智能手机导航对驾驶行为的影响研究基于真正的汽车驾驶

文摘

探讨不同位置的影响的研究和模式的智能手机导航设备基于真正的汽车驾驶的驾驶行为。二十个专业司机参加了实验通畅的交通和良好的天气条件。眼球运动和车辆控制在实验中获得的数据被用来作为评价指标。比较均值、方差和显著性分析显示,智能手机导航设备放置在右侧的汽车仪表板(位置1)对驾驶行为的影响小于当放置在空调通风(位置2)。一个较小的视角可以增加固定频率和时间的长度,司机花从挡风玻璃,减少范围和时间花在看导航设备。只使用声音导航(音频组摘要)至少对驾驶行为的影响,因为司机的视觉注意力不是转移在汽车而不是前面的路,和车辆运行最稳定的状态。这些发现有实际意义降低智能手机导航的负面影响。

1。介绍

导航系统可以为驾驶员提供实时、准确的道路状况信息和旅游路线,这是特别重要的在陌生的道路状况和复杂的道路网(1]。在早期,车载导航是主要的导航模式(2,3]。然而,随着科学技术的快速发展,智能手机导航已经逐渐取代了传统的车载导航(4]。车辆行驶性能和控制而言,智能手机导航优于车载导航在城市和郊区道路、和在陌生的交通状况更省油5,6]。导航系统给司机带来很多好处,但是公众的注意力集中在它的效率和方便,而忽略了负面影响。需要执行多个任务同时在开车,包括认知、感知、和运动。导航系统通常包括愿景、操作和认知,这是相同的任务,需要开车,和造成严重的干扰7]。因此,探索导航系统对驾驶行为的影响已经成为一个重要的研究领域。

在驾驶过程中,智能手机导航的使用导致了一代的次要任务,比如输入目的地,查看导航路线,听声音指令。此外,交通事故的驾驶员的反应时间慢是因为分心行为,导致更多的紧急制动8]。ISO(国际标准化组织)表明,各种车辆信息系统,如手机、导航系统、和收音机,可以分散司机和创建交通灾害(9]。一项德国研究分类和评估驾驶和次要任务的类型。结果表明,二次任务驾驶行为(有负面的影响10]。此外,生成的负载驱动的任务也不同当司机操作的导航系统11]。许多研究人员通过特定的实验进行了进一步的研究。基于数据分析的反应时间、车辆位置、速度、和驾驶距离,白色等。12)发现,开车使用手机严重干扰驾驶任务的性能。电话中开车时影响认知,从而减少驾驶效率。一项研究表明,测试车辆进展有较短的空间,更高的事故发生率,延长制动响应时间(13]。不同的音乐节奏也会影响司机。音乐节奏越快,模拟行驶速度越快,司机经常忽视红灯,开车穿过斑马线(14]。

最重要的感觉器官驾驶是愿景:90%的驾驶信息传播给司机通过视觉15]。因此,许多研究以眼动为评价指标。司机开车时进行各种辅助车载任务,和HED(头戴眼球追踪设备)是用于收集司机的固定指标和瞳孔直径数据。结果表明,标准偏差小于固定观察在正常驾驶任务的计算会议日期(16]。然而,使用HED收集眼球运动可能使驾驶行为不自然(17]。便携式眼动跟踪的出现解决了这个问题。在2011年的一次试验中,司机被分为两组(组1读数量执行任务和组2选择菜单系统执行的任务)。结果表明,固定计数和固定时间在组1小于2组(18]。日本研究人员使用两个不同的车载导航屏幕尺寸(7英寸和4.3英寸)的其他执行多个实验不同的位置。他们发现大屏幕看频率短于小屏幕看频率,和大屏幕反光持续时间短于小屏幕反光持续时间(19]。驾驶模拟实验是由20个参与者。当司机的视觉和认知忙于导航信息,司机的操作广泛的操作时间和数量的错误进行了分析(20.]。其他研究已经表明,司机的次要任务对听觉和视听刺激反应的速度比他们对纯粹的视觉刺激的反应,和声音模式有助于降低干扰的影响的次要任务(21,22]。学者们还研究了如何确定驾驶员的攻击性和干扰水平。在分析车辆轨迹识别司机的行为,车辆自动导航算法(Autono Vi)优化和扩展来减少导航对驾驶行为的影响(23]。张提出了一个自动驾驶规划算法,考虑相邻的行为,司机的行为,极大地提高了导航系统的安全性和有效性(24]。这些研究表明,人们有一个深刻的理解二级任务在驾驶的过程中生成的,但智能手机作为一个导航工具的影响驾驶行为没有得到广泛的研究。智能手机导航是广泛使用,因为它携带方便,可以放置在任何地方的司机。然而,不同位置和不同的导航模式有不同的对驾驶行为的影响,因此有必要研究这些变量。

驾驶实验包括模拟驾驶和真正的驾驶,但大多数现有的研究都是基于驾驶模拟,并不能反映真实的数据。实际驾驶实验可以收集高度精确、全面、真实的数据。因此,我们选择眼球运动和车辆控制作为评价指标。我们分析了智能手机对驾驶行为的影响在两个不同的手机位置和三种不同的导航模式基于真实驾驶然后决定价值。

2。方法

2.1。实验设备及指标

实验主要收集驾驶员眼动数据(25,26)和车辆的横向和纵向的操作控制。眼球运动是通过便携式眼动跟踪重度ETG 2 w(德国柏林)。这个设备很容易磨损和舒适,可以获得非常精确的数据相对自然条件下的驱动程序。车辆控制车辆设备得到的数据称为Hi-Driver 10(中国,北京)。这个设备可以收集车辆的绝对速度和旅行速度,加速度,前后车之间的相对距离,时间和计算后横向偏移量。同时,结合使用的车辆数据记录器系统可以收集汽车驾驶过程的视频。GPS记录车辆的速度和行驶路线在同一时间。用户可以将GPS数据导入第三方地图软件,画出行驶路线地图,计算旅行时间。它还包括配件,如智能手机、汽车数据记录器,一台笔记本电脑。特定的设备功能和所需的实验指标如表所示1。

2.2。参与者和测试区

20个健康的参与者与C1驾照(中国quasi-driving类型:汽车)。15个男性和5女性参与者的细节展示在表2。此外,他们的经验在使用智能手机导航是1.6年。参与者保证实验前应超过八小时的睡眠。实验还需要两个助理,负责设备的安装和调整。

测试区域被选中的长安区(陕西西安);它的位置和行驶路线如图1。这一地区交通条件和道路对齐的都好。测试路线的总长度3.4公里,和具体道路属性如表所示3。实验在良好的天气条件下进行。实验时间9:00-11:00 14:00-17:00,避免高峰。获得更好的实验数据,我们设置了两个必要的十字路口,如图1与几个转,形成一个路线,司机需要依靠导航反复。

2.3。设计和程序

不同位置的智能手机影响司机的方便查看和获取地图导航信息。在驾驶过程中,驾驶员可以从两个不同的信息渠道获得导航信息:视觉和听觉。因此,智能手机的实验进行了位置和导航模式作为独立的变量。本文两个位置是基于智能手机的大小(14.1厘米长,7厘米宽),汽车的内部空间,和司机的视觉便利,如图2。导航模式包括听导航的声音,看着导航地图,和一个视听结合(司机自由选择,根据自己的需要,听或看得到导航信息)。此外,从事正常对照组无智能手机驾驶导航。

减少行驶在一个熟悉的路线造成的数据误差,实验首次允许司机执行语音组测试两个放置位置,它阻止司机记住看的行驶路线。然后视听结合组实验进行。最后,视觉组实验进行。20在所有条件下受试者参与试验。即,每个司机开车在路上有两个智能手机位置和3导航模式,分别。此外,有一个实验对照组,总共有7组实验。

每组试验中,参与者之间花了8分钟打破缓解驾驶疲劳。在实验中,交通规则被严格遵守。如果重大突发事件影响了实验,如交通事故、恶劣天气、实验立即停止。实验的具体步骤如下:步骤1:设备安装和调试。Hi-Driver固定在测试车辆的发动机罩,和红外线的方向和角度调整。智能手机的时间被记录为标准时间,和之间的差异数据收集时间和仪器的标准时间分别记录。在后面的阶段,实现数据同步处理的差异(图3(一个))。第二步:固定分进行调整和修正。当参与者穿着一个眼动跟踪,实验助理确保司机的瞳孔和虹膜是直接暴露于眼动跟踪的眼球运动信息获取相机。参与者观察的一个固定的物体作为参考对象。实验助理调整了参与者的注视点显示智能手机收集器的注视点参考,然后完成了眼球运动校正(数字3 (b)和3 (c))。步骤3:导航路线。根据具体的实验小组的要求,实验助理把智能手机在指定的位置和输入出发地与目的地在智能手机导航软件获取的导航路线。第四步:根据实验参与者进行真正的汽车驾驶需求。在实验过程中,实验助理拍照的驾驶场景信息和记录停车时间很长一段时间,这提供了一个参考时间同步问题在后期数据处理。道路交通环境如图3 (d)。

2.4。数据处理

原始的车辆运行数据来源于驱动记录器3雷达速度测量软件。Begaze软件导出所有的眼动数据。因此,有必要调整inside-vehicle outside-vehicle,智能手机需要固定数据的研究。具体的校准过程如下:实验者打开Begaze软件,收集到的眼动数据封包导入到软件,并选择数据区域。以智能手机的眼动数据为例,苍老师编辑,智能手机领域是手动选择。图4表明,橙包围面积是校准的智能手机。标定过程简单,但校准工作负载沉重。此外,由于其采集的数据按照每一帧,相邻数据之间的区别只有42岁女士,和相邻连续5数据基本上都是相同的,不能反映数据的变化规律,将发生在数据处理和错误。因此,每0.5秒一组数据是原始数据的基础上进行分析。

获得的数据的一小部分便携式眼动跟踪和车辆设备有一些错误,例如属性缺陷,数据重复和异常数据。期间也有突发事件和异常车辆操作实验。因此,这些数据被删除之前的数据进行了分析。Pauta标准被广泛使用,因为它方便和简单,它适用于大样本数据。因此,这一标准是用来消除眼球运动异常值和车辆控制指标。

当测量数据之间的差异和总测量数据的算术平均值大于三倍标准偏差,数据被淘汰。公式如下: 在哪里测量数据,是算术平均值的数据总量,标准偏差。

3所示。结果

在这项研究中,实验数据是根据职位分类和导航模式,然后驾驶行为是描述性分析和重要的独立的分析样本T测试执行。(Kolmogorov-Smirnov测试表明,所有样品都服从正态分布,满足一个独立样本的前提T测试)。

3.1。不同的智能手机位置的影响

评价指标及意义( )不同的智能手机位置数据所示5和6。错误行中的所有数据结果为标准偏差所吸引。

内部固定频率(米= 22.66,年代2 = 2.96)的立场是高于位置1 (米= 19.27,年代= 2.63),高于对照组(米= 12.61,SD = 2.42),而在固定频率(米= 83.82,SD = 4.69)小于位置1 (米= 99.56,SD = 4.21)和对照组(米= 91.38,SD = 4.16)。此外,在固定时间内的平均位置2 (米= 268.33,SD = 11.25)是最大的,而其平均外固定时间是29.16毫秒不到位置1 (米= 239.17,SD = 10.32)和31.90小于对照组(女士米= 236.43,SD = 10.68)。这意味着当司机使用智能手机导航,分散他们的注意力。过度关注里面的车,他们的注意力减少了在路上。与位置1相比,智能手机导航有更大的影响在司机位置2,里面固定频率(t[138]= 1.828, )在固定时间内,平均(t[138]= 1.744, )有重大的影响。因为位置2远比位置1前固定区域的车辆,那一眼范围和速度位置2 (米= 19.89,SD = 2.71米= 138.25,SD = 12.86)高于在位置1 (米= 11.98,SD = 2.36米= 99.16,SD = 11.53)当司机看智能手机导航。没有显著差异之间的眨眼频率三组。位置2的眨眼时间(米73.26 = 263.78,SD = 6.12)高于对照组(女士米= 190.52,SD = 7.05),位置1的眨眼时间(米= 232.89,SD = 6.88)是42.37毫秒高于对照组。位置1 (t[138]= 1.776, )和位置2 (t[138]= 1.966, )眨眼时间有显著的影响,特别是位置2。因此,智能手机的干扰驾驶员的眼动指标在位置2,大于1的位置。

三组实验有轻微的车辆速度的差异。方差大小的顺序如下:位置2 (米= 56.55,SD = 5.52) >对照组(米= 40.07,SD = 5.11) >位置1 (米= 24.80,SD = 4.75)。可以看出,位置2的速度变化较大,和汽车有更多的加速和减速,而位置1的速度仍然相对稳定。对照组(的加速度米= 1.21,SD = 0.77)是1.21 m / s²;加速度在位置2 (米= 0.95,SD = 0.88)是0.26 m / s²慢,在位置1 (米= 1.04,SD = 0.86),它只有0.17 m / s²慢。显著性检验的结果表明,位置2 (t[138]= 1.972, )具有重要的影响,而位置1没有,这意味着当电话在位置2,它有一个对行车速度的影响高于位置1。位置2的空间进展(米SD = 18.62) = 39.03, 10.92厘米以上位置1 (米= 28.11、SD = 17.25)和对照组(米SD = 16.37) = 34.06, 5.95厘米以上位置1。位置2的方差最大和间距的变化是最复杂的。位置1 (t[138]= 1.955, )和位置2 (t[138]= 1.972, )都有一个重要的影响驾驶。外侧偏移位置2 (米= 4.81,SD = 4.02)大于1(位置米= 3.29,SD = 3.71)和对照组(米= 3.93厘米,SD = 4.21),这意味着当智能手机放置在位置1,车辆的横向变化小,相对安全。因此,在车辆指标方面,智能手机在位置2的位置有一个司机的影响大于在位置1。

3.2。不同的智能手机导航模式的影响

评价指标及意义( )不同的智能导航模式数据所示7和8。

内部固定频率的音频组(米= 5.63,SD = 2.01)低于对照组(米= 20.01,SD = 2.23),而在固定频率的视觉组(米= 32.86,SD = 2.13)和视听组(米= 24.86,SD = 2.57)高于对照组。音频组外固定频率最高(米= 93.12,SD = 6.22),因为最大比例的司机注意前方的道路。平均在固定时间的顺序如下:音频组(米= 177.52,SD = 12.85) <对照组(米= 207.32,SD = 11.21) <视听组(米= 221.65,SD = 13.65) <视觉组(米= 251.22,SD = 12.66)。几乎没有区别的四组实验数据平均外固定时间,但视觉组最小的(米女士SD = 22.3, = 283.6)。当司机看导航,对固定指标的影响更大,注意力集中在道路以外的车辆减少了。因此,固定指标对驾驶的影响如下:视觉组>视听组>音频组。一眼范围相似的三个模式,和影响不显著。那一眼的速度音频组(米= 141.22,SD = 5.62)是17.36°的速度比对照组(米= 123.86,SD = 6.25)和效果显著(t[138]= 1.801, ),虽然看的速度视觉组(米= 103.65,SD = 5.56)和视听组(米= 117.28,SD = 4.96)低于对照组。可以看出,当司机使用声音导航,他们在一眼可以快速获取信息。几乎没有区别的眨眼频率三个导航模式。的眨眼时间模式都高于对照组(米= 208.79、SD = 9.82)和音频组(米= 221.31,SD = 8.11)是最接近对照组。因此,音频组显示了最小干扰司机和视听组显示了大多数。

四组的速度是相似的,音频组之间的差异米= 12.21,SD = 3.82)和对照组(米= 12.42,SD = 4.65)只有0.21 m / s。三种导航模式的速度方差小于对照组(米= 21.62,SD = 5.67),其中音频组是最小的(米= 15.05,SD = 3.25)和速度保持稳定。四组的加速度值也类似。音频组(米= 0.74,SD = 0.68)是最接近对照组(米= 0.82、SD = 0.61)和视觉组(t[138]= 1.942, )和视听组(t[138]= 1.975, )显示显著的影响。因此,音频组模型更有利于驾驶的速度和加速度。对照组(米= 26.37,SD = 16.25)最小的空间进展,和音频集团(米= 28.66,SD = 15.69厘米)是最接近它。方差结果排名如下:音频组(米= 246.18,SD = 19.68) <对照组(米= 257.60,SD = 17.96) <视听组(米= 284.93,SD = 19.27) <视觉组(米= 324.36,SD = 22.35)。这意味着空间进展的音频组显示变化不大。每组的横向偏移量数据显示一个小差异,与0.89厘米的最大区别。因此,音频组更接近真实的驾驶和干扰较少的车辆控制指标。

4所示。讨论

实验表明,不同的手机位置和模式有不同的对驾驶过程的影响。与位置1、位置2是远离的固定区域前方的道路,和司机的头在更广泛的范围,这就增加了一眼范围和时间,所以碰撞的风险增加。此外,司机缺乏道路信息可能导致车辆不稳定。司机不需要外固定资源转移到内部只使用语音导航,所以的固定频率和固定时间音频组明显低于在视觉和视听组。因为图像导航创建更多的分散司机的注意力,车辆加速度对视觉有显著影响(t[138]= 1.969, )和视听(t[138]= 1.957, )组。这意味着速度变化很大,很容易导致不安全的驾驶行为。音频组的横向偏移量最小,表明车辆的状态开车时仍然相对稳定。

车载导航基于模拟驾驶的研究显示,一个方便的显示位置用小视角可以提供一瞥时间短,但一眼更高频率(19]。相比之下,位置2,位置1是接近前面的道路区域,那一眼司机使用的范围比较小,和固定时间短。这表明真正的驾驶和模拟驾驶在这一点上是一致的。然而,固定频率的司机在车内看位置1小于2,这是不符合模拟驾驶的结论。因为智能手机导航的性能比车载导航,司机通过声音一次可以获得更全面的信息,因此司机不需要看导航继续开车。另一个驾驶模拟研究表明,车载导航上面指示板似乎是最好的(27]。然而,在实际驾驶中,如果智能手机放在仪表板上作为一个导航工具,它会影响驾驶员的视野,和突然的电话和信息将极大地干扰驾驶。此外,车辆的车道偏离时间作为指标控制,不能准确反映在测试车辆导航的影响。摘要车辆控制指标更加全面和直观,如横向偏移、加速度和速度。

许多研究人员已经表明,消极地影响司机的使用导航。然而,导航仍然是有意义的,当考虑司机在不熟悉的情况下或需要的方向。结论探索研究是有意义的措施,减少导航驾驶的影响。是不安全的司机的视觉离开开车时2 s[前方的路28),但司机经常花超过2 s设置搜索驾车路线。使用智能手机导航时,速度很快和横向偏移量将发生变化。因此,司机应该设置车辆行驶路线之前就开始了。导航信息不能准确判断时,速度应减少车辆在必要时应该停止。此外,从软件开发的角度对智能手机,语音识别技术应加强改善人机通信的准确性和用户友好的界面,以便减少司机的视觉资源的分散。

本文主要研究了眼球运动和车辆控制指标的基础上,离开驾驶舱,而在一些国家驾驶舱位于右边。驾驶习惯的差异是否会对研究结论产生影响值得进一步研究的一个有趣的话题。

5。结论

本文探讨了智能手机导航对驾驶行为的影响基于真实驾驶。两个位置的影响,分析了三种导航模式使用眼球运动和车辆控制指标。结果表明:位置1是比位置2,和司机不太被智能手机。听觉集团也经历了最不影响开车,表明司机只能更加注意道路在使用语音导航和维护更好地控制车辆的。

本研究的局限性,只有两个手机位置被认为是。然而,也有一些现象,比如电话放在司机的仪表板,左边的发泄和杯架。因此,我们可以添加更多的职位在未来扩大这项研究。

数据可用性

眼球运动和车辆控制的数据用于支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

这项工作得到了中央大学的基础研究基金(号。300102218410,300102218521,300102218409)。作者感谢林胡锦涛对本文的贡献。

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