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人类行为研究如何应用于驾驶领域?

在以往的驾驶行为研究中,一般将车辆的行为作为驾驶行为来研究,其实车辆的行为是驾驶人认知、心理、决策、执行的最终结果,可以说驾驶人行为是汽车驾驶的核心数据。

因此这样的研究方法只关注了结果而忽略了整个过程,无法知晓影响驾驶人做出这样驾驶结果的因素。因此,对驾驶人的行为研究在驾驶研究中显得尤为重要!

人类行为研究在驾驶领域的应用

反应时间测试:获取 CAN 总线信号(如方向盘、刹车、油门信号)并与生物传感器数据同步记录,以测试驾驶过程中的响应时间和用户错误。

活动测试:记录在城市中开车时驾驶人的面部表情,并确定在城镇中的哪个位置驾驶人的沮丧或喜悦的程度最高。

分心测试:测试对广告牌、外部横幅广告和内部(如音乐等)的情感关注及其对驾驶行为的影响。

控制可用性:测试车内控件(收音机、媒体控制台等)的可用性,以评估可用性和整体用户体验。

免提测试:测试在打电话时免提驾驶如何影响驾驶。

汽车外观设计:通过情感测量来评估汽车外观设计是否成功。

车内设计:评估某些设计元素所引发的视觉注意力和情感意识。

客舱体验:测试与驾驶汽车相关的整体用户体验。

在执行任务时控制可用性:在执行工作任务时测试拖拉机或特定工作运输控制和工具的可用性。

驾驶疲劳检测:记录眼动追踪、面部表情或脑电活动来评估驾驶人是否处于疲劳驾驶,例如在没有压力事件的长时间单调驾驶之后。

意外预防:使用生物传感器在危及生命的情况下自动停车,例如驾驶员心脏病发作

自动驾驶汽车测试:测试驾驶员的安全和驾驶技能,同时在不同城市的驾驶场景中接管一辆自动驾驶汽车。

人类行为研究在驾驶领域有这么多举足轻重的作用,那么驾驶行为中驾驶人的行为数据是基于什么方法获取和监测的呢?

其实,对于驾驶人行为研究的主要监测方法主要分为基于驾驶人生理信号和基于驾驶人生理反应特征这两类。下面我们以驾驶疲劳为例,看看这些生理监测设备获取的数据与驾驶疲劳有何联系。

基于驾驶人生理信号的监测方法

对于疲劳的研究最早始于生理学。相关研究表明,驾驶人在疲劳状态下的生理指标会偏离正常状态的指标。因此可以通过驾驶员的生理指标来判断驾驶人是否进入疲劳状态。目前较为成熟的检测方法包括对驾驶人的脑电信号EEG、心电信号ECG、近红外脑成像fNIRS等的测量。


近红外脑成像系统Artinis应用于驾驶研究

研究人员很早就已经发现EEG能够直接反映大脑的活动状态。研究发现在进入疲劳状态时,EEG中的delta 波和theta 波的活动会大幅度增长,而alpha波活动会有小幅增长。

另一项研究通过在模拟器和实车中监测EEG信号,试验结果表明EEG对于监测驾驶人疲劳是一种有效的方法。研究人员同时发现,EEG信号特征有很大的个人差异,如性别和性格等,同时也和人的心理活动相关很大。

无线干电极脑电系统EnoBio

基于驾驶人生理反应特征的监测方法

基于驾驶人的生理反应特征的检测方法是指利用驾驶人的眼动特性、头部运动特性等来探讨眼动与驾驶员心理活动的关系,从而对驾驶员进行驾驶疲劳、驾驶分心判断等。

驾驶人眼球的运动和眨眼信息被认为是反映疲劳的重要特征,眨眼幅度、眨眼频率和平均闭合时间都可直接用于检测疲劳。目前基于眼动机理研究驾驶疲劳的算法有很多种,广泛采用的算法包括PERCLOS,即将眼睑闭合时间占一段时间的百分比作为生理疲劳的测量指标。

DG3眼镜式眼动仪应用于驾驶研究

此外,利用面部识别技术定位眼睛、鼻尖和嘴角位置,将眼睛、鼻尖和嘴角位置结合起来,再根据对眼球的追踪可以获得驾驶人注意力方向,并判断驾驶人的注意力是否分散。

美国GazeTech公司开发的面部表情侦测系统gFace通过普通摄像头捕捉的面部图像就可以识别驾驶人的面部特征,计算驾驶人的表情、头部转动和眼睑开合度等。

面部表情侦测系统gFace应用于驾驶研究

基于驾驶人生理反应特征的监测方法一般采用非接触式测量,对疲劳状态的识别精度和实用性上都较好。而在这一系列的生理反应特征监测方法中又以眼动仪的应用最为广泛。

在驾驶员的行车过程中其感知与信息加工失误是导致行车失误的主要因素,且在驾驶员感知系统中,视觉明显占有主导地位,因此,关于驾驶员眼动数据的研究在驾驶领域中人-车交互影响机理占据重要地位。那么什么样的眼动仪更加符合驾驶人行为的监测和研究呢?

遥测式眼动追踪系统Smarteye

瑞典的遥测式眼动追踪系统Smarteye在汽车工业市场大有建树,在汽车领域拥有大量客户,如沃尔沃、日产、戴姆勒克莱斯勒、通用汽车、丰田汽车、日产、本田、萨博等。其特点为:

允许被测试者头部自由运动

自动识别并追踪头部,改善了头部转动和平移的算法,头部图像缩放和倾斜时,软件可以精确识别;自动面部特征识别,无需手动标记,减少准备时间;摄像头的自动曝光技术大大提升了对朝向或离开眼动系统的追踪 (z 轴方向). 当被测试人的位置变化时,这个技术就会使系统设置变得比之前更加简单。

真正的3D追踪

Smart Eye 世界坐标系功能模块,允许您建立一个和真实试验环境一样的 3D 世界,研究视线与 3D 目标区域的交互情况 。Smarteye使用世界坐标系 WCS,能够轻松的转换输出的坐标数据到其它的坐标系统。

软件系统输出

数据超过 145 种,包括头部和左右眼的数据,例如视线、头部姿态(6DoF)、眼睑、瞳孔尺寸、原始数据和过滤过的数据、眨眼、凝视、扫视等多种数据输出方式 TCP、UDP、 CAN , 便于与第三方设备整合 ,现有的第三方通讯整合:E-Prime, Net Station, MAPPS, GazeTracker, D-LAB, MATLAB。或者导出文本数据,例如 Excel、Matlab 等。

改进的算法

Smarteye大大改善了之前技术的追踪限制,只需要一只眼睛的图像数据,系统就可以计算出视线方向;在多摄像头的系统中,系统会自动从多个摄像头捕捉的图像数据中挑选出质量最好的眼部图片,来实现最好的视线计算结果。

多摄像头同步捕捉

Smarteye的特点让它非常适合汽车驾驶测试,特别是实车的驾驶。它的摄像头安装非常灵活,因此可以将它们轻松的安装在仪表板上,3个摄像头的配置即可追踪被测试人从左后视镜到右后视镜的视角范围内的眼动数据,不会因为视角盲区而丢失数据,超大的头部运动空间,也可以让被测试人的驾驶行为在完全自然的情况下进行。


Smarteye应用于驾驶研究

得益于以上特点,使得它深受道路驾驶领域研究院的青睐,在国内拥有着众多的科研用户,如同济大学交通学院将其应用于驾驶疲劳研究,东北林业大学交通学院将其应用于道路交通研究、科大讯飞股份有限公司智能汽车事业部将其应用于智能汽车研究、上汽集团将其应用于车内乘员状态监控等。

为了智能汽车的研究工作,Smarteye还开发出一套高精度的遥测式眼动追踪系统SmartEye Pro DX,十分适用于智能汽车的人工智能算法研究。此套系统由3个眼部追踪摄像头、1个激光测距仪、2个标定棋盘、1个同步盒、1条配套线缆、1款配套软件、1个电脑工作站和1个桌面固定支架组成,功能十分强大,采样频率达到60Hz/120Hz,视线精度 可达0.5 degrees。

Smarteye Pro DX

值得一提的是,这套眼动追踪设备不仅能够应用于汽车驾驶环境下,还可以用于飞机、军事车辆、工程机械、摩托车、赛车等等,且不仅限于实际驾驶环境,同时也可适用于所有的驾驶模拟环境。

今天的文章我们主要为大家介绍了基于眼动追踪系统的驾驶人行为研究在驾驶研究中发挥的重要作用。而如今,各种各样的生理监测方法已经越来越广泛的应用于驾驶研究,以后的文章我们也会继续为大家介绍其他前沿技术如脑电图EEG,近红外脑成像系统fNIRS、无线生理仪、心理人因同步系统等人类行为研究生物传感器在驾驶领域的应用和设备介绍。

赢富仪器是Smarteye在国内授权的官方代理,如需获取相关设备方案及报价,欢迎致电4006-111-556详询!

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