駕駛分心影響因素的研究

張詩雯(長安大學汽車學院，陜西西安　710064)

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駕駛分心影響因素的研究

張詩雯
(長安大學汽車學院，陜西西安710064)

摘要:以駕駛員駕駛習慣等主觀因素以及道路環境客觀因素為研究對象，從駕駛行為構成及特點入手，分析駕駛員分心行為的形成及影響因素。以駕駛行為操縱失誤為因變量，以駕駛員主觀因素及道路環境客觀因素為自變量，統計分析影響駕駛行為要素的數據以及對駕駛行為的影響。分析結果表明:駕駛過程中道路兩旁廣告標識密度大以及不熟悉路況環境對駕駛員注意力的影響較大。

關鍵詞:駕駛分心;主觀因素;廣告標識;路況環境

對注意力與道路交通安全關系的研究由來已久，因駕駛員分心而引起的事故約占事故總數的20%以上。實際駕駛中，由于各種非駕駛性因素干擾，駕駛員的注意力很難持續穩定地集中于駕駛操作。根據文獻［1］的分析，多數與注意力不集中相關的交通事故都是由分心造成的。

文獻［2］借助心理測驗的方法，分析了事故與無事故汽車駕駛員在注意品質方面存在的差異。結果表明，事故駕駛員比無事故駕駛員的注意范圍小，注意轉移分配的能力差并且注意力不易集中。文獻［3］的研究表明:交通事故駕駛員和無交通事故駕駛員在注意廣度和注意轉移分配及場依存性等方面均存在顯著差異。

目前關于駕駛分心的定義很多，美國汽車聯合會交通安全基金會將駕駛分心定義為:由車內或車外的事件、活動、物體或者人引起的駕駛員注意力不能集中在駕駛任務上，以及由此引發的駕駛員對安全駕駛所必需信息的再認延遲。駕駛分心對駕駛性能產生的負面影響包括對車輛的縱向和橫向控制的減弱、情境意識的降低、對道路危險反應速度的減慢等［4］。

道路駕駛試驗發現近80%的碰撞和65%的臨界碰撞的原因與駕駛分心有關。駕駛分心與一般的駕駛員注意力不集中的關鍵區別在于，駕駛分心是由于存在外部的分心物，而非由于疲勞或其它因素而不能集中注意力。

美國國家公路交通安全管理局將駕駛分心概括為4類:視覺分心、聽覺分心、身體動作分心、認知分心。駕駛行為是復雜的人機交互過程，由信息處理過程與操作過程構成，信息處理過程包括感覺過程、識別與判斷過程、信息整理過程等，操作過程是運動器官的具體操作與技術發揮等組成。

本文主要從道路環境的一些不確定因素如駕駛過程中廣告牌密度過大以及駕駛員對各種路段的適應情況來研究影響駕駛分心的影響因素。

1路旁廣告標識

1．1模擬測量

1．1．1試驗方法

使用一種新型交互式的操縱駕駛模擬器進行模擬測量。行駛環境預先設定，從許多駕駛場景(包括廣告標識)中進行選擇。模擬器按照真實交通規則模擬行駛并選擇不同的交通環境條件作為試驗條件:①雨，包括晴、小雨、大雨;②霧，包括晴、中霧、大霧;③時間，包括白天、夜間;④交通量，包括不擁擠、輕微擁擠、擁擠、嚴重阻塞;⑤路型，包括有光照的路、一般公路(無光照)。

具體試驗方法為:第一天，要求參與者模擬駕車至少1 h。第二天，駕駛員在有2個模擬駕駛器的條件下駕車，一個有路旁廣告標識，另一個沒有，順序是隨機的。期間給駕駛者15 min的休息時間。駕駛模擬器記錄2種條件下的情況。

選取2段9．3 km的路徑。均為3車道和6個十字路口，彎道數量、路寬一致。道路條件為白天、中度交通量、有路燈、沒有雨或霧。一條路上沒有廣告標識，另一條上有。為了確定模擬器中廣告標識的密度，在某城市(規模500萬人口)的郊外商業區隨意選取5個路線測試密度。這5個路段的廣告標識的密度為49個/km。保守選擇36個/km，按照正常交通規則行駛。為減少環境因素對行駛模擬過程的影響，整個試驗過程中溫度保持23℃，相對濕度保持15%。

1．1．2數據處理

表1為5個操縱指示器記錄的行駛行為的平均數值和標準偏差。

表1行駛行為結果

對每5個操縱指示器記錄的行駛行為進行雙總體T檢驗。假設［5］:

式中: H0為原假設; H1為備選假設;μ1是在有廣告標識情況下的平均行駛指示;μ2是在沒有廣告標識的情況下的平均行駛指示。

為了檢驗原假設的有效性，分別對表1中的數據進行處理，假設檢驗中的α=0．05(α為顯著性水平。即總體參數值落在樣本統計值某一區內的概率)。

處理后得到的差異顯著性指標P分別為后門開啟次數0．14、超速0．19、偏離車道0、未打轉向燈0. 21、橫穿路口0?？梢?，偏離車道和橫穿路口2項的P＜0. 01，表明差異非常顯著，說明有廣告標識，會使司機分心并影響其駕駛行為。

模擬器研究的結果表明，當正常駕駛時，廣告標識的出現是使司機分心的潛在危險因素。這可以在廣告出現時的指示器記錄數據中看出。

1．2問卷調查

問卷由4個簡單問題組成:司機年齡、是否注意到了路旁標志、這些標志是否讓你分心和這些標志是否曾經使你分心并處于危險境地。

對1 248個人進行問卷調查。調查問卷隨機分散到各個公開場所(如購物中心、大學、體育館等)，被調查者的平均年齡27．8歲，標準偏差為7．3。22%的人為＞17～20歲，38%的人＞20～30歲，30%的人＞30～40歲，10%的人在40歲以上。超過160人做了調查問卷，124人( 77．5%)注意到了廣告標識，80人( 50%)至少有1次分心，35人( 22%)至少有1次處于危險境地［6］。

結果表明，30歲以上分心的人和處于危險境地的人數據是相近的，可能是新駕駛員會更加注意道路，而老駕駛員則有更好的自信，對道路情況的掌控較好，這與文獻［7］的結論老司機比年輕司機有更好的道路視覺掃描能力相吻合。廣告標識是使駕駛員分心的潛在因素，同時也是駕車中的正面刺激物(如在高速公路上駕駛)［8］。

2陌生道路環境

2．1試驗方法

實踐組參與者(男性13名，女性16名)在3個月期間在駕駛模擬器上定期開車。參與者的年齡為17～49歲(平均值為30．17，方差為11．52)，每周開車10～500 km(平均值為138．93 km，方差為138. 55)，平均有15 a的駕齡(范圍2～35 a，方差為11．46)。對照組參與者(男性14名，女性16名)平均年齡為32．27歲，每周駕駛5～850 km，有1～38 a的駕齡。實踐組29個參與者完成20個試驗場景。

本試驗的仿真場景是24 km的鄉村公路。模擬道路被分為2個12 km，每部分包含8個十字路口，中心點是1個村莊。限速100 km/h，穿過村莊的400 m距離限速60 km/h。每段路有一系列標志，如房屋、商店、農場、一座橋、400 m隧道、超車道、定向標志等，如圖1所示。

圖1模擬道路場景

模擬的北部和南部道路分別為公路A和B，40個截然不同的場景建立了20個試驗路段(如表2所示)。選擇55種不同的車輛類型，要求參與者在隨后的任務描述中識別車輛類型。為了減少交通對參與者速度的影響和位置的判斷，在司機前方750 m處不允許有車輛。

表2 20個路段的模擬場景

參與者使用駕駛模擬器，正常駕駛車輛。當發現不尋常、危險或其他車輛時，要求摁響喇叭。

每12 km場景的試驗中參與者短暫休息2～5 min。最后，所有的參與者要評價駕駛模擬道路上的困難，共分7級，1級為容易; 7級為非常困難。

2．2數據處理

1)平均困難等級

仿真試驗結果如圖2所示。由圖2可知，在整個試驗中駕駛的平均困難等級逐漸降低，在路段8和17、18的平均困難等級異常高，說明陌生道路和道路施工增加駕駛困難。

圖2每條路段平均困難等級

F檢驗法是檢驗2個正態隨機變量的總體方差是否相等的一種假設檢驗方法，P為概率，反映某一事件發生的可能性，η2為方差分析效果大小的指標。

排除不熟悉路段、施工路段和變化檢測路段，F( 1，20) = 24．18，P＜0．000 1，η2=0．547，表明駕駛困難等級逐漸降低;試驗的1、2段道路F( 1，20)＜1．0，η2= 0．017表明兩段道路沒有區別;十字路口的F( 12， 240)＜1．0，η2=0. 040，表明沒有十字路口。

2)項目數量

通過固定時段內，實踐組和對照組檢測到的項目數量的對比，混合設計的方差分析顯示出道路和組別( F( 1，52) = 8．72，P = 0. 005，η2=0．144)的關聯性，兩者之間均存在很大的差異( F( 1，52) = 25．62，P＜0. 001，η2=0．330)。如圖3所示，對照組中的參與者的項目數量比實踐組的更多。相關性也表明對照組在第二條路上的時段內記錄到更多的項目，然而，實踐組的參與者在第17和19路段內在兩條路上記錄的項目幾乎是相同的。

3)新項目比例

圖4顯示分別在5、10、15、20等路段內記錄項目的比例可以歸納在路面、交通標志、車輛、直接環境、總體環境、風景、道路幾何等任何范疇中。與交通標志、路線和周邊物體相比，新項目最大的范疇是車輛，其在試驗過程中的比例在不斷增大(試驗進入尾聲時其比例達到60．53%)。然而需要注意的是，盡管車輛在所有項目中占有很大比例，項目總數仍然很小，試驗過程中多半參與者在第二條路上沒有記錄到任何車輛項目。

圖3引起駕駛員注意的項目數目

圖4駕駛員注意到新項目的比例

圖5平均速度可變性

4)場景變化

場景變化檢測中引入另一個變化是增加警車。在3個變化檢測階段警車出現次數相同，有62．01%在路段3，69．23%在路段12，62. 5%在路段19。相比之下，對照組報告中參與者記錄到警車只有34．03%。

5)速度變化

圖5顯示了參與者通過公路B的2 110 m處4個分散位置的速度平均可變性。圖5中顯示，19個參與者在熟悉道路后速度變化下降的更快(在路段1和6之間速度變化下降顯著; P =0．054)。然而，6個對照組參與者的實踐模式的速度變化有些不同。通過路段時，這6個參與者(女性)顯示更高的初始速度變化并逐漸趨于平緩?？偟膩砜?，在路段1、6、11、16實踐組的25個參與者速度變化有顯著的線性遞減趨勢; ( F( 1，23) = 8．93，P=0. 007，η2=0．280)，在19個“典型”參與者和剩下的6個參與者之間有一個很大的不同之處( F( 1，23) = 22. 34，P＜0. 001，η2=0．493)。比較對照組參與者的方差分析表明2個試驗子組參與者不同于其他組別，( F( 2，49) = 8．28，P＜0．001，η2=0．252)。實踐組的19個典型參與者速度變化明顯比對照組的低( P=0．001)，但在非典型子群的參與者(完成路段17)與對照組沒有明顯不同( P=0．787)。

參與者的速度變化是多樣性的。盡管道路幾何形狀保持不變，然而實踐組的其他6個參與者在陌生的道路場景速度變化減少的更多。事后分析表明他們對不熟悉的路段8速度變化明顯低于在路段6的速度變化。

6)平均側向位移

重復檢測方差分析顯示在路段1、6、8、11、16和18之間的顯著差異F( 5，120) = 14．76，P＜0．001，η2= 0．381。這種差異可能是由于不同的路邊視覺外觀(更多的樹)或路標(新的十字路口的左轉車道)造成的(如圖6所示)。

7)識別車輛類型

第二個試驗階段加入了對大眾汽車的快速、準確檢測的任務。結果也表明，隨著實踐，駕駛員會適應或調到自動檢測重要的視覺元素。

具體地說，假設滿足蜈蚣的困境效果(指在博弈論及博弈邏輯的研究中發現的悖論，是一種合理行為選擇的悖論)［9］，當道路視覺特征改變時，參與者的穩速行駛和行駛的車道位置會受到影響，有意識的注意到一個自動運行或高度熟練的任務，同時執行會損害任務性能。因此，要借助一些電子設備提醒駕駛員注意力集中，或駕駛員始終保持注意力集中不分心的狀態來減少交通事故的發生。

圖6兩個試驗組平均道路位置變化數據

3　結語

駕駛過程中廣告標識及道路環境對駕駛人員的影響是駕駛員在一定時間段內識別、分辨信息能力有限，對廣告牌，尤其是交通標志等會造成信息量過載，不能掌握即時信息，造成誤判，嚴重時會釀成交通事故。對于陌生路段，駕駛員未能提前掌握路段信息情況，使駕駛員對道路緊急情況處理能力下降。

道路和交通條件發生了變化，各種車載設備的應用在一定程度上改變了駕駛員的注視特征，因此需要深入研究相關要素的影響，以完善駕駛分心影響因素的研究。

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(責任編輯:郭守真)

Study on the Influencing Factors of Driver Distraction

ZHANG Shiwen
( School of Automobile，Chang'an University，Xi'an 710064，China)

Abstract:This paper is based on the subjective factors such as driver's driving habits，and objective factors like road conditions．Beginning with the structure and characteristics of driving behavior，it analyzes the formation mechanism and influencing factors of driver distraction．With driving behavior control errors as the dependent variables，the driver's subjective factors and road environment objective factors as independent variables，it analyzes the statistics of data that mainly affect the driving behaviors．The analysis results show that the density of advertising logo on both road sides and an unfamiliar road condition have more influence on the driver's attention．

Key words:driver distraction; subjective factor; advertisement and sign; road environment

作者簡介:張詩雯( 1990—)，女，西安人，碩士研究生，主要研究方向為交通運輸規劃．

收稿日期:2014－10－11

DOI:10．3969/j．issn．1672－0032．2015．02．008

文章編號:1672－0032( 2015) 02－0041－06

文獻標志碼:A

中圖分類號:U491．254