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人机共驾模式下多模态刺激对驾驶员情景意识唤醒及接管评价研究

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目录

1 绪 论

1.1 研究背景

1.2 国内外研究现状

1.2.1 针对驾驶员情境意识的研究

1.2.2 针对多模态刺激下驾驶员唤醒的研究

1.2.2 针对驾驶员接管评价的研究

1.3 研究目的及意义

1.4 论文结构

2 多模态刺激驾驶员情景意识唤醒基础研究

2.1 多模态刺激驾驶员情景意识唤醒框架模型

2.2 不同模态刺激研究

2.2.1 听觉刺激

2.2.2 触觉刺激

2.2.3 多模态刺激

2.2.4 多模态刺激评价指标体系

2.3.1 情景意识定义

2.3.2 驾驶员情景意识度量方法

2.3.3 驾驶员情景意识评价指标体系

2.4.1 驾驶绩效定义

2.4.2 驾驶绩效度量指标

2.5 本章小结

3 多模态刺激对驾驶员情景意识唤醒实验研究

3.1 实验对象

3.1.1 人

3.1.2 车

3.1.3 路

3.2 实验场景设计及搭建

3.2.1 整体布局及路径规划

3.2.2 环境中静态事物的设置

3.2.3 不同刺激信号激发设置

3.2.4 目标行人产生及运动轨迹设定

3.3.1 眼动仪

3.3.2 多通道生理仪

3.3.3 测试方法

3.4 测试流程与实验准备

3.4.1 预实验

3.4.2 正式实验

3.5 数据采集

3.6 本章小结

4 数据处理与结果呈现

4.1 实验数据处理方法

4.1.1 方差分析

4.1.2 t检验

4.1.3 Pearson相关性分析

4.1.4 z-score标准化

4.2 车辆相关数据处理

4.2 心电数据处理

4.2.1 HRV时域指标

4.2.2 HRV频域指标

4.3 眼动数据处理

4.4 主观量表数据处理

4.5 多维度数据标准化处理与呈现

4.6 本章小结

5 实验结果分析与评价

5.1 多模态刺激效果评价

5.2 多模态刺激驾驶员情景意识唤醒程度评价

5.3 驾驶员情景意识唤醒后接管能力评价

5.4 多模态刺激下驾驶员唤醒状态评价

5.5 研究结果总结

5.6 本章小结

6 总结与展望

6.1 结论

6.2 展望

参考文献

附录

A. 作者在攻读硕士学位期间参与的主要项目

B. 学位论文数据集

致谢

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摘要

自动驾驶汽车的广泛普及是未来汽车行业发展的必然趋势,然而,在汽车达到完全自动化驾驶之前,必然存在手动驾驶与自动驾驶协同合作的人机共驾阶段,当自动驾驶系统处于临界情况时,需要驾驶员对车辆的控制权进行接管,以避免因自动驾驶系统失效而产生的交通危险情况。而当人机共驾模式下的驾驶员处于驾驶无关任务中时,对周围环境信息的感知、反应能力大幅下降。因此,对人机共驾模式下处于驾驶无关任务中的驾驶员进行及时有效的唤醒显得尤为重要。针对上述问题本研究通过多模态刺激的方式对人机共驾模式下的驾驶员进行唤醒,建立了多模态刺激、驾驶员情景意识和接管过程中驾驶绩效的评价指标体系,并根据模拟驾驶平台实验结果,结合驾驶员主客观数据对多模态刺激方案的整体作用效果进行评价。  为了建立多模态刺激、驾驶员情景意识以及驾驶绩效的评价指标体系,本文深入研究了人的信息加工模型和动态决策中的情景意识模型,基于听觉和触觉两个模态的刺激信号,在多模态刺激方面,提出了驾驶员对刺激信号的可感知性、理解性、烦扰度以及有效性等评价指标;在驾驶员情景意识方面,提出了以情景意识全面评估技术为基础、以眼动仪采集的驾驶员眼动参数为辅的情景意识评价指标;在驾驶绩效方面,根据研究目的采用驾驶员接管车辆控制权进行避障操作过程中的车辆相关动态参数作为驾驶绩效的评价指标。  本文设计了基于模拟驾驶平台的相关实验,结合相关评价指标体系和实验过程中驾驶员心电信号相关指标的变化趋势对提出的多模态刺激方案的效果进行了实验验证,探讨了多模态刺激对驾驶员情景意识唤醒和驾驶绩效的内部影响机理。结果表明,基于多模态刺激、驾驶员情景意识以及驾驶绩效的评价指标体系和驾驶员心电信号相关指标的变化趋势,声音和振动组合刺激方案在绝大部分指标上都优于声音和振动单模态刺激方案,但在某一两项指标上优化效果不够明显。总体来讲,声音和振动组合刺激方案对人机共驾模式下驾驶无关任务中的驾驶员能够进行及时有效的唤醒,驾驶员的情景意识恢复程度更高,驾驶绩效更好,全面提升了驾驶员唤醒效果。

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