關注我們，為您推送更多最新資訊。

駕駛員疲勞駕駛是發(fā)生交通事故的主要原因之一，調(diào)查手動駕駛和自動駕駛中駕駛員疲勞對道路安全研究非常重要。來自奧地利格拉茨理工大學的 Sadegh Arefnezhad 及其團隊調(diào)查了 89 名司機 (20-85 歲，45 名女性，44 名男性) 在疲勞狀態(tài)下和休息狀態(tài)下的駕駛實驗，探討駕駛員在休息和疲勞條件下駕駛時如何受到自動化的影響，將該研究發(fā)表在 Safety 期刊上。結果表明，自動駕駛模式的總體效果顯著降低了駕駛員的工作量。與休息狀態(tài)相比，在疲勞狀態(tài)下，手動和自動模式在感知時間壓力方面的差異更大。疲勞時，手動駕駛時的阻力感更高，但休息時，自動駕駛時阻力感更高。與手動駕駛模式相比，自動駕駛模式下的主觀疲勞和閉眼率 (Percentage of Eye Closure，PERCLOS) 更高。疲勞狀態(tài)下，自動和手動模式的 PERCLOS 差異高于休息狀態(tài)。年齡和自動化對駕駛員的 PERCLOS 有顯著的交互作用。文章指出，這些研究結果對于以駕駛員為中心的駕駛自動化非常重要，因為這顯示了自動化和手動化駕駛對于不同年齡的駕駛者在疲勞或休息狀態(tài)下有不同的優(yōu)勢。

研究內(nèi)容及結果

(資料圖片)

本研究調(diào)查了自動駕駛模式、駕駛員的年齡、性別和疲勞條件 (如因睡眠不足而疲勞、長時間清醒或休息) 對駕駛員的工作量、主觀和客觀疲勞以及反應時間的影響。此外，在一個探索性的方法中，對駕駛模式 (自動和手動) 和實驗條件 (疲勞和休息) 都分析了駕駛員的年齡、主觀和客觀疲勞以及努力程度之間的關聯(lián)性。共有 89 名司機的調(diào)研數(shù)據(jù)，研究使用了 WACHSens 項目中收集的數(shù)據(jù)集，格拉茨理工大學汽車工程學院的格拉茨自動駕駛模擬器 (Automated Driving Simulator of Graz，ADSG) 用于進行駕駛測。司機需要對精神需求、身體需求、時間需求、行為、氣力和阻力感等六個方面進行自我評估。在駕駛過程中， PERCLOS 的計算方法是在 1 分鐘的時間間隔內(nèi)，眼睛累計閉合超過 80% 的時間比例。通過方差分析來探究自動化、環(huán)境條件、司機性別和年齡的影響。

研究顯示，駕駛模式對精神需求、體力需求、時間需求、表現(xiàn)、氣力顯著相關。如下圖所示，統(tǒng)計學分析表示，環(huán)境條件和自動化情況之間的交互作用對駕駛員的時間需求有顯著影響，駕駛時間明顯受到駕駛員年齡的而影響。

自動化對駕駛員在休息和疲勞狀態(tài)下工作量的影響。

研究指出，自動化駕駛降低了駕駛員對駕駛過程中抬頭顯示器上隨機間隔出現(xiàn)的圖標的反應時間。在休息狀態(tài)和疲勞狀態(tài)下，與自動駕駛相關的主觀氣力和疲勞得分之間存在顯著的正相關。當在休息狀態(tài)下自動駕駛時，只有主觀疲勞和最低 PERCLOS 之間的相關性達到統(tǒng)計顯著性。本研究結果顯示，自動化程度對駕駛員的影響有不同的效果，取決于駕駛員是休息還是疲勞狀態(tài)。駕駛員的駕駛時間和他們的氣力在手動模式下比在自動模式下要高，而且這些差異在疲勞狀態(tài)下相差更大。

此外，在手動駕駛和自動駕駛的兩種模式對比 PERCLOS 研究，駕駛員的年齡因素對研究有顯著的影響。在 50-85 歲的年齡組中，手動駕駛時的最大 PERCLOS 比 20-49 歲的年齡組高。然而，在 50-85 歲年齡組中，使用自動駕駛時的最大 PERCLOS 低于 20-49 歲年齡組?？偟膩碚f，本研究強調(diào)了自動化、疲勞、任務需求和氣力的突發(fā)效應和相互依賴性，駕駛員的年齡和狀況 (如疲勞) 也是開發(fā)自適應自動化時需要考慮的變量。

研究總結

近些年來，根據(jù) SAE J3016 第 3 級的有條件的車輛自動化的市場引入由于未定義的車輛認證程序而受到阻礙。當自動化系統(tǒng)識別到操作設計領域之外的不適當?shù)南到y(tǒng)功能時，監(jiān)測駕駛員處理接管請求的能力尤其困難。因此，聯(lián)合國關于自動車道保持系統(tǒng)的第 157 號規(guī)定已經(jīng)制定并獲得批準。然而，該程序側重于監(jiān)控駕駛員的目光收集，而沒有考慮駕駛員在操作自動車輛時的實際心理及其他相關人為因素影響。

本文指出，盡管自動化通常對減少駕駛員的工作量有積極作用，但其他因素 (如駕駛員的年齡和狀況) 在駕駛員工作量方面也有重要影響作用。最佳的駕駛狀態(tài)和自動化支持水平還取決于駕駛員的年齡和狀況 (疲勞或休息)，這些因素調(diào)節(jié)了自動化的效果。研究還表明，自動駕駛模式下的駕駛員反應時間較慢，這會影響相應接管程序。本文提出，未來駕駛系統(tǒng)的設計需要考慮駕駛員的年齡、狀況和反應時間，來實現(xiàn)更好的人機交互。

原文出自 Safety 期刊

Arefnezhad, S.; Eichberger, A.; Koglbauer, I.V. Effects of Automation and Fatigue on Drivers from Various Age Groups. Safety 2022, 8, 30.

Safety 期刊介紹

主編：Raphael Grzebieta, University of New South Wales, Australia

期刊主題涵蓋工業(yè)和人類健康安全等。

2021 CiteScore：2.9

Time to First Decision：34.7 Days

Acceptance to Publication：4.8 Days

關鍵詞：