驾驶负荷文献综述讲述.doc

（一）背景 我国道路交通建设得到了迅猛发展，近 10 年来，我国道路里程增长了 2 倍；同时，我国道路交通安全形势却异常严峻，2002~2011 年期间，我国因道路交通事故平均每年死亡的人数为 8.7 万人。道路交通安全已成为人民普遍关注的焦点。研究表明，大约四分之一的交通事故是因交通要素中人与道路/环境不协调引发的。交通安全成为交通所面临的一个重要题，世界各国都在致力于减少道路交通事故的发生。为了提高道路交通安全水平，需要通过安全评价方法分析其安全现状，分析交通事故深层次原因，并提出针对性的改善措施。 智能驾驶本质上涉及注意力吸引和注意力分散的认知工程学，主要包括网络导航、自主驾驶和人工干预三个环节。智能驾驶的前提条件是，我们选用的车辆满足行车的动力学要求，车上的传感器能获得相关视听觉信号和信息，并通解决我们在哪里、到哪里、走哪条道路中的哪条车道等问题;自主驾驶是在智能系统控制下，完成车道保持、超车并道、红灯停绿灯行、灯语笛语交互等驾驶行为;人工干预，就是说驾驶员在智能系统的一系列提示下，对实际的道路情况做出相应的反应。 (二)国内研究现状 1、驾驶负荷影响因素 武汉理工大学智能交通系统研究中心从交通心理学的角度，研究了高速公路匝道区的道路交通特性和交通安全特性，并结合驾驶人的认知特性，归纳提取了影响驾驶人生理指标发生变化的主要因素。其次，通过设计实车实验，获取了真实道路运行环境下被试驾驶人的生理特征数据、道路环境信息和驾驶行为信息。然后，在对驾驶负荷进行理论研究的基础上结合实验数据广采用相关性分析方法，得到能够表征驾驶人驾驶负荷的最佳生理指标量化驾驶负荷。最后，在不同实验场景道路环境信息和驾驶负荷指标进行量化的基础上，研究了匝道区不同路段交通组织形式和道路附属设施设计情况对驾驶人驾驶负荷的影响，并得到分/合流区交通组织形式和交通标志信息量对驾驶人驾驶负荷均会产生影响的结论。 驾驶人信息处理过程图 驾驶人在行车过程中认知、判断和操作时，环境认知、决策处理和驾驶操作能力是有限的，因此将其称为驾驶负荷驾驶负荷与驾驶人自身信息特征、驾驶经验、驾驶安全态度以及行车道路交通环境条件有关。驾驶负荷还与驾驶人感知的环境信息量有关，不同道路线形和行车环境具有不同的信息量，同一驾驶人行驶在不同环境条件下其驾驶负荷也将不同。近几年，国内外学者幵始从驾驶行为和心理学对高速公路安全问题展开研究。在国外，韩国学者Chung和Chang等人应用脑电仪对道路的直线长度和交叉口的进口道进行了研究，也获得了令人信服的研究成果在国内，张开冉等人在2001年，利用心率变异系数研究了道路边缘线对驾驶疲劳的作用。结果表明，“不同路况下行驶时，驾驶人的精神疲劳程度相差不多，但晚间行车时相对紧张，在有边缘线的道路上行驶时相对轻松”。2003年郑柯运用动态心电仪、动态GPS及摄像机等仪器设备展开实验，实验釆用2名驾驶人在正常运营的高速公路一段20km长的顺直路段上行车10个来回，最终获得了被实验驾驶人的紧张量与车速、超车等要素间的定量关系。 郑柯在2004年还应用动态心电仪（ECG)和GPS等仪器，在一段60km长的高速公路路段上，于正常交通流条件下，对10名驾驶人进行行车实验，并从大量实验数据中提取出实验车不受超车、被超车和跟车行驶影响的数据。在此基础上，通过对实验数据深入的分析，建立了自由流下在高速公路平曲线上行车时，车速、半径和心率增量之间的回归模型。 2007年王书灵通过心率增长率指标的提出，建立了驾驶人行车的生理反应与道路纵断面线形、车速等之间的定量关系模型，该模型计算的精度比较好，能够反应驾驶人实际运行过程中的心率增长的变化。马艳丽等研究发现当车辆行驶在复杂的交通环境中时，因突显信息的出现，驾驶人会表现出应激状态，对外界情况综合判断能力下降，无暇思考便立即做出判断，极端情况下失去判断能力；难以维持平衡的动作，甩力过大，动作准确性下降，出现错误动作厂极端情况下失去操作能力。此外，相关学者还对不同的道路环境、特殊路段（长大下坡、弯道、坡道等)、路边设施等方面展开了研究，提出了评价驾驶负荷的相关指标，如眼动指标、心率变化率和脑电等。 2、驾驶负荷主客观评价方法 “精神负荷（Mental Workload）”这一概念始于人因工程研究领域，研究人员在进行人机交互系统优化研究中提出了这一概念。ISO100753标准对这一概念做出了规范的定义。在这一标准中，精神负荷被划分为精神压抑感（Mental Strain）和精神紧张感（Mental Stress）两个部分。紧张感的定义为所有的外部因素对精神影响的总和；压抑感定义为压力感的即时效应，取决于个体的行为习惯、个性等内在因素。这一定义从内在因素和外在因素两个角度对精神负荷进行了说明。对