基于神经信号的驾驶员持续性注意的测量评价
本文关键词:基于神经信号的驾驶员持续性注意的测量评价
【摘要】:为探究驾驶作业疲劳以及脑力负荷对司机持续性注意的损伤机制,分别对疲劳和脑力负荷对持续性注意水平的影响进行实验研究。在疲劳的实验研究中,我们通过实验室设计实验抽象的表达交通任务,以追踪环和目标球的主任务模拟实际交通中的跟驰和追踪,以随机闪现的红点刺激模拟实际交通环境中的突发刺激,采用主观量表、行为绩效、ERP脑电技术相结合的方法对疲劳对持续性注意能力的影响进行分析。结果表明随着疲劳程度的加深,持续性注意水平显著下降,主要表现主观疲劳得分显著增加,行为绩效显著下降。与第1阶段相比,P1,N1成分的波幅及潜伏期在第2阶段均无显著变化;P2成分的波幅在第2阶段显著减小;N2b成分的波幅在第2阶段显著增大,潜伏期显著延长;P3成分的波幅在第2阶段显著减小,潜伏期显著延长。在脑力负荷的研究中,利用两自由度大型客运车驾驶模拟器,采用双任务的实验范式进行研究。通过前车车速及转弯半径对脑力负荷进行操作,分析高、低负荷下持续性注意水平的变化及损伤原因。结果表明持续性注意水平显著下降主要表现主观负荷得分显著增加,行为绩效显著下降。与低负荷条件下相比,在高负荷条件下P1成分潜伏期更长;N1成分波峰更负,但潜伏期较短;P2成分的波幅更大、潜伏期更长;P3成分的幅值显著减小。由于被试疲劳程度和脑力负荷的显著增加,造成持续性注意水平显著下降,使得被试完成主任务的难度增加,不得不需要更多的脑力资源来完成追踪任务,从而使得能够分配给检测随机信号的资源量显著减小。不仅需要耗费更大的资源量,还导致对信号的注意、辨认、加工的难度增大,评估时间延长。
【关键词】:持续性注意 疲劳 脑力负荷 ERP
【学位授予单位】:西南交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:U491.25
【目录】:
- 摘要6-7
- Abstract7-12
- 第一章 绪论12-20
- 1.1 研究背景及意义12-13
- 1.2 国内外研究现状13-17
- 1.2.1 国外研究现状13-15
- 1.2.2 国内研究现状15-17
- 1.3 论文内容及技术路线17-20
- 1.3.1 论文内容17-18
- 1.3.2 技术路线18-20
- 第二章 持续性注意20-28
- 2.1 持续性注意的定义20-21
- 2.2 疲劳21-23
- 2.2.1 疲劳的分类21-22
- 2.2.2 驾驶疲劳表现及模型22-23
- 2.3 脑力负荷23
- 2.4 测量评估方法23-25
- 2.4.1 主观评定方法23-24
- 2.4.2 客观评定方法24-25
- 2.5 事件相关电位25-28
- 2.5.1 事件相关电位的概念及特点25-26
- 2.5.2 事件相关点位的技术原理26
- 2.5.3 导联方法26-27
- 2.5.4 事件相关电位的刺激物分类27
- 2.5.5 P3成分27-28
- 第三章 疲劳对持续性注意水平的影响28-40
- 3.1 研究背景28
- 3.2 研究方案28-31
- 3.2.1 实验目的28-29
- 3.2.2 实验被试选取29
- 3.2.3 实验设备29
- 3.2.4 实验任务29-30
- 3.2.5 实验流程及安排30-31
- 3.2.6 数据采集31
- 3.3 数据处理31-34
- 3.3.1 持续性注意水平划分32
- 3.3.2 主观疲劳得分及行为数据处理32
- 3.3.3 ERP波峰探测数据处理32-34
- 3.3.4 ERP平均波峰数据处理34
- 3.4 实验结果34-38
- 3.4.1 主观疲劳得分及行为绩效34-35
- 3.4.2 ERP成分35-38
- 3.5 实验小结38-40
- 第四章 脑力负荷对持续性注意水平的影响40-50
- 4.1 研究背景40
- 4.2 研究方案40-43
- 4.2.1 实验目的40
- 4.2.2 实验被试选取40-41
- 4.2.3 实验设备41
- 4.2.4 实验任务41-42
- 4.2.5 实验流程及安排42-43
- 4.3 数据采集43-44
- 4.3.1 主观疲劳数据采集表43-44
- 4.3.2 行为数据采集44
- 4.3.3 脑电EEG数据采集44
- 4.4 数据处理44-47
- 4.4.1 主观及行为数据处理44-45
- 4.4.2 ERP数据45-47
- 4.5 实验结果及讨论47-50
- 4.5.1 主观及行为结果47
- 4.5.2 ERP结果47-50
- 结论50-52
- 致谢52-53
- 参考文献53-59
- 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果59
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,本文编号:785732
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