孫晨哲

(鄭州鐵路職業(yè)技術學院，河南 鄭州 451460)

鐵道機車駕駛員在駕駛過程中獲得的信息80%來自于視覺線索。機車駕駛員需要在機車內部與外部駕駛環(huán)境之間不斷變換自己的視覺注意力，從而確保駕駛方位、速度準確無誤，機車狀態(tài)運轉良好以及做好一切準備迎接下一步任務的要求。這項任務如果完成不好，將導致忽視危險情境的信號等錯誤。因此，了解駕駛員在駕駛時的眼動是很重要的。隨著眼動技術的不斷發(fā)展，可以利用眼動技術獲取駕駛員的眼動數據，通過眼動定量測試技術可以改善駕駛人機界面、合理布局旅客信息引導系統(tǒng)、提高機車駕駛員培訓質量與水平。

本研究綜合國內外近年來眼動技術在鐵道駕駛方面的研究狀況，總結研究的主要領域、實驗設計等方面的特點，分析目前國內研究的不足，展望未來的發(fā)展方向與前景。

1 眼動技術在鐵道駕駛方面應用研究的主要領域

1.1 操作系統(tǒng)優(yōu)化

機車駕駛室是機車駕駛員特定的工作場所，機車駕駛員對機車駕駛系統(tǒng)的操作是一個人機互動的過程，人機匹配性越好火車運行越安全高效。李洋(2012)從以人為本的角度通過問卷調查和眼動實驗了解到駕駛員的生理、認知和行為特性，以此作為約束條件對駕駛室內各設備以及顯示屏軟件人機界面(Human-Computer Interface,HCI)系統(tǒng)結構層面進行了優(yōu)化設計，例如座椅、踏板、操作按鈕的位置調整，運行監(jiān)控、機車狀態(tài)、故障診斷三個模塊結構調整等。之后，又通過進一步的眼動分析實驗，提出了駕駛界面布局優(yōu)化設計的一般程序，對儀表與顯示器進行了分組、整合及布局優(yōu)化，提出了具體設計案例。

由于機車駕駛員在駕駛時低頭觀察操作儀表信息容易造成安全隱患，郭浩(2017)指出可開發(fā)高速列車駕駛的平視顯示系統(tǒng)。通過對鐵道機車駕駛員眼動視頻的收集及分析，郭浩提出一種基于高速列車駕駛任務的平視顯示系統(tǒng)動態(tài)組織方法，這種方法可以根據列車運行任務的不同，動態(tài)組織并呈現相應任務的界面，其在駕駛績效、視覺搜索以及駕駛負荷方面具有一定優(yōu)勢。

1.2 預防駕駛疲勞系統(tǒng)的開發(fā)

鐵路運營相對于道路運營有駕駛路途遠、駕駛外部環(huán)境單一、駕駛時間長、班次不規(guī)律的特點，機車駕駛員的駕駛疲勞、困倦更為頻繁，這也是引發(fā)鐵路行車安全事故的重要原因之一。眼動儀可以幫助研究者了解機車駕駛員的疲勞狀態(tài)。郭北苑、方衛(wèi)寧(2004)利用眼動儀獲取到機車駕駛員的瞳孔狀態(tài)，依照眼瞼閉合癥值有效地得出被試的疲勞狀態(tài)，該系統(tǒng)在脫機與在線狀態(tài)下皆能運行。嚴榮慧等(2016)利用眼動技術揭示了機車駕駛員明顯的個體差異，并提出了機車駕駛員疲勞識別的個性化數據庫。李響(2016)認為除了眼動信息外，面部特征、語音特征、動作特征都對機車駕駛員的疲勞狀態(tài)有預測作用，提取駕駛疲勞相關音視頻表現特征參數進行多信息綜合檢測，開發(fā)了實時的機車駕駛員駕駛疲勞在線監(jiān)測及預警系統(tǒng)。

1.3 駕駛員眼動策略的研究

較早的研究發(fā)現，機車駕駛員的視覺作業(yè)主要分配在對路況的監(jiān)視上，在車速100km/h時駕駛員對路況注視比例達到78%，機車駕駛員注視頻率最高的參數是速度。英國鐵路安全和標準委員會委托運輸研究實驗室做了關于機車駕駛員的大規(guī)模眼動實驗來了解他們的眼動策略，結果發(fā)現信號方位、前信號方位、信號類型、信號復雜度以及駕駛員期待對駕駛員視覺行為有重要影響。

為了在鐵道機車駕駛員復雜眼動軌跡中提取出有經驗駕駛員的眼睛注視運動策略特征，Horjuchi Yukio等分別采用解析結構模型ISM(Interpretive Structural Modeling)與圖聚類馬爾科夫集群算法(Markov Cluster Algorithm)對眼動注視數據進行處理發(fā)現，作為一種感知策略，駕駛員在注視某一特定區(qū)域后不久就重復地向前移動他們的視線。有、無經驗駕駛員的區(qū)別是：在駕駛過程中，前者可以持續(xù)地遵循這一基本感知策略，而后者不能。有經驗的駕駛員可以平衡他們有限的注意力資源對外界環(huán)境和其他操作需求保持警覺，在不同的興趣領域高效地分配注意力。

1.4 不同條件下駕駛員視覺行為的差異

不同的軌道交通管理系統(tǒng)下，駕駛員的視覺行為也存在差異。英國研究者利用眼動技術發(fā)現，在歐洲列車控制系統(tǒng)(ETCS)下駕駛員的眼動行為與英國常規(guī)的管理系統(tǒng)下存在差異。

不同的車速與任務條件，也會對鐵道機車駕駛員的眼動行為產生影響。Jang hyeyoen(2006)通過對鐵道機車駕駛員駕駛狀態(tài)下生理指標及眼動指標進行采集后發(fā)現，相較于高速運行，平均速度和任務速度運行下，駕駛員的皮膚電、心率值較高，眼的運動與反應的動作較大。由于平均速度和任務速度運行時，鐵道機車駕駛員需要比高速運行時更加小心駕駛，他們的身心壓力水平均提高。

2 鐵道駕駛研究領域中眼動實驗設計特點

2.1 實驗儀器

眼動實驗所采用的數據采集儀器是眼動儀，眼動儀的發(fā)展經歷了便攜化、移動化、精確化的過程。目前在研究中常用到的眼動儀包括頭盔式眼動儀和底座式眼動儀，如SMI HED頭盔式眼動儀、NAC公司的EMK-7型眼動儀、Tobii eye tracker等。這兩種類型的眼動儀各有利弊：頭盔式眼動儀需要戴在被試的頭上，雖然收集數據較精確，但會對被試產生一定干擾；底座式眼動儀擺放在被試前方即可記錄實驗對象眼睛的動態(tài)視覺參數，不會對被試產生干擾，但存在所收集數據不精確的缺點。

2.2 實驗場景

目前鐵道駕駛方面的眼動實驗主要采用駕駛模擬器與真實道路環(huán)境實車實驗兩種。駕駛模擬器主要在實驗室中進行，實驗環(huán)境較穩(wěn)定，受外界干擾小，數據采集較方便，但受駕駛員心理因素影響較大，駕駛員是否與在真實場景駕駛一樣認真會影響實驗效果。真實道路環(huán)境的真實性比較好，收集到的數據更具有真實性，但實驗成本較大，數據采集易受到環(huán)境因素影響。

2.3 實驗被試

實驗被試的選取是否符合實驗目的要求將直接影響實驗的有效性。目前研究主要考慮到鐵道機車駕駛員的年齡、駕齡、駕駛機車類型、工作強度等。在一些實驗中還會對被試進行要求，比如在防疲勞實驗中要求近三四個小時對被試進行睡眠剝奪等，控制一些因素來滿足實驗要求。

2.4 實驗指標

鐵道機車駕駛員眼動實驗采集指標見表1。

表1 鐵道機車駕駛員眼動實驗采集指標

研究的目的不同，研究者所采集的實驗指標有所不同,見表1。這些指標收集后可通過軟件進行定性與定量分析，并獲取熱點圖、軌跡圖、數據集以備深層次研究。同時也應注意到，大多數研究除了通過儀器收集客觀數據，還通過訪談與問卷收集主觀數據，以幫助分析客觀數據背后的原因。

3 鐵道機車駕駛員眼動研究的建議

3.1 擴大樣本量與樣本范圍

在對國內外文獻收集中發(fā)現，僅有一份報告為86人的較大樣本量，多數研究都為10～30人的小樣本量。這也與眼動數據難于收集、后期視頻處理工作較復雜有關，如此統(tǒng)計出來的數據缺乏普適性。因此，需要在接下來的研究中增大樣本量。

另外，目前研究的被試主要來自在崗駕駛員，缺少對駕駛專業(yè)學員的研究。駕駛專業(yè)學員是未來的鐵道機車駕駛員，對該人群的研究可以提高鐵道機車駕駛員培訓的質量和水平。

3.2 更新實驗儀器

之前實驗儀器采用的眼動儀類型存在缺陷，對實驗結果會產生影響。加之被試在實際操作中的移動會影響實驗儀器的穩(wěn)定性，眼動數據收集困難、數據存在誤差。Tobii公司所研發(fā)的Tobii Glass系列眼動儀，形狀如眼鏡鏡框，其瞳孔追蹤設備鑲嵌在鏡框上，可隨時佩戴在被試的眼睛上，其身形小巧，記錄儀采用無線連接，既不像頭盔式眼動儀對被試干擾較大，也不像底座式眼動儀收集數據不精確。目前，國內研究為了更便捷準確地收集眼動數據，多采用實驗室模擬器駕駛，在之后的研究中可采用便攜的Glass系列眼動儀進行現實行車過程的數據采集，其成果更容易轉化與利用。

3.3 深入挖掘研究領域

當下研究多集中于機車駕駛室內的人機交互，在研究中同時也顯示出外部信號刺激對駕駛員眼動的影響，以后可擴展到對行車過程中各類信號刺激的研究。駕駛過程中不同階段與任務也會對駕駛員的眼動產生影響，此領域亦可進行深入研究。另外，視覺過程往往反映著人的認知層面的特點，若能結合心理認知，研究也將會更加深入。

4 結語

本研究通過對鐵道駕駛方面眼動研究文獻的梳理發(fā)現，雖然目前此方面國內外的研究較少，但研究比較深入，已經取得一定成效。對以往鐵道駕駛方面眼動實驗進行總結，發(fā)現其實驗設計的一般特點，便于下一步實驗研究借鑒。鐵道駕駛方面的眼動研究可隨著儀器的更新而不斷推進，在眼動實驗設備方面采用更輕便的glass眼動儀器，擴大駕駛員的樣本量,使實驗結果更具有說服力。深入研究駕駛員眼動行為后的認知過程，將該技術擴展應用在鐵道機車駕駛員培養(yǎng)、鐵路外部信號布局、鐵路系統(tǒng)服務等領域，使眼動技術更好地為鐵路駕駛的發(fā)展做出貢獻。