簡(jiǎn)介：對(duì)于行駛的車輛而言，道路投影不僅可以用于與駕駛員的交互，還可以用于與其他道路使用者的交互。Glück等人研究了當(dāng)?shù)缆飞系耐队坝糜谂c投射車輛的駕駛員溝通時(shí)，該投影對(duì)其他交通參與者所產(chǎn)生分心的影響。通過(guò)分析可以推斷，對(duì)于所研究的場(chǎng)景具有選定圖案形狀和亮度的道路投影不會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的分心。

考慮到可能影響交通參與者分心的因素，文章開(kāi)發(fā)了一個(gè)合適的測(cè)試場(chǎng)景來(lái)評(píng)估分散注意力的可能性，并回答了研究的重要問(wèn)題：

(1)在了解研究目的之前(第一部分)：

a.受試者看投影的時(shí)間有多長(zhǎng)?

b.靜態(tài)投射和動(dòng)態(tài)投射之間的凝視行為有區(qū)別嗎?

c.受試者是否有意識(shí)地看投影?

(2)被告知研究目的后(第二部分):

a.受試者對(duì)投射圖案的感知程度如何?

為了在動(dòng)態(tài)交通中實(shí)現(xiàn)投影的持續(xù)可見(jiàn)性，文章規(guī)定投影車輛和目標(biāo)車輛都朝同一方向行駛，制造了一種可能導(dǎo)致長(zhǎng)時(shí)間分心的情況。測(cè)試規(guī)定受試者駕駛的車輛被投影車輛超車(見(jiàn)圖1)，由于可持續(xù)注視時(shí)間取決于速度差，測(cè)試車輛以100km/h(±5km/h)的恒定速度行駛，投影車輛在相鄰車道上以115km/h(±5km/h)的恒定速度超過(guò)目標(biāo)車輛，平均速度差約為15km/h。

圖1測(cè)試場(chǎng)景及超車車輛的投影圖案

通過(guò)靜態(tài)模擬超車場(chǎng)景(見(jiàn)圖2)，當(dāng)兩輛車都開(kāi)啟近光燈時(shí)，從測(cè)試車輛的角度來(lái)看，最大亮度為3.1cd/m^2。最小亮度為2.0cd/m^2，亮度對(duì)比度為1.55:1。

圖2靜態(tài)模擬超車場(chǎng)景

這項(xiàng)研究在傍晚的德國(guó)高速公路上進(jìn)行(見(jiàn)圖3)，該高速公路段限速為120km/h，最大環(huán)境照度約為0.3lx，以確?？梢郧宄乜吹酵队啊D3中點(diǎn)①、③、④、⑥為服務(wù)區(qū)。點(diǎn)②和⑤是高速公路出口。測(cè)試時(shí)投影車輛可以通過(guò)這六個(gè)位置進(jìn)入測(cè)試道路完成超車動(dòng)作后離開(kāi)，以便在不被受試者發(fā)現(xiàn)的情況下駛?cè)霚y(cè)試車輛的后方。對(duì)于每個(gè)第一部分的道路測(cè)試，圖案投影狀態(tài)隨機(jī)生成(“關(guān)閉”、“靜態(tài)”、“動(dòng)態(tài)”，動(dòng)態(tài)投影頻率1Hz，暗光時(shí)間為0.5s)。針對(duì)第一部分的測(cè)試在點(diǎn)⑥處結(jié)束。

圖3測(cè)試的駕駛路線

接下來(lái)是第二部分測(cè)試，在該部分中，受試者被告知研究目的并了解投影車輛。之后測(cè)試車輛繼續(xù)經(jīng)歷了四次被超車的情況(如圖3中的橙色點(diǎn)⑦-⑩)，在這四次超車中，受試者被靜態(tài)和動(dòng)態(tài)投射交替超車，以相互比較這兩種投射類型。為了確保投影圖案能被看到，每次的超車受試者會(huì)被提前告知。

共有39名受試者參與了這項(xiàng)研究，其中15名為女性，24名為男性,平均年齡為30.2歲。受試者每年的平均駕駛里程為10218公里。

在這項(xiàng)研究中，受試者的眼睛注視行為是測(cè)試反應(yīng)的關(guān)鍵，文章中采用眼動(dòng)儀對(duì)眼睛注視區(qū)域進(jìn)行跟蹤測(cè)量。在超車過(guò)程中，當(dāng)受試者有從他們自己的車道向外看的動(dòng)作時(shí)就被評(píng)估為潛在的分心和注意力的分散(見(jiàn)圖4)。超車過(guò)程定義為當(dāng)測(cè)試車輛被投影車輛超車時(shí)，后視鏡中(圖4中的藍(lán)色框)的投影車輛前照燈消失的時(shí)刻作為評(píng)估期的起點(diǎn)，當(dāng)投影車輛的后部通過(guò)測(cè)試車輛的左側(cè)A柱，即被視為完成超車動(dòng)作。通常，當(dāng)保持15km/h的速度差時(shí)，超車過(guò)程需要6s。

圖4注視區(qū)域劃分

在每個(gè)部分的測(cè)試結(jié)束后，受試者會(huì)被進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查(見(jiàn)圖5)，以評(píng)估對(duì)車輛道路投影的注意力分散情況。

圖5調(diào)查問(wèn)卷(左圖：第一部分測(cè)試問(wèn)卷;右圖：第二部分測(cè)試問(wèn)卷)

1.第一部分測(cè)試結(jié)果

在第一部分中，受試者沒(méi)有被告知研究目的。圖6顯示了各個(gè)注視區(qū)域的相對(duì)瀏覽次數(shù)。

圖6超車過(guò)程中相對(duì)掃視次數(shù)

從圖中可以看出，受試者在超車過(guò)程中最高比例的目光顯然是在自己的車道上，對(duì)路面上投影的注視占1.33%。車輛動(dòng)態(tài)投影時(shí)，受試者注視投影車輛前方可能看到投影的平均注視時(shí)間為323ms(見(jiàn)圖7)，除最長(zhǎng)的注視時(shí)間外，持續(xù)注視時(shí)間均在125ms到340ms之間。車輛靜態(tài)投影時(shí)，受試者注視投影的平均注視時(shí)間為492ms(見(jiàn)圖7)。

圖7視線在投影圖案上的時(shí)間

此外，在第一部分的問(wèn)卷調(diào)查中，只有一名受試者表示，他注意到了兩次靜態(tài)投射的超車動(dòng)作。在經(jīng)歷過(guò)靜態(tài)投射的第一次超車動(dòng)作后，該受試者在第二次超車動(dòng)作中觀察了886ms。

通過(guò)對(duì)第一部分的結(jié)果分析，一方面，注視時(shí)間明顯短于引起分心的掃視時(shí)間1.6s[3]。另一方面，試驗(yàn)人員的駕駛行為中沒(méi)有明顯特征(例如轉(zhuǎn)向、加速和離開(kāi)車道等行為)。因此，在受試者不了解研究目的的情況下，無(wú)論是動(dòng)態(tài)投影還是靜態(tài)投影對(duì)于受試者注意力上的影響是很微弱的并不能引起駕駛員分心。

2.第二部分測(cè)試結(jié)果

在第二部分測(cè)試前，受試者被提前告知研究目的以及每一個(gè)超車動(dòng)作。與第一部分相比，當(dāng)出現(xiàn)超車動(dòng)作時(shí)，凝視行為就會(huì)發(fā)生顯著變化，對(duì)投影的掃視次數(shù)與對(duì)自己主車道的掃視次數(shù)相當(dāng)，如圖8所示。

圖8超車過(guò)程中相對(duì)掃視次數(shù)

受試者在投射圖案上的平均注視時(shí)間為1083ms，最長(zhǎng)時(shí)間為6.85s，特別是在長(zhǎng)時(shí)間注視期間一些受試者甚至?xí)档蛙囕v行駛速度。每次測(cè)試后，受試者都會(huì)再次被詢問(wèn)關(guān)于投影顯著性問(wèn)卷的問(wèn)題。受試者認(rèn)為動(dòng)態(tài)投射比靜態(tài)投射更明顯(見(jiàn)圖9左圖，其中7代表高顯著性)，但多數(shù)受試者無(wú)法準(zhǔn)確識(shí)別投影內(nèi)容(見(jiàn)圖9右圖)。

圖9(左)評(píng)估投射圖案的顯著性(右)受試者對(duì)投影內(nèi)容的辨識(shí)

Glück等人研究了當(dāng)?shù)缆飞系耐队坝糜谂c投射車輛的駕駛員溝通時(shí)，該投影對(duì)其他交通參與者所產(chǎn)生分心的影響。文章通過(guò)對(duì)測(cè)試和問(wèn)卷的結(jié)果分析，得出對(duì)于所研究的場(chǎng)景具有選定圖案形狀和亮度的道路投影，視覺(jué)吸引力較低，并且當(dāng)直接觀察投影時(shí)，幾乎沒(méi)有發(fā)生信息通過(guò)投影傳遞給其他交通參與者，所以不會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的分心。

文獻(xiàn)來(lái)源：

[1]Glück T, Biermann T, Wolf A, et al. Distraction Potential ofVehicle-Based On-Road Projection[J]. Applied Sciences, 2021, 11(24):12030.

[2]Huestegge L, B?cklerA. Out of the corner of the driver's eye: Peripheral processing ofhazards in static traffic scenes[J]. Journal of vision, 2016, 16(2):11-11.

[3]Horrey W J, Wickens C D. In-vehicle glance duration: distributions,tails, and model of crash risk[J]. Transportation research record,2007, 2018(1): 22-28.