导航播报措辞复杂度对驾驶行为的影响

杨丽平 边扬 赵晓华 伍毅平 刘小明

(北京工业大学 城市交通学院∥交通工程北京市重点实验室，北京 100124)

众所周知，导航提供的路径引导信息能够提升驾驶人出行效率，尤其是在陌生环境中[1- 2]。然而，车辆驾驶是一项复杂的驾驶任务，需要驾驶人视觉、听觉、动作和认知4个通道资源的协调合作才能完成[3]，而驾驶时使用导航无疑会占用分配至驾驶任务的资源，从而对驾驶安全产生不良影响。袁伟等[4]发现，驾驶人使用导航系统时对道路环境的注意明显减少；Jamson等发现视觉和听觉导航任务均使驾驶人对意外状况的响应延迟[5]。由此可见，导航系统在为驾驶人提供便捷服务的同时，其功效会因信息接收和处理对驾驶人认知资源的占用而被部分削弱，因此，非常有必要探索满足驾驶人需求的导航信息，减少因导航而带来的负面影响，最大程度地发挥导航的效用。

导航信息给予内容和方式是影响其作用效果的两个重要方面，前者关系到向驾驶人传递哪些信息，后者关系到如何传递这些信息给驾驶人，因此，国内外学者围绕这两方面开展了深入的研究。针对导航信息给予内容，相关研究主要聚焦在视觉和语音信息内容两个层面，Lavie等[6]发现驾驶人使用信息量最小的地图时表现最佳；Wu等[7]比较了驾驶人在使用简单和复杂两种提示信息时的驾驶表现和认知负荷，发现简单提示信息播报时间短，更易被驾驶人接受和理解；Dalton等[8]研究发现，与复杂语音指令相比，简单语音指令更易被遵守，并且不会干扰驾驶人的任务执行；还有研究提出，导航语音提示无需提供路名，因为它们不易被驾驶人快速理解[9]。上述研究结果表明，简单的视觉或语音信息因其提示内容少而更便于驾驶人获取和理解，故作用效果更佳。针对导航信息给予方式，现有研究主要致力于探究视觉显示、语音播报以及两者的结合对驾驶人视觉表现和驾驶行为的影响，结果表明语音播报叠加视觉显示方式更易被驾驶人接受，且驾驶人的行为表现也更佳[10- 13]。此外，还有学者进一步探索了不同视觉显示或语音播报方式作用效果的差异。对于视觉显示方式，Lin等[14]研究发现2D和3D的驾驶表现无显著差异，而3D的扫视行为较2D更频繁，使用子窗口导航显示时驾驶人的导航错误明显减少；Verwey[15]通过驾驶人的任务表现发现语言信息比空间信息更具优势；对于语音播报方式，Uang等[16]指出，适当的播报方式有利于提高驾驶人对提示信息的遵守程度，建议根据信息内容选择命令式或者描述式语音播报；Large等[17]探究了高低信任度语音对驾驶人信任度和注意力的影响，结果表明，高信任度语音引导下驾驶人对导航的信任度更高，但是语音信任度不会显著影响驾驶人对指路标志的关注。上述研究揭示了导航信息给予方式对驾驶行为和主观认知的影响，为进一步优化导航信息给予方式指明了方向。

由上述研究可知，语音播报作为导航信息的重要传递方式之一，其语音信息内容(即播报措辞)已引起学者的广泛关注，且主要聚焦于播报措辞复杂度。由于人的认知能力有限，过于简单或复杂的措辞都会造成驾驶人认知不便，进而影响其行为表现，因此，非常有必要研究播报措辞复杂度对驾驶人的影响，进而甄选出满足驾驶人认知需求的播报措辞。然而，现有关于播报措辞复杂度的研究主要聚焦在简单和复杂两种措辞上，播报措辞分级跨度大，且不同措辞的主要区别是信息长度不同，缺乏内在的逻辑联系，导致现有研究无法细致刻画导航播报措辞复杂度对驾驶人行为表现的影响，难以定量分析驾驶人行为表现随播报措辞复杂度的变化规律。基于此，文中提出4种不同复杂度的播报措辞，研究不同措辞引导下驾驶人行为表现的时空特征，挖掘驾驶人综合行为表现随播报措辞复杂度的变化趋势，以期增进对播报措辞复杂度作用机理的认识，寻求导航播报措辞优化方法，为制定导航信息发布标准提供依据。

1 研究方法

1.1 研究思路

文中拟采用对比研究方法，针对城市道路典型交叉口设计不同复杂度的导航播报措辞，借助驾驶模拟技术获取不同播报措辞引导下的驾驶行为数据，运用统计分析方法从空间和时间两个维度探究驾驶行为特征，并综合评定驾驶人的行为表现，进而挖掘驾驶人综合行为表现随导航播报措辞复杂度的变化趋势。

1.2 实验设计

为了排除道路类型的影响，文中以城市道路平面交叉口为例探究导航播报措辞复杂度对驾驶行为的影响。调研发现，不同导航产品在交叉口发布的指路信息并不统一，但主要涉及4类信息，按照信息发布顺序依次是距离信息、方向信息、道路信息和车道信息。距离信息指停车线断面相对于播报结束断面的距离，如“前方××米”；方向信息指车辆到达停车线时的行驶方向，如“红绿灯路口右转”；道路信息指车辆通过交叉口后驶入的道路名称，如“进入××路”；车道信息指为了更顺利地驶入目标道路，车辆应该走的车道，如“请走最右侧车道”。

文献[18]根据视觉信息单元数量划分复杂度，受此启发，文中根据语音信息单元数量将播报措辞复杂度分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ共4级，对应的语音信息单元依次是“方向信息”、“方向信息+道路信息”、“距离信息+方向信息+道路信息”和“距离信息+方向信息+道路信息+车道信息”，4种措辞在实际中均有应用。为了使导航信息与道路交通标志相对应，每种措辞包含3次播报，播报结束断面与停车线断面的距离依次是500、100和0 m，与3级预告标志的设置保持一致，播报起始断面取决于播报措辞的复杂度。4种复杂度播报措辞的信息组成如表1所示。

根据上述实验设计，采用3D MAX软件开发驾驶模拟实验场景，同时制作导航播报措辞音频文件，并将开发的场景和设计的语音文件导入驾驶模拟平台；而后招募被试者，开展驾驶模拟实验，获取不同导航播报措辞引导下的驾驶行为数据。

1.3 指标选取

文中以速度、加速度、速度标准差和加速度标准差4个基本变量为基础[19-22]，从时间和空间两个维度定义驾驶行为表征指标，以精细化地分析播报措辞复杂度作用效果的时空特征。空间维度指标包含点位和区段行为表现指标，时间维度指标指时段行为表现指标。此外，为了进一步衡量驾驶人在整个作用时空区间的整体表现，文中基于以下4个基础指标提出驾驶人综合行为表征指标。

(1)点位行为表现指标

选取停车线上游600 m点位作为起点，停车线下游100 m点位作为终点，记作[-600 m，+100 m]。为了研究不同位置驾驶人的行为表现，以5 m为间隔将整个区段划分为141个点位，各点位位置为-600+5(i-1)(i=1，2，…，141)，并把各点位平均速度、加速度、速度标准差和加速度标准差作为行为表现指标，记作Pvi、Pai、PvSDi和PaSDi。

表1 4种复杂度播报措辞的信息组成

(2)区段行为表现指标

为了研究不同播报阶段驾驶人的行为表现，根据Ⅳ级复杂度措辞3次播报的起止点，将整个区间分为6个子区段，各区段的范围和含义如图1所示，并把各区段的平均速度、加速度、速度标准差和加速度标准差作为行为表现指标，记作Svj、Saj、SvSDj和SaSDj(j=1，2，…，6)。

(3)时段行为表现指标

为了细致刻画每次播报前后驾驶行为的变化情况，基于播报前后区段行为数据确定每次播报的速度变化率、加速度变化率、速度标准差变化率和加速度标准差变化率。将3次播报作为3个时段，将各时段的平均速度变化率、加速度变化率、速度标准差变化率和加速度标准差变化率作为行为表现指标，记作Rvk、Rak、RvSDk和RaSDk(k=1，2，3)。

(4)综合行为表现指标

为了研究驾驶人综合行为表现与导航播报措辞复杂度的关系，提出考虑驾驶人在整个区段运行速度、加速度、速度标准差和加速度标准差的综合行为表现指标Y，具体构建方法详见3.2节所述。

图1 数据分析范围示意图

1.4 分析方法

重复测量方差分析方法(Repeated Measures ANOVA，rANOVA)是一种参数检验方法，用于检验两个及两个以上条件下重复测量的因变量均值差异的显著性，适用于满足独立性、正态性、方差齐性和Mauchly协方差阵球性检验的数据。根据研究思路和数据特征，文中利用rANOVA方法检验在4种不同复杂度措辞引导下各点位和各区段行为指标的差异。

Kruskal-Wallis(K-W)秩和检验以及Friedman秩和检验均是非参数检验方法，它们分别通过多个独立或相关样本(3个及3个以上)的秩和来判断各样本所代表的总体分布差异的显著性，适用于不满足独立性、正态性和方差齐性的数据。根据研究思路和数据特征，文中利用K-W秩和检验方法探究在每次播报后4种复杂度措辞引导下驾驶行为变化的差异，同时利用Friedman秩和检验方法探究每种措辞3次播报后驾驶行为变化的差异。

主成分分析法是一种多变量统计方法，也是最常用的降维方法之一。该方法通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转化为一组线性不相关的变量，转化后的变量被称为主成分。文中利用主成分分析法提取一个考虑驾驶人在整个区段的运行速度、加速度、速度标准差和加速度标准差的综合行为表现指标。

2 测试实验

2.1 实验平台

采用AutoSim公司开发的驾驶模拟实验平台，所驾驶的车辆是丰田Yaris车型，具备方向盘、油门、刹车、离合等操作装置，能够以0～10 Hz的频率产生振动感，水平和垂直视野范围分别是130°和40°，可以为驾驶人提供高真实度的道路环境和交通环境。在车辆运行过程中，平台以30 Hz的频率输出速度、加速度等车辆运行状态数据，以及刹车、方向盘转角等驾驶人操控行为数据。

2.2 实验场景

实验场景如图2所示。采用双向8车道主干路，车道宽度均为3.5 m，限速60 km/h，设有宽度分别为2.8 m和2.5 m的中央分隔带和机非分隔带，交通流状态设置为自由流，以排除其他车辆对实验车辆的影响。实验交叉口分布在4个实验场景中，每个场景还有一些开展其他研究的交叉口或干扰交叉口，这些交叉口将道路相连，形成长度约10 km的实验路径，实验场景中的交通标志线均按国家标准GB 5768—2009设置。根据实验路径和道路指路标志确定每种措辞的方向信息、道路信息和车道信息，Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ级措辞对应的方向信息是右转、左转、右转和左转，Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ级措辞对应的道路信息是金汇路、平乐路和滨江路，Ⅳ级措辞对应的车道信息是最左侧，并录制播报措辞语音文件。通过API函数将播报措辞语音文件导入驾驶模拟平台，进而设定语音播报控制程序。

图2 实验交叉口3D场景图

2.3 实验对象

招募37名被试者，其中男性25名，女性12名，男女被试者比例与目前我国男女驾驶人比例相近。被试人数满足中心极限定理经验法则规定的驾驶行为研究样本量不应小于30的要求[23]。所有被试者均持有有效的机动车驾驶证，平均驾龄为8.72±5.84年。被试者的年龄在21～57周岁之间，平均年龄为37.76周岁(年龄标准差为11.80)。所有被试者身体状况良好，无色弱、色盲，视力水平在0.5 以上。

2.4 实验流程

主要实验过程如下。

①被试者填写个人基本信息表，包含性别、年龄等信息。

②预实验 调取非实验场景，被试者试驾5 min，熟悉模拟车辆的运行环境以及油门、刹车等操作。

③正式实验 被试者以随机顺序驾驶4个实验场景，每个场景约需10 min，完成2个场景后休息10 min，以排除驾驶疲劳的影响；实验人员仅告知被试目的地，整个驾驶过程被试者根据导航语音提示和道路交通标志完成驾驶任务。

④被试者填写驾驶模拟平台仿真度问卷以及主观感受问卷。

3 数据分析

3.1 不同复杂度导航播报措辞引导下驾驶行为的时空特征分析

3.1.1 空间特征分析

(1)点位行为表现

图3所示为4种播报措辞下各点位的运行速度、加速度、速度标准差和加速度标准差，即Pvi、Pai、PvSDi和PaSDi(i=1，2，…，141)。

由图3可以看出，尽管4种措辞的复杂度不同，但车辆运行状态发生明显变化的区段都是L- 200～L+100，运行速度和加速度表现为“先降后增”，速度标准差和加速度标准差则为“先增后降”。rANOVA结果显示，4种措辞的运行速度在L- 100～L+100区段存在明显差异，主要表现为Ⅳ级复杂度措辞的运行速度高于其他3种措辞，对于其他3项指标，4种措辞仅在个别点位存在显著差异。总的来说，Ⅳ复杂度措辞由于提供的信息比较全面，所以运行速度较快，且速度变化比较平稳，而Ⅰ级和Ⅱ复杂度措辞在临近交叉口时存在部分速度标准差和加速度大的点位，表明其速度变化不够平稳。4种措辞的加速度标准差变化趋势比较一致。

图3 4种播报措辞引导下各点位的驾驶行为表现

(2)区段行为表现

表2所示为4种播报措辞在各区段的运行速度、加速度、速度标准差和加速度标准差，即Svj、Saj、SvSDj和SaSDj(j=1，2，…，6)。

表2 4种播报措辞引导下各区段的驾驶行为表现1)

由表2可以看出：4项指标均从区段3开始变化，其中运行速度呈线性下降趋势，在区段6达到最小值；加速度呈先减后增趋势，在区段5达到最小值；速度标准差和加速度标准差则呈先增后减趋势，在区段5达到最大值(Ⅰ级复杂度措辞除外)。针对各项指标，尽管不同措辞的变化趋势相近，但仍存在一些差异。rANOVA结果显示，措辞复杂度主要影响区段4、5、6的运行速度(依次为：F=3.856，P=0.012；F=5.679，P=0.001；F=14.660，P=0.000)、加速度(依次为：F=5.725，P=0.001；F=4.964，P=0.003；F=5.212，P=0.002)和速度标准差(依次为：F=4.724，P=0.004；F=5.265，P=0.002；F=10.645，P=0.000)以及区段4的加速度标准差(F=3.392，P=0.021)。对于运行速度，在区段4、5、6，Ⅳ级措辞明显大于其他3种措辞。对于加速度，在区段4，Ⅱ级措辞显著小于其他3种措辞；在区段5，Ⅰ级措辞显著小于其他3种措辞；在区段6，Ⅱ级措辞显著大于其他3种措辞。对于速度标准差和加速度标准差，在区段4，Ⅰ级措辞显著小于Ⅱ级措辞，4种措辞的加速度标准差在区段5和6无显著差异，但Ⅰ级措辞在这两个区段的速度标准差显著大于其他3种措辞。总的来说，Ⅳ级复杂度措辞的速度降幅较其他措辞小，Ⅲ级和Ⅳ级复杂度措辞引导下车速变化更平稳。这可能是由于措辞的复杂度不同，使得驾驶人对导航信息的认知存在差异，进而导致驾驶人对车辆的操作存在差异。

3.1.2 时间特征分析

(1)基于播报措辞的时段行为表现

每种措辞播报3次，每次播报后4种措辞的速度变化率、加速度变化率、标准差变化率和加速度标准差变化率，即Rvk、Rak、RvSDk和RaSDk(k=1，2，3)，如图4所示。

由图4可以看出，第1次播报后，车辆的运行速度、速度标准差和加速度标准差均增长，只有加

图4 各时段4种措辞引导下驾驶行为表现的指标变化率

速度减小，并且Ⅰ级和Ⅱ级措辞的加速度和速度标准差的变化率高于Ⅲ级和Ⅳ级措辞，但是，4种措辞的速度和加速度标准差的变化率无明显差异。第2次播报后，速度和加速度同时减小，而速度标准差和加速度标准差仍然增大，但不同措辞的变化幅度不同，Ⅰ级和Ⅱ级措辞的变化率大于Ⅲ级和Ⅳ级措辞，特别是速度标准差、加速度和加速度标准差这3项指标。第3次播报后，加速度的变化与第2次播报不同，呈增长状态，但其他3项指标的变化与第2次播报相同。K-W检验结果表明，措辞复杂度显著影响第1、2次播报加速度变化率的秩均值(分别为：χ2=9.200，P=0.032；χ2=9.079，P=0.034)，第2、3次播报速度和加速度标准差变化率的秩均值(分别为：速度χ2=8.276、P=0.045，加速度χ2=9.005、P=0.039；速度χ2=11.517、P=0.008，加速度χ2=10.250、P=0.021)，第1、2、3次播报的速度标准差变化率的秩均值(依次为：χ2=8.953，P=0.040；χ2=14.777，P=0.005；χ2=11.810，P=0.007)。

通过3次播报前后各指标的变化可以看出，车辆运行速度从第2次播报开始大幅下降，并且Ⅰ级和Ⅱ级措辞引导下速度降幅更大。由于加速度反映速度的变化快慢，故这两种措辞对应的加速度变化率也较高。与Ⅲ级和Ⅳ级措辞相比，Ⅰ级和Ⅱ级措辞速度和加速度变化幅度较大的可能原因是：Ⅰ级和Ⅱ级措辞没有包含距离信息，导致驾驶人对车辆与交叉口的距离缺乏清晰的认识，因此，这两种情形下，驾驶人减速力度更大，以防到达交叉口时来不及减速。此外，值得注意的是，对于第2、3次播报，Ⅰ级和Ⅱ级措辞的速度标准差和加速度标准差也较Ⅲ级和Ⅳ级措辞的大。这可能归因于Ⅰ级和Ⅱ级措辞涉及的指示信息较少，驾驶人对语音信息存在疑惑，使得驾驶人在驾驶时仍需关注道路信息，降低了驾驶平顺性。因此，速度和加速度波动较大。

(2)基于播报次序的时段行为表现

每种措辞播报3次，对应3个时段。每种措辞在3个时段的速度变化率、加速度变化率、速度标准差变化率和加速度标准差变化率，即Rvk、Rak、RvSDk和RaSDk(k=1，2，3)，如表3所示。

表3 各措辞3个时段驾驶行为表现的指标变化率

由表3可以看出，对于4种措辞，车辆运行速度的变化主要集中在第2、3次播报，加速度的变化则集中在第1、2次播报，降幅均是依次增大。值得注意的是，由于第2次播报后加速度降幅较大，第3次播报后加速度稍有提高，但此时其仍为负值，故第3次播报后速度继续下降。随着3次播报的推进，4种措辞的速度标准差变化率依次增大，但不同措辞的速度标准差变化率的变化趋势存在差异。Friedman检验结果显示，Ⅰ级和Ⅱ级措辞3次播报速度变化率的秩均值(分别为：χ2=21.568，P=0.000；χ2=28.270，P=0.000)、加速度变化率的秩均值(分别为：χ2=14.757，P=0.001；χ2=26.432，P=0.000)、速度标准差变化率的秩均值(分别为：χ2=9.892，P=0.007；χ2=6.703，P=0.035)和加速度标准差变化率的秩均值(分别为：χ2=7.189，P=0.027；χ2=6.054，P=0.048)均存在显著差异，而Ⅲ级和Ⅳ级措辞仅是3次播报的速度变化率的秩均值(分别为：χ2=34.757，P=0.000；χ2=11.405，P=0.003)和加速度变化率的秩均值(分别为：χ2=9.459，P=0.009；χ2=20.595，P=0.000)存在显著差异。

通过3次播报对应的速度变化可以看出，第1次播报后，驾驶人并未立即减速，而是在第2次播报后才开始减速为转弯做准备，并且加速度变化率也是在第2次播报后达到最大，这表明第2次播报在引导驾驶人减速方面发挥着关键作用。由于第2次播报结束断面距离交叉口较近，因此，语音信息第2次播报起点与交叉口停车线的距离应该满足驾驶人将车速降至合理转弯速度的需要，否则将导致驾驶人在临近交叉口时紧急减速，不利于驾驶安全。此外，通过3次播报的变化率连线可以看出，Ⅲ级和Ⅳ级措辞各项指标的连线更平顺，表明导航提供详细的措辞有利于提高车辆行驶的平稳性。

3.2 驾驶人综合行为表现与导航播报措辞复杂度的关系

为了探究驾驶人综合行为表现与导航播报措辞复杂度的关系，利用主成分分析方法构建了式(1)所示的考虑驾驶人在整个区段运行速度v、加速度a、速度标准差vSD和加速度标准差aSD的驾驶人综合行为表现模型，并采用rANOVA方法检验不同措辞引导下驾驶人综合行为表现的差异。

Y=0.169v+0.290vSD+0.257a+0.285aSD

(1)

驾驶人综合行为表现评分如图5所示。随着导航播报措辞复杂度的增加，驾驶人综合行为表现逐渐提升。与Ⅰ级复杂度措辞相比，Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ级措辞引导下，驾驶人的综合驾驶表现分别提升15%、20%和40%。rANOVA方差分析结果表明，播报措辞复杂度会显著影响驾驶人的综合行为表现(F=3.377，P=0.021)，Ⅳ级措辞引导下驾驶人的综合行为表现明显优于其他3种措辞，Ⅰ级和Ⅱ级措辞引导下驾驶人的综合行为表现无显著差异。

图5 驾驶人综合行为表现评分

4 结语

针对现有研究未能细致刻画导航播报措辞复杂度对驾驶人行为表现的影响的不足，文中基于驾驶模拟实验平台，以普通交叉口为例，构建考虑驾驶人时空和综合行为表现的多维度指标体系，研究了播报措辞复杂度对驾驶行为的影响，为甄选确保车辆运行更顺畅、更安全的播报措辞奠定了基础。文中主要结论如下：

1)导航播报措辞的作用点在交叉口上游 200 m，4种措辞作用效果的差异主要体现在交叉口上游100 m至下游100 m区段；

2)从时空驾驶表现可以看出，Ⅰ、Ⅱ级措辞引导下车辆运行的平稳性较差，原因可能是这两种措辞没有包含距离信息，驾驶人不确定车辆与交叉口的距离，故降速意识强、力度大，速度的大幅调整降低了行驶的平顺性；

3)导航信息的第2次播报在引导驾驶人减速方面发挥着关键作用，故第2次播报起点与交叉口停车线的距离应确保驾驶人可将车速降至合理转弯速度；

4)驾驶人的综合行为表现随着导航播报措辞复杂度的增加而提升，这表明详细的播报措辞有助于驾驶人理解导航信息并合理地做出响应，从而引导驾驶人快速、安全地通过交叉口。

文中研究增进了对播报措辞复杂度作用机理的认识，为优化导航播报措辞指明了方向，也为制定导航相关标准提供了理论支撑。然而，文中以简单交通场景为例开展研究，措辞复杂度在复杂场景中的作用效果可能与简单场景存在差异。因此，在未来的研究中，需进一步探索复杂交通环境下措辞复杂度对驾驶人行为表现的作用规律，增进对导航播报措辞作用机理的认识。此外，未来拟进一步探究不同导航信息给予模式下驾驶人对交通标志的依赖水平，并深入挖掘驾驶人标志依赖水平随导航信息给予模式的迁移规律，从而寻求与现有标志系统契合的导航信息给予模式。