草原公路长直线段最佳信息量阈值研究

为优化草原公路单调景观环境,提高驾驶员安全行车水平,采用模拟驾驶试验方法,根据真实路况信息设计双车道二级草原公路,按照单位信息量1～5个/km设置5种不同的信息量环境,选择40名被试进行试验,提取眨眼持续时间、注视持续时间、瞳孔直径、扫视幅度4个眼动敏感指标,量化不同信息量环境下驾驶员眼动指标变化特征,建立信息量与眼动指标关系模型,对二次曲线进行拟合并求导。研究结果表明:眼动指标与信息量呈U形关系,4个/km是最佳信息量阈值,此环境下驾驶员眼动指标变化率最大,提取处理信息量最多,此阈值下景观环境不宜触发"单调";当信息量阈值大于或小于4个/km时,驾驶员眼动指标的变化率均会减小。     

草原公路弯道交通工程设施信息量评价

为明确驾驶员在草原公路弯道不同层级交通工程设施信息量条件下的视觉特性,确定最佳信息量范围,采用数理统计和回归分析方法,分别建立5种不同层级(Q0、Q1、Q2、Q3、Q4)下交通工程设施信息量的草原公路弯道虚拟场景模拟驾驶试验,定量评价不同层级下驾驶员的注视强度、扫视强度和眨眼强度。试验结果表明:眼动强度很大程度上由眼动行为发生的频次决定;交通工程设施信息量对驾驶员行车时注视强度、扫视强度和眨眼强度均有显著影响,其中在Q2条件下3种眼动强度指标表现最佳,最利于行车安全;驾驶员3种眼动强度与交通工程设施信息量变化表现出很强的相关性,相关性大小依次为注视强度、扫视强度和眨眼强度。     

山区高速公路空间郁闭度对驾驶员视觉及生理指标的影响

为了解高速公路空间郁闭度对驾驶员视觉行为和心理状态的影响规律,在山区高速公路开展室外实车试验,采用Dikablis眼镜式眼动仪和Varioport生理记录仪记录了驾驶员的眼动和生理数据,包括注视时间百分比、平均注视时间、扫视幅度、眨眼率、心电、心率、皮电等。结果表明,随空间郁闭度增加,驾驶员皮电和扫视幅度增大,眨眼率和平均注视持续时间减小,视点越来越集中。随着驾驶员的逐渐适应,空间环境对驾驶员的心理影响逐渐减弱。驾驶员主要关注中间靠左区域,目标物为中央分隔带和前方道路。开敞空间下驾驶员对右侧区域有少量关注。半郁闭空间下驾驶员皮电呈现规律性的波动,对于左侧区域的关注明显增多,对右侧区域的注视持续时间较长,视点集中点更远。     

驾驶员接管自动驾驶车辆的眼动特性和行为分析

为探究接管自动驾驶车辆期间驾驶员的视觉特性,分析眼动与接管反应操控行为的关系,开展驾驶模拟试验收集驾驶行为及眼动数据。运用统计学方法,分析驾驶员感知不同接管场景的视觉特性,探究接管请求(TOR)前后眼动指标的变化规律;并基于视觉分配和瞳孔变化特性分析驾驶行为,揭示眼动特性与接管反应及驾驶操纵策略的内在联系。结果表明:TOR前,相较于静态场景,驾驶员感知动态场景诱发元素扫视更频繁且平均注视时间更短;此时驾驶员的视觉分配特性与其接管反应行为存在显著相关性。TOR后,驾驶员的注视时间增加,眨眼频率降低,瞳孔直径扩张,眼跳幅度增大;不同场景下驾驶员的瞳孔差异表明其应对动态场景时具备更好的警戒水平和更平稳的操纵策略。     

高速公路特长隧道环境中驾驶员视觉特性研究

为研究有不同经验的驾驶员在高速公路特长隧道环境中的视觉特性,在高速公路特长隧道中开展实车试验。利用眼动仪采集29名不同经验驾驶人的注视持续时间、注视点位置、扫视持续时间、扫视频率及扫视幅度等视觉特性参数,运用统计分析方法比较眼动行为的差异性,分析驾驶经验及驾驶环境对驾驶安全的影响。结果表明:相较于普通路段,驾驶员在特长隧道段的平均注视时间更长,注视点分布位置在水平方向更广,在垂直方向趋于集中,扫视更频繁,且扫视幅度变小;相较于非职业驾驶员,职业驾驶员在不同驾驶环境中的注视时间较短,注视点分布位置更广,扫视频率较低且扫视时间较短。     

基于模拟飞行任务下的眼动指标分析

分析眼动指标在定量测量飞机驾驶员的注意力分配规律和工作负荷变化中的作用。让4个被试者在飞行模拟器上完成了3个不同阶段的模拟飞行任务,同时用眼动仪器记录了注视、扫视、瞳孔尺寸方面的眼动指标,划分为座舱外景和内部仪表两个兴趣区域对数据进行了对比和认知分析。被试者在外景有更多的注视点、更多和更长的注视时间,在仪表上的平均瞳孔尺寸比外部视景要大,平均扫视幅度随任务难度增大而减小。眼动指标可以客观地反映驾驶员的注意力分配规律和工作负荷变化;视觉飞行规则下,飞行员主要从外景获取视觉信息,他的大部分注意力都集中在外景。     

穿城镇道路驾驶员眼动特性分析

为保障穿城镇路段的交通安全,采用眼动追踪系统(ETG)在110国道展开实车试验;将道路划分为公路段、适应段、城镇段,并将驾驶员17个关注点分为7类,研究不同路段驾驶员的注视及扫视特性。结果表明:驾驶员兴趣点注视时间为134.29～449.07 ms,公路段交叉口及道路开口注视时间较长,注视总时间占比为7.54%;城镇段干扰类注视点注视次数最大,注视总时间占比为14.42%,城镇段指引类、车辆行驶状况类注视点未引起驾驶员注意。公路段景观类注视点平均关注时间最长,城镇段、适应段、公路段扫视总频率逐渐减小,平均扫视角度分别为11.44、10.72、10.16°。     

眼动指标检测管制疲劳的性能研究

为了挖掘更多检测管制疲劳的眼动指标,利用模拟塔台管制软件和眼动仪搭建试验平台,采集被试的眼动数据和主观疲劳的程度值,通过其疲劳前后眼动指标差异的显著性、与疲劳的相关性、以及受试者的工作特征曲线(ROC)分析,探讨了各眼动指标检测管制疲劳的性能。结果表明:疲劳前后被试的扫视速度、注视点和平均注视时长差异显著,扫视幅度无显著差异;扫视幅度与疲劳无相关性,平均注视时长与疲劳呈弱相关,扫视速度和注视点数与疲劳均呈中等以上的显著相关;利用注视点、扫视速度二元分类识别疲劳的效果为接近较好水平,是有潜力的管制疲劳检测指标,可为管制员疲劳检测和预警提供试验支撑。     

深井受限空间内作业人员的眼动特征研究

为探索能反映深井受限空间对作业者影响程度的眼动指标,为井下行为安全管理提供依据,将20名眼动指标相近的成员随机分为A,B两组,分别在普通环境中和高温深井环境中开展实验,以文献摘要为刺激材料,运用Tobii X2-30眼动仪进行眼动测量,运用单因素多元方差分析及多重比较法分析眼动数据。发现注视点总数、总注视时间、眼跳次数和总眼跳时间指标的差异有显著性,B组值大于A组;注视点平均注视时间、平均眨眼时间、平均瞳孔直径和总眼跳时间占比等指标无显著差异;两组被试的注视轨迹变化显著,因此 对井下人员的生理信息采集应当注重5个关键的眼动指标。     

农村公路复杂环境中新老驾驶人视觉特性研究

为研究新老驾驶人在农村公路复杂环境中的视觉特性,采用眼动仪测量若干被试人员在实际驾驶过程中的视觉生理指标,运用统计学和数据挖掘方法分析新老驾驶人的瞳孔直径、注视特性、扫视特性和追随眼动特性,进而辨析新老驾驶人的驾驶行为特性差异。结果表明,在农村公路复杂道路环境中,新老驾驶人的视觉特性和驾驶行为具有明显差异。新驾驶人的瞳孔直径变化剧烈,表现出长时间注视和注视反馈特性;老驾驶人具有较多短时间注视特性,注视前瞻性和反馈特性都很明显,并且具有追随眼动特性。     

基于眼-脑生理指标的大型地下洞室驾驶员疲劳演化特征研究

为保障大型地下洞室驾驶安全，提出眼动和脑电双模态驱动的大型地下洞室驾驶疲劳评价方法，探究驾驶员疲劳演化特征。首先，根据实地数据设计大型地下洞室模拟场景，利用驾驶模拟技术开展驾驶试验，实时采集驾驶员的眼动和脑电数据；其次，对数据进行分段处理，基于格拉布斯准则剔除眼动异常数据，通过快速傅里叶变换分解出脑电节律，构建脑电疲劳指数模型；最后，开展不同区段下驾驶员平均瞳孔直径、眨眼持续时间、眨眼频率及θ、α、β节律等指标的差异性分析，以平均瞳孔直径和脑电疲劳指标F为参量，提出基于模糊综合评价的驾驶疲劳度量方法。结果表明，驾驶员的视觉疲劳出现明显早于精神疲劳，而精神疲劳可以更精确地体现影响驾驶状态的内在疲劳。相较于地上路段，驾驶员在大型地下洞室中的疲劳累积更快，呈现反复、波动式上升，且其综合疲劳程度在中后段达到峰值，之后受洞口光亮刺激在末段减弱。     

驾驶人认知分心识别随机森林模型研究

为识别驾驶人认知分心状态,招募13名驾驶人参与驾驶模拟器试验。通过眼动仪采集被试正常驾驶及认知分心状态下的眼动数据,提取5 s时间窗口内的眼动特征。运用随机森林方法构建认知分心识别模型,应用网格搜索确定最优模型参数,并采用100次留出法评估模型性能。根据随机森林模型特征重要性度量结果,进一步分析认知负荷对驾驶人注视及眨眼持续时间的影响。结果表明:当决策树数量为125、最大特征数为5时,模型识别平均准确率为83.69%;注视持续时间及噪声持续时间是认知分心识别的2个关键特征,随着认知负荷的提高,驾驶人注视持续时间减少、眨眼时间增加。     

情绪对新手驾驶员视觉特性的影响研究

为构建基于驾驶员生理特性情绪识别系统,采用眼动仪等设备对20名新手驾驶员开展不同情绪状态下的模拟驾驶试验,采集高兴、悲伤、愤怒3种情绪状态和无情绪下新手驾驶员的视觉数据,利用Matlab、SPSS软件统计分析新手驾驶员瞳孔变化、眼球扫视、注视点视觉数据.结果 表明:悲伤、愤怒情绪对新手驾驶员瞳孔尺寸分布频率及其变化差异...     

塔机驾驶员的持续性视觉注意负荷研究

为提高塔机作业安全工效,基于视觉心理学、认知心理学理论,利用眼动追踪技术记录驾驶员视觉行为数据,分析和评估塔机驾驶员视觉转移过程的表征参数,结果表明:起重作业过程中驾驶员注视时间长,视知觉资源主要集中于起吊物,保持持续性注意状态,以维持高效起重作业,心理负荷较大;起重作业不同子过程注视时间与瞳孔直径差异较大,在空中平移过程中注意力较为分散,瞳孔直径较小,心理负荷较小。据此,提出了塔机起重作业的人因工效改善方向,为起重作业安全实施提供决策支持。     

脑力疲劳与非疲劳状态眼动指标的判别

为研究利用眼动指标(注视点个数FC、平均注视时间AFD、平均眼跳幅度ASA、最大瞳孔面积Pupil Max及反应时RD)对脑力疲劳状态进行判定,通过眼动追踪技术,测试了不同脑力疲劳程度的眼动指标值并进行分析。结果表明:1)通过FC、AFD、ASA和Pupil Max四个眼动指标可以判定被试者所处的疲劳状态; 2)当测试者注视点个数FC处于(11,13)区间,平均注视时间AFD处于(328,409)区间,平均眼跳幅度ASA处于(5,7)区间,最大瞳孔面积Pupil Max处于(992,1 124)区间时为非疲劳状态;当FC处于(7,10)区间,AFD处于(263,319)区间,ASA处于(2,4)区间,最大瞳孔面积Pupil Max处于(584,935)时可以认定被试者为疲劳状态。     

基于眼动追踪技术的引航员情景意识识别研究

情景意识(Situation Awareness, SA)缺失是引航作业人为失误的主要根源,有效识别引航员SA水平是保障引航安全的关键。针对现有测量方法的侵入性、主观性、间断性问题,设计典型场景引航模拟试验,利用眼动特征开展引航员SA水平识别研究。应用眼动追踪技术实时采集引航员的眼动试验数据;采用独立样本t检验和Mann-Whitney检验方法研究SA与眼动指标的关联效应;基于敏感眼动指标结合支持向量机(Support Vector Machine, SVM)构建引航员SA识别模型,实现引航操作任务下SA的有效识别。结果显示：高SA组的视觉搜索效率大于低SA组,高SA组主要关注窗外视景而低SA组更多关注电子海图,高SA组比低SA组获取信息的能力更强;平均扫视次数(Average Saccade Count, ASC)、注视总时间百分比(Fixation Duration Percentage, FDP)、平均注视持续时间(Average Fixation Duration, AFD)3个眼动指标与引航员SA水平具有显著相关性;采用“ASC+FDP+AFD”组合指标时且在5 s时间窗口长...     

基于眼动指标的脑力疲劳识别研究

为减少因脑力疲劳导致的安全事故的发生,研究如何测量和识别脑力疲劳具有十分重要的现实意义.本文提出通过作业前后心算可靠性下降率作为判断脑力疲劳程度的指标,利用眼动追踪仪Tobii Glasses设备测量被试者疲劳前后的瞳孔直径、注视点、陀螺和加速计等眼动参数指标,探究被测试者眼动指标变化规律与脑力疲劳之间的关系.结果表明:发生脑力疲劳时瞳孔直径增加,陀螺和加速计的值减小,注视点的分散程度增加.瞳孔直径、注视点、陀螺和加速计等眼动指标都与脑力疲劳相关.本文研究结果可为建立脑力疲劳评价指标体系和预测脑力疲劳奠定基础.     

基于Topsis改进因子分析的公路隧道入口段视觉负荷研究

为探究直线公路隧道入口段驾驶者的视觉负荷,首先,通过实车试验采集5种视觉指标,采用Topsis改进因子分析法建立视觉负荷评价模型;然后,分析不同时间及位置下视觉负荷的变化特征,基于构建的视觉负荷曲线提出行车舒适评价标准,并运用已发表数据验证构建负荷模型的泛化能力;最后,通过敏感度分析探究视觉指标对视觉负荷的影响程度。结果表明：当驾驶者位于距洞口-13～55 m(12:00)、-10～49 m(15:00)时,视觉负荷超过临界值(0.906),驾驶者的行车舒适度和安全性极低;洞口驾驶者的视觉负荷值和接近度远大于洞内和洞外;18:00的视觉负荷和接近度远低于12:00和15:00。视觉指标的敏感度参数从大到小依次为注视时间、瞳孔面积、注视次数、扫视幅度、扫视速度。     

连续长坡路段组合线形与驾驶员瞳孔大小关系的试验分析

为了研究连续长坡路段道路线形与驾驶员瞳孔大小的关系,提高连续长坡路段行车的安全性,通过实车试验,利用眼动仪、GPS等设备采集驾驶员在某连续长坡路段上行车时的实时瞳孔直径和车速等数据,定量分析后建立了驾驶员瞳孔大小变化百分比(APCPS)与坡度、角度变化率(CCR)之间的关系模型。结果表明:在连续长坡路段上、下坡方向行车时,驾驶员的APCPS与坡度存在二次函数关系,上坡方向的APCPS随坡度增加而增加,下坡方向的APCPS随坡度增加先减小后增大;APCPS与CCR存在三次函数关系,上、下坡方向的APCPS随CCR增加均先减小然后增大后再减小;坡度与平面线形综合作用时,上、下坡方向的APCPS呈现相似的变化规律。     

数字化人机界面操作员目标定位眼动试验

为了验证数字化监控室操作员在监视过程中存在目标定位失误,并得到相关的目标定位失误率及反应时间,进行了眼动试验。试验设置了箭头、数字、图形及颜色4种目标信息,验证了目标定位延迟及目标定位失败两类目标定位失误的存在,并获得了被试对目标信息的首次进入时间及注视持续时间。通过对4种目标信息的目标定位眼动数据分析,发现不同的目标信息类型对目标信息区的眼动首次进入时间及注视持续时间的影响是显著的,对目标定位的总失误率影响也是显著的。通过SPSS软件分析发现,目标定位总失误率与首次进入时间及注视持续时间都存在线性相关关系。