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浅谈自动驾驶与驾驶员被动疲劳

2020-10-09兰成辉

科技风 2020年24期
关键词:自动驾驶多巴胺

摘 要:自动驾驶被认为是缓解驾驶员驾驶压力、减少交通事故的一项技术,但就目前所能达到的自动驾驶水平而言,还需要驾驶员承担监督者的角色,这会使得驾驶员更容易进入被动疲劳的状态。本文首先介绍了被动疲劳的概念和产生机制,然后介绍了国内外相关研究现状,最后总结并提出了一些建议。

关键词:自动驾驶;被动疲劳;多巴胺

驾驶疲劳一直是安全驾驶领域研究的热点,约20%的交通事故与驾驶疲劳相关,而自动驾驶被视为缓解驾驶员驾驶压力、减少交通事故的一项技术。在车辆自动驾驶时,驾驶员似乎可以完全脱离驾驶任务进行其他活动,但这么做也降低了驾驶安全性。2019年12月,一辆搭载特斯拉Autopilot的车辆连续撞到警车和路边车辆,而事发时驾驶员正在照顾后座的狗。现阶段的自动驾驶并非完全安全,因此按照目前的法规要求,驾驶员在使用自动驾驶功能时仍然需要监管车辆,但驾驶员在执行监管任务时仍然可能进入驾驶疲劳状态。

一、驾驶员被动疲劳的定义及产生机制

目前学界并未对疲劳的定义形成统一观点,因此存在多种研究角度。Desmond和Hancock[1]在2001年提出了主动疲劳和被动疲劳概念,主动疲劳是由于持续的高负荷工作产生的,例如驾驶员在手动驾驶模式的繁忙市区场景需要频繁的控制方向盘、油门和制动踏板,被动疲劳则是持续的低负荷工作、缺乏刺激和激励产生的,在进行自动驾驶监管任务时,驾驶员可能会因为长时间单调乏味的监管任务而产生被动疲劳。

被动疲劳的产生机制可以通过多巴胺疲劳产生学说解释。多巴胺是第一个被验证为在中枢性疲劳起作用的神经递质,它和人的动机相关。当个体在执行一项任务时,大脑会先对任务进行评估,得出目标任务的回报奖励和付出努力的比例关系,若评估结果为高努力低回报,多巴胺活性就会降低,大脑就会产生厌倦感而进入疲劳状态。反之,多巴胺活性就会增强,任务动机增强并且疲劳感减轻或消失。在自动驾驶监管条件下,驾驶员需要时刻准备从系统手中接管车辆,这要求驾驶员付出一定水平的努力去保持注意力,若驾驶员长时间付出监管努力而没有得到相应回报(自动驾驶运行正常,不需要驾驶员进行接管),就容易导致多巴胺活性降低,驾驶员进入被动疲劳状态。

二、自动驾驶场景下的驾驶员被动疲劳研究现状

(一)自动驾驶监管条件下会导致被动疲劳发生

目前国外学者大部分都基于模拟驾驶器对自动驾驶场景下的疲劳发展进行研究。大部分研究结果显示,在L3级别的自动驾驶下,单调的监管工作强化了被动疲劳,这使得在自动驾驶时,驾驶员的疲劳发展速度相比手动驾驶时更加迅速,根据Vogelpohl等人[2]的研究结果显示大部分驾驶员在使用自动驾驶15-35min内就会出现疲劳迹象,而且现象更为极端,驾驶员出现直接昏睡的概率更高,这一点在Feldhütter等人[3]的研究中得到了驗证,在他们的实验中,25%的被试在使用自动驾驶系统15min后就出现了明显的疲劳迹象。

(二)被动疲劳会对自动驾驶的安全性造成负面影响

目前L3级别的自动驾驶仍然需要驾驶员在合适的时机接管车辆,这要求驾驶员对运行的自动驾驶车辆进行监管,而被动疲劳的产生会降低驾驶员的监管绩效,例如驾驶员警觉性的降低、注意力无法集中,驾驶员的情景意识(Situation Awareness,SA)也会随之下降,这使得驾驶员可能无法及时地对交通情况做出正确判断,驾驶者的反应时间也会变慢。被动疲劳也会对驾驶员的接管绩效产生影响,Feldhütter等人发现发生被动疲劳的驾驶员在面临接管情况时会具有更大的负担和压力,同时在接管之后的驾驶安全性下降,Saxby等人[4]通过一小时的模拟驾驶实验诱导不同类型的驾驶疲劳产生,发生被动疲劳的驾驶员在接管车辆后,头30s内车辆的横向位置标准差(SD of Lateral Position,SDLP)显著大于其他两种驾驶疲劳状态时(主动疲劳和控制组疲劳),表明驾驶员在接管车辆后对于车辆横向位置的控制能力下降,而且发生被动疲劳的驾驶员在接管车辆后应对紧急事件的反应时间上升了(被动疲劳组>控制组>主动疲劳组),同时增加了车辆发生危险碰撞的概率(被动疲劳组>控制组>主动疲劳组)。

(三)被动疲劳的生理指标表现具有特殊性

被动疲劳的特殊成因会导致个体的一些生理表现与传统手动驾驶疲劳不同。在以往的驾驶疲劳检测研究中,常使用脑电EEG、心电ECG和眼动指标作为驾驶疲劳的检测生理指标,而根据Kyle Anthony Bernhardt[5]的研究,被动疲劳的EEG参与度更低,Theta波和Alpha波比值最初升高且稳定。在窦广波[6]的研究中,被动疲劳的心率变异性表现更加显著,多个指标例如SDNN,rMSSD,LF,VLF都与主动疲劳和控制组疲劳有显著差异,同样在其研究中,被动疲劳组的瞳孔直径展现出更低的水平。这些生理指标的差异将会影响驾驶疲劳检测技术在自动驾驶车辆中的应用。

三、总结和建议

自动驾驶是人类100年前就开始的梦想,如今随着技术进步,自动驾驶已不再是一句空话。但就目前看来,自动驾驶技术是一把双刃剑,有条件自动驾驶确实能够一定程度上降低驾驶员付出的生理和心理努力,但是这带来了新的问题和挑战。自动驾驶使驾驶员的角色从参与者转变为监管者,使得被动疲劳更易发生,因此驾驶员在监管过程中更易出现嗜睡等脱离驾驶的现象,同时在接管车辆后更易造成安全危害,例如应对危险事件的反应能力下降。因此,在自动驾驶时继续监测驾驶员的状态是十分有必要的,系统应在接管之前判断驾驶员是否做好了接管准备,并相应地调整好转向、制动以及其他安全支持保证接管过程的安全进行。但是在应用疲劳检测技术时,应考虑被动疲劳的生理表现特殊性,针对性测量疲劳阈值,提高被动疲劳判别的准确率。

从被动疲劳的产生机制上看,低工作负荷是主要诱因,因此在使用自动驾驶时稍微增加一些驾驶次任务也许可以减缓驾驶员被动疲劳的发展,例如使用更加互动的人机交互,运用一些琐事询问来保持驾驶员的警觉性,或者使监管行为更加游戏化,激发驾驶员参与监管的动机。总之,技术开发商在研发自动驾驶时应该更加谨慎,从用户的角度考量设计以减少被动疲劳的发生。

参考文献:

[1]Hancock P A,Desmond P A.Active and Passive Fatigue States[M].Hancock P A,Desmond P A,eds.Stress,Workload,and Fatigue.London:LEA Publishers,2001:455-465.

[2]Vogelpohl T,Kühn M,Hummel T,Vollrath M.Asleep at the automated wheel-Sleepiness and fatigue during highly automated driving[J].Accident Analysis & Prevention,2019,126:70-84.

[3]Feldhütter A,Hecht T,Kalb L,Bengler K.Effect of prolonged periods of conditionally automated driving on the development of fatigue:with and without non-driving-related activities[J].Cognition Technology and Work,2019,1(21):33-40.

[4]Saxby D J,Matthews G,Warm J S,et al.Active and passive fatigue in simulated driving:Discriminating styles of workload regulation and their safety impacts[J].Journal of Experimental Psychology:Applied,2013,19(4):287-300.

[5]Kyle Anthony Bernhardt.Differentiating Active And Passive Fatigue States With The Use Of Electroencephalography[D].Grand Forks:University of North Dakota,2018.

[6]竇广波.驾驶员被动疲劳的行为分析与测量[D].大连:辽宁师范大学,2017.

作者简介:兰成辉(1994—),男,福建霞浦人,硕士,研究方向:驾驶疲劳。

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