視線離開前方區域時的駕駛人操作行為

王 暢，郭應時，付 銳，袁 偉，宋殿明

(長安大學 汽車學院，陜西 西安 710064)

0 引 言

駕駛人正常駕駛過程中通常最為關注自車的前方區域，但實際駕駛過程表明，駕駛人除了對前方區域進行觀察之外對其他區域也會進行觀察，如后視鏡、車內儀表、路邊風景或其他非交通對象等[1-2]。正常情況下，駕駛人對非前方區域的觀察時間較短，并且次數較少，但一旦駕駛人受到其他對象的干擾而對非前方區域投入過多的觀察行為時，駕駛人對車輛行駛狀態的把握程度將嚴重下降，從而引發駕駛人注意力分散問題。例如，行車過程中駕駛人使用移動電話、被路邊無關緊要的對象所吸引等情況下的行車過程存在一定風險。

針對駕駛人的注意力分散問題，J.L.Harbluk，等[3]研究了使用移動電話對駕駛人的視覺特性和車輛操作方式的影響；R.Karlsson[4]研究了駕駛人處于注意力分散狀態下的轉向行為。正常駕駛過程中，駕駛人會經常出現視線離開前方區域的行為，而注意力分散的直接表現就是視線離開前方區域，因而，如何界定正常的視線離開前方區域行為和注意力分散成為一個重要的問題。此外，要分析駕駛人注意力分散情況下的駕駛操作行為特征，首先需要確定正常視線離開前方區域時的駕駛操作行為特征。針對此問題，筆者通過對多名被試在真實道路上進行自然駕駛試驗，采用眼動儀追蹤記錄駕駛過程中駕駛人的注視數據，并同步采集駕駛人的操作行為數據和車輛運動狀態數據，對視線離開前方區域時的駕駛人操作行為進行分析。

1 試驗數據來源

1.1 注視行為監測儀器

試驗過程中采用非接觸式眼動儀FACELAB對駕駛人的注視行為進行監測，該眼動儀在使用過程中不需要駕駛人佩戴任何設備，克服了傳統頭戴式眼動儀對駕駛過程存在干擾的缺點，其能夠采集到完全符合正常駕駛過程的注視數據，且長時間連續工作能力較強。FACELAB眼動儀利用場景攝像機同步記錄試驗過程中自車的前方視頻，并與駕駛人注視區域數據進行視頻渲染疊加，形成帶注視點的前方道路視頻，從而使得后續注視行為分析過程更加直觀和有效。FACELAB眼動儀的采樣頻率為60 Hz，注視角度測量精度為0.5°，其安裝于試驗車儀表盤上方，鏡頭朝向駕駛人安裝，如圖1。

圖1 眼動儀安裝位置Fig.1 Install place of eye movement tracker

1.2 駕駛人操作行為監測儀器

正常駕駛過程中，駕駛人的主要操作行為體現在速度控制和方向控制方面，因此試驗中重點監測駕駛人對方向盤、加速踏板、制動踏板以及轉向燈等的操作。利用CAN總線數據采集卡，在工控機平臺下自行設計開發了多通道同步CAN總線數據采集程序。同時，試驗車上還安裝了測距雷達、差分GPS系統等儀器，所使用的試驗車如圖2。

圖2 試驗車Fig.2 Test vehicle

1.3 車輛運動狀態監測設備

車輛的運行狀態由車輛的速度、車輛在各個方向上的加速度和角速度、車輛相對于車道線的距離，車輛行駛軌跡等。筆者通過在試驗車上安裝三軸陀螺儀、車道線監測系統等儀器，并結合CAN總線數據采集卡，實現了對車輛運行速度、縱向加速度、橫向加速度、橫擺角速度、俯仰角速度、車輛與車道線距離、車輛運行軌跡等參數的同步采集。利用數據同步軟件，實現了車輛運動狀態數據、駕駛人操作行為數據和眼動儀注視行為數據的同步。

1.4 被試駕駛人與試驗線路

試驗過程中以自愿原則召集了6名被試參加試驗，所選擇的被試均身體健康，無心腦血管疾病。6名被試的平均年齡為38.3歲，平均駕齡為10.8年。駕駛試驗過程中對駕駛人沒有提出任何要求，只需按照指定的試驗線路正常駕駛即可，對行車速度等不作任何要求。

試驗線路包括了高速公路與國道。相比于其他道路，高速公路上車輛行駛速度塊，因此注意力分散帶來的事故隱患也更大。因此筆者只對高速公路情況下的視線離開前方區域行為進行分析。所選擇的試驗線路為雙向四車道的干線高速公路，路線全長57.4 km，道路限速100 km/h，試驗線路中無隧道、特大橋梁等特殊路段。

2 駕駛人操作行為分析

2.1 視線離開前方區域的定義

行車過程中，駕駛人的注視行為呈現復雜多變的特性。為分析駕駛人注視點在不同區域或者不同目標上的注視行為，通常采取對注視區域進行劃分的辦法，進而分別研究駕駛人的注視行為特性。筆者研究目的在于分析駕駛人視線離開前方區域時的操作行為，因而首先需要定義出前方區域的概念。參考其他研究人員的結論[7-8]，并結合實際試驗過程特點，筆者對駕駛人的注視區域劃分方法如圖3。

圖3 注視區域劃分方法Fig.3 Division method of gazing area

根據圖3，利用眼動儀所記錄得到的注視點視頻，對駕駛過程中駕駛人的注視區域進行分析，當駕駛人注視點沒有落在前方區域時，即駕駛人對左后視鏡、右后視鏡、車內區域或其他區域進行觀察時，即可認為當前駕駛人的視線離開了前方區域，進而對這種狀態下的駕駛人操作行為數據進行分析。

2.2 視線離開前方區域時操作行為總體概況

截圖某次視線離開前方區域時駕駛人的操作行為數據，以時間為橫軸，相關操作行為數據為縱軸，對視線離開前方區域時的操作行為數據進行初步分析，結果如圖4。

圖4 時間窗內的參數變化Fig.4 Parameters variety in time window

圖4中，陰影區域為駕駛人視線離開前方區域區間，駕駛人視線在0.6 s左右開始離開前方視野而觀察儀表盤，這個過程持續了1.1 s。在1.7 s左右，駕駛人的視線重新回到前方區域，即圖4中陰影區域覆蓋所代表的這段時間。相比于視線未離開前方區域時，駕駛人的視線離開前方區域后，操作行為具有以下特征：

1)方向盤角速度穩定，無明顯波動。而正常駕駛情況下方向盤角速度呈現出一定的波動。這表明駕駛人視線離開前方區域之后，由于無法正確感知前方道路場景，因而駕駛人控制方向盤保持當前狀態，從而使得方向盤角速度為0。

2)加速踏板開度呈現出下降趨勢，駕駛人視線轉移回前方區域之后踏板開度重新上升。這表明，駕駛人視線離開前方區域之后，駕駛人對前方道路的感知把握程度下降，從而使得駕駛人下意識的松開部分加速踏板，提高對車輛行駛狀態的把握程度。

3)車道偏離距離持續變化。這表明視線離開前方區域之后，由于方向盤失去了微調過程，從而使得車輛的行駛軌跡發生變化，并使得車輛相對于車道中心發生持續位移。如果駕駛人不對方向盤進行調整，則會使得車輛偏離出車道，典型的疲勞駕駛過程引發的沖出道路事故發生機理就體現在此處。

4)車速呈現輕微的下降趨勢，但趨勢不明顯。圖4中車速呈現出一定的下降過程，但在視線離開前方區域時的下降量不超過1 km/h，這與正常駕駛過程中的車速波動范圍接近，從而無法確認車速的下降是駕駛人的主觀行為引起還是車速的正常變化范圍。

以上過程為某一次視線離開前方區域時的相關操作行為數據變化過程，類似的，筆者對大量視線離開前方區域時的駕駛操作行為數據進行了分析。

2.3 方向盤穩定性

視線離開前方過程中，駕駛人的轉向操作行為可以由方向盤的轉動角速度來表征，具體處理方法如下。首先，求取視線離開前方區域過程中方向盤轉動角速度的平均值。然后，選擇該過程之后2 s的方向盤轉動數據作為正常情況下的對比數據，按照同樣的辦法求取對比數據中轉向角速度平均值。以此類推，將所有視線離開前方區域時的數據都篩選對比數據，得出兩種情況下轉向角速度平均值的箱線，如圖5。

圖5 方向盤轉向角速度箱線Fig.5 Box line diagram of angular velocity of steering wheel

圖5中，左側的箱線圖表示視線離開前方區域時所有角速度均值的分布特性，而右邊的箱線圖則是視線未離開前方區域時的對比角速度均值的分布。對比兩個箱線圖知：左側箱線圖的4分位數均較小，并且箱線圖的箱體整體較小。采用獨立樣本T檢驗方法對兩類數據進差異性檢驗，p= 0.012 < 0.05，從而二者之間存在顯著的差異性。左側箱線圖中數據的平均值為0.325(°)/s，標準差為0.578(°)/s，而右側箱線圖中數據的平均值為0.853(°)/s，標準差為0.858(°)/s。

綜上，視線未離開前方時駕駛人的轉向行為要比視線離開前方區域時的轉向行為靈活，原因在于駕駛人不斷觀察前方區域的情況后會實時的對車輛運動狀態進行持續的微調，從而使得車輛適應道路線形的變化。相反的，駕駛人視線離開前方區域后將失去對前方道路線形的把握，從而為了安全起見駕駛人將緊握方向盤防止車輛發生偏離現象而引發交通事故，直接表現為方向盤的轉動行為稍顯僵硬，這是由于駕駛人的潛在謹慎性而決定的。

2.4 車道保持特性

試驗過程中，車道線識別系統實時監測自車與左側車道線的距離L1、自車與右側車道線的距離L2。基于上述兩參數，同時結合自車的寬度，可以計算出車輛中心線偏離車道中心線的距離J。車輛縱軸中心線在車道平面上的投影線與車道中心線的距離J用于表征駕駛人控制車輛在車道內橫向位置保持穩定的能力。J值越大，則表明駕駛人的橫向控制能力越差，車輛相對于車道中心線的漂移情況就越嚴重。J按式(1)計算：

(1)

數據處理過程中，對于駕駛人視線離開前方區域的數據，采用式(1)計算參數J。同時對每個視線離開前方區域的階段，計算該階段內參數J最大值和最小值的差值。該差值即表明了這一次視線離開前方區域過程中車輛相對于車道中心線的偏離幅度Js。根據大量實測數據，按照時間長短(單位：s)將視線離開前方區域數據分為(0, 0.5)，[0.5, 1.0)，[1.0，2.0)等3類。對這3類數據分別求取參數Js，并計算Js的均值。相應的，對駕駛人視線未離開前方區域時的數據進行同樣處理，得到駕駛人的車道保持能力與視線離開前方區域時長之間的關系，如圖6。

圖6 車道偏離幅度Fig.6 Range of lane departure

圖6中，橫坐標為3類時間長度，而縱坐標則是相應時間長度情況下的兩類Js均值。圖中曲線表明，對于視線離開前方區域和視線未離開前方區域兩類情況，車道偏離幅度的均值都隨著時長的增加而逐漸上升。時長<0.5 s時Js均值相差不多，而在[0.5 s，1.0 s)和>1.0 s兩種情況下，視線離開前方區域時的均值要明顯大于視線未離開前方區域的數據。這表明，駕駛人視線離開前方區域時間越長，則車輛在車道內橫向位置發生變化的可能性也越大，從而引發車道偏離的概率也將大大增加。

2.5 加速踏板開度變化特性

篩選駕駛人視線離開前方區域時的車輛加速踏板開度數據，以視線離開前方區域時間長度為橫坐標，繪制加速踏板的開度變化量ΔP曲線，如圖7。

圖7 加速踏板開度隨時間區間的變化Fig.7 Stretch degree of accelerate pedal charging with the time

圖7表明，當駕駛人視線離開前方區域持續的時間≤1.0 s時，車輛加速踏板的開度基本保持在0%左右，這表明加速踏板開度基本保持穩定。而當持續時間超過1.0 s以后，加速踏板開度呈現迅速的下降，這表明車輛的加速踏板出現了迅速釋放的特點。分析其原因，當駕駛人視線離開前方區域時間超過1.0 s以后，駕駛人對于車輛的控制把握心理程度出現明顯的下降，駕駛人無法準確感知車輛的運行速度、橫向穩定性等參數，從而下意識的松開加速踏板以降低車輛的行駛速度。速度的降低意味著車輛安全性的增加，這是駕駛人內在潛在特性的外部直接表現。隨著視線離開前方區域時間的進一步增加，駕駛人釋放加速踏板的概率也將隨之增加。

2.6 行駛速度特性

速度控制行為是駕駛人對車輛操控能力的重要表征因素。篩選視線離開前方區域過程中的車輛運行速度數據，采用視線離開前方區域過程結束時的車速與該過程開始時的車速差ΔV表示。ΔV>0表示經過視線離開過程后車輛行駛速度增加；反之則表示速度降低或者保持不變。統計視線離開前方區域時的速度變化特性，結果如圖8。

圖8 速度變化特性Fig.8 Velocity variety characteristics

圖8表明，駕駛人視線離開前方區域過程中， 38.14%的樣本出現了速度下降，而其他的樣本數據均出現速度上升。加速踏板的釋放特性表明，視線離開前方區域后駕駛人會出現釋放加速踏板的趨勢，從而車速也應該出現相應的下降。但圖8中數據沒有出現此類規律。分析車輛在道路上的實際運行過程，車輛在高速公路上行駛時，車輛的運行速度會受到多方面因素的影響，最直接的因素包括道路的坡度、風阻系數、車輛動力傳遞系統對加他踏板的響應特性等。高速行駛時，駕駛人輕微的松開加速踏板后，車輛的速度并不會出現迅速的下降，原因在于高速行駛時的狀態沒有被打破，從而圖8的結論與文中的結論有一些偏差。

一般認為，當駕駛人視線離開前方區域時車輛速度應該會降低，但圖8數據表明，速度增加或不變的比例反而占到了大部分。分析其原因為：高速行駛過程中，車輛的行駛速度受到多種因素的影響，主要的因素包括風阻、道路坡度、發動機與傳動系統對加速踏板的響應時間等。當駕駛人輕微的踩下或者松開加速踏板時，車輛的速度并不能立即得到響應，從而圖8所得到的結論無法和圖7所示結論相匹配。此外，車輛正常行駛過程中車速也會存在一定的波動，且波動范圍與-0.46 km/h或0.38 km/h處于相同范圍，因而使得速度參數無法正確反應駕駛人視線離開前方區域時的操作行為，但加速踏板的釋放過程則清晰的表征了駕駛人的駕駛特性。

3 結 論

1)通過利用非接觸式眼動儀、車道線監測系統、CAN總線采集卡，基于小型試驗車對多名被試進行了實際道路駕駛試驗。基于試驗所采集數據，對高速公路環境下駕駛人視線離開前方區域時駕駛人的操作行為進行了研究。

2)視線離開前方區域和視線停留在前方區域時方向盤的轉動角速度存在顯著差異，視線離開前方區域后駕駛人的轉向操作行為要差于正常情況。

3)視線離開前方區域時，駕駛人的車道保持能力會相應的下降，車輛發生車道偏離的可能性增加。

4)視線離開前方區域后，隨著離開時長的增加，駕駛踏板開度呈現下降的趨勢，但此過程中加速踏板與車速之間的變化特性并不明朗。

[1] Sivak M.The information that drivers use: is it indeed 90% visual.[J].Perception,1996, 25(9): 1081-1089.

[2] Sodhi M,Reimer B,Llamazares I.Glance analysis of driver eye movements to evaluate distraction [J].Behavior Research Methods,Instruments & Computers, 2002, 34(4): 529-538.

[3] Harbluk J L,Noy Y I,Eizenman M.The Impact of Cognitive Distraction on Driver Visual Behavior and Vehicle Control [R].Ottawa:Transport Canada, 2002.

[4] Karlsson R.Evaluating Driver Distraction Countermeasures [D].Sweden: Link?ping University, 2004.

[5] 張良力,吳超仲,黃珍,等.汽車駕駛行為試驗系統信息采集模塊設計與實現[J].武漢理工大學學報,2012,34(5):77-81.

Zhang Liangli,Wu Chaozhong,Huang Zhen,et al.Design and implement of information collecting module embedded in a real-vehicle experimental system for driving behavior study[J].Journal of Wuhan University of Technology, 2012, 34(5): 77-81.

[6] 蔣文娟,黃海斌.基于預瞄駕駛員模型的車輛操控穩定性分析[J].重慶交通大學學報:自然科學版,2011,30(6):1420-1424.

Jiang Wenjuan,Huang Haibin.Stability analysis for a vehicle control system based on a spatial previewed driver model [J].Journal of Chongqing Jiaotong University: Natural Science, 2011, 30(6): 1420- 1424.

[7] Brackstone M A,Waterson B J.Are we looking where we are going an exploratory examination of eye movement in high speed driving[C]//Proceedings of the 83rdTransportation Research Board Annual Meeting.Washington,D.C: TRB, 2004: 2602-2626.

[8] Klauer S G,Dingus T A,Neale V L,et al.The Impact of Driver Inattention on Near-Crash/Crash Risk:An Analysis Using the 100-Car Naturalistic Driving Study Data [R].Washington,D.C.:National Highway Traffic Safety Administration, 2006.