驾驶负荷量化评价方法研究

尹智帅，马越峰，周 庸

(武汉理工大学 汽车工程学院，湖北 武汉 430070)

驾驶员是“人-车-路”这一封闭环中的关键组成部分，对交通安全影响重大。认知科学、人因工程和汽车安全等领域的大量研究表明，驾驶员的驾驶负荷(主要指精神负荷)与其驾驶行为以及驾驶安全性密切相关，驾驶负荷过高或过低都会对驾驶安全性造成显著的负面影响[1]。

驾驶负荷的量化评价方法主要有3种：主观评价法、车辆操纵绩效评价法和心理生理评价法[2-4]。

主观评价法主要是通过调查问卷的形式，让驾驶员对驾驶过程中的紧张程度进行主观评价，得到一系列针对驾驶负荷的量化评分[5]。这类评价方法存在的主要问题是不同驾驶员对驾驶负荷的自我评价缺乏客观性。因此，应用主观打分的评价方法得到的结果只能作为一种参考。

车辆操纵绩效评价法是通过记录分析驾驶员在驾驶过程中转向盘的转动角度、加速踏板的踩踏幅度等数据，寻找一种或几种与驾驶负荷最相关的操纵特征指标[6]，进而通过该指标对驾驶员的驾驶负荷进行一定程度的量化评价。

操纵绩效的评价方法可以细分为主驾驶任务评价方法和次级任务评价方法。主驾驶任务评价法是指对驾驶员执行驾驶任务期间的操纵绩效进行评价的方法。次级任务评价法是指驾驶员在执行驾驶任务期间对其施加一个次级任务，通过记录分析其次级任务的完成情况，进而对其驾驶期间的驾驶负荷进行量化评价的方法。

心理生理评价法是指研究人员通过监控驾驶员在执行驾驶任务期间的心理生理特征指标的数值，对比不同驾驶任务施加后或驾驶全过程的数值变化进而与驾驶负荷之间建立联系的方法[7]。

Distasi、Tokuda等基于操作绩效评价法对驾驶负荷的量化评价开展研究[8-9]；刘敏、胡江碧等探索了基于心理生理评价法对驾驶负荷进行量化评价[10-11]；上述研究提出驾驶车辆全程的最高速度、车速的标准差、眼动行为特征等指标可用于评价驾驶负荷。

笔者探索构建基于操纵绩效和心理生理参数融合的驾驶负荷量化评价方法，利用驾驶模拟实验设备与心电数据采集仪器对驾驶员在执行驾驶任务期间的心电信号、常规的操纵绩效指标以及驾驶员执行次级任务的结果进行数据记录，并提取出一系列参数特征值。进而根据驾驶员被施加次级任务前后的特征值变化，分析上述特征值中与驾驶负荷之间的相关性，最终筛选出能够用于表征驾驶负荷的指标。

1 实验设计

笔者基于驾驶模拟实验平台，通过施加次级任务，筛选与驾驶负荷有关的参数，构建驾驶负荷的量化评价指标组。

1.1 实验设备

笔者所采用的实验设备主要包括两部分：驾驶模拟器、心电数据采集仪器。

驾驶模拟器是由Logitech G29力反馈方向盘、驾驶座椅、集成了加速、制动和离合器的底板踏板以及一块液晶显示器组成。

心电数据采集仪器选用BioRadio 150，该设备拥有多个通道，可对多种生理数据进行采集，采用无线蓝牙方式进行传输数据，在一定程度上避免传感线对驾驶员的干扰。

1.2 实验过程

本次实验设计的虚拟驾驶场景中道路全长1.5 km，每0.5 km为一段，限速依次为30、50、80 km/h。前两段均为单车道，不具备超车条件，驾驶员需要进行跟车行驶并与前车保持安全距离，同时还要进行左/右转弯行驶。最后一段为双车道，驾驶员自行判断是否具备超车条件以及是否进行变更车道的超车行为。

驾驶员的实验任务包括操纵驾驶模拟器进行驾驶任务和执行研究人员对其施加的次级任务。实验时对每一名驾驶员共施加5次次级任务，要求驾驶员在进行实验前对3张有编号的实验图片进行1 min的记忆。实验时，研究人员询问驾驶员(询问时间间隔为1 min)图片中的内容以及图片的编号，并记录驾驶员的回答情况。参与实验的驾驶员共11名，均具有较丰富的实车驾驶经验，实验开始时给予驾驶员3～5 min的模拟驾驶练习时间。

1.3 实验数据采集

实验主要采集驾驶员心电信号和汽车纵向与横向运动参数，其中心电信号采集频率为1 000 Hz。

采集心电信号目的是为了提取心率变异性(heart rate variability,HRV)，因为人体内交感与副交感神经系统变化的量化评价方法通常是通过分析心率变异性得到的。研究表明，心率变异性在低频段(0.04～0.15 Hz)的功率图谱与工作任务的执行难度负荷相关联[12-13]。

实验所采集的汽车纵向与横向运动数据包括驾驶员踩踏加速/制动踏板的频率、车辆的实时车速和车辆方向盘转角等信息。通过分析这些数据在驾驶员受次级任务前后的变化，得到其与驾驶负荷之间的关系，从而找到评价驾驶负荷的相应指标。

2 实验数据处理与分析

2.1 心电数据处理

心电数据处理的目的是通过对心电数据进行频域分析，得到心率变异性HRV。

首先，对实验采集的原始心电信号进行去除皮肤电信号干扰、消除由于驾驶员呼吸引起的基线漂移等预处理。

其次，分析心电信号的R-R间期(相邻两个QRS波段中R波之间的时间)。对心电数据进行检测，检测出R点(R点的电信号强度数值大于前一点和后一点的采样数值)，再计算出相邻R点的时间即为一个周期。在采集到的R点数量不足的情况下进行插值处理。

得到R-R间期时序信号后，通过傅里叶变换，即可得到驾驶员心电信号的HRV图像，如图1所示。

图1 某驾驶员的HRV图像

实验分析的心率变异性频谱集中在研究人员对驾驶员施加次级任务前后。心率变异性的总频域(total frequency,TP)分析主要分为3个频段：超低频段VFL(ultra low frequency)(频率<0.04 Hz)、低频段LF(low frequency)(频率0.04～0.15 Hz)以及高频段HF(high frequency)(频率0.15～0.4 Hz)，表1为某驾驶员驾驶期间的心电信号功率谱。

表1 某驾驶员的心电信号功率谱

其中驾驶员在LF频段的功率谱图与驾驶负荷联系最紧密，故本次研究重点集中在心电信号LF频段的功率谱图并比较在次级任务施加前后LF频段功率的变化情况，将其作为驾驶负荷的量化评价指标之一。

2.2 心电数据分析

分析驾驶员在接受次级任务后，心电信号的功率谱的差异性。由于6号驾驶员与10号驾驶员的答题正确率分别为0%与100%，数据过于极端，在后续的分析中舍弃。

全体驾驶员在上述4种行驶时间段内LF频段的功率平均值如图2所示。

图2 全体驾驶员LF频段的功率平均值

从图2可知，首先，无论次级任务是否成功，在施加次级任务后，驾驶员LF频段的功率平均值均明显减小；其次，施加次级任务前，驾驶员的驾驶负荷基本保持一致，而施加次级任务成功后，LF频段的功率降幅较之次级任务失败的情况要更为显著。由于施加次级任务必然导致驾驶员的整体工作负荷升高，且次级任务成功所需分配的工作负荷高于次级任务失败所需分配的工作负荷，因此实验结果表明LF频段功率值与驾驶负荷具有强相关性，随着驾驶负荷的升高，LF频段功率值下降。

2.3 车辆操纵绩效数据处理

实验采集得到的数据包括驾驶员驾驶车辆的位置、前车位置、驾驶员车辆实时速度、驾驶员所驾驶车辆的方向盘转角以及驾驶员驾驶车辆的加速度。笔者引入5种评价指标，其中对车辆纵向操纵数据的特征评价指标为：紧急制动率EBR、车辆加速度变化率AACR、驾驶安全距离平均值ADDS和车速平均值AVS和标准差SD;针对车辆横向操纵参数的特征评价指标为方向盘转角稳定性SWS。在驾驶员执行次级任务的前后一段时间内，计算上述特征指标的值进行前后对比，并结合驾驶员的次级任务执行情况，找到与驾驶负荷最密切相关的特征指标，从而达到对驾驶员的驾驶负荷进行量化评价的目的。

2.4 操纵数据分析

结合次级任务的执行情况，对驾驶员操纵参数的特征指标值进行如下处理：从每位驾驶员的次级任务执行情况中，取一次成功以及一次失败的数据。每次数据所取的样本均是在研究人员施加次级任务前30 s以及施加任务后的30 s，对比次级任务施加前30 s驾驶员的操纵参数特征值与次级任务施加后30 s驾驶员各项参数特征值，再结合驾驶员次级任务的执行情况，讨论二者之间的区别以及联系，最终得到与驾驶员驾驶负荷联系最紧密的操纵参数特征值从而为驾驶负荷量化评价找到计算标准。

表2～表5分别为各位驾驶员在次级任务执行成功和失败的情况下，施加次级任务前后30 s的操纵参数特征值。

表2 驾驶员次级任务执行成功-前30 s操纵参数特征值

表3 驾驶员次级任务执行成功-后30s操纵参数特征值

表4 驾驶员次级任务执行失败-前30 s操纵参数特征值

进一步分析得到每位驾驶员EBR、AACR、ADDS、SWS、AVS5项操纵绩效特征指标差值(绝对值)与车速标准差差值(不取绝对值)在任务执行成功和失败的条件下的对比情况，如图3所示。

表5 驾驶员次级任务执行失败-后30 s操纵参数特征值

从上述5组操纵绩效指标的分析结果可知，次级任务执行成功或失败对不同驾驶员绩效特征指标差值的影响程度是不同的。某些驾驶员次级任务成功时的指标差值变化幅度大于次级任务失败时的变化幅度，某些驾驶员的情况则相反。其中，仅驾驶员绩效特征指标EBR与AVS在次级任务成功与失败前后的差值基本保持统一规律，即次级任务失败前后的差值普遍大于次级任务成功前后的差值。

图3 驾驶员操纵绩效特征指标差值与次级任务执行情况对比图

由于次级任务成功与失败前后AVS差值曲线仍然存在少部分交叉现象，如图3所示对次级任务成功与失败前后的车速标准差差值(不取绝对值)进一步作图分析，发现车速标准差差值曲线存在明显的交叉现象。

2.5 实验结论

通过对驾驶员心电信号和操纵绩效参数的处理和分析，提取并筛选与驾驶负荷有关的特征指标，得出如下结论：心率变异性在低频段的功率值以及一段时间内紧急制动率的变化幅度能有效地表征驾驶员的驾驶负荷。更进一步得到，当LF频段功率值较低或一段时间内EBR的变化幅度较大时，驾驶员的驾驶负荷较高，反之，驾驶员的驾驶负荷较低。

3 总结

针对驾驶员驾驶期间的驾驶负荷，采用心理生理以及操纵绩效的评价方法，开展多组驾驶模拟实验，通过分析实验数据，提取并筛选出驾驶负荷的有效量化评价指标。

在驾驶模拟实验的设计上，通过施加次级任务为驾驶员的模拟驾驶增加额外的驾驶负荷；通过记录驾驶员的心电信号以及各项操纵绩效指标，再结合驾驶员次级任务的执行情况，将实验测得的原始数据进行科学的归纳运算，排除不相关特征指标对实验结果的干扰，在所有特征指标当中选取与驾驶员驾驶负荷相关性最大的指标；最后联系实际驾驶情况，得到心率变异性在低频段的功率值以及一段时间内紧急制动率的变化幅度能有效地表征驾驶员驾驶负荷的结论。