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。     

特长隧道环境下驾驶人注视转移特性研究

为了研究不同经验驾驶人在高速公路特长隧道环境下的注视转移特性,在高速公路特长隧道中开展实车实验,利用 iView X HED型眼动仪采集了32名不同经验驾驶人的眼动数据。运用动态聚类方法,对驾驶人注视区域进行划分,分析了职业与非职业驾驶员在高速公路隧道不同段与普通路段的注视转移规律与注意力分配特性。结果表明:相较于非职业驾驶人,职业驾驶员具有较强的注视前瞻性,且在隧道的不同段主要注视的区域因行车环境不同变化较小;驾驶人对同一目标需要重复注视才能提取足够的信息,且当行车环境复杂度增加或驾驶员驾驶经验不足时,重复注视概率增加;驾驶人在不同路段行车时,主要通过注视中间区域获取信息;行车环境与驾驶经验对驾驶人在中间近处、左侧区域及内后视镜区域的注视平稳分布存在显著的交互作用。     

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。     

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°。     

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。     

城市隧道环境中驾驶人注视转移特性研究

为研究不同经验驾驶人在城市隧道环境中的注视转移特性,在城市隧道路段开展实车试验。利用Dikablis眼动追踪系统采集10名不同经验驾驶人的眼动数据;采用K均值聚类法划分注视兴趣区域,并分析驾驶人的注视分布特性;运用马尔科夫链理论研究驾驶人的注视转移规律和注视平稳分布特征。结果表明:相较于隧道外区段,驾驶人在隧道内区段的重复注视概率更大,视觉搜索效率更低;驾驶人主要通过对前近方、前远方的注视获取信息,且在入口段和出口前段内注视点落在这2个区域的概率显著高于其他区段;相较于熟练驾驶人,非熟练驾驶人对前远方、后视镜的注视更少。     

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...     

草原公路景观要素影响驾驶员眼动指标研究

为研究草原公路景观要素复杂程度对驾驶员眼动指标的影响,开展现场试验,选取3种典型景观要素构成路段,测试5名驾驶员的眨眼持续时间、注视持续时间、瞳孔直径和扫视幅度等4个眼动指标。用Be Gaze2.4及SPSS软件提取、分析数据,画出3种景观要素构成与眼动指标的关系曲线,分析其变化规律,并通过主观调查问卷验证分析结果。试验结果表明:随着景观构成要素的增加,眨眼时间不断减小,注视时间也小幅减小,而瞳孔直径和扫视幅度逐渐增加,但变化幅度不大;与景观a和景观c相比,景观b更能增加草原公路行车舒适性,减少消极情绪。     

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。     

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。     

注意偏侧化对驾驶视觉搜索的眼动表现证据

为探究驾驶过程中伪忽视注意在不同道路等级条件下视觉搜索偏好的差异,通过实车驾驶的试验方法,记录15名驾驶人分别在3种真实道路环境(高速公路、快速公路、二级公路)驾驶过程的眼动数据(兴趣区、注视时长、注视点、瞳孔大小),以便发现驾驶人空间注意的视觉眼动搜索模式。结果表明：驾驶人首先表现出轻微偏左的不对称空间注意的特点,随着道路条件的复杂程度提高(从高速公路、快速公路到二级公路),驾驶人认知负荷提高,驾驶空间注意的眼动搜索呈现出趋中到趋右的安全搜索模式倾向。     

驾驶员注意力分配定量方法研究

驾驶员在不同的路况环境下存在不同的注意力分配模式,为弄清其分配模式特点,利用露天体育场内作为模拟驾驶环境,并利用眼动设备,记录被试者在直道驾驶任务、弯道驾驶任务、复杂路况驾驶任务等3种路况下的眼动数据,采用划分兴趣区域的方式,把视觉信息源划分为原车道兴趣区域FL(Former Lane)和其他兴趣区域OA(Other Areas)两个兴趣区域,对平均百米注视次数、平均百米注视时间、不同兴趣区域注视次数百分比3个眼动指标在两个兴趣区域内的分布情况进行分析和对比,得出不同路况环境下不同的注意力分配模式来揭示驾驶员驾驶过程中的注意力分配特点。研究结果对于驾驶员驾驶培训侧重点的改进、对于预防交通事故都具有重要意义。     

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。     

高速公路广告牌设置参数对安全驾驶的影响

基于眼动试验,以广告牌设置参数(面积、高度、距离道沿距离)为分析对象,对驾驶员注视高速公路广告牌的视觉特性进行分析,研究广告牌设置参数对安全驾驶的影响.利用眼动仪测试驾驶员对广告牌的平均眼球移动速度、注视时间等数据,通过分析采集的数据,得出高速公路广告牌设置时应在满足相应法规的条件下以大面积、高尺寸为宜,距道沿的距离以...     

山区低等级公路典型路段驾驶人视觉差异性分析

为分析山区低等级公路各典型路段驾驶人视觉的差异性,提升山区公路行车安全,运用VS-Design三维场景搭建了长12 km的山区四级双向单车道公路,包含傍山险路、急转弯路、反向弯路及长上下坡5个典型路段,基于驾驶模拟器进行试验。采集了25位驾驶人的眨眼、扫视、注视等眼动数据,进行视觉指标和视觉负荷差异性分析,而后用动态聚类法将视野平面分为5个区域,基于马尔可夫链预测驾驶人一步注视转移概率,并得出注视平稳分布概率。结果表明,驾驶人在山区低等级公路各典型路段存在视觉差异性。弯道路段扫视幅度较大,扫视速度较快,视负荷较纵坡路段及傍山险路大,驾驶人在坡道路段对行车速度的关注度显著高于弯道路段。5种路段中驾驶人在车辆正前方的注视平稳概率都达到70%以上,注视点集中于正前方有助于驾驶人更好地观察道路交通情况。     

U型转向时驾驶人注视特性研究

为探究己知环境特征与驾驶行为之间的对应规律,利用Dikablis头戴式眼动仪在U型道路环境中进行实车试验。监控并记录9名驾驶人的眼动行为数据,分别从注视区域(AOI)的平均注视时间、AOI注视比例、视觉扫描的复杂性等3方面分析驾驶人视觉特性。结果显示,U型转向(U-Turn)过程中接近阶段各AOI平均注视时间为0.2~0.7 s,驾驶人注视点落在远处区域的比例明显高于其他区域,而转向阶段各AOI平均注视时间为0.2~1.4 s,驾驶人注视点落在近处区域的比例明显高于其他区域。注视熵率值反映了视觉扫描的复杂程度,出口点AOI分布集中,注视熵率值为0.5~4.0,视觉扫描的复杂性低,入口点AOI分布分散,注视熵率值为1.8~4.5,视觉扫描的复杂性高;因此,U-Turn出口点和入口点环境差异对驾驶人注意力分配策略影响显著。     

建筑物应急疏散标识在干扰情境中的大学生视觉行为研究

为降低高校建筑物应急疏散标识周边干扰物对标识识别有效性的影响,找出干扰性最低的组合设计,通过引入尺寸、颜色、形状、位置4个参数,设计18种干扰情境,基于眼动技术,通过试验研究大学生在不同干扰情境下搜寻应急疏散标识的视觉行为.利用方差分析和F-聚类分析,对反应时间、首次进入兴趣区前用时、兴趣区首个注视点持续时间、扫视时间...     

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。     

车载信息界面复杂度对视觉搜索和驾驶行为的影响

为考察动态双任务下车载信息界面复杂度对视觉搜索和驾驶行为的影响,招募30名被试佩戴头戴式眼动仪开展模拟驾驶试验。驾驶主任务为50～60 km/h车道保持任务,次任务分别为低、中、高复杂度水平组的视觉搜索任务。单因素重复测量方差分析显示,车载界面复杂度对视觉搜索和驾驶行为均有显著影响。与低水平组相比,中、高水平组导致视觉搜索任务成功率降低0.68%和2.70%,任务完成时间增加14.34%和53.23%;与基线任务相比(仅驾驶),在低、中和高水平组执行视觉搜索任务时,平均车速降低了2.69%、3.63%和9.01%,横向位置偏移增加了61.90%、76.19%和138.10%。眼动行为显示,造成总扫视时间显著差异的视觉机制不尽相同。低和中组间总扫视时间的显著增加主要取决于延长平均扫视时间,扫视次数之间没有显著差异;中和高组间总扫视时间的显著增加主要通过增加扫视次数,平均扫视时间之间无显著差异。此外,随复杂度水平增加,眨眼次数显著降低,主观驾驶负荷增加。该研究明确了车载信息界面复杂度对视觉搜索和驾驶行为的影响,揭示了驾驶人采取的针对性视觉分配机制,可为车载信息界面设计提供实证依据。