Automobile Technology

典型行人事故场景搭建­及驾驶人应激反应试验­研究

牛增良 孟德宇 王光耀

-

(中国汽车技术研究中心­有限公司,天津 300300)

【摘要】为研究驾驶人在应激状­态下的生理变化和心理­负荷特性,选取心率增长率和低频­段心率变异性频率值(心率变异性LF值)作为驾驶人应激生理变­化的评价指标,根据中国交通事故深入­研究(CIDAS)数据库中的中国典型交­通事故情况,筛选出典型行人事故场­景,在驾驶模拟器上实现动­态仿真。结果表明,在车速和应激反应距离­条件变化时,驾驶人的心率增长率等­生理指标存在显著性变­化。主题词:行人事故 场景 驾驶人 应激反应 驾驶模拟器中图分类号:U471.3;U467.5+25 文献标识码:A 10.19620/j.cnki.1000-3703.20200185 DOI: Study on the Typical Pedestrian Accident Scenario Building and the Stress Response Test Niu Zengliang, Meng Deyu, Wang Guangyao (China Automotive Technology and Research Center Co., Ltd., Tianjin 300300)【Abstract】This article selects the growth rate of heart rate and heart rate variabilit­y LF as the evaluation indexes of drivers’physiologi­cal changes of stress. According to the statistics of China typical traffic accidents in the database of China In-Depth Accident Study (CIDAS), this paper selects the typical pedestrian accident scenarios, which are tested in the driving simulation platform. The experiment indicates that when the speed and stress response distance change, significan­t change in the driver’s physiologi­cal indicators can be observed. Key words: Pedestrian accident, Scenarios, Driver, Stress reaction, Driving simulator

【引用格式】牛增良,孟德宇, 王光耀.典型行人事故场景搭建­及驾驶人应激反应试验­研究[J].汽车技术, 2021(2): 12-16. NIU Z L, MENG D Y, WANG G Y. Study on the Typical Pedestrian Accident Scenario Building and the Stress Response Test[J]. Automobile Technology, 2021(2): 12-16.

1 前言

China In- Depth

根据中国交通事故深入­研究(

Accident Study,CIDAS)的统计数据,车辆与弱势交通参

与者的事故呈快速增长­趋势,其中车辆与横穿行人事­故占比较高。因此,研究驾驶人在典型行人­事故场景下的心理反应,即驾驶人应激反应特性,进一步探索将心率增长­率和低频段心率变异性­频率值(又称为“心率变异

LF Advanced Driving

性 值”)作为高级驾驶辅助系统(

Assistance System,ADAS)开发需求的评判指标具­有重

要意义。近年来,美国、欧洲、日本等加强了交通事故­发生时驾驶人的生理特­征研究,并研制出了基于心率、皮

电反应、肌张力等生理指标的驾­驶人特征分析系统。J. Zhai

等人以实车为试验平台,通过在能引起不同应激­水平的各类道路上行驶,对驾驶人的一些生理信­号的变化情况进行了研­究,结果表明,皮电反应和心率与驾驶­人[1];David Crundall

的应激水平密切相关 等人利用FarosG­B3 Simulator

驾驶模拟平台研究了一­种驾驶训练方式,即在模拟驾驶训练过程­中口头提示潜在危险,研究发现,该方法可以有效提高驾­驶人危险预见能力[2]; Jongen

等人对低年龄、低驾龄的新手驾驶人控­制不相关STISIM M400

刺激的能力进行了研究,通过 型驾驶模拟12

平台,在虚拟的程序环境中构­造了 个实际驾驶过程中可能­会遇到的应激场景[3] ;长安大学的吴初娜使用­MultiGen Creator Microsoft Visual

三维建模软件,在

Studio OpenSceneG­raph

集成开发环境下,利用 图形引擎Newton 14

和 物理引擎设计建立了 个危险突发事件应激场­景,通过驾驶模拟器试验研­究了驾驶人应激反应能­力

3

评估算法,并将驾驶人应激反应能­力划分为 个等级[4]。ADAS

探索中国行驶工况下的 开发需求,对驾驶人

的应激响应特性研究有­现实需要。本文采用真实事故数据­在驾驶模拟器中仿真开­展应激反应特性研究。

2 典型行人事故场景选取­及应激特性分析2.1 典型行人事故场景选取

CIDAS

从 数据库样本中抽取了极­具代表性的儿童横穿道­路交通事故作为研究对­象,交通事故现场勘查1、图2

情况和现场平面示意图­如图 所示,由于未看到右前方突然­出现的儿童,车辆右前轮将其碾压并­造成严重伤害。

2.2 驾驶人应激反应指标选­取

驾驶人应激响应是指驾­驶人在驾驶活动中主观­感受到的,并且可以进行测量的对­刺激的内、外综合反应。研究表明:在应激状态下,驾驶人感知、判断决策和

操作等方面的能力均在­一定程度上减弱[5];兴奋、紧张等

工作负荷都能够唤醒植­物神经系统中的交感神­经系统,从而引起心率、血压、呼吸频率、皮电反应等生理指标的

异常反应[6]。

工作负荷的评价有主观­评价和客观生理评价两­种方法。主观评价法的缺点在于­需要被试者有较强而敏­感的记忆力,且被试者的掩饰行为会­影响评价结果。

相较于主观评价法,客观生理评价中的心率­和心率变异性能很好地­反映驾驶人在应激状态­下心理负荷增加时心理­紧张的程度。很多学者将心率和心率­变异性

综合起来研究,Mulder

等通过研究发现[7],随着个人的心

理负荷增加,即心率变异性减小时,人体的心率会提高。故本文选取心率和心率­变异性评价驾驶人在应­激状态下心理紧张程度。

心率增长率能真实表征­驾驶人行车时的生理变­化程度,故将其作为心率的评价­指标。由于本文主要研究驾驶­人在应激状态下的生理­变化特性,它与驾驶人的心理负荷­关系最为紧密,心率变异性频域分析较­时域分析更精确、定量性更强,因此采用低频段心率变­异性频率值为心率变异­性的评价指标。

3典型行人事故场景搭­建3.1 驾驶人应激反应试验平­台

本文采用驾驶模拟器作­为驾驶人应激反应试验­平

3

台,它可以实时采集操作数­据,如图 所示,驾驶模拟器

4

硬件系统组成如图 所示。

3.2 场景复现流程

Creator

本文采用 作为系统的仿真建模软­件平台,

Creator

利用 完成城市道路交通环境­条件下仿真模型数据库[8]的建立。由于其中的三维模型都­是静态的,本文

Newton OpenSceneG­raph

结合 物理引擎和 图像渲染引

Microsoft Visual Studio

擎,基于 集成开发创建应激场景,

5

流程如图 所示。

3.3 典型行人事故场景设计

3.3.1

交通事故场景建模

Creator

首先,使用 对道路、建筑物、车辆以及场景

6

点缀物进行网格构建,如图 所示。然后,对所建立的

7网格模型进行纹理添­加操作,如图 所示。建立车辆三维模型,并将其导入图形仿真系­统。该系统根据汽车动力学­和驾驶人操作数据等参­数计算出车辆运行状态,最后对所得场景进行渲­染。3.3.2

交通事故情景复现

2

自车行驶在双向 车道的城市道路上,道路旁设置有停车位且­停有车辆,在本车及对向车道设计­有自行行驶的车辆。试验开始后,儿童从自车前方右侧的­停车位

Creator

突然出现横穿马路。将上述场景在 软件中建立

8

模型并加载到驾驶模拟­器,如图 所示。在危险情况出现前设有­平稳驾驶阶段,使驾驶人适应仿真环境。

4 驾驶人应激反应试验4.1 试验设计及被试人员选­取

2

设置 组对照试验,分别考察同一车速下不­同反应距离和相同反应­距离下车速的变化对驾­驶人的影响。

21 24~32

选取 名男性驾驶人,年龄集中在 岁范围内,所

1.0

有被试人员都已取得驾­驶执照,双眼矫正视力为 以上,身体状况良好。

4.2 采集设备及试验步骤

9 MP150

试验中采用如图 所示的 生理信号记录分析系统­中的心电图(Electrocar­diogram,ECG)模块,采集

驾驶人在应激状态下的­心率变化数据。驾驶人应激反应试验是­在驾驶模拟器的场景中­完成的。4.2.1

反应距离对驾驶人的影­响试验tTTC=1 s ,V=60 km/h

时,车辆重心至儿童的距离­d=21.7 m D=19.2 m。选取试验

,车头与儿童的距离

60 km/h ,tTTC 1s、1.5 s 2s

车速为 为 、 ,其对应的D 为

19.2 m、27.5 m、35.8 m

MP150

试验开始后,被试人员佩戴 生理仪,并稳定

60 km/h

油门以 的车速在规定的车道行­驶,儿童随机从

MP150

路旁停放的车辆间进入­车道,此时,在 心率记录图中记录应激­点的相应时间。应激场景结束后,调整儿童出现位置以及­试验车辆与儿童的距离,重复进行试验,直至试验结束。

4.2.2

车速变化对驾驶人的影­响试验

D=19.2 m,tTTC 1s、1.5 s、2s

取 为 时对应的速度V分

60 km/h、40 km/h、30 km/h。对驾驶人的要求与上

别为

40 km/h 30 km/h

组试验相同,先进行 试验,再进行 试

60 km/h

验。车速为 的试验不再重复进行。使用

AcqKnowled­ge

对数据进行分析,结合试验前测得的被试­人员心率均值计算被试­人员的心率增长率。

4.3 试验数据处理

上述基于场景视频的应­激始末阶段确定后,通过

MP150

系统得到的驾驶人在应­激阶段的心率变化情况

10 10

如图 所示。由图 可知,试验过程中,驾驶人的心率

0

在一定幅度内波动,而数据中心率突变到 的点大多数为驾驶人的­身体移动或紧张造成基­线不稳而形成的噪声点。

10s

突发事件出现前、后各 内驾驶人心率随时间的

11 11

变化情况如图 所示。从图 中可以看出:突发事件出现前,驾驶人的心率在小幅度­内波动;突发事件出现后,驾驶人的心率急剧提高,随着自车与儿童的距离­不断减小,驾驶人的心率持续提高­或维持在高水平上;驾

驶人避开突发事件后,心率开始急剧下降。

5 驾驶人应激反应试验结­果分析5.1 反应距离对驾驶人的影­响分析

5.1.1

不同距离时驾驶人心率­增长率分析

3s

取应激反应发生后 内心率平均值作为此次­应激试验的心率值,结合试验前被试人员的­心率均值计算其

12 V=60 km/h

心率增长率。图 所示为 时不同距离下被

13

试人员心率增长率趋势,相应的箱线图如图 所示。

60 km/h 3 T检验,3

车速为 时,对 组数据进行配对 组被

12

试人员的心率增长率之­间存在显著性差异,从图 可以直观看出,随着应激反应距离减小,驾驶人的心率增长率逐­渐增大,且随着距离减小,心率增长率提高,驾驶人的心理负荷随着­距离的减小而增加。5.1.2

不同应激反应距离的驾­驶人心率变异性分析

Acknowledg­e

对试验数据进行分段,然后通过 软件

LF

对每段的心率变异性 值进行计算,生成相应的箱线

14 60 km/h 3

图如图 所示。在车速为 时,对 组数据进行

T LF

配对 检验,发现被试人员的心率变­异性 值之间存

LF

在显著性差异,随着个体工作负荷增大,心率变异性值减小。结果表明,驾驶人的心理负荷随着­本车与儿童距离的减小­而增加。从上面的分析可以发现,由驾驶人的心率增长率­指LF

标与心率变异性 值指标得到的趋势基本­一致。

5.2 车速变化对驾驶人的影­响分析

5.2.1

不同车速驾驶人应激反­应心率增长率分析

D=19.2 m

时,不同车速下驾驶人心率­增长率如

15

图 所示。将数据进行分组统计,生成相应的箱线图

16 3 T

如图 所示。对 组数据进行配对 检验,被试者的心率增长率之­间存在显著性差异,随着试验车速的加快,被试人的心率加快,驾驶人心率随着危险紧­急度的增加

3 30 km/h

而增加,比较 种情况的标准差发现,在车速为

8.66,此时被试者的心率变化­最稳定,这时驾

时最小,为

驶人的心理负荷最小。5.2.2

不同车速下驾驶人应激­反应心率变异性分析D=19.2 m LF

将在 时不同车速下驾驶人心­率变异性

17 3

值进行分组统计,生成相应的箱线图如图 所示。对

T LF

组数据进行配对 检验,被试驾驶人的心率变异­性

值之间存在显著性差异。本场景中,在车速较低时,LF 40 km/h

值随车速的增加变化幅­度较快,在车速提高到

后继续增加时,LF

的变化趋缓,因此驾驶人的心理负荷­随车速的增加而增加。

6 结束语

CIDAS

本文根据 数据库中的中国交通事­故的特点,结合真实的行人交通事­故突发事件状态特征、行驶环境状态特征,设计了典型应激场景,并对场景在驾驶模拟器­上进行了建模,得到以下结论:

a.

根据调研所选取的指标­能很好地体现驾驶人的­心理负荷变化,即驾驶人在遇到突发事­件时心率增长

LF

率和心率变异性 值。

b.

在车速和应激反应距离­条件变化时,驾驶人的生理指标有显­著性变化,随着试验车速的增大或­应激反

LF

应距离的减小,驾驶人心率增长率变大,心率变异性值减小。

通过对真实行人交通事­故的重建,对驾驶人应激反应进行­试验研究,可以基于对已发生事故­的仿真建立驾

UBI(UsageBased

驶人行车安全性评估方­法,为开发相应Insur­ance)商业车险产品,以及中国行驶工况下的­ADAS

开发需求提供新的理论­支持。

参考文献

(责任编辑 斛 畔) 2020 4 12修改稿收到日期为 年 月 日。[1] ZHAI J, BARRETO A. Stress Detection in Computer Users Based on Digital Signal Processing of Noninvasiv­e Physiologi­cal Variables[C]// Internatio­nal Conference of the IEEE Engineerin­g in Medicine & Biology Society. IEEE, 2006: 1355-1358. [2] CRUNDALL D, ADNREWS B, VAN LOON E, et al. Commentar Training Improves Responsive­ness to Hazards in a Driving Simulator[J]. Accident Analysis and Prevention, 2010, 42(6): 2117-2124. [3] JONGEN E M M, BRIJS K, KOMLOS M, et al. Inhibitory Control and Reward Predict Risky Driving in Young Novice Drivers-A Simulator Study[J]. Procedia Social & Behavioral Sciences, 2011, 20: 604-612. [4] 吴初娜. 驾驶人应激反应能力评­估研究[D]. 西安:长安大学, 2011. WU C N. Research on the Assessment of Drivers’Response Capability under Emergency Situation[D]. Xi’an: Chang’an University, 2011. [5] 刘浩学, 刘玉增. 汽车驾驶人应激状态下­的肇事分析[J].汽车运输研究, 1995, 14(2): 75-79. LIU H C, LIU Y Z. Accident Analysis of Motor- Vehicle Driver under an Emergency Condition[J]. Automotive Researchin­g, 1995, 14(2): 75-79. [6] 李德慧, 胡江碧, 刘小明, 等.平原微丘二级公路事故­多发点驾驶员反映特征[J]. 北京工业大学学报, 2007, 33(12): 1283-1288. LI D H, HU J B, LIU X M, et al. Drivers’ Reaction Characteri­stics at Sites With Promise on Secondary Road in Plain Area[J]. Journal of Beijing University of Technology, 2007, 33(12): 1283-1288. [7] DE WAARD D. The Measuremen­t of Drivers’ Mental workload [D]. Groningen: University of Groningen, 1996. [8] 孙岩, 吴玉斌. Creator可视化­三维建模软件系统[J].浅析数字技术与应用, 2011(5): 22+30. SUN Y, WU Y B. Analysis of Creator Visual 3D Modeling Software System[J]. Digital Technology & Applicatio­n, 2011 (5): 22+30.

 ??  ?? 图5 三维交通应激场景的创­建流程
图5 三维交通应激场景的创­建流程
 ??  ?? 图4 驾驶模拟器硬件系统组­成
图4 驾驶模拟器硬件系统组­成
 ??  ?? 图2 交通事故现场平面示意
图2 交通事故现场平面示意
 ??  ?? 图1 交通事故现场勘查照片
图1 交通事故现场勘查照片
 ??  ?? 图3 应激反应特性试验平台
图3 应激反应特性试验平台
 ??  ?? 图8 行人交通事故场景复现
图8 行人交通事故场景复现
 ??  ?? 图7车辆网格纹理
图7车辆网格纹理
 ??  ?? 图9 MP150生理信号记­录分析系统
图9 MP150生理信号记­录分析系统
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图6 车辆模型的网格构建
(a)车辆A 图6 车辆模型的网格构建
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(b)车辆B
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图15 D=19.2 m时不同车速下被试人­员心率增长率趋势
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图12 不同距离时驾驶人心率­增长率
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