基于嗅覺刺激的駕駛員負向情緒正向調控方法研究

唐幫備， 朱明鑫， 鄧凌云， 胡志安， 陳柄言

（1.陸軍軍醫大學 生理教研室，重慶 400038；2.重慶文理學院 智能制造工程學院，重慶 402160；3.工業機器人運維重慶市高校工程中心，重慶 402160；4.重慶交互科技有限公司 智能座艙人機交互測試實驗室，重慶 401331；5.四川輕化工大學 機械工程學院，四川，宜賓 643002；6.河南工業大學 設計藝術學院，鄭州 450001）

在經濟不斷發展的背景下，越來越多的人選擇汽車作為代步工具，道路上發生的交通事故也越來越多。研究發現，在所有交通事故中，駕駛員的情緒，尤其是異常情緒是引發事故的重要因素。在駕駛過程中，當外界環境對駕駛員產生負面影響或者其自身壓力增大時，駕駛員的情緒容易變得消極，從而影響正常的駕駛操作，如果不加以調節，則可能會出現危險駕駛行為，嚴重危害自身和他人的生命安全［1］。

各領域不斷推進智能座艙的發展，如何避免駕駛員因異常情緒而導致危險駕駛行為也越來越得到關注。國內外研究人員逐步展開對情緒調控的研究，具體的調控途徑主要是利用視覺、聽覺、嗅覺等作為刺激源來調控異常情緒。在視覺調節情緒的方式上，CODISPOTI 等［2］使用圖片作為刺激源，通過改變圖片的尺寸大小可能在調節情緒中起作用；張兵兵［3］提出一種使用不同視覺元素對駕駛員憤怒情緒進行調節的方法，結果顯示正向激勵、冷色調和扁平設計元素對駕駛員憤怒情緒的調節效果最好。在聽覺調節情緒的方式上，BRAUN 等［4］研究處于憤怒或悲傷情緒狀態下的駕駛員，結果表明，在汽車中的智能語音助手是作為刺激源來調控情緒的可行方式。在嗅覺調節情緒的方式上，ADOLPH 等［5］通過氣味和圖片分別作為刺激源進行情緒控制，試驗結果表明，氣味和圖片對負面情緒的調節作用相似。

目前國內外對駕駛員異常情緒的研究大多偏向于由異常情緒引發的后續駕駛安全問題，而對如何調整異常情緒來保證駕駛安全的研究偏少。嗅覺作為人類五大感官之一，人體能對氣體刺激做出快速反應，以嗅覺感官作為調節的基礎，本文針對如何有效調節駕駛員異常情緒展開試驗研究，希望能提供可靠的理論依據，以提高駕駛安全性。

1 嗅覺刺激調節異常情緒駕駛的理論基礎

嗅覺和情緒在大腦中的工作結構，有互相交叉重疊的部分［6］，如海馬和眶額皮層還有杏仁核以及腦島這些部分［7］。圣彼得堡州立大學和其他一些知名學校的研究人員發現，大腦中的微量胺是一種類似血清素和多巴胺的物質，它跟人體的嗅覺工作有關，而微量胺的受體在人類神經系統中，總共有6種，其中有兩種與大腦中的情緒工作有關，分別是TAAR1 受體和TAAR5 受體。研究人員還做了小鼠的基因試驗，進一步證實了該受體既存在于嗅覺初級神經系統的嗅球中，還存在于人類大腦的情感相關區域，就是前面提到的丘腦和海馬還有杏仁核以及其他腦結構，而TAAR5 受體的缺少，會引起大腦中的血清素減少，這正是影響人類情緒變化的主要因素。

上海交通大學的潘曉嵐［8］選擇包含藥用植物和香料植物的芳香植物類群，來對焦慮情緒進行芳香嗅聞治療，選擇依據是芳香療法沒有什么副作用，天然無公害，操作又很簡單，沒有復雜操作所以普及性好，并且有明顯效果。通過試驗得知，市面上流行的薰衣草精油和紫蘇精油，在香氣嗅聞的方案中對焦慮情緒的改善效果明顯，后續試驗可作參考。

浙江農林大學的翟秀麗［9］也做了芳香療法的試驗，通過嗅聞植物精油，起到對抑郁情緒的緩解作用。植物精油的選取，大多來自花果類植物，柑橘、薰衣草、木質調精油效果較好。在干預和緩解大學生抑郁情緒的試驗中，選擇芳香植物精油，使用香薰燈讓被試者進行嗅聞，結合被試者的生理和心理數據，證明了芳香植物精油對異常情緒的良好調節作用。

2 基于嗅覺刺激的駕駛員異常情緒調節方法

以嗅覺感官為基礎，開展調節駕駛員異常情緒的的研究，利用3 種精油氣體作為刺激源進行試驗，試驗步驟如下。

1）設置3個試驗組，每組被試者10人，將第1組人員設為XA，第2 組人員設為XB，第3 組人員設為XC。

2）3 組人員分別測試薰衣草氣味、甜橙氣味、沉香木氣味，利用氣味發生器對帶有異常情緒的被試人員進行氣味刺激，從而引起情緒的變化。

3）通過比對被試者受到嗅覺刺激前后的脈搏波形、心電ECG 信號、呼吸RESP-1 等生理數據，和面部表情軟件分析得到的情緒量化數據，以及試驗后被試者對情緒調節的問卷打分等主觀數據，分析得出對異常情緒調節效果最佳的方案。

3 嗅覺刺激的駕駛員異常情緒調節測試模型

3.1 基于駕駛員心理數據處理的數學模型

設調節方案集合為C= ｛c1，c2，c3，...，cm｝，被試群集合設為集合為B=｛b1，b2，b3，...，bn｝。其中：m為調節方案數；n為被試者群體集合。設被試者n′對方案m′的效果評價為Pn，m，對效果評價的采集，選擇讓被試者在試驗結束后填寫相關問卷調查表，見表1。

表1 調節效果問卷調查表

表2 心理量值分析結果

則：

被試者（b1，b2，b3，...，bn）依次分別對方案（x1，x2，x3，...，xm）進行評價的分值為：

則被試者參與方案xm的主觀心理數據的綜合得分為：

所有方案的主觀心理數據的綜合得分為：

3.2 基于駕駛員面部表情處理的數學模型

利用重慶交互科技有限公司開發的面部表情分析網站-用戶體驗測評云服務平臺，通過分析被試者面部表情視頻，獲得被試者情緒量化表，表中包括4 項異常情緒指標數據，能從中計算得出后續所需要的指標數據Ei。

式中：Ei代表在情緒量化表中，所能提取的方案cm對被試者的調節效果分值；Zi代表情緒量化表中被試者對照組的各項指標數據；Qi代表情緒量化表中被試者在試驗調節前的各項指標數據；Hi代表情緒量化表中被試者在試驗調節后的各項指標數據。則方案xm對被試bn的異常情緒試驗調節效果分值集合為：

則被試者參與方案xm的情緒量化表數據的綜合得分為：

所有方案的情緒量化表數據的得分為：

3.3 基于駕駛員生理數據處理的數學模型

為被試者戴上多種生理傳感器，實時監測并記錄其在試驗中的各項生理指標數據，其中包括PPG、ECG、RESP 等指標數據，并生成各自的量化表，從中計算出后續所需要的指標數據Gi。

式中：Gi代表在生理數據表中，所能提取的方案xm對被試者的調節效果分值；Si代表生理數據表中被試者對照組的各項指標數據；Wi代表生理數據表中被試者在試驗調節前的各項指標數據；Ui代表生理數據表中被試者在試驗調節后的各項指標數據。

式中：S1W1U1代表在生理數據表中，脈搏PPG該項數據的處理，選用峰值作為參考指標數據；S2W2U2代表在生理數據表中，心電ECG 該項數據的處理，選用R-R 間期心室搏動頻率作為參考指標數據；S3W3U3代表在生理數據表中，呼吸RESP 該項數據的處理，選用標準差作為參考指標數據。則方案xm對被試者bn的異常情緒試驗調節效果分值集合為：

則被試者參與方案xm的生理數據得分為：

所有方案的生理數據得分為：

3.4 心理和表情以及生理等數據處理的數學模型

綜合駕駛員的心理數據表、生理數據表［10］、面部表情情緒量化表［11］，可得：

由式（4）、式（8）和式（15），可得駕駛員異常情緒調節效果在各個維度指標下的調節分值為：

4 試驗設計與數據采集

4.1 試驗準備

4.1.1 試驗對象

招募在校大學生30 名，年齡在19～25 歲之間，身體健康，無精神疾病或身體疾病，他們在日常生活中容易產生異常情緒，都會操作Switch手柄玩賽車游戲，以便模擬駕駛員情景。

4.1.2 試驗儀器

氣體發生儀、4 種可佩戴的生理傳感器、ErgoLAB3.0 軟件、E-Prime3.0 軟件、面部情緒分析網站用戶體驗測評云服務平臺（jhkjux.com）。

4.1.3 試驗精油

精油氣體的具體選擇，參考了潘曉嵐［8］選擇薰衣草和香紫蘇來調節焦慮情緒的研究，以及翟秀麗［9］所做的用甜橙和薰衣草精油香氣來調節抑郁情緒的試驗研究后，確定本試驗選用薰衣草和甜橙以及沉木香3 種精油，用以產生調節試驗所需的刺激氣體。

4.1.4 試驗程序設計

采用E-prime3.0 試驗設計軟件對嗅覺試驗進行設計。E-Prime3.0 根據具體試驗的流程要求，需要控制好刺激前、刺激呈現以及刺激結束后的采樣時長，采樣時長對應到E-prime3.0 的音頻信號的播放時長，音頻信號可以被E-prime3.0 直接調用，通過轉換模塊，來實現對嗅覺刺激的控制。

4.1.5 試驗環境

首先，拍攝試驗開始前的駕駛員平靜心態的表情視頻，以此作為情緒量化分析的對照組。其次，被試者情緒的準備，讓被試者通過操作Switch手柄進行賽車游戲來模擬駕駛員情景，主試在旁干預其手柄操作，或者播放負面情緒的短視頻來激發被試的異常情緒。然后，在試驗開始前給被試者佩戴好多種生理傳感器。最后，將需要對異常情緒進行刺激的精油源，放在對應的氣味發生器裝置中，每個氣味裝置都會連接一個相應的氣泵，每個氣泵都有一個對應信號來控制，每一個控制信號，由設定的相應音頻信號對其進行轉換，最后打開相應的程序準備進行試驗。

圖1 試驗環境

4.2 試驗流程

試驗開始前，取得了合法科學研究倫理審批文件并告知被試者試驗內容以及在試驗中將會面臨的試驗風險與不適，在得到被試者同意后簽署心理試驗知情同意書。

試驗開始時，由一名試驗助手在被試者正面拍攝被試者情緒還未被調節前的表情視頻，同時主試在被試者旁邊操作電腦，運行E-prime3.0 的對應程序，并打開ErgoLAB3.0 軟件對被試者生理數據進行實時監測，被試者等待15 s 的氣體刺激前的生理數據收集期，接著是5 s 的精油氣體嗅聞刺激，最后再等待15 s 的氣體刺激后的生理數據收集期，試驗結束時試驗助手錄制被試者嗅聞刺激后的表情視頻，并請被試者對此次異常情緒的調節效果進行主觀打分。

圖2 試驗流程

4.3 試驗數據采集

4.3.1 被試者主觀心理感受調查問卷打分表

在試驗結束后，對被試者進行異常情緒調節的心理問卷調查，請被試者按照自己的感受如實回答問題。問卷調查共有12 個與情緒相關的問題，每個問題有4 個選項，對應不同分值，見表1，后期收集整理并按照上述數學模型處理相應數據。

4.3.2 被試者面部情緒分析量化表

在情緒識別方面［13］，參考了一些資料［12］，最后選擇在試驗開始前，被試者呈現正常情緒狀態時進行面部表情視頻的拍攝，作為對照組錄入云網站平臺，如圖3 所示，該平臺將對面部表情的視頻進行情緒量化分析處理，并得到被試者面部情緒分析量化表對照組；在試驗進行時，被試者通過環境模擬帶入異常情緒，對被試者進行面部表情的視頻拍攝，作為刺激前的視頻數據錄入云網站平臺，該平臺將對面部表情的視頻進行情緒量化分析處理，并得到被試者面部情緒刺激前數據組；在試驗結束后，立即對被試者進行面部表情的視頻拍攝，作為刺激后的視頻數據錄入云網站平臺，該平臺將對面部表情的視頻進行情緒量化分析處理，并得到被試者面部情緒刺激后數據組。

圖3 面部表情分析網站

4.3.3 被試者多種生理信號數據表

在試驗準備開始前，給被試者戴上多種生理信號傳感器［14］，并連接電腦上的ErgoLAB3.0 軟件，實時監測被試者的脈搏PPG［16］、心電ECG 和呼吸RESP 等 多 項 生 理 信 號［15］指 標 數 據， 并 在ErgoLAB3.0軟件中的數據分析模塊導出數據圖。

5 試驗數據處理和結果分析

5.1 被試者對情緒調節效果的心理指標處理

被試者在試驗結束后填寫相關問卷，打分表上限為20 分，總共12 個問題，每個問題4 個選項，5分，10分，15分，20分。12個問題的得分求均值，該分值就是每名被試者的調節效果Pn，m，將試驗結果代入式（1）～（4），可得所有方案的主觀心理數據綜合得分。

5.2 被試者面部情緒分析量化指標處理

駕駛員帶有異常情緒，在受到精油氣體刺激時，會直接導致面部表情發生變化，通過網站平臺進行的情緒量化分析，能直接反映駕駛員的異常情緒分布，為興奮、恐懼、憤怒、沮喪4 項異常情緒。30名被試者在試驗開始前，分別錄制他們情緒處于正常狀態下的表情視頻，并進行情緒量化分析，作為對照組的各項指標數據Zi，有4 項異常情緒分布，所以（i為1～4的整數）；拍攝氣體刺激前正處于異常情緒狀態下的被試者群體的面部表情，并進行情緒量化分析，作為試驗調節前的各項指標數據Qi，有4 項異常情緒分布，所以（i為1～4 的整數）；拍攝氣體刺激后、試驗結束時被試者群體的面部表情，并進行情緒量化分析，作為試驗調節前的各項指標數據Hi，有4 項異常情緒分布，所以（i為1～4 的整數）。以A 組精油為例，整理的數據見表3，將表3 中的各項指標數據代入式（5），得到在情緒量化表中計算到的每名被試者的調節分值Ei，見表3。將數據代入式（6）～（8），可得所有方案面部情緒量化數據的綜合得分，見表4。

水平裂縫，雙側向差異較小和無差異，對于45°裂縫，雙側向呈“負差異”，且差異幅度越大，裂縫越發育，即裂縫的張開度越大，裂縫密度、裂縫孔隙度、裂縫徑向延伸深度越大，雙側向測井電阻率比基質巖石電阻率下降幅度也越大。

表3 A組情緒量化表

表4 A組情緒量化分析結果

表5 面部情緒量值分析結果

5.3 被試者多種生理信號數據指標處理

被試者在試驗中佩戴的光電容積脈搏傳感器和呼吸傳感器以及心電圖電極片等生理傳感器，將通過與ErgoLAB3.0 軟件的連接，實時監測被試者的各項生理指標數據，并通過軟件自帶的數據圖像處理，生成數據圖。

5.4 駕駛員PPG-脈搏數據量化表

被試者A-1 的PPG-脈搏原始數據如圖4 所示，在軟件ErgoLAB3.0的數據分析板塊，按式（10）將數據圖換算出S1W1U1，再將該結果代入式（13）～（15）中，可得所有方案的駕駛員PPG-脈搏數據量化表的綜合得分，見表6。

圖4 A-1的PPG-脈搏數據

表6 PPG生理數值分析結果

5.5 駕駛員ECG-心電數據量化表

被試者A-1 的ECG-心電原始數據如圖5 所示，在軟件ErgoLAB3.0的數據分析板塊，按式（11）將數據圖換算出S2W2U2，再將該結果代入式（13）～（15），可得所有方案的駕駛員ECG-心電數據量化表的綜合得分，見表7。

圖5 A-1的ECG-心電數據

表7 ECG生理數值分析結果

5.6 駕駛員RESP-呼吸數據量化表

被試者A-1的RESP-呼吸原始數據如圖6所示，在軟件ErgoLAB3.0的數據分析板塊，按式（12）將數據圖換算出S3W3U3，再將該結果代入式（13）～（15），可得所有方案的駕駛員RESP-呼吸數據量化表的綜合得分，見表8。

圖6 A-1的RESP-呼吸數據

表8 RESP生理數值分析結果

5.7 綜合數據處理的模型驗算

將被試者的主觀心理數據分析結果和面部情緒分析數據結果以及各種生理數據分析結果代入式（16），可得所有方案的駕駛員綜合數據得分結果。

5.8 綜合數據指標的相關性分析

對被試者的主觀心理量值Pi，面部情緒分析量值Y i，以及生理數據量值Di等8 個指標，進行兩兩之間的相對性分析，并列成相關性矩陣，見表9。兩組數據之間的相關系數取值范圍為+1～-1，數值越趨近于+1，則兩組數據越趨近于完全正相關，數值越趨近于-1，則兩組數據越趨近于完全負相關，數值等于0，則兩組數據不相關。

表9 數據間的相關結果

由表9 的相關性分析結果可知，表中有大量負數，且無規律，說明試驗方案不能得到一個統一的排序結果，不同的方案對不同的指標所達成的最好效果是交叉存在的，所以試驗結果不能直接判斷，還需要作后續相對貼近度的分析。

5.9 各方案調節值與最優值的相對貼近度分析

為了能對試驗所有調節方案進行更加全面的評價選擇，在8 個不同的指標數據下分析各個方案的優劣，進行相對貼近度［4］的計算和分析。

5.9.1 計算各方案研究指標的最優值和最劣值

在開展相對貼近度的計算之前，還需要先計算得到一些其他相關數據，首先是各個評價指標的最優值F+ij和最劣值F-ij，其計算式分別為：

式中：fi為第i個研究指標數據；Xj為第j個試驗調節方案。將綜合評價結果數據代入式（18）和式（19），可得表10。

表10 數據間的相關結果

5.9.2 計算各方案研究指標到最優值與最劣值的距離

各方案研究指標數據到最優值與最劣值的距離計算式分別為：

式中：d+ij為第j個試驗調節方案，在第i個指標數據下，與最優值的相應距離；d-ij為第j個試驗調節方案，在第i個指標數據下，與最劣值的相應距離，i＝1，2，…，8，j＝1，2，3。將數據表10代入式（20）和式（21），可得表11。

表11 各方案指標數據到最優值與最劣值的距離

5.9.3 計算研究指標與最優值的相對貼近度

求出各個調節試驗方案研究指標數據與最優值的相對貼近度，并整理結果作為本研究結論的最終依據。各方案研究指標與最優值的相對貼近度的計算式為：

式中：Zij∈[0，1]，i＝1，2，3，…，8，j＝1，2，3。將表11 的數據代入式（22），可得各方案研究指標數據與最優值的相對貼近度和排序表，見表12。

表12 指標數據與最優值的貼近度和排序

由表12 可知，試驗中方案XA在研究指標Y2和Y4上調節效果排第一，而在其他指標項上成績幾近于無，因此，方案XA難以受到被試者群體的心理認可，且結果表明其僅擅長于調節駕駛員處于恐懼和沮喪等低迷的異常情緒。

方案XB在研究指標P1和D2上調節效果排第1，且在研究指標Y1上也取得了不低于0.8 的成績，因此，方案XB極易受到被試群體的心理認可，比較擅長于調節駕駛員處于心率加快、過于興奮激動時的異常情緒。

方案XC在研究指標Y1、Y3、D1和D3上的調節效果都排第1，且在研究指標P1上也取得了接近0.9的佳績，因此，方案XC的總體試驗效果最好，而且也得到了被試者群體的心理認可，容易推廣。

為了更方便觀察和比較，建立雷達圖，可以直觀地看到不同試驗調節方案在不同心理指標、面部情緒分析指標、生理指標上的調節效果，如圖7所示。

圖7 三項試驗方案在各個指標下調節效果的雷達圖

6 結論

由圖8 可知，薰衣草精油氣體嗅聞方案不僅難以得到被試者群體的心理認可，而且試驗結果表明該方案僅擅長于調節駕駛員處于恐懼和沮喪等低迷的異常情緒，此外，由于對其他指標的調節效果甚微，尤其是生理指標D1、D2、D3都排名最后，所以該方案不僅局限性大，而且可靠性也低。而甜橙精油氣體嗅聞方案最容易得到被試者群體的心理認可，而且在面部情緒分析指標和生理儀器檢測指標方面也都有個別良好效果，試驗結果表明，該方案比較擅長于調節駕駛員處于心率加快、過于興奮激動時的異常情緒。缺點是調節效果單一，依舊有一定局限性，但總體上來說優于前方案。沉木香精油氣體嗅聞方案無論是在被試者群體接受度，還是面部情緒分析指標，以及多種生理儀器檢測指標上都具有很好的調節效果，排除試驗中存在的其他誤差因素，所導致的Y4項指標調節效果落后，該方案的總體試驗效果最好，而且也得到被試群體的心理認可，容易推廣。

綜上所述，考慮到試驗方案的普及性、全面性和可靠性，經過分析對比，最優方案是沉木香精油氣體嗅聞對駕駛員異常情緒的調節方案。