Chris Dijksterhuis, Karel A. Brookhuis, Dick De Waard 報告者:楊子群

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Chris Dijksterhuis, Karel A. Brookhuis, Dick De Waard 報告者:楊子群 Effects of steering demand on lane keeping behaviour, self-reports, and physiology. A simulator study Chris Dijksterhuis, Karel A. Brookhuis, Dick De Waard 報告者:楊子群 學生:楊子群

前言

前言 荷蘭 24%意外事故是單一車輛的事故原因 9%意外事故是前方碰撞的原因 郊區的意外事故率較高。 過去文獻指出不恰當的側邊控制,通常是結合速度所造成。

前言 Jamson et al. (2008) 使用專家駕駛者觀察法,發現突發性道路偏移會減少道路行駛之安全。 Clarke et al.(2010) 在英國,1185車輛發生死亡,其中44%發生在道路彎曲。 Staubach(2009) 在郊區側邊碰撞率:284件意外 53% 非郊區側邊碰撞率:190件意外 14%

前言 Brookhuis and De Waard(2010) 駕駛績效的評量,無法足夠評估出表達心裡努力 Mulder et al.(2009) 在生活中,自動心理努力評估是能夠運用於未來駕駛輔助系統 量測方式可分為兩項: 1.生理數據 2.填寫量表

前言 De Waard et al.(2004) 在駕駛車輛時,會為了好操控,而去減少車輛速度。 在過去文獻中,很少將道路寬度做為自變項。 (e.g. Godley et al., 2004; Lewis-Evans and Charlton, 2006; Rosey et al., 2009) 對向來車通常會影響到本身車輛的側邊位置。 (Rasanen, 2005; Rosey et al., 2009)

方法

受測者 共招募30位(22男;8女) 年齡:20 - 39歲(平均:26.6; 標準差:4.1) 獲取駕照4 - 10年(平均:7.9; 標準差:3.4) 總行駛距離: 15,000 - 500,000公里(中位數: 45,000 ) 近兩年行距離: 4000 - 40,000公里(中位數:8250) 確認受測者皆無使用藥物等

實驗設備 固定式基底模擬器(軟體:ST Software) 三個32吋螢幕進行實驗(觀看最大角度:210度) 呼吸記錄器

實驗設計 9.1 km 9.1 km 9.1 km 9.1 km

道路寬度(3公尺 vs. 2.75公尺 vs. 2.5公尺 vs. 2.25公尺) 實驗設計 自變項: -Within-subject 道路寬度(3公尺 vs. 2.75公尺 vs. 2.5公尺 vs. 2.25公尺) x 交通密度(高 vs. 低) 低交通密度定義 -對向車 7-13秒會經過一台小型車(車寬:1.75公尺) 高交通密度定義 -每一個實驗後1.4公里 -對向車 1-2秒會經過一台小貨車(車寬:2.26公尺)

實驗設計 依變項: 評量心智努力(RSME) 評量風險(與RSME評量方式一樣) 側邊位置(LP) 側邊位置標準差(SDLP) 碰撞次數 生理數據 平均心頻(HR)-250 Hz 心頻變異之功率(HRV)-250 Hz

實驗設計 依變項: 評量心智努力(RSME)

實驗設計 依變項: 側邊位置(LP) 左邊為正值 右邊為負值 以車子中心線與道路中線之距離作為數據。

實驗流程 受測者簽署同意書 量測簡易的心電圖 配戴呼吸帶 練習試驗(沒有任何車輛,道寬:3公尺) 紀錄3分鐘的心電圖及呼吸 每位受測者順時針繞一圈(順序採隨機方式開始) 到達每一個城鎮需停車進行風險或努力評估(分別評估交通密度高及交通密度低) 最後實驗結束後,進行3分鐘量測心電圖及呼吸

結果

結果-努力值/ 風險值 Risk scores have positive relationship (B = 0.83, t(238) = 7.34, p < 0.001). Risk explains a significant proportion of variance in RSME scores (R2 = 0.695, F(1, 238) = 545.43, p < 0.001).

結果-努力值/ 風險值 高交通密度的努力值有顯著比低密度來得高。 道路寬度減少時,努力值也會跟著增加(linear trend: F(1,29) = 18.6, p < 0.001)。 交通密度 x 道寬 交互作用有差異: 在低密度情況下,道路寬度從3公尺至2.25公尺的努力值沒有太大變化。 在高密度情況下,道路寬從3公尺至2.25公尺的努力值增加較大。

結果-側邊位置(Lp) 受測者偏右的居多。 平均偏移:低密度: 0.07公尺  高密度:0.31公尺

結果-側邊位置(Lp) 統計檢定: 道路寬度的平均側邊位置有顯著差異(當alpha = 0.1)。 A         A         B        A

結果-側邊位置(Lp)

結果-側邊位置(Lp) 固定道寬來看 差異最大 每一項交通密度高偏移值 > 交通密度低偏移值

結果-側邊位置(Lp) 當車道越大時,偏移的安全範圍較大。 當車道越小時,偏移的安全範圍相對較小。 但當車道變小時,駕駛者側邊偏移量為相同,相對會較危險。 應該告知駕駛者已達危險範圍。

結果-SDLP 平均SDLP-交通密度高 > 交通密度低 Linear relation (F(1,29) = 39.7, p < 0.001)

結果-碰撞 碰撞人數:6位 分成兩群(無碰撞組 vs. 碰撞組)來看其風險值、SDLP和生理數據。 碰撞組的SDLP顯著高於無碰撞組(F(1,28) = 5.3, p = 0.028)。 所有生理數據與兩組皆無顯著差異。

結果-生理數據 道路寬度對於HR和HRV在無差異。 交通密度提高時,HR和HRV會顯著降低

結果-生理數據 駕駛 vs. 一般狀況 -HR和HRV沒有顯著差異。 但在駕駛時,呼吸頻率有顯著增加。

討論

討論 道路寬度或交通密度皆會影響駕駛者操作(例如:側邊位置側邊位置標準差) 與預期相同,增加道路密度確實會增加側邊偏移。 Lewis-Evans and Charlton (2006)和 Rosey et al. (2009)指出道路寬度與側邊位置沒有關聯。 很多因素,所以無法去解釋 這些因素包含:道路寬度、路肩寬度、背景地形、對向車的密度和道路環境。 (e.g. Van Driel et al., 2004)