行车视觉关注:
司机驾驶经验对于视觉注意力顺序的影响
关键词:可视化搜索; 驾驶; 经验和技巧; 眼球运动; 扫描路径
摘要：针对新手司机和有经验的司机在三种不同类型的路上（农村，郊区，双车道）记录眼睛注视方式。识别差异扫描路径，执行这些固定的内容的分析，可以获得相关的技能,可以指示灵敏度道路类型。这种分析分项的视觉检查每个固定场景, 根据司机提前预判到的来进行辨别。 单次固定, 双次固定, 三次固定 被认定为眼动模式.在新手和有经验的司机之间，三种类型的道路被发现存在固定序列之间的差异，与和一些典型的视觉注意力的新手相比，经验丰富的司机在视觉转换上整体表现出更大的敏感。确定下来的许多个人序列,包括巷道预览模式(远近之间交替注视前方道路的观点), 根据道路类型多样和模式涉及镜检查。
1.介绍
年轻司机仅仅拥有几年的驾驶经验相对于那些经验丰富的司机而言有很高的事故责任率。而17 - 20岁的司机中每年有20%的人会发生一起全责事故, 31-40岁年龄层的这个数字仅为4.5%(1992年卷和英)。这表明驾驶经验有助于司机学习如何避免碰撞，所以的问题是鉴定与学习安全驾驶因素。这种担心促使不同的态度和实际道路行为针对那些已经开了几年的人做了调查最近的合格和 (安德伍德et al . 1997年)。这些调查的最终目的是确定不同的新手司机和有经验的司机的行为,然后介绍司机训练加速学习的技能与经验丰富的司机的行为的一个组成部分。
道路行为研究的重点在于研究新手司机和有经验的司机来记录他们的眼睛注视时遇到不同类型的道路和多车道高速公路上执行换道行为时具有不同的要求(安德伍德et al . 2002年). 差异发现符合Lestina和米勒的(1994)的研究道路交通事故在加州,其中最常发现年轻的司机注意力不集中的贡献的因素。视觉注意力的分配被形容为一个主要因素Lestina和米勒的警方报告分析,未能提前搜索,未能为新手司机避免分心被特征问题。驾驶员训练计划由查普曼et al。(2002)考虑这种变化在驾驶体验视觉注意力的分配,并强调视觉扫描和寻找潜在的危险。
司机可能无法分配注意力的最佳可能的原因,分为两个主要的类可以被视为内生和外生。的内生转变的关注会促使司机当前道路和交通状况的知识,包括意识的重要信息来源,如危险,并可能预测即将出现的问题。减少认知资源在高工作负载将不利影响司机的紧急问题的期望和他们使用的知识来避免危害。这些假设的一个注意力问题的原因在推动将加剧了缺乏经验。外生转变的关注会促使视野的突然变化,如另一个道路使用者进入视野,或现有的道路使用者改变方向相交的轨迹。本文侧重于内源性变化相关的驾驶体验,虽然以前的工作解决司机的突然变化的识别从目前现场检查的一部分(Crundall et al .,1999年,2002年)。探讨内源性变化差异的关注,目前作者的研究中所采用的方法是看的细粒度行为新手和有经验的司机和识别视觉注意力,改变司机的具体组件获得经验。在这里的研究报告,眼睛注视监控回答的问题在哪里司机看下,因为众所周知,他们看起来。这提供了一个描述的是年轻的司机开车时看识别经常发生扫描途径s他们。所使用的研究寻找差别在扫描途径s新手和有经验的司机,并与他们的任务是明显的在路上,使司机的不同要求。
的探索性研究的眼球运动的新手(在几周内观察到通过驾驶考试)和有经验的司机(平均八年以来成功的测试),Crundall和安德伍德(1998)发现了一些指示性的差异在行车驾驶。固定测试路线的主要兴趣包括三个部分:一个简单的农村公路没有十字路口或锋利的弯,好遥远的可见性,并与光交通;其次,郊区的一个拥挤的道路,其中包括许多不同类型的连接,过路的行人,和其他障碍,如停车场和公共汽车站;最后,一段滑的双车道公路进出向左和向右。一定数量的差异被发现眼球运动的两套驱动程序,其中最引人注目的是沿水平轴固定的方差。在双行道,水平差异是更有经验的司机,这表明这些驱动程序不同目光的方向比新手司机在这些道路上。不像新手,他们搜索道路,可能在应对需要建立交通的存在在另一个车道,准备前馈,为了识别出任何发展危害与合并交流道的流量有关。固定时间的分析也是感兴趣的,有经验的司机显示长期固定在乡村公路,几乎没有危害,和新手司机长期固定在双车道,有多危险。在拐角的新手往往看起来不再直接在禁区前的长时间凝视着在路上本身或领先的汽车。
这个结果提示两项研究旨在测试假设新手没有环顾他们困难的驾驶条件下,因为他们没有意识到存在的危险在拐角。或者,他们可能是认知超载,所以无法寻找潜在困难等交织车辆。在第一项研究中控制车辆的必要性被(安德伍德et al . 2002 b),和新手和有经验的司机的视频录音从司机的位置在汽车旅行沿着同样的道路被用于Crundall和安德伍德(1998)的研究。如果新手是双行道知道其中的危险,那么他们的眼睛注视时应该像那些经验丰富的司机坐在实验室看录像时执行风险监控助教的驱动器。发现更多的注视和更大的方差固定看的录音时比其他道路类型的拐角,但几乎没有区别新手和有经验的司机在这个实验中。在非常苛刻的双车道新手扫描不到有经验的司机。这表明,当删除车辆控制的认知负荷,新手司机看周围有经验的司机,除了驾驶场景尤为复杂。这支持建议新手检查巷道在较小程度上比经验丰富的司机,因为他们有一个不完整的心智模型,尤其是事件的动态要求道路。
司机的心智模型可以比作“大局意识”的概念(Endsley亚当斯等人。1995年,1995年),由司机保持一个动态的记录位置、速度和航向自己的车辆以及其他人在附近。这个模型的现状提供通知决策过程有关的变化方向提示导航约束和相对于其他车辆需要策略。Gugerty(1997)进一步调查情况的认识司机,发现他们的其他车辆在很大程度上是明确的知识,从隐性知识几乎没有贡献。内隐过程预计将参与任务的控制当注意力是集中在一个汽车导致的改变自己的方向,例如,当第二个汽车存在但不是在严密的监管下。我们认识的第二辆车据说可能隐含的如果我们操纵考虑它的路径,我们的注意力的焦点仍然是汽车导致操纵。第二个例子司机的心智模型可以比作“大局意识”的概念(Endsley亚当斯等人。1995年,1995年),由司机保持一个动态的记录位置、速度和航向自己的车辆以及其他人在附近。这个模型的现状提供通知决策过程有关的变化方向提示导航约束和相对于其他车辆需要策略。Gugerty(1997)进一步调查情况的认识司机,发现他们的其他车辆在很大程度上是明确的知识,从隐性知识几乎没有贡献。内隐过程预计将参与任务的控制当注意力是集中在一个汽车导致的改变自己的方向,例如,当第二个汽车存在但不是在严密的监管下。我们认识的第二辆车据说可能隐含的如果我们操纵考虑它的路径,我们的注意力的焦点仍然是汽车导致操纵。第二个例子的使用隐性知识开车时在“时间间隔”(查普曼et al . 1999年),当司机没有明确意识的回忆事件的最后几分钟,似乎无完整驾驶驾驶环境的意识。Gugerty(1997)研究的司机的知识使用的空间信息直接召回和间接性能措施证明内隐知识几乎没有影响的行为。司机的心理模型或意识是构建知识,很大程度上是可以口头报告。开车时使用的隐性知识在“时间间隔”(查普曼et al . 1999年),当司机没有明确意识的回忆事件的最后几分钟,似乎无完整驾驶驾驶环境的意识。Gugerty(1997)研究的司机的知识使用的空间信息直接召回和间接性能措施证明内隐知识几乎没有影响的行为。司机的心理模型或意识是构建知识,很大程度上是可以口头报告。
第二个测试情况的认知假设进行三个部分以前没有研究的双车道的新手和有经验的司机给的任务作出一个前馈(安德伍德et al . 2002年)。道路所需的三个部分司机进入空滤器在近侧巷,或一个空巷越位,或现有的车道交通越位。的程度两组司机咨询他们的内部和外部的镜子在谈判变道被记录。最适当的信息来源对现有交通越位车道交通外部后视镜,相互竞争,所以预计,司机没有意识到拐角的复杂性会简化检验相对更有经验的司机。事实上,新手司机并观察外部镜不如有经验的司机经常在所有三个部分,但在双车道,与有经验的司机,他们在多大程度上增加使用外部的镜子。这个结果指出低级技能司机,两组之间的差异而不是意识的差异情况。依赖使用的内部镜子,新手司机,可能是最近的训练实践的结果,他们已经完成,通过夸张检查内部镜通常被视为必要说服驾驶考官,镜子已经咨询。
控制车辆的要求消除时,结果表明,新手一般环顾四周道路以类似的方式,经验丰富的司机,和他们的镜子检查也显示一些意识任务的要求。虽然最初的分析领域的世界的眼球运动是直接可以相当大的价值,是不敏感的顺序不同的对象是固定的。人们已经提出,某些特定的认知过程相关的固定模式。放假和斯塔克(例如1971 a,b)提出了特定的固定序列的初始对象查看后面的特征编码和识别的模式。认为认知的世界模式积极控制特定扫描途径s(例如斯塔克amp; Ellis,1981)已经被刘(1998)扩展域的驾驶。本研究使用的方法进一步研究之间的差异在视觉搜索新手和有经验的司机。研究采用过程被刘(1998、1999、刘et al . 1998年),由眼固定序列确定为特定的情况。刘试图确定固定的序列,与特定的意图相关联的驱动程序,如超越和右转。两个扫描途径s被确认在这些研究中,一个涉及到前方的道路的一个预览,直接与固定然后回到道路车辆之前,和一个涉及横向转换可能是与车辆定位在模拟道路有关。在本研究关心的是识别所使用的扫描途径s司机在路上不同的经验和实施不同的要求。本研究的另一个主要区别和刘的研究是本研究使用自然真实的道路上驾驶,不可预测的交通状况,而刘使用驾驶模拟器的简单和控制环境。模拟器的结果可能反映了人工自然的显示和交通行为,因此,这项研究的目的之一是为了证实刘扫描途径s在自然条件下的识别。本研究利用平均的利益在录音样本取自司机是观察到的样本在真正的道路,识别在自然情况下一般的搜索模式。视觉搜索的驾驶是容易在视频显示器的分辨率,因此推测,在模拟器的研究(休斯和科尔Staplin 1986;1986)。卡特和Laya(1998)报道一些差异的固定模式驱动程序在模拟器和相同的驱动程序测试跟踪,问题的出现是否可以使用模拟器的研究提供可靠的估计司机的行为当他们使用自然道路的内在变化的设计和偶然发生固定道路特性和其他道路使用者的行为。这项研究的主要目的是确定不同的固定序列由司机的经验,回答的问题是否可以联系不同的事故责任不仅与他们的注意分配,但是他们的注意力的话题。
2. 方法
2.1 参与者
本研究使用相同的32个司机被Crundall和安德伍德(1998)。示例包括16个新手司机(平均年龄十九9年,意味着经验0:2年)和16个有经验的司机(平均年龄27:7年,意味着队经验9:0年)。新手开车司机的帮助下招募标准机构,他们的联系信息被收集在驾驶考试成功,是通过一个招募的和有经验的司机在一家当地报纸上的广告。当地伦理委员会批准的项目,和全面的汽车和司机提供人身意外保险。因此,参与者不承担任何车辆损坏或第三方责任,但是他们不得不开车与法律约束、任务不需要他们违反任何交通规则。所有司机都支付他们的参与。
2.2 装置
熟悉驱动后,使用农村、郊区和双车道的道路,这持续了20分钟,司机配备头戴式 NAC目标七眼动跟踪,然后通过一个新的路线组成相同的三种类型的道路。的输出目标是储存在NTSC视频。所有驱动程序使用相同的护送福特轿车车辆用于Crundall和安德伍德(1998)的研究。
2.3 步骤
司机眼睛固定数据生成三种类型的道路,和一分钟部分来自每个司机的录音,与所使用的相同断面Crundall和安德伍德(1998)。分析了录像逐帧,将视觉场景划分为11个非重叠感兴趣的领域:前方道路附近;路附近;路附近;道路前方中期;公路;中期道路中期离开;道路遥遥领先;道路极右;道路左;镜子;其他(包括仪表板仪器,车内其他对象,对象和道路等道路标志、其他车辆和行人)。刘的附近的定义、中、远的距离(提前1秒,未来1 - 2秒,超过2秒前)被用于分析。这项研究是在英国进行,以下描述“左”是指相对于汽车,和“正确”是指越位。
3. 结果
的输出目标眼动跟踪由现场的录像被每一个司机,加上一个标记在现场显示当前的固定的位置。这些录音是分场景动画的主题分析来识别司机的注意力的话题。一分钟部分记录被转录成一系列的编码对应固定的位置,以确定的频率,关注驾驶场景中的对象的道路。表1显示固定的平均数量在每一个具体领域的11个采样周期期间的现场。
检查数据表1中总结了进入一个混合设计方差分析有三个因素:驾驶体验(新手和有经验的司机),检验区(11可能固定位置)和道路类型(dualcarriageway,农村和郊区道路)。有经验的司机没有不同于新手(F lt; 1),和没有区别来自于道路类型(F lt; 1)。有一个可靠的变异在检验区(F(300)= 37.7,p lt; 0.001),唯一可靠的交互涉及到场景的不同部分的检查在三种不同的道路(F(600)= 3.18,p lt; 0.001)。
表格 1. 平均每个11的固定数量的非重叠区域场景每个3道路上为每个司机在一分钟的采样。(标准差的意思是在括号中。)
主要使用矫正效果检验区进行了分析比较。只有比较可靠在p lt; 0.05或更好的将这里提到。路上遥遥领先(RFA)收到更多注视比其他任何区域。一组四个区互相没有差别:左(RNF)附近的道路,道路附近(RNR),
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