虚拟试验下驾龄对驾驶人危险感知特性的影响

为提高行车安全,设计危险场景并进行虚拟试验,选择眼动参数作为驾驶人危险感知能力的衡量指标,利用Face LAB眼动仪测试了37名驾驶人的眼动参数,分析了不同驾龄驾驶人的平均注视时长及注视次数的变化规律及差异性规律,并进一步分析了导致不同驾龄驾驶人注视行为差异的原因。研究结果表明:不同驾龄的驾驶人的危险感知能力有显著差异:当发生突发危险状况,驾龄短的驾驶人的紧张程度较高,平均注视时长相对较小,注视点分布比较集中;而驾龄长的驾驶人对危险区域的关注范围更大,注视点分布分散而密集;就处理视觉信息的能力而言,驾龄短的驾驶人对危险的感知水平要明显低于驾龄长的驾驶人,其视觉搜索策略有待改善。     

高速公路养护作业上游过渡区 驾驶员注视转移特性研究

为研究高速公路养护作业上游过渡区驾驶员的注视行为特性,利用Smart Eye Pro5.7型非侵入式眼动仪开展实车试验,监测并记录3名被试驾驶员经过普通路段和养护作业上游过渡区的眼动数据。应用动态聚类算法和马尔可夫链理论研究了在高速公路普通路段和上游过渡区行车环境下,驾驶员注视转移规律和注视行为平稳分布特征。结果表明:前方视野、左侧远处和右侧远处是驾驶员获取道路信息的主要区域,注视概率累计达70%以上;注视点有以前方视野为中心在各注视区域之间转移的趋势;与普通路段相比,上游过渡区驾驶员视觉搜索范围减小,主要目标物回视概率增加,受养护作业封闭车道的影响,驾驶员需多次注视交通安全设施以获取足够的车道渠化与行车要求等信息,同时需要注意相邻车道的车辆行驶状态。     

汽车驾驶人驾驶经验对注视行为特性的影响

通过实车试验,分别在城市道路和公路上,利用EyeLinkⅡ眼动仪测试了20名驾驶人的眼动参数与注视行为特性。将被试驾驶人分为熟练驾驶人组和非熟练驾驶人组,通过将实际驾驶过程中的交通场景录像逐帧分解,并与驾驶人的眼动数据相结合来确定驾驶人的真实注视目标,对比了熟练与非熟练驾驶人的注视区域和注视目标特征,研究了2组驾驶人驾驶经验对驾驶人注视行为特性的影响,并分析了导致2组驾驶人注视行为差异的原因。研究结果表明：驾驶经验对驾驶人注视行为特性有显著影响;在城市道路上,熟练驾驶人对近处目标的注视频次比非熟练驾驶人高约18％,而对车内后视镜的注视频次约为非熟练驾驶人的4．7倍;在公路上,非熟练驾驶人对远距离区域的注视频次仅为熟练驾驶人的4l％,而对车内区域的注视频次则为熟练驾驶人的2．1倍;驾驶人对右区域的注视频次平均约为左区域的2．5倍,且熟练驾驶人对右区域关注更多,约为左区域的4倍,而非熟练驾驶人对右区域的注视频次约为左区域的1．5倍;非熟练驾驶人处理信息的策略和效率均比熟练驾驶人差。     

道路环境对驾驶人眼动行为影响的试验研究

为了分析道路类型条件对驾驶人眼动行为的影响,分别在城市道路、城乡结合道路及山区公路上开展试验,利用EyeLink Ⅱ型眼动仪对20 名驾驶人的眼动行为进行测试和记录,分析不同道路环境中驾驶人的注视区域、注视目标及注视时长等特征.结果表明,驾驶人根据道路环境的变化调整其视觉搜索行为,在交通环境相对简单的道路上,驾驶人注视较远且平均注视时间较短,而在交通环境复杂多变的道路上,驾驶人注视较近且平均注视时间较长.研究结果为深入研究驾驶人的视觉行为规律、提高驾驶人行车安全性奠定了试验基础.     

基于注视转移模式的驾驶熟练程度评价方法

为了客观量化评价驾驶人驾驶熟练程度,分析了实车试验环境中的眼动仪采集数据。采取注视区域划分方法,选取8个注视转移模式表征参数作为评价指标。运用主成分分析方法研究了15个驾驶人眼动数据,得到了基于注视转移模式的驾驶熟练程度计算方法。试验结果表明：15个驾驶人驾驶熟练程度评价得分值与其驾驶经验里程之间存在密切关系;运用提出的方法,可以清楚区分以5．0×104 km驾驶经验里程为界限的2个群体,但是在每个群体内部,驾驶人驾驶熟练程度评价得分不呈现明显的规律性。     

次任务下的驾驶员视觉搜索能力研究

从视觉搜索的角度研究次任务对驾驶绩效的影响,通过反应时长评价驾驶接管绩效,使用视野测试和眼动数据研究驾驶员视觉搜索能力.自变量为驾驶员所执行的次任务类型和次任务沉浸时长.共采集32名被试在不同沉浸程度下的反应时长和眼动数据,结果表明,经过一段时间的反应后,被试所需要的反应时长缩短且正确率升高.被试所执行的次任务类型对其...     

高速公路长隧道入口段驾驶人视觉特征变化

为减少高速公路隧道入口交通事故,利用实际道路试验,研究驾驶人在隧道入口段的视觉特征.实验记录行车中驾驶人视觉特征参数,运用神经网络和回归方法,通过程序计算和统计分析实测数据,以及模拟视觉特征参数变化,建立驾驶人注视时间、注视次数、扫视幅度等变化的数学模型.结果表明:在接近隧道人口过程中,驾驶员注视时间逐渐增加,注视次数减少,眼动扫视幅度减小;在车辆由远处不断接近隧道入口过程中,驾驶人注视点逐渐由正前方向右侧过渡,出现右侧注视点增加的情况;在车辆进入隧道后,注视时间出现先减少后增加,注视次数增加,扫视幅度增加的规律.     

车速与标志文字高度对驾驶人视觉搜索模式的影响

在试验场的直线路段上模拟简单交通环境,将车速和标志文字高度作为控制变量,用眼动仪测录了7名受试驾驶人水平和垂直方向的视角与注视持续时间.用方差分析方法对试验数据进行分析,研完了车速与标志文字高度对驾驶人视觉搜索广度、注视持续行为及视角分布的影响.分析结果表明:车速及标志文字高度对驾驶人的视觉搜索广度的影响不显著,车速的...     

单发失效情境下飞行员的注意分配行为分析

为了探究单发失效前后飞行员在处理特情时的注意分配规律,为飞行训练提供参考,利用钻石42模拟机和头戴式眼动仪等搭建实验平台,选取飞行教员和学员各18名参与单发失效实验,采集被试的飞行参数和眼动数据.以被试的反应时间、故障处理时间以及航向变化最值作为绩效衡量指标将被试分为绩效优组和绩效差组,然后对两组被试在单发失效前后在主飞行显示器各兴趣区(area of interest,AOI)的注视频率进行对比分析.结果表明:绩效差组在单发失效后过于关注飞机姿态和航向,对关键的发动机指示系统和操纵界面没有增加足够的关注,特情处置不熟练;而绩效优组能保持对所有仪表区域合理分配注意资源,同时增加对失效改出有关键作用的兴趣区域的注视频率.     

高速公路隧道群出、入口段驾驶人视觉特征

为提高隧道群交通安全水平,研究高速公路隧道群出、入口段驾驶人视觉信息认知过程和变化.针对驾驶人视觉特征参数变化规律,选用9名驾驶入进行隧道群环境中实车试验.采用眼动仪,记录行车过程中驾驶人视觉特征参数.应用统计方法,分析试验数据特征.运用神经网络技术,模拟视觉特征参数变化,并建立相关模型.研究结果表明:在逐渐接近特长隧...     

基于模拟驾驶的借道左转驾驶人视觉特性研究

借道左转是一种缓解左转车流压力的新型交通组织方法,通过信号灯时空调配借用对向车道为左转待行区,提高相位内左转车辆通行能力。笔者运用驾驶模拟平台,建立城市道路交叉口借道左转仿真场景;结合眼动追踪系统,获取驾驶人借道左转过程中视觉特性参数的变化;通过瞳孔变化和眼动行为,分析驾驶人心理紧张程度及其与行车风险的关联。结果表明：识读借道左转标识及分隔带开口、到达分隔带开口和到达借用车道停车线几个位置,是驾驶人瞳孔面积变化和持续注视时间、注视兴趣区域变化以及扫视频率骤增的集中点,反映出相应位置驾驶人风险感知强、心理负荷大;借道左转短期注视行为较多,注视时长差距较大,表明该过程驾驶人关注目标多、摄取信息密集且处理难度悬殊,需要进行高强度的信息处理;累计扫视时间占比高于普通左转,且以5°以下小角度扫视为主,反映出借道左转过程环境信息复杂、行车风险较大,驾驶人搜索、对比分析的需求更高,扫视主要是为了捕捉关注目标和补充注视信息。     

不同等级公路环境下驾驶人动态视觉特性规律研究

为研究不同等级公路上行车时驾驶人的动态视觉行为模式,采用数理统计与回 归分析方法,对采集的不同等级公路上驾车的不同年龄、不同驾龄、不同性别及不同教育 程度的 6 类驾驶人视觉特性指标数据进行了对比分析,定量研究了不同等级公路上的驾 驶人的注视、扫视及眨眼的变化规律.试验结果显示,车速、视野、注视点距离之间显著相 关,并得到随着车速增加受到信息刺激次数及反应错误次数也随之增加;驾驶人的注视 点、水平搜索广度、垂直搜索广度、扫视幅度、扫视速度等视觉特性指标的变化随不同等 级公路具有明显的规律性分布.本文的研究有助于公路交通设施的设计、设置及其管理, 有利于公路行车安全与效率的提高.     

考虑驾驶人不同分心类型的分心识别研究

驾驶人分心状态判别是实现分心预警的基础。由于视觉分心相比认知分心对行车安全具有更大威胁，本文针对驾驶人不同分心类型的识别展开研究，设计了驾驶人两种分心类型和正常驾驶下的模拟驾驶试验，利用1-back任务和看手机任务分别诱导驾驶人产生认知分心和视觉分 心，采集并提取驾驶绩效、眼动及头动特征，采用序列后向选择算法进行特征优选，运用网格搜索确定分心识别的最佳时间窗口及模型参数。结果表明，基于随机森林所构建模型在测试集上取 得了94.07%的宏精准率、93.89%的宏召回率和93.98%的宏F1值，分类表现优于两种比较方法，说明模型能够准确地对驾驶人的3种状态进行分类。根据随机森林模型的特征重要性排序结果以 及采用不同类型特征作为输入训练模型的分类结果发现，驾驶人眼动及头动特征对驾驶人分心类型的识别更为重要。本文研究可为分心预警系统根据分心类型判定风险等级提供基础。     

不同风格驾驶员眼动特性分析——夜间快速路分流区

为提高驾驶员在夜间快速路分流区换道的安全性,以不同风格的驾驶员为研究对象,分析不同风格驾驶员换道时眼动参数的变化规律。首先在前人研究基础上自编夜间快速路驾驶风格量表,对量表进行信度和Pearson相关系数法的效度检验;然后通过主成分分析法对问卷调查法得出的结果进行分析,得出驾驶风格综合得分量化模型,并使用K均值聚类分析法划分驾驶风格;最后基于眼动仪进行实车试验,获取三种风格驾驶员换道的眼动数据。试验结果表明：谨慎型、一般型、激进型驾驶员对于后视镜平均注视次数占比为48%、27%、25%;对左右两侧的平均累计注视时间占比是31%、25%、19%;平均瞳孔面积占比为56.3%、27.6%、16.1%。试验结果可以为提高驾驶员换道的行车安全性研究提供一定的数据支持。     

基于SMI的电动自行车骑行者视觉行为分析

为研究电动自行车骑行者的视觉行为特征,明确其对电动自行车行驶安全的影响,采用德国SMI IVIEW X帽子式眼动仪对电动自行车骑行者在包含机非混行、行人非机动车混行、机非隔离3种类型的固定路段开展了眼动实验,获取了骑行者在不同的道路环境中的眼动参数,包括眼动时间、视角分布、注视持续时间和注视点分布等。根据数据结果,结合现状电动自行车路段行驶状况提出了相应的管理对策建议：在有条件的地方应当尽量将非机动车和机动车分离,设置合理的非机动车道和路边停车带,减少机动车对非机动车骑行的影响;同时应将人行道和非机动车道分离,减少电动自行车和行人之间的冲突隐患。     

高速公路广告牌对驾驶员安全行驶影响研究方法分析

在驾驶的过程中,驾驶员主要依靠视觉获取交通信息。不同道路交通环境中驾驶员对广告牌的注视行为是不同的,广告牌的设置直接影响到行车的安全性。鉴于此,阐述高速公路广告牌对驾驶员安全行驶影响的研究方法。研究方法采用问卷调查和眼动仪实测相结合的形式,研究结论可通过模拟仿真手段分析其合理性。     

夜间快速路隧道入口段新驾驶员眼动特性分析

为研究夜间城市快速路隧道入口段新驾驶员的眼动变化特征,选取4名驾龄小于5年的新驾驶员,4人均佩戴DIkablis眼动仪在长春市南部快速路卫星路隧道驾车行驶,获取其晚高峰时段在隧道入口段不同车道位置的眼动参数数据,对新驾驶员的瞳孔面积、注视持续时间和扫视速度等眼动参数进行分析.结果表明:新驾驶员行驶在不同车道位置上的瞳孔面积变化趋势基本一致,车道位置对瞳孔面积有显著影响;新驾驶员通过隧道入口段时的视点主要集中在前方区域,该区域的内侧车道、中间车道和外侧车道上的注视时间百分比分别为47.8％、35.3％ 和37.7％,注视次数百分比分别为50.4％、41.9％ 和47.6％;不同车道位置的平均扫视速度变化规律有所不同,内侧车道上以慢速扫视为主,扫视速度变化呈现递减趋势,而中间车道和外侧车道以快速扫视为主,其变化呈现先增加后减小趋势.     

不同能见度及信息量对驾驶人视觉特性影响

为探究不同能见度及信息量条件下驾驶人的视觉特性，以城市主干路为模型基础，分别建立不同能见度及信息量条件的模拟驾驶场景。选取21名驾驶人参与试验，运用模拟驾驶试验的方式采集数据，分析不同能见度及信息量条件下驾驶人注视时长、扫视百分比和瞳孔直径变化规律；通过动态分类法对驾驶人视野区域进行划分，应用马尔科夫链计算驾驶人在不同能见度及信息量条件下注视点在各区域间的一步转移概率和平稳分布概率。结果表明：能见度较好时交通标志信息量是影响驾驶人视觉特性的主要因素，在I3条件下驾驶人能够迅速判别道路交通环境中的重点信息；当能见度较差时驾驶人的观察区域由道路远处向近处转移，无法及时搜索远处的潜在威胁，不利于行车安全。     

基于因子分析的城市隧道驾驶人心理负荷变化规律

隧道路段驾驶人心理负荷变化与交通安全关系紧密。为研究驾驶人在出入隧道路段过程中的心理负荷变化规律,在城市隧道路段开展实车实验。首先利用D-Lab软件的Dikablis眼动追踪系统和Physio生理采集系统采集驾驶人的眼动数据和心电数据,分析瞳孔面积变化率、注视时间变化规律及驾驶人心率变异性。然后,基于瞳孔面积变化率、注视时间、RR间期标准差和RR间期差值平方根4项指标,利用因子分析法构建了驾驶人心理负荷计算模型。研究结果表明:在进出隧道过程中,驾驶人瞳孔面积变化率、注视时间及心率变异性均存在显著变化;驾驶人心理负荷可从视觉负荷和生理负荷两方面解释量化,两个公因子的累计方差贡献率为83.165%,其中视觉负荷的方差贡献率为42.689%,生理负荷的方差贡献率为40.476%;驾驶人在进出隧道过程中心理负荷具有显著差异,驶入隧道的过程中心理负荷显著增大,驶出隧道的过程中心理负荷显著减小。因此,在隧道安全设计和道路交通安全预警中,应对驾驶人心理负荷变化规律予以考虑。     

城市道路干扰跟车对驾驶人注意力分配的影响

为获取干扰跟车情况下驾驶人的注意力分配特性,利用非接触式眼动仪、毫米波雷达等传感设备搭建车载试验平台。通过在城市道路环境中开展实车试验,获取干扰跟车情况下驾驶人的眼动行为数据,并基于马尔可夫理论,分析了驾驶人的注视分布特性和转移规律。结果表明:在城市道路环境下跟车时,经验驾驶人的主要注意力用于关注前方的交通目标,较多地关注干扰车切入方向;驾驶人观察左侧区域或右侧区域之后注意力向前方视野转移的概率较大,且驾驶人对干扰车的注视概率明显高于目标车辆。