转向界面振动引发自适应刚性：自然驾驶的生物力学代价

《International Journal of Industrial Ergonomics》：Steering-interface vibration induces adaptive rigidity: The bio-mechanical cost of naturalistic driving

　　唐星|余东|支金毅|石金磊|陈子轩中国成都西南交通大学设计学院摘要在人机界面中，道路引起的机械激励不仅通过车辆动力学，还通过自主反应重塑驾驶控制。我们将这种适应机制称为“自适应刚性”：即操作者提高神经肌肉阻抗（增强手-臂-方向盘的连接强度），以抑制非自愿动作，并在物理干扰下保持系统稳定。我们利用真实的公交车驾驶数据，同步记录了方向盘上的惯性测量单元信号以及心电图/皮肤电反应数据，并将所有数据与统一的时钟对齐。通过滑动窗口方法提取多模态的物理、生理和行为特征，再运用线性混合效应模型、结构方程模型、广义加性模型以及事件锁定分析等方法，评估振动与生理、行为之间的关联。在横向控制方面，方向盘振动的强度与转向熵呈负相关，表明存在一种低熵的“自适应刚性”策略，其强度会随自主状态而变化。在纵向控制方面，方向盘振动与加速度的变化之间存在极大的直接关联，这一关联程度远远超过心率变异性和皮肤电反应的贡献，说明此处主要是由生物力学传递机制主导。路径分析进一步表明，方向盘振动与低频/高频心率及阶段性皮肤电反应的增加有关，而这些生理指标与直接的机械传导途径共同影响了车辆的横向刚性和纵向稳定性。事件锁定分析和非线性分析显示，在相对较低的振动水平下，横向刚性就会发生类似阈值的改变，而加速度的变化则会在更宽的振动范围内出现；从时间上看，振动变化先于群体的平均生理反应。这些研究结果为将驾驶员状态纳入考虑的人机协同驾驶控制系统提供了依据。引言在现实世界的道路交通中，驾驶不仅是一项信息处理任务，更是与不断受到机械激励的交通工具之间的持续物理互动（Endsley, 2017; Wickens, 2008; Griffin, 1990）。专业驾驶员需要在车内工作数小时，而车辆则通过座椅、地板和转向系统不断传递来自道路的机械能量（Griffin, 1990; Davies et al., 2021; Dennerlein et al., 2022; De la Hoz-Torres et al., 2022; Du et al., 2017）。因此，驾驶舱并非一个独立的“控制室”，而是一个充满振动的环境，驾驶员必须在此环境中同时保持车辆行进方向和速度，同时还要稳定身体与座椅之间的连接（Griffin, 1990; Boileau and Rakheja, 1998）。尽管数十年来车辆、座椅和悬挂系统一直在不断优化以提升乘坐舒适性，但在商业运营中，强烈的振动仍然普遍存在，而且这类振动与肌肉骨骼疾病以及驾驶员的注意力分散和不适感密切相关（Davies et al., 2021; Dennerlein et al., 2022; De la Hoz-Torres et al., 2022; Du et al., 2017）。尽管机械激励在工程学上非常重要，但它在如何改变驾驶员的认知-运动控制回路方面，目前仍在人因工程模型中缺乏明确的描述，也未能充分应用于车辆设计中（Endsley, 2017; Wickens, 2008; Poussot-Vassal et al., 2012）。在底盘和座椅控制研究中，道路引起的振动通常被视为需要在舒适性与操控性之间权衡的干扰因素（Poussot-Vassal et al., 2012），而交通心理学中的驾驶员模型则主要关注分心、疲劳和认知负荷等“信息压力源”（Endsley, 2017; Wickens, 2008; Ajzen, 1991; Dingus et al., 2016; Caird et al., 2014）。这种学科间的分离导致了一个盲点：当界面振动加剧时，驾驶员并非被动的观察者，而可能需要改变自己的神经肌肉调控策略，以维持手与方向盘之间的稳定性（Venrooij et al., 2011, 2013, 2014a, 2014b, 2014c; Mizrahi, 2015）。一个尚未解决的核心问题是，控制方式是否会从有目的的刻意调节转变为以稳定性为核心的应对模式，以及通过提高神经肌肉阻抗来维持稳定性时需要付出怎样的生理代价（Mizrahi, 2015; Hockey, 1997; McEwen, 1998）。有两个互补的机制可以解释这个问题（Griffin, 1990; Hockey, 1997; Venrooij et al., 2011, 2013, 2014a, 2014b, 2014c; Kia et al., 2020）。基于振动生物力学和手动控制理论的经典生物力学传递视角将人车系统视为一个机械耦合的整体，道路或车辆的加速度通过人机接口的动态作用传递下来，表现为非自愿的控制装置输入信号（Griffin, 1990; Venrooij et al., 2011, 2013, 2014a, 2014b, 2014c）。在这种机制下，性能下降主要是由于快速的物理传递问题导致的（Poussot-Vassal et al., 2012; Venrooij et al., 2011, 2013, 2014b, 2014c; Tang et al., 2024）。与此同时，另一种生物行为学视角则将振动视为一种环境压力源，它会影响驾驶员的兴奋状态，并促使他们采取补偿性控制措施（Hockey, 1997; Kia et al., 2020）。我们将这种适应机制称为“自适应刚性”：即操作者提高神经肌肉阻抗，以抑制非自愿动作，从而在物理干扰下保持系统稳定。虽然这种策略能够降低控制上的不确定性并提升局部机械稳定性，但它也会增加自主神经系统的负担，从而带来与压力和适应性应激相关的生理代价（Mizrahi, 2015; McEwen, 1998）。要实证地探究这两种相互关联的机制，就需要同步观察振动环境（输入）、自主神经系统状态（中介/调节因素）以及连续的驾驶控制行为（输出）（Venrooij et al., 2014a; Venrooij et al., 2014b; Venrooij et al., 2014c; Venrooij et al., 2011; Venrooij et al., 2013; Li et al., 2022; Benedek and Kaernbach, 2010; Publication recommendations for electrodermal measurements, 2012; Greco et al., 2016; Collet et al., 2014; Healey and Picard, 2005; Malik, 1996）。然而，目前不同学科领域的研究成果仍然相互割裂：振动工程学研究主要致力于量化振动的传递程度、暴露强度以及缓解方法，但对自主神经系统的监测相对较少（Davies et al., 2021; Dennerlein et al., 2022; De la Hoz-Torres et al., 2022; Du et al., 2017; Blood et al., 2015）；而驾驶员状态研究则越来越多地利用皮肤电反应和心率变异性来衡量驾驶员的兴奋程度和认知负荷，但往往将道路振动视为一种无序的干扰因素，没有充分考虑其在实际驾驶环境中的具体影响程度（Li et al., 2022; Benedek and Kaernbach, 2010; Publication recommendations for electrodermal measurements, 2012; Greco et al., 2016; Collet et al., 2014; Healey and Picard, 2005; Malik, 1996）。最新的研究还表明，驾驶表现和心理负荷会随着交通规则的不同以及驾驶员对路况的熟悉程度而发生变化，这进一步强调了从人因工程学的角度出发，需要综合考虑控制行为和驾驶员状态，而非将二者视为相互独立的因素（Lee et al., 2023）。此外，其他相关的人因工程研究也表明，像心电图和皮肤电反应这样的生理指标，只有在与交通流量和环境因素一起分析时，才能更准确地反映驾驶员的负荷状况，而不能仅仅将其视为独立的负荷指标（Wei et al., 2023）。模拟器测试则无法真实反映长时间、高强度的振动环境对驾驶员的影响（Caffò et al., 2020），而真实的驾驶数据则更适合用于研究振动、生理反应和驾驶行为之间的相互作用，不过以往的研究往往更注重驾驶员的分心行为和碰撞风险因素，而对振动带来的生理影响关注不足（Dingus et al., 2016; Dingus et al., 2006; van Nes et al., 2019; Singh and Kathuria, 2021）。本研究旨在填补这一空白，通过大规模的真实专业驾驶数据，分析方向盘振动与自主神经系统调节之间的关系，以及它对车辆横向控制和纵向控制的不同影响（van Nes et al., 2019; Liu et al., 2025）。我们重点研究的是方向盘上的振动情况，因为该位置的惯性测量单元能够捕捉到进入手-方向盘控制环节的机械激励。在这种研究框架下，振动被视为一种由道路状况和车辆动态共同引发的界面干扰信号。因此，我们的研究问题和建议都是基于人机耦合、补偿性控制以及生物力学传递等人因工程原理提出的。研究问题1：界面干扰与横向控制。在真实驾驶过程中，方向盘振动与横向控制的规律性之间存在怎样的关系？假设1：较高的方向盘振动会导致转向熵降低，这与“自适应刚性”稳定策略是一致的。研究问题2：界面干扰与纵向控制平滑性。在真实驾驶过程中，方向盘振动与纵向控制的平滑性之间存在怎样的关系？假设2：较高的方向盘振动会导致加速度增大，其影响程度远远超过自主神经系统指标的贡献，这说明此处主要是由生物力学传递机制主导的。研究问题3：生物力学代价与状态依赖性。自主神经系统状态是否会在振动与驾驶行为之间起中介或调节作用？假设3a：方向盘振动与交感神经的活跃度以及低频/高频心率的改变存在正相关关系。假设3b：自主神经系统状态会影响振动与驾驶行为之间的关系，即这种关系会因自主状态的不同而有所差异，反映出稳定性维持所带来的成本或限制。研究问题4：时间顺序。在高振动情况下，振动变化是否会在几秒钟的时间尺度上先于群体的平均自主神经系统反应出现？假设4：通过延迟分析和事件锁定分析可以发现，振动变化会先于皮肤电反应的出现，这说明首先是机械刺激引发了反应，随后才出现生理层面的响应。为了明确这些假设中的机制，以及振动是如何通过直接的机械传递和受自主神经系统状态影响的机制来影响车辆的纵向和横向控制的，图1展示了本研究所分析的振动-自主神经系统-驾驶行为之间相互关系的概念框架。方法由于本研究涉及多个学科领域，包括界面振动物理学、自主神经系统生理学以及连续的驾驶控制行为，因此在详细介绍各个处理和建模步骤之前，先给出一个整体的研究概述会更有帮助。图2总结了整个研究流程，说明了如何将原始的多模态数据转换为经过处理、按时间窗口划分的特征，然后再将这些特征输入到不同的分析工具中，以便针对研究中的不同方面展开分析。描述性统计与数据概览最终的分析数据集包含了15,209,622个同步采集的数据点，数据采样间隔为1秒，这些数据来自74名专业公交车驾驶员（平均年龄为48.5岁，标准差为4.6岁，数据为不同驾驶员的平均值）。这些数据涵盖了多种不同的驾驶场景，从在平坦高速公路上的正常行驶，到在状况不佳的城市道路上行驶时遇到的强烈振动情况。表1列出了各关键变量的描述性统计数值。交叉相关性分析与时间延迟分析：生物物理层面的延迟为了解决研究问题4和假设4中关于时间顺序的问题，我们研究了数据变化之间的时间差。讨论针对研究问题1和假设1，研究表明方向盘振动与转向熵的降低之间存在显著关联，这一结果支持“自适应刚性”稳定策略的观点，即该策略能够在界面振动出现时帮助维持车辆的横向控制稳定性。针对研究问题2和假设2，数据分析结果显示方向盘振动与加速度的变化之间存在很强的正相关关系，这一现象说明此处主要是由生物力学传递机制主导的，其影响程度远远超过自主神经系统指标的贡献。针对研究问题3和假设3a–3b，研究表明方向盘振动与交感神经的活跃度以及心率频率的变化存在正相关关系，同时自主神经系统状态会影响振动与驾驶行为之间的关系，即这种关系会因自主状态的不同而有所差异，反映出稳定性维持所带来的成本或限制。结论本研究表明，真实的驾驶过程中出现的方向盘振动并非无关的背景信号，而是人车控制回路中的重要干扰因素，它通过两种机制影响驾驶行为：在横向控制中，振动会导致转向熵降低，这一过程会受到自主神经系统状态的影响，属于“自适应刚性”机制；而在纵向控制中，振动会对加速度产生极为强烈的直接影响，相比之下其他机制的作用则较为微弱。作者贡献声明唐星：概念构建、资金获取、初稿撰写。余东：论文审阅与修改。支金毅：论文审阅与修改。石金磊：论文审阅与修改。陈子轩：论文审阅与修改。利益冲突声明作者声明不存在任何可能影响本文研究结果的已知财务利益或个人关系。致谢本研究得到了中央高校基本科研业务费（项目编号A1420502052501-55）、现代设计文化研究中心2025年度项目（项目编号MD25B002）以及西南交通大学研究生教育教学改革研究项目（项目编号YJG6-2025-Y082）的支持。作者们衷心感谢OpenDriver团队公开分享了那些用于研究的真实驾驶数据集（https://github.com/bdne/OpenDriver），正是这些数据集使得本研究得以开展。