谷志朋 楊京帥* 楚彭子 劉秋璠 王 靖
(長安大學(xué)汽車學(xué)院1) 西安 710064) (同濟大學(xué)道路與交通工程教育部重點實驗室2) 上海 200092)
根據(jù)已有數(shù)據(jù)顯示,90%以上的交通事故是由人的因素造成的,由駕駛?cè)宋kU感知(hazard perception)錯誤導(dǎo)致的交通事故占事故總數(shù)的40%~45%[1].駕駛?cè)藢ξkU的感知取決于其捕捉交通環(huán)境信息的能力,特別是對危險情境中信息的捕捉.駕駛?cè)藢Σ煌慕煌ㄎkU情境中信息的捕捉、分辨與決策都是不同的.如果駕駛?cè)四苡行Р蹲浇煌ㄇ榫持械男畔?,篩選出危險信息并做出正確的決策,這對駕駛?cè)税踩旭偩哂袠O大的幫助.
國外對駕駛?cè)宋kU感知方面研究較早,Vanlaar等[2]采用問卷調(diào)查方法調(diào)查了歐洲23個國家24 000多名駕駛?cè)?,要求駕駛?cè)藢煌ㄊ鹿试蜻M行評分,進而分析了駕駛?cè)宋kU感知特征.Vlakveld等[3]對年輕駕駛?cè)?25歲以下)在車禍中的比例過高原因進行研究,實驗設(shè)置了對照組與實驗組,并基于駕駛模擬器對實驗組進行訓(xùn)練,結(jié)果表明年輕駕駛?cè)藢撛谖kU的視覺搜索不足是造成車禍的主要原因.Pradhan等[4]研究探索了影響駕齡1年以內(nèi)的青年駕駛?cè)笋{駛經(jīng)驗的因素,研究表明:在一些分散注意力的任務(wù)條件下,危險感知通常隨著駕駛經(jīng)驗增長而提高.Jin等[5]研究了與行人相關(guān)的顯性危險與潛在危險,將試驗人員分為新手與經(jīng)驗駕駛?cè)耍ㄟ^模擬駕駛器與眼動儀進行駕駛?cè)宋kU感知實驗,結(jié)果表明:新手對汽車的操作占用了較多的視覺資源,且新手駕駛?cè)说囊曈X搜索模式更加遲鈍,此兩種因素提高了事故率.
當前,國內(nèi)學(xué)者同樣對危險認知方面做了大量研究.秦雅琴等[6]編制了風(fēng)險駕駛情境的駕駛?cè)孙L(fēng)險意識主觀評價量表,通過對228名駕駛?cè)说念A(yù)測,并對問卷進行分析、檢驗,結(jié)果表明:駕駛?cè)孙L(fēng)險意識量表具有良好的信度、效度,能達到實用目標.楊京帥等[7]構(gòu)建了駕駛?cè)宋kU感知模型,通過實驗得出了不同危險等級與駕駛?cè)宋kU識別時間與反應(yīng)時間具有顯著影響.
目前大多學(xué)者研究集中于駕駛?cè)朔矫妫槍︸{駛?cè)艘曈X、危險感知影響因素,以及危險感知能力提升等方面的研究,本文基于危險源出現(xiàn)位置不同對駕駛?cè)说挠绊?,研究不同危險交通情境下駕駛?cè)宋kU感知的差異,有針對性的提升駕駛?cè)藢δ愁愇kU場境的危險感知能力.
本試驗共招募了46名駕駛?cè)耍渲心行?4人,女性12人,(駕駛?cè)说钠骄挲g為24.7歲,年齡標準差為1.93)所有駕駛?cè)藛T均身體健康、視力或矯正視力正常,擁有合法駕照.
本試驗基于win10系統(tǒng)電腦與眼動儀設(shè)備搭建而成的駕駛?cè)艘曈X信息采集平臺.試驗所用危險交通情境均為現(xiàn)實中行車記錄儀記錄的交通實時情境,試驗共涉及24張危險交通情境畫面.
危險交通情境多種多樣,因此對危險交通情境的分類方法也不盡相同.文獻[7]根據(jù)駕駛?cè)艘暯窍碌慕煌ㄇ榫碃顟B(tài)變化劃分,將交通情境劃分為交通參與者狀態(tài)的變化、機動車的參與、非機動車的參與、行人的參與、交通情境中存在視野盲區(qū)五個危險情境.高建平等[8]按照K 均值動態(tài)聚類算法將交通情境分為左側(cè)近處、右側(cè)近處、駕駛室內(nèi)、右側(cè)遠處、前方視野、左側(cè)遠處.郭孜政等[9]根據(jù)視野平面機械劃分法將交通情境劃分為主視區(qū)、左后視鏡、右后視鏡、后視鏡、儀表盤五個區(qū)域.
參考前人對交通情境的劃分方法,結(jié)合視野平面機械劃分法與視覺特征,本文提出以下的危險情境劃分方法(見圖1),交通場境類型見表1.
圖1 危險情境劃分
表1 危險情境個數(shù)統(tǒng)計
本文并不能囊括所有危險情境,例如,危險源出現(xiàn)在行駛車輛的后方、危險產(chǎn)生原因由天氣造成等,主要討論駕駛?cè)艘曇八胺秶鷥?nèi)產(chǎn)生的危險交通情境.
被試人員佩戴Dikablis眼動儀,觀看由顯示器呈現(xiàn)的危險情境圖片,當試驗人員識別出危險源或觀察到此刻交通情境某區(qū)域可能存在危險,需第一時間點擊圖片中危險源出現(xiàn)的位置(從圖片切換到被試人員點擊危險源之間的時間差認為是被試人員的反應(yīng)時間),在此過程中,圖片切換由被試者完成,被試者在找出危險源或認為該圖片不存在危險后方可切換下一張圖片.
①反應(yīng)時間,從危險源出現(xiàn)到被試人員觀察到危險源的時間段;②無效識別次數(shù),危險源出現(xiàn)到被試人員觀察到該危險源的時間段超出指定的反應(yīng)時間段的次數(shù);③未識別次數(shù),被試人員沒有觀察到危險的次數(shù);④平均注視時長,某一特定視覺區(qū)域(AOI)注視的時間長度;⑤注視次數(shù),所選時間間隔內(nèi)被試人對畫面的注視次數(shù).
在危險識別時間的限定上并沒有統(tǒng)一的定論,Scialfa等[10]在研究時將危險的識別時間上限設(shè)定為4 s,楚彭子[11]在研究危險感知中將危險識別時間上線設(shè)定為5.109 s.本文按0.5 s一組將其一共分為15組,其中5 s以下占90.03%,見圖2.對此根據(jù)前人的經(jīng)驗,取5 s為危險識別時間的上限,超過5 s則為未識別出危險.
圖2 反應(yīng)時間累積圖
對數(shù)據(jù)分析得出位置1,2,3,4處無效識別率分別為0.257,0.153,0.181和0.035.圖3為無效識別次數(shù)箱線圖,由圖3可知,危險源出現(xiàn)在位置4處時無效識別次數(shù)四分位值均小于出現(xiàn)在其他三處位置對應(yīng)值;危險源出現(xiàn)在位置1處時無效識別次數(shù)的四分位值均高于出現(xiàn)在其他位置處對應(yīng)值.對無效識別次數(shù)進行F檢驗,結(jié)果表明,不同危險源位置對駕駛?cè)藷o效識別次數(shù)方面有顯著性影響(F(3,20)=3.712,P=0.028<0.05).經(jīng)事后比較檢驗得出,位置1與位置4之間具有顯著性差異(p=0.004<0.05),位置3與位置4之間具有顯著性差(p=0.044<0.05),其他位置間并無明顯差異.由分析可知,位置1處無效識別次數(shù)較高,可能由于駕駛?cè)藢?遠前方)位置1處危險的判定尚存疑慮因此耗時較長,導(dǎo)致無效識別次數(shù)較多;位置4處無效識別次數(shù)較少,可能與我國駕駛員位置均在左側(cè),相對于左側(cè)而言右側(cè)視野較為開闊,導(dǎo)致駕駛?cè)藢τ覀?cè)危險更加敏感,無效識別次數(shù)較少.
圖3 無效識別次數(shù)箱線圖
對數(shù)據(jù)分析得出位置1,2,3,4的未識別率分別為0.583,0.090,0.375和0.083.圖4為未識別次數(shù)箱線圖,由圖4可知,危險源出現(xiàn)在位置2、4處時未識別次數(shù)四分位值均小于出現(xiàn)在位置1、3處對應(yīng)值.危險源出現(xiàn)在位置1處的數(shù)值分布較為分散且四分位值均高于出現(xiàn)在其他位置處對應(yīng)值.對未識別次數(shù)進行F檢驗,結(jié)果表明,不同危險源位置對駕駛?cè)宋醋R別次數(shù)方面有顯著性影響(F(3,20)=7.923,P=0.001<0.05).經(jīng)事后比較檢驗得出,位置1與位置2之間具有顯著性差異(p=0.001<0.05);位置1與位置4間具有顯著性差異(p=0.001<0.05);位置2與位置3之間具有顯著性差異(p=0.03<0.05);位置3與位置4之間具有顯著性差異(p=0.026<0.05).由分析可知,位置1處未識別次數(shù)較高,可能駕駛?cè)苏J為擁有足夠的反應(yīng)時間應(yīng)對遠前方(位置1)危險,因此未將該交通場境判定為危險場境;位置3處未識別次數(shù)略次于位置1,這可能由于我國駕駛員位置均在左側(cè),相對于右側(cè)而言左側(cè)視野較為狹窄,故對左側(cè)關(guān)注度較低,未識別次數(shù)較高.
圖4 未識別次數(shù)箱線圖
對數(shù)據(jù)分析得出位置1,2,3,4的平均注視時長分別為844.61,758.56,728.19和643.556 ms.圖5為平均注視時長均箱線圖,由圖5可知,危險源出現(xiàn)在位置4處時平均注視時間的四分位值分別小于其他位置處對應(yīng)值,位置1處分布較為集中且中位值略高.對平均注視時長做F檢驗,結(jié)果表明,不同危險源位置對駕駛?cè)似骄⒁曢L方面無顯著性差異(F(3,20)=1.73,P=0.193>0.05).經(jīng)事后比較檢驗得出,位置1與位置4之間具有顯著性差異(p=0.036<0.05).由分析可知,位置1,2處平均注視時間較長,這與現(xiàn)實中駕駛?cè)藢η胺疥P(guān)注較多的駕駛行為相吻合,因此駕駛?cè)藢h前方與近前方的注視時間較長;位置3,4處平均注視時間較短,駕駛?cè)藢蓚?cè)以掃視為主,導(dǎo)致對兩側(cè)的注視時間較短.
圖5 平均注視時長均箱線圖
對數(shù)據(jù)分析得出位置1,2,3,4處的注視次數(shù)均值分別為4.794,3.974,4.222和3.276.圖6為注視次數(shù)箱線圖.
圖6 注視次數(shù)箱線圖
由圖6可知,危險源出現(xiàn)在不同位置時注視次數(shù)分布相差不大.對注視次數(shù)做F檢驗,結(jié)果表明,不同危險源位置對駕駛?cè)俗⒁暣螖?shù)方面無顯著性差異(F(3,20)=2.239,P=0.115>0.05).經(jīng)事后比較檢驗得出,位置1與位置4之間具有顯著性差異(p=0.019<0.05).由分析可知,位置1處平均注視次數(shù)較多,這與現(xiàn)實中駕駛?cè)藢h前方關(guān)注較多的駕駛行為相吻合;位置4處平均注視次數(shù)較少,駕駛?cè)藢蓚?cè)以掃視為主且,同時,可能與駕駛員駕駛位置有關(guān),導(dǎo)致右側(cè)的注視次數(shù)較少.
對數(shù)據(jù)分析得出位置1,2,3,4處的平均反應(yīng)時間分別為2.91,2.58,2.63和2.02 s.圖7為反應(yīng)時間箱線圖,由圖7可知,危險源出現(xiàn)在位置4處時四分位值低于出現(xiàn)在其他位置處對應(yīng)值,出現(xiàn)在位置1處時四分位值高于出現(xiàn)在其他位置處對應(yīng)值.對反應(yīng)時間進行F檢驗,結(jié)果表明,不同危險源位置對駕駛?cè)朔磻?yīng)時間方面有顯著性影響(F(3,20)=6.963,P=0.02<0.05).經(jīng)事后比較檢驗得出,位置1與位置4之間有顯著性差異(p=0.0002<0.05);位置2與位置4之間有顯著性差異(p=0.011<0.05);位置3與位置4之間有顯著性差異(p=0.006<0.05),其它位置間差異性并不明顯.由分析可知,位置1處反應(yīng)時間較長,可能由于駕駛?cè)藢h前方(位置1)的危險尚未判定,因此反應(yīng)時間較長;位置4處反應(yīng)時間較短,可能與駕駛?cè)俗髠?cè)駕駛位置有關(guān),右側(cè)危險源距離駕駛?cè)溯^遠,駕駛?cè)藢τ覀?cè)危險更難以掌控,導(dǎo)致對右側(cè)危險更加敏感,所需反應(yīng)時間更短.
圖7 反應(yīng)時間箱線圖
1) 對于危險源出現(xiàn)在右側(cè)(位置4)時,駕駛?cè)嗽诜磻?yīng)時間上最短,無效識別次數(shù)、未識別次數(shù)最少,在注視次數(shù)與注視時長方面只有危險源出現(xiàn)在遠前方(位置1)與危險源出現(xiàn)在右側(cè)(位置4)之間存下顯著性差異,試驗表明,駕駛?cè)藢τ覀?cè)危險感知更加敏感.
2) 對于危險源出現(xiàn)在遠前方(位置1)時,駕駛?cè)嗽诜磻?yīng)時間上較長,無效識別次數(shù)、未識別次數(shù)最多,但是對遠前方危險注視時間較長、注視次數(shù)較多.這表明,當遠前方出現(xiàn)危險時,駕駛?cè)藢h處危險的認知不全面,因此在反應(yīng)時間與注視時間用時較長,注視次數(shù)較多.
3) 對于危險源出現(xiàn)在近前方(位置2)與左側(cè)(位置3)時,駕駛?cè)嗽跓o效識別次數(shù)、平均注視時間、注視次數(shù)、反應(yīng)時間這幾方面無明顯區(qū)別,且均值較為接近,只有在未識別次數(shù)方面左側(cè)(位置3)處均值高于近前方(位置2)處均值,表面駕駛?cè)苏J定危險源出現(xiàn)在近前方比危險源出現(xiàn)在左側(cè)更具有威脅性.
4) 本實驗未將駕駛?cè)税匆欢藴?不同經(jīng)驗、不同年齡段等)進行分組.在下一步的研究中,將按照一定標準對駕駛?cè)朔纸M,研究不同駕駛?cè)藢ξkU源位置的危險感知的區(qū)別.