山區高速公路道路主觀安全性評價指標的選取

宋子璇，白 雷，周小煥，滕 達

駕駛員在山區高速公路上行車時，以較高的速度經過急彎陡坡、視距不良、線形組合不當及長大下坡等路段，心理會出現不同程度的緊張，不僅會引起身體各種生理變化，也會增加駕駛過程中思維和情緒等需求造成的腦力負荷，駕駛員主觀認知道路安全性降低；相反，路況條件良好時，駕駛員較為放松，負荷減小，駕駛員主觀認知道路安全性升高。根據車輛特性，貨車駕駛員對道路危險的感知性比小客車駕駛員的感知性高。因此可以用貨車駕駛員負荷來評價山區道路主觀安全性。駕駛員負荷包括生理負荷和腦力負荷。

在研究人的心理、生理變化時，采用6種主要的生理反應（心率、血壓、血容量、皮膚電位、肌電及腦電波）和5種次要的生理變化（呼吸、體溫、唾液、瞳孔及胃動）［1］。生理測量是一種客觀的實時性的負荷衡量方法，主觀評定方法采用內省的方式評定腦力負荷，將操作者腦力負荷同思維和情緒等建立聯系，并準確地表達出來。典型的3種腦力負荷量表為主觀負荷評價技術（SWAT）量表、NASA－TLX 量表和庫柏 － 哈柏修正法（MCH）量表。姚永杰［2］以 NASA－TLX 量表代表飛行員腦力負荷的主觀評定方法對飛行作業項目進行了過程排序、質的分類和量的評估。

結合生理學知識和國內、外研究發現，心率、脈搏和血壓是密切相關的3個生理參數，腦電波是一種微弱的電波，在實驗過程中易受到其他一些干擾因素的影響而失真。呼吸、皮電及肌電因受外界影響較大，通常作為附屬指標選取。眼動行為也能很好地反映人的緊張程度。腦力負荷3種方法中，NASA－TLX 負荷量表在航空和工程等領域中應用廣泛，能更細致地表達駕駛員的主觀負荷，且更便于駕駛員完成。因此選擇心率和眼動行為以及TLX能客觀、直接、方便地測量山區高速公路貨車駕駛員在山區高速公路駕駛過程的生理負荷和腦力負荷指標。

1 實驗設計

實驗路段為云南某山區高速公路，長度10km，雙向六車道，瀝青混凝土路面，鋪裝質量良好，標線清晰，大車限速60km／h。實驗車輛為當地常見事故多發車輛—重型廂式貨車，正常載重。實驗人員為身體健康、視力正常、休息良好且經驗豐富的男性貨車駕駛員。

實驗過程中，通過心率表、眼動儀和GPS，全程監測6位駕駛員生理變化信息和駕駛信息，并完成9個路段負荷量表實驗。

郭忠印［3］等人綜合平縱橫各線形指標，將公路線形綜合指標表達式描述為道路線形綜合值f。f越大，路段相對越危險。本研究采用道路線形綜合值（見表1）為依據，分析各指標的敏感性。

式中：R 為平曲線半徑；1／R 為曲率；（1／R）′ 為曲率變化率；I為曲線轉角；i為縱斷面坡度；n為車道數；B為車道寬度；ξ為參數。

表1 道路線形參數Table 1 Road alignment factors

2 心率指標

2.1 心率生理特性

心率是指單位時間內心臟把血液送往全身時的搏動次數。心率是反映作業強度和生理負荷的重要指標。

心跳每搏之間的時間（R－R間期）不一致，逐次心搏間期之間的微小差異稱作心率變異性（Heart Rate Variability，簡稱為 HRV）。它是正常心血管系統穩態調節的重要機制，反映了心臟交感、副交感神經活動的緊張性和均衡性。心率變異性常用的分析方法為時域分析法和頻域分析法。

時域分析法通過統計學離散趨勢分析法計算R－R間 期 的 變 化，可 用 均 值 （MR－R）、標 準 差（SDNN）、均方根（RMSSD）及變異系數（RRCV）等指標來表達。

頻域分析法也是一種數學工具，常用的頻域指標為VLF（極低頻0.003～0.04Hz）、LF（低頻0.04～0.15Hz）、HF （高頻0.15～0.4Hz）。

2.2 心率變異性指標敏感性分析

1）均值MR－R

如圖1所示駕駛員MR－R變化與道路線形綜合值的變化無顯著關聯。

2）標準差SDNN

圖1 駕駛員MR－R與道路線形綜合值間關系Fig.1 The relationship between the drivers’MR－R and the road alignment composite value

圖2 駕駛員SDNN與道路線形綜合值間關系Fig.2 The relationship between the drivers’SDNNand the road alignment composite value

駕駛員處于駕駛狀態時比處于非駕駛狀態時的SDNN有明顯降低［4］。如圖2所示，駕駛員SDNN在曲線路段隨著道路綜合線形值的增大而降低。這說明線形綜合值越大，駕駛員交感神經活性越強，負荷越大。

3）均方根RMSSD

吉林大學李平凡［5］的研究表明：RMSSD 適合作為城市道路環境中駕駛員工作負荷的評價指標。而在本次實驗中（如圖3所示），駕駛員RMSSD與道路線形綜合值無顯著關聯，因此RMSSD并不能很好地反映山區高速公路貨車駕駛員的負荷。

圖3 駕駛員RMSSD與道路線形綜合值間關系Fig.3 The relationship between the drivers’RMSSD and the road alignment composite value

4）心率變異系數RRCV

心率變異系數RRCV由標準差SDNN（亦有用均方根RMSSD）除以平均值MR－R得到。

如圖4所示，駕駛員的RRCV隨著道路線形綜合值的增大而減小，即駕駛員負荷越大，其RRCV越小。張殿業［6］等人研究發現，駕駛員在夜間行駛時比在白天行駛時的其負荷較高，RRCV較低。

圖4 駕駛員RRCV與道路線形綜合值間關系Fig.4 The relationship between the drivers’RRCV and the road alignment composite value

5）LF，HF 和LF／HF

低頻LF可用于表征交感神經的興奮程度，高頻HF則用于表征副交感神經／迷走神經的興奮程度，LF／HF反映交感神經與迷走神經張力平衡程度［7－8］。

如圖5所示，隨著線形綜合值的增加，駕駛員的LF和HF同時下降，即交感神經和副交感神經活性同時降低，與生理規律相近。圖5中LF／HF呈水平直線。

圖5 駕駛員LF，HF和LF／HF與道路線形綜合值間關系Fig.5 The relationship between the drivers’LF，HF，LF／HFand the road alignment composite value

事實上，在醫學領域，在LF，HF和LF／HF應用于解釋人類神經活動的嘗試中亦有類似的矛盾現象，至今缺乏科學有力的論證，因此現階段提出關于LF，HF和LF／HF的指標，仍面臨很多亟待解決的問題。

2.3 心率變異性指標比較與選取

通過對心 率變異性 時域 指 標 （MR－R，SDNN，RMSSD和RRCV）的分析，可知時域指標（如：MR－R，SDNN 和RMSSD）丟失了數據中蘊涵的時間順序，它們所反映出的心率變化的漲落機制十分有限。MR－R與道路線形綜合值相關性不顯著，SDNN和RMSSD未考慮駕駛員的MR－R，表達的意義不夠充分。同時，頻域分析指標的生理意義還有待進一步研究。因此心率變異系數RRCV能比較科學全面地表征駕駛員生理負荷。

3 眼動行為指標

3.1 眼動行為特性

人在“看”的過程中，眼睛并非有秩序地移動，而是在畫面的某個位置短暫停留，并攝取必要的知覺信息，然后快速地移動到下個停留位置。眼動行為主要分為注視行為、掃視行為和眨眼行為。掃視行為是對信息的復雜度和深度的反應，而駕駛員負荷主要來自于注視行為。

注視持續時間［9］（簡稱為注視時間）是指在注視時，視軸中心位置保持不變的持續時間。注視時間代表著處理與危險相關的信息所花費的時間，反映的是提取信息的難易程度，也就是從所注視的目標上提取信息所用的時間，同時也是注視區域信息內容和主觀信息處理策略的度量標準。較長的注視時間有兩種可能：①信息難以提取，需要較大的認知努力；②信息源信息豐富，需要較多的時間去讀取。注視時間的延長導致負荷的增加，注視時間的長短可以判別負荷的變化。對注視時間的定義，學者多采用0.1，0.165［10］和0.2s為最小界值，出于眼動測試系統實際試驗數據采用的考慮，作者認為注視時間最小界值為0.1s。

3.2 注視時間指標敏感性分析

實驗路段的注視時間指標（累積注視時間、注視次數以及平均注視時間）統計結果見表2。以此建立注視時間指標與道路線形綜合值之間的統計關系，如圖6所示。可見，累積注視時間線與注視次數線趨勢相似，但不易歸納出與道路線形綜合值的相關關系，而平均注視時間線總體呈現與道路線形綜合值的正相關關系。這是因為累積注視時間與注視次數較易受路段長度和路段行駛時間的影響。因此規則變化的平均注視時間（簡稱為MFT）指標更能客觀地反映路段的危險程度。

表2 駕駛員注視時間統計表Table 2 Statistics of the drivers’fixtime

圖6 駕駛員注視時間與道路線形綜合值關系Fig.6 The relationship between the drivers’fixtime and the road alignment composite value

3.3 眼動行為指標比較與選取

但MFT是整個路段的平均注視時間，有可能受部分路段產生的極值影響而不能真實地反映該路段的危險程度。故本研究提出85%位注視時間（簡稱85FT）的概念，即駕駛員在某一路段內所有注視行為中，85%的注視時間不會超過的時間。如圖7所示，隨著線形綜合值升高，85FT 相比MFT更顯著增加，更貼切地反映駕駛員信息負荷增大。故85FT能科學地表征駕駛員負荷。

圖7 駕駛員MFT和85FT與道路線形綜合值關系Fig.7 The relationship between the drivers’MFT，85FTand the road alignment composite value

4 腦力負荷

4.1 NASA－TLX 量表

NASA－TLX （Task Load Index）量表評價法是美國宇航局提出的一項主觀負荷評估技術，是一種多維腦力負荷評價量表，涉及到6個負荷因素（維度），即心理需求、體力需求、時間需求、操作業績、努力程度和挫折程度。腦力負荷為6個維度的加權平均值。分值越大，表示腦力負荷越大。

考慮到NASA－TLX 量表從未在道路中應用，為使其更加通俗易懂，貼近實際駕駛情況，便于駕駛員回答，對其進行了改編，見表3。

表3 駕駛員TLX量表負荷因素描述Table 3 The description of drivers’TLX

4.2 TLX計算

駕駛員每完成一個曲線段任務，停車填寫TLX負荷量表，量表分兩部分，負荷來源對比卡和負荷等級卡，分別可以計算負荷因素的權重（見表4）和負荷評估值（見表5），從而可以得出駕駛員的腦力負荷。

1）負荷因素權重

2）負荷評估值

負荷評估值為駕駛員對自身各負荷因素的評估主觀分值γi（i＝1，2，…，6）。

3）腦力負荷

對各因素評估值進行加權求和，即可得出該項駕駛任務的腦力負荷。

同理，駕駛員其他曲線路段腦力負荷TLX的計算結果見表6。

表4 負荷因素權重計算Table 4 The calculation of weight coefficient of workloads

表5 負荷評估值Table 5 Workload evaluated values

表6 TLX計算值Table 6 TLXcalculated values

從圖8中可以看出，腦力負荷TLX隨著線形值的增大而增大。較好地反映了駕駛員的腦力負荷。

圖8 駕駛員MFT和85FT與道路線形綜合值關系Fig.8 The relationship between the drivers’MFT，85FTand the road alignment composite value

5 結語

通過對駕駛員心率、眼動行為生理負荷和腦力負荷TLX 特性分析，確定了心率變異系數RRCV作為心率分析指標以及85FT作為代表眼動行為指標來評估駕駛員生理負荷，TLX可評估駕駛員腦力負荷。這幾個指標由道路客觀環境產生的影響出發，同時相較于傳統基于道路本身客觀環境的指標，更強調了駕駛人自身的狀態與特性。相信在進一步的研究分析中，將這兩者有機的結合，能夠更好地反映實際行駛過程中的安全狀態及特性。

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）：

［1］ 張開冉.低駕齡駕駛人典型駕駛心理—行為特性研究［D］.成 都：西 南 交 通 大 學，2008.（ZHANG Kai－ran.The typical driving psychology and the behavior of novice drivers［D］.Chengdu：Southwest Jiaotong University，2008.（in Chinese））

［2］ 姚永杰.軍用飛行員空中精神負荷的生理心理評定［D］.西 安：第 四 軍 醫 大 學，2007.（YAO Yong－jie.Mental workload assessment in military pilots using psychological measures in the flight［D］.Xi’an：School of Aerospace Medical，2007.（in Chinese））

［3］ 郭忠印，楊漾，曹繼偉.基于高速公路線形綜合指標的安全評價模型［J］.同濟大學學報：自然科學版，2009，37（11）：1472－1476.（GUO Zhong－yin，YANG Yang，CAO Ji－wei.Safety evaluation model based on alignment synthetical index of expressway［J］.Jounal of Tongji University：Natural Science，2009，37（11）：1472－1476.（in Chinese））

［4］ 宋長振.基于心率變異的駕駛員生理負荷研究［D］.呼和浩特：內蒙古農業大學，2007.（SONG Chang－zhen.Studies of drivers’psychological loads based on HRV［D］.Hohhot：Inner Monggolia Agricultural University，2007.（in Chinese））

［5］ 李平凡.駕駛行為表征指標及分析方法研究［D］.長春：吉林大學，2010.（LI Ping－fan.Research on the index and the analysis of driving behaviors［D］.Changchun：Jinli University，2010.（in Chinese））

［6］ 張殿業，張開冉，金鍵，等.道路標線對駕駛行為模式的影響［J］.中國公路學報，2001，14（4）：89－90.（ZHANG Dian－ye，ZHANG Kai－ran，JIN Jian，et al.Road line and driving behavior model［J］.China Journal of Highway and Transport，2001，14（4）：89－90.（in Chinese））

［7］ 李增勇，焦勇，陳銘，等.汽車駕駛員駕駛過程中的心率變異性功率譜分析［J］.中國生物醫學工程學報，2003，22（6）：574－576.（LI Zeng－yong，JIAO Yong，CHEN Ming，et al.Power spectrum analysis of heart rate variability of drivers during simulated driving［J］.Chinese Journal of Biomedical Engineering，2003，22（6）：574－576.（in Chinese））

［8］ 郭繼鴻，張萍.動態心電圖學［M］.北京：人民衛生出版社，2003.（GUO Ji－hong，ZHANG Ping.Ambulatory electrocardiograghy［M］.Beijing：People’s Medical Press，2003.（in Chinese））

［9］ 孟妮.不同道路交通環境中駕駛員注視行為分析［D］.西安：長安大學，2009.（MENG Ni.The analysis on the driver’s fixation process in different traffic environments［D］.Xi’an：Chang’an University，2009.（in Chinese））

［10］ Furuichi T，Iwasaki M，Kadoma T.Drivers’behaviors in S curve negotiations on the urban motorway source［A］.Proceedings of the Conference on Traffic and Transportation Studies［C］.Reston，U S：American Society of Civil Engineer，2009：849－856.