(東北林業(yè)大學(xué)交通學(xué)院，黑龍江哈爾濱150040)

0 引言

公共汽車駕駛員每天按照固定的路線進(jìn)行長時間的重復(fù)駕駛，具有工作時間長、勞動強(qiáng)度大、風(fēng)險責(zé)任高和精神壓力大的工作特點，因此，在日常的駕駛?cè)蝿?wù)中特別容易產(chǎn)生駕駛疲勞。受駕駛員和公共汽車數(shù)量的限制，調(diào)度人員會對駕駛員一天內(nèi)的駕駛?cè)蝿?wù)進(jìn)行統(tǒng)一安排。一般情況下，駕駛員在完成一個周期的駕駛?cè)蝿?wù)(即連續(xù)駕駛車輛從起點到終點然后再回到起點)后會有一定的休息時間，然后開始下一周期的任務(wù)，這是公共汽車駕駛員普遍采用的工作時間安排，即工作模式。受公交線路長度的影響，駕駛員單程駕駛時間一般為1 h左右，遇到交通擁堵或者不良天氣，駕駛時間會大大延長，加上頻繁的換擋、剎車等操作，駕駛員很快會產(chǎn)生疲勞感。這種疲勞感如果得不到及時緩解，勢必會造成累積，影響后續(xù)的駕駛?cè)蝿?wù)。合理的工作模式可以抑制駕駛疲勞的累積效應(yīng)、有效緩解公共汽車駕駛員在連續(xù)駕駛?cè)蝿?wù)中產(chǎn)生的疲勞。

已有研究表明，影響駕駛疲勞的因素眾多，其中長時間駕駛是主要的因素之一。國內(nèi)外學(xué)者對此進(jìn)行了深入研究。文獻(xiàn)[1]通過模擬駕駛實驗證明駕駛時間與疲勞程度之間具有明顯的相關(guān)性。文獻(xiàn)[2]研究發(fā)現(xiàn)，駕駛頻率和時間是導(dǎo)致駕駛疲勞產(chǎn)生的重要因素。文獻(xiàn)[3]以卡羅林斯卡嗜睡量表(Karolinska Sleepiness Scale,KSS)、腦電波功率、車輛橫向位置標(biāo)準(zhǔn)差等作為度量指標(biāo)，通過實驗分析驗證了駕駛時間對駕駛行為有顯著影響。文獻(xiàn)[4]指出對貨車駕駛員來說連續(xù)駕駛8～9 h后操作能力受到嚴(yán)重影響。文獻(xiàn)[5]指出長時間單調(diào)環(huán)境的白天駕駛通常會導(dǎo)致駕駛員警覺性水平的降低。

針對如何通過不同的工作時間安排抑制長時間駕駛對疲勞的影響，國內(nèi)外學(xué)者也開展了相關(guān)研究。文獻(xiàn)[6]通過采集北京市公共汽車駕駛員的臨界閃光融合頻率、注意力分配值和反應(yīng)時等指標(biāo)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)不同的駕駛過程和時間對這些指標(biāo)的影響有差異。文獻(xiàn)[7]根據(jù)休息時間長短和間隔的不同將4 h的駕駛?cè)蝿?wù)分為三種駕駛模式，每種模式的總駕駛時間和總休息時間均相同，結(jié)果表明：對于長時間的駕駛?cè)蝿?wù)，合理分配駕駛時間和休息時間可以有效緩解駕駛疲勞。文獻(xiàn)[8]指出，德國對長時間駕駛?cè)蝿?wù)中的連續(xù)駕駛時間、休息時間間隔和長度進(jìn)行了詳細(xì)規(guī)定。文獻(xiàn)[9]研究發(fā)現(xiàn)對長時間的駕駛?cè)蝿?wù)而言，配備兩名駕駛員輪流駕駛是緩解疲勞最有效的措施。

本文以公共汽車駕駛員為研究對象，采用對照實驗的方法，將駕駛員的工作模式分為兩種，以不同工作模式下的實車駕駛為實驗場景，分析不同駕駛階段駕駛疲勞測評指標(biāo)的變化規(guī)律，旨在揭示連續(xù)駕駛時間和不同工作模式對公共汽車駕駛員警覺性水平和駕駛疲勞的影響程度，從而為制定合理的工作模式提供理論依據(jù)。

1 實驗方案設(shè)計

1.1 實驗對象選擇

本文選擇哈爾濱市常規(guī)公交線網(wǎng)中的1條線路作為實驗場景，該線路途經(jīng)路段基本無交通擁堵狀況，各車站客流量分布較均衡，線路全長14.1 km，共設(shè)置21個車站，駕駛員從起點至終點完成1次駕駛?cè)蝿?wù)平均時間為55 min，從起點至終點再返回起點的駕駛過程稱為一圈。該線路車隊共配備駕駛員14名，平均年齡為37.6±3.73(平均值±標(biāo)準(zhǔn)差，以下同)歲，均為已婚，均具有5年以上的駕駛經(jīng)驗，且從事公交駕駛工作均在2年以上，平均駕齡12.9±3.58年。所有駕駛員均身體健康，視力良好。在實驗開始前一天，駕駛員的平均睡眠時間為7.5 h，睡眠質(zhì)量自述均為良好以上。實驗將駕駛員隨機(jī)分成兩組，分別為實驗組和對照組，每組各7名。

1.2 實驗設(shè)備應(yīng)用

實驗時調(diào)查員使用斯坦福嗜睡量表(Stanford Sleepiness Scale,SSS)進(jìn)行主觀疲勞問詢[10]。同時，采用BD-II-501A聲光反應(yīng)時測定儀對公共汽車駕駛員進(jìn)行測試，獲取其反應(yīng)時數(shù)據(jù)。在駕駛過程中將攝像機(jī)安裝在正對駕駛員眼睛的位置上(不妨礙駕駛員駕駛)，利用視頻記錄駕駛員的眼睛狀態(tài)，并采用文獻(xiàn)[11]提出的人眼狀態(tài)識別方法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，得到眼動指標(biāo)數(shù)據(jù)(Percentage of Eyelid Closure over the Pupil over Time,PERCLOS)，即單位時間內(nèi)眼睛閉合時間所占的百分比[12]。

1.3 實驗過程組織

本次實驗采用兩組對照進(jìn)行。對照組和實驗組分別采用兩種工作模式(見圖1)：實驗組駕駛員在完成半圈駕駛?cè)蝿?wù)后先休息15 min，然后開始后半圈的駕駛?cè)蝿?wù)，整圈任務(wù)完成后再休息15 min，然后開始下一圈的任務(wù)；對照組駕駛員在完成半圈(由起點到終點)駕駛?cè)蝿?wù)后，不經(jīng)過休息直接開始后半圈的駕駛?cè)蝿?wù)，待一圈任務(wù)完成后休息30 min，然后開始下一圈的任務(wù)。兩組駕駛員每半圈駕駛?cè)蝿?wù)結(jié)束后分別采用斯坦福嗜睡量表和聲光反應(yīng)時測定儀進(jìn)行一次測試。每名駕駛員當(dāng)天的駕駛?cè)蝿?wù)為5圈，實驗時間跨度為6:00—19:00，駕駛員平均工作時間為10.75 h(含休息時間)。本實驗共進(jìn)行兩次，每次實驗均以駕駛員一天內(nèi)的工作任務(wù)為實驗環(huán)境，共采集28組實驗數(shù)據(jù)，采用每組實驗數(shù)據(jù)的平均值進(jìn)行分析。

圖1 實驗組和對照組工作時間安排Fig.1 Working time arrangements for the experiment group and the comparison group

2 實驗數(shù)據(jù)分析

本文采用單因素方差分析法對實驗組和對照組的3個指標(biāo)分別進(jìn)行分析，顯著性水平為0.05。分析結(jié)果見表1和表2，F(xiàn)值和p值分別為單因素方差分析的兩個指標(biāo)，代表了顯著性程度，當(dāng)p＜0.05時說明不同數(shù)據(jù)組之間有顯著差異。

由表1可知，在完成各自駕駛?cè)蝿?wù)后，對照組和實驗組的反應(yīng)時和眼動指標(biāo)PERCLOS均呈現(xiàn)出顯著性差異(F=4.856，p=0.039；F=4.713，p=0.044)，而主觀疲勞量表值并沒有表現(xiàn)出顯著差異(F=0.377，p=0.546)，說明不同工作模式對反應(yīng)時和PERCLOS的影響顯著，而對主觀疲勞量表值的影響不明顯。

由表2可知，隨著駕駛時間的增加，同組內(nèi)不同駕駛階段的反應(yīng)時、PERCLOS和主觀疲勞量表值均表現(xiàn)出顯著性變化，說明駕駛時間的增加對反應(yīng)時、PERCLOS和主觀疲勞量表值的影響均顯著。

表1 駕駛疲勞測評指標(biāo)隨駕駛時間變化的組間分析結(jié)果Tab.1 Inter-group analyses of the change of drivers’fatigue evaluation indicators with driving time

3 實驗結(jié)果討論

1）主觀疲勞量表值。

主觀疲勞量表值在整個駕駛?cè)蝿?wù)完成過程中總體呈現(xiàn)明顯的上升趨勢，見圖2。實驗組的主觀疲勞分?jǐn)?shù)平均值為3.44±1.31，對照組的主觀疲勞分?jǐn)?shù)平均值為3.80±1.46，意味著隨著駕駛時間的增加，公共汽車駕駛員的主觀疲勞感覺加重，警覺性水平逐漸惡化。在經(jīng)過同樣數(shù)量的駕駛階段后，兩組駕駛員主觀上均感到疲勞程度增加，然而不同的工作時間安排對兩組的影響差異不明顯，表明這兩種工作時間安排對兩組駕駛員主觀疲勞感受的影響一致，并無明顯區(qū)別。

2）反應(yīng)時。

反應(yīng)時在整個駕駛?cè)蝿?wù)完成過程中呈現(xiàn)明顯上升趨勢，見圖3。實驗組的反應(yīng)時平均值為0.86±0.255 s，對照組的反應(yīng)時平均值為1.28±0.569 s。在前2.5圈駕駛?cè)蝿?wù)完成后，對照組公共汽車駕駛員的反應(yīng)時緩慢增加，并且基本上與實驗組的反應(yīng)時水平保持一致。從第三圈駕駛?cè)蝿?wù)開始，對照組駕駛員反應(yīng)時急劇增加，根據(jù)工作時間表的安排，該階段的駕駛?cè)蝿?wù)處于12:30—14:30，此階段為日間人最困倦的時期，因而在該階段駕駛?cè)蝿?wù)完成后，駕駛員的反應(yīng)時增加明顯，駕駛員在該階段處理突發(fā)事件的時間明顯延長，容易導(dǎo)致交通事故。而對于實驗組駕駛員而言，在整個駕駛?cè)蝿?wù)完成的過程中，反應(yīng)時雖有增加，但過渡比較平穩(wěn)，且在后半段的駕駛?cè)蝿?wù)過程中，反應(yīng)時明顯低于對照組駕駛員，表明不同工作模式對兩組駕駛員的反應(yīng)時影響差異明顯，在相同強(qiáng)度的駕駛?cè)蝿?wù)下，實驗組的駕駛時間安排對反應(yīng)時產(chǎn)生的影響小于對照組。實驗表明，實驗組駕駛員的工作時間安排可以較為有效地抑制反應(yīng)時的迅速增加，有利于駕駛員對自身疲勞狀態(tài)的控制、降低駕駛風(fēng)險。

3） PERCLOS。

在整個駕駛?cè)蝿?wù)過程中，PERCLOS指標(biāo)呈現(xiàn)先增加后略有降低的趨勢，見圖4。實驗組的PERCLOS平均值為0.228±0.047，對照組的PERCLOS平均值為0.296±0.088。對兩組駕駛員來說，PERCLOS指標(biāo)在第四圈的駕駛過程中達(dá)到最高值，此后，PERCLOS指標(biāo)略有降低，但仍保持較高疲勞水平；且在整個駕駛?cè)蝿?wù)過程中，對照組駕駛員的PERCLOS指標(biāo)一直高于實驗組駕駛員。由分析結(jié)果可知，兩種不同的工作時間安排對PERCLOS指標(biāo)的影響區(qū)別顯著，對照組駕駛員的PERCLOS指標(biāo)惡化程度大于實驗組駕駛員。

4 結(jié)語

本文以公共汽車駕駛員為研究對象，采用對照試驗的方法分析兩種工作模式對駕駛員疲勞程度的影響，通過單因素方差分析法對實驗數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到以下結(jié)論：1)駕駛時間的長短對于實驗組和對照組駕駛員的疲勞程度均具有明顯影響。隨著駕駛時間的增加，駕駛員的主觀疲勞感覺、反應(yīng)時和眼動指標(biāo)均出現(xiàn)不同程度的惡化。2)對于不同的工作時間安排，實驗組和對照組駕駛員的疲勞程度呈現(xiàn)不同變化，表明這兩種工作時間安排對于駕駛員疲勞水平的影響顯著不同。3)從指標(biāo)的變化情況可以看出，實驗組駕駛員的疲勞水平總體上低于對照組駕駛員，表明與對照組相比，實驗組駕駛員的工作時間安排對駕駛疲勞的抑制效果更為明顯，此種工作模式對公共汽車駕駛員更為合理。

本文實驗中選取的公共交通線路沿線交通條件良好，實驗中未考慮交通擁堵等因素帶來的時間延誤影響，在后續(xù)研究中需同時考慮更為復(fù)雜的交通條件對駕駛疲勞的影響，如交通擁堵、行駛速度等，為合理制定工作模式提供更為充分的依據(jù)。

圖2 主觀疲勞量表值隨駕駛階段的變化Fig.2 Change of subjective fatigue scale with driving stages

圖3 反應(yīng)時隨駕駛階段的變化Fig.3 Change of reaction time with driving stages

圖4 眼動指標(biāo)隨駕駛階段的變化Fig.4 Change of PERCLOS with driving stages

[1]Der Hulst M V,Meijman T,Rothengatter T.Maintaining Task Set under Fatigue:A Study of Time-on-Task Effects in Simulated Driving[J].Transportation Research Part F,2001,4(2):103-118.

[2]Wylie C D,Shultz T,Mitler M M,et al.Commercial Motor Vehicle Driver Fatigue and Alertness Study[R].Ottawa:Transport Canada,1996.

[3]Sarah Otmani,Thierry Pebayle,Joceline Roge,Alain Muzet.Effect of Driving Duration and PartialSleepDeprivation on Subsequent Alertness and Performance of Car Drivers[J].Physiology&Behavior,2005,84(5):715-724.

[4]Mackie R R,Miller J C.Effects of Hours of Service Regularity of Schedules,and Cargo Loading on Truck and Bus Driver Fatigue[R].Washington DC:U.S.Department of Transport,1978.

[5]Lee Di Milia.Shift Work,Sleepiness and Long Distance Driving[J].Transportation Research Part F,2006,9(4):278-285.

[6]桑峣.北京公交車駕駛員心理疲勞測評研究[D].北京：首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)，2011.

[7]盛海濤.不同休息模式對駕駛疲勞影響的研究[D].北京：首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)，2009.

[8]王金彪.德國道路交通管理經(jīng)驗及借鑒意見[J].道路交通管理，2013(7)：62-64.

[9]Feyer A M,Williamson A,Friswell R.Balancing Work and Rest to Combat Driver Fatigue:An Investigation of Two-up Driving in Australia[J].Accident Analysis and Prevention,1997,29(4):541-553.

[10]Hoddes E,Zarcone V,Smythe H,et al.Quantification of Sleepiness:A New Approach[J].Psychophysiology,2007,10(4):431-436.

[11]翟博韜.營運(yùn)長途客車駕駛員疲勞累積實驗研究[D].哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué)，2012.

[12]于興玲，王民，張立材.基于PERCLOS的駕駛員眼睛狀態(tài)檢測方法[J].微計算機(jī)信息，2007(14)：251-253.Yu Xingling,Wang Min,Zhang Licai.Driver’s Eye State Detection Method Using PERCLOS[J].Control&Automation,2007(14):251-253.