考虑初始情绪的个性化驾驶负荷状态评价

利用驾驶人生理数据对驾驶人的负荷状态进行评价已成为交通心理学的研究热点，该方法通常需要采集驾驶人在静息状态的生理信号特征作为其负荷基准，因此负荷基准的提取将影响驾驶人状态评价结果的准确性。基于此，研究搭建驾驶模拟试验平台，招募15名志愿者开展驾驶模拟试验，设计不同任务诱导其产生3种程度的精神负荷，采集志愿者在不同负荷状态下的生理信号。基于试验数据研究驾驶人初始情绪对心电信号负荷基准值的影响，设计初始情绪提取处理方案，并提出基于个性化敏感生理特征的驾驶负荷评价方法。首先对原始心电信号进行滤波，修订心跳间隔异常值；其次计算心率变异性序列（HRV）时频域特征，利用线性回归对静息状态驾驶人情绪特征进行提取，并利用归一化处理消除初始情绪对驾驶人静息状态负荷的影响，完成驾驶人心电信号时域和频域特征的计算提取；最后采用Fisher-score特征选择算法完成不同驾驶人个体敏感特征的选取，并对个性化特征提取前后的驾驶人负荷评价结果进行对比分析。研究结果表明：研究设计的考虑初始情绪的个性化特征分类器可有效消除初始情绪对驾驶人静息状态负荷的影响，且提高了驾驶人负荷状态识别的准确率，可为进一步研究驾驶任务对驾驶人负荷状态的影响并改进车内外分心源的设计提供依据。