自动驾驶和疲劳驾驶对不同年龄段驾驶员的影响

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驾驶员疲劳驾驶是发生交通事故的主要原因之一，调查手动驾驶和自动驾驶中驾驶员疲劳对道路安全研究非常重要。来自奥地利格拉茨理工大学的 Sadegh Arefnezhad 及其团队调查了 89 名司机 (20-85 岁，45 名女性，44 名男性) 在疲劳状态下和休息状态下的驾驶实验，探讨驾驶员在休息和疲劳条件下驾驶时如何受到自动化的影响，将该研究发表在 Safety 期刊上。结果表明，自动驾驶模式的总体效果显著降低了驾驶员的工作量。与休息状态相比，在疲劳状态下，手动和自动模式在感知时间压力方面的差异更大。疲劳时，手动驾驶时的阻力感更高，但休息时，自动驾驶时阻力感更高。与手动驾驶模式相比，自动驾驶模式下的主观疲劳和闭眼率 (Percentage of Eye Closure，PERCLOS) 更高。疲劳状态下，自动和手动模式的 PERCLOS 差异高于休息状态。年龄和自动化对驾驶员的 PERCLOS 有显著的交互作用。文章指出，这些研究结果对于以驾驶员为中心的驾驶自动化非常重要，因为这显示了自动化和手动化驾驶对于不同年龄的驾驶者在疲劳或休息状态下有不同的优势。

研究内容及结果

(资料图片)

本研究调查了自动驾驶模式、驾驶员的年龄、性别和疲劳条件 (如因睡眠不足而疲劳、长时间清醒或休息) 对驾驶员的工作量、主观和客观疲劳以及反应时间的影响。此外，在一个探索性的方法中，对驾驶模式 (自动和手动) 和实验条件 (疲劳和休息) 都分析了驾驶员的年龄、主观和客观疲劳以及努力程度之间的关联性。共有 89 名司机的调研数据，研究使用了 WACHSens 项目中收集的数据集，格拉茨理工大学汽车工程学院的格拉茨自动驾驶模拟器 (Automated Driving Simulator of Graz，ADSG) 用于进行驾驶测。司机需要对精神需求、身体需求、时间需求、行为、气力和阻力感等六个方面进行自我评估。在驾驶过程中， PERCLOS 的计算方法是在 1 分钟的时间间隔内，眼睛累计闭合超过 80% 的时间比例。通过方差分析来探究自动化、环境条件、司机性别和年龄的影响。

研究显示，驾驶模式对精神需求、体力需求、时间需求、表现、气力显著相关。如下图所示，统计学分析表示，环境条件和自动化情况之间的交互作用对驾驶员的时间需求有显著影响，驾驶时间明显受到驾驶员年龄的而影响。

自动化对驾驶员在休息和疲劳状态下工作量的影响。

研究指出，自动化驾驶降低了驾驶员对驾驶过程中抬头显示器上随机间隔出现的图标的反应时间。在休息状态和疲劳状态下，与自动驾驶相关的主观气力和疲劳得分之间存在显著的正相关。当在休息状态下自动驾驶时，只有主观疲劳和最低 PERCLOS 之间的相关性达到统计显著性。本研究结果显示，自动化程度对驾驶员的影响有不同的效果，取决于驾驶员是休息还是疲劳状态。驾驶员的驾驶时间和他们的气力在手动模式下比在自动模式下要高，而且这些差异在疲劳状态下相差更大。

此外，在手动驾驶和自动驾驶的两种模式对比 PERCLOS 研究，驾驶员的年龄因素对研究有显著的影响。在 50-85 岁的年龄组中，手动驾驶时的最大 PERCLOS 比 20-49 岁的年龄组高。然而，在 50-85 岁年龄组中，使用自动驾驶时的最大 PERCLOS 低于 20-49 岁年龄组。总的来说，本研究强调了自动化、疲劳、任务需求和气力的突发效应和相互依赖性，驾驶员的年龄和状况 (如疲劳) 也是开发自适应自动化时需要考虑的变量。

研究总结

近些年来，根据 SAE J3016 第 3 级的有条件的车辆自动化的市场引入由于未定义的车辆认证程序而受到阻碍。当自动化系统识别到操作设计领域之外的不适当的系统功能时，监测驾驶员处理接管请求的能力尤其困难。因此，联合国关于自动车道保持系统的第 157 号规定已经制定并获得批准。然而，该程序侧重于监控驾驶员的目光收集，而没有考虑驾驶员在操作自动车辆时的实际心理及其他相关人为因素影响。

本文指出，尽管自动化通常对减少驾驶员的工作量有积极作用，但其他因素 (如驾驶员的年龄和状况) 在驾驶员工作量方面也有重要影响作用。最佳的驾驶状态和自动化支持水平还取决于驾驶员的年龄和状况 (疲劳或休息)，这些因素调节了自动化的效果。研究还表明，自动驾驶模式下的驾驶员反应时间较慢，这会影响相应接管程序。本文提出，未来驾驶系统的设计需要考虑驾驶员的年龄、状况和反应时间，来实现更好的人机交互。

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 期刊介绍

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

期刊主题涵盖工业和人类健康安全等。

2021 CiteScore：2.9

Time to First Decision：34.7 Days

Acceptance to Publication：4.8 Days

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