基于因子分析的特长隧道环境驾驶人心理负荷测量方法技术

本发明专利技术属于道路交通安全技术领域，公开了一种基于因子分析的特长隧道环境驾驶人心理负荷测量方法。心电信号是表征驾驶人心理活动的重要指标，反映负荷变化时敏感度高；本发明专利技术在已有实验采集数据的基础上，以心率和心率变异性指标为基础，提供了基于因子分析的驾驶人心理负荷测量方法。该方法可通过采集驾驶人行车过程中的心电信号，实时对驾驶人心理负荷进行量化与监测，对于驾驶人安全、道路安全具有重要意义。

A method for measuring driver's mental workload in extra long tunnel environment based on factor analysis

The invention belongs to the field of road traffic safety technology, and discloses a method for measuring the driver's psychological load in an extra long tunnel environment based on factor analysis. ECG is an important index reflecting the psychological activity of the driver, reflect the load change sensitivity is high; the invention based on the existing experimental data, the heart rate and heart rate variability index as the foundation, provides the psychological load driver measurement method based on factor analysis. This method can collect and monitor the driver's psychological load in real time by collecting the ECG signals in the driver's driving process, which is of great significance to the driver's safety and road safety.

【技术实现步骤摘要】
基于因子分析的特长隧道环境驾驶人心理负荷测量方法
本专利技术属于道路交通安全
，尤其涉及一种基于因子分析的特长隧道环境驾驶人心理负荷测量方法。
技术介绍
隧道几何空间结构封闭、内外行车环境差异明显，驾驶人在隧道环境驾驶需经历多次明暗适应过程，该过程会使驾驶人紧张程度增加、心理资源分配失衡，从而导致心理负荷增加。适宜的负荷状态对安全驾驶起着至关重要的作用，但负荷过高会造成驾驶人反应变慢、决策失误的概率增加，发生交通事故的几率明显增大。事故统计数据表明，驾驶人因素占事故总数的93％左右。因此，从驾驶人角度出发，提出适用的心理负荷测量方法，分析特长隧道环境下驾驶人的心理负荷变化特性，对于隧道安全设计与设施改善具有重要作用。驾驶人心理负荷测量方法主要包括四种，分别为主观评价法、主任务绩效法、双任务绩效法和生理参数测评法。其中，主观评价法受驾驶人个体差异影响较大，且不能实时评价负荷量；主任务绩效法和双任务绩效法在实际交通环境下难以实现。已有研究或模型缺乏直接量化驾驶人心理负荷的方法，尤其缺乏对于隧道行车环境下的负荷特性研究。
技术实现思路
针对上述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供一种基于因子分析的特长隧道环境驾驶人心理负荷测量方法，该方法通过采集驾驶人行车过程中的心电信号，实时对驾驶人心理负荷进行量化与监测，对于驾驶人安全、道路安全具有重要意义。为达到上述目的，本专利技术采用如下技术方案予以实现。一种基于因子分析的特长隧道环境驾驶人心理负荷测量方法，所述方法包括如下步骤：步骤1，确定特长隧道，将所述特长隧道分为入口段、行车段和出口段；并将特长隧道的入口段、行车段和出口段平均划分为多个行车区间；步骤2，采集多位驾驶人通过所述特长隧道过程中在每个采样点处的心电信号，所述心电信号包括心率值和RR间期值；且每个行车区间设置多个采样点；步骤3，分别计算每位驾驶人通过每个行车区间内的平均心率AVHR、每个行车区间内RR间期值的标准差SDNN，以及每个行车区间内相邻两个RR间期差值的均方根RMSSD；步骤4，对每位驾驶人在每个行车区间内RR间期值的标准差SDNN取倒数，记为DSDNN指标，以及对每位驾驶人在每个行车区间内相邻两个RR间期差值的均方根RMSSD取倒数，记为DRMSSD指标；从而当驾驶人在某个行车区间的心理负荷增加时，该驾驶人在该行车区间对应的平均心率指标、DSDNN指标和DRMSSD指标分别增大；步骤5，对每位驾驶人在每个行车区间对应的平均心率指标、DSDNN指标和DRMSSD指标分别进行标准化处理，得到每位驾驶人在每个行车区间对应的标准平均心率指标、标准DSDNN指标和标准DRMSSD指标；步骤6，将每个驾驶人在每个行车区间对应的标准平均心率指标、标准DSDNN指标和标准DRMSSD指标作为输入变量，采用SPSS软件建立因子分析模型，得到每个驾驶人在每个行车区间对应的实时因子得分，并将所述实时因子得分作为对应驾驶人在对应行车区间的心理负荷值。本专利技术技术方案的特点和进一步的改进为：(1)步骤3具体包括如下子步骤：(3a)采样下式计算每位驾驶人通过每个行车区间内的平均心率AVHR：其中，N表示每个行车区间内设置的采样点总个数，i表示第i个采样点，HRi表示在第i个采样点处采集到的心率值；(3b)采用下式计算每个行车区间内RR间期值的标准差SDNN：其中，RRi表示第i个采样点处采集到的RR间期值，表示一个行车区间内RR间期值的平均值；(3c)采用下式计算每个行车区间内相邻两个RR间期差值的均方根RMSSD：其中，RRi+1表示第i+1个采样点处采集到的RR间期值。(2)步骤5具体包括如下子步骤：(5a)记所有驾驶人在所有行车区间的任一指标矩阵为X：其中，N表示驾驶人的总个数，M表示行车区间的总个数，xnm表示第n个驾驶人在第m个行车区间的指标；当对每位驾驶人在每个行车区间对应的平均心率指标进行标准化处理时，xnm表示第n个驾驶人在第m个行车区间的平均心率指标；当对每位驾驶人在每个行车区间对应的DSDNN指标进行标准化处理时，xnm表示第n个驾驶人在第m个行车区间的DSDNN指标；当对每位驾驶人在每个行车区间对应的DRMSSD指标进行标准化处理时，xnm表示第n个驾驶人在第m个行车区间的DRMSSD指标；(5b)记所有驾驶人在所有行车区间的任一标准化处理后的标准指标矩阵为X*：其中，xnm*表示第n个驾驶人在第m个行车区间的标准指标；且μ表示所有驾驶人在所有行车区间的某一指标的平均值，σ表示所有驾驶人在所有行车区间的某一指标的标准差；当对每位驾驶人在每个行车区间对应的平均心率指标进行标准化处理时，xnm*表示第n个驾驶人在第m个行车区间的标准平均心率指标，μ表示所有驾驶人在所有行车区间的平均心率指标的平均值，σ表示所有驾驶人在所有行车区间的平均心率指标的标准差；当对每位驾驶人在每个行车区间对应的DSDNN指标进行标准化处理时，xnm*表示第n个驾驶人在第m个行车区间的标准DSDNN指标，μ表示所有驾驶人在所有行车区间的DSDNN指标的平均值，σ表示所有驾驶人在所有行车区间的DSDNN指标的标准差；当对每位驾驶人在每个行车区间对应的DRMSSD指标进行标准化处理时，xnm*表示第n个驾驶人在第m个行车区间的标准DRMSSD指标，μ表示所有驾驶人在所有行车区间的DRMSSD指标的平均值，σ表示所有驾驶人在所有行车区间的DRMSSD指标的标准差。(3)步骤6具体包括如下子步骤：(6a)将每个驾驶人在每个行车区间对应的标准平均心率指标Z1、标准DSDNN指标Z2和标准DRMSSD指标Z3作为输入变量，采用最大方差法旋转因子后，获取SPSS软件输出的旋转后的因子载荷阵，从而建立旋转后的因子分析模型为：Z1＝0.242F′1+0.969F′2Z2＝0.966F′1+0.165F′2Z3＝0.910F′1+0.348F′2其中，F′1表示旋转后的第一公因子，F′2表示旋转后的第二公因子，0.242为SPSS软件输出的旋转后的因子载荷阵中第一公因子F′1在标准平均心率指标Z1上的载荷值，0.969为SPSS软件输出的旋转后的因子载荷阵第二公因子F′2在标准平均心率指标Z1上的载荷值；其中，0.966为SPSS软件输出的旋转后的因子载荷阵第一公因子F1′在标准DSDNN指标Z2上的载荷值，0.165为SPSS软件输出的旋转后的因子载荷阵第二公因子F′2在标准DSDNN指标Z2上的载荷值；其中，0.910为SPSS软件输出的旋转后的因子载荷阵第一公因子F1′在标准DRMSSD指标Z3上的载荷值，0.348为SPSS软件输出的旋转后的因子载荷阵第二公因子F′2在标准DRMSSD指标Z3上的载荷值；(6b)获取SPSS软件输出的因子得分系数矩阵，从而确定第一公因子F1′：F′1＝-0.289*Z1+0.633*Z2+0.504*Z3；确定第二公因子F′2：F′2＝1.080*Z1-0.262*Z2-0.010*Z3；其中，-0.289为SPSS软件输出的因子得分系数矩阵中第一公因子F′1在标准平均心率指标Z1上的得分系数，0.633为SPSS软件输出的因子得分系数矩阵中第一公因子F′1在标准DSDNN指标Z2上的得分系数，0.本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于因子分析的特长隧道环境驾驶人心理负荷测量方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1，确定特长隧道，将所述特长隧道分为入口段、行车段和出口段；并将特长隧道的入口段、行车段和出口段平均划分为多个行车区间；步骤2，采集多位驾驶人通过所述特长隧道过程中在每个采样点处的心电信号，所述心电信号包括心率值和RR间期值；且每个行车区间设置多个采样点；步骤3，分别计算每位驾驶人通过每个行车区间内的平均心率AVHR、每个行车区间内RR间期值的标准差SDNN，以及每个行车区间内相邻两个RR间期差值的均方根RMSSD；步骤4，对每位驾驶人在每个行车区间内RR间期值的标准差SDNN取倒数，记为DSDNN指标，以及对每位驾驶人在每个行车区间内相邻两个RR间期差值的均方根RMSSD取倒数，记为DRMSSD指标；从而当驾驶人在某个行车区间的心理负荷增加时，该驾驶人在该行车区间对应的平均心率指标、DSDNN指标和DRMSSD指标分别增大；步骤5，对每位驾驶人在每个行车区间对应的平均心率指标、DSDNN指标和DRMSSD指标分别进行标准化处理，得到每位驾驶人在每个行车区间对应的标准平均心率指标、标准DSDNN指标和标准DRMSSD指标；步骤6，将每个驾驶人在每个行车区间对应的标准平均心率指标、标准DSDNN指标和标准DRMSSD指标作为输入变量，采用SPSS软件建立因子分析模型，得到每个驾驶人在每个行车区间对应的实时因子得分，并将所述实时因子得分作为对应驾驶人在对应行车区间的心理负荷值。...

【技术特征摘要】
1.一种基于因子分析的特长隧道环境驾驶人心理负荷测量方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1，确定特长隧道，将所述特长隧道分为入口段、行车段和出口段；并将特长隧道的入口段、行车段和出口段平均划分为多个行车区间；步骤2，采集多位驾驶人通过所述特长隧道过程中在每个采样点处的心电信号，所述心电信号包括心率值和RR间期值；且每个行车区间设置多个采样点；步骤3，分别计算每位驾驶人通过每个行车区间内的平均心率AVHR、每个行车区间内RR间期值的标准差SDNN，以及每个行车区间内相邻两个RR间期差值的均方根RMSSD；步骤4，对每位驾驶人在每个行车区间内RR间期值的标准差SDNN取倒数，记为DSDNN指标，以及对每位驾驶人在每个行车区间内相邻两个RR间期差值的均方根RMSSD取倒数，记为DRMSSD指标；从而当驾驶人在某个行车区间的心理负荷增加时，该驾驶人在该行车区间对应的平均心率指标、DSDNN指标和DRMSSD指标分别增大；步骤5，对每位驾驶人在每个行车区间对应的平均心率指标、DSDNN指标和DRMSSD指标分别进行标准化处理，得到每位驾驶人在每个行车区间对应的标准平均心率指标、标准DSDNN指标和标准DRMSSD指标；步骤6，将每个驾驶人在每个行车区间对应的标准平均心率指标、标准DSDNN指标和标准DRMSSD指标作为输入变量，采用SPSS软件建立因子分析模型，得到每个驾驶人在每个行车区间对应的实时因子得分，并将所述实时因子得分作为对应驾驶人在对应行车区间的心理负荷值。2.根据权利要求1所述的一种基于因子分析的特长隧道环境驾驶人心理负荷测量方法，其特征在于，步骤3具体包括如下子步骤：(3a)采样下式计算每位驾驶人通过每个行车区间内的平均心率AVHR：其中，N表示每个行车区间内设置的采样点总个数，i表示第i个采样点，HRi表示在第i个采样点处采集到的心率值；(3b)采用下式计算每个行车区间内RR间期值的标准差SDNN：其中，RRi表示第i个采样点处采集到的RR间期值，表示一个行车区间内RR间期值的平均值；(3c)采用下式计算每个行车区间内相邻两个RR间期差值的均方根RMSSD：其中，RRi+1表示第i+1个采样点处采集到的RR间期值。3.根据权利要求1所述的一种基于因子分析的特长隧道环境驾驶人心理负荷测量方法，其特征在于，步骤5具体包括如下子步骤：(5a)记所有驾驶人在所有行车区间的任一指标矩阵为X：其中，N表示驾驶人的总个数，M表示行车区间的总个数，xnm表示第n个驾驶人在第m个行车区间的指标；当对每位驾驶人在每个行车区间对应的平均心率指标进行标准化处理时，xnm表示第n个驾驶人在第m个行车区间的平均心率指标；当对每位驾驶人在每个行车区间对应的DSDNN指标进行标准化处理时，xnm表示第n个驾驶人在第m个行车区间的DSDNN指标；当对每位驾驶人在每个行车区间对应的DRMSSD指标进行标准化处理时，xnm表示第n个驾驶人在第m个行车区间的DRMSSD指标；(5b)记所有驾驶人在所有行车区间的任一标准化处理后的标准指标矩阵为X*：其中，xnm*表示第n个驾驶人在第m个行车区间的标准指标；且μ表示所有驾驶人在所有行车区间的某一指标的平均值，σ表示所有驾驶人在所有行车区间的某一指标的标准差；当对每位驾驶人在每个行车区间对应的平均心率指标进行标准化处理时，xnm*表示第n个驾驶人在第m个行车区间的标准平均心率指标，μ表示所有驾驶人在所有行车...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴玲，李平，胡月琦，朱彤，刘浩学，
申请(专利权)人：长安大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61