的biofeedback 2000x－pert生物反饋系統(tǒng)。該儀器可以在對(duì)駕駛員盡可能少的干擾情況下測(cè)量駕駛員多項(xiàng)生理和心理指標(biāo)值。同時(shí)還配備有美國(guó)Trimble公司生產(chǎn)的Juno SA型手持GPS、賢順F900LHD FULL HD行車(chē)記錄儀、長(zhǎng)城汽車(chē)公司生產(chǎn)的哈弗H6型汽車(chē)以及紐?？怂?823車(chē)載充電設(shè)備。

1.4 數(shù)據(jù)采集

為反映實(shí)際駕駛情況，除要求接受測(cè)試人員實(shí)驗(yàn)前一晚保證8h睡眠、不飲用酒和咖啡等刺激性飲品外，一切完全按照平時(shí)的生活規(guī)律。行車(chē)試驗(yàn)選在夏季天氣良好的相同時(shí)間段內(nèi)進(jìn)行，以便相互比較分析。行車(chē)試驗(yàn)前，利用生物反饋設(shè)備對(duì)靜止?fàn)顟B(tài)下的駕駛員進(jìn)行10min心率變化檢測(cè)。試驗(yàn)時(shí)一人負(fù)責(zé)各指標(biāo)的監(jiān)測(cè)儀器觀察，另一人負(fù)責(zé)GPS以及車(chē)速的觀察和超出設(shè)計(jì)車(chē)速的提醒，到達(dá)終點(diǎn)后休息一段時(shí)間再返回出發(fā)點(diǎn)。

2 數(shù)據(jù)處理和指標(biāo)的選取

2.1 數(shù)據(jù)的初步處理

本文將各項(xiàng)生理和心理指標(biāo)求平均，變成1s一次的值，用以分析連續(xù)駕駛時(shí)間及海拔高度對(duì)于駕駛員特性的影響。將海拔高度及連續(xù)駕駛時(shí)間與各項(xiàng)特性值對(duì)應(yīng)，對(duì)部分失真的數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除處理。

2.2 指標(biāo)的選取

心率變異性是指逐次心搏間期的微小差異，它產(chǎn)生于自主神經(jīng)系統(tǒng)對(duì)心臟竇房結(jié)的調(diào)制，使得心搏間期一般存在幾十毫秒的差異和波動(dòng)。心率變異性的分析對(duì)象主要有PLUS（心率），SDNN（全部竇性心搏RR間期的標(biāo)準(zhǔn)差單位），LF（心率變異低頻成分），HF（心率變異高頻成分），UHF（反映交感神經(jīng)活性指標(biāo)超低頻段），VLF（心率變異極低頻成分）。

對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，連續(xù)駕駛時(shí)間與LF、UHF、RR、PULS、VLF相關(guān)性的分析結(jié)果依次為0.605，0.596，0.115，0.149，0.470，海拔高度與LF，UHF，RR，PULS，VLF的相關(guān)性分析結(jié)果依次為0.544，0.537，0.075，0.107，0.484。通過(guò)雙變量相關(guān)性分析，本文選取LF建立三維模型，LF與連續(xù)駕駛時(shí)間及海拔高度的相關(guān)性分析結(jié)果如表1所示。

表1 連續(xù)駕駛時(shí)間、海拔高度、LF相關(guān)性分析結(jié)果

3 試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析與模型建立

3.1 上行時(shí)心率變異性低頻成分值分析

上行時(shí)，連續(xù)駕駛時(shí)間和海拔高度隨行駛公里數(shù)的增加而增加，為直觀體現(xiàn)海拔高度及連續(xù)駕駛時(shí)間對(duì)LF的綜合影響，本文做出LF值－行駛公里數(shù)趨勢(shì)圖（見(jiàn)圖2）。該圖反映了連續(xù)駕駛時(shí)間和海拔高度對(duì)LF的綜合影響。

4個(gè)樣本的均值分別為130.766 7，118.276 8，86.675 98，66.471 13，均方差分別為37.929 25，33.414 37，22.923 85，22.469 94，同駕車(chē)前檢測(cè)的10min靜態(tài)樣本r的均值121.491 1，80.741 35，80.707 1，75.548 15比較，可以得出以下結(jié)論:高原地區(qū)駕駛1.5h后心率變異低頻成分值明顯增加。根據(jù)文獻(xiàn)［3］，在高原地區(qū)上行時(shí)，駕駛員更容易進(jìn)入疲勞狀態(tài)；外地駕駛員LF值受連續(xù)駕駛時(shí)間和海拔高度的影響較大，且波動(dòng)幅度較大。說(shuō)明外地駕駛員受到連續(xù)駕駛時(shí)間及海拔高度的影響更明顯，根據(jù)文獻(xiàn)［3］，外地駕駛員容易進(jìn)入疲勞狀態(tài)；外地駕駛員隨著年齡的增加，LF有較為明顯的增加且變化幅度增加。說(shuō)明在高原地區(qū)上行時(shí)，年長(zhǎng)者更容易進(jìn)入疲勞狀態(tài)。

3.2 下行時(shí)心率變異性低頻成分值分析

下行時(shí)，連續(xù)駕駛時(shí)間隨行駛公里數(shù)的增加而增加，海拔高度隨行駛公里數(shù)的增加而減小。為了直觀體現(xiàn)海拔高度及連續(xù)駕駛時(shí)間對(duì)LF的綜合影響，本文做出LF值－行駛公里數(shù)趨勢(shì)圖（見(jiàn)圖3），該圖反映了連續(xù)駕駛時(shí)間和海拔高度對(duì)LF的綜合影響，LF－行駛公里數(shù)的變化圖3所示。

圖2 上行時(shí)LF隨行駛公里數(shù)變化趨勢(shì)

圖3 下行時(shí)LF隨行駛公里數(shù)變化趨勢(shì)

4個(gè)樣本的均值分別為114.712 5，107.830 4，77.159 21，84.297 47，均方差 分別為 43.710 1，30.641 26，17.567 76，23.225 93。和駕車(chē)前檢測(cè)10min靜態(tài)樣本均值74.531 075 2，94.663 245 08，71.058 689 77，77.768 542 82比較，可以得出以下結(jié)論:高原地區(qū)駕駛1.5h之后心率變異低頻成分值明顯增加，根據(jù)文獻(xiàn)［3］，高原地區(qū)下行時(shí)駕駛更容易進(jìn)入疲勞狀態(tài)；外地駕駛員受到連續(xù)駕駛時(shí)間及海拔高度的影響較大，但是本地駕駛員下行時(shí)相比上行更容易進(jìn)入疲勞狀態(tài)；外地駕駛員隨著年齡的增加，LF有明顯的增加且變化幅度增加。說(shuō)明在高原地區(qū)下行時(shí)，年長(zhǎng)者更容易進(jìn)入疲勞狀態(tài)。

3.3 相關(guān)模型的建立

本文旨在建立一個(gè)連續(xù)駕駛時(shí)間、海拔高度、心率變異的低頻成分三維模型。在分析時(shí)首先分析出連續(xù)駕駛時(shí)間－LF關(guān)系模型，海拔高度－LF關(guān)系模型，接著加入連續(xù)駕駛時(shí)間、海拔高度交互影響因素，最終建立了連續(xù)駕駛時(shí)間、海拔高度、LF三維模型，并檢驗(yàn)其擬合度。

3.3.1 連續(xù)駕駛時(shí)間與心率變異的低頻成分關(guān)系

運(yùn)用SPSS19.0回歸分析，本文建立了9個(gè)連續(xù)駕駛時(shí)間－LF關(guān)系模型，并檢驗(yàn)其R值，得到如表2所示的各模型擬合結(jié)果。

由表2可知，三次模型的決定系數(shù)最高，為0.441。F值為1 742.270，大于理論F值，接受零假設(shè)，因此回歸關(guān)系較為顯著，因此本文在三維模型中將決定連續(xù)駕駛時(shí)間的最高維數(shù)定為三次。

3.3.2 海拔高度與心率變異的低頻成分關(guān)系

運(yùn)用SPSS19.0回歸分析，本文建立了9個(gè)連續(xù)駕駛時(shí)間－LF關(guān)系模型，并檢驗(yàn)其R值，得到表3。

由表3可知，cubic模型的決定系數(shù)最高，為0.432。F值為2 518.354，大于理論F值，接受零假設(shè)，因此回歸關(guān)系較為顯著。本文在三維模型中將決定海拔高度最高維數(shù)定為3次。

表2 各模型擬合結(jié)果表

表3 各模型擬合結(jié)果表

3.3.3 三維模型的建立

由上述二維模型結(jié)論本文擬建立一個(gè)三維模型，如式（1）所示

式中:LF為心率變異的低頻成分值，bni為系數(shù)項(xiàng)，x為駕駛員連續(xù)駕駛時(shí)間，y為海拔高度。

利用SPSS軟件建模分析，刪去系數(shù)bni較小的項(xiàng)，并檢驗(yàn)其解釋系數(shù)。SPSS的運(yùn)行結(jié)果如表4所示。

表4 各模型擬合結(jié)果表

由此建立最終模型，如式（2）所示:

式中:LF為心率變異的低頻成分值，x為駕駛員連續(xù)駕駛時(shí)間，y為海拔高度，R2為決定系數(shù)。

3.4 模型的評(píng)價(jià)

測(cè)試數(shù)據(jù)基本在可信區(qū)間范圍內(nèi)，決定系數(shù)為0.491，F(xiàn)值為2 518.354，大于理論F值，接受零假設(shè)，因此回歸關(guān)系是顯著的。連續(xù)駕駛時(shí)間—心率變異低頻成分模型的已解釋方差占總方差比例為44.1%，海拔高度—心率變異低頻成分模型的已解釋方差占總方差的比例為43.2%，但三維模型已解釋方差低于兩模型的已解釋方差所占比例之和。分析原因是海拔高度與連續(xù)駕駛時(shí)間相關(guān)性較大，因此三維模型只解釋49.1%。R方值較小，究其原因是人體心率自身有著一個(gè)變化周期，想要解釋更多的方差應(yīng)該在模型中加入一個(gè)系統(tǒng)項(xiàng)，即人體自身心率變異低頻成分變化項(xiàng)在該模型中。

本文建立的曲線方程較合理，且隨著連續(xù)駕駛時(shí)間以及海拔高度的增加，LF在變化范圍及變化幅度方面都有較大的變化，使疲勞程度加深。

4 結(jié) 論

通過(guò)分析高原地區(qū)連續(xù)駕駛時(shí)間及海拔高度對(duì)駕駛員特性的影響分析，本文得到以下結(jié)論:

1）高原公路連續(xù)駕駛時(shí)間及海拔高度對(duì)心率變異低頻成分的影響最顯著，其相關(guān)性分別達(dá)到0.605，0.544；

2）高原地區(qū)隨著連續(xù)駕駛時(shí)間的增加，心率變異低頻成分的變化幅度增大、均值也有明顯的提高，顯示出駕駛員疲勞程度加深；隨著駕駛員年齡增大變化范圍及幅度也增大，表明當(dāng)駕駛員年齡增加時(shí)駕駛員受到海拔高度及連續(xù)駕駛時(shí)間影響更大；

3）高原地區(qū)，本地駕駛員相比外地駕駛員心率變異的低頻成分受海拔高度影響較小。

本文所建模型擬合度的提高需要進(jìn)一步在方程中加入人體自身心率變異低頻成分系統(tǒng)項(xiàng)，有待于進(jìn)一步的論證。

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