秦雅琴，趙鵬燕，謝濟(jì)銘，王錦銳

(昆明理工大學(xué) 交通工程學(xué)院，云南 昆明 650500)

0 引言

道路交通的高速發(fā)展給人們的生活帶來(lái)了極大的便利，但同時(shí)也引發(fā)了嚴(yán)峻的交通安全問(wèn)題.中國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的交通事故數(shù)據(jù)顯示，我國(guó)每年因交通事故受傷和死亡的人數(shù)在31.2萬(wàn)人左右[1]，且有逐年增長(zhǎng)的趨勢(shì)；世界各國(guó)交通事故也呈相同的發(fā)展態(tài)勢(shì)，根據(jù)2018年世界衛(wèi)生組織提供的數(shù)據(jù)，全球每年因交通事故死亡的人數(shù)高達(dá)130萬(wàn)，道路交通安全問(wèn)題已經(jīng)成為了一種全球性問(wèn)題[2].為探究道路交通事故的發(fā)生機(jī)理，國(guó)內(nèi)外學(xué)者主要從駕駛?cè)说囊曈X(jué)、認(rèn)知和制動(dòng)3個(gè)方面進(jìn)行了駕駛負(fù)荷研究.其中，駕駛?cè)说囊曈X(jué)負(fù)荷對(duì)駕駛性能各項(xiàng)表征指標(biāo)的影響是最大的[3].

視覺(jué)負(fù)荷研究已經(jīng)開(kāi)展了數(shù)十年，利用中國(guó)知網(wǎng)檢索關(guān)鍵詞“駕駛?cè)艘曈X(jué)負(fù)荷”，Web of Science核心合集數(shù)據(jù)庫(kù)檢索關(guān)鍵詞“visual load*”，將檢索范圍限制到交通學(xué)科，結(jié)果如圖1所示.可以看出，現(xiàn)有研究中對(duì)駕駛?cè)艘曈X(jué)負(fù)荷的研究正在逐年增長(zhǎng)，2010年以前，駕駛負(fù)荷的研究還處于起步階段，針對(duì)其更加細(xì)化的視覺(jué)負(fù)荷研究更是寥寥無(wú)幾.隨著負(fù)荷理論體系的逐步完善，視覺(jué)負(fù)荷的研究成果證實(shí)了視覺(jué)信息在道路交通安全方面的重要作用.近十來(lái)，交通領(lǐng)域各學(xué)者開(kāi)始加大對(duì)視覺(jué)負(fù)荷研究的關(guān)注，并取得了大量研究成果[4-8]，目前仍是比較熱門(mén)的研究方向.

圖1 發(fā)文趨勢(shì)圖Fig.1 Trend chart of article publication

使用CiteSpace軟件對(duì)檢索的文獻(xiàn)進(jìn)行進(jìn)一步分析.表1為駕駛?cè)艘曈X(jué)負(fù)荷研究領(lǐng)域的主題詞出現(xiàn)頻次統(tǒng)計(jì)表.圖2為關(guān)鍵詞聚類(lèi)圖譜.由表1和圖2分析可以看出,我國(guó)在交通領(lǐng)域關(guān)于“視覺(jué)負(fù)荷”的研究主要從駕駛?cè)说膭?dòng)態(tài)視覺(jué)特性、駕駛?cè)艘曈X(jué)負(fù)荷及交通安全等方面展開(kāi).

圖2 駕駛?cè)艘曈X(jué)負(fù)荷研究關(guān)鍵詞聚類(lèi)Fig.2 Keywords cluster of driver’s visual workload

表1 駕駛?cè)艘曈X(jué)負(fù)荷研究頻次前10的研究主題Tab.1 Top 10 research topics of driver visual load research frequency

雖然關(guān)于駕駛?cè)艘曈X(jué)負(fù)荷的研究已經(jīng)開(kāi)展了數(shù)十年，但是由于衡量指標(biāo)選擇較為單一,且駕駛負(fù)荷的形成機(jī)理較為復(fù)雜，對(duì)于視覺(jué)負(fù)荷的研究仍然缺乏系統(tǒng)性的總結(jié)和梳理.因此，本文對(duì)國(guó)內(nèi)外道路交通安全領(lǐng)域中關(guān)于駕駛?cè)艘曈X(jué)負(fù)荷的重要研究成果進(jìn)行系統(tǒng)介紹，探究駕駛?cè)艘曈X(jué)負(fù)荷的影響因素及其研究方法，梳理視覺(jué)負(fù)荷的應(yīng)用領(lǐng)域，并對(duì)視覺(jué)負(fù)荷的未來(lái)研究趨勢(shì)進(jìn)行了展望.

1 視覺(jué)負(fù)荷與道路交通安全

1.1 駕駛?cè)艘曈X(jué)特性

駕駛?cè)嗽谛旭傔^(guò)程中通過(guò)視覺(jué)搜索來(lái)獲取交通信息，具體表現(xiàn)為注視、掃視和眨眼，其視覺(jué)搜索行為隨交通環(huán)境的變化而呈現(xiàn)出一定的規(guī)律[9].駕駛?cè)说囊曈X(jué)特性分析是評(píng)價(jià)駕駛?cè)艘曈X(jué)負(fù)荷的工作基礎(chǔ)，通過(guò)對(duì)比駕駛?cè)艘曈X(jué)特性參數(shù)的變化規(guī)律可以反映駕駛?cè)说囊曈X(jué)負(fù)荷.其中，駕駛?cè)说恼Ｑ垲l次及瞳孔直徑變化可以直觀表征駕駛?cè)怂惺艿囊曈X(jué)負(fù)荷，其他視覺(jué)特性評(píng)價(jià)指標(biāo)通過(guò)影響駕駛?cè)艘曈X(jué)信息的獲取難度及獲取數(shù)量可以間接表征其視覺(jué)負(fù)荷[10].駕駛?cè)艘曈X(jué)特性與視覺(jué)負(fù)荷的關(guān)系如圖3所示.由于駕駛?cè)说囊曈X(jué)特性參數(shù)可以直接通過(guò)眼動(dòng)儀采集，信息獲取較為直接、準(zhǔn)確，因此很多有關(guān)視覺(jué)負(fù)荷的研究都利用眼動(dòng)儀采集駕駛?cè)说囊曈X(jué)參數(shù)進(jìn)行特性分析.駕駛?cè)艘曈X(jué)特性評(píng)價(jià)指標(biāo)所能表征的視覺(jué)負(fù)荷的關(guān)系如表2所示.

圖3 駕駛?cè)艘曈X(jué)特性與視覺(jué)負(fù)荷的關(guān)系Fig.3 Relationship between driver’s visual characteristics and visual load

表2 視覺(jué)特性評(píng)價(jià)指標(biāo)及其內(nèi)涵Tab.2 Evaluation index of visual characteristics and its connotation

續(xù)表2

1.2 視覺(jué)負(fù)荷內(nèi)涵

視覺(jué)負(fù)荷的內(nèi)涵主體由視覺(jué)信息接收源和視覺(jué)信息刺激源2個(gè)部分組成.完成駕駛?cè)蝿?wù)過(guò)程中，駕駛?cè)耸且曈X(jué)信息的接收源，其所處的交通環(huán)境即為視覺(jué)信息刺激源.駕駛?cè)诵枰粩嗟赝ㄟ^(guò)視覺(jué)搜索行為從交通環(huán)境中獲取視覺(jué)資源，提取有用的交通信息，指導(dǎo)駕駛決策.但是駕駛?cè)说囊曈X(jué)資源獲取能力是有限的，當(dāng)需要識(shí)別的信息過(guò)多或信息識(shí)別較為困難時(shí)，駕駛?cè)诵枰牡囊曈X(jué)資源就會(huì)增大.因此，視覺(jué)負(fù)荷可以理解為在行車(chē)過(guò)程中，駕駛?cè)送ㄟ^(guò)注視與掃視等視覺(jué)行為，搜索交通環(huán)境中的駕駛信息所消耗的視覺(jué)資源，其內(nèi)涵為駕駛?cè)嗽谝曈X(jué)信息加工過(guò)程中，視覺(jué)系統(tǒng)通道的信息處理強(qiáng)度[19].視覺(jué)負(fù)荷是影響駕駛?cè)艘曈X(jué)信息處理能力的關(guān)鍵因素[20]，不僅能衡量駕駛?cè)诵熊?chē)過(guò)程中的視覺(jué)舒適度[7]，同時(shí)對(duì)保障行車(chē)安全也有重要意義[21].

1.3 視覺(jué)負(fù)荷對(duì)交通安全的影響

行車(chē)過(guò)程中，大約80%的交通信息都是駕駛?cè)送ㄟ^(guò)視覺(jué)搜索獲取的，持續(xù)不斷的視覺(jué)搜索過(guò)程將會(huì)增加駕駛?cè)说囊曈X(jué)負(fù)荷[22].當(dāng)視覺(jué)環(huán)境較為復(fù)雜時(shí)，駕駛?cè)说男畔⑺阉鞴ぷ饕矔?huì)變得繁重，需要接受處理的信息量就越多，駕駛?cè)说囊曈X(jué)負(fù)荷也越大，長(zhǎng)時(shí)間行駛在這種環(huán)境中會(huì)導(dǎo)致駕駛?cè)说男畔⑻幚砟芰_(dá)到極限，從而出現(xiàn)反應(yīng)遲鈍或判斷失誤等危險(xiǎn)駕駛行為[23].反之，當(dāng)視覺(jué)環(huán)境較為簡(jiǎn)單時(shí)，駕駛?cè)诵枰幚淼男畔⒘可?，產(chǎn)生的視覺(jué)負(fù)荷也會(huì)相對(duì)較小[24].但是當(dāng)視覺(jué)負(fù)荷較小時(shí)，駕駛?cè)艘曈X(jué)信息刺激強(qiáng)度不夠，容易產(chǎn)生視覺(jué)疲勞而導(dǎo)致交通事故[25].因此，從安全駕駛角度分析，確保駕駛?cè)说囊曈X(jué)負(fù)荷處于一個(gè)適當(dāng)?shù)拈撝祵?duì)行車(chē)安全十分重要[26].

2 視覺(jué)負(fù)荷的影響因素

從視覺(jué)負(fù)荷的生成機(jī)理來(lái)看，駕駛?cè)俗鳛橐曈X(jué)信息接收源，其自身因素，如駕駛?cè)艘曈X(jué)搜索模式、年齡、人格特質(zhì)、駕駛經(jīng)驗(yàn)等都會(huì)對(duì)視覺(jué)負(fù)荷產(chǎn)生影響.此外，由于駕駛?cè)蝿?wù)的復(fù)雜性，交通環(huán)境作為視覺(jué)信息的刺激源，也會(huì)對(duì)視覺(jué)負(fù)荷產(chǎn)生較大影響.如圖4所示，本文從駕駛?cè)艘曈X(jué)負(fù)荷的生成機(jī)理出發(fā)，將其影響因素從信息接收源和信息刺激源2個(gè)方面進(jìn)行了分類(lèi)，2類(lèi)因素在駕駛過(guò)程中共同存在且相互影響.

圖4 駕駛?cè)艘曈X(jué)負(fù)荷影響因素Fig.4 Influencing factors of driver’s visual load

2.1 駕駛?cè)?/h3>

在駕駛過(guò)程中，駕駛?cè)送ǔＰ枰诙虝r(shí)間內(nèi)收集、篩選駕駛環(huán)境中的大量交通信息，并將這些信息進(jìn)行加工、處理，以便快速做出反應(yīng)與決策[27].在這一過(guò)程中，駕駛?cè)藭?huì)受到環(huán)境認(rèn)知、決策處理與駕駛操作能力的局限，這些局限主要體現(xiàn)在駕駛?cè)说囊曈X(jué)搜索模式、年齡、人格特質(zhì)及感知能力等方面.在這些核心因素的影響下，不同駕駛?cè)烁兄降囊曈X(jué)信息也不同，且與實(shí)際駕駛環(huán)境信息存在一定的差異[28].因此，即使在同一駕駛環(huán)境中，不同駕駛?cè)说囊曈X(jué)負(fù)荷也存在顯著差異.

2.1.1 駕駛經(jīng)驗(yàn)

新手駕駛?cè)嗽谶M(jìn)行視覺(jué)信息搜索時(shí)，由于缺乏駕駛經(jīng)驗(yàn)，視覺(jué)搜索過(guò)程中搜索廣度小、注視區(qū)域多、掃視幅度小、掃視速度快[29]，頻繁的信息搜索行為嚴(yán)重增加了駕駛?cè)说囊曈X(jué)負(fù)荷[30].相比于新手駕駛?cè)?，有?jīng)驗(yàn)的駕駛?cè)艘曈X(jué)搜索模式更靈活，從駕駛經(jīng)驗(yàn)中獲取的視覺(jué)搜索技能優(yōu)化了駕駛?cè)说囊曈X(jué)搜索模式[31]，彌補(bǔ)了普通駕駛技能培訓(xùn)的不足[32].因此，相比于新手駕駛?cè)?，?jīng)驗(yàn)較為豐富的熟練駕駛?cè)嗽趶?fù)雜的動(dòng)態(tài)視覺(jué)空間中視覺(jué)負(fù)荷更小，主要表現(xiàn)為對(duì)物體跟蹤更為準(zhǔn)確，注視熵率值更低[33]，檢測(cè)關(guān)鍵視覺(jué)信息更為精準(zhǔn)，并且能夠在不轉(zhuǎn)移駕駛?cè)蝿?wù)注意力的情況下檢測(cè)到可能發(fā)生危險(xiǎn)的情境[34].

此外，將有經(jīng)驗(yàn)的駕駛?cè)说囊曈X(jué)信息搜索軌跡進(jìn)行重現(xiàn)，可以讓新手司機(jī)跟隨該軌跡路徑進(jìn)行信息搜索，從而完成對(duì)新手司機(jī)的視覺(jué)搜索訓(xùn)練.訓(xùn)練完成后，新手駕駛?cè)藢W(xué)會(huì)了如何在相似場(chǎng)景中調(diào)動(dòng)對(duì)應(yīng)的視覺(jué)搜索模式[35]，因此，駕駛經(jīng)驗(yàn)不足的駕駛?cè)丝梢酝ㄟ^(guò)視覺(jué)搜索訓(xùn)練來(lái)改善信息搜索技能[36].

2.1.2 年齡

視覺(jué)負(fù)荷形成過(guò)程中會(huì)受到駕駛?cè)蝿?wù)處理能力的影響.隨著年齡的增長(zhǎng)，老年駕駛?cè)松眢w機(jī)能開(kāi)始退化，導(dǎo)致其任務(wù)處理能力下降，有效視野范圍縮小，視覺(jué)適應(yīng)能力降低[37].因此，視覺(jué)負(fù)荷在駕駛?cè)四挲g影響下的總體趨勢(shì)表現(xiàn)為老年駕駛?cè)艘曈X(jué)負(fù)荷大于青年駕駛?cè)?在復(fù)雜的交通環(huán)境中，如交叉口，老年駕駛?cè)藢?duì)周邊視野的信息搜索能力會(huì)隨著年齡的增長(zhǎng)而衰退[38]，老年駕駛?cè)说囊曈X(jué)負(fù)荷會(huì)更高[39].為了改善上述問(wèn)題，Waard等[40]認(rèn)為減少一些不必要的視覺(jué)信息元素，并限制老年人的行駛車(chē)速，可以保證“人-車(chē)-路-環(huán)”信息都能夠得到妥善處理，從而降低老年駕駛?cè)说囊曈X(jué)負(fù)荷，提高行車(chē)安全性.

2.1.3 人格特質(zhì)

駕駛?cè)说娜烁裉刭|(zhì)作為一種影響駕駛安全的潛在因素[41]，在一定程度上可以反應(yīng)駕駛?cè)怂芙邮艿墓ぷ髫?fù)荷[42]，其中也包括視覺(jué)負(fù)荷.激進(jìn)型(Aggressive)駕駛?cè)藢?duì)周?chē)h(huán)境關(guān)注較少[43]，與憤怒型(Angry)駕駛?cè)讼嗨芠44]，由于行駛過(guò)程中頻繁且快速地出現(xiàn)換道、加速、超車(chē)等駕駛行為，這些激進(jìn)的駕駛行為增加了其視覺(jué)負(fù)荷，同時(shí)還增加了交通事故的發(fā)生概率.保守型(Cautious)駕駛?cè)嗽跊Q策前會(huì)更謹(jǐn)慎地觀察周邊環(huán)境[45]，與激進(jìn)型駕駛?cè)讼啾?，行駛過(guò)程中注視區(qū)域和視覺(jué)搜索范圍更廣，注視點(diǎn)更加密集，因此保守型駕駛?cè)说囊曈X(jué)負(fù)荷大于激進(jìn)型駕駛?cè)薣46].人格特質(zhì)對(duì)視覺(jué)負(fù)荷的影響是客觀存在且難以改變的，但是隨著駕駛輔助技術(shù)的發(fā)展，可以針對(duì)不同人格特質(zhì)的駕駛?cè)诉M(jìn)行個(gè)性化設(shè)計(jì)，制定符合其駕駛習(xí)慣的輔助系統(tǒng)，在駕駛過(guò)程中指導(dǎo)其駕駛行為，從而避免上述激進(jìn)駕駛行為，在保障規(guī)范駕駛的基礎(chǔ)上也能有效減小駕駛?cè)艘曈X(jué)負(fù)荷[47].

2.1.4 感知能力

感知能力影響了駕駛?cè)嗽谛熊?chē)過(guò)程中對(duì)本車(chē)及周?chē)?chē)輛的駕駛狀況判斷，進(jìn)而影響了駕駛?cè)说囊曈X(jué)信息搜索模式.Patoine等[47]通過(guò)研究駕駛?cè)说囊曈X(jué)負(fù)荷與感知能力的作用關(guān)系，證明了感知能力與視覺(jué)負(fù)荷是影響駕駛安全的2個(gè)重要因素.李青等[48]進(jìn)一步研究了駕駛?cè)烁兄芰χ械娘L(fēng)險(xiǎn)感知能力，將駕駛?cè)说娘L(fēng)險(xiǎn)感知能力分為3個(gè)等級(jí)：安全型、一般型及危險(xiǎn)型，研究發(fā)現(xiàn)安全型駕駛?cè)说淖⒁晻r(shí)間相比其他2個(gè)類(lèi)型的駕駛?cè)俗⒁晻r(shí)間更長(zhǎng).這是因?yàn)榘踩婉{駛?cè)嗽诓煊X(jué)到危險(xiǎn)后，對(duì)外界環(huán)境的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果總是高于心理閾值，認(rèn)為繼續(xù)執(zhí)行當(dāng)前的駕駛狀態(tài)難以應(yīng)對(duì)危險(xiǎn)[49]，此時(shí)，安全型駕駛?cè)藘A向于更細(xì)致、更全面地觀察周?chē){駛環(huán)境，謹(jǐn)慎地調(diào)整自己的駕駛行為，采取避險(xiǎn)措施[50].由此來(lái)看，風(fēng)險(xiǎn)感知能力較強(qiáng)的駕駛?cè)嗽谛旭傔^(guò)程中可能會(huì)承受更大的視覺(jué)負(fù)荷.

2.2 車(chē)輛

車(chē)輛對(duì)駕駛?cè)艘曈X(jué)負(fù)荷的影響主要取決于車(chē)載設(shè)備及車(chē)型等的設(shè)計(jì)，其中，車(chē)載設(shè)備在實(shí)現(xiàn)駕駛輔助功能的同時(shí)也會(huì)分散駕駛?cè)说囊曈X(jué)注意力，從而增加駕駛?cè)说囊曈X(jué)負(fù)荷；車(chē)型的不同會(huì)影響駕駛室內(nèi)駕駛?cè)说囊曈X(jué)搜索區(qū)域;此外，車(chē)輛的行駛狀態(tài)決定了駕駛?cè)艘曈X(jué)信息接收的速度，很大程度上影響了駕駛?cè)说囊曈X(jué)負(fù)荷.

2.2.1 車(chē)載設(shè)備

車(chē)載系統(tǒng)在實(shí)現(xiàn)其駕駛輔助功能時(shí)，會(huì)導(dǎo)致駕駛?cè)宿D(zhuǎn)移部分注意力到車(chē)載設(shè)備上，這一轉(zhuǎn)移過(guò)程及駕駛?cè)嗽诓榭窜?chē)載裝置傳遞的信息時(shí)，都會(huì)增加駕駛?cè)说囊曈X(jué)負(fù)荷[51].為了減少駕駛?cè)说囊曈X(jué)負(fù)荷，一方面可以考慮縮短駕駛?cè)艘曈X(jué)注意力的轉(zhuǎn)移路徑，如將車(chē)載導(dǎo)航設(shè)備安裝在駕駛?cè)艘曇扒胺降闹梦锱_(tái)上[52],其中，AR導(dǎo)航可以直接將行駛路徑投射到道路上，避免了駕駛?cè)艘暰€在導(dǎo)航設(shè)備和行駛道路之間來(lái)回切換.與普通導(dǎo)航相比，使用AR導(dǎo)航時(shí)，駕駛?cè)说囊曈X(jué)注意力轉(zhuǎn)移路徑更小，視覺(jué)負(fù)荷也更小[53].另一方面，可以減少駕駛?cè)嗽讷@取車(chē)載信息時(shí)所需的視覺(jué)資源.Muoz等[54]研究了車(chē)載裝置的3種工作模式對(duì)視覺(jué)負(fù)荷的影響，包括無(wú)交互設(shè)計(jì)、語(yǔ)音交互界面、視覺(jué)交互界面，研究發(fā)現(xiàn)在使用視覺(jué)交互界面的車(chē)載裝置時(shí)，發(fā)生安全事故的概率是無(wú)交互設(shè)計(jì)的3倍[55].因此車(chē)載系統(tǒng)在設(shè)計(jì)時(shí)需要盡量縮短駕駛?cè)艘曈X(jué)注意力的轉(zhuǎn)移路徑或者改變車(chē)載信息的傳遞方式以減少駕駛?cè)艘曈X(jué)需求[56].

2.2.2 車(chē)型

不同車(chē)型對(duì)駕駛?cè)说囊曈X(jué)負(fù)荷也有一定影響，車(chē)輛類(lèi)型會(huì)影響駕駛?cè)嗽隈{駛室內(nèi)眼部接收到的光照強(qiáng)度而影響駕駛?cè)艘曈X(jué)負(fù)荷.陳云等[4]利用瞳孔面積變化速度衡量了小客車(chē)和大貨車(chē)駕駛?cè)说囊曈X(jué)負(fù)荷，分析了不同車(chē)型對(duì)視覺(jué)負(fù)荷的影響，研究結(jié)果表明，在隧道入口段處大貨車(chē)駕駛?cè)说囊曈X(jué)負(fù)荷大于小客車(chē)駕駛?cè)艘曈X(jué)負(fù)荷.王首碩等[5]以駕駛?cè)说耐酌娣e變化速率為視覺(jué)負(fù)荷的評(píng)價(jià)指標(biāo)也得出了相同的結(jié)論，并針對(duì)大貨車(chē)的設(shè)計(jì)提出了改進(jìn)擋風(fēng)玻璃透光性的建議.

2.2.3 車(chē)輛運(yùn)行狀態(tài)

車(chē)輛正常行駛時(shí)，駕駛?cè)说囊曈X(jué)負(fù)荷多取決于駕駛?cè)俗陨硪蛩丶榜{駛環(huán)境.當(dāng)車(chē)輛處于應(yīng)激響應(yīng)場(chǎng)景中，即車(chē)輛需要主動(dòng)避險(xiǎn)時(shí)[57]，駕駛?cè)说淖⒁晻r(shí)間會(huì)迅速減小，周邊視野區(qū)域的掃視行為會(huì)增加，導(dǎo)致駕駛?cè)说囊曈X(jué)負(fù)荷激增.此外，車(chē)輛進(jìn)行換道、超車(chē)、加速時(shí)，駕駛?cè)吮仨氄{(diào)整當(dāng)前駕駛行為，首先需要收集當(dāng)前的交通環(huán)境信息，預(yù)測(cè)本車(chē)與周?chē)?chē)輛的橫向距離、縱向距離、車(chē)道占有率與周?chē)?chē)輛的速度差等[58]，以免發(fā)生碰撞，這一信息搜索過(guò)程會(huì)導(dǎo)致視覺(jué)負(fù)荷增大.其中，在車(chē)輛超車(chē)過(guò)程中，駕駛?cè)藶榱怂阉麝P(guān)鍵交通信息，會(huì)頻繁地在初始車(chē)道和目標(biāo)車(chē)道之間轉(zhuǎn)換注視點(diǎn)，并增加注視時(shí)間和掃視時(shí)間，尋求適當(dāng)?shù)某?chē)時(shí)機(jī)[59]，增加了駕駛?cè)说囊曈X(jué)負(fù)荷.車(chē)輛換道研究中，白婧榮等[60]將換道過(guò)程進(jìn)行了細(xì)分，發(fā)現(xiàn)換道操作期駕駛?cè)艘曈X(jué)負(fù)荷最大，車(chē)輛出現(xiàn)明顯的加速行為，但當(dāng)車(chē)速過(guò)大時(shí)，為了確保行車(chē)安全，駕駛?cè)藘A向于盡可能多地接收視覺(jué)信息，此時(shí)駕駛?cè)说膾咭曅袨闀?huì)增加，視覺(jué)負(fù)荷也隨之增加.

2.3 道路和環(huán)境

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)，城市化進(jìn)程不斷加快，交通環(huán)境也變得越來(lái)越復(fù)雜多樣，導(dǎo)致駕駛?cè)诵熊?chē)過(guò)程中的工作負(fù)荷發(fā)生了巨大的變化.從視覺(jué)信息刺激源角度分析，道路環(huán)境越復(fù)雜，駕駛?cè)说囊曈X(jué)負(fù)荷也越大.

2.3.1 路域環(huán)境

路域環(huán)境的復(fù)雜程度決定了駕駛?cè)艘曈X(jué)信息獲取的難易程度.路域環(huán)境較為簡(jiǎn)單時(shí)，駕駛?cè)丝梢詼p少視覺(jué)搜索行為并簡(jiǎn)化視覺(jué)信息的加工過(guò)程，從而降低視覺(jué)負(fù)荷[61].城市道路由于路側(cè)開(kāi)發(fā)、交通組成等的影響，成為了路域環(huán)境最復(fù)雜的道路[62]，駕駛?cè)诵旭傔^(guò)程中需要高度注意周?chē)煌ōh(huán)境并持續(xù)保持視覺(jué)搜索，駕駛?cè)说囊曈X(jué)負(fù)荷也最大[63].高速公路相比于城市道路，道路較為封閉，車(chē)輛進(jìn)出管控更為嚴(yán)格，交通運(yùn)行狀況更為簡(jiǎn)單，駕駛?cè)艘曈X(jué)搜索行為明顯減少，視覺(jué)負(fù)荷也更小[64].景區(qū)道路相比于城市道路，交通量較小，行車(chē)速度更慢，道路設(shè)計(jì)時(shí)更注重視覺(jué)舒適性和美感，駕駛?cè)艘曈X(jué)信息加工更簡(jiǎn)單，因此景區(qū)道路上駕駛?cè)艘曈X(jué)負(fù)荷小于城市道路[65].為減小路域環(huán)境對(duì)駕駛?cè)嗽斐傻囊曈X(jué)負(fù)荷，分離路側(cè)干擾、減少路側(cè)功能開(kāi)發(fā)等措施都能降低路域環(huán)境的復(fù)雜度，從而減小駕駛?cè)说囊曈X(jué)負(fù)荷.

同時(shí)，路域形式的不同會(huì)影響駕駛?cè)说囊曈X(jué)心理負(fù)荷[66].山區(qū)公路受到地形制約，路域形式按照空間郁閉程度可以分為開(kāi)敞式、半郁閉式及郁閉空間3種[67].在開(kāi)敞式的道路上行駛時(shí)，駕駛?cè)艘曇伴_(kāi)闊，注視范圍大，行駛過(guò)程中較為放松，駕駛?cè)说囊曈X(jué)負(fù)荷最小[68]；在郁閉式道路上行駛時(shí)，路側(cè)多為高陡的挖方邊坡，駕駛?cè)艘曇胺秶M窄，行駛過(guò)程中較為壓抑，駕駛?cè)说囊曈X(jué)負(fù)荷也最大[69].因此，在道路勘測(cè)設(shè)計(jì)階段需要慎重考慮道路的選線問(wèn)題，盡量保證道路修建在較為開(kāi)敞的空間中，可以減小行車(chē)過(guò)程中駕駛?cè)说囊曈X(jué)負(fù)荷.

此外，道路線形在行駛過(guò)程中有一定的視線誘導(dǎo)功能[70]，但是復(fù)雜的道路線形會(huì)增加駕駛?cè)说囊曈X(jué)負(fù)荷[71].相比于直線路段，彎道路段駕駛?cè)说淖⒁朁c(diǎn)及注視轉(zhuǎn)移比率為直線路段的3倍[72]，且隨著半徑的增大，視覺(jué)任務(wù)呈現(xiàn)先增大后減小的趨勢(shì).對(duì)比彎道行駛過(guò)程中駕駛?cè)说淖⒁朁c(diǎn)的分布，利用熵值法研究發(fā)現(xiàn)駕駛?cè)嗽谟肄D(zhuǎn)彎時(shí)的視覺(jué)負(fù)荷小于左轉(zhuǎn)彎，駕駛情況也更穩(wěn)定[73].因此，提高道路線形設(shè)計(jì)的合理性，以滿足實(shí)際駕駛中所需的視線誘導(dǎo)并減小視覺(jué)負(fù)荷十分必要.

2.3.2 光環(huán)境

光環(huán)境對(duì)駕駛?cè)艘曈X(jué)負(fù)荷的影響主要出現(xiàn)在隧道路段.進(jìn)出隧道過(guò)程中的明暗適應(yīng)會(huì)增加駕駛?cè)说囊曈X(jué)負(fù)荷，這一過(guò)程中發(fā)生的亮度變化會(huì)導(dǎo)致駕駛?cè)送状笮‰S之變化，瞳孔的快速變化會(huì)增加駕駛?cè)说囊曈X(jué)生理負(fù)荷[74].在通過(guò)隧道時(shí)，駛?cè)胨淼辣锐偝鏊淼栏菀捉o駕駛?cè)嗽斐梢曈X(jué)不適[8]，加之隧道內(nèi)環(huán)境較為封閉，駕駛?cè)税颠m應(yīng)比明適應(yīng)更加困難，因此隧道入口洞內(nèi)的視覺(jué)負(fù)荷是最大的[75].增加時(shí)段影響因素后，通過(guò)對(duì)比駕駛?cè)送酌娣e平均增長(zhǎng)率發(fā)現(xiàn)，在隧道入口區(qū)域駕駛?cè)它S昏時(shí)刻的視覺(jué)負(fù)荷大于正午的視覺(jué)負(fù)荷[76].在隧道內(nèi)部路段，照明燈光帶及側(cè)墻構(gòu)成了駕駛?cè)说闹饕曈X(jué)環(huán)境，研究發(fā)現(xiàn)，紅色燈光帶引起的視覺(jué)負(fù)荷在保證駕駛舒適性的基礎(chǔ)上可以提供給駕駛?cè)艘曈X(jué)刺激，起到緩解隧道催眠的作用；Kircher等[3]對(duì)隧道壁面的顏色及亮度進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)淺色隧道墻視覺(jué)負(fù)荷更小，同時(shí)隧道壁面弱光照優(yōu)于強(qiáng)光照，可用于優(yōu)化隧道照明環(huán)境，降低視覺(jué)負(fù)荷.因此，為減小光環(huán)境對(duì)駕駛?cè)艘曈X(jué)負(fù)荷的影響，在隧道出入口通常設(shè)置減光設(shè)施，降低進(jìn)出隧道過(guò)程中的明暗對(duì)比，以減少駕駛?cè)说耐鬃兓?，在隧道?nèi)部路段往往會(huì)通過(guò)改善燈光及墻壁的顏色來(lái)調(diào)節(jié)駕駛?cè)艘曈X(jué)負(fù)荷.

除了上述的道路環(huán)境，氣候條件很大程度上影響了駕駛?cè)藢?duì)外界信息獲取和處理的難度，從而影響了駕駛?cè)说囊曈X(jué)負(fù)荷.當(dāng)車(chē)輛在冰雪路面上行駛時(shí)[77]，駕駛?cè)说钠骄Ｑ鄢掷m(xù)時(shí)間、掃視幅度都表現(xiàn)出明顯的波動(dòng)性，瞳孔直徑隨著冰雪路段的長(zhǎng)度而變大[78]，駕駛?cè)艘曈X(jué)負(fù)荷也變大.此時(shí)，駕駛?cè)说母兄?chē)速會(huì)略低于實(shí)際車(chē)速.霧天、雨天等惡劣天氣影響下，駕駛?cè)说挠行б曇胺秶鷷?huì)降低[79]，易導(dǎo)致駕駛?cè)瞬僮餍袨榘l(fā)生變化，此時(shí)，駕駛?cè)嗽谶M(jìn)行交通信息搜索時(shí)，會(huì)頻繁注視儀表盤(pán)及正前方道路，并來(lái)回進(jìn)行掃視行為，其承受的視覺(jué)負(fù)荷會(huì)增加.

3 駕駛?cè)艘曈X(jué)負(fù)荷的評(píng)測(cè)方法

駕駛?cè)诵熊?chē)過(guò)程中產(chǎn)生的視覺(jué)負(fù)荷是多因素、多信息加工共同作用的結(jié)果.目前針對(duì)駕駛?cè)艘曈X(jué)負(fù)荷的評(píng)測(cè)方法主要有傳統(tǒng)的主觀評(píng)價(jià)法、雙任務(wù)法和生理參數(shù)測(cè)量法，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，逐漸有人利用機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等對(duì)駕駛?cè)说囊曈X(jué)負(fù)荷進(jìn)行研究.

3.1 傳統(tǒng)評(píng)測(cè)方法

傳統(tǒng)的研究方法主要通過(guò)實(shí)車(chē)實(shí)驗(yàn)、駕駛模擬實(shí)驗(yàn)和計(jì)算機(jī)仿真3種實(shí)驗(yàn)手段實(shí)現(xiàn).其中，主觀評(píng)價(jià)法主要反應(yīng)的是行車(chē)過(guò)程中駕駛?cè)说囊曈X(jué)感受，不受實(shí)驗(yàn)手段的限制.其次，雙任務(wù)法要求行車(chē)過(guò)程中同時(shí)執(zhí)行其他任務(wù)，為了保障實(shí)驗(yàn)的安全，雙任務(wù)法一般通過(guò)駕駛模擬實(shí)驗(yàn)展開(kāi)研究.生理參數(shù)測(cè)量法由于需要佩戴生理心理數(shù)據(jù)采集設(shè)備，為保證實(shí)驗(yàn)安全多采用駕駛模擬實(shí)驗(yàn)，僅部分研究采用實(shí)車(chē)試驗(yàn).為了保證實(shí)驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性及實(shí)驗(yàn)過(guò)程的安全性，以上3種方法多結(jié)合使用，互相驗(yàn)證，3類(lèi)方法的優(yōu)缺點(diǎn)如表3所示.

表3 視覺(jué)負(fù)荷傳統(tǒng)評(píng)測(cè)方法的優(yōu)缺點(diǎn)Tab.3 Advantages and disadvantages of traditional research methods for visual load

3.1.1 主觀評(píng)價(jià)法

主觀評(píng)價(jià)法通過(guò)調(diào)查駕駛?cè)嗽隈{駛過(guò)程中的感受來(lái)評(píng)價(jià)其視覺(jué)負(fù)荷.常用的調(diào)查方法包括美國(guó)國(guó)家航空航天局任務(wù)負(fù)荷指數(shù)量表(NASA-Task Load Index,NASA-TLX)，人體工學(xué)評(píng)價(jià)問(wèn)卷(Ergonomics Evaluation Questionnaire,EEQ)及情境意識(shí)全局評(píng)估技術(shù)(Situation Awareness Global Assessment Technique,SAGAT).其中，NASA-TLX最早是用來(lái)評(píng)價(jià)腦力負(fù)荷的[80]，在視覺(jué)負(fù)荷研究中，側(cè)重于評(píng)價(jià)駕駛?cè)嗽谝曈X(jué)次任務(wù)影響下的績(jī)效水平[81-83].EEQ的評(píng)價(jià)指標(biāo)里新增了視覺(jué)感知需求，一般與NASA-TLX量表結(jié)合使用[82].SAGAT能區(qū)分不同實(shí)驗(yàn)情境下駕駛?cè)说闹饔^感受，在視覺(jué)負(fù)荷研究中能很好地反映駕駛?cè)藢?duì)駕駛場(chǎng)景的視覺(jué)感受[83].此外，Konstantopoulos等[81]錄制了帶有駕駛?cè)艘曈X(jué)搜索軌跡的視頻，實(shí)驗(yàn)人員通過(guò)觀察這些視頻，利用問(wèn)卷調(diào)查評(píng)價(jià)視頻中駕駛?cè)说囊曈X(jué)負(fù)荷.由于主觀評(píng)價(jià)法易受個(gè)體差異的影響，一般不單獨(dú)使用，多與雙任務(wù)法及生理參數(shù)測(cè)量法結(jié)合使用.

3.1.2 雙任務(wù)法

雙任務(wù)法在視覺(jué)負(fù)荷的研究中主要是在駕駛主任務(wù)中增加視覺(jué)次任務(wù)，研究次任務(wù)干擾情況下，駕駛?cè)说姆磻?yīng)時(shí)間及準(zhǔn)確率.其中,反應(yīng)時(shí)間越短,準(zhǔn)確率越高，次任務(wù)導(dǎo)致的視覺(jué)負(fù)荷也更小.目前視覺(jué)次任務(wù)主要采用改變視野中的色塊像素顏色[84]、操作觸屏[84-85]、使用手機(jī)[86]、改變注視物體出現(xiàn)的角度[87]等.例如，Neyens等[88]的研究中，通過(guò)計(jì)算駕駛?cè)搜劬﹄x開(kāi)路面的時(shí)間來(lái)衡量使用手機(jī)和操作車(chē)載設(shè)備對(duì)駕駛?cè)艘曈X(jué)負(fù)荷的影響;Guo等[89]設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)要求駕駛?cè)嗽隈{車(chē)過(guò)程中選擇距離最近、評(píng)價(jià)最好且價(jià)格最劃算的餐館，餐館信息通過(guò)屏幕呈現(xiàn)，駕駛?cè)诵枰x取屏幕上的餐館信息并做出選擇，以錯(cuò)誤率來(lái)評(píng)價(jià)視覺(jué)次任務(wù)的難度對(duì)駕駛?cè)嗽斐傻囊曈X(jué)負(fù)荷大小.

3.1.3 生理參數(shù)測(cè)量法

生理參數(shù)測(cè)量法能直觀量化駕駛?cè)说囊曈X(jué)負(fù)荷，一般采用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法來(lái)研究視覺(jué)特性參數(shù)與視覺(jué)負(fù)荷之間的相關(guān)性，量化表征視覺(jué)負(fù)荷的眼動(dòng)參數(shù)來(lái)評(píng)價(jià)駕駛?cè)艘曈X(jué)負(fù)荷.從駕駛?cè)艘曈X(jué)負(fù)荷產(chǎn)生機(jī)理角度看，目前視覺(jué)負(fù)荷的生理參數(shù)衡量指標(biāo)可以分為2類(lèi)：一是視覺(jué)特性參數(shù)，二是駕駛環(huán)境中光照強(qiáng)度引起的瞳孔生理性變化，計(jì)算方法如表4所示.

表4 生理參數(shù)量化方法Tab.4 Measurement methods of driver’s visual load

續(xù)表4

此外，除了以上3種常用的視覺(jué)負(fù)荷計(jì)算方法外，從駕駛?cè)艘曈X(jué)信息刺激源出發(fā)，陳雨人等[23]最先提出了利用道路環(huán)境HSV顏色模型衡量駕駛?cè)说囊曈X(jué)負(fù)荷.隨后，孟云偉等[65]在此基礎(chǔ)上改變了視覺(jué)分區(qū)方法，將駕駛?cè)艘曇皡^(qū)域劃分為路面、左右路側(cè)和天空4個(gè)部分對(duì)道路環(huán)境HSV顏色模型進(jìn)行改進(jìn).

3.2 機(jī)器學(xué)習(xí)評(píng)測(cè)方法

隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)發(fā)展，一些基于機(jī)器學(xué)習(xí)的算法在目標(biāo)檢測(cè)、狀態(tài)判別等領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展.在視覺(jué)負(fù)荷的研究方面，部分研究基于傳統(tǒng)的圖像處理方法進(jìn)行特征提取后進(jìn)行狀態(tài)判別.首先捕獲視頻序列中監(jiān)測(cè)跟蹤的人臉區(qū)域，隨后從面部提取眼睛區(qū)域，利用圖像的統(tǒng)計(jì)特性分析并進(jìn)行等級(jí)劃分，最后在融合階段判別駕駛?cè)艘曈X(jué)負(fù)荷.現(xiàn)有研究中，較為常見(jiàn)的方法主要有結(jié)構(gòu)相似度度量(Structural Similarity Measure,SSIM)、人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)(Human Visual System,HVS)模型[95]、動(dòng)態(tài)貝葉斯(Dynamic Bayesian Network，DBN)[96]、主動(dòng)形狀模型(Active Shape Model,ASM)與基于馬爾可夫網(wǎng)絡(luò)的增強(qiáng)回歸(Boosted Regression with Markov Networks,BRMN)[97]等.這些方法最大的區(qū)別在于圖像的特性統(tǒng)計(jì).SSIM和HVS主要分析方差、均值等，DBN主要通過(guò)檢測(cè)駕駛?cè)说耐状笮?、注視和掃視的時(shí)變性轉(zhuǎn)移概率來(lái)評(píng)價(jià)駕駛?cè)艘曈X(jué)負(fù)荷，ASM和BRMN通過(guò)檢測(cè)駕駛?cè)搜矍蚺c鼻子構(gòu)成的三角形區(qū)域面積來(lái)判定其視覺(jué)負(fù)荷.

4 駕駛?cè)艘曈X(jué)負(fù)荷的研究應(yīng)用

近年來(lái)，研究人員針對(duì)駕駛負(fù)荷進(jìn)行了更為細(xì)化的研究，結(jié)合駕駛?cè)说难蹌?dòng)特性分析，在視覺(jué)負(fù)荷領(lǐng)域形成了較為完善的理論體系，極大地發(fā)揮了視覺(jué)負(fù)荷在交通領(lǐng)域的應(yīng)用.現(xiàn)有研究成果已經(jīng)應(yīng)用到了交通設(shè)施、車(chē)輛交互設(shè)備的設(shè)計(jì)指導(dǎo)中.

4.1 交通標(biāo)志

在道路交通環(huán)境中，除了交通參與者外，交通標(biāo)志作為道路信息傳遞的重要載體，可以引導(dǎo)駕駛?cè)说鸟{駛行為從而減少交通事故的發(fā)生[98].目前我國(guó)對(duì)交通標(biāo)志的設(shè)置沒(méi)有較為完善的標(biāo)準(zhǔn)，其設(shè)置存在信息量不足或過(guò)載的情況[99].交通標(biāo)志信息量不足，一方面會(huì)影響道路信息傳遞的有效性，另一方面還會(huì)導(dǎo)致駕駛?cè)诵畔⒋碳?qiáng)度小而引發(fā)駕駛分心[100].因此，在道路交通環(huán)境較為簡(jiǎn)單的草原公路中，為了吸引駕駛?cè)说淖⒁饬?，保證駕駛過(guò)程中的視覺(jué)刺激，交通標(biāo)志的信息量一般都設(shè)置為10～20 bits/km[101]，以此來(lái)保證駕駛?cè)艘曈X(jué)搜索的積極性與有效性.相比于草原公路，高速公路的匝道口較多，需要標(biāo)識(shí)的信息更為繁雜，交通標(biāo)志的設(shè)計(jì)過(guò)程中容易出現(xiàn)信息過(guò)載的情況.為了增加交通標(biāo)志的視認(rèn)性，簡(jiǎn)化駕駛?cè)艘曈X(jué)信息處理加工過(guò)程，高速公路指路標(biāo)志上的地名信息數(shù)量應(yīng)小于5個(gè)[102],隧道出入口的停車(chē)視線距離應(yīng)在現(xiàn)行標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的基礎(chǔ)上增加20～30 m[103].

4.2 隧道遮光設(shè)施

隧道出入口亮度的急劇變化會(huì)導(dǎo)致駕駛?cè)送卓焖僭龃?，甚至?xí)霈F(xiàn)無(wú)意視盲現(xiàn)象[104]，由此可能會(huì)導(dǎo)致交通事故.現(xiàn)有研究中，為減小隧道出入口處的明暗對(duì)比，多在隧道出入口處安裝遮光設(shè)施.遮光設(shè)施的最佳鋪設(shè)范圍為隧道外 40 m 至隧道內(nèi) 60 m[91].常見(jiàn)的隧道遮光設(shè)施中，30°反削竹遮光設(shè)施的遮光效果最佳，光照強(qiáng)度的變化較為緩和[93].若使用格柵式減光設(shè)施，應(yīng)保證其頻閃頻率小于 6 Hz 或大于 11 Hz，以減小對(duì)駕駛?cè)说囊曈X(jué)干擾[90].同時(shí)還可以利用植物、加強(qiáng)照明及彩色路面等改善隧道進(jìn)出口處駕駛?cè)说囊曈X(jué)舒適度[105].其次，隧道內(nèi)的壁面多采用淺色墻面[106]，隧道內(nèi)部增設(shè)韻律型標(biāo)線[107]、突起路標(biāo)[108]等刺激駕駛?cè)说囊曈X(jué)感知，吸引駕駛?cè)俗⒁獾缆翻h(huán)境，從而降低駕駛?cè)艘曈X(jué)負(fù)荷，減小交通事故的發(fā)生概率.

4.3 車(chē)內(nèi)交互設(shè)備

隨著車(chē)內(nèi)交互設(shè)備的技術(shù)發(fā)展，在給駕駛?cè)藥?lái)便利的同時(shí)也引發(fā)了一些不必要的駕駛負(fù)荷，其中就包括視覺(jué)負(fù)荷.車(chē)內(nèi)交互設(shè)備在發(fā)揮其引導(dǎo)、預(yù)警功能時(shí)會(huì)分散駕駛?cè)说囊曈X(jué)注意力[109].因此，很多交互設(shè)備在設(shè)計(jì)初期考慮了其對(duì)駕駛?cè)艘曈X(jué)負(fù)荷的影響，增加了信息傳遞方式，如語(yǔ)音提示、觸覺(jué)傳遞[110]等方式.這些設(shè)計(jì)不僅實(shí)現(xiàn)了其駕駛輔助功能，還在一定程度上減少了駕駛?cè)艘曈X(jué)負(fù)荷，提高了車(chē)道保持性能，減小了駕駛?cè)朔磻?yīng)時(shí)間[85].其中，Brostr?m等[111]對(duì)比了語(yǔ)音提示與地圖導(dǎo)航對(duì)駕駛?cè)蝿?wù)的影響，發(fā)現(xiàn)開(kāi)啟了語(yǔ)音提示的導(dǎo)航在行車(chē)過(guò)程中能減少交通沖突次數(shù)，并建議車(chē)內(nèi)交互設(shè)備在設(shè)計(jì)初期時(shí)增加語(yǔ)音提示以減小駕駛?cè)艘曈X(jué)負(fù)荷；Pitts等[110]研究發(fā)現(xiàn)增加觸覺(jué)反饋系統(tǒng)后，駕駛?cè)说能?chē)道保持能力得到了有效提升，并建議在交互系統(tǒng)設(shè)計(jì)初期要增加其他信息傳遞方式，以保證駕駛?cè)说囊曈X(jué)負(fù)荷處于合適的閾值內(nèi).

5 總結(jié)與展望

5.1 總結(jié)

國(guó)內(nèi)外研究人員已經(jīng)對(duì)駕駛?cè)艘曈X(jué)負(fù)荷進(jìn)行了大量的研究并取得了較為豐富的成果，目前已經(jīng)形成了較為完整的研究體系.但是還存在以下幾點(diǎn)不足：

1)較少有研究對(duì)駕駛?cè)艘曈X(jué)負(fù)荷的影響因素進(jìn)行重要度探究.目前國(guó)內(nèi)外對(duì)駕駛?cè)艘曈X(jué)負(fù)荷的影響因素進(jìn)行了大量的研究，如駕駛?cè)俗陨硪蛩亍④?chē)輛因素、道路環(huán)境因素等.駕駛?cè)艘曈X(jué)負(fù)荷是多因素共同作用產(chǎn)生的，現(xiàn)有文獻(xiàn)中，僅對(duì)駕駛?cè)艘曈X(jué)負(fù)荷的影響因素及其影響機(jī)理進(jìn)行了研究，較少對(duì)各影響因素的重要度進(jìn)行研究.

2)缺乏對(duì)視覺(jué)負(fù)荷的評(píng)價(jià)指標(biāo)與衡量閾值的統(tǒng)一.在現(xiàn)有研究方法中，只有生理參數(shù)測(cè)量法能夠客觀量化駕駛?cè)说囊曈X(jué)負(fù)荷，但是在判斷駕駛?cè)艘曈X(jué)負(fù)荷時(shí)，研究者們往往給某一參數(shù)設(shè)定一個(gè)閾值，當(dāng)超過(guò)這一閾值時(shí)，就判斷駕駛?cè)说囊曈X(jué)負(fù)荷過(guò)大.此外，由于駕駛?cè)酥饔^感受差異較大且駕駛場(chǎng)景不同，各研究選取的衡量參數(shù)及閾值也不同，因此，駕駛?cè)艘曈X(jué)負(fù)荷的衡量指標(biāo)缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，大大增加了駕駛?cè)艘曈X(jué)負(fù)荷評(píng)價(jià)的工作量.

3)缺少視覺(jué)負(fù)荷應(yīng)用后的評(píng)價(jià).現(xiàn)階段，視覺(jué)負(fù)荷在交通標(biāo)志方面的應(yīng)用主要是考慮駕駛?cè)诵畔⑻幚砟芰亩纳平煌?biāo)志的視認(rèn)性，對(duì)交通標(biāo)志的信息量設(shè)置提出了建議；在遮光設(shè)施方面的應(yīng)用主要是考慮駕駛?cè)说拿靼颠m應(yīng)能力，以提高隧道行車(chē)安全.當(dāng)前研究?jī)H從駕駛?cè)诵畔⑻幚砟芰?、視覺(jué)舒適度出發(fā)，提出了交通設(shè)施的設(shè)計(jì)建議，未對(duì)改進(jìn)后的交通設(shè)施的應(yīng)用效果進(jìn)行評(píng)價(jià).

5.2 展望

考慮到已有研究的不足，從駕駛?cè)说囊曈X(jué)負(fù)荷影響因素、評(píng)價(jià)指標(biāo)以及研究應(yīng)用3個(gè)方面對(duì)未來(lái)的研究進(jìn)行展望：

1)駕駛?cè)艘曈X(jué)負(fù)荷的影響因素是多方面且復(fù)雜的，駕駛經(jīng)驗(yàn)、年齡、人格特性、車(chē)輛和道路環(huán)境等都不同程度地影響著駕駛?cè)说囊曈X(jué)負(fù)荷.未來(lái)研究中，可以考慮部分極端駕駛場(chǎng)景(如惡劣天氣、交通事故場(chǎng)景)和不同駕駛?cè)后w對(duì)駕駛?cè)艘曈X(jué)負(fù)荷的影響因素及變化規(guī)律，對(duì)影響駕駛?cè)艘曈X(jué)負(fù)荷的決定性因素進(jìn)行更全面、深入的探究.

2)針對(duì)現(xiàn)有駕駛?cè)艘曈X(jué)負(fù)荷評(píng)價(jià)指標(biāo)存在的局限性，未來(lái)研究可基于生理參數(shù)測(cè)量法，增加車(chē)輛制動(dòng)、生理心理參數(shù)等方面的評(píng)價(jià)指標(biāo)，以期擴(kuò)充當(dāng)前僅使用駕駛?cè)搜蹌?dòng)參數(shù)的單一指標(biāo)體系，并考慮構(gòu)建駕駛?cè)说淖罴岩曈X(jué)負(fù)荷閾值標(biāo)準(zhǔn)體系.

3)視覺(jué)負(fù)荷應(yīng)用在交通設(shè)施的改進(jìn)中，可以考慮對(duì)比改進(jìn)前后交通設(shè)施的作用效果.如可以通過(guò)駕駛模擬實(shí)驗(yàn)測(cè)試駕駛?cè)藢?duì)改進(jìn)前后的交通標(biāo)志信息視認(rèn)的準(zhǔn)確率、反應(yīng)時(shí)間等來(lái)評(píng)價(jià)視覺(jué)負(fù)荷在交通設(shè)施中的應(yīng)用成效.此外，視覺(jué)負(fù)荷的應(yīng)用還可以從以下幾個(gè)方面考慮：首先，在道路建設(shè)前期，可以考慮路域環(huán)境對(duì)駕駛?cè)艘曈X(jué)負(fù)荷的影響，改善道路線形、路域空間的修建形式；其次，在提高交通人因安全方面，可以將視覺(jué)負(fù)荷應(yīng)用到駕駛?cè)艘曈X(jué)疲勞的檢測(cè)當(dāng)中，視覺(jué)負(fù)荷超過(guò)閾值一定的時(shí)間后，就可以認(rèn)為駕駛?cè)颂幱谄隈{駛狀態(tài).此外，隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展，視覺(jué)負(fù)荷反應(yīng)的視覺(jué)信息處理能力可以應(yīng)用在交通環(huán)境識(shí)別等自動(dòng)駕駛的關(guān)鍵技術(shù)中.