驾驶员驾车使用手机对其心率变异性的影响分析

为了定量分析在驾车过程中驾驶员使用手机进行通话时对其造成的生理负担,设计仿真实验研究一般性电话通话、微信语音通话和干扰性电话通话三种不同形式通话时对驾驶员心率变异性的影响。基于Logitech仿真驾驶器,设计了实验内容与流程,分一般性电话通话、微信语音通话和干扰性电话通话三种使用手机通话方式下,在城市仿真道路上进行模拟驾驶。通过MINDWARE系统采集驾驶员在整个驾驶过程中的心率变异性各指标。分析得到三种使用手机通话方式下驾驶员的心电波形图、心搏间期序列、心动间期时间序列的频谱等;根据心率变异性各指标变化得出使用手机对驾驶员生理的影响。结果发现:无论在哪种通话方式下,驾驶过程中使用手机前后心率发生明显变化,呼吸功率谱中峰值频率、平均呼吸振幅、心率平均值和呼吸速率增大,心搏间期值降低;心电波形图的心跳频率增大,心搏间期序列的峰值降低、心搏间期变短,心动周期时间序列的峰值升高、周期变短。从心率变异率的各指标的变化值来看:微信语音通话对驾驶人心率变异性指标的影响最大,干扰性电话通话次之,一般性电话通话影响最小。     

高原公路驾驶员心率变异性试验分析

为了揭示驾驶员在高原公路行车时的心率变异性的变化情况,寻求提高行车安全性的途径,利用生物反馈仪在高原公路上进行了实地行车测试。以频域指标LF/HF作为高原公路驾驶员心率变异性指标,在分析驾驶时间、海拔高度与驾驶员心率变异性指标之间关系的基础上,建立了相关模型。分析结果表明：驾驶员在高原公路行车时,心率变异性受到高原低氧环境和驾驶时间的双重影响;海拔越高,驾驶时间越长,驾驶员交感神经张力越大,使驾驶员疲劳程度增大,安全隐患增大。     

基于短时心电信号的疲劳驾驶检测算法

心率变异性分析是最常用的一种基于心电信号的疲劳驾驶检测方法.然而,该方法需要被检测信号时间足够长,且准确率较低.因此提出一种基于短时心电信号的疲劳驾驶检测算法.首先,按照30s的时长截取短时心电信号序列,利用差分阈值法确定R波位置,根据R-R间期差值大小剔除不合格的噪声样本;然后,计算R-R间期序列的时域/频域特征并与利用ImageNet数据集预训练的深度卷积神经网络模型提取的特征相结合;最后,设计了一种随机森林分类器并基于这些特征进行分类.结果表明,该算法在疲劳驾驶检测上具有良好的分类效果,平均准确率达到91%.因此,相较于心率变异性分析方法,本算法检测所需心电信号更短,且在准确率上具备显著优势.     

城市道路环境中驾驶人视觉行为与工作负荷的相关性

为开展城市道路环境中驾驶人的工作负荷评价试验,研究了驾驶人视觉行为与工作负荷之间的相关性。在西安选取了1条典型城市道路路线,包括普通城市道路和城市快速路,招募了25名驾驶人开展实车试验,采用KF2生理检测仪和EyelinkⅡ型眼动仪,分别采集试验中每位驾驶人的心电指标(心率、心率变异性)和视觉行为数据,运用统计学方法分析驾驶人视觉行为参数与心率增长率和心率变异性(低频和相邻2个R-R间期差值的均方根)指标之间的相关性。研究结果表明:城市道路环境中,驾驶人扫视行为参数中的扫视幅度、扫视峰值速度、扫视平均速度和扫视持续时间与心率增长率和心率变异性之间分别存在正相关性(相关系数r≥0.5)和负相关性(r≤-0.5),扫视幅度、扫视峰值速度与工作负荷之间的相关性表现更强,而扫视平均速度、扫视持续时间与工作负荷之间的相关性表现较弱,说明城市道路环境中可以采用扫视行为参数来评价驾驶人的工作负荷。该研究丰富了驾驶人工作负荷的评价指标,为驾驶过程中驾驶人状态监测提供了理论借鉴,有助于提高城市道路环境中驾驶人的行车安全性。     

急进与经常出入高原公路驾驶员生理特性变化试验分析

为了解急进与经常出入高原公路驾驶员生理特性变化规律,寻找提高行车安全的途径,利用生物反馈仪对急进与经常出入高原驾驶员进行实地行车试验。在理论的基础上,定量分析两类驾驶员心电、脑电、肌电指标随驾驶时间、海拔的变化规律,并且建立关系模型。分析结果表明:驾驶员心率增长率与脑电指标R会随着驾驶时间的增长、海拔的升高而逐渐增加;驾驶员肌电指标平均功率频率(MPF)会随着驾驶时间的增长、海拔的升高而逐渐减小;急进高原驾驶员的心率增长率与脑电指标R的增长速度要快于本地驾驶员,而肌电指标平均功率频率(MPF)的下降速度要快于本地驾驶员,表明高原本地驾驶员行车过程中的生理素质要优于急进高原驾驶员。     

汽车乘员不舒适感的客观表征研究

传统汽车乘员出于对驾驶员驾驶行为的不信任,会表现出紧张、焦虑的不适感,这些现象同样存在于自动驾驶汽车,是有别于平顺性的舒适性问题。获得可表征汽车乘员舒适性的生理指标,是研究该问题的关键。对此,设计了实车试验,记录了12名受访者在特定工况下的生理和眼动数据;基于数据的时域、频域分析和假设检验方法,研究了乘员在不舒适状态下的生理和行为特征变化情况。结果显示,受访者的不舒适感主要来自于视觉信息和极限动力学控制中的侧向加速度,不含平衡觉信息;平均心率、最大心率、心率变异性极低频功率、皮肤电导水平、瞳孔直径与不舒适状态呈现正相关,心率变异性RMSSD、眨眼频率呈现负相关,且其变化规律存在差异;但心率变异性频域指标中的低频功率、高频功率和总功率尚不足以被证明有统计学意义。据此,上述心电、皮肤电活动、眼部活动3类数据中存在显著统计学差异的7项指标,可被用于表征汽车乘员的舒适状态。     

草原公路驾驶员心电指标对标志标牌 信息量的敏感性

为验证驾驶员心电指标(electrocardiogram,ECG)对草原公路标志标牌信息量的敏感性,选取5名驾驶员开展草原公路实驾试验,分析驾驶员心电指标随标志标牌信息量变化规律,通过相关性分析、斜率分析方法研究各驾驶员心电指标变化趋势的相关性和单位时间内各心电指标受信息量变化的影响规律。结果表明:草原公路标志标牌信息量变化对驾驶员MRR(RR间期均值)和NN50(相邻间期差值大于50 ms的个数)指标值影响较大,其中与MRR指标值变化关联度为81. 82%,与NN50指标值变化关联度为63. 64%,因此可选用MRR值和NN50值来评价草原公路标志标牌信息量对驾驶员心电特性的影响;随着标志标牌信息量的增加,驾驶员MRR值呈下降趋势,NN50值呈上升趋势,驾驶员注意力集中,警惕性较高。     

音乐环境对驾驶行为危险度影响的预测模型

考虑到车载音乐环境下驾驶行为变化规律在道路交通系统中具有理论和现实意义,以国内外车载音乐对驾驶员心理负荷和驾驶行为影响的研究成果为基础,界定出驾驶行为危险度的定义.同时引入主成分分析法并结合驾驶行为的三个指标,实现对车载音乐环境下驾驶行为危险度的评价.以驾驶员的心率变异性作为输入变量,驾驶行为危险度作为输出变量,构建基于心理负荷的驾驶行为危险度预测模型,并提出不同类型驾驶员收听音乐的建议方案.研究成果可为减少道路交通事故和保障汽车安全运行发挥作用.     

实验分析高海拔地区对驾驶员心电的影响

驾驶员心理紧张度与行车安全有直接的关系,而心率变化是心理紧张度的直接反应。利用生物反馈仪对驾驶员在不同海拔的心率变化进行系统研究和分析。以心率变异性低频功率与高频功率之比(LF/HF)作为疲劳评价指标,利用SPSS建立LF/HF与海拔的关系模型并对此进行研究。随着海拔的升高,驾驶员行车疲劳度会更加明显。驾驶疲劳度对驾驶员的心率产生的影响越明显,行车过程中越容易发生安全问题。     

基于心率指标的隧道洞口景观色彩分析

为研究动态视觉下隧道洞口景观色彩对驾驶员心率指标的影响,应用3D-MAX软件对不同色彩及同一色彩不同速度的隧道洞口场景进行仿真模拟。采用PsyLAB生理记录仪记录10位驾驶员在不同场景下的心率数据,在此基础上分析了不同驾驶速度下隧道洞口景观色彩对驾驶员心率指标的影响,并建立了速度、色彩和心率三者之间的趋势面关系模型。结果表明,隧道洞口景观色彩值降低即色彩亮度提高,驾驶员心率均值将增大,能够提高驾驶者的注意力;相同色彩下,速度与驾驶员心率成正相关,即速度越快,驾驶员心率均值越大。     

驾驶人智能手机使用行为与风险感知分析

为了分析驾驶人在驾驶时使用手机的特点与风险感知水平之间的关系,基于网络和实地问卷开展了以450名驾驶人为有效样本的调查研究。通过二元Logistic回归分析,并结合问卷分析结果主要回答以下3个问题:(1)驾驶人开车时主要使用手机的哪些功能;(2)驾驶人对开车使用手机的风险认知情况;(3)驾驶人是否愿意接受限制驾驶时使用手机的功能(APP)。研究结果表明:驾驶时使用手机使交通事故发生的可能性增加3.421倍;72%的被调查者承认存在开车使用手机的情况,且驾驶人驾驶时使用的手机功能(可选择多个功能)主要为通话(70.6%)、导航(55.8%)、音乐(29.8%)和社交软件(25.6%),且通话功能的使用率基本随年龄/驾龄的增长而升高,导航和音乐功能的使用率基本随年龄/驾龄的增长而降低;95.1%的被调查者认为驾驶时使用手机存在一定风险或风险很高,且开车使用手机发生频次较高的危险类型主要包括过交叉口未注意信号灯(17.4%)、追尾(17.1%)和未注意行人(10.4%);83.3%的被调查者表示很愿意和或许会尝试使用手机的限制功能,但该意愿受驾驶人使用手机频率和风险认知水平的影响,其中认为没必要立即回复短信和电话、驾驶时使用手机频次较少的驾驶人,其风险感知水平较高,且更愿意接受驾驶时限制手机功能以提高驾驶安全性。     

蟾酥对蟾蜍心电活动的影响

利用生物机能实验系统对用不同浓度的蟾酥溶液处理后的蟾蜍的心率和心电图各项指标进行测定和分析,结果表明:在一定范围内,随着蟾酥浓度的增大,蟾蜍的心率加快;心电图中R波的电压峰值降低、Q-T间期的时值缩短;而P-R间期、QRS期的时值延长.并且这些变化在给药后1~1.5 h达到最大,在2 h时,各指标均有所恢复.由此可见,蟾酥对蟾蜍的心电活动有一定的影响.     

不同交通流状态下驾驶员心理生理特性研究

采用动态心电仪和地理信息系统(GPS)对高速公路不同交通流状况下驾驶员心率和车速进行行车实验测试,通过运用医学、心生理学、交通流等理论,分析结果发现:高速公路平直路段自由流条件下车速超过100km.h-1时,心率增长率与车速呈线性增长关系;非自由流条件下超车等驾驶行为对驾驶心理影响显著,心率平均增长率较自由流条件下高.确定心率增长率32%为驾驶员心理紧张的生理评价标准,42%为行车中应避免的心理安全阈值.     

草原公路路侧景观对驾驶员心率变异的影响研究

为了研究草原公路路侧景观的变化对驾驶员心率变异性的影响,在草原公路上进行实地行车试验。运用多导生理记录仪MP150实时记录心率参数,采集驾驶员行驶过程中的心电信号;结合生理学和人机工程学等方面的理论研究,利用心率变异时频域分析方法,对驾驶员在不同路侧景观环境下的心率变异(HRV)进行分析。研究结果表明:在两种景观下,驾驶员的时域指标R-R间期差值的均方根(RMSSD)在较小范围内平稳波动,其平均值之间无显著差异;在景观Ⅱ中低频与高频比值(LF/HF)变化较大,两种景观下的平均值之间有显著差异;驾驶员在相对单调的路侧景观路段精神负荷较大。     

基于分形维数的心率变异分析

心率变异性（ＨＲＶ）分析是近年来发展起来的一种新的用于无创检测心脏植物神经功能的领域．目前已提出的各种心率变异指标在对心血管疾病的早期诊断、监护和预后评估中起了不可忽视的作用，特别是对心性猝死的预报和心肌梗死的预后判别等临床应用中有重要意义．理论分析和实验结果表明，心率信号具有近似分形的性质，是非线性的，因此，用分形维数表征心率变异性是符合逻辑的．文中作者在计算了多例心率信号的分形维数并考察了相应的功率谱的基础上，提出一种新的指标——分形维数对指标．此外，作者还提出了在低采样率心电数据中精确定位Ｒ峰的新算法，并且讨论了基于纽曼－皮尔逊准则的正常心动周期的判决方法     

北方林区冰雪路面平面线形驾驶员心电特性研究

我国北方林区由于地形复杂和森工企业自建道路等级较低等因素导致北方林区道路直线段长度短、平曲线半径小等特点,再加之冬季冰雪路面附着力小,制动与转向控制困难等因素的作用,从而使驾驶员行车时承受了很大的心理压力。进行了北方林区公路冰雪道路上6位驾驶员的心电实驾试验,分析了驾驶员在直线路段和曲线路段行驶时其心率的变化情况,得出了驾驶员在冰雪路面上行车时的心率增长率随直线段长度和平曲线半径大小的变化规律,并建立了直线段长度和平曲线半径与驾驶员心率增量的数学回归模型,为下一步研究驾驶员的心电指标变化规律提供理论参考。     

自然驾驶状态下使用手机对驾驶控制行为的影响

研究基于上海市自然驾驶项目,共计提取了296个驾驶人使用手机的行为样本,并基于动态时窗构建了表征驾驶人控制行为的特征指标,针对使用手机的5种操作行为:拨打、接听、通话、挂断和查看信息,分别分析了各操作过程中驾驶人纵向、横向控制活动的强弱情况,执行控制操作的灵敏程度以及车辆控制状态的稳定性.研究表明驾驶过程中使用手机的部分操作会导致驾驶人控制活动有所减弱,控制操作更加迟缓,且大多数分心操作对纵向控制稳定性产生了显著影响.这些发现有助于更好地了解驾驶人使用手机时的自然行为变化,为交通安全管控提供指引.     

基于心生理反应的高速公路隧道入口安全

高速公路隧道入口由于光照强度变化,导致驾驶员行车时出现暂时失明而产生安全隐患,为了提高高速公路隧道口的行车安全性和驾驶舒适性。以交通工程学、高等数学、心生理学理论为基础,通过实车驾驶试验,检测驾驶员进隧道时的心生理反应参数、行车速度、光照强度和GPS数据,定性、定量分析高速公路隧道口距离与光照强度、速度、驾驶员心生理反应的相互关系,建立了隧道入口段多元回归安全评价模型。结果表明：驾驶员倾向减速驶入隧道,加速驶离隧道,心率随着速度的增大呈现不同幅度的增长;在隧道入口外3m至内20m照度变化最为明显,驾驶员的心率增长率随着照度的降低逐渐增大,在距隧道洞口内8m位置处心率增长率达到峰值,最大为31.95%,得到基于照度变化率的舒适性阈值为[5%,57%],为高速公路隧道口灯光参数设计和交通安全管理提供了理论参考依据。     

基于驾驶模拟实验的眼部指标与疲劳分级

基于同济大学8自由度高仿真驾驶模拟器,利用眼动仪采集了15位驾驶员各一小时驾驶过程中眼部指标,将驾驶员的疲劳状态分为清醒、轻度疲劳、中度疲劳、重度疲劳和极度疲劳5个等级,建立了考虑驾驶员个体差异的分层有序离散选择模型.结果表明:分层有序离散选择模型能有效地考虑驾驶员的个体差异,提高了对驾驶员不同疲劳等级的识别准确率.     

一种新的考虑驾驶员疲劳的人机协同避障策略

人机协同驾驶系统在避障工况中， 针对驾驶员注意力不集中导致不能及时操控汽车的问题，设计一种考虑驾驶员特性的人机协同避障控制器. 以双驾双控人机共驾结构为基础，自动驾驶系统采用线性二次调节器（Linear Quadratic Regulator，LQR）控制车辆跟踪规划轨迹，基于最优预瞄侧向加速度建立驾驶员模型. 为了使驾驶权在避障过程中分配更加合理，使用驾驶模拟器采集疲劳驾驶数据训练BP神经网络来识别驾驶员疲劳操作行为，通过对空间碰撞危险度和驾驶员疲劳因子建模设计人机协同避障策略. 搭建Carsim、PreScan和 Simulink联合仿真平台进行高速工况下的避障仿真试验. 仿真结果表明，相较于传统方法，本文所提策略在静态障碍物避障过程中，侧向加速度、质心侧偏角和横摆角速度分别降低了8.9%、18.2%和11.1%，在动态障碍物避障过程中，相应的指标分别降低了51.5%、53.4%和50.6%，提高了车辆在避障过程中的稳定性.