王琳虹 張朋

摘要：在行車過程中駕駛?cè)怂邮艿牡缆沸畔⒅饕ㄟ^視覺獲得，為了分析駕駛?cè)说囊曈X負(fù)荷，本文從視覺環(huán)境層和注視區(qū)域?qū)臃謩e分析駕駛?cè)说淖⒁曁匦裕ㄗ⒁晻r(shí)間比例、注視頻次比例、平均注視時(shí)間;并對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)對(duì)比。結(jié)果表明：在視覺環(huán)境層，駕駛?cè)?6.6%的注視時(shí)間是在意義層;而在注視區(qū)域，駕駛?cè)?5.5%的時(shí)間是在當(dāng)前車道。

【關(guān)鍵詞】駕駛?cè)?城市道路;視覺信息;量化方法

駕駛?cè)诉M(jìn)行信息加工的能力有限，只能同時(shí)對(duì)有限數(shù)量的信息進(jìn)行加工。如果需要同時(shí)從事多種活動(dòng)，認(rèn)知資源就需要在不同任務(wù)間進(jìn)行分配，如果所有活動(dòng)需要的資源總量超過了個(gè)體的資源總量，就會(huì)出現(xiàn)資源不足，從而影響任務(wù)完成的效率。駕駛是一項(xiàng)重要而特殊的多重任務(wù)作業(yè)，需要占用大量的信息資源，所以駕駛?cè)说恼J(rèn)知負(fù)荷過高或者過低都會(huì)影響駕駛績效，從而影響道路安全。在城市道路環(huán)境下這種表現(xiàn)尤其突出。

Johansson等人采集了包括速度，車道保持行為，方向盤運(yùn)動(dòng)，眼球運(yùn)動(dòng)，生理信號(hào)和自我報(bào)告的駕駛績效等數(shù)據(jù)。結(jié)果表明，視覺和認(rèn)知負(fù)荷在本質(zhì)上以不同的方式影響駕駛績效。視覺需求導(dǎo)致速度降低和車道保持變化增加。相比之下，認(rèn)知負(fù)荷不會(huì)影響速度，并會(huì)減少車道保持變化。Reyes和Leeh研究了認(rèn)知負(fù)荷對(duì)車載信息系統(tǒng)交互的駕駛績效的影響，調(diào)查了12名被試者在駕駛模擬器上執(zhí)行3種車載信息系統(tǒng)條件的駕駛?cè)蝿?wù)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)在車載信息系統(tǒng)條件下，被試者對(duì)前導(dǎo)車輛制動(dòng)行為的反應(yīng)是一致的，車載信息系統(tǒng)交互削弱了駕駛員觀測(cè)到路邊自行車騎行者的能力，并且在車載信息系統(tǒng)交互結(jié)束后，這些性能仍然在下降。從交互的第一分鐘到最后的幾分鐘。劉鑫通過眼動(dòng)數(shù)據(jù)來測(cè)量認(rèn)知負(fù)荷水平，采用判斷任務(wù)的實(shí)驗(yàn)范式誘發(fā)認(rèn)知負(fù)荷，確定了12個(gè)體現(xiàn)認(rèn)知負(fù)荷狀態(tài)的特征，提出了一種去除眼動(dòng)特征中個(gè)體差異的方法，利用支持向量機(jī)對(duì)認(rèn)知負(fù)荷狀態(tài)的識(shí)別結(jié)果確定了最優(yōu)特征。葉曉琳和楊海波采用眼動(dòng)追蹤法探討了30名年輕人在模擬駕駛過程中的視覺和聽覺認(rèn)知負(fù)荷對(duì)駕駛行為的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：高認(rèn)知負(fù)荷條件西的問題回答正確率小于地認(rèn)知負(fù)荷條件;認(rèn)知負(fù)荷越高，駕駛行為的表現(xiàn)越差。認(rèn)知負(fù)荷影響駕駛?cè)藢?duì)危險(xiǎn)事件的感知。

城市道路交通流環(huán)境復(fù)雜，駕駛?cè)诵枰紤]的因素較多，而且這些因素的信息基本都是通過視覺獲取，研究駕駛?cè)嗽诔鞘械缆废碌囊曈X注意機(jī)制，有助于量化駕駛?cè)说呢?fù)荷，并分析與交通安全之間的關(guān)系。本文以城市道路為例，建立了駕駛?cè)说囊曈X注視特性分析方法，為后續(xù)的深入研究奠定基礎(chǔ)。

1.駕駛?cè)俗⒁曁匦苑治?/b>

1.1 視覺環(huán)境層的注視特性

駕駛?cè)嗽诔鞘信c公路的道路環(huán)境下，主要通過眼球的轉(zhuǎn)動(dòng)來獲取道路上的環(huán)境信息。在信息的采集過程中，由駕駛?cè)说囊曈X選擇性注意機(jī)制根據(jù)駕駛?cè)蝿?wù)的需求以及興趣點(diǎn)對(duì)信息進(jìn)行過濾，并對(duì)這些過濾后的信息形成認(rèn)知?？紤]到城市道路交通的復(fù)雜性，將道路視覺環(huán)境劃分為意義性、物理性、景觀性、運(yùn)動(dòng)性等四個(gè)層面，這與駕駛?cè)诵熊囘^程中的各種需求相互對(duì)應(yīng)。

各種層面的視覺環(huán)境可以提供不同的數(shù)據(jù)信息，以滿足在執(zhí)行任務(wù)時(shí)駕駛?cè)瞬煌瑢哟蔚臄?shù)據(jù)需求。意義性層面主要包括視覺范圍內(nèi)有指示含義的交通標(biāo)志、交通標(biāo)線、信號(hào)燈;物理性層面指連續(xù)的道路設(shè)施，如瀝青路面，隔離護(hù)欄，道路分隔綠化帶等。運(yùn)動(dòng)性層面是指在交通系統(tǒng)內(nèi)運(yùn)動(dòng)的物理，如機(jī)動(dòng)車、非機(jī)動(dòng)車、公交車、行人等。景觀性層面指剩下的背景信息，如天空、路燈、廣告牌、林木。

通過計(jì)算Tobii Pro Lab Analyzer軟件處理之后的駕駛?cè)搜蹌?dòng)數(shù)據(jù)，得到駕駛?cè)嗽诟鱾€(gè)視覺環(huán)境層上的注視時(shí)間比例、平均注視時(shí)間和注視頻次比例，如表1和圖1所示。

1.2注視區(qū)域的注視特性

在數(shù)據(jù)采集過程中，忽略不計(jì)駕駛?cè)擞^察后視鏡的注視。僅統(tǒng)計(jì)對(duì)駕駛安全存在影響的注視區(qū)域的相關(guān)指標(biāo)。見表2和圖2所示。

2.結(jié)束語

基于第2節(jié)的實(shí)車試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，可以得到如下結(jié)論：

（1）在視覺環(huán)境層和注視區(qū)域?qū)樱{駛?cè)说囊曈X注視特性存在較大差異。這是由駕駛目標(biāo)差異所決定的，注視區(qū)域?qū)拥男畔⒅苯佑绊戱{駛安全，更加受到駕駛?cè)说年P(guān)注。

（2）在視覺環(huán)境層，駕駛?cè)藢?duì)意義層的關(guān)注更多，其次為運(yùn)動(dòng)層;而對(duì)于環(huán)境層的關(guān)注信息最少。

（3）在注視區(qū)域?qū)?，駕駛?cè)俗铌P(guān)注當(dāng)前車道的信息，約75%的時(shí)間是在關(guān)注當(dāng)前車道，因?yàn)檫@直接影響車輛的運(yùn)行安全;其次是行駛方向路側(cè)信息，在對(duì)向車道的關(guān)注信息最少。

（4）為了建立注視特性與駕駛安全之間的關(guān)系模型，下一步需要提出駕駛負(fù)荷的量化方法，然后分析駕駛負(fù)荷與注視特性指標(biāo)之間的關(guān)系。

【參考文獻(xiàn)】

[1]劉鑫.基于眼動(dòng)數(shù)據(jù)測(cè)量認(rèn)知負(fù)荷水平[D].西南大學(xué)， 2017.

[2]葉曉林，楊海波.認(rèn)知負(fù)荷對(duì)駕駛行為影響的眼動(dòng)研究[J].交通信息與安全，2012，30（6）：67-71.

基金項(xiàng)目：吉林省科技廳計(jì)劃發(fā)展項(xiàng)目（20180520180JH）;吉林省教育廳“十三五”科學(xué)研究計(jì)劃項(xiàng)目（JJKH20180149KJ）