研究開車分神行為，這份獨特的數據集大有用處！

導讀

最近，來自美國休斯頓大學和德州農工大學的研究人員製作出一種海量數據集，它可用於檢測駕駛員對於不同的分神的反應，可以成為駕駛員安全策略的一部分。

關鍵字

汽車、感測器、眼球追蹤技術、可穿戴技術

背景

開車分神，例如發簡訊或者心不在焉，危害十分巨大。根據美國國家公路交通安全管理局的說法，2015年，涉及駕駛員分神的機動車事故造成 3477 人死亡以及391000 人受傷。今年夏天早些時候，德州州長 Greg Abbott 簽署了一份法律禁令，禁止駕駛員開車時發簡訊。

除了法律法規層面的管理，創新技術對於監測駕駛員的分神行為也具有十分重要的價值。有關這方面的創新技術，筆者在之前的文章中有過一些介紹。

例如《捷豹檢測腦電波使駕駛員集中注意力》一文中提到過捷豹路虎在這方面的新技術。例如，方向盤中的感測器，對駕駛員腦電波進行檢測，發現駕駛員分心後，通過振動方向盤提醒他集中精力；健康檢測系統，監測駕駛員的壓力和心率，調整情緒照明系統，幫助減少壓力。

（圖片來源：捷豹路虎）

《路虎的眼球追蹤雨刷》一文中曾介紹過捷豹路虎與英特爾以及澳大利亞視覺機器公司共同研發的視覺追蹤技術。它可以監測駕駛員的眼球運動，檢查有無分神的情況發生。

（圖片來源：捷豹路虎）

創新

今天，我們要重點介紹的也是一項研究駕駛員分神行為的創新技術。最近，來自美國休斯頓大學和德州農工大學的研究人員製作出一種海量數據集，它可用於檢測駕駛員對於不同的分神的反應，可以成為駕駛員安全策略的一部分。

在一篇發表於8月15日的《Scientific Data》期刊的論文中，研究人員首次公開了數據集，並且描述了他們是如何採集數據的。另外，研究人員還在開放科學框架（OSF）的資料庫中發布了完整的數據集。

技術

（圖片來源：參考資料【2】）

這項研究在68名志願者的幫助下開展。他們全部具有有效駕照，正常或者矯正後正常的視力。這些志願者在駕駛模擬器上進行模擬駕駛。熱和視覺攝像頭能夠追蹤駕駛員的行動，而感測器可以用於監測他們的心率和呼吸率，同時還有一個眼球追蹤系統追蹤眼球的活動。

休斯敦大學計算生理實驗室的教授和主任 Ioannis Pavlidis 表示，這項研究首次把握住了三種分神因素：感覺運動，例如發簡訊；認知方面，例如思想分散；以及情緒干擾。

研究發現，發簡訊對於駕駛來說危險性更高，似乎「第六感」是用於保護那些受到情緒干擾和心不在焉的人。發簡訊干擾了第六感，讓駕駛員偏離車道。研究人員採用他們搜集的數據集，在去年的《科學報告》期刊上報告了這研究成果。

進一步的調查顯示：「眼球追蹤和呼吸率是測量開車時發簡訊的有用指標」。然而Pavlidis 表示，「它對於情感和認知分散的情況並沒有幫助。」但是，研究人員通過可穿戴感測器捕捉到了心率信號，以及通過微型熱成像儀捕捉到了鼻周的汗水，從而可以追蹤各種形式的分神，研究結果發表於當前的《Scientific Data》期刊的論文中。

實驗的方式是這樣的：在高保真駕駛模擬器中，志願者分別在沒有分心以及認知、情緒和物理上分心的情況下，四次駕駛通過同一段高速路，通過有支架的感測器和可穿戴感測器監測這些志願者，記錄他們的排汗、心率、呼吸、眼神和面部表情，從而捕捉這些駕駛員的狀態，判斷他們是否進行多任務的超負荷工作。

同時，模擬器的計算機記錄駕駛性能變數例如速度、加速度、制動力、轉向角度和車道位置。

價值

首先，未來這種實驗系統和數據集在汽車電子市場方面，潛力將非常巨大。

其次，這個實驗代表了多模態設計的新興形式，持續測量豐富的高度定量化的變數，提供360度全方位的研究條件。Pavlidis 表示，由於可穿戴和成像感測器，以及新興的、魯棒的計算機演算法，這些設計才得以實現。他說，這種多模態實驗產生的海量數據需要複雜的管理和完全的開放，這樣做不僅是為了再生性，也是提供了一種徹底地研究數據集的手段。

最後，德州農工大學A&M交通研究所交通安全中心主任 Robert Wunderlich 稱，這項研究以及其他的相關研究為未來的汽車安全系統奠定了基礎。因為目前廣泛應用的智能手錶能夠監測心率，所以這項研究成果為廣泛感知來自駕駛員交感神經系統的各種形式的分神打開了新途徑。

參考資料

【1】http://www.uh.edu/news-events/stories/2017/JULY%2017/081520017Distracted-driving-dataset.php

【2】Taamneh, S. et al. A multimodal dataset for various forms of distracted driving. Sci. Data 4:170110 doi: 10.1038/sdata.2017.110 (2017).: http://dx.doi.org/10.1038/sdata.2017.110

【3】https://osf.io/c42cn/

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