夜间环境下的中老年人动态有效视野

为定量探究年龄、环境照度和视标速度对中老年人夜间动态有效视野特征变化的影响,采用动态有效视野测试系统(DVLMS)对24位被试进行动态视觉搜索任务测试,并通过绘制有效视野形状图进一步分析有效视野缺失情况。研究结果表明：（1）中老年人夜间动态有效视野特征：①随年龄增加而显著减小,均在61-65岁出现显著性下降。②随视标移动速度增加而显著减小,且相较于年龄其减小程度更大。其中有效视野周长从16°/s、有效视野面积从8°/s、有效视野褶皱性在32°/s时开始显著下降。③有效视野周长、有效视野面积随环境照度上升而显著增加。其中有效视野周长从20 lx、有效视野面积在20 lx时开始显著增加。（2）有效视野角度均值在8°-17°之间,随年龄、视标移动速度增加而减小。有效视野形状缺失情况随年龄增加、视标移动速度增加逐渐严重,左方及下方有效视野缺失情况尤为明显。本研究可为评价中老年人夜间视觉搜索绩效以及设计相应的训练提供参考。     

北京地铁导向标志可用性评测

为了提高北京地铁导向标志的可用性,对其进行可用性评测。本文选取北京地铁站内25个导向标志,从区分性、可读性、兼容性三个因素出发,应用问卷调查法对120名被试进行研究。实验结果表明：①售票标志、网络取票标志、自助售票标志的区分性更差;在北京居住不同时长的人群对于标志区分性判断的正确率上具有显著差异;②折叠箭头状的导向标志相比单向箭头标志的可读性更差;③出口标志最能引起人们的重视,其次为功能区文字描述标志,功能区图片描述最不能引起重视。得出:售票、网络取票、自助售票标志需要提高区分性;折叠箭头状导向标志容易引起误解,应使用单向箭头导向标志;导向标志的兼容性按照出口→功能区的文字→箭头→功能区的图片依次降低。     

车载中控屏信息布局对视觉搜索绩效的影响

车载中控屏是智能汽车驾驶员在行车中频繁使用的信息交互媒介，研究为了获取车载中控屏的最佳信息布局位置，对不同年龄组的参试者在中控屏不同信息布局位置的视觉绩效进行实验测试。通过视觉搜索的方法研究了静视野、动视野两种条件下年龄在视觉绩效上的差异，以此评价车载中控屏幕中不同信息布局位置的有效性。实验中，将模拟的车载中控屏划分为6个信息布局位置，设置横向和纵向两种中控屏摆放方式，以年龄和信息布局位置为自变量，共采集26名参试者的反应时长和眼动数据。结果表明，静视野下的平均搜索时长为1 222.76毫秒、动视野下的平均搜索时长为1 725.80毫秒，同时实验过程中老年组付出了更多的视觉注意资源。最终得出如下结论：①静视野测试下，老年组在信息布局右侧位置视觉绩效表现不佳；在左下侧、中下部位的视觉绩效表现良好。②动视野测试下，老年组在信息布局的右侧位置将付出更多的视觉注意力；在左上侧、中间部位的视觉绩效表现良好。可见，随着年龄的增加越靠近有效视野范围的信息，视觉绩效表现更好。且横向摆放设计的中控屏幕更适合老年人群。     

不同年龄段人群驾驶分心时的视觉特性分析

针对驾驶过程中浏览车载信息系统次任务时引发的驾驶分心问题，研究聚焦不同年龄段驾驶员的视觉注意资源分配策略，分析在动态视觉信息源的刺激下发生驾驶分心时的视觉行为表征。通过视觉搜索的实验方法，模拟驾驶过程中驾驶员浏览车载信息系统次任务的视觉行为过程，并分别测量了横向和纵向两种车载中控屏摆放方式下的参试者视觉特性数据与搜索绩效数据。通过分析驾驶员浏览车载信息系统次任务时视觉注意资源的分散程度，以衡量其在行程中的驾驶分心程度，在此基础上提出有益于缓解驾驶分心行为的车载中控屏视觉区域。实验结果显示:(1)横向中控屏测试中，参试者在上部区域的平均视觉搜索反应时长为641.92 ms，眼动数据显示，注视点集中分布于上部区域。(2)纵向中控屏测试中，参试者在下部区域的平均视觉搜索反应时长为751.75 ms，眼动数据显示，注视点集中分布于右侧区域。(3)年龄在59~68岁这个范围的老年参试者在执行模拟浏览车载信息系统次任务时的视觉搜索反应时长更长，平均为11639.57 ms，注视点分布更分散。可知，在横向中控屏的上部区域与纵向中控屏的下部区域的反应时间更长，在横向中控屏的上部区域与纵向中控屏的右侧区域交叉的占用的注视资源更多。研究表明，在动态视觉信息源的刺激下老年参试者与静态信息源刺激差异较为明显，且横向运动的信息源更容易被参试者捕捉，所占用的视觉资源少，不易引发驾驶分心行为。     

无交通信号路口行人过街的人车交互过程研究

自动驾驶汽车要进入人车混行的无交通信号路口，需确保与行人之间的交互安全，为解决这一问题，现以非自动驾驶汽车为研究对象，探索其与行人在无交通信号路口的交互过程。本文选取北京市内两处无交通信号灯的路口作为研究场景进行长期拍摄，基于视频数据从中提取行人的个体属性变量、行人的穿越行为变量、车辆的穿越行为变量以及间隙数据，将行人的过街行为分为穿越前、中两个阶段进行研究。结果表明，穿越阶段对行人的穿越时间具有显著性影响，穿越路口对行人的穿越时间不具有显著性影响。对于穿越前的等待时间，在有右转车道下对其具有影响的因素有行人的拒绝车辆个数和来自方向，在无右转车道下对其具有影响的因素有行人的拒绝车辆个数和起始位置。对于穿越中的穿越时间，在有无右转车道下对其具有影响的因素均为穿越人数和车辆1的行为。今后自动驾驶汽车行驶到无交通信号路口时，可以通过此结果去识别行人，并判断出行人的穿越时间，以便及时做出相应的措施。