氛圍燈色彩對駕駛情緒安撫作用的設計研究

李正盛，邢文，何燦群，鄧亮

(1.江蘇大學 汽車與交通工程學院，江蘇 鎮江 212013；2.河海大學 機電工程學院，江蘇 常州 213022；3.常州星宇車燈股份有限公司，江蘇 常州 213022)

1 引言

近年來因“路怒癥”而引發交通事故的現象屢見不鮮，不良的駕駛情緒易使駕駛員產生不利于駕駛的行為[1]。據SOHU網的調查結果顯示，我國有60.72%的車主患有“路怒癥”[2]。憤怒情緒會影響駕駛者的主觀判斷，使駕駛人員的駕駛能力下降[3]，公共意識變低，攻擊性駕駛行為增多[4]，不良駕駛情緒嚴重威脅著公共安全，圍繞駕駛安全問題的討論不絕于耳。

車內氛圍燈是裝飾照明燈具，主要用于滿足車內裝飾[5]的要求，烘托車內氛圍，增強感官刺激[6]。良好的照明環境可以體現品牌的特征，例如勞斯萊斯星光頂棚、寶馬星空頂、奔馳和起亞的情緒氛圍燈、榮威情感交互燈、雪佛蘭動態環境照明等。除此之外，其附加功能還體現在人進入車內的迎賓環繞功能[7]、杯托顯示、車門車窗未關閉提醒、車鑰匙離車提醒。氛圍燈也可根據車內駕駛者的需求隨音樂律動，實現車內娛樂功能[8]，其交互效果具有烘托駕駛環境的作用，從而影響情緒的變化。

近些年語音識別技術在汽車設計中的應用逐漸增加。人工神經網絡(ANN)和深度神經網絡(DNN)、卷積神經網絡(CNN)等在語音情感識別上的應用使情緒識別率大幅提高，車內語音交互系統搭載情感識別功能成為發展趨勢。

但目前對于氛圍燈色彩的設計，仍然停留在對品牌特征及車系形象的表現中，缺少了對駕駛安全的考慮。本文選擇色彩對駕駛情緒的影響為研究內容[9]，建立色彩跳轉維度模型，通過實驗及主觀測量表驗證色彩對情緒的安撫效果，利用語音情感識別對駕駛者的情緒進行捕捉，設計有利于駕駛安全的氛圍燈色彩跳轉。

2 建立色彩情緒維度模型

在前期的研究中，我們選取NCS(Natural Color System)色環及羅素情緒環狀模型[10]，由長時間對駕駛詞匯的收集及對色彩的研究[11]，設計合理的調查問卷調查了駕駛員關于色彩與情緒關系的評定。通過大量的樣本分析出駕駛員認為的色彩與情緒的對應關系，并建立色彩情緒維度模型(見圖1)。

圖1 色彩情緒維度模型

色彩情緒維度模型的建立，具有兩方面作用：一是作為實驗中色彩選擇的依據，在測試色彩對情緒安撫效果的實驗中，選擇紅色，藍色、湖藍色、黃色、綠色，這些色彩覆蓋的情緒范圍較廣；二是為色彩跳轉邏輯提供一個跳轉范圍。單一色彩的車內氛圍燈不能夠展現出汽車品牌的氣質與格調，為了豐富跳轉空間，增強氛圍燈的娛樂效果且保證汽車行駛中的安全，建立合適的色彩維度，為氛圍燈的跳轉邏輯提供了選擇空間。

3 氛圍燈色彩對駕駛員情緒的影響研究

3.1 實驗目的

本實驗是色彩情緒理論對應關系的驗證實驗。在色彩心理學的基礎上，驗證在駕駛環境中，該色彩對情緒的影響是否依然成立，并研究各種色彩對情緒影響的效果。

3.2 預實驗(獲取實驗有效誘導視頻)

(1)獲得實驗視頻

選取17名具有正常情感表達的星宇車燈公司員工作為被試，被試具有3年以上的駕駛經驗。為獲取實驗中可誘導悲傷、愉快、驚奇、恐懼、生氣五種情緒的視頻，經多方征集意見，結合視頻排行榜中的情感視頻，在觀看推薦視頻后進行初步篩選，并在初選后的每種情緒視頻中選出3個。嚴格控制觀看環境和觀看時間，通過排序的方法獲得實驗視頻。

(2)驗證視頻誘導效果

為保證測量數據客觀，再另外選擇12位對色彩心理不了解的成員作為被試。通過生理多導儀，測量被試在觀看視頻期間的皮電反應情況，其結果如圖2、3所示。縱坐標為皮膚導電性(sensor-E:SC/GSR)，數據是生理多導儀放大處理過的顯示值。

圖2 皮電實驗數據變化系數和標準差

圖3 皮電數據平均值

對變化系數進行對比分析，發現在驚奇和愉快兩種情緒中，變化趨勢較小，結合平均值分析可知在觀看愉快視頻時，皮電指數大部分處于較高水平，愉快視頻誘導效果較好。由標準差結果可知，驚奇視頻引起的情緒波動最小，表明驚奇的誘導效果較弱。恐怖視頻表現出的變化系數差別較大，即視頻對不同被試的影響效果差別較大。結合平均值，在恐怖視頻中皮電指數較高，說明恐怖視頻誘導效果較好。在悲傷視頻中，被試的變化系數差別最大，且不止出現一次峰值，在標準差的對比上更為強烈，說明悲傷視頻在一定程度上對被試的刺激較大。在生氣視頻中，平均值都低于其他情緒，表明生氣視頻對皮電指數有一定的抑制作用或視頻誘導效果不佳。

進一步選擇83位被試，被試為學校學生。通過主觀情緒測量表對情緒視頻進行評分。情緒量表采用五點量表，以愉快情緒為例，-2表示非常不愉快，-1表示不愉快，0表示沒感覺，1表示愉快，2表示非常愉快，以此輔助驗證視頻誘導效果。對量表做信度分析，α=0.789>0.6,表明數據可靠。

表1 主觀情緒視頻得分

從表1看出，在愉快及悲傷視頻中，得分平均值都接近1，說明視頻能調動所需情緒。生氣及驚奇得分在0.65～0.7之間，即視頻調動效果在勉強調動到較能調動之間，而恐懼視頻超過了1，則恐懼視頻調動性較強。結合皮電數據和主觀數據表明，愉快、悲傷、恐懼視頻較好地調動了對應情緒，生氣、驚奇視頻可以調動對應情緒，所以上述五種情緒視頻可以作為情緒誘導材料。

3.3 皮電測試實驗設計

被試共24人，分為兩組每組12人，被試為星宇車燈公司具有3年以上駕齡的員工。設置有燈光組與無燈光組進行對比，有燈光組為色彩燈光環境，控制燈光為中等亮度[12]。對照組無燈光，在兩者對比下分析氛圍燈色彩的安撫效果(圖4為實驗過程)。結合羅素情緒分類環狀模型、NCS色環、預實驗情緒調動情況以及問卷研究結果，得出在燈光組中，情緒與燈光色彩的對應關系：愉快狀態—藍色、生氣狀態—黃色、驚奇狀態—湖藍、恐懼狀態—綠色、悲傷狀態—紅色。

圖4 單次實驗過程

3.4 主觀情緒測試

設計五點情緒量表，讓被試對情緒變化情況進行自我評價，對5種情緒表現程度進行打分。-2表示“非常不平靜”，-1表示“比較不平靜”，0表示“沒有感覺”，1表示“比較平靜”，2表示“非常平靜”，打分節點如圖5。

圖5 主觀情緒量表填寫時間點

根據李克特5點量表法對被試觀看視頻前及觀看視頻后的情緒進行調查。在前面的實驗中已經確定了視頻的有效性，在此次實驗中，只要確定視頻使被試調動了所需情緒即可。所以在主觀情緒量表的處理方面，需先自測在觀看視頻前是否平靜，觀看視頻后是否調動了情緒。實驗時間較長，實驗被試并非一鼓作氣看完所有視頻，過程為被試輪流觀看視頻，為調查情緒提供了最佳時間，見圖6。

圖6 視頻觀看后情緒調動結果柱狀圖

在情緒調動情況中，比較能調動及非常能調動認為可以調動所需情緒，則各情緒都具有較好的調動情況，91.67%的被試認為視頻可以調動生氣的情緒，100%的被試認為視頻可以調動愉快的情緒，100%的被試認為視頻可以調動恐懼的情緒，91.63%的被試認為視頻可以調動悲傷的情緒，83.33%的被試認為視頻可以調動驚奇的情緒。說明視頻情緒誘導的效果在實驗中表現較為良好，所以在主觀情緒自測方面，大多數的被試都產生所需情緒。在后續的皮電測試中，可以驗證，也說明后期的燈光測試中，被試存在不良駕駛情緒。

3.5 結果

通過描述分析從表2、表3可以看出：當前數據中并沒有異常值，因而可直接針對平均值進行描述分析。

表2 無燈光下皮電數據描述分析

表3 燈光下皮電數據描述分析

從視頻結束后，即從情緒調動出的時刻(0 min)到情緒平復8 min后，計算這段時間情緒在燈光組和對照組各打分節點的得分平均值，得到情緒平復情況的主觀調查結果。

圖7 情緒平復情況調查結果

從圖7可以看出在情緒平復過程中，初始時刻情緒的調動效果都較為明顯，被試有較強的情緒反應。有燈光組和無燈光組平復情況的總體走向相同，隨著時間的推移，被試的情緒也在逐漸平復，時間越長，被試感覺越平靜。

表4 燈光組正態性檢驗分析結果

表4中研究數據的樣本量全部≤50，因而使用S-W檢驗。具體來看，悲傷—紅色,愉快—藍色,恐懼—綠色,驚奇—湖藍,生氣—黃色全部均沒有呈現顯著性(P>0.05)，意味著接受原假設，悲傷—紅色,愉快—藍色,恐懼—綠色,驚奇—湖藍,生氣—黃色全部均具備正態性特質。

主觀情緒測量結果證明，在駕駛環境下燈光色彩與情緒的對應情況與自然色彩與情緒的對應情況較為一致，見圖8。情緒為憤怒時，藍色和湖藍色燈光都可以使被試感受到情緒得到平復。通過與無燈光組結果進行對比，發現藍色及湖藍色燈光可以使被試情緒更快恢復平靜。在情緒為悲傷時，被試的初始情緒與其他情緒相比顯得更平靜一些，在紅色燈光下，被試認為自己的情緒逐漸變得不平靜，而在無燈光下，被試情緒平復得更加快速，見圖9。

圖8 燈光下情緒平復狀況結果

計算燈光組所有被試每個測試時間點皮電顯示數值的平均數。通過皮電數據可得，處于愉快狀態的被試，通過藍色燈光的調節，皮電顯示值下降。恐懼、生氣狀態的顯示值下降趨勢明顯，驚奇與悲傷情緒在燈光組較于其他情緒有抑制情緒平復的趨勢。

圖9 無燈光對照組情緒平復狀況結果

對照組的每種情緒隨著時間的推移都是處于下降趨勢的，只有驚奇在最后表現出上升的趨勢。在生氣情緒中前40 s是明顯下降，又產生小幅度上升，之后也是在下降趨勢中，圖10。

通過燈光組與對照組的對比，在愉快、生氣、害怕情緒中，燈光組皮電顯示值都是平穩下降，對照組數據趨勢不夠平穩，但也是處于明顯的下降過程中。在生氣情緒中前期數值下降較快，后期明顯慢于燈光組。在愉快情緒中前期兩組的趨勢情況相似，后期無燈光組趨于平穩，燈光組仍處于下降趨勢。在驚奇情緒中，兩組的變化都不明顯，燈光組前期數據變化較小。在悲傷情緒中，紅色明顯抑制了情緒的平復。由數據可以證明燈光對于情緒在一定程度上更具有安撫效果。

4 語音情感識別應用

在語音情感識別中被普遍認可的方法有以下幾種：貝葉斯網絡、人工神經網絡、近鄰算法、隱馬爾科夫模型、支持向量機、k-means聚類算法等。在近些年中，人工智能為各行各業都打開了新世界的大門。機器學習、深度學習在情感識別方面展示出非常強勢的生命力，在駕駛環境語義分析方面也有較大提升[13]。本文選擇的語音情感識別方法為識別率較高的卷積神經網絡(Convolution neural network,CNN)[14]，如圖11顯示。

圖11 CNN語音識別流程圖

星宇車燈股份有限公司前期研發部門對于語音識別較為專業，依托部門的語音識別氛圍燈項目，在部門圖像識別開發完善的基礎上，進一步做了語音情緒識別的測試。使用的程序語音為MATLAB及Python。情感數據庫使用的是CASIA漢語情感語料庫，最后的識別結果不是特別理想，但進行識別分類還是可行的。

5 氛圍燈色彩跳轉設計

氛圍燈的設計在汽車內部多為帶狀發光物，位于駕駛儀表盤、全景天窗周圍、前后車門扶手、踩腳線、杯托、車門扶手處等位置。較少為點狀發光物，點狀氛圍燈多為內嵌式，一般位于按鍵內部，例如車窗調控按鍵內部。點狀氛圍燈影響面積較小，無論對駕駛者還是對乘坐者的生理刺激都較微弱。而帶狀氛圍燈的影響空間較大，對駕駛者會產生較強的色彩刺激。所以在氛圍燈的設計中，對于燈光效果的設計主要是針對帶狀氛圍燈進行描述。例如向中間熄滅，即指氛圍燈燈帶的光源由兩端開始熄滅，直至中間熄滅。

基礎氛圍燈是指在不啟動語音交互系統的情況下車內氛圍燈的基礎功能(見表5)。在基礎功能中，對車內交互情況做了簡單分類，同時也對車速情況進行了考慮。在車速過高時，車處于危險狀態，所以車內的氛圍燈的色彩采用藍色使駕駛員情緒平靜。娛樂模式、音樂模式易使駕駛者分心，氛圍燈色彩不能使用紅色等具有刺激效果的顏色。

表5 基礎氛圍燈跳轉設計

A1是指進入車內，未啟動車輛，A2是在一般駕駛環境下的交互場景，與車速產生交互效果。A3、A4指駕駛情況良好，駕駛環境處于較為舒適的情況下的自動駕駛場景。A5為駕駛情況較差，駕駛員處于較為專注的狀態。

表6中V1、V2、V3、V4、V5、V6情緒模式的使用場景均為車載語音情感識別交互系統識別出駕駛員處于上述六種模式的某種情緒中。

表6 語音情感氛圍燈跳轉設計

對于語音情感采樣及識別的功能是語音交互系統的附加功能，通過對情感的分析，以及實驗的驗證，對每種情緒的安撫色彩已經有較為明確的選擇。根據問卷結果、色彩情緒維度圖及實驗結果，情緒的安撫通過采用上表的色彩跳轉邏輯更合理。

6 討論

在本次研究主要驗證在駕駛環境下色彩對情緒依然存在影響，且合理燈光色彩跳轉對不良駕駛情緒具有安撫作用。在此次研究中的也存在一些不足：

(1)實驗樣本容量相對偏小。因為情緒較多，每個實驗所需時間較長，且被試必須要求有三年以上駕齡，加之受疫情影響，被試相對較為難找，以至于樣本容量較小。為了彌補樣本容量問題，采用了多個生理指標，以及情緒自測表的方式進行輔助驗證。

(2)實驗流程設計有待改進。雖然對實驗中的時間、被試順序應用等多個指標進行了模擬，也通過預實驗預先感受了實驗過程。但是對于生理指標的測試需要更加細致，生理指標非常敏感，噪聲或者溫度都會對皮電、心電 等數據產生影響。

基于此次研究接下來可以在以下方面展開進一步研究：

(1)建立不良駕駛情緒與其安撫色彩的對應模型。

為盡可能完善駕駛情緒色彩安撫機制，后期通過實驗及參考色彩心理學的內容，可以建立不良情緒與色彩對應關系的模型。找到駕駛環境下，色彩對駕駛情緒的安撫規律，以及多種色彩各自的安撫效果。

(2)以回歸方程的形式計算色彩安撫效果。

當一種情緒可由多種色彩進行平復時，可通過腦電、皮電對氛圍燈平復情緒的能力進行計算，得到每種色彩在安撫機制中所占權重。

7 總結

目前對于駕駛安全問題的研究較多處于車外預防，但每年由于路怒癥或者其他不良駕駛情緒而引起交通事故的現象屢見不鮮。研究發現通過色彩可對駕駛環境中駕駛員不良情緒進行安撫。目前氛圍燈的設計主要基于汽車整體形象的構造，缺少情感交互的內容。本研究主要通過語音情感識別技術，捕捉駕駛員的情緒狀態，將情緒狀況進行分類反饋到氛圍燈，氛圍燈根據程序顯示出安撫對應不良駕駛情緒的色彩，最終在一定程度上緩解駕駛安全問題。