24 人女性 16 人。年龄均在 23 到 25 岁[12]。

在 2013 年，北京交通大学就已经进行过了手机对驾驶安全方面影响的研 究。当时进行的研究以四种典型并发任务模式(手机使用、乘客互动、视频播 放、音频播放)为研究对象,引入主成分分析法,构建面向驾驶员行为表现的综合 评价体系。他们的研究还引用对了国外已进行的研究结果和研究数据进行了分析 和研究。他们主要研究驾驶行为中的并发行为，虽然并不仅限于手机但包含了 手机的使用在内。所以还是有很重要的开创意义。他们最终研究的结论表明在 几种常见的驾驶干扰行为中，手机造成的干扰影响最明显[13]。

国内有代表性的研究还有利用驾驶模拟器进行过新手司机驾驶时使用手机 的研究。研究利用驾驶模拟器、眼动仪等高科技设备，通过分析眼动仪的数据， 观察测试者的面部信息来分析驾驶者受到的干扰的影响。研究设定的干扰项目 为打电话、交谈。研究结论为：驾驶时打电话会产生看见了但是没反应的现象， 同时回答问题正确率会降低。

1。2 国外研究现状

1。2。1 美国研究现状

1。2。2 日本研究现状

1。2。3 其他先进地区研究现状

1。3 本系统优势

第二章 系统设计

本毕业设计最终完成的 APP 命名为 Distraction Test（干扰测试），其中的 Distraction Test App 是基于 Android 平台运行的纯软件应用程序，设计运行的 Android 基代版本为目前常见的版本安卓 4。0。

2。1 系统整体架构

系统设计分为以下几个部分：主界面、数据库、反应测试、精度测试、数 据操作模块、导出数据模块。如图 2-1，

图 2-1：软件系统架构图

主界面是用户进入的最初的界面，也是联系各个功能的纽带。用户通过在 主界面点击不同的按钮来进入不同的子界面调用各自的模块完成相应的功能和 操作。同时，主界面还负责录入测试者的姓名、年龄、性别等信息，以及选择 不同的测试难度。主界面还有一个说明按钮，点击可以查看软件的相关简要说 明。主界面的退出按钮用于退出程序并释放占用的手机内存资源。

数据库负责数据的存储。数据库决定了存储的数据的结构。本 APP 使用 了安卓系统支持的 SQLite 数据库。SQLite 是一种遵循 ACID 的轻量级关系型 数据库，非常适合这样的运行在安卓手机上的应用程序使用。稳定可靠而且操 作简单，安卓系统的完美支持是我们最终选择这款数据库的主要原因。在编写

数据库的相关代码时提前预留了对数据库进行操作的相关接口，这样其他模块 进行数据操作就只需要调用这些接口就可以了，方便代码的模块化封装。

反应测试模块。这个模块负责完成对测试者进行的反应速度测试，主要测 试被测试者在驾驶状态下的操作速度，确切说是反应的速度，即产生目标到最 终完成目标操作所消耗的时间和其中操作的失误情况。测试设定了一个类似于 “消消看”游戏的测试项目，来模拟我们在使用手机的时候所执行的点击操作。 测试的逻辑为简单的定向定点定量点击操作。模块需要记录测试者完成测试所 使用的时间，犯错次数等数据，并且调用数据库接口将数据存入数据库。文献综述

精准度测试模块。这个模块负责完成对测试者的操作精准性测试。即对测 试者在驾驶状态下完成操作的精准程度的测试。测试设计了一个类似于手机滑 动解锁的测试形式，来模拟我们使用手机中进行的滑动操作。测试包含了一个 读取信息->计算->滑动->再读取信息->再计算->再滑动的逻辑循环过程。可以 模拟出驾驶过程中比较严重的使用手机的操作干扰情况。通过记录测试者完成 测试的时间和出错的次数，与非驾驶状态下执行操作的数据进行对比，可以清 楚的看出驾驶时使用手机执行这类操作对于驾驶员反应、思维能力、操作的精 准度的影响。模块同样可以调用数据库的接口将数据存入数据库。 Android的驾驶干扰行为记录系统设计(3):http://www.youerw.com/zidonghua/lunwen_95371.html