本书针对电动汽车乘客的晕车问题,提出了一种基于主客观融合的晕车程度量化方法,并在不同道路乘车测试中得到了验证。全书共分为9章。相关研究确定了位于右前额的晕车关联脑区,并提取了用于晕车状态识别的脑电信号与脑血氧信号特征;通过对音乐效价、唤醒度、喜爱度的评价,量化了音乐库的防晕车舒缓效果;分析了多种香氛对电动汽车晕动症的干预效果;并在上汽集团的飞凡F7系列电动汽车“一键舒享”功能模块中进行了应用验证。

缩略词中英文对照表I

第1章

新能源电动汽车的人因工程 1

1.1 新能源汽车行业发展趋势1

1.2 驾驶舱人因设计3

1.3 自动驾驶人机协作3

1.4 人因工程测试41.4.1 驾驶模拟器41.4.2 实车测试 51.4.3 新兴技术 61.4.4 创新体系 71.5 晕车与舒享功能测试8

第2章

晕车问题的国内外研究概况112.1 研究的背景和意义112.2 国内外研究概况122.2.1 晕动症的医学机制122.2.2 晕动症的主观评价法142.2.3 晕动症监测的生理评价法262.2.4 晕动症研究的不足之处312.2.5 防晕车设计方法31

第3章 晕车程度评价量表的适用性分析38

3.1 量表适用性评价模型383.2 乘车模拟器晕动诱发实验423.3 三种晕车量表适用性评价443.4 讨论 483.5 本章小结 49

第4章 基于脑电-脑血氧的晕车识别特征50

4.1 晕车诱发双模式乘车实验504.1.1 受试者504.1.2 实验设备514.1.3 实验流程514.2 脑电与脑血氧信号预处理524.2.1 脑血氧信号监测机制及预处理524.2.2 脑电信号伪影分析与抑制方法554.3 晕车关联脑区及特征提取564.4 晕车识别特征有效性验证634.5 讨论 674.6 本章小结68

第5章 主客观融合的晕车程度评价体系69

5.1 实际道路的晕车诱发实验695.1.1 受试者695.1.2 实验设备695.1.3 实验流程705.2 主客观融合评价模型构建715.3 主客观融合模型验证分析755.4 讨论 765.5 本章小结77

第6章 基于车辆动力学参数的晕车程度分类模型78

6.1 城市道路人机环系统786.1.1 路况特点786.1.2 人机环系统796.2 城市道路路况的乘车实验806.2.1 实验被试招募806.2.2 实验监测设备816.2.3 主观评价方案816.2.4 实验流程介绍826.3 深度学习的神经网络设计826.3.1 BP-ANN模型826.3.2 LSTM模型846.3.3 Bi-LSTM模型866.4 神经网络训练与评价方法876.5 晕车程度三分类量化结果906.6 讨论 936.7 本章小结94

第7章 基于多频段特征的晕车程度分类模型95

7.1 晕动症分类模型957.2 fNIRS信号预处理与主通道提取967.2.1 fNIRS信号预处理967.2.2 基于主成分分析的通道降维987.3 多频段功率谱熵的特征提取 1007.4 乘客晕动实车实验设计1037.5 晕车程度分类模型验证1057.6 本章小结107

第8章 防晕车音乐库的构建及其舒缓性验证108

8.1 防晕车音乐库的构建方法1088.1.1 防晕车音乐VAP量表108

8.1.2 音乐数据的评分过程 1108.2 音乐库静态舒缓效果验证1118.3 动态过程的音乐干预实验1138.4 音乐库动态舒缓效果验证1148.5 讨论1168.6 本章小结118

第9章 香氛对电动汽车晕动症的干预效果119

9.1 实验设计1199.2 数据分析方法1219.2.1 数据预处理 1219.2.2 EEG通道信号特征1219.2.3 fNIRS通道信号特征 1219.2.4 功能性脑网络1229.2.5 脑网络参数计算 1229.3 实验结果1239.3.1 主观分数结果1239.3.2 脑电图功率谱密度1249.3.3 局部血氧饱和度1269.3.4 EEG脑网络分析结果1279.3.5 fNIRS脑网络分析结果1299.4 讨论1329.5 本章小结133

参考文献135

《新能源电动汽车的人因工程测试与晕车程度评价》彩色插图

伴随着电动汽车的发展，乘客的晕车问题也随之加剧。电动汽车的加速、刹车、转向以及能量回收模式会导致乘车过程中的晕动症，使得乘客出现精神状态不佳、出冷汗、恶心甚至呕吐等症状。因此，本书从人因工程学的角度出发，根据乘客的心理学、生理学以及车辆动力学参数，提出了一套完整的晕车程度评价体系，以此对乘客晕车的变化过程进行量化评定，最后将该评价体系应用于上海汽车集团股份有限公司(简称“上汽集团”)飞凡F7系列电动汽车防晕车功能开发实践中。

上汽集团飞凡F7系列电动汽车的舒享模式，优化了包括动力响应、能量回收在内的相关设置，标定了一种最舒适的驾驶模式，能够有效降低乘客出现晕车反应的风险。为了验证舒享模式的防晕车功能，上汽集团联合上海大学共同开展了相关主客观融合晕车评价方法研究以及防晕车设计。主客观融合的评价方法从主观心理和客观生理两方面反映了乘车人员的晕车感受。其中，在主观评价方面，提出了一种晕动评价量表，实现乘车前的晕车敏感性分类、乘车过程中的晕车程度动态监测，以及乘车结束后的身体症状评估。在客观评价方面，采用了包括心、脑、肺在内的多生理信号协同表征晕车程度的方法。

本书即为上述相关研究的总结，具体内容包括以下几个方面：

(1)提出了一种用于量化特定场景的晕车程度评价量表。从而确定了与晕车关联的脑区，并且提取了用于晕车识别的脑电信号与脑血氧信号的新特征。

(2)提出了一种主客观融合的晕车程度评价方法。该方法采用FMS得分作为主观指标，采用脑电信号特征PSD以及脑血氧信号特征rSO?作为客观指标。对主观结果和客观结果归一化后计算相关系数矩阵以及权重矩阵，最终量化得到综合晕车程度得分。

(3)探讨了车辆动力学参数对乘客晕车反应的影响，并提出了一种使用车辆动力学参数预测晕车反应的深度学习算法。同时，讨论了一个城市道路上的人机环系统，解释了驾驶表现与乘客晕车之间的因果关系。

(4)构建了一种防晕车音乐库。首先提出了用于构建防晕车音乐库的VAP量表，通过对音乐效价、唤醒度、喜爱度的评价，量化了VAP得分。

(5)分析了多种香氛对电动汽车晕动症的干预效果。在真实乘坐环境中对比研究了五种香氛(玫瑰、薄荷、薰衣草、柑橘、柠檬)的防晕车效果。研究结果表明，薰衣草的防晕车效果最佳。通过脑网络分析，进一步揭示了不同香氛的神经调节机制差异。

本书的编写参考了国内外相关著作，是作者在脑机接口、人机交互、多模态融合的基础上，对人因工程领域的深入探讨。本书的研究工作得到了多方支持，包括国家自然科学基金面上项目(51775325)、上海东方学者计划(QD2016033)、香港香江学者计划(XJ2013015),以及上汽集团的“电动轿车防晕车功能开发”和“基于智舱关联与大数据识别的智慧舒享功能开发与验证”项目。在此，衷心感谢上海大学机电工程与自动化学院，感谢参与本书研究的管万里、周沁宇、李奇兵、任鹏宇、汪肖宇辰、耿永峰、史迪威、仵梦晗、王运祥、潘韫杰、王琳、张志强、张锐诚等同学。特别感谢上汽集团乘用车分公司的王斌、王双、张腾龙、罗文发、黑远飞、殷想、邱鹏等技术专家。