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摘要
智能化与个性化需求增长下，汽车座椅研究具有重要意义。为提升未来智能座舱的舒适性和智能化水平，探索中国乘员特定人体特征的舒适姿态适配模型。综合采用动作捕捉技术、体压分布技术和舒适体验量表，对乘员矢状面姿态角度要素进行研究。首先，基于体压分布数据对中国乘员舒适坐姿进行评估后，对乘员人体特征参数与舒适姿态角度进行差异性和相关性分析，优选出躯干角、小腿水平角、膝角和踝角作为关键姿态角度; 最后基于人体特征参数，利用逐步回归方法建立关键姿态角度舒适性模型。研究为智能座椅的优化设计和舒适度测评提供数据参考，以期提升座椅系统对不同乘员的柔性适配效果。
关键词：汽车座椅; 中国乘员; 人体特征; 姿态角; 姿态适配
作者：呼慧敏1，2，李江南* ，3，罗玲1，2，贾伟4，牛文磊1，2，苏道齐4
1、中国标准化研究院人类工效实验室，北京100191，E-mail: 18722407372@163． com
2、国家市场监管重点实验室( 人因与工效学) ，北京100820
3、燕山大学艺术与设计学院，河北秦皇岛066004
4、安道拓( 重庆) 汽车部件有限公司，重庆401120)
乘员座椅姿态角要素分析
在人体工程学和座椅设计领域，姿态角是指乘员在座椅上呈现出的身体姿势或倾斜角度，姿态角舒适性分析旨在评估乘员在特定姿势下的舒适水平[14]。汽车智能座椅应具备个性化调节功能，能够通过自动调整靠背倾斜角度、座椅高度和脚踏位置等参数，以适应不同乘员的姿态舒适性偏好。通常情况下，乘员乘坐汽车时采用坐姿[15]，本文针对乘员坐姿下矢状面姿态角进行舒适性分析。根据中国人类工效学学会团体标准T/CESS 12－2023《汽车座椅乘坐姿态舒适性要求与测评》[16]确定颈肩夹角、躯干角、臀部角、大腿水平角、小腿水平角、膝角和踝角作为姿态角要素[17]，如图1所示，7个姿态角要素的定义如表1所示。
图1 乘员矢状面姿态角
本文基于上述7 个姿态角开展汽车座椅乘员姿态适配模型研究。研究路线如图2所示，结合体压分布和舒适体验评分数据对乘员坐姿的舒适性进行评估，之后进行姿态角与特定人体特征参数的差异性和相关性分析，优选出关键姿态角度，构建中国乘员舒适姿态角度模型。
表1 姿态角定义
图2 文章研究路线
实验设计
实验对象
实验方案
图3 汽车座椅实验设备
实验设备与测量内容
采用德国Novel公司的Pliance-X压力测试系统，由16×16 共256个电容式压力传感器组成，采集频率为50Hz。测量内容包括座面与靠背的体压分布，测量指标包括峰值压力、接触面积、峰值压强、平均压强。
实验流程
图4 实验流程
实验前，主试需将每个座椅座面、靠背和腿托角度等预设至其极限初始位置，以消除被试者的舒适感知误差。实验准备阶段，被试需休息10min，以保持生理与心理的放松状态，签署知情同意书等相关材料。主试需向被试讲解本次实验目的、要求和打分原则，并记录被试的基本特征，包括性别、年龄、身高、体重等人体特征参数，同时完成动作捕捉系统标记点的粘贴与确定，待数据采集系统稳定后开始实验。实验过程中，被试在不考虑汽车内部空间大小等座椅实际使用环境因素的前提下，首先将汽车座椅调整至舒适坐姿状态并保持3min，随后采集姿态角度、体压分布数据和舒适体验评价数据。完成第一轮数据采集后，被试休息3min，然后再次调整座椅至舒适坐姿，进行第二轮数据采集。在被试休息3min 后，最后进行一次舒适坐姿调整，并采集数据。
数据处理与分析
体压分布数据分析
体压分布是乘员与座椅接触区域内的压力分布，它能直接反映乘坐座椅的舒适程度。大量研究表明，坐姿舒适性与峰值压强存在相关性[19]，因此选择峰值压强作为验证座椅座面和靠背舒适性的指标。根据人体生理结构，汽车座椅的座面和靠背区域可以按照臀部和腰背部进行划分，座面即臀部区域峰值压强一般在7kPa～11kPa 区间，靠背即腰背部区域峰值压强一般在4kPa～8kPa 区间[20]。如图5所示， 30位被试在舒适坐姿下，座面和靠背的峰值压强主要分布在舒适区间，说明30位被试的坐姿均为舒适性坐姿。
图5 被试舒适坐姿下座面和靠背的峰值压强
人体特征参数与舒适姿态角度的差异性分析
性别对舒适姿态角度的影响
如表2所示，性别对颈肩夹角、躯干角、大腿水平角、臀部角、踝角的影响均不显著( p＞ 0.05) ，但在小腿水平角和膝角上呈现出显著性差异( p＜0.05)。同时，如图6所示，女性小腿水平角平均值( 72.73°) 明显低于男性平均值( 79. 61°) ; 女性膝角平均值( 90.68°) 明显高于男性平均值( 83.97°) 。
表2 性别对舒适姿态角度影响的检验结果
性别在不同姿态角的均值
身高百分位对舒适姿态角度的影响
如表3所示，不同身高百分位人群在小腿水平角和臀部角未表现出显著性差异( p＞0.05) ，但在颈肩夹角、躯干角、大腿水平角、膝角和踝角呈现出显著性差异( p＜0.05) ，同时在躯干角和踝角方差分析中，p值分别为0.003 和0.008，均小于0.01，表明不同身高百分位人群在躯干角和踝角存在更显著的差异。
表3 身高百分位对舒适姿态角度影响的检验结果
BMI 对姿态角度的影响
如表4 所示，不同BMI 群体(＜18.5 kg /m2、18.5 kg /m2～23.9 kg /m2、24.0 kg /m2～27.9 kg /m2、≥28.0 kg /m2) 对颈肩夹角、躯干角、大腿水平角、小腿水平角、臀部角和踝角的影响均不显著( p＞0.05) ; 但膝角的方差分析结果p 值为0.013≤0.05，说明不同BMI 群体在膝角上存在显著差异。此外在其他姿态角中，虽然不同BMI 群体之间的差异并不明显，但从图7可以看出BMI＜18.5 kg /m2的群体舒适姿态角度范围更小，且与其他三个群体的舒适角度差异较为明显。
表4 BMI 对舒适姿态角度影响的检验结果
图7 不同BMI人群的舒适角度范围
人体特征参数与舒适姿态角度的相关性分析
相关关系是两个变量或若干变量之间存在的一种非严格的确定性关系，针对人体特征参数和舒适姿态角度的相关性采用Pearson相关系数进行分析。人体特征参数包括身高、上身长度、大腿长度、小腿长度、体重和BMI，结果如表5所示。
表5 人体特征参数与舒适姿态角度的相关系数
在人体特征参数之间，上身长度和身高存在非常显著的正相关性; 大腿长度与身高存在非常显著的正相关性，同时与上身长度存在显著正相关性; 体重与身高和上身长度都存在非常显著的正相关性；BMI 与体重存在非常显著的正相关性，与身高和上身长度显著正相关。
关键姿态角度舒适性模型构建
根据以上相关性分析可知，躯干角、小腿水平角、膝角和踝角与人体特征参数的显著相关性优于其他姿态角度，因此，本研究将此四个角度作为乘员关键姿态角度。如图8所示。
图8 乘员关键舒适性姿态角
可以看出躯干角、小腿水平角、膝角、踝角与汽车座椅调节参数( 靠背角度、座面角度、腿托角度) 存在关联，也从另一方面验证上述关键姿态角度选取的合理性。本研究重点针对这4个关键姿态角度与人体特征参数进行回归模型的构建和分析。逐步回归是回归分析中一种筛选变量的方法，使用逐步回归从一组候选变量中构建回归模型，使系统能够自动识别出对目标变量有影响的变量，并建立相应的函数模型。
基于人体特征参数的躯干角舒适性模型
表6 躯干角逐步回归模型结果
图9 标准化残差直方图和正态概率图
基于人体特征参数的小腿水平角舒适性模型
表7 小腿水平角回归模型分析
基于人体特征参数的膝角舒适性模型
将身高、上身长度、大腿长度、小腿长度、体重及BMI 作为自变量，将膝角作为因变量进行逐步回归分析。如表8 所示，模型通过F 检验( F=16.028，p=0. 000 ＜ 0. 05) ，模型表达为: 膝角= 203.938- 0.071* 身高，模型Ｒ方值为0.254，表示身高可以解释膝角的25.4%变化原因。另外，针对模型的多重共线性进行检验发现，模型中VIF 值均小于5，说明不存在共线性问题; 并且D- W 值在2 附近，说明模型不存在自相关性，样本数据之间无关联，模型较好。
表8 膝角回归模型分析
基于人体特征参数的踝角舒适性模型
将身高、上身长度、大腿长度、小腿长度、体重及BMI 作为自变量，将踝角作为因变量进行线性回归分析。如表9 所示，模型通过F 检验( F=10.587，P= 0.002) ，说明模型有效。模型表达为: 踝角=67.511 + 0.603* 体重，模型Ｒ方值为0.184。另外，模型中VIF 值均小于5，说明不存在共线性问题。
表9 踝角回归模型分析
在关键姿态角度与人体特征参数的拟合曲线模型中，F检验用于判断是否存在显著的线性关系，Ｒ 方用于判断回归直线与此模型拟合的优劣。虽然Ｒ 方大小与模型解释度关系不必然，但后续可考虑采用多种方法和策略优化预测效果。关键姿态角舒适性模型可应用在汽车座椅智能系统中，根据乘员的相关人体特征，自动调整座椅的角度参数，通过与传感器结合，实时监测乘员的身体姿态和舒适度感受。实现个性化调整，以确保每位乘员都能够获得适合自己身体特征的座椅姿态。未来可以通过不断积累乘员的座椅偏好和反馈信息，优化座椅调整算法，提供更为智能化的座椅调整体验。
结论
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