基于主客观试验的汽车A柱区域视野权重研究
李春雨 杨春朝 钱方 余潮锋 华波511434） （广州汽车集团股份有限公司汽车工程研究院，广州
【摘要】为分析A柱各细分区域视野的重要程度，设计A柱动态视野客观眼点采集和主观评价试验方法，组织9款实车进行主客观试验，确定了A柱的重点关注区域，分别采用基于主观评价数据的线性回归方法和基于专家评价的层次分析方法确定了A柱各重点区域视野的权重，并对两种方法得出的权重进行优化组合，结果显示，优化后A柱各区域权重结果具有很高的准确性，能够通过各区域视野对A柱整体视野进行预测。主题词： A柱动态视野 眼点分布 回归分析 层次分析 权重系数U467.1+9 A 10.19620/j.cnki.1000-3703.20190754中图分类号： 文献标识码： DOI:
Research on Weight of A-Pillar Area Vision Based on Subjective and Objective Tests
Li Chunyu, Yang Chunzhao, Qian Fang, Yu Chaofeng, Hua Bo GAC Automobile Research & Development Center, Guangzhou 511434） （ Abstract To study the importance of A- pillar segment area vision, test methods for objective eye focus collection【 】and subjective evaluation for A- pillar dynamic vision are designed. Subjective and objective tests for 9 cars are carried out, several key areas for A- pillar dynamic vision are founded. The weight of the A- pillar key areas are defined by the use of linear regression method based on subjective evaluation data and analytic hierarchy process method based on expert evaluation, and the weight derived from the two methods are combined and optimized. The results show that, the optimized results for weight coefficient of A-pillar key area have high accuracy, which can be used in A-pillar vision prediction.
Key words: A- pillar dynamic vision, Eye point distribution, Regression analysis, Analytical hierarchy process, Weight factor 1 前言
A
目前， 柱视野研究主要基于静态工况主观评价试验[1- 3]，存在一些局限性：不能很好地反映实际驾驶时动
A A
态工况下的 柱视野；将 柱视野作为整体研究，缺少
A
对细分区域视野的研究，不利于视野的优化设计；与
A
柱视野相关的客观眼点分布数据匮乏，缺乏 柱视野眼点分布规律的研究。本文参考实际道路行车环境，设计能够反映实际道路环境的动态试验场地和试验工况，提出动态眼点采集
A 9
和 柱视野主观评价试验方法，并结合 款量产车的客
A
观动态眼点采集和主观评价试验确定 柱视野的重点关注区域，分别采用基于主观评价数据的线性回归和基
A
于专家评价的层次分析方法得到 柱细分区域视野的
A
权重，对权重系数进行进一步组合优化，以期为 柱视
野的细化设计提供帮助。2 动态视野主客观试验设计2.1 动态视野试验场地
实际驾驶过程中，人、车与道路环境为动态环境，道路环境影响着驾驶员的驾驶视野，为了能够更好地模拟真实驾驶时的路况，参考城市道路设计标准，考虑试验
20 m×20 m
场地限制，在 的圆形平坦水泥场地内，设计了包含直行、左转、右转和掉头工况的试验场地，如图
1a
所示。由于行人和障碍物的存在，驾驶员在驾驶过程中会时刻观察行人状态和动向。参考中国成年人和儿童身
0.5 m 0.6 m
高情况[4]，试验中采用直径 、高 的圆桶堆积的
2 3
方式模拟道路环境中的儿童（ 个圆桶堆积）和成人（
1b
个圆桶堆积），如图 所示。
2.2 动态眼点分布试验
Ergoneers
眼点采集试验使用的设备是德国 公司的
Dikablis Essential Glasser 3.0
眼动仪，该设备能够记录驾驶过程中驾驶员眼睛注视点的分布位置，用于研究驾驶
100 Hz，
员的眼点分布特征，其采样频率为 眼点定位精度高，头戴装置小巧轻便、佩戴舒适，不影响驾驶员的驾驶行为，符合动态眼点分布试验的要求。眼动仪佩戴和
2
采集结果如图 所示。3 12 3，3
选取款量产车型，车辆代号分别为 、和
A A 3
款车具有不同的 柱造型风格，左侧 柱视野如图所示。
试验开始前，对试验场地进行封场，避免场地内有其他车辆和行人影响驾驶员驾驶时的视野。被试者坐在试验车内，并调整至舒适坐姿，完成眼动仪设备的佩戴和标定，了解行驶路线并能够按照平时驾驶习惯正常
1b
驾驶后开始动态眼点采集。试验开始后，首先在图
1.8 m
障碍物摆放位置摆放 高的障碍物，依次进行直行、
4 3
掉头、右转、左转 个工况的行驶，每个工况重复行驶
1.2 m
次。更换 高的障碍物再次进行试验。
2.3 A柱细分区域主观评价试验
A
主观评价量表设计：为了全面细致地研究 柱各细A 5 4
分区域的视野，将 柱区域划分为 个细分区域，如图所示。
0~10 11 2
劣分为 分的 个评分等级，每 个分值等级确定
2
一个语义描述，如表 所示，主观评价评价项目和标准
3
如表 所示。25
主观评价试验被试者增加为 人（包括眼点采集
10 9
试验的 名被试者），试验车型增加至 款量产车型（包
3
括眼点采集试验的 台车），主观评价试验的驾驶流程与动态视点分布试验一致。待被试者完成所有车辆试驾后，统一进行主观评价并填写主观评价量表。
3 主、客观试验结果分析3.1 客观动态眼点采集试验结果分析
10 3
动态眼点采集试验共采集到 名被试者 台试验
26.1 A
车辆的眼点数据 万个。驾驶时左侧 柱盲区更大，
A
因此本文主要研究左转和掉头工况下 柱各区域的眼
4
点分布情况，各细分区域的眼点分布权重如表 所示。4
从表 可以看出，左转和掉头工况下眼点在前风A A
窗区域、 柱本体区域，以及 柱与后视镜视觉间隙区域的分布最多，说明驾驶员在驾驶过程中眼点主要集
A
中在上述区域，因此将其作为柱视野设计的重点控制区域。
3.2 主观评价试验结果分析
9 25
款车型 人次的主观评价试验共得到主观评价
225
数据 组。对主观评价试验数据进行筛选，剔除评价数据完整性差、敏感性差（所有项目评分全部为某一分
175
值）和存在明显异常值的低质量评价数据，共得到
2 2
组数据。相关分析是确定 个或 组变量之间的相关关
175
系和相关密切程度的统计分析方法。对主观评价组数据进行皮尔逊相关分析，采用双尾检验对相关关系
α= 0.01，
的显著性进行验证，显著水平 如果给定显著水
sig< 2
平下的双尾检验值 α，则认为 个变量之间相关显
A A
著。 柱整体评价结果与 柱各细分区域评价结果相
5
关系数如表 所示。
5 A 5
由表 可知， 柱整体视野与 个细分区域视野均
A
表现出显著的相关性。其中， 柱与后视镜间隙视野、后视镜镜壳及底座视野、后视镜与门饰板间隙视野三
0.6
者之间的相关系数均在 以上，具有很强的相关性，
A
可以对其简化，选择其中一个来描述柱整体视野。
A A
结合动态眼点分布结果， 柱与后视镜间隙视野为 柱
A
视野的重点关注区域，因此选择前风窗视野、 柱本体
A A
视野、 柱与后视镜间隙视野作为 柱整体视野的重点控制区域。
4A柱各区域权重因子分析4.1 基于主观评价数据的线性回归方法
A
为进一步得到局部区域视野与 柱整体视野的关
A A
系，选择前风窗视野、 柱本体视野和 柱与后视镜间隙视野作为局部变量，进行整体视野的线性回归分析[5]，
6
结果如表 所示。
6 A
表 中的标准化回归系数即为 柱各区域视野对整体视野的权重系数，则各局部区域视野与整体视野的近似回归方程为：
0.144S1 0.539S2 0.323S3 1）
S= + + （
A
式中， S为 柱整体视野主观得分； S1、S2、S3分别为前风
A A
窗视野、 柱本体视野、 柱与外后视镜间隙视野主观评价得分。
4.2 基于专家评价的层次分析方法
层次分析法是一种系统分析方法，它适用于对结构错综复杂、模糊不清的相互关系的定量分析[6- 10]。选择
3 10
专家 人（均具有 年以上汽车人机工程学开发经验），
1 2A 3A
对因素 前风窗视野、因素 柱本体视野、因素 柱与外后视镜间隙视野进行两两比较并打分，以表征两因
A
素对于 柱整体视野的相对重要程度， bij表示因素i对
1~9
因素j的相对重要性数值，通常取 及它们的倒数作
7
为标度进行标值量化，判断规则如表 所示。所有因素进行两两比较判断后得到判断尺度值，构造出比较判断
3 8~ 10
矩阵。 位专家的判断矩阵如表 表 所示。
3 0.1，
位专家的判断一致性系数均小于 均具有较好
3
的一致性，取 位专家各指标的平均值作为最终权重：
0.09S1 0.591S2 0.319S3 7）
S= + + （
4.3 组合权重系数优化
A 2为了提高 柱各区域权重系数的准确度，通过对种方法确定的权重系数结果进行线性组合的方式对权重系数进行进一步优化：
0.09× S1 0.591× S2 0.319× S3)+
S′ = A ×( + + 8） （
×( 0.144× S1 0.539× S2 0.323× S3)
B + +
B= 1-
式中， A为第一组合因子； A为第二组合因子。为了降低优化过程中的振荡，消除数据的差异性， 5
由图 可以看出，基于主观评价数据的线性回归方法和基于专家评价的层次分析方法的平均误差值均小
5%，
于 说明本文的两种权重因子确定方法均有很高的
A= 0.236
准确度，且取组合因子 时，误差值e最小，较优化前两种方法的误差均有所减小，此时前风窗区域视
A A
野、 柱本体区域视野、 柱与后视镜间隙区域视野的
13.1% 56.5% 30.9% A
权重分别为 、和 。因此，柱整体评分
:
与各细分区域评分的线性回归方程为
0.131× S1 0.565× S2 0.309× S3 10）
S= + + （
5 结束语
本文结合实际道路环境和工况设计了动态视野的
A
试验场地，并提出了 柱细分区域动态视野眼点采集和
A
主观评价试验的方法，通过 柱区域动态眼点采集试验
A
确定了左转、掉头工况下 柱视野的重点关注区域，分
别基于主观评价数据的线性回归方法和基于专家评价
A
的层次分析方法确定了 柱细分区域视野的权重系数，并组合两种方法的权重结果，对权重系数进行了优化。
A
本文对 柱细分区域视野的研究成果，可以为汽车
A
柱视野设计提供参考。参考文献[1] , , , . A王宇 方磊 丁立杰 等 乘用车 柱障碍角的控制与分析[J]. , 2017, 48(15): 146-148.南方农机[2] , , , . A覃星翠 康意谊 李辉 等 减小乘用车 柱障碍角的设计[J]. , 2015(9): 29-31+45.方法及应用 装备制造技术[3] .冀秉魁 基于驾驶员视觉特性的驾驶行为预测方法研究[D]. : , 2014.长春 吉林大学[4] . :中华人民共和国国家技术监督局 中国成年人人体尺寸GB 10000—1988[S]. : , 1988.北京 中国标准出版社[5] , , .陈剑 杨雯 李伟毅 汽车声品质主观评价试验方法探究[J]. , 2009, 31(4): 389-392.汽车工程[6] . [M]. : ,许树柏 层次分析法原理 天津 天津大学出版社1988. [7] MORDESON J N, WIERMAN M J, CLARK T D, et al. The Analytic Hierarchy Process[M]// Encyclopedia of Biostatistics. New Jersey: John Wiley & Sons Ltd, 2016. [8] , , , .刑如飞 管欣 田承伟 等 汽车操纵稳定性主观评价指标[J]. , 2009, 39(权重确定方法 吉林大学学报（工学版） 增刊1): 33-38. [9] . [D]. : ,田晓雪 汽车主观性能评价方法研究 西安 长安大学2014. [10] , , , .王化吉 宗长富 管欣 等 基于模糊层次分析法的汽车[J].操纵稳定性主观评价指标权重确定方法 机械工程学, 2011, 47(24): 83-90.报
（责任编辑 斛畔） 2019 9 25修改稿收到日期为 年 月 日。