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接管场景驱动下非驾驶任务对驾驶人视觉与生理特征的影响
1
作者
张磊
彭金栓
陈晓利
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2024年第3期290-298,共9页
为研究驾驶人在接管车辆控制权过程中视觉与生理特征的变化规律,本文构建面向城市道路与高速公路工况下的6类接管场景,开展模拟驾驶试验,提取视觉特征、心电特征、皮电特征等维度的参数,利用双因素方差分析确定影响驾驶人状态参数的因...
为研究驾驶人在接管车辆控制权过程中视觉与生理特征的变化规律,本文构建面向城市道路与高速公路工况下的6类接管场景,开展模拟驾驶试验,提取视觉特征、心电特征、皮电特征等维度的参数,利用双因素方差分析确定影响驾驶人状态参数的因素。研究结果表明:接管场景类型和非驾驶任务对驾驶人瞳孔面积变化率、注视熵、兴趣区域注视概率、心率增长率、心率变异性、皮电增长率等具有显著影响(p <0.05);在城市道路工况下,驾驶人瞳孔面积变化率(M=26.91,SD=10.17)高于高速公路(M=21.32, SD=7.69);认知分心状态的注视熵(M=3.84, SD=1.53)小于基线状态(M=4.46, SD=1.87)且视觉搜索范围显著减少(p <0.05);与基线和认知分心状态相比,复合分心状态下驾驶人心率增长率提高了34.69%,而心率变异性则降低了10.55%;此外,在复合分心状态下,驾驶人皮电增长率最高,较另外两类非驾驶任务状态高出82.43%。研究结果可为驾驶人接管绩效的评估与提升,自动驾驶人机交互方式的优化等提供重要参考。
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关键词
智能交通
接管特征
双因素方差分析
接管
场景
视觉
特征
生理
特征
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职称材料
题名
接管场景驱动下非驾驶任务对驾驶人视觉与生理特征的影响
1
作者
张磊
彭金栓
陈晓利
机构
重庆交通大学
招商局重庆交通科研设计院有限公司
出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2024年第3期290-298,共9页
基金
国家重点研发计划(2018YFB1600501)
重庆市高校创新研究群体项目(CXQT21022)
重庆市自然科学基金(CSTB2022NSCQ-MSX0549)。
文摘
为研究驾驶人在接管车辆控制权过程中视觉与生理特征的变化规律,本文构建面向城市道路与高速公路工况下的6类接管场景,开展模拟驾驶试验,提取视觉特征、心电特征、皮电特征等维度的参数,利用双因素方差分析确定影响驾驶人状态参数的因素。研究结果表明:接管场景类型和非驾驶任务对驾驶人瞳孔面积变化率、注视熵、兴趣区域注视概率、心率增长率、心率变异性、皮电增长率等具有显著影响(p <0.05);在城市道路工况下,驾驶人瞳孔面积变化率(M=26.91,SD=10.17)高于高速公路(M=21.32, SD=7.69);认知分心状态的注视熵(M=3.84, SD=1.53)小于基线状态(M=4.46, SD=1.87)且视觉搜索范围显著减少(p <0.05);与基线和认知分心状态相比,复合分心状态下驾驶人心率增长率提高了34.69%,而心率变异性则降低了10.55%;此外,在复合分心状态下,驾驶人皮电增长率最高,较另外两类非驾驶任务状态高出82.43%。研究结果可为驾驶人接管绩效的评估与提升,自动驾驶人机交互方式的优化等提供重要参考。
关键词
智能交通
接管特征
双因素方差分析
接管
场景
视觉
特征
生理
特征
Keywords
intelligent transportation
takeover characteristic
two-way ANOVA
takeover scenario
visual feature
physiological feature
分类号
U461.6 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
接管场景驱动下非驾驶任务对驾驶人视觉与生理特征的影响
张磊
彭金栓
陈晓利
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
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