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车载智能驾驶辅助系统对真实世界驾驶员驾驶行为的影响
Stewart A. Birrell, Mark Fowkes, and Paul A. Jennings
摘要：本文主要评价智能驱动系统（为车辆实时驾驶提供安全和高效节能建议）在真实道路驾驶实验中是否会对驾驶员驾驶行为造成可估量的影响。40名实验参与者驾驶实验车，在50分钟的混合道路上驾驶。进行两组实验：一组是在没有智能驾驶反馈的条件下进行，另一组则有车载智能手机为司机提供建议。研究的主要结果显示，使用智能驾驶辅助系统，可提升4.1%的燃油效率，重要的是没有增加的旅行时间或减少平均速度。这些效率的节省主要是通过限制使用较低的档位（提前规划，以避免不必要的停止）和增加使用第五档位（正如车载系统所建议那样）。同样可观察到它为驾驶行为的安全性带来了意义重大的改变，平均车头时距增加到2.3秒，并且在1.5秒时距驾驶花费的时间几乎减少了三倍。专门根据司机的要求而设计和发展的车载智能系统会给真实世界驾驶员的实况驾驶行为带来意义重大的改善。
关键词：汽车应用，人为因素，车辆驾驶，车辆安全。
一、引言
智能信息技术、移动计算机和移动通信（global system for mobile communication,GSM）技术的迅速发展促进了车载信息系统（in-vehicle information system,IVIS）的发展，使其发生了质的变化。然而在IVIS发展初期，车载娱乐系统和卫星定位系统是唯一普遍运用的系统，随着市场的开发为其提供了更多发展可能。智能手机计算能力的发展和其无线连接功能促使新的智能手机应用程序和服务托管得到快速发展[1].最初，这些驾驶相关的应用主要致力于绿色驾驶、燃料使用日志、全球定位卫星（global positioning system,GPS）相关的应用程序（如导航和车辆定位功能）等。然而，最近，安全相关的应用程序已经出现在市场上，被应用于安全辅助驾驶系统，它给驾驶员提供反馈（比如：车道偏离，车头时距，速度限制等）。有趣的是，安全功能或先进驾驶辅助系统（advanced driver assistant systems,ADAS）向来是汽车制造商主导的领域，这种现象现在正在开始改变。Fazeen[2]等人认为，由于装设传感器增加了车辆的初始成本，并且不能经济地升级，所以智能电话技术可作为ADAS的替代装置，它可以辅助驾驶员，并给现有的主动安全功能提供补充。
目前有广泛的技术和应用程序被用于IVIS，来辅助驾驶员。然而未知的是，这些IVIS是否会对现实世界的驾驶员的驾驶行为带来影响。围绕IVIS引起驾驶员分心的问题已经得到了很好的研究，由美国国家公路交通安全管理局（national highway traffic safety administration,NHTSA）进行的100辆车的自然驾驶研究表明，所有事故的78％涉及一定程度的驾驶员注意力不集中，其中由于次要任务造成的碰撞和接近碰撞占全部事故的22%。虽然用另一个潜在分心风险的措施来提高驾驶安全或许自相矛盾，Birrell和Young[4]认为，来自英国和美国的事故数据库的统计数据显示：司机分心和注意力不集中分别占事故的2%和8%，然而90%以上的事故是不当的驾驶行为导致的。随着在文献中广泛研究的次要任务分心的问题和决策者对此的持续热情，因此有必要研究使用IVIS（旨在改善驾驶性能）的潜在影响。本文旨在调查车内智能驾驶是否会对真实世界驾驶性能存在可测量的影响。
1.1 Foot-LITE智能驾驶系统
在本研究中所使用的智能驱动系统是为英国的Foot-LITE项目开发的Foot-LITE系统，它可以将安全和燃油效率的信息采集到智能手机（HTC HD2）应用程序上的集成、自适应智能界面上。系统提供的智能驾驶建议是基于车辆操作和本地道路状况相关的实时信息给出的，数据采集通过车道偏离警告（lane departure warning,LDW）照相机、车辆车载诊断（OBDII）端口以及三轴加速度计和GPS模块。
综合安全系统（integrated safety systems,INSAFES）项目[8]的研究人员已经在理论和实践上进行了整合安全应用（如避免碰撞，车道保持或辅助，以及关于驾驶速度和接近危险的信息等）的研究。然而，本文通过了另一种独特的方法来整合安全和燃料效率驾驶支持信息。Foot-LITE人机界面（human–machine interface,HMI）（图1）是根据生态界面设计（Ecological Interface Design,EID[9]）原则开发的，与驾驶任务具有相关性，EID提供动态驾驶环境反馈和并将复杂信息集成到单个直接感知显示器上显示[9]。所有参数同时显示，并根据驾驶员的输入实时更改。用一个基本的工作负载管理器来控制潜在的冲突;控制规则示例如下：“安全”反馈更优先于“生态”反馈;如果显示红色安全警告，则不会提供其他反馈;车道偏离警告仅在车速为42英里/小时以上时发出。车载系统的评估需要考虑真实世界中其他道路用户的交互安全，需对HMI进行严格的测试和迭代，直到图5所示的表格1中的方法用于道路试验(之前已经阐述了人机工程学HMI的开发和评估[4]，[10])。向驾驶员实时呈现的车内智能驾驶信息如下:
（1）车头时距：当驾驶员距离前面的车辆小于2秒时，警告阈值（琥珀色）；低于1.5秒时，警告阈值（红色），通过这种方式向驾驶员呈现车头时距视觉表示（参见图1，中间）。当车头时距大于2秒或当驾驶员没有提供车道信息（低于15英里/小时或车头时距远）时，显示器显示默认的绿色。
（2）车道偏离警告:当驾驶员偏离车道时（见图1，中心），给予驾驶员红色警告。在该实验中，车道偏离传感被设置得非常灵敏，当驾驶员接近车道线时，或已偏离车道时都显示警告。
（3）换挡建议:图1（右下半部分）显示换档建议。琥珀色箭头表示档位变化，以顺序方式向上或向下，而红色表示推荐换挡变化（例如，第二至第四），或者如果需要大功率需求，则表示单项变速。当驾驶员遵守换档建议或档位正确时，HMI的换档部分将恢复为默认的绿色显示。
（4）加速和制动：如图1（右上半部分）所示，制动和加速建议提供给驾驶员，以限制过度的加速/节气门使用，并实现更平滑的速度曲线。同样，警告（琥珀色）和过度（红色）警告也被提供给司机。
图1 Foot-LITE智能驾驶系统截图示例
除了HMI显示的视觉反馈之外，还提供听觉反馈。出于本研究的目的，屏幕显示语音图标，其中语音包含与特定驾驶参数相关的两个到三个单词的信息。比如“太近”（用于车头时距）“出道”（用于车道偏离），“加速档”或“减速档”（用于换档），和“严重制动”以及“过度加速”等。这些报警只有当HMI显示“红色”或“警告”时才播放。
系统除了提供与物理车辆控制相关的实时“操作”反馈外（如上所述），同时也向车辆中的驾驶员提供“战术”决策建议。其中涵盖了更高级别的智能驾驶反馈，并在驾驶的前30秒左右进行性能评估。这些策略建议包括，对速度一致性、节气门使用、车道不稳定性、驾驶时间和熄火推荐、发动机空转和持续违反最低车头时距的长期评估。该信息以“弹出窗口”的形式给出，该弹出窗口出现在屏幕上覆盖默认反馈（参见图2）信息，并在10秒后或当系统显示红色警告时消失。
图2 Foot-LITE系统反馈示例，以“选择档位”和“合理使用节气门”为例
1.2 研究目的和意义
本文作为TeleFOT项目的一部分，旨在评估智能驾驶系统IVIS在实际混合路线驾驶中对燃油效率和安全驾驶的影响。Foot-LITE系统主要用于促进更稳定的速度曲线和合理使用换档（以促进高效的驾驶形式），并保持安全的车头时距和车道位置。假设在这些方面将观察到驾驶性能的正变化。记录诸如行驶速度和偏航速率等参数，以提供进一步的参考信息;然而，对于这些参数，Foot-LITE系统不向驾驶员实时提供具体的规定性建议。
二、实验方法
2.1 实验路线
本研究的驾驶路线是在莱斯特郡（英格兰中部）地区及其周围的固定驾驶路线;长度为28.3英里（或45.5公里），花费大约50分钟完成（参见图3“开始”到“结束”）。在混合路线驾驶场景中，有三种道路，分别为“高速公路”，“城市”和“城际间”，其中有两段过渡路线。高速公路段有三个或四个车道，其中两个同向车道合并，限速70英里/小时（asymp;113公里/小时），并花费大约11-12分钟完成。城市区段的实验道路在未登记的住宅单车道和单向道路上完成，有许多人行通道，立交桥和T形路口，限速30英里/小时（asymp;48公里/小时），大约8分钟完成。在市区内，主要行车道均为单车道，在交通灯控制的十字路口及回旋处设有多车道;限速分别为40、50、60英里/小时（asymp;64、80、97公里/小时）这是实验道路中最长的一段，需要大约18分钟才能完成。这三个部分道路共同组成混合驾驶路线。
如图3所示，试验在“终点”开始和完成，实验在高速公路驾驶一段路程后开始，以确保司机熟悉测试车辆和智能驾驶系统。由于限速下降到30英里/小时，交通密度增加，城市区路线的“结束”到“终点”的最后一部分将被排除。
图3 实验路线选择
在所有驾驶条件下，实验人员对参与司机进行口头路线指导，而且实验人员始终在车上。这些都根据同一固定形式提供，以确保所有的驾驶员收到相同的指令。路线描述还包括一些战术信息，例如速度即将到达限速的30英里/小时，接近红绿灯，以及诸如“在路口向右，下一街道右手车道拐出去”等指令。所有参与司机在整个研究中驾驶相同的实验车辆：英国右驾驶1.6升柴油手动变速器版2006年福特FocusZetec。
2.2 被试驾驶员招募
招募了40名被试驾驶员（30名男性和10名女性，详情参见表I）参与本研究。驾龄从3年到47年，所有司机经常驾驶手动档车辆。所有人员自愿回复招募通告。主要招募标准是被试者拥有保险公司车辆驾驶保险单。为了确保这一点，被试者必须满足许多条件，比如：21岁以上;持有驾照一年以上;驾照没有被扣超过六分或由于某种违法行为被取消驾驶资格。只有那些没有关于Foot-LITE或TeleFOT项目工作经验或与该项目直接牵涉的人员才能被招募。此外，被试者不能被告知：本文作者以前参与了Foot-LITE项目，因为这可能会影响他们的驾驶行为。
表I 被试驾驶员相关状况
|
数量 |
年龄 |
驾龄 |
|||
|
平均 |
标准偏差 |
平均 |
标准偏差 |
||
|
全组 |
40 |
41.90 |
11.64 |
22.03 |
11.74 |
|
男 |
30 |
42.33 |
12.28 |
22.60 |
11.94 |
|
女 |
10 |
40.60 |
9.10 |
20.30 |
11.24 |
2.3 数据收集和因变量
使用两种主要测量方法（方法1和2）和行程结束时燃料消耗量（方法3），为该研究收集驾驶性能数据：
（1）Foot-LITE系统:系统收集来自不同传感器（OBDII端口，专门的LDW相机，智能手机上的GPS和处理单元中的三轴加速度计）的多个参数，并整合这些数据，通过智能应用提供反馈。所有参数被记录并转换为.csv文件进行分析。本文中，Foot-LITE系统收集的数据包括以下内容：
时间：连续量，％旅行时间：1.5s;
发动机参数：每分钟连续转数（revolutions per minute,RPM）和发动机负荷（％）;
节气门位置：连续量（％）;
车道偏差：车道数（n）和平均位置（m）;换挡齿轮：当前理想档位(%每个档位时间）。
（2）GPS日志:由Race科技（DL1Mk3）提供的设备记录20Hz的GPS以及100Hz的三轴加速度计和陀螺仪。数据存储在其定制的软件包中用于分析。收集的数据包括：
车速：连续量（mi/h）;
横向和纵向加速度：连续量（m/s/s）;
偏航速率：连续量（deg/s）;
时间：旅行时间（s）。
（3）内部行程计算机:除了上面收集的连续数据之外，在行程结束时根据内部行程计算机记录燃油效率，即每加仑行驶英里（miles per gallon,MPG）。并处理由数据记录器收集的驾驶数据（方法1和2），只处理高速公路区段的“开始”和城市间区段的“结束”之间收集的数据（见图3）。一旦数据被整理后（在MS Excel中为Foot-LITE记录的数据和“分析v8”（Race Technology的定制软件包）GPS记录器中完成），将
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