自然駕駛狀態(tài)下使用手機(jī)對(duì)駕駛控制行為的影響

張?zhí)m芳, 崔博宇, 王俊驊, 折 欣,2

(1.同濟(jì)大學(xué) 道路與交通工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,上海 201804;2.中國(guó)安全生產(chǎn)科學(xué)研究院,北京 100012)

相關(guān)研究表明,駕駛過(guò)程中使用手機(jī)是導(dǎo)致交通事故發(fā)生的重要因素之一,并且會(huì)導(dǎo)致事故風(fēng)險(xiǎn)顯著上升[1-6].針對(duì)這一問(wèn)題,已有近70個(gè)國(guó)家和地區(qū)頒布了駕駛時(shí)禁止使用手機(jī)相關(guān)行為的法律法規(guī)[7-8].法規(guī)之間的差異在一定程度上表明各國(guó)或地區(qū)在使用手機(jī)對(duì)駕駛行為的影響方面缺乏全面的共識(shí).與此同時(shí),這些法規(guī)也并未得到駕駛?cè)说膹V泛接受[9-12],而隨著智能手機(jī)功能的爆炸式發(fā)展,駕駛?cè)笋{駛時(shí)使用手機(jī)的行為愈加頻繁.

在駕駛過(guò)程中,駕駛?cè)蝿?wù)主要包括控制車(chē)輛穩(wěn)定和監(jiān)控行車(chē)環(huán)境,與駕駛?cè)艘曈X(jué)注意水平直接相關(guān).研究顯示在使用手機(jī)的過(guò)程中,駕駛?cè)藞?zhí)行接聽(tīng)、撥打操作時(shí),視線(xiàn)平均偏移率為33.1%和59.5%,而在使用手持和免持方式的通話(huà)操作中,視線(xiàn)偏移率分別為9.5%和15.6%[13-14].因而一些國(guó)家或地區(qū)制定相關(guān)的法律法規(guī)時(shí),禁止使用手機(jī)進(jìn)行手持通話(huà),但可以使用免持通話(huà),忽略了通話(huà)操作產(chǎn)生的認(rèn)知分心對(duì)行車(chē)安全的影響.依據(jù)人機(jī)工程學(xué)理論,通話(huà)操作產(chǎn)生的認(rèn)知分心對(duì)車(chē)輛控制穩(wěn)定以及監(jiān)控行車(chē)風(fēng)險(xiǎn)的影響有兩個(gè)方面:首先,人的注意力是有一定限度的[15],在駕駛過(guò)程中主要用于執(zhí)行駕駛操作和處理行車(chē)環(huán)境信息.當(dāng)分心行為產(chǎn)生的分心強(qiáng)度較強(qiáng)時(shí),需要分配部分注意力用于處理分心任務(wù),從而對(duì)駕駛?cè)丝刂苹顒?dòng)的強(qiáng)度和監(jiān)控行車(chē)環(huán)境的能力產(chǎn)生干擾;同時(shí),根據(jù)Wickens的多資源理論[16],雖然通話(huà)過(guò)程主要依賴(lài)于聽(tīng)覺(jué),執(zhí)行駕駛?cè)蝿?wù)主要依賴(lài)于視覺(jué),但當(dāng)通話(huà)內(nèi)容引發(fā)駕駛?cè)嗽谝曈X(jué)方面的記憶時(shí),就會(huì)對(duì)視覺(jué)行為產(chǎn)生干擾,導(dǎo)致駕駛?cè)颂幚硪曈X(jué)信息的能力更加遲鈍,執(zhí)行控制操作和監(jiān)控行車(chē)環(huán)境的敏感程度有所下降.Collet等[17]比較了手持通話(huà)和與乘客談話(huà)時(shí)駕駛?cè)诵穆省⑵つw電阻的變化,結(jié)果表明駕駛?cè)诉M(jìn)行這兩種分心行為時(shí)的生理指標(biāo)顯著提高,且手持通話(huà)時(shí)駕駛?cè)说纳矸磻?yīng)和與乘客交談時(shí)并無(wú)顯著不同.

早期與使用手機(jī)相關(guān)的分心駕駛研究主要是基于駕駛模擬器探究使用手機(jī)對(duì)駕駛行為的影響,研究發(fā)現(xiàn)駕駛過(guò)程中手持通話(huà)或收發(fā)短信會(huì)導(dǎo)致車(chē)速顯著降低[18-19]、行車(chē)速度與車(chē)距難以保持穩(wěn)定[20]、分心過(guò)程中平均變道次數(shù)降低、橫向偏移增加、橫向穩(wěn)定性降低[21-22],同時(shí)駕駛?cè)俗R(shí)別信號(hào)出現(xiàn)失誤[23],反應(yīng)時(shí)間變長(zhǎng)[24-25]、駕駛?cè)诵熊?chē)速度和換擋能力受到顯著影響[26]等,駕駛模擬環(huán)境為駕駛過(guò)程中使用手機(jī)行為的相關(guān)研究提供了良好的實(shí)驗(yàn)條件和數(shù)據(jù)采集機(jī)會(huì),并取得了大量的研究成果.但駕駛模擬研究的實(shí)驗(yàn)性較強(qiáng),實(shí)驗(yàn)者往往在相對(duì)陌生的駕駛環(huán)境下被要求進(jìn)行分心行為,無(wú)法依據(jù)駕駛狀態(tài)選擇是否執(zhí)行分心行為,與真實(shí)場(chǎng)景有較大差異,研究結(jié)果存在一定的局限性.

隨著大型自然駕駛項(xiàng)目的展開(kāi)(SHRP2、UTDrive、SH-NDS),研究人員開(kāi)始基于自然駕駛數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)的分心駕駛研究[8,13,27-29].自然駕駛研究減少了實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)對(duì)駕駛?cè)说母蓴_,但駕駛行為也易受到各類(lèi)行車(chē)環(huán)境的影響.當(dāng)前,大部分自然駕駛研究并未考慮道路環(huán)境等因素對(duì)駕駛行為的干擾,相關(guān)分析結(jié)果容易受到干擾影響.而且,自然分心駕駛狀態(tài)下,駕駛?cè)藭?huì)在分心程度較弱的時(shí)刻進(jìn)行一定的自我調(diào)整,導(dǎo)致難以表征出分心行為對(duì)車(chē)輛運(yùn)行狀態(tài)的影響.此外,使用手機(jī)這一分心行為包含了多項(xiàng)子操作如接聽(tīng)、撥打、通話(huà)、掛斷,不同分心操作的主要分心類(lèi)型、強(qiáng)度以及時(shí)長(zhǎng)存在差異,以往研究一般將使用手機(jī)行為分為幾種典型操作,并未依據(jù)操作特征對(duì)分心過(guò)程中的子操作進(jìn)行區(qū)分比較.

因此,本文基于上海自然駕駛實(shí)驗(yàn),首先通過(guò)設(shè)置樣本篩選條件,減少道路交通因素對(duì)分析結(jié)果的干擾,并對(duì)駕駛?cè)耸褂檬謾C(jī)過(guò)程中的不同階段的操作行為進(jìn)行了劃分,然后從駕駛?cè)耸褂檬謾C(jī)的分心機(jī)理出發(fā),基于動(dòng)態(tài)時(shí)窗構(gòu)建多個(gè)表征駕駛?cè)丝刂菩袨榈闹笜?biāo),包括駕駛控制活動(dòng)強(qiáng)度指標(biāo),駕駛控制操作敏感度指標(biāo)以及駕駛控制狀態(tài)穩(wěn)定性指標(biāo),探究自然駕駛狀態(tài)下使用手機(jī)的5種操作行為:接聽(tīng)、撥打、通話(huà)、掛斷和查看信息對(duì)駕駛?cè)丝刂菩袨榈挠绊?

1 數(shù)據(jù)采集

1.1 上海自然駕駛項(xiàng)目

上海自然駕駛研究項(xiàng)目(SH-NDS)由同濟(jì)大學(xué),通用汽車(chē)和弗吉尼亞理工大學(xué)交通學(xué)院聯(lián)合進(jìn)行,是國(guó)內(nèi)的首個(gè)自然駕駛研究,可以長(zhǎng)時(shí)間連續(xù)觀察駕駛?cè)说男袨?并且可以將收集的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)長(zhǎng)達(dá)兩個(gè)月,從而在一定程度上減少了對(duì)駕駛?cè)巳粘ｑ{駛行為的干擾.目前,項(xiàng)目共有60名實(shí)驗(yàn)者參與,年齡介于35至50歲之間,且每位實(shí)驗(yàn)者擁有5年以上的駕駛經(jīng)驗(yàn).迄今為止,項(xiàng)目已開(kāi)展六期,收集了超過(guò)750 000 km行程的駕駛數(shù)據(jù).如表1和圖1所示,數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)由多普勒雷達(dá)、三軸加速儀、全球定位系統(tǒng)(GPS)和4個(gè)同步高清攝像頭等組成.

表1 數(shù)據(jù)采集設(shè)備的功能概述

1.2 樣本篩選

為了減少道路交通因素對(duì)分心駕駛行為分析結(jié)果的干擾,本文在樣本獲取階段設(shè)置了5個(gè)樣本篩選條件:①行駛在高速路或快速路上;②處于連續(xù)交通流或自由流;③駕駛過(guò)程中一次只執(zhí)行一種分心操作;④實(shí)驗(yàn)車(chē)輛無(wú)急剎、緊急變道行為;⑤分心前后存在一段時(shí)長(zhǎng)的正常駕駛過(guò)程.

使用手機(jī)分心駕駛樣本篩選條件的判斷通過(guò)核查自然駕駛視頻中的駕駛?cè)嗣娌恳曨l、手部視頻和前視視頻進(jìn)行.當(dāng)駕駛?cè)艘暰€(xiàn)發(fā)生偏移,一只手開(kāi)始伸向手機(jī)即認(rèn)為事件發(fā)生,直到駕駛?cè)艘暰€(xiàn)回歸,重新將雙手放置在方向盤(pán)上,判定事件結(jié)束,期間確認(rèn)駕駛?cè)宋窗l(fā)生其他分心行為,并通過(guò)前視視頻判別周邊行車(chē)環(huán)境信息是否滿(mǎn)足篩選要求.上海自然駕駛項(xiàng)目中的視頻數(shù)據(jù)與總線(xiàn)數(shù)據(jù)采用了統(tǒng)一的時(shí)間軸,可以通過(guò)自然駕駛視頻中的時(shí)間戳提取對(duì)應(yīng)的總線(xiàn)數(shù)據(jù).

圖1 上海自然駕駛項(xiàng)目視頻數(shù)據(jù)采集框架

Fig.1 The framework of video data in SH-NDS

1.3 行為分割

駕駛過(guò)程中使用手機(jī)的行為可歸為兩類(lèi):手持通話(huà)行為與查看信息行為;其中,手持通話(huà)行為分為接聽(tīng)通話(huà)與撥打通話(huà).如表2所示,手持通話(huà)行為可以劃分為接聽(tīng)或撥打、通話(huà)和掛斷等過(guò)程.在使用手機(jī)過(guò)程中,查看、撥打、接聽(tīng)、掛斷主要導(dǎo)致駕駛?cè)水a(chǎn)生視覺(jué)和操作分心,且分心的復(fù)雜程度依次下降,而通話(huà)操作主要對(duì)駕駛?cè)说恼J(rèn)知水平產(chǎn)生干擾.表2列舉了各子操作發(fā)生時(shí)的判定條件,當(dāng)符合判定條件時(shí),通過(guò)記錄自然駕駛視頻中的時(shí)間戳,可以獲取對(duì)應(yīng)時(shí)間軸的車(chē)輛行駛狀態(tài)數(shù)據(jù).此外,在使用手機(jī)行為發(fā)生前后取時(shí)長(zhǎng)3 s的正常行駛過(guò)程作為對(duì)照樣本.為避免對(duì)照樣本受到使用手機(jī)行為的影響,在對(duì)照樣本區(qū)間與分心樣本區(qū)間設(shè)置1 s緩沖間隔.

表2 使用手機(jī)時(shí)各操作過(guò)程的行為描述

2 指標(biāo)構(gòu)建

本文將基于自然駕駛項(xiàng)目中采集的車(chē)輛行駛狀態(tài)數(shù)據(jù)表征駕駛控制行為,分析不同操作對(duì)駕駛?cè)丝刂苹顒?dòng)、控制靈敏度和控制狀態(tài)的影響.在使用手機(jī)的過(guò)程中,分心操作會(huì)導(dǎo)致駕駛?cè)嗽谀骋徊淮_定的時(shí)刻注意力顯著分散,從而對(duì)駕駛控制行為產(chǎn)生影響.結(jié)合這一特點(diǎn),需要充分利用自然駕駛項(xiàng)目的序列數(shù)據(jù),構(gòu)建能夠捕捉分心行為影響的特征指標(biāo).

本文將基于動(dòng)態(tài)時(shí)窗概念[30]構(gòu)建表征駕駛?cè)丝刂菩袨榈奶卣髦笜?biāo).如圖2所示,α代表速度、加速度等參數(shù)值,在每個(gè)1 s時(shí)窗內(nèi)針對(duì)某一參數(shù)值計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差作為該秒內(nèi)參數(shù)波動(dòng)情況的度量.上海自然駕駛項(xiàng)目中車(chē)輛行駛狀態(tài)數(shù)據(jù)的采集頻率一般為10 Hz,因此每隔0.1 s即可構(gòu)建一個(gè)1 s時(shí)間窗口,σi則代表第i個(gè)1 s窗口參數(shù)值的標(biāo)準(zhǔn)差.可通過(guò)該方法獲取某一過(guò)程中所有1 s窗口的參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算結(jié)果,形成由參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差組成的新序列.

圖2 動(dòng)態(tài)時(shí)窗示意圖

在自然駕駛狀態(tài)下,車(chē)輛的速度、加速度、車(chē)道偏移值等容易受到道路交通因素或駕駛?cè)俗陨眈{駛意愿的影響.當(dāng)駕駛?cè)说目刂颇芰Ρ３衷谡Ｋ?且行車(chē)環(huán)境較為穩(wěn)定時(shí),每秒內(nèi)參數(shù)的波動(dòng)將維持在一定范圍內(nèi),且在較小時(shí)間段內(nèi)的參數(shù)波動(dòng)更加穩(wěn)定,從而能較好地表征分心操作對(duì)駕駛行為產(chǎn)生的影響.采用動(dòng)態(tài)時(shí)窗的方法進(jìn)行計(jì)算,可以充分利用整個(gè)分心過(guò)程的序列數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的特征提取,確保初步計(jì)算得到的參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差值序列與分心行為存在較強(qiáng)的相關(guān)性,便于后續(xù)依據(jù)參數(shù)的特性進(jìn)行指標(biāo)構(gòu)建.

2.1 控制活動(dòng)指標(biāo)

控制活動(dòng)指標(biāo)體現(xiàn)了駕駛?cè)诉M(jìn)行駕駛控制操作的頻率與積極的強(qiáng)度,表征了駕駛?cè)嗽趫?zhí)行駕駛操作任務(wù)時(shí)的注意力資源分配情況.車(chē)輛的加速度值是與駕駛控制操作如控制油門(mén)、剎車(chē)踏板、轉(zhuǎn)動(dòng)方向等直接相關(guān)的參數(shù),故本文采用縱向加速度值和橫向加速度值分別構(gòu)建表征駕駛?cè)丝v向和橫向控制活動(dòng)的特征指標(biāo).基于動(dòng)態(tài)時(shí)窗進(jìn)行計(jì)算后,選用各操作過(guò)程中加速度值的標(biāo)準(zhǔn)差序列的中位數(shù)值表征該過(guò)程中駕駛?cè)说目刂苹顒?dòng)的強(qiáng)度.

2.2 控制操作靈敏度指標(biāo)

控制操作靈敏度指標(biāo)主要表征駕駛?cè)双@取道路信息和執(zhí)行駕駛?cè)蝿?wù)的遲緩程度.當(dāng)駕駛?cè)俗⒁饬Ψ稚⒊潭容^高時(shí),執(zhí)行控制操作的靈敏度開(kāi)始下降.本文計(jì)算了各操作過(guò)程中橫向和縱向加速度值的標(biāo)準(zhǔn)差序列,在第i個(gè)時(shí)間窗口內(nèi),將兩個(gè)加速度的σi值構(gòu)造為二維向量用于表征i窗口內(nèi)駕駛?cè)说恼w控制活動(dòng)情況.進(jìn)一步通過(guò)計(jì)算相鄰窗口向量的標(biāo)準(zhǔn)歐式距離(d)表征相鄰時(shí)刻駕駛?cè)丝刂撇僮鞯淖兓闆r,并采用該過(guò)程中所有距離值的中位數(shù)值表征該過(guò)程駕駛?cè)丝刂撇僮髯兓撵`敏程度.

(1)

式中:i為動(dòng)態(tài)視窗的序列編號(hào);j的取值為{1,2},代表兩種加速度類(lèi)別;σij即為i時(shí)刻窗口內(nèi)j加速值的標(biāo)準(zhǔn)差;Sj代表整個(gè)過(guò)程j加速度的標(biāo)準(zhǔn)差值序列的標(biāo)準(zhǔn)差;d為相鄰特征向量的標(biāo)準(zhǔn)歐式距離計(jì)算值.

2.3 控制狀態(tài)穩(wěn)定性指標(biāo)

速度、車(chē)道偏移是表征車(chē)輛在縱向與橫向上的最直觀的運(yùn)行狀態(tài)信息,與行車(chē)安全有著很強(qiáng)的相關(guān)性,因此本文采用速度值和車(chē)道偏移值構(gòu)建表征駕駛?cè)丝v向和橫向控制狀態(tài)穩(wěn)定性的指標(biāo),用于反映分心操作對(duì)控制狀態(tài)穩(wěn)定性的影響.S為整個(gè)操作過(guò)程中速度值標(biāo)準(zhǔn)差序列的標(biāo)準(zhǔn)差,用以表征該過(guò)程縱向駕駛控制狀態(tài)的波動(dòng)情況.同理,采用車(chē)道偏移值的S值表征操作過(guò)程內(nèi)駕駛?cè)藱M向控制狀態(tài)的穩(wěn)定情況.

3 結(jié)果

如表3所示,研究共計(jì)提取了涉及25名實(shí)驗(yàn)人員的296個(gè)使用手機(jī)分心操作的樣本,包括接聽(tīng)、撥打、通話(huà)、掛斷和查看五種類(lèi)型的操作.本文將通過(guò)配對(duì)樣本T檢驗(yàn)或單因素重復(fù)測(cè)量方差分析探究不同操作過(guò)程中駕駛控制行為指標(biāo)的差異性.

表3 樣本情況統(tǒng)計(jì)

3.1 接聽(tīng)通話(huà)過(guò)程

T檢驗(yàn)結(jié)果顯示,在接聽(tīng)過(guò)程中,駕駛?cè)丝v向控制活動(dòng)顯著減弱(T(59)為2.659;顯著性水平P=0.010),但在其他操作過(guò)程未發(fā)現(xiàn)顯著變化;如表4、圖3和圖4所示(圖中數(shù)字為異常值樣本編號(hào)):在剔除異常值樣本后,在接聽(tīng)通話(huà)過(guò)程中,接聽(tīng)、通話(huà)與掛斷操作均導(dǎo)致駕駛?cè)丝刂撇僮鞯撵`敏度顯著下降;在接聽(tīng)和通話(huà)過(guò)程中,駕駛?cè)丝v向控制狀態(tài)的穩(wěn)定性受到了顯著影響,且通話(huà)操作對(duì)縱向控制狀態(tài)的影響顯著高于其他分心操作;此外,單因素重復(fù)測(cè)量方差分析F檢驗(yàn)結(jié)果顯示未發(fā)現(xiàn)接聽(tīng)通話(huà)行為對(duì)駕駛?cè)藱M向控制活動(dòng)(F(1.6,94.8)=3.033,P=0.064)和橫向控制狀態(tài)的穩(wěn)定性(F(2.9,78.6)=0.668,P=0.570)產(chǎn)生顯著影響.

圖3 接聽(tīng)通話(huà)過(guò)程控制操作靈敏度統(tǒng)計(jì)結(jié)果

Fig.3 Statistical results of sensitivity during answering calls

表4 接聽(tīng)通話(huà)過(guò)程各指標(biāo)配對(duì)樣本T檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)結(jié)果

注:顯著性水平為0.05,P?0.05代表P值小于0.001.

圖4 接聽(tīng)通話(huà)過(guò)程縱向控制狀態(tài)穩(wěn)定性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

Fig.4 Statistical results of longitudinal stability during answering calls

3.2 撥打通話(huà)過(guò)程

相較于接聽(tīng)過(guò)程,撥打操作的分心程度更加復(fù)雜.配對(duì)T檢驗(yàn)結(jié)果顯示相較于正常駕駛過(guò)程,撥打操作導(dǎo)致駕駛?cè)丝v向控制活動(dòng)的強(qiáng)度顯著降低(T(38)=2.045,P=0.048),控制操作靈敏度顯著下降(T(38)=2.315,P=0.026),導(dǎo)致縱向控制狀態(tài)的穩(wěn)定性變差 (T(38)=-4.466,P?0.05),但橫向控制狀態(tài)方面未發(fā)現(xiàn)顯著變化(T(38)=1.385,P=0.174;T(38)=-0.806,P=0.425).

3.3 查看信息過(guò)程

在控制活動(dòng)方面,查看信息過(guò)程中縱向相關(guān)控制活動(dòng)并未受到影響 (T(34)=1.839,P=0.075;T(34)=-0.617,P=0.514),但橫向相關(guān)控制活動(dòng)顯著減弱(T(34)=2.498,P=0.017;T(34)=-2.044,P=0.049).

在控制操作靈敏度方面,分心過(guò)程中駕駛?cè)笋{駛控制的靈敏度顯著低于分心前,且分析結(jié)果顯示,分心行為發(fā)生前后的對(duì)照組樣本存在顯著差異.因此,本文進(jìn)一步選取了分心行為結(jié)束后2~5 s,3~6 s,4~7 s和5~8 s共4段作為對(duì)照組樣本進(jìn)行比較.如圖5、表5所示,在分心行為結(jié)束后5 s,駕駛?cè)丝刂撇僮鞯撵`敏度回歸正常狀態(tài).

圖5 查看信息過(guò)程中控制操作敏感度統(tǒng)計(jì)

Fig.5 Statistical results of control operation sensitivity during viewing information

最終,查看信息行為導(dǎo)致縱向駕駛控制狀態(tài)的穩(wěn)定性變差(T(34)=-3.265,P=0.002;T(34)=5.709,P?0.05),而橫向控制狀態(tài)未受到顯著影響(F(1.9,63.2)=1.429,P=0.247).

表5 查看信息過(guò)程控制操作敏感度配對(duì)樣本T檢驗(yàn)結(jié)果

4 討論

在使用手機(jī)分心駕駛的過(guò)程中,接聽(tīng)、撥打和查看是較為復(fù)雜的手動(dòng)視覺(jué)分析操作.在接聽(tīng)、撥打操作過(guò)程中,駕駛?cè)说目v向控制活動(dòng)有所減弱,執(zhí)行橫向控制活動(dòng)的強(qiáng)度仍然保持在正常狀態(tài).而在查看過(guò)程中,橫向控制活動(dòng)的強(qiáng)度有所降低,縱向控制活動(dòng)沒(méi)有顯著變化.表明駕駛?cè)嗽诿鎸?duì)不同的分心壓力時(shí)具有一定的自我調(diào)節(jié)策略.

以往的研究曾表明,駕駛?cè)嗽诜中臓顟B(tài)下往往表現(xiàn)出一定的自我調(diào)節(jié)行為,如主動(dòng)降低車(chē)速、增加前車(chē)間距、減少換道次數(shù)等,這種自我調(diào)節(jié)行為被認(rèn)為可以有效降低駕駛需求和事故風(fēng)險(xiǎn)[31-33].不過(guò),一些相近的自然駕駛研究沒(méi)有發(fā)現(xiàn)類(lèi)似的結(jié)果[28-29],這可能與自然駕駛實(shí)驗(yàn)環(huán)境的復(fù)雜性有關(guān).本文則通過(guò)設(shè)置樣本篩選條件和指標(biāo)構(gòu)建盡量消除環(huán)境干擾因素的影響,控制活動(dòng)強(qiáng)度指標(biāo)在一定程度上反映了駕駛?cè)说鸟{駛決策意愿.分析結(jié)果表明,駕駛?cè)嗽诿鎸?duì)較為復(fù)雜的手動(dòng)視覺(jué)干擾引起的額外負(fù)荷時(shí)無(wú)法投入更多的注意力資源,并且傾向于減少縱向控制活動(dòng),從而確保橫向控制活動(dòng)的強(qiáng)度不受影響.隨著分心負(fù)荷的加劇,這一策略發(fā)生了轉(zhuǎn)變.

此外,在接聽(tīng)和撥打過(guò)程中,駕駛?cè)藞?zhí)行控制操作的靈敏度受到顯著影響,表明分心操作導(dǎo)致駕駛?cè)说姆磻?yīng)更加遲緩.從控制狀態(tài)的穩(wěn)定性來(lái)看,在上述兩個(gè)方面的影響下,駕駛?cè)嗽诮勇?tīng)和撥打過(guò)程中縱向控制狀態(tài)的穩(wěn)定性開(kāi)始惡化,但橫向控制狀態(tài)的穩(wěn)定性仍能保持在正常狀態(tài).

掛斷操作對(duì)駕駛?cè)说目刂菩袨閹缀鯖](méi)有影響. 分析結(jié)果表明,雖然該操作削弱了駕駛?cè)丝刂撇僮鞯撵`敏度,但它對(duì)車(chē)輛控制的穩(wěn)定性沒(méi)有顯著影響,表明駕駛?cè)丝梢詰?yīng)對(duì)該操作產(chǎn)生的額外負(fù)荷.

本文的分析結(jié)果顯示,通話(huà)操作沒(méi)有對(duì)駕駛?cè)丝刂苹顒?dòng)的強(qiáng)度產(chǎn)生顯著影響,表明通話(huà)操作的分心干擾對(duì)駕駛?cè)俗⒁饬Y源再分配所產(chǎn)生的壓力較小.但與其他操作相比,通話(huà)操作對(duì)駕駛?cè)丝刂撇僮黛`敏度的影響是相近的,且通話(huà)操作對(duì)駕駛?cè)丝v向控制狀態(tài)穩(wěn)定性的影響更加劇烈,表明通話(huà)行為產(chǎn)生的認(rèn)知分心同樣會(huì)對(duì)行車(chē)穩(wěn)定性產(chǎn)生顯著影響.

在查看信息的過(guò)程中,查看信息同樣導(dǎo)致駕駛?cè)司C合控制操作的靈敏度顯著下降.而且,在查看操作結(jié)束后4~5 s的時(shí)間段內(nèi),駕駛?cè)藞?zhí)行控制操作的靈敏程度仍未回歸正常狀態(tài),表明大腦在后續(xù)處理信息內(nèi)容時(shí)產(chǎn)生的認(rèn)知分心仍然對(duì)駕駛?cè)舜嬖陲@著干擾.從控制狀態(tài)的結(jié)果來(lái)看,盡管駕駛?cè)说臋M向控制活動(dòng)受到了顯著影響,但橫向控制狀態(tài)的穩(wěn)定性未受到影響,而縱向控制狀態(tài)出現(xiàn)了顯著波動(dòng).本文認(rèn)為,在行車(chē)環(huán)境較為穩(wěn)定的情況下,駕駛?cè)司S持縱向穩(wěn)定比維持橫向穩(wěn)定需要投入更多精力,導(dǎo)致車(chē)輛縱向控制的穩(wěn)定性更易受到分心行為的影響.

5 結(jié)論

本文基于上海市自然駕駛項(xiàng)目,采集獲取了真實(shí)狀態(tài)下駕駛?cè)耸褂檬謾C(jī)分心駕駛的高精度樣本數(shù)據(jù),相較于駕駛模擬實(shí)驗(yàn)與實(shí)車(chē)實(shí)驗(yàn),數(shù)據(jù)質(zhì)量與真實(shí)性有了較大提升.且在樣本獲取中,設(shè)置了多項(xiàng)篩選條件用于減少干擾因素的影響,增加了分析結(jié)果的可靠性.同時(shí),基于人機(jī)工程學(xué)理論,本文認(rèn)為使用手機(jī)行為主要對(duì)駕駛?cè)丝刂苹顒?dòng)的強(qiáng)弱情況、控制操作的靈敏程度以及車(chē)輛控制狀態(tài)的穩(wěn)定性產(chǎn)生影響,并進(jìn)一步基于動(dòng)態(tài)時(shí)窗的概念,充分利用了自然駕駛序列數(shù)據(jù)構(gòu)建了這三項(xiàng)特征指標(biāo).最終,本文依據(jù)使用手機(jī)過(guò)程中不同階段的行為特性對(duì)分心過(guò)程進(jìn)行了操作劃分,分析了不同操作尤其是通話(huà)操作對(duì)駕駛控制行為的影響,得出結(jié)論如下:

在使用手機(jī)分心駕駛的過(guò)程中,駕駛?cè)藭?huì)采取不同的資源分配策略應(yīng)對(duì)分心操作產(chǎn)生的額外負(fù)荷.典型的手動(dòng)視覺(jué)分心操作,如接聽(tīng)、撥打和查看,會(huì)對(duì)駕駛?cè)说淖⒁饬λ疆a(chǎn)生顯著干擾,因而駕駛?cè)诉M(jìn)行了自我調(diào)節(jié)行為.分析表明,駕駛?cè)嗽诮勇?tīng)或撥打過(guò)程中傾向于減少縱向控制活動(dòng),而在查看過(guò)程中傾向于減少橫向控制活動(dòng),這對(duì)降低駕駛需求和事故風(fēng)險(xiǎn)起到了一定作用.

在手持通話(huà)過(guò)程中,通話(huà)行為產(chǎn)生的認(rèn)知分心會(huì)降低駕駛?cè)丝刂撇僮鞯拿舾卸?其影響程度與其他操作并無(wú)顯著差異.此外,在接聽(tīng)通話(huà)過(guò)程中,通話(huà)操作對(duì)縱向控制穩(wěn)定性的影響最為顯著,其對(duì)行車(chē)穩(wěn)定的影響并不亞于其他操作.結(jié)果表明僅禁止手持通話(huà)方式并不能完全消除使用手機(jī)行為產(chǎn)生的安全隱患.此外,自然條件下免持通話(huà)與手持通話(huà)的對(duì)比研究將在后續(xù)開(kāi)展.

查看信息行為不僅對(duì)駕駛控制的敏感性和穩(wěn)定性有顯著影響,而且在分心行為結(jié)束后,這種影響仍將存在一段時(shí)間.隨著智能手機(jī)功能的發(fā)展,使用手機(jī)編輯短信的行為越來(lái)越少,而瀏覽查看信息的行為卻日益頻繁.社交媒體、移動(dòng)導(dǎo)航,尤其是網(wǎng)約車(chē)服務(wù)的出現(xiàn),讓駕駛?cè)藢?duì)手機(jī)的依賴(lài)程度進(jìn)一步加深,接下來(lái)需要進(jìn)一步研究這些分心行為對(duì)各類(lèi)道路行車(chē)安全的影響.

此外,本文的研究背景是基于高速公路或快速路環(huán)境,城市道路自然駕駛研究較為復(fù)雜,需要進(jìn)一步研究.