驾驶人应激训练仿真系统设计与实现

陈 颖

(山东交通学院交通与物流工程学院，山东济南250023)

0 引言

道路交通系统是一个由人-车-路所构成的动态系统，其中驾驶人是交通安全的主导因素。据交通事故统计数据显示，紧急状态下驾驶人应激状态而引发的交通事故占有一定比例，而且驾驶人在行驶中无法完全避免这种情况的发生。据美国相关部门的数据显示，驾驶人每行驶800 km就会面临一次紧急危险情况［1］。国内外研究现状表明，适当的训练可以提高驾驶人反应速度、车辆操作的准确性以及降低应激反应的程度，其具体途径主要有感知能力和危险感受性训练、驾驶技能的训练和应激场景的训练［2］。

从20世纪90年代开始，国内外研究学者开始对驾驶人应激进行研究。H.Jennifer等［3］从生理心理学的角度开始了驾驶人应激特性的定量研究，通过实车试验配合录像带选取路线进行研究，并筛选出皮电和心率为驾驶人应激的关键指标，研究结果表明应激能直接用皮电、心电、呼吸率、肌电来衡量。刘浩学等［4］开始对驾驶人应激及应激训练进行了一系列的相关研究，对驾驶人应激状态下肇事进行分析，并提出驾驶人应激的概念，即为驾驶人在外界紧急情况下应激刺激源所产生应激状态的综合反应，包括应激生理反应、应激心理反应和应激行为反应。赵建有［5］并针对驾驶技能动力定型特性，提出驾驶人应激能力的可训练性，并进行了初步的研究。在驾驶人应激可训练性研究的基础上，宁世发［6］、信占莹［7］和梅晓波［8］通过创建虚拟危险场景对驾驶人应激训练进行了一系列的连续性研究，初步实验结果表明驾驶人的安全意识可以通过训练来提高。然而这些研究对驾驶人虚拟应激研究目前只停留在软件设计阶段，尚未在驾驶模拟器上实现驾驶人应激训练软件运行，缺乏沉浸感和交互性;并且前期所开发驾驶人应激训练场景相对较少，不足以概括所有典型紧急情况。因此，笔者采用虚拟现实技术基于模拟器开发危险视景，进而为驾驶人应激训练的研究提供有效性的研究平台，并通过设计仿真实验验证其能满足研究需求。

1 系统组成

1.1 系统功能结构

随着传感技术和计算机虚拟仿真技术的发展和进步，汽车驾驶模拟器被广泛地用于科学研究，它为驾驶人行为的量化研究提供了非常好的研究平台。然而，基于驾驶模拟器的驾驶人行为的研究很大程度上依赖于对驾驶环境的仿真实现程度。因此，驾驶人应激训练系统的实现主要有两个部分:硬件系统和软件系统，它们之间的关系和组成如图1。

图1 驾驶人应激训练系统设计框架Fig.1 Design framework of driver stress training system

图1中，驾驶人应激训练系统由传感器将硬件系统和软件系统连接起来构成。硬件系统，包括驾驶模拟器硬件模块和传感器数据传输模块;软件系统，包括车辆控制模块和视景仿真模块。其中，驾驶模拟器硬件模块主要由驾驶舱、显示屏幕、音效设备等组成;传感器数据传输模块主要通过数据采集卡完成数据采集、传感器读数和数据传输功能;车辆控制模块，包括车辆动力学仿真、车辆行驶仿真和碰撞检测;视景仿真模块，包括交通环境仿真、车辆行人仿真、危险场景实现和场景音效。通过传感器和数据采集卡进行数据转换传输到软件系统中的车辆动力学模块，从而实现车辆的行驶仿真。

1.2 系统硬件

驾驶人应激训练系统硬件由操纵部件系统和传感器组成，驾驶人对操纵部件系统进行操作，产生的传感模拟信号经传感器通过数据采集系统传输给计算机系统，通过车辆动力学模型进行快速实时计算，并通过虚拟现实技术模拟出汽车的行驶状态。

驾驶人应激训练系统硬件选用由陕西冠旗科教设备有限责任公司生产的中等逼真度单屏幕主动式汽车驾驶模拟器。驾驶人应激训练系统硬件如图2。

图2 驾驶人应激训练系统硬件示意Fig.2 Hardware of driver stress training system

驾驶人应激训练系统硬件由驾驶舱的操纵部件、计算机主机、传感器、显示器和音效设备等组成，其中驾驶舱操作部件及其空间布局和实车完全一致，例如驾驶舱的座椅、方向盘、加速踏板、变速器、制动踏板等均为具有操纵感的实车部件。行驶中的操作转向、油门和离合等时的产生传感器信号为模拟量和数字量，通过调校后与声音和视像同步，滞后＜50 ms;变速器为可分级的6挡变速，与实车一致;转向器反应灵敏，转向范围≮0～720°(≮180脉冲/圈);离合器灵敏，抬起过快时则发动机显示熄火;驾驶人应激视景全部为计算机实时生成(25帧/s);计算机的主机能较快运行以保证系统的实时性。

1.3 系统软件

系统软件主要由硬件驱动程序、视景仿真程序、车辆动力学仿真程序和控制管理程序等组成。这些程序在计算机上实现，控制管理程序进行场景的调度和控制。

2 系统视景设计

2.1 视景总体设计

驾驶人应激训练系统视景是描述驾驶人应激场景所在的客观世界，包括各种景物:各种交通标志、行驶环境的路边建筑、树木和行人等。具体的功能有:

1)连续绘制虚拟场景;

2)在同一场景中，可与其它车辆等进行交互;

3)可自由选择不同的场景(不同道路、天气);

本届青年美展经主办单位的积极筹备，得到了浙江全省青年美术家的积极响应和热情参与，共收到投稿作品1200余件。经过评委会认真评选，评出中国画、油画、版画、雕塑、水彩粉画、漆画、综合材料7个画种的入选作品287件，优秀作品50件。

4)前后视景、虚拟仪表盘(车速)等功能完善。

2.2 训练场景设计

目前，虚拟仿真环境构建工具多采用D3D(DirectX)和 OpenGL(Open Graphics Library)。通过D3D(DirectX)城市道路驾驶模拟软件和OpenGL城市道路驾驶模拟软件测试对比，道路环境建模如采用D3D(DirectX)，渲染时间相应增加，在场景模型较多时会较大地减慢实时响应度，OpenGL的硬件无关性大大的提高了实时响应速度［9］。然而，3-D模型能产生较好的立体沉浸感，在场景逼真度要求较高的研究中具有较强的优势，能较好的达到驾驶人行为研究的逼真性要求。因此，采用 MultiGen Creator建立3-D模型增强沉浸感。

利用VC++、OpenGL和 MultiGen Creator开发的驾驶人应激训练软件具有以下功能和特点:

1)高度逼真性。场景部分由计算机实时形成，驾驶人在显示屏上看到的车辆、行人、道路、建筑物和交通标志等均随着驾驶的过程不断实时变化，采用计算机语音合成技术逼真模拟汽车行进中的各种声音，例如车辆行驶中的动力声、喇叭声、周围环境声、特殊天气伴有的声音特效等等，如同驾驶实车一样，有身临其境的感觉;

2)视景图像技术全面，视觉效果采用计算机图形算法实时成像、真实度高;

3)模拟技术指标多样，能通过汽车多自由度数学模型逼真实现转向、制动和加速;

4)模拟多种不同情况下的应激危险场景，包括不同道路上的应激场景;

5)可循环训练。针对某个场景，驾驶人可以根据需求进行循环重复训练，计算机自动控制循环状态;

6)可用于训练与研究。程序后台可以记录下触发应激场景的时间和相关情况，以便研究工作中的数据提取。

2.3 视景实现

按照道路交通环境进行划分，驾驶人应激训练系统针对典型应激源构建了14个应激场景，并针对确定的14个驾驶人应激典型场景，利用VC++、OpenGL和MultiGen Creator开发的驾驶人应激训练场景如图3。

图3 驾驶人应激训练场景示例Fig.3 Scenarios of driver stress training system

3 关键技术实现

3.1 车辆行人控制技术

通过建立车辆动力学模型实现主车的位置移动，并且按照预先设定好的路线和速度对场景涉及的其它车辆和行人运动进行控制。将车辆和行人的坐标和运动时间进行文件记录，同过编写触发函数，当驻车行驶至特定的位置触发危险场景时读入文件，并依据图形渲染时间计算出当前车辆的坐标来控制运动车辆，最终来实现应激场景。

例如，系统设计山区道路场景中车辆运动轨迹:主车在山区公路行驶时(≥60 km/h)，当其通过第一个弯道后(阻挡视线物)，对向车道有一辆蓝色大货车由于长下坡行驶制动失效而失控高速迎面而来。通过控制目标物的坐标位置，使其沿着既定的轨迹行驶，如图4。

图4 山区道路典型应急场景Fig.4 Typical scenario on the mountainous road

3.2 雪天特效

粒子特效系统被广泛的应用于模拟雾、雨和雪等天气，已经成为构建虚拟三维场景中不可或缺的工具。系统设计了暴风雪中雪天行车场景，为了模拟雪天的效果，用粒子系统模拟出暴风雪中雪花飞舞和降落的感觉，并通过比较最终采用了非线性方程模拟出雪花运动的效果，大大增强了视景的逼真度。为了表示风力对雪花的影响，在粒子每个方向上加上一个旋转量。

3.3 夜视效果

夜间行车造成的视距不良是造成驾驶人在夜间发生交通事故的主要原因。系统设计了夜间行车场景，为此模拟了车辆的近光灯的特效。通过OpenGL环境光的变化实现夜晚环境，并通过创建光源生成漫射光，并将光源位置固定于视点位置，实现近光灯的特效。

4 仿真实验

4.1 实验设计

从主观和客观两个方面来对所设计的驾驶人应激训练系统的仿真效果来进行评价:①训练效果。驾驶人应激训练系统用于训练其正确应对方法，因此完成训练的成功率能用于表征其训练效果;②应激心理。驾驶人应激训练系统用于降低驾驶人在紧急环境下的紧张程度，因此其心理紧张程度能用于表征应激心理的变化，采用非入侵式的生理反馈技术采集心率指标评价。

如果驾驶人在应激训练中顺利完成训练场景的训练并且有效的避免了任何危险的发生，认为该次训练是“成功”的;否则认为该次训练是“不成功”的，例如出现碰撞、熄火、停车或驶出车道等情况。训练完成率可通过计算机后台程序导出完成情况进行计算。

当紧急状况发生时，受到突发性的紧急状况的影响，驾驶人的心理紧张程度会产生急剧变化，即心率随之急剧变化［9］。因此，紧急状况的复杂程度和驾驶人的紧张程度是引起心率变化的重要因素。使用生物反馈仪器能够对心率进行数据采集，误差小且驾驶实验过程中采集相对简单。因此，笔者确定选取心率作为测量驾驶人应激训练仿真实验的指标参数。

4.2 实验样本

由于以往研究证明驾驶任务对不同年龄段驾驶人的影响可能不同，有研究表明新手驾驶人更容易在紧急状况下表现出高应激状态［10-11］。由于实验条件极其有限，主要考虑驾驶经验的差异性，本研究仅以青年驾驶人为实验对象。选择30名长安大学在校硕士研究生，符合心理学小样本数量:其中男性20名，女性10名;年龄在23～28岁之间;有初步驾驶经验(驾龄＜3年)的有14人，无任何驾驶经验的16人。同时，为了确保实验能安全顺利完成，被试者需要填写并完成自我报告健康状况的检查，在此前有无接受任何可能导致的相关治疗等。此外，由于立体视觉会影响整个实验的驾驶人应激状态，被试者应排除“立体盲”个例。整个实验过程和实验任务都是用汉语进行。在仿真实验中，所有被试均需要是首次使用仿真器进行驾驶，以避免仿真驾驶经验带来的结果差异。

4.3 实验设备与数据采集

选用美国BIOPAC公司生产的世界上应用广泛、功能强大的电脑化多导生理记录仪MP150作为采集驾驶人应激训练仿真实验参数，包含心电模块(ECG)、脑电模块(EEG)、眼电模块(EOG)、肌电模块(EMG)和胃肠电模块(EGG)等不同模块，可根据实际需要自由地组配。

本实验使用MP150中的ECG100C放大器，利用配备的2根LEAD110S屏蔽导线、1根LEAD100非屏蔽导线和3个一次性贴片电极对心电信号进行采集。MP150硬件设置为:放大器增益设置在500，高通滤波器设置在0.5 Hz，低通滤波器设置在35 Hz ON。在试用酒精和生理盐水擦拭皮肤表面后黏贴一次性贴片电极。电极连接方法:VIN+连接左下肢，VIN-连接右上肢，GND连接右下肢，并通过导线连接在放大器上。实验使用MP150的系统软件AcqKnowledge进行在线的数据分析、滤波和转换反馈，也能将采集到的数据进行离线分析与处理，如图5。

图5 Acqknowledge的软件实时数据处理画面Fig.5 Real-time data processing of Acqknowledge software

根据MP150所连接的电脑纪录触发应激场景的时间进行实验数据采集。实验数据使用MP150专用的系统软件Acqknowledge 4.1、Excel 2003以及SPSS Statistics 17.0进行分析处理，计算出驾驶人单次训练中应激场景出现后3 s内心率的平均值，作为单次训练触发场景时的瞬时心率。

4.4 实验结果

实验根据驾驶模拟器纪录下触发应激场景的时间，用Acknowledge软件计算出驾驶人单次训练中应激场景出现后3 s内心率的平均值，作为单次训练应激状态下的心率［12］。

对计算机记载的应激训练完成情况进行汇总分析，得出应激场景的完成与训练次数之间的关系。如图6。

图6 应激场景的完成率与训练次数关系Fig.6 The relation between the accomplishment rate and training times

在图6中，由于缺乏应激应对经验而导致危险发生几率较高，根据应激场景的难易情况，这些典型应激场景的首次训练完成率20%～60%。随着训练次数的增加，场景完成率逐步上升并趋于100%。

以被试者第一次训练心率数据为基准，计算出该场景下各次训练的平均心率变化率。30名被试者在14个应激场景中平均心率变化率与训练次数的变化关系如图7。

图7 平均心率变化率与训练次数关系Fig.7 The relation between the average heart rate change and training times

由图7可看出，随着训练次数增加，驾驶人应激状态下的心率逐步下降并趋于平缓。数据结果证明经多次训练后的被试心理紧张状态有所缓解，并且逐步地趋于平稳。表明训练有助于帮助驾驶人在应激状态下正确进行信息的加工处理和操作，避免或减少驾驶人由于过度紧张导致的失误操作，这对驾驶人在紧急情况下能安全避险具有积极意义。

5 结论

虚拟技术所开发的驾驶模拟器的“沉浸感”与“交互性”使得使用者产生身临其境的切身感受，因此本文所开发的驾驶人应激训练仿真系统很好地满足了需求，取得了理想的视觉和训练效果，并取得了如下结论:

1)确定仿真方法可作为研究驾驶人应激的工具和方法。驾驶人应激实车研究具有较高的危险性，仿真方法是其唯一可行的研究方法，具有较高的逼真性和有效性的仿真设备是其研究的前提。

2)在驾驶人应激训练仿真研究中，采用虚拟技术和传感技术设计了驾驶人应激训练系统，组合设计了14个不同复杂程度的应激场景，并利用虚拟现实技术实现了场景的视景仿真。整个训练系统逼真、经济、有效，为驾驶人应激训练的研究和其他驾驶人应激状态的研究提供了较高的平台。

3)利用驾驶人应激训练系统平台选择被试者进行了仿真实验，根据驾驶应激生理机理选取心率作为仿真实验参数，统计分析表明，随着训练次数的增加，驾驶人触发应激场景时的心率呈现下降趋势，表明所设计的驾驶人应激训练仿真系统具有较高的有效性，对紧急情况下驾驶人能够安全避险具有积极意义。

［1］ 刘玮.基于动力定型理论的驾驶员应激训练场景构建与评价［D］.西安:长安大学，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，郝洪涛，邵华.应用Java Applet技术构建的驾驶员应激训练系统研究［J］.网络财富，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］ 刘浩学，刘玉增.驾驶人应激状态下的肇事分析［J］.汽车运输研究，1995，14(2):75-78.Liu Haoxue，Liu Yuzeng.Driver stress accident analysis［J］.Automobile Transportation Research，1995，14(2):75-78.

［5］ 赵建有.汽车驾驶员应激能力分析［J］.长安大学学报:自然科学版，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］ 宁世发.基于DirectX技术的驾驶员应激训练系统开发与研究［D］.西安:长安大学，2007.Ning Shifa.Driver Stress Training System Development Based on DirectX［D］.Xi’an:Chang’an University，2007.

［7］ 信占莹.驾驶员应激训练仿真系统的实验与评价研究［D］.西安:长安大学，2005.Xin Zhanying.The Research of Driver Stress Training System Experiment and Evaluation［D］.Xi’an:Chang’an University，2005.

［8］ 梅晓波.基于DirectX技术构建驾驶人应激训练系统的研究与开发［D］.西安:长安大学，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］ 陈颖，刘浩学.女性驾驶员应激反应能力研究［J］.交通运输系统工程与信息，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.