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为探究疲劳对驾驶人行为监控能力的影响性,采用模拟驾驶任务和Go/NoGo任务相结合的双任务试验,利用事件相关电位(ERP)技术,分析30名驾驶人的表征行为监控能力的脑电指标(ERN波幅)和驾驶行为指标(车道偏移标准差、方向盘反转率、速度标准差)的相关性,以验证所选驾驶行为指标表征行为监控能力的有效性;分析试验任务第1阶段(0~15min)和第2阶段(75~90min)的ERN波幅、车道偏移标准差、方向盘反转率、速度标准差的差异性,以探究疲劳对行为监控能力的影响机理。研究结果表明:ERN波幅和车道偏移标准差、方向盘反转率、速度标准差存在显著相关性;与试验任务第1阶段(0~15min)相比,第2阶段(75~90min)的车道偏移标准差、方向盘反转率、速度标准差显著增加,额中央区的ERN波幅显著降低;疲劳可导致驾驶人由前额叶调控的行为监控能力受损;车道偏移标准差、方向盘反转率、速度标准差这3项指标可作为测定行为监控能力的驾驶行为指标。 相似文献
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为了定量化测度行程时间可变性右偏且长尾的实证特征，考虑实际观测中可能存在的数据样本量不足和离群值干扰问题，提出基于线性矩的L-偏度和L-峰度用于精确表征行程时间可变性。考虑到线性矩是顺序统计量期望的线性组合，给出了避免遍历所有子样本的线性矩估计方法。根据线性矩概念，探究了L-偏度和L-峰度的数学含义和其表征行程时间可变性的有效性，以及样本L-偏度和L-峰度的计算方法。理论研究发现，在表征范围和样本估计质量方面，相较于传统偏度和峰度，L-偏度和L-峰度对行程时间可变性具有更加优越的表征能力。采用深圳市车牌照识别系统的行程时间数据集进行案例分析，从无偏性、鲁棒性和有效性3个维度证明了L-偏度和L-峰度相较于传统偏度和峰度的优越性。分析结果如下：样本L-偏度和L-峰度在样本量不足时仍然是总体近似的无偏估计，而传统偏度和峰度的系统性误差较大；L-偏度和L-峰度对离群值具有鲁棒性，而传统偏度和峰度对离群值过于敏感；样本L-偏度和L-峰度对总体的估计波动小且精度高，具有良好的估计有效性；L-偏度和L-峰度分别与传统偏度和峰度有较高相关性，但又能够辨识出不同时空下行程时间可变性分布的差异。基于L-偏度和L-峰度所表征的行程时间可变性信息，出行者、规划者和管理者能够更加精准地认知不确定性的路网运行状态，从而做出更合理的行为选择和优化决策。 相似文献
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