公路线形对驾驶人眼动速度变化率的影响

公路2010年6月第6期 HIGHWAYJun．2010No．6 文章编号：0451—0712(2010)06—0147一05中图分类号：U491．254 文献标识码：A 公路线形对驾驶人眼动速度变化率的影响 张j；华，魏 朗，王庆礼 (长安大学汽车运输与安全保障交通部重点实验室 西安市 710064) 摘要：为了研究公路线形对汽车驾驶人眼动速度的影响，采用EYELINKII型眼睛运动分析仪。对4名经验丰 富的驾驶人在平纵线形丰富的云南山区公路上进行了实车道路试验，测量并记录了不同道路条件(弯道半径、纵坡坡 度)和试验车速下的驾驶人的眼动速度，并以95％车速的眼动速度为基准，计算得到了眼动速度变化率。建立了多元 回归模型，并利用最小二乘法则，对模型进行了多元线性回归分析。分析结果表明，关于眼动速度变化的多元回归模 型是显著及有效的；驾驶人的眼动速度变化率与公路的弯道半径、纵坡坡度以及车速都有着显著的线形关系；相对公 路的弯道半径和车速而言，纵坡坡度对驾驶人的眼动速度变化率影响较小。 关键词：交通工程；公路线形I驾驶人；跟动速度变化率；多元线性回归 在交通系统人、车、路(环境)三要素中，驾驶人 的因素是最主要的，但驾驶人的许多驾驶行为又受 到车辆和道路不同程度的影响。事故统计表明： 90％以上的事故是由驾驶人的过错造成的，而直接 由道路条件导致的交通事故不到5％[13；但大量研 究也表明：驾驶人的许多过错并不是凭空产生的，而 是由于驾驶人对道路环境的不适应而导致的，其中 公路的平纵线形对其交通事故发生率影响最 大[2-¨。因此，合理的公路线形将会对驾驶人的驾 驶行为产生良好的诱导作用，否则将会使驾驶人产 生错觉，从而导致事故发生[5]。 为了确保建成后的公路能够安全运营，公路设 计规范对其平纵线形设计的进行了严格的规 定，不过现行的公路平纵线形设计标准主要是根据 汽车的动力学理论推导而制定的[6]，较少考虑线形 对汽车驾驶人生理、心理的影响。但利用脑电仪和 心电仪等生物反馈仪，对驾驶员在不同道路环境下 的生理和心理研究发现，公路的平纵线形会对汽车 驾驶人的生理、心理的反应有着严重影响[7q]。进 一步研究发现，驾驶人在不同的道路环境下会产生 不同的生理、心理变化，是因为道路环境提供的不同 信息对人脑刺激的结果。而相关的研究又表明，驾 驶人通过视觉系统获取的信息占总信息量的80％～ 90％，说明驾驶人的视觉系统是其获取相关驾驶信 基金项目：国家科技支撑计期．项目编号2007BAK35801 收稿日期：2009—11一02 息的主要通道，刺激人脑的信息首先要经过视觉系 统的接收，而且这种接收还是动态接收。所以，公路 线形对驾驶人生理、心理影响可以直接通过眼动行 为分析来研究。国外学者采用眼动视觉追踪技术对 驾驶员的眼动行为进行了大量的研究，并取得了一 定的成果[8】，国内相关机构和学者也针对驾驶人眼 动行为开始了初步研究[9]，但目前还未见公路线形 对驾驶人眼动行为影响的研究。因此，研究公路线 形对驾驶入眼动行为的影响特性，对公路的线形安 全设计将有着重要的意义。 本文以公路平纵线形为自变量，驾驶人眼动速 度变化率为因变量，通过横向干扰较少的高速公路 实车试验，利用眼动追踪系统对驾驶人在行车过程 中包括眼动速度在内的眼动行为数据进行实时记 录[10]，结合试验路段的平纵线形和行驶车速，对公 路平纵线形与眼动速度变化率的关系进行了回归分 析研究。 1试验 1．1试验条件 由于本课的主要研究内容是公路平纵线形对 驾驶人眼动行为的影响，故试验道路必须具备以下 条件：第一，应尽可能减少除公路平纵线形以外的因 素对驾驶人眼动行为的干扰；第二，试验道路应该包 万方数据 一148一 公 路 2010年第6期 含各种弯道半径和纵面坡度。为此，试验选定在交 通流量相对较少，平纵线形丰富的云南某山区高速 公路上进行。该山区高速公路包含有1％、2％、 3％、4％、5％、6％等纵面坡度的坡道路段和弯道半 径177～2987m变化的各种弯道路段。 1．2试验对象及设备 试验对象为4名驾龄超过10年、视力正常且有 着良好驾驶习惯和安全驾驶记录的驾驶人。试验用 车辆分别为EQl202W东风重型货车、NJ6592ER 南京依维柯中型客车和GX4500丰田越野车。主要 试验的仪器有眼动仪和GPS测速仪。眼动仪采用 加拿大SRResearch公司生产的EYELINKII型眼 睛运动分析仪，采样频率为500Hz，噪音限度 <0．01，能够实时记录驾驶人的各种眼动行为数据 (包括眼球转动的角度注视点在垂直视平面上的位 置及注视时间和道路环境视频数据等)，是理想的眼 跳分析(saccadeanalysis)和眼动追踪工具；GPS测 速仪采用美洲豹GARMIN公司生产的12XLC手 持型GPS接收机，主要用来同步测量驾驶人眼动试 验时的车速。眼动仪配戴及试验如图1所示。 图1驾驶人眼动试验 1．3试验过程 为了不影响驾驶人在试验过程中的驾驶行为， 确保驾驶人能够完全按照自身以往的驾驶习惯对车 辆进行操纵，试验前不预先告知受试驾驶人试验的 意图，也就是进行“单盲”试验。 试验过程中不对驾驶人的驾驶行为和车速施以 任何限制，每位受试驾驶人对车辆的各种操纵行为 和车速控制，完全根据自己的驾驶习惯和试验路段 的道路环境(包括公路平纵线形和纵向干扰)，在确 保行驶安全的前提下操纵车辆，不预设条件。在每 次试验过程中分别采用EYELINKII眼动仪和 GARMIN—GPS接收机全程记录受试驾驶人的眼动 数据、道路视频数据及车速数据，眼动数据、道路视 频数据和车速数据的记录必须保持同步。然后将驾 驶人注视点与试验场景进行合成，以备进一步的数 据处理，合成结果如图2。 图2注视点与试景合成结果 2眼动数据分析处理 2．1眼动数据的预处理 为了提高试验效率，试验没有在单参数路段(仅 有一种弯道半径和坡度组合的路段)上分次进行，而 是在整个拟定试验公路的全段上进行。所以，为了 获得单参数情况下试验路段的眼动数据，首先必须 对整个试验路段按照弯道半径和坡度指标进行分 段，然后从试验记录的所有数据中提取每一单参数 路段的眼动数据和车速数据。 试验记录的眼动数据有很多，包括注视点位置 (Locationoffixations)、注视点数目(Numberof fixations)、注视点的顺序(Sequenceoffixations)、 注视持续时间(Fixatingtimes)、扫视时间(Scanning times)、眼球运动速度(Eye-movementspeed)、眼动 的方向(Eye-movementdirection)和瞳孔大d、(Scale ofpupil)等。本文主要关注眼球运动速度与道路平 纵线形参数直接的关系，故眼动数据只选择眼球运 动速度作为研究参数。 2．2眼动速度变化率的提出 由于驾驶人的眼动速度不仅受到道路条件的影 响，还与驾驶人的个体差异有着密切的关系，即使同 一个驾驶人在相同的道路上驾驶汽车，也会由于生 理和心理的原因，在不同次的试验过程中眼动速度 的绝对数值也可能出现较大差异。所以为了提高试 万方数据 2010年第6期 张 铧等：公路线形对驾驶人眼动速度变化率的影响 验结果数据的可比性和有效性，应当将试验所得绝 对数据转换为相对数据再进行分析研究。为此，本 文在对具体数据分析的基础上，提出了眼动速度变 化率的概念。所谓眼动速度变化率，就是指用驾驶 员在车辆运行过程中某一段的眼动速度减去该驾驶 员在良好道路环境下的眼动速度基准值，然后再除 以基准值后所得的百分比，具体计算方法如(1) 所示。 A=竺—塑×100％ (1) 蛳 式中：．：I为眼动速度变化率；cI，0为基准眼动速 度，deg／s；叫为单参数路段眼动速度，deg／s。 为了计算眼动速度变化率，特规定车辆行驶在 视野开阔、视觉干扰较少的平直路段，车辆的行驶速 度为95％分位车速时，驾驶人的眼动速度为基准眼 动速度，4位驾驶人试验的眼动速度基准值如表1。 表1眼动速度基准值 驾驶人 基准车速／(km／h)眼动速度基准值／(deg／s) A 118 30．45 B 91 28．55 C 83 40．29 D 7fi 36．54 然后将每一单参数试验路段的眼动速度和每个 驾驶人的基准眼动速度代人式(1)，即可获得每一单 参数路段的眼动速度变化率。试验路段各弯坡组合 路段的眼动速度变化率数据见表2。 3回归分析 3．1回归模型的建立 大量研究表明，驾驶人的眼动行为除了受道路 环境的影响外，还与驾驶人的生理、心理特性以及车 辆的结构和性能等多种因素有关，而道路环境又包 括道路线形条件、自然地理环境及天气条件等因素。 不过由于试验全都是在云南的山区高速公路上进行 的，而且每次试验的中途既不换车也不换人，所以， 通过参数变化率的处理，基本上可以消除驾驶人、车 辆以及自然地理环境的影响因素；至于天气因素，由 于试验选择在运输过程中最常见的晴好天气条件下 进行的，也可以不予考虑。那么可以认为驾驶人的眼 动速度变化率只与公路的平纵线形及车速有关，为此 假设眼动速度变化率A与公路的弯道半径R、纵坡坡度 I以及试验车速V成式(2)所示的线性关系。 表2弯坡组合路段眼动速度变化率 坡度J 弯道半径R 行驶车速y 眼动速度 序号 ％ m km／h 变化率A／％ 1 4 792 70 80．19 2 5 467 60 86．32 3 2 1 126 85 42．19 4 2 387 70 80．83 5 2 881 80 46．95 6 6 3fi0 fi9 92．93 7 5 371 65 90．05 8 1 1 095 89 31．51 9 2 433 66 66．75 10 4 454 65 58．21 11 3 362 66 65．08 12 2 554 64 58．87 13 4 341 63 63．52 14 1 532 70 73．79 15 5 177 60 103．33 16 6 495 60 110．65 17 3 1 530 80 34．．25 18 5 455 65 90．30 19 3 875 63 66．12 20 3 1 070 77 48．35 21 6 653 70 74．36 22 2 8fi0 67 70．29 23 1 1 562 79 39．44 24 5 846 78 63．94 25 5 545 60 97．99 26 4 805 78 64．31 27 3 1 850 90 37．84 28 2 1 321 70 49．8fi 29 2 1 610 80 37．47 30 5 1042 75 59．4l 3l 1 1 720 82 39．46 32 3 1 500 78 41．30 33 5 1 430 77 47．15 34 2 765 fi7 70．29 ．：I—a·J十b·R+c·V+d (2) 为了数学书写及程序编写的方便，令： y=A；zl=J；z2一R；z3=V；届=d；岛一a；屉2 6；届。c 则可建立如下多元线性回归模型： 』y一岛+肺。‘z·+屉。zz+岛。zs+￡(3) I￡～N(O，cr2) 式中：￡为误差项的随机变量。 3．2回归模型的求解 为了获得多元线性回归模型式(3)中的系数 届、J91、屉、岛，可将表2中的34组试验数据(At，ft， R，V。；其中i----1，2，3，⋯，34)分别代人式(3)，即可 得到方程组(4)。 万方数据 公 路 2010年第6期 』挑2届+届。。ztl+屉‘zt2+届。zta+sr(4) Ief～N(O，crz)，z=1，⋯，34 令：x=『L：1三：三二]，y=E]，令：x=I； i i ；l，y=l；l，卫越 z詹2 z蓐3．J b，。J e钮p=I 愉 则方程组(4)可表示成矩阵形式： 』y—x·。卢+： (5) l￡～(O，盯2·D ‘。 根据最小二乘准则，回归模型式(3)中系数卢的 估计值p为能使回归估计值y和实际观察值y之 间的残差平方和Q一∑(Y-9)2为最小值时的 值，其中y=X·声。 为此，根据多元函数求极值的原理，即可求得p 的无偏估计值声： p2 佛 角 像 艮 133．694 4．153 —0．017 —0．959 将所求声代人回归模型后可得： )=133．694+4．153·zl--0．017·锄--0．959·确 (6) 那么，眼动速度变化率．：l与公路的弯道半径R、 纵坡坡度J以及试验车速y关系可表示为： A=4．153·I一0．017·R--0．959·V+133．694(7) 3．3回归模型有效性检验 回归模型的有效性可采用F假设检验来实现。 检验统计量F的计算公式如式(8)所示： ∑目F=—弋} (8)n ⋯ 乙爰 (，l—m一1) 式中：F为检验统计量，且F～F(m，挖一m一1)； ∑圄为回归平方和，且∑目=∑(血一夕)2；∑爰为 残差平方和，且∑囊=∑(弘一孰)2；m为自变量 个数；n为试验数据组数。 将试验数据和回归计算数据代人式(8)得： F=42．53 在给定显著性水平口一0．01下，查表可得： Fo．01(3，30)一4．51，则： F>Fo．ol(3，30) 由此可以认为：回归模型在概率为99％的水平 上是显著的，模型整体上是有效的，说明眼动速度变 化率与车速、弯道半径及坡度存在着显著的线性关系。 3．4偏回归系数显著性检验 通过F检验可以证明回归模型的整体有效性， 但并不能完全保证每个自变量都与因变量存在着显 著的线性关系。为此，通过偏回归系数的T检验进 一步检验每一个自变量显著性分析，检验每一个自 变量与因变量之间得线性关系。偏回归系数显著性 检验可采用T检验实现，HP用偏回归平方和芝：来 考察每个自变量在总回归中所起的作用。统计量计 算公式如式(9)所示： (9) 式中：t为检验统计量，且t～t(n一，，l一1)； ∑。为第i个自变量偏回归平方和；Ca为方正 (xrx)一1对角线上的第i个元素；∑爰为优元自变 量回归时的残差平方和。 统计量的计算结果见表3。 表3 r检验参数计算结果 坡度(D 弯道半径(R) 车速(y) ^ 4．153 ——0．017 —0．959 m t 3．460 —2．836 —2．879 查t分布上侧分位数表得to．o。。(30)一2．750，由 于IT1I、f瓦I、ILl都大于to．005(30)=2．750，由 此可以证明公路的坡度、弯道半径以及车速三个自 变量的回归系数都不显著地等于零，也就是说利用 车速、弯道半径、坡度作为自变量线性表示驾驶员眼 动速度变化率的回归方程是有效的、可行的。 多元线性回归方程中，各自变量的单位不同，其 偏回归系数之间是无法直接比较的。需要对偏回归 系数标准化，以消除量纲的影响。标准偏回归系数 绝对值的大小，可用以衡量自变量对因变量贡献的 大小，即说明各自变量在多元回归方程中的重要性。 熹= 万方数据 2010年第6期 张辩等：公路线形对驾驶人眼动速度变化率的影响 一151一 标准偏回归系数犀与偏回归系数库之间的关 系为： ∥一屈·夏Xi (10) 根据式(10)计算可得到相应变量的标准参偏回 归系数，具体结果见表4。 表4偏回归系数标准化计算结果 坡度(J) 弯道半径(R) 车速(y) ^ 俄 4．153 —0．017 ——0．959 譬i 0．309839 —0．373129 —0．381941 回归模型中，坡度、弯道半径及车速三者的标准 偏回归系数的绝对值比较接近，弯道半径和车速的 标准偏回归系数比较大，且相差很小，分别为 --0．373129和0．381941，坡度的标准偏回归系数 最小，为0．309839，最大标准偏回归系数是最小标 准偏回归系数的1．23倍。说明三者对汽车驾驶员 的眼动速度变化率都有较大影响，不过相对而言，坡 度对驾驶员眼动速度变化率的影响较小，这与驾驶 人的主观感受是一致的。 4结语 (1)在数据分析的基础上提出了眼动速度变化率 的概念，使得不同驾驶人在驾驶不同车辆进行试验时， 减小了眼动数据的离散程度，增加了数据的可比性。 (2)通过基于最dx--乘法准则的多元线性回归 分析可以发现，以坡度、弯道半径及车速为自变量， 以驾驶人眼动速度变化率为因变量的多元线性回归 模型在概率99％的水平上是显著的，模型整体上是 可靠有效的。 (3)通过偏回归系数显著性检验发现，公路的平 曲线半径、纵坡坡度及车速都与眼动速度变化率都 有着显著的线性关系。 (4)通过偏回归系数的标准化可知，相对于弯道 半径和车速而言，坡度对驾驶人眼动速度变化率的 影响较小。 参考文献： 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Abstract：Inordertostudyinfluenceofratioofeyemovementondrivers，therealvehicleroadtestis carriedOUtonmountainhighwayinYunnanProvincefor4experienceddriverswithEYELINKII．Drivers’ eyemovementratioismeasuredandrecordedunderdifferentroadconditionandspeed．On95％speedba- sis，eyemovementratioisobtained．Multivariatelinearregressionmodelisputforward．Accordingto 万方数据 公路2010年6月第6期 HIGHWAYJun．20lONo．6 文章编号：0451—0712(2010)06一0152一07中圈分类号：U491．5 文献标识码：A 雾区高速公路交通安全影响规律研究 丁小平1，戴娟莉2，王建军2，谢陈峰2 (1．宁夏公路建设管理局银川市750001；2．长安大学公路学院西安市710064) 摘要：针对日益严重的高速公路雾区交通安全问题，在分析高速公路雾的分类及形成特征的基础上，对雾区 高速公路交通事故形成原因从驾驶人、车辆、道路三个方面进行了详尽的分析，并通过有雾和相应的无雾条件下交通 流状态的对比研究，进一步阐述了雾对高速公路交通流的影响机理。 关键词：高速公路；雾区；交通安全；交通流 雾是由大量悬浮在近地面空气中的微小水滴或 冰晶组成的气溶胶系统，是近地面空气中水汽凝结 的产物。雾的存在会降低空气透明度，使环境能见 度降低。能见度的降低使得司机可视距离缩短，对车 距的判断发生错觉，造成对车辆控制困难，以致于发 生交通事故。在我国，大雾是造成交通事故最严重的 灾害性天气，而高速公路大交通量、全封闭、全立交的 特点，又决定一旦因雾发生交通事故，经常引起多车 连环追尾的灾难性交通事故。大雾引发高速公路车 辆追尾事故不仅造成严重的人员伤亡，而且带来巨大 的经济损失，已经引起了社会各界的高度重视。 因此，研究雾与高速公路交通流之间的关系，对 于解决高速公路雾区交通安全问题能提供基础理 论，从而有助于提高雾区高速公路行车安全、畅通程 度，减少人员伤亡和经济损失，有利于加快交通运输 可持续发展建设。 1 高速公路沿线雾的分类 根据形成原因，雾可以分为污染雾、蒸汽雾、平 流雾、上坡雾、锋面雾、辐射雾和混合雾等。其中污 染雾是污染原因而形成的雾，汽车尾气的排放，在一 定条件下也易导致污染雾的产生，这种雾一般在高 速公路沿线呈现带状分布；若高速公路沿线途经比 较大的水域时往往会出现蒸汽雾；在晴朗、微风、近 地面、水汽比较充沛的夜间或早晨易产生辐射雾。 根据高速公路行车需要，雾还可以按照能见度 来分。根据雾中能见度的不同，可以把雾划分为以 下几种。 重雾：能见度小于50m，当能见度小于50m 时，高速公路必须关闭； 浓雾：能见度在50～200m之间； 中雾：能见度在200～500m之间； 轻雾：能见度在500～1000m之间。 其中，能见度小于200m的浓雾和重雾对高速 公路交通运输的影响较为明显。 2高速公路沿线雾形成的特征 通过对高速公路沿线典型雾例的调查分析，高 基金项目：国家高技术研究发展(863计划)，路网环境下高速公路交通事故影响传播分析与控制·课题缉号2007AAllZ248 收稿日期：2009—10—28 leastsquaremethod，themodelissolvedbyregressionanalysismethod．Theresultofanalysisshowsthat themultivariateregressionmodelissignificanceandeffective；thedriver’Seyemovementratiohassignifi— cancelinearrelationwiththecurvesradiusandlongitudinalgradientofhighwaysandspeed；compared withcurvesradiusandlongitudinalgradient，thelognitudinalgradienthaslessinfluenceondriver’seye movementratio． Keywords：trafficengineering；highwayalignmentl driver；eyemovementratio；multivariatelinear regression 万方数据 公路线形对驾驶人眼动速度变化率的影响 作者： 张(韦华)， 魏朗， 王庆礼， ZHANG Wei， WEI Lang， WANG Qing-li 作者单位： 长安大学汽车运输与安全保障交通部重点实验室,西安市,710064 刊名： 公路 英文刊名： HIGHWAY 年，卷(期)： 2010(6) 参考文献(12条) 1.Mestre D;Mars F;Durand S A visual aid for curve driving 2.贺敏;田冬军 从驾驶员的心理角度分析道路线形对交通安全的影响[期刊论文]-交通科技 2007(06) 3.郑柯;江立生;荣建 高速公路平曲线半径对行车心生理反应影响研究[期刊论文]-公路交通科技 2004(05) 4.JTJ 011-94,公路路线设计规范 5.余艳华;苏华友 公路线形设计因素对交通安全的影响分析 2006(12) 6.石飞荣;杨少伟 山区高速公路车辆下行最大纵坡及坡长限制分析[期刊论文]-交通运输工程学报 2001(02) 7.慕慧;杨少伟 公路弯坡路段线形设计[期刊论文]-长安大学学报(自然科学版) 2007(02) 8.梁夏;郭忠印;方守恩 道路线形与道路安全性关系的统计分析[期刊论文]-同济大学学报 2002(02) 9.范红静;黄庆泓;陆建 人的视觉-眼动系统在交通方面的应用研究[期刊论文]-道路交通与安全 2007(04) 10.王庆礼 基于驾驶员视觉特性的道路关键参数评价研究 2008 11.郭应时;付锐;张建峰 不同通道宽度条件下汽车驾驶员注视点分布规律[期刊论文]-交通运输工程学报 2006(02) 12.公安部交通管理局 中华人民共和国道路交通事故统计(2007年度) 2008 本文链接：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_gl201006032.aspx