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基于神经信号的驾驶员持续性注意的测量评价
| 论文题名： | 基于神经信号的驾驶员持续性注意的测量评价 |
| 关键词： | 驾驶员;持续性注意;损伤机制;驾驶疲劳;脑力负荷 |
| 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。 |
| 作者： | 潘毅润 |
| 专业： | 交通运输工程 |
| 导师： | 郭孜政 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 西南交通大学 |
| 学位年度： | 2016 |
| 正文语种： | 中文 |
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