城市道路工況全觸屏模式下空調操作風險特性

王 暢,任 苗,葛振振,趙 霞,李 朝

(長安大學 汽車學院,陜西 西安 710064)

0 引 言

隨著全觸屏人機界面(human machine interface,HMI)在車輛上的廣泛應用,駕駛人在城市道路工況下因使用全觸屏HMI導致的分心行為越來越多[1]。因駕駛員引發的交通事故占事故總數的80%以上,在這其中,因駕駛分心導致的事故占總重大交通事故的30%左右[2]。駕駛分心行為會使駕駛員的注視位置更加分散,注視時間頻次百分比也會明顯增大,影響駕駛人對車輛的控制[3]。研究顯示,城市道路分心駕駛時油門踏板開度波動比高速公路分心駕駛大,駕駛人需要更多精力控制車輛正常行駛[4]。因此,有必要研究城市道路下的分心駕駛行為。

目前駕駛分心研究以模擬器居多。周揚等[5]通過模擬器采集了駕駛員的駕駛行為數據、眼部及頭部動作特征,對駕駛人因看手機信息而引起的駕駛分心進行了研究;王彥峰等[6]基于駕駛模擬器開發了事故接管場景,采集了駕駛人在不同接管場景的速度、接管正確時間等數據,發現接管速度隨駕駛次任務沉浸等級的減小而減小,接管正確時間也與駕駛次任務等級關系顯著。

針對不同道路場景下的分心駕駛也有較多研究。YAN Yingying等[7]通過模擬夜間道路,發現駕駛人在夜間分心時,在小半徑彎道上行駛速度更快,發短信時的車道位置標準差有明顯提高;呂貞等[8]使用眼動儀采集了駕駛人在草原公路正常行駛、認知分心和復合分心行駛時的眼部數據,發現復合分心時的平均注視時長最長,認知分心時的平均注視時長最短。

近年來,對駕駛分心的研究開始向車載觸屏式顯示屏轉變。MA Jun等[9]選取了車輛速度偏差、車道偏離標準差、停留時間和平均掃視時間,利用數據挖掘技術研究駕駛人因使用觸屏式HMI引起的駕駛分心;M.S. OBEIDA等[10]通過調查問卷的方式,對駕駛人使用HMI界面的分心行為進行了統計,得到使用GPS導航會增加碰撞風險,且車載HMI更容易引起年輕駕駛人分心駕駛;ZHONG Qi等[11]開展了高速公路駕駛模擬器試驗,發現被試者在執行次任務過程中對車輛的控制能力有所下降;沈子毅[12]通過搭建駕駛模擬環境,發現多點滑動手勢可以大大減少視線離開路面的時間和車道偏離次數,可有效降低交通事故的發生率。

目前,關于駕駛分心的研究大多停留在模擬器試驗,且對觸屏式HMI與按鍵式HMI的優劣缺乏比較研究。考慮到全觸屏與按鍵式操作模式差異很大,前者主要通過輕擊、觸摸、滑動等進行操作,后者主要通過按壓、旋轉、點擊等進行操作。因此,筆者擬通過在城市道路上開展實車試驗,采集在全觸屏和傳統人機交互兩類駕駛模式下空調操作過程的人-車系統數據,分析被試的分心行為,對車輛運行風險進行研究,最終評測出兩種模式的優劣。

1 試驗方案

1.1 試驗道路與被試者

試驗道路為雙向八車道,全長16.76 km,車道寬3.75 m,限速70 km/h,屬城市主干路。沿途綠化較好,車流量不大,很少出現交通擁堵。且該道路交叉路口較多,測速監控裝置較多,部分路段未設置交通信號燈。試驗時,天氣晴朗,能見度高,未出現刮風下雨等異常天氣狀況。

被試者共19名(15名男性,4名女性,且包含9名職業駕駛人和10名非職業駕駛人),被試者年齡在31～52歲(平均年齡39.2歲,標準差6.6歲),駕齡在8～34年(平均駕齡16年,標準差7.8年)。在所有被試者中,除1名被試者的駕駛里程在5 000～10 000 km,其余被試者駕駛里程均大于10 000 km。兩名被試者近3年駕駛期間發生過一次交通事故,其余被試者近3年駕駛過程中均未發生過交通事故。試驗當天,所有被試者均無身體不適等可能影響試驗數據的情況。

1.2 試驗車輛與設備

試驗采用兩款不同人機交互界面的車輛,分別為比亞迪秦(全觸屏人機交互,以下簡稱:觸屏式)和奧迪A4L(傳統人機交互,以下簡稱:按鍵式)。在比亞迪秦上進行試驗時,被試者使用全觸摸式中控屏進行試驗,采用滑動、觸摸、輕點等操作方式執行各項次任務,其人機交互界面如圖1(a);在奧迪A4L上試驗時,被試者使用按鍵、按鈕等傳統車輛上配備的設施執行各項次任務,通過點擊、按動、旋轉等操作方式完成次任務,如圖1(b)。

圖1 試驗車輛人機交互界面Fig. 1 Human-machine interaction interface of the test vehicles

試驗車輛上安裝1個數據解碼儀和2個視頻記錄儀。數據解碼儀(型號:Longren H6 Pro)用來解碼車輛運行狀態數據,顯示車速等車輛狀態數據。視頻記錄儀(型號:MiVue 786)用來記錄被試者視線偏離道路前方及手部離開方向盤情況。視頻記錄儀1安裝在駕駛員右前方,面向駕駛員面部安裝,確?？汕宄z測到被試者的眼動情況,視頻記錄儀2安裝在車輛內部的頂部,面向中控屏或按鍵,用來記錄被試者的手部操作。

1.3 試驗次任務與指標

為對比不同交互方式對駕駛分心的影響,試驗從眾多分心駕駛行為中選擇了3項空調操作模式類型的次任務,分別為:吹前風擋玻璃、出風量調高兩個檔位、開空調并調至指定溫度(后簡稱:吹玻璃、調風量、開空調)。選擇這3項分心次任務的原因為:①觸屏式與按鍵式在空調操作模式操作差異較大;②每項次任務的操作步驟數依次增加(設定吹玻璃、調風量、開空調分別為1、2、3步),任務復雜度依次增大。

為保證試驗準確性,被試者開始執行每項次任務時,中控屏或旋鈕都是在同一界面或同一開啟程度。為避免其他因素干擾,發布次任務指令時車輛均處于正常直行狀態。在兩交互方式(觸屏式、按鍵式)下,兩種車速(40、60 km/h)下,分別開展試驗。其中3項次任務為一組,在同一交互方式同一車速下每位被試需要重復執行5組試驗,3項次任務的具體操作方式如表1。

表1 次任務及其操作方式

基于得到的關于被試者的眼部、手部狀態視頻與車輛運行狀態數據,可初步得到:視覺、手部及車輛運行狀態3類指標。每類指標都有3～4個反映被試者分心行為的指標。

視覺相關指標中,完成任務總時間、單次注視時間、視線離開路面次數、視線離開路面總時間在研究中應用較多。通過分析數據,發現被試者視線偏離路面次數均為1～2次,均值為1.552次,在2種操作模式下無明顯差異;視線離開路面總時間與完成任務總時間存在較大相似度。因此,選取了完成任務總時間和單次注視時間作為視覺指標。

空調操作中,主要動作為手部操作,選取單次手部操作時間作為手部操作指標。類似分心實驗中主要風險存在于橫向方向,而橫向風險由方向盤操作行為引起,因此選用方向盤轉角標準差作為空調操作過程車輛的運動狀態指標。

筆者選取的分心指標,具體定義如下:

1)完成任務總時間(TTD):完成次任務的總時間,即從被試者視線第一次偏離道路前方到最后一次視線回到道路前方所用的時間。

2)單次注視時間(SGD):從被試者視線第n次離開道路前方,到第n次視線回到道路前方所持續的時間(n為正整數)。

3)單次手部操作時間(SHOD):從被試者右手第n次離開方向盤開始操作次任務,到右手第n次回到方向盤所用的時間(n為正整數)。

4)方向盤轉角標準差(SDSWA):駕駛員在執行次任務過程中的方向盤轉動角度的波動程度。

視頻記錄儀得到的視頻每幀為1/30 s,因此可對被試者視線偏離與恢復時刻進行明確界定,以視覺指標的挑選標準為例,即使不能非常清楚判定被試者視線是否轉移,幀數誤差也可控制在1～3幀,即誤差在0.1 s內,如圖2。圖2(a)中第4 141幀視線偏離,認為此時開始執行次任務(視線第1次離開道路前方);圖2(b)中第4 188幀視線恢復,認為執行次任務結束(視線第1次回到道路前方)。

圖2 視覺指標挑選標準Fig. 2 Selection criteria of visual indicators

2 風險特性研究

基于筆者次任務過程人-車系統試驗數據,分析被試者在駕駛過程中分心行為,從任務復雜度、車速2方面,分析4個指標在不同交互方式下的差異,評定不同交互方式的優劣。

2.1 完成任務總時間

不同交互方式下,完成3項次任務的TTD指標分布情況如圖3。

圖3 完成任務總時間分布情況Fig. 3 Distribution of total task duration

由圖3可知:隨著次任務復雜度的增大,TTD值明顯增大;且在按鍵式交互方式下,每項次任務的TTD值波動均隨車速增大而增大;同一交互方式下,TTD均值變化都不大。對比兩交互方式TTD數據,在同一車速同一次任務下,觸屏式的TTD明顯大于按鍵式TTD,且在調風量這一次任務差異最明顯。

對得到的TTD數據,從2種車速、3項次任務分別進行單因素方差(ANOVA)分析,得到F值、P值及是否存在顯著差異(P<0.05)如表2。

表2 單因素方差分析-TTD

由表2可知:不同交互方式對吹玻璃次任務在車速40 km/h時的TTD值有顯著影響,而對車速60 km/h時的TTD值無顯著影響。這說明,隨著車速增加,交互方式的不同對該次任務TTD的影響逐漸消減。交互方式對調風量次任務在車速40、60 km/h時的TTD均有顯著影響。分析該次任務的均值數據發現,無論在哪種車速下,觸屏式TTD均值均大于按鍵式TTD,增幅分別為101.65%(40 km/h)和79.10%(60 km/h)。交互方式對開空調次任務在兩車速下的TTD值均無顯著差異。

這說明,隨次任務復雜度的增大,TTD值在兩交互方式下的差異逐漸縮小,在車速增大任務復雜后不存在差異。與按鍵式相比,全觸屏交互方式在執行簡單次任務時,完成任務總時間表現出明顯劣勢,但隨次任務復雜度和車速增加,全觸屏完成任務總時間長的劣勢逐漸消去。

2.2 單次注視時間

圖4為兩種交互方式下,駕駛人完成3項次任務的SGD指標分布情況。

圖4 單次注視時間分布情況Fig. 4 Distribution of single gaze duration

由圖4可知:隨著次任務復雜度的增大,SGD值分布更散,均值也越大。分布更散說明被試者之間SGD存在差異較大,這與被試者的駕齡、駕駛經驗等有關。隨著車速的增加,不同交互方式的SGD差異逐漸增大。在交互方式相同、次任務相同時,隨車速變化,SGD值幾乎不變。綜合3項次任務數據發現,按鍵式的SGD分布更集中,均值也小于觸屏式的SGD值。

有研究寫到,國際化標準組織提出單次注視時間應小于1.5 s,視線偏離道路超過1.6～2 s會增加事故風險[9]。換言之,試驗數據中SGD大于1.5 s占比越大,事故風險越大。分析數據后,各車速各次任務的SGD大于1.5 s的占比情況如表3。

表3 SGD大于1.5 s占比情況

由表3可知:無論在哪種車速下,隨著次任務復雜度增加,SGD大于1.5 s的占比均增大,說明執行越復雜的任務,車輛運行風險越大。車速增大,同一次任務的SGD大于1.5 s的占比減小,說明運行風險隨車速的增大會降低。此外,在同車速同次任務時,觸屏式SGD大于1.5 s占比遠大于按鍵式,故觸屏式的運行風險遠大于按鍵式。

分析不同交互方式的單次注視時間與任務復雜度及車速的關系,采用單因素方差分析,得到F值、P值及是否存在顯著差異(P<0.05)如表4。

表4 單因素方差分析-SGD

由表4可知:在車速40 km/h時,交互方式對每項次任務的SGD值均無影響,即差異性不明顯。車速60 km/h時,調風量及開空調兩項次任務的兩交互方式的SGD值有明顯差異。分析原始數據得到,60 km/h車速下,按鍵模式下調風量和開空調的SGD均值均小于觸屏式的SGD,分別為1.23 s(調風量、按鍵式)、1.71 s(調風量、觸屏式)和1.27 s(開空調、按鍵式)、2.07 s(開空調、觸屏式),SGD均值分別降低39.74%(調風量)和63.16%(開空調)。

可見同一交互方式下,SGD受車速影響較小,受次任務復雜度的影響更大。不同交互方式下,SGD均值隨車速增大而增大,且差異隨次任務復雜度的增大更加明顯?？梢?在次任務更復雜,車速更高時,觸屏式交互方式的SGD值仍存在劣勢。

2.3 單次手部操作時間

采用被試者手部每次離開方向盤的時間作為單次手部操作時間,其具體分布情況如圖5。

圖5 單次手部操作時間分布情況Fig. 5 Distribution of single hand operation duration

由圖5可知:隨次任務復雜度增大,SHOD也增大,而同交互方式同次任務下,SHOD均值幾乎不隨車速增大變化。調風量次任務SHOD值在不同交互方式同車速下差異明顯,另外兩項次任務SHOD均值及分布無較大差異。

對兩交互方式的SHOD值進行單因素方差分析,得到P均大于0.05,即不同交互方式的SHOD均不存在顯著差異。可認為交互方式的不同對SHOD值的影響可以忽略,主要分析車速及次任務復雜程度對SHOD的影響。以3項次任務作為橫坐標,分別代表該次任務的執行步驟數(設定吹玻璃、調風量、開空調分別為1、2、3步),SHOD值為因變量,對數據進行線性擬合,如圖6。

圖6 SHOD線性擬合Fig. 6 Linear fitting of SHOD

擬合曲線斜率分別為1.04(40 km/h、按鍵式)、1.13(40 km/h、觸屏式)、1.13(60 km/h、按鍵式)、0.96(60 km/h、觸屏式),斜率均在1附近,說明隨著次任務步驟數的增大,SHOD呈線性增加。根據擬合曲線截距,發現不同交互方式在同一車速下的SHOD之差在0.5 s附近,同一交互方式在不同車速下的SHOD之差小于0.25 s,可見車速與交互方式對SHOD值影響很小。

次任務復雜度是造成SHOD指標差異的最主要原因,而不同交互方式間的SHOD值不存在顯著差異,與按鍵式相比,觸屏式SHOD略有增加。

2.4 方向盤轉角標準差

試驗過程要求盡可能在固定車速下行駛,限制了車輛縱向變化,選取方向盤轉角數據,即方向盤轉角標準差反映被試車輛的橫向變化。試驗過程中被試車輛的方向盤轉角標準差分布情況如圖7。

圖7 方向盤轉角標準差分布情況Fig. 7 Distribution of standard deviation of steering wheel angle

由圖7可知,觸屏式交互方式的SDSWA值遠遠小于按鍵式,不僅在分布上更集中,且其均值也更小。對比同一交互方式在不同車速不同次任務的SDSWA值,發現其變化不大,分布情況也相似。說明,造成SDSWA值變化的最主要原因是交互方式。

由于觸屏式的SDSWA值接近于0,采用單因素方差分析無法計算得出具體的F值、P值,對兩交互方式是否存在顯著差異無法判斷。因此采用線性回歸方法,對SDSWA值分布情況進行擬合。以3項次任務作為橫坐標,分別代表該次任務的執行步驟數(設定吹玻璃、調風量、開空調分別為1、2、3步),SDSWA值為因變量,結果如圖8。

圖8 SDSWA線性擬合Fig. 8 Linear fitting of SDSWA

根據擬合結果,發現同交互方式的擬合曲線相似,除40 km/h時按鍵式的SDSWA斜率與0偏差較大外,其余3條曲線斜率均接近于0,可認為任務復雜度與車速不影響SDSWA值。此外,按鍵式的SDSWA集中在1和2之間,觸屏式的SDSWA在0附近波動,可見觸屏式數據集中,按鍵式數據離散。說明按鍵式模式下駕駛員分心時,車輛橫向變化更大。

可見,觸屏式SDSWA明顯更小,且分布更集中,在該交互方式下,駕駛員對車輛的橫向控制更好。車速與任務復雜度對SDSWA的影響很小。

3 結 論

1)隨次任務復雜度的增加,完成任務總時間明顯增大。在車速小,次任務簡單時,與按鍵式相比,觸屏式完成任務總時間更大,即觸屏式在TTD指標表現明顯劣勢。

2)對于單次注視時間(SGD)指標,與按鍵式相比,觸屏式SGD分布更散。與國際國際化標準組織提出的SGD應小于1.5 s比較得到,車速增大,次任務復雜度增大,車輛運行風險增大,且觸屏式運行風險遠大于按鍵式。以40 km/h為例,隨次任務復雜度增大,觸屏式SGD值大于1.5 s占比增大,分別為40.82%(吹玻璃)、55.41%(調風量)、61.73%(開空調);按鍵式SGD值大于1.5 s占比也依次增大,分別為17.78%(吹玻璃)、37.04%(調風量)、37.89%(開空調)。

3)單次手部操作時間(SHOD)在不同車速時的分布情況相似,且該指標與交互方式無關,在兩交互方式下無顯著差異。SHOD與任務復雜度有很大關系,與任務步驟數呈正比。

4)SDSWA在不同車速不同次任務時幾乎不存在差異,且在觸屏模式下幾乎為0,駕駛員在該模式下執行次任務時車輛橫向位置幾乎不發生波動。在任何車速任何次任務下,觸屏式的方向盤轉角標準差(SDSWA)比按鍵式有更明顯的優勢。

根據前述結論,對今后設計按鍵位置或HMI的研究有以下建議:①由結論1)和結論2)得到按鍵式在空調操作類任務更優,故按鍵式不可被觸屏式替代;②對按鍵式,可優化按鍵布局或位置,使其可靈活調整,適應不同駕駛人的需求;③在設計HMI界面時,可不研究或不側重于研究該類次任務圖標顏色或大小,另外,布置HMI位置時也應盡量避開按鍵位置;④結合結論4)中觸屏式SDSWA波動更小,在設計按鍵時應該盡可能地便于操作,比如按動時更容易,或按動一次可達到按動多次的效果。