摘 要

本文设计了一个模拟驾驶实验，十一位被试驾驶员均要进行无自动驾驶过程和前半程为自动驾驶过程共两次实验。在进行实验的同时，记录下被试驾驶员的心电数据和操纵数据，然后通过Matlab软件编写程序将原始心电数据提取出心率变异性，接着对心率变异性进行时域和频域分析，利用时域和频域分析检测指标，如RMSSD、LF、LF/HF，判断自动驾驶对驾驶负荷的影响。在现阶段的自动驾驶发展过程中，驾驶员无法完全脱离驾驶过程，因此在完全自动驾驶实现前要经历较长的人机共驾阶段。在这一人机共驾阶段，自动驾驶系统会影响驾驶人的驾驶行为，从而显著影响驾驶人的驾驶负荷，进而影响驾驶安全。所得结果对于研究这一人机共驾阶段的驾驶安全及交通安全具有重要的指导意义。

论文主要研究了自动驾驶对驾驶负荷的影响。

研究结果表明：自动驾驶相比驾驶员自行驾驶，驾驶员的驾驶负荷升高。

本文的特色：利用心率变异性研究自动驾驶对驾驶负荷的影响。

关键词：自动驾驶；驾驶负荷；心率变异性

Abstract

In this paper, designed a simulated driving experiment, eleven men were required to carry out the driver without automated driving process and the first half of the automated driving process for a total of two experiments. Meanwhile, recorded the ECG data and manipulation data of the driver, and then extracted the HRV from the original ECG data by Matlab software. Then, analyzed the HRV in time domain and frequency domain, used time domain and frequency domain analysis to test indicators such as RMSSD, LF, LF /HF, to determine the impact of automated driving on the driver workload. Nowadays, the driver cannot be out of the driving process completely. Therefore, before the fully automated driving going, there is a long man-machine phase. In this man-machine phase, the automated system will affect the driver's driving behavior, which significantly affects the driver's workload, which in turn affects driving safety. The results are of great significance to study the driving safety and traffic safety of this man-machine phase.

The paper mainly studied the influence of automated system on driver workload.

The results show that the driver's workload will increase for the automated system.

The characteristics of this paper: studied the relation of automated driving and driver workload through HRV.

Key Words： automated driving；driver workload；HRV

目 录

第1章 绪论 1

1.1 研究背景及意义 1

1.2 国内外研究现状 1

1.2.1 国外研究现状 1

1.2.2 国内研究现状 2

1.3 研究内容 3

第2章 驾驶负荷研究基础 5

2.1 驾驶负荷定义及影响因素 5

2.1.1 驾驶员认知过程 5

2.1.2 驾驶负荷形成过程 5

2.1.3 驾驶负荷影响因素 5

2.2 驾驶负荷测量方法 6

2.2.1 主观评价法 6

2.2.2 工作绩效评价法 6

2.2.3 生理评价法 7

2.3 心率变异性研究基础 9

2.3.1 心率变异性定义 9

2.3.2 心电图典型波形 9

2.3.3 心电信号典型频谱图 10

2.3.4 ECG信号的噪声图 10

2.4 心率变异性分析概述 11

2.4.1 心电信号预处理 11

2.4.2 RR间期提取 13

2.4.3 心率变异性分析 13

2.4.4 Pan-Tompkins算法 14

2.5 汽车操纵参数 15

2.5.1 纵向加速度标准差 16

2.5.2 紧急制动合理性比率 16

2.5.3 前车安全距离合格率 17

2.5.4 方向盘转角标准差 17

2.5.5 横向加速度标准差 18

第3章 实验研究 19

3.1 实验目的和内容 19

3.2 实验设备 19

3.2.1 虚拟驾驶平台 19

3.2.2 心电采集设备 20

3.3 实验驾驶员 20

3.4 实验场景 21

3.5 实验流程 21

3.6 实验注意事项 22

第4章 实验数据分析 24

4.1 心电信号分析 24

4.2 操纵数据分析 30

4.2.1 方向盘转角熵值 30

4.2.2 横向偏移标准差 33

4.3 实验总结 35

第5章 结论与展望 37

5.1 结论 37

5.2 课题研究展望 37

参考文献 38

附 录 40

HRV信号提取程序 40

致 谢 42

第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

这些年来，自动驾驶汽车的概念很火热。谷歌的自动驾驶汽车于2012年5月获得美国首个自动驾驶车辆许可证,2013年，博世在德国高速公路上成功试验了自动驾驶汽车；日产称，2020年将在多种车辆上实现革命性的自动驾驶^[1]；据美国电气和电子工程师协会预测，2040年时全球的新款汽车中有百分之七十五都将是自动驾驶汽车^[2]。

但是，从政策和研究角度来看，自动驾驶汽车的发展却有些激进，至少这种新型车辆对驾驶人驾驶负荷的影响仍未得到足够了解。这种影响可以从“人-车-路-环境”这一道路交通系统来分析。人因，比如性别，年龄，驾驶经验，性格等；车因，比如自动驾驶汽车的自动化程度；路因，比如道路线形，交通标志量等；环境因素，比如天气恶劣程度。