基于音乐对不同道路驾驶疲劳的唤醒作用

2021-03-22周春远柯畅肖冰吴永康罗杨

人类工效学 2021年6期

周春远，柯畅，肖冰，吴永康，罗杨

(福建工程学院交通运输学院，福建福州 350108)

1 引言

随着时代的发展，社会经济的日益增长，汽车保有量也保持着一个稳步上升的趋势，同时也伴随着道路交通事故的发生频率越来越高，极大程度的威胁了人们的生命财产安全，在引发道路安全事故的众多因素中，疲劳驾驶俨然已经成为了造成道路交通事故的主要原因之一，而疲劳驾驶是一种无法通过定量标准衡量的危险驾驶行为，在生活中往往还不能被交管部门及时发现，因此，研究音乐对于驾驶疲劳的唤醒作用有利于减轻驾驶员的疲劳程度，从而减少道路交通事故的发生。

目前，对驾驶疲劳的检测方法使用比较多的一般分为4种：生理指标的检测，如心电、脑电、肌电等、面部特征检测法、主观评价法、车辆行为检测等[2-4]。各类检测方法在检测驾驶疲劳方面均有一定的优势和劣势，例如生理指标检测法，其检测结果可靠性和准确性较高[4]，尤其心电在检测驾驶员精神状况上有很大优势，但实验过程与驾驶员产生接触，可能会对驾驶员生理指标造成一定干扰；主观评价法，数据容易提取，不影响驾驶员正常驾驶，因此，本文结合两种方法优点去研究音乐对疲劳驾驶的影响在生理指标上的变化，从而反映出音乐对疲劳驾驶的唤醒作用。

研究音乐对人的唤醒作用，主要采用心率(HR)和心率变异性等指标[12]，HR反应了音乐对人的机体作用的特异性较低，而心率变异性则是较好的衡量指标[9]。心率变异(Heart Rate Variation HRV)分析是判断自主神经活动的重要指标，常用的分析方法有时域分析、频域分析、非线性分析。频域分析可以比较细致地分别观察交感神经和副交感神经的调节控制作用，弥补时域分析的不足[1]。本文采用频域分析的方法，通过HR和频域指标的变化来分析音乐对被试者驾驶疲劳的唤醒作用。

HRV表示逐次心动周期的差异。研究认为：HR在零对照的过程与听音乐的过程中都会降低，并不是一个很严谨的指标，而使用心率变异性评价音乐的效果则更为明显[9]。HF反映副交感神经系统的活性，频域分析的低频成份(LF)是整个自主神经系统活动性的反映，频域分析的低频成份(LF)活动的增强反映了疲劳程度的增加[7]。LF/HF是交感神经系统和副交感神经系统协调作用的一个反映[10]，而频域分析低频与高频的比值(LF/HF)在听音乐时升高[9]。研究疲劳和HRV指标的关系时发现，疲劳时频域分析的低频成份(LF)值上升，HF值下降，频域分析低频与高频的比值(LF/HF)比值升高[11]。陈安琪等人认为，具有一定频率的声波传到人体的各个器官时能够促进人体生理活动的协调，使得频域分析的低频成份(LF)活动减少，HF活动增加，从而减缓身体紧张的心理状态[6]。有实验表明音乐能使LF活动降低，影响整个自主神经系统的活动性;同时能够使HF活动升高，增强副交感神经的兴奋性，从而降低人的疲劳程度[1]。

2 对象与方法

2.1 实验方法

根据国内外的研究现状显示，声音能对人的心血管系统产生影响[13]，音乐对交感神经活性和副交感神经活性有较大的影响。因此，本次实验将对不同道路上疲劳驾驶时，音乐对周期领域的低频成分(LF)、高频成分(HF)、低频与高频(LF/HF)的比值以及平均心率(AVHR)和正常心跳间距之间的标准差(SDNN)的影响进行实验并记录数据，从而分析出音乐对疲劳的唤醒作用，也能够区分不同的道路状况类型对人的机体的作用。

2.2 实验对象

此次实验按照道路环境的不同分别进行了两组实验，第一组为高速公路组，第二组为城市道路组，在实验过程中，音乐、播放时间以及音乐音量均保持不变；被试每天只完成一组实验，且每组实验开始前，提醒被试高速公路的驾驶最低速度不得低于60 km/h，且在驾驶过程中不能下高速；被试试开五分钟适应环境，无异常后，开始实验。

本次实验共有10名实验对象，均为在校大学生(男女各5人)，年龄为20-22岁。被试人员均有驾驶经验，被试人员的裸眼视力或矫正视力均在4.9及以上，听力正常。实验开始前无不良情绪。实验全过程在安静环境下进行。

2.2.1 实验设备

(1)驾驶模拟系统，主要由汽车驾驶模拟舱、图像显示系统、三维虚拟图像生成系统、汽车动力学模拟系统、音响系统及控制系统等六个部分组成。基本原理是由安装在驾驶舱的传感器将驾驶员的各种操纵信号采集到计算机上，由汽车动力学模型软件计算出车辆瞬间的位置及运动姿态参数，再将车辆的运动参数传送到图像计算机，由图像软件生成与车辆运动相对应的连续变化的道路交通虚拟场景，最后由显示系统显示在驾驶舱正前方的屏幕上。所有这些过程都实时发生，以产生连续变化的图像，给驾驶员一个接近真实的驾驶感觉。

图1 驾驶舱

(2)心电采集仪器，用来收取驾驶人员驾驶过程中的心电数据。

(3)SimlAB软件中，高速公路和城市道路的场景

2.2.2 实验材料

(1)音乐的选择

声音是一种有规律的振动，可以提高脑部皮层细胞的兴奋性，消除外界、精神以及心理等因素所造成的疲劳状态，提高应激能力。因此选择音乐类型为快节奏音乐。

(2)人体生理学的研究结果表明,人在疲劳时,频繁地打哈欠是最主要的生理表现,随着疲劳程度加深,眼睛由微闭状态逐步到完全闭合[5],驾驶员眼睛则分为:精神充沛时眼睛睁大,精神萎靡时眼睛微闭,瞌睡时眼睛闭合3种状态[5]。疲劳唤醒程度表及疲劳程度自评表见表1、表2。

2.2.3 实验步骤

步骤一：在实验开始之前，告知被试实验要求，并让被试试驾驶5 min，适应环境后开始实验。

步骤二：给被试人员戴上心电采集设备，打开高速公路的道路模拟场景，被试人员进入驾驶舱行驶，行驶速度由驾驶员自行掌握，全程记录心电数据。

步骤三：观察驾驶员的面色及心电图，在驾驶员长时间(45 min)的驾驶后，驾驶员继续行驶同时播放音乐对其进行疲劳唤醒，驾驶15 min以后实验结束

步骤四：提取驾驶员播放音乐前后10 min的心电数据。

步骤五：被试人员驾驶结束后，对其进行一个问卷调查，用模糊综合评价法来进行疲劳程度的评定以及疲劳唤醒程度的一个评定。

步骤六：隔天对同一被试改变驾驶场景为城市道路模拟场景，重复上述步骤。

实验结束以后，将心理数据仪记录的20组数据导出，对比实验人员的主观感受，若实验过程中驾驶员出现头晕不适等现象，则剔除该组数据，若驾驶过程正常行驶，则对其生理指标收集的数据进行分析。

3 结果

3.1 层次分析法确定模糊综合评价分析中因素集的权重

采用模糊综合评价法建立疲劳程度的的量化模型，分析驾驶一定时间车辆后驾驶员的疲劳程度。以评定播放音乐前的主观评价指标作为因素集，则驾驶疲劳的模糊综合评价的因素集为：

F={a1,a2,a3,a4}

式中a1为主观疲劳感觉；a2为注意力；a3感知能力,a4为操作速度和反应能力。

采用层次分析法(AHP)确定因素集中各指标的权重．根据各类评价指标在度量疲劳程度中的可靠性，得到因素集的判断矩阵及权重见表3。

则因素集的权重向量为：

WF=(0.515,0.190,0.190,0.105)

根据对被试的问卷调查得：

高速公路各个指标的模糊评价隶属矩阵为：

城市公路各个指标的模糊评价隶属矩阵为：

则唤醒程度的模糊综合评价结果为：

根据隶属度最大原则确定驾驶员的综合唤醒程度，故主观评价播放音乐之前的疲劳程度结果显示为轻度疲劳。但轻度疲劳是通过对整体考虑的，因为存在个体差异，所以可能会存在个别的疲劳状态达到中度疲劳。因此本实验默认开始播放音乐之时被试处于轻度疲劳状态。

3.2 统计学分析

将收集到的有效数据运用统计学的方法以图表的形式呈现出不同道路上播放音乐前后驾驶员心理指标的变化趋势。

图2 不同道路音乐对LF心理指标的影响

LF是整个自主神经系统活动性的反映，LF活动的增强反映了疲劳程度的增加；由图2 可以看出，在两种道路上，当驾驶产生疲劳后，播放音乐对驾驶员的LF心理指标除个别数据的差异外，其他均产生了较为明显的减小，由此可知，音乐能够使LF活动减少。

图3 不同道路LF/HF心理指标的变化

LF/HF表示自律神经平均活性平衡，LF/HF自律神经活性越高通过对播放音乐前后每个人的数值折线图对比中见图3，我们可以清楚的看出除了两组数据播放音乐后是稍微升高，其它数据都有所下降，从数据对比中可以知道播放音乐能够使LF/HF的比值减小。

图4 不同道路音乐对SDNN心理指标的影响

SDNN表示正常心跳间距的标准差，SDNN值越大，说明人的心率波动越大，由图4可知疲劳程度加深时，SDNN值大部分呈现升高趋势。而在播放音乐以后，SDNN值普遍低于播放音乐前值。这说明了播放音乐对驾驶疲劳时驾驶员的心理指标SDNN有明显的影响趋势。

图5 不同道路音乐对HR心理指标的影响

根据图5 大致可以看出，在两种道路上，播放音乐前后平均心率的变化是没有一个明显的趋势的，因此，我们可以认为平均心率与音乐对疲劳的唤醒程度是没有明显关联的，因此，不能将平均心率作为评价音乐对不同道路驾驶疲劳唤醒程度的心理指标。

实验结束后，两组LF和HF比值上升的数据人员询问时发现被试在实验过程中已经达到中度疲劳以上，此时的音乐已经无法对被试产生作用，甚至会加剧被试的疲劳。因此，当驾驶员在驾驶过程中达到中度疲劳时，应尽快寻找地方停车休息，确保行驶安全。

3.3 可重复双因素方差分析

最后对收集到的有效数据进行可重复双因素方差分析，判断音乐、道路以及音乐和道路的交互作用对各项心电指标影响的显著性，结果如表4所示。

表4 方差分析结果

由可重复双因素方差分析得知，由于F>P，音乐对驾驶疲劳前后驾驶员的心理指标参数LF、LF/HF、SDNN的变化有显著影响，对AVHR、HF的变化没有显著影响；因为F

3.4 基于驾驶员对疲劳唤醒程度主观判断的模糊综合评价分析

采用模糊综合评价法建立唤醒程度的的量化模型，分析音乐驾驶员的疲劳唤醒程度。以评定播放音乐前后的比较指标作为因素集，则驾驶疲劳的模糊综合评价的因素集为：

F={f1,f2,f3}

式中f1为自我感觉唤醒程度；f2为播放音乐前后精神状态；f3播放音乐前后的眨眼频率。

采用层次分析法确定因素集中各指标的权重．根据各类评价指标在度量驾驶疲劳中的可靠性和稳定性以及被试人员的反应，得到因素集的判断矩阵及权重见表5。

表5 唤醒程度各项指标的权重

则因素集的权重向量为：

WF=(0.6249,0.2386,0.1365)

根据对被试的问卷调查得：

高速公路各个指标的模糊评价隶属矩阵为：

城市公路各个指标的模糊评价隶属矩阵为：

则唤醒程度的模糊综合评价结果为：

根据隶属度最大原则确定驾驶员的综合唤醒程度，故被试主观评价音乐对疲劳的唤醒程度结果显示为较明显。因为0.5273<0.61021，故根据人为的主观评价分析得，音乐对高速道路疲劳的唤醒程度稍高于对城市道路疲劳的唤醒，但两者唤醒程度差别不大。

4 讨论

根据上述实验，在模拟仿真驾驶实验中，由于长时间的驾驶导致驾驶员进入一个疲劳状态，而研究表明，在驾驶员产生疲劳的情况下，通过播放音乐并控制一定的音量模拟自然声音对驾驶员产生一定的心理刺激，从而达到增加驾驶员的驾驶能力的效果；即通过音乐的声音对驾驶员的疲劳状态产生一定的唤醒作用。上述实验说明音乐对高速道路和城市道路驾驶疲劳均存在显著的唤醒作用，但没有证据表明音乐对高速道路和城市道路的唤醒作用有显著的差异。本次实验在时间和空间上存在的一定差异，会导致实验结果具有差异性。

在时间上，当驾驶员长时间驾驶后，身体开始产生疲劳，并随着驾驶时间的增加，驾驶员的疲劳程度逐渐加深，本实验研究表明当驾驶员达到轻度疲劳时，可以通过播放音乐提高驾驶员的驾驶能力，对驾驶员起到疲劳唤醒的作用，但随着驾驶时间的增加，当驾驶员达到中度疲劳后，此时播放音乐已经无法对驾驶员产生作用，甚至会加剧驾驶员的疲劳程度，使得实验结果具有差异性。

在空间上，本次实验选取城市道路和乡村道路作为实验场景，通过对两个试验场景的模拟驾驶以及对播放音乐前后驾驶员的心电指标参数的变化分析表明：不同道路以及音乐和路段的交互作用对驾驶疲劳前后的心理指标参数的变化均无显著影响，但对驾驶员人为主观评价的数据分析表明：音乐对高速道路疲劳的唤醒程度稍高于对城市道路疲劳的唤醒，但两者唤醒程度差别不大。因此，在空间上，本次实验结果也存在一定差异性，但差异不明显。