道路险情下的驾驶员脑力负荷与脑力疲劳研究

China is facing serious driving safety problem along with rapid motorization in recent years.Driver is considered to be the dominant factor for safety. Driver's mental workload and mental fatigue during driving are major factors that affect driver's capacity and performance to handle the road hazards.Therefore, it is important to study the driver's response characteristics of mental workload and the development of mental fatigue under road hazards. Considering the features of China's road system and driver population, the project explores ways to classify road hazards and define their extent of emergency according to the mechanism of collision and the level of time pressure. Through driving simulation testing experiments, the project studies (1)driver's information processing model, (2) response characteristics of driver's mental workload to hazards, (3) development of driver's mental fatigue, (4) the influence of driver demographics and the influence of driving risk control strategy. Through in-vehicle data recording device and real road testing experiments, the project validates and refines the models obtained through simulation-based study, and examines the influence of the devices on driver's driving behavior. Based on the theoretical and road test results, the developed in-vehicle device to detect and feed back driver's mental workload and mental fatigue may help drivers to adjust their driving behavior in realtime to keep in good driving condition and improve driving safety.

我国近年来快速汽车化后面临着突出的驾驶安全问题，而驾驶员是驾驶安全中的主要因素，其驾驶过程中的脑力负荷与疲劳情况是影响驾驶员险情应对能力与绩效的主要因素，因此研究险情下驾驶员脑力负荷响应特性与疲劳发展规律对于提高驾驶绩效和确保驾驶安全具有重要意义。项目结合我国道路系统特点和驾驶员人群特点，基于道路实拍和调研，根据险情发生机理与紧急程度划分险情类别与险情等级；通过驾驶仿真实验研究（1）不同等级的险情下驾驶员的信息处理模型，（2）驾驶员脑力负荷响应特性曲线，（3）脑力疲劳发展规律，（4）不同驾驶人群不同驾驶策略对于脑力负荷与脑力疲劳的影响；通过车载装置和实路驾驶实验对所得曲线与规律进行检验与修正，并检验车载实时脑力负荷反馈对于驾驶行为的影响。在此理论研究与实际测试成果基础上，研制相应的车载装置，可以确保驾驶员及时地根据路况和装置反馈来调整驾驶行为，确保处于良好驾驶状态和提高安全性。

本课题研究立足中国道路交通系统“人-车-路”特点，借鉴国内外有关脑力负荷和驾驶安全已有理论研究成果，通过焦点小组、访谈和调查问卷等方法和驾驶仿真测试实验手段，研究了驾驶员的脑力负荷的变化规律以及脑力疲劳的发展规律。同时对职业驾驶员的脑力疲劳及事故预测进行了模式识别研究，从而可以为险情的预警、驾驶员的绩效反馈、驾驶行为的干预等应用提供理论依据。通过研制驾驶任务脑力负荷和脑力疲劳的监测装置，并应用于实际道路测试，检验驾驶员脑力负荷及脑力疲劳监测的精度、实施效果以及对于驾驶行为的影响，从总体上可以帮助驾驶员有效地将驾驶脑力负荷和脑力疲劳控制在一个合理的范围，从而保持良好的驾驶状态，提高驾驶的安全性。.在驾驶员险情应对方面，本项目在风险平衡理论的框架下设计了一系列离线和在线实验，综合采用行为与生理指标测量驾驶员在具体环境中的“感知-认知-反应”过程，并在此基础上采用模式识别方案预测交通事故的发生。研究结论显示针对驾驶员的感知和认知特点进行干预，可以有效降低其驾驶行为的风险程度，进而降低交通事故机率。通过在线研究的结果，揭示了不同道路环境中内外风险失衡的原因和事故致因机理。本项目综合采用行为与生理指标测量驾驶过程中的风险因素，揭示了不同环境下驾驶行为背后的深层次心理与生理机理，扩展了现有的风险平衡理论框架。研究得出的事故模式识别方案，可以应用于实时在线的交通事故预测, 对其他人机系统状态识别研究亦有借鉴作用。

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