本文是一篇题为《智能座舱中驾驶员异常情绪的识别与调控研究综述》（英文标题：a review on the recognition and regulation of drivers’ abnormal emotions in human-machine co-driving environment）的学术论文。其作者为唐帮备（第一作者及通讯作者，单位：重庆文理学院智能制造工程学院、陆军军医大学生理教研室）、李越和李衍（单位：重庆文理学院智能制造工程学院）。该文发表于中文期刊《汽车文摘》（automotive digest）2025年第12期，是一篇典型的综述性文章（review）。本文将以此为基础，撰写一份学术报告，介绍该文的核心内容。

本综述的主题聚焦于在人机共驾（human-machine co-driving） 环境下的智能座舱（intelligent cockpit） 领域，系统性地探讨了驾驶员异常情绪的识别与调控技术。论文开篇即点明了研究背景：随着汽车智能化浪潮的推进，智能座舱成为人机交互的核心，而驾驶员的愤怒、焦虑等异常情绪（abnormal emotions） 会显著影响驾驶行为，增加事故风险。因此，赋予智能座舱识别与调控驾驶员异常情绪的能力，对于提升行车安全至关重要。本文旨在梳理该领域的研究现状，总结现有方法的优缺点，并展望未来发展方向，为后续研究提供参考。

论文的第一个主要观点是：驾驶员的不同情绪状态对驾驶行为产生系统性且差异化的影响。 论文首先强调了研究情绪影响的重要性，引用了交通事故统计数据以凸显问题的严峻性。随后，文章通过综述多项国内外研究，详细阐述了四种典型情绪（愤怒、悲伤、高兴、紧张）对驾驶行为的具体影响。例如，引用Steinhauser等和Pêcher等的研究指出，愤怒情绪下驾驶员倾向于采取激进、冒险的驾驶策略，表现为车速更快、加减速更急躁，导致事故率上升；而悲伤情绪下，驾驶员虽倾向于维持车速稳定，但其专注度下降，存在潜在风险；高兴情绪虽属于积极情绪，但可能导致车速略微提升；紧张焦虑情绪则最显著地表现为注意力分散，难以察觉路况变化。论文总结认为，情绪对驾驶行为的影响并非简单的积极/消极二分法，而是具有复杂性。这一部分通过引用程静、Jeon等学者的研究（见表1），构建了坚实的证据链，明确了情绪识别与调控研究的必要性和针对性——即需要针对不同情绪类型及其影响模式，开发相应的识别算法与调控策略。

论文的第二个主要观点是：智能座舱环境下的情绪识别技术正从单一、主观的方法向多模态、客观、实时的技术体系发展。 论文将情绪识别方法分为三类进行详细阐述。第一类是基于主观感受的识别，主要通过问卷、量表（如驾驶愤怒表达量表）进行，优点是简单经济，但缺乏实时性和准确性，通常仅作为辅助验证手段。第二类是基于外在表现的识别，核心是通过摄像头捕捉面部表情、肢体动作等。论文引用了Ekman关于面部表情普适性的理论，以及Jeong、Li、Xiao等学者的具体算法研究，例如基于深度神经网络（deep neural networks, DNN）、注意力机制与长短时记忆网络（Long Short-Term Memory） 的模型，证明了该技术路径的有效性，但也指出其受光线、遮挡等环境因素干扰。第三类是基于生理信号的识别，论文指出这是当前研究的重点，因其客观、准确。文章详细列举了基于脑电图（electroencephalogram, EEG）、心电图、肌电、皮肤电等信号的研究，如钟铭恩等人利用脑电β波差异识别情绪状态，万平等人构建基于置信规则库的愤怒情绪识别模型，Kim等人开发整合多生理信号的监控系统。论文强调，多模态融合（结合生理、行为、环境上下文信息）是提升识别精度的关键趋势。这部分内容通过对比不同方法的优缺点（见表2）和引用大量实证研究，清晰地勾勒出情绪识别技术从传统到智能、从单维度到多维度的发展脉络和技术挑战。

论文的第三个主要观点是：智能座舱中对驾驶员异常情绪的调控主要基于非侵入性的感官通道，其中听觉、触觉和嗅觉是三种主要且有效的手段。 论文指出，调控方法需满足不干扰正常驾驶的前提，因此基于视觉的调控（与驾驶争夺视觉资源）和神经药物调控（影响驾驶能力）受到限制。文章分三个子方向总结了现有调控研究成果（见表3）。在听觉调控方面，音乐是主要媒介。论文引用Zhu等人的研究，证明具有特定节奏或个人熟悉的音乐能有效缓解愤怒情绪并改善驾驶表现；引用Jeon和李英霞的研究，表明“自选音乐”或特定类型音乐（如喜悦类音乐）对调节愤怒、悲伤等情绪有显著效果。在触觉调控方面，汽车座椅是理想载体。论文介绍了通过座椅的振动、温度（加热/通风/冷空气）以及触觉引导的慢速呼吸系统（tactile guided breathing system） 进行情绪调节的研究。例如，Balters等人的研究表明触觉引导呼吸能有效减缓驾驶员呼吸速率；Schmidt等人发现冷空气能唤醒因单调驾驶产生的疲劳和情绪低迷。在嗅觉调控方面，论文引用潘晓岚、翟秀丽以及作者唐帮备本人的研究，证实了特定植物精油（如薰衣草、甜橙、沉香木）对缓解焦虑、抑郁、愤怒等情绪的积极作用，并指出该方法对驾驶干扰小，还能改善车内环境。这一部分通过具体的研究案例，系统性地展示了智能座舱如何利用现有或可集成的硬件（音响、智能座椅、香氛系统）来执行情绪干预，体现了技术的实用性和跨学科（心理学、人因工程、汽车工程）融合特点。

论文的第四个主要观点是：当前驾驶员异常情绪识别与调控研究仍面临诸多局限，未来需向非侵入、多模态融合、实车验证和系统集成方向发展。 在结论部分，论文对现状进行了批判性总结。关于识别技术，虽然基于生理信号（特别是脑电）的方法精度高，但大多依赖接触式设备，采集便捷性差，且实车环境下的验证不足。关于调控技术，多数研究仍处于模拟驾驶环境阶段，缺乏真实的道路驾驶验证；同时，各种调控手段与智能座舱的整体集成度不高，尚未形成闭环的“感知-识别-决策-调控”系统。基于这些局限，论文提出了明确的未来展望：一是需要加强对舱内多模态、非侵入式生理信号采集设备的研发投入；二是必须开展更多的实车实况研究，以验证技术在真实复杂环境下的有效性；三是最终目标是将情绪识别与调控技术科学地融入到智能座舱的整体设计中，实现人机情绪的协同与共融。这部分内容指出了领域发展的瓶颈和突破口，为后续研究者指明了有价值的研究方向。

唐帮备等人的这篇综述具有重要的学术价值和实践指导意义。在学术上，它首次系统性地将心理学中的情绪理论、人机交互中的情绪计算与汽车工程的智能座舱发展需求相结合，梳理出了一个清晰的研究框架和技术图谱。文章引证丰富，涵盖了从基础情绪理论到前沿识别算法、调控实验的广泛文献，为进入该领域的研究者提供了高效的入门指南和详实的参考文献。在实践上，该文直面智能汽车发展的安全痛点，提出的技术路径（多模态识别、多通道调控）和未来方向（实车验证、系统集成）对汽车制造商、零部件供应商以及人机交互设计师具有直接的参考价值，推动了“以人为中心”的智能座舱设计理念向更深层次的情感交互维度发展。本文的亮点在于其全面性和前瞻性，不仅总结了过去，更重要的是清晰地勾勒出未来研究需要攻克的关键问题，是一篇高质量的领域综述。