基于生物反馈试验的高原公路LF值影响分析

胡相锋，艾力·斯木吐拉，刘 洋

（新疆农业大学 机械交通学院，新疆 乌鲁木齐830052）

据统计，驾驶员连续驾驶3h后交通事故的发生率开始增加，连续驾驶4h后发生重大交通事故的概率是连续驾驶3h的1.5倍。美国Weir DH和Allen RW用驾驶员心电图的心率评价不同驾驶任务的驾驶员紧张程度，美国O'hanlon JF进行了3名驾驶员5天驾驶586km的高速公路试验，得出心率变异性是驾驶员清醒和疲劳的最好评价指标。杨渝书、姚振强等人分析16名驾驶员1.5h的实验室模拟驾驶心电信号，并对心电信号进行时域和频域的指标分析，发现随着疲劳程度的加深，SDNN、LF、LF／HF明显上升，HF显著下降。说明这四项指标可用于对驾驶疲劳程度进行定量化的反映和评价。其中LF（心率变异低频成分）对驾驶疲劳程度的反映最为敏感。

结合高原地区高海拔特点，选取了连续驾驶时间和海拔高度作为自变量，实地监测驾驶员连续驾驶时生理心理指标。通过相关性分析，选取心率变异低频成分、连续驾驶时间以及海拔高度进行分析。最终建立连续驾驶时间、海拔高度、心率变异低频成分的关系模型。

1 试验方案

1.1 试验人员

为了反映不同年龄以及本地、外地人员高原公路驾驶的区别，选取四位驾驶员作为实验样本。驾驶员分别为56岁、47岁、24岁的外地驾驶员和23岁的本地驾驶员，样本编号分别为1，2，3，4。驾龄都在3年以上，身体状况良好。

1.2 试验道路

试验道路选择314国道的1 763～1 882km处，该路段海拔高度都在3 000m以上，海拔高差变化明显。海拔高度随行驶公里数的变化而变化，如图1所示。

图1 测试路段海拔高度变化

1.3 试验仪器的选择

本次实验选取了奥地利SCHUHFRIED公司生产的biofeedback 2000x－pert生物反馈系统。该仪器可以在对驾驶员尽可能少的干扰情况下测量驾驶员多项生理和心理指标值。同时还配备有美国Trimble公司生产的Juno SA型手持GPS、贤顺F900LHD FULL HD行车记录仪、长城汽车公司生产的哈弗H6型汽车以及纽福克斯7823车载充电设备。

1.4 数据采集

为反映实际驾驶情况，除要求接受测试人员实验前一晚保证8h睡眠、不饮用酒和咖啡等刺激性饮品外，一切完全按照平时的生活规律。行车试验选在夏季天气良好的相同时间段内进行，以便相互比较分析。行车试验前，利用生物反馈设备对静止状态下的驾驶员进行10min心率变化检测。试验时一人负责各指标的监测仪器观察，另一人负责GPS以及车速的观察和超出设计车速的提醒，到达终点后休息一段时间再返回出发点。

2 数据处理和指标的选取

2.1 数据的初步处理

本文将各项生理和心理指标求平均，变成1s一次的值，用以分析连续驾驶时间及海拔高度对于驾驶员特性的影响。将海拔高度及连续驾驶时间与各项特性值对应，对部分失真的数据进行剔除处理。

2.2 指标的选取

心率变异性是指逐次心搏间期的微小差异，它产生于自主神经系统对心脏窦房结的调制，使得心搏间期一般存在几十毫秒的差异和波动。心率变异性的分析对象主要有PLUS（心率），SDNN（全部窦性心搏RR间期的标准差单位），LF（心率变异低频成分），HF（心率变异高频成分），UHF（反映交感神经活性指标超低频段），VLF（心率变异极低频成分）。

对采集的数据进行相关性分析，连续驾驶时间与LF、UHF、RR、PULS、VLF相关性的分析结果依次为0.605，0.596，0.115，0.149，0.470，海拔高度与LF，UHF，RR，PULS，VLF的相关性分析结果依次为0.544，0.537，0.075，0.107，0.484。通过双变量相关性分析，本文选取LF建立三维模型，LF与连续驾驶时间及海拔高度的相关性分析结果如表1所示。

表1 连续驾驶时间、海拔高度、LF相关性分析结果

3 试验数据分析与模型建立

3.1 上行时心率变异性低频成分值分析

上行时，连续驾驶时间和海拔高度随行驶公里数的增加而增加，为直观体现海拔高度及连续驾驶时间对LF的综合影响，本文做出LF值－行驶公里数趋势图（见图2）。该图反映了连续驾驶时间和海拔高度对LF的综合影响。

4个样本的均值分别为130.766 7，118.276 8，86.675 98，66.471 13，均方差分别为37.929 25，33.414 37，22.923 85，22.469 94，同驾车前检测的10min静态样本r的均值121.491 1，80.741 35，80.707 1，75.548 15比较，可以得出以下结论:高原地区驾驶1.5h后心率变异低频成分值明显增加。根据文献［3］，在高原地区上行时，驾驶员更容易进入疲劳状态；外地驾驶员LF值受连续驾驶时间和海拔高度的影响较大，且波动幅度较大。说明外地驾驶员受到连续驾驶时间及海拔高度的影响更明显，根据文献［3］，外地驾驶员容易进入疲劳状态；外地驾驶员随着年龄的增加，LF有较为明显的增加且变化幅度增加。说明在高原地区上行时，年长者更容易进入疲劳状态。

3.2 下行时心率变异性低频成分值分析

下行时，连续驾驶时间随行驶公里数的增加而增加，海拔高度随行驶公里数的增加而减小。为了直观体现海拔高度及连续驾驶时间对LF的综合影响，本文做出LF值－行驶公里数趋势图（见图3），该图反映了连续驾驶时间和海拔高度对LF的综合影响，LF－行驶公里数的变化图3所示。

图2 上行时LF随行驶公里数变化趋势

图3 下行时LF随行驶公里数变化趋势

4个样本的均值分别为114.712 5，107.830 4，77.159 21，84.297 47，均方差 分别为 43.710 1，30.641 26，17.567 76，23.225 93。和驾车前检测10min静态样本均值74.531 075 2，94.663 245 08，71.058 689 77，77.768 542 82比较，可以得出以下结论:高原地区驾驶1.5h之后心率变异低频成分值明显增加，根据文献［3］，高原地区下行时驾驶更容易进入疲劳状态；外地驾驶员受到连续驾驶时间及海拔高度的影响较大，但是本地驾驶员下行时相比上行更容易进入疲劳状态；外地驾驶员随着年龄的增加，LF有明显的增加且变化幅度增加。说明在高原地区下行时，年长者更容易进入疲劳状态。

3.3 相关模型的建立

本文旨在建立一个连续驾驶时间、海拔高度、心率变异的低频成分三维模型。在分析时首先分析出连续驾驶时间－LF关系模型，海拔高度－LF关系模型，接着加入连续驾驶时间、海拔高度交互影响因素，最终建立了连续驾驶时间、海拔高度、LF三维模型，并检验其拟合度。

3.3.1 连续驾驶时间与心率变异的低频成分关系

运用SPSS19.0回归分析，本文建立了9个连续驾驶时间－LF关系模型，并检验其R值，得到如表2所示的各模型拟合结果。

由表2可知，三次模型的决定系数最高，为0.441。F值为1 742.270，大于理论F值，接受零假设，因此回归关系较为显著，因此本文在三维模型中将决定连续驾驶时间的最高维数定为三次。

3.3.2 海拔高度与心率变异的低频成分关系

运用SPSS19.0回归分析，本文建立了9个连续驾驶时间－LF关系模型，并检验其R值，得到表3。

由表3可知，cubic模型的决定系数最高，为0.432。F值为2 518.354，大于理论F值，接受零假设，因此回归关系较为显著。本文在三维模型中将决定海拔高度最高维数定为3次。

表2 各模型拟合结果表

表3 各模型拟合结果表

3.3.3 三维模型的建立

由上述二维模型结论本文拟建立一个三维模型，如式（1）所示

式中:LF为心率变异的低频成分值，bni为系数项，x为驾驶员连续驾驶时间，y为海拔高度。

利用SPSS软件建模分析，删去系数bni较小的项，并检验其解释系数。SPSS的运行结果如表4所示。

表4 各模型拟合结果表

由此建立最终模型，如式（2）所示:

式中:LF为心率变异的低频成分值，x为驾驶员连续驾驶时间，y为海拔高度，R2为决定系数。

3.4 模型的评价

测试数据基本在可信区间范围内，决定系数为0.491，F值为2 518.354，大于理论F值，接受零假设，因此回归关系是显著的。连续驾驶时间—心率变异低频成分模型的已解释方差占总方差比例为44.1%，海拔高度—心率变异低频成分模型的已解释方差占总方差的比例为43.2%，但三维模型已解释方差低于两模型的已解释方差所占比例之和。分析原因是海拔高度与连续驾驶时间相关性较大，因此三维模型只解释49.1%。R方值较小，究其原因是人体心率自身有着一个变化周期，想要解释更多的方差应该在模型中加入一个系统项，即人体自身心率变异低频成分变化项在该模型中。

本文建立的曲线方程较合理，且随着连续驾驶时间以及海拔高度的增加，LF在变化范围及变化幅度方面都有较大的变化，使疲劳程度加深。

4 结 论

通过分析高原地区连续驾驶时间及海拔高度对驾驶员特性的影响分析，本文得到以下结论:

1）高原公路连续驾驶时间及海拔高度对心率变异低频成分的影响最显著，其相关性分别达到0.605，0.544；

2）高原地区随着连续驾驶时间的增加，心率变异低频成分的变化幅度增大、均值也有明显的提高，显示出驾驶员疲劳程度加深；随着驾驶员年龄增大变化范围及幅度也增大，表明当驾驶员年龄增加时驾驶员受到海拔高度及连续驾驶时间影响更大；

3）高原地区，本地驾驶员相比外地驾驶员心率变异的低频成分受海拔高度影响较小。

本文所建模型拟合度的提高需要进一步在方程中加入人体自身心率变异低频成分系统项，有待于进一步的论证。

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