趙煒華 韓 偉 馮中祥 葉 飛 邊浩毅 劉浩學

（1.浙江交通職業(yè)技術學院運輸管理學院 杭州311112；2.長安大學汽車學院 西安710064；3.合肥工業(yè)大學交通運輸工程學院 合肥230011）

0 引 言

我國南方地區(qū)夏季多雨，尤其在進入梅雨季節(jié)后，不僅降雨強度大，而且降雨持續(xù)時間長。在降雨的夜間行車時，雨水會附著于汽車前風擋玻璃，致使進入駕駛人眼中光線減少，造成環(huán)境識認困難。降雨過程中，車輛前方的降雨會造成汽車前照燈發(fā)出的光部分被反射和散射，不僅使障礙物表面亮度降低，且造成其與環(huán)境對比度下降。由于行使中車輪轉動地面積水被卷起拋灑，形成一片水幕，在漫反射作用下進一步降低能見度。當路燈發(fā)出的光照射其上時，漫反射作用更強，進一步降低障礙物與環(huán)境的對比度。汽車駕駛是以視覺為引導的，不斷感知道路環(huán)境信息，進行行為決策，并指導駕駛行為的循環(huán)反饋過程。在駕駛人獲得信息的各種感覺通道中，90%以上的信息都是由視覺提供。筆者將視認距離定義為駕駛人能識別前方障礙物，獲得形狀、大小等相關信息，并依此為依據(jù)調整駕駛行為時，駕駛人與障礙物之間的最短距離。雨夜行車時所遇種種問題的綜合作用，實際上造成了駕駛人對前方障礙物的識認距離下降，相同速度下駕駛人允許的反應時間縮短，導致碰撞事故頻繁發(fā)生。

1 文獻回顧

作為交通安全的重要組成成分，國內外對于駕駛人的視覺特性的研究很多。Holladay首次提出了眩光的概念，人們開始研究光線和視力間的關系?；趯嶒炇覘l件下的視認數(shù)據(jù)，Adrian［1］引入能見度水平作為視覺信息獲取臨界值的量化指標。在此基礎上，Ising［2］結合CIE一般失能眩光方程提出了1種改進的模型，用于評價夜間物體的可視性，新模型拓寬了Adrian能見度模型的計算范圍，同時也提供了更好的魯棒性。Kazunori Munehiro［3］在日本北海道1條測試道路上，進行了2個月的大霧條件全天標志能見度試驗，研究表明白天霧氣對能見度有極大影響，晚上則沒有那么嚴重。研究還發(fā)現(xiàn)駕駛人的主觀能見度與實際能見度存在出入，主觀能見度在夜晚達到了最低值。地處高緯度地區(qū)，大霧一直是加拿大行車安全的重要威脅。Mueller和Trick［4］研究了駕駛經(jīng)驗在駕駛安全中的作用，研究表明霧天條件下有經(jīng)驗的駕駛人會采取更多的減速來確保安全，而新手駕駛人具有最長的響應時間和更多碰撞次數(shù)。Khan和Kline［5］分析了老年駕駛人的視覺特征，并在此基礎上提出了1種基于能見度的路燈設計方法，以求滿足老年駕駛人的視覺視認需求。駕駛次任務會引起駕駛人注意力的分散，因而對駕駛員的視覺特性產生影響。Green等［6］針對駕駛人信息系統(tǒng)對視覺負荷的影響進行研究。該研究揭露了視覺負荷和交通事故之間的關系。此外，日本是惟一已經(jīng)認定導航系統(tǒng)會導致事故的國家。Recarte等［7］研究了駕駛時同時執(zhí)行語言和空間想象任務對駕駛人視覺特性的影響。實驗發(fā)現(xiàn)駕駛人的瞳孔變化在各實驗任務中變化趨勢相似；視覺功能區(qū)域在縱向和橫向上均變小了；在執(zhí)行空間想象任務時，注視時間更長，在后視鏡和車速表上的注視頻率降低。對于降雨行車安全的研究，國外多是從附著系數(shù)角度考慮，對事故統(tǒng)計資料進行分析。Schulze等［8］通過回歸分析的方法統(tǒng)計分析了荷蘭、德國和法國的多起道路交通事故，研究了路面附著系數(shù)與交通安全的關系，研究表明潮濕路面上的事故百分率與抗滑能力之間是非線性的，隨著摩擦系數(shù)的增加，事故百分比呈下降趨勢。Hight等［9］在不同的路面積水深度條件下進行實車試驗，研究水膜厚度對行車安全性的影響，研究表明摩擦系數(shù)的顯著降低和由此引發(fā)的劃水現(xiàn)象是雨天事故多發(fā)的重要原因。結合運動波動方程理論，Anderson等［10］構建了道路表面水膜厚度的預測模型，模型主要考慮了路面幾何尺寸、道路表面紋理（例如多孔瀝青表面和開槽表面），以及附加排水設施對道路表面水膜厚度的影響，同時，從工程角度闡述了減少水膜厚度的措施。從眾多研究資料分析可見，駕駛人視覺特性相關的研究雖然十分豐富，但是研究大多從駕駛人的生理角度出發(fā)，定性的研究較多，直接探究天氣對視覺特性影響的研究很少。大雨天氣駕駛安全性的研究多是從工程技術角度出發(fā)，結合駕駛人視認特性的研究基本沒有。

從國內來看，光照對于駕駛人視認特性的影響已經(jīng)獲得了廣泛的認同。為了保障行車安全，機動車安全技術條件和交通安全法中對會車時燈光變換操作，車輛前照燈技術參數(shù)等都進行了明確規(guī)定［11－12］。國內眾多學者也對駕駛人視認特性進行了廣泛的研究。趙煒華等［13］對影響夜間駕駛人的視覺的因素進行了深入分析，分別討論了駕駛人所處環(huán)境照度，以及外界環(huán)境照度［14－15］2個因素的影響，建立了相關視認距離變化模型，并給出了夜間隧道條件下的推薦照度值。姜軍等［16］采用眼動儀、GPS等多種手段獲得駕駛人視認指路標志的特性數(shù)據(jù)，研究了光照條件、駕駛人注視時間、視認距離間的關系，并建立了，建立了標志設置的參數(shù)確定模型。黃凱等［17］通過實車試驗，測定不同速度條件下，駕駛人對標志漢字的視認距離，結果顯示車速低于120km／h時，車速對視認距離的影響不大。同時，交通標志相關的駕駛人視認研究成為交通安全的1個熱點，研究成果推動了反光材料在交通標志制造中的應用。張伯明［18］就對漢字標志的視認性進行了相關研究。蔣海峰等［19］則結合人眼生理特征，研究了交通標志反光膜的反光特性提出了符合駕駛人生理要求的交通標志反光膜光學物理參數(shù)。近些年來，眼動儀，駕駛模擬艙等新興技術被大量的應用于駕駛人視認距離的研究中，得到了眾多關于標志的布設，信息量等方面的研究成果［20－22］。對于雨夜駕駛行車的安全性，國內學者同樣進行了很多研究。季天劍等［23］利用有限元分析的方法得到了附著系數(shù)、水膜厚度以及行車速度間的關系方程，結果表明低速行駛時，水膜厚度對附著系數(shù)的影響較大，而在高速情況下，行車速度的影響更大一些。應用ADAMS／Car動力學仿真軟件，李鐵強等［24］對雨天路面附著系數(shù)和能見度兩個指標進行仿真，并在此基礎上建立了降雨天氣下汽車安全行車的評價等級。戚明敏［25］在分析高速公路道路資料，交通事故資料的基礎上，得出了雨天事故的分布特征規(guī)律。研究表明，雨天事故以小型車為主，且事故多發(fā)生于曲線段，其中圓曲線段事故最多，事故形態(tài)多為單車尾隨碰撞或者碰撞固定物。從該部分研究可以看出，國內的研究主要針對反光標識、路面障礙物等特定的視覺目標，考慮光照條件的研究也基本通過人造的試驗場景來模擬自然條件，缺少實際場景下的實車試驗，模擬的可靠性難以保證。而降雨天氣下的安全性分析多借助于動力學分析軟件或是構建評價指標體系進行分析，針對視認規(guī)律的實車試驗基本沒有。

從國內外研究現(xiàn)狀看，降雨對駕駛人在行車中視認距離的影響雖有定性分析，但沒有進行過定量研究。由于城市地下排水系統(tǒng)的不完善，降雨對行車安全的影響越發(fā)重視，但在相關限速規(guī)定時，并未準確考慮視認距離的變化。因此，筆者力圖通過夜間雨夜自然條件下的實車道路試驗，研究不同的降雨條件下駕駛人在不同速度下的視認距離，分析視認距離與降雨量、車速之間的關系，并運用數(shù)學分析方法建立函數(shù)模型，定量分析駕駛人視認距離的變化趨勢，分析其對行車安全的影響。

2 試驗方法

2.1 試驗設計

關于瞬時降雨強度問題，數(shù)據(jù)較難測量。與其相融合的駕駛人的相關研究，又會受到個體因素差異的影響。為獲得準確的定量數(shù)據(jù)，在不同的日期、不同的降雨量下采用實際道路試驗的方法進行相關研究，再依據(jù)實時降雨強度進行歸類，獲得本研究中的研究數(shù)據(jù)。

試驗時間選擇為下雨的夜間，被試駕駛人控制車輛在試驗道路上視認前方障礙物。待前方障礙物被駕駛人準確視認時，發(fā)出相關信號，標記視認點并測量視認距離長度。道路環(huán)境選擇在有路燈照明的試驗路段，保證了環(huán)境一致性。至于車速選擇，則選擇為0，20，40，60，80km／h 5個速度進行試驗。試驗現(xiàn)場布置見圖1。

圖1 試驗現(xiàn)場圖Fig.1 Test field layout

試驗共進行71組，最終依據(jù)速度和降雨強度，聚類為25組不同條件下全樣本試驗。完成相關試驗研究后，運用SAS統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)變化特征，獲得不同條件下判識距離特征值。運用多元曲面回歸分析，研究視認距離與瞬時降雨強度和行車速度的定量關系，建立函數(shù)模型。

2.2 試驗對象及條件

2.2.1 試驗樣本

選取在校學生27名，外加11名具有5萬km以上行車經(jīng)驗的駕駛人，共38名被試，其中女性17名。要求被試視覺機能正常，無生理缺陷和重、特大事故經(jīng)歷。

2.2.2 試驗設備

采用雨量器，連續(xù)記錄降雨量。考慮到下雨的夜晚，由于雨水浸濕和地面污染物的粘附，很多物體的顏色屬于反光亮度極低的顏色，這與黑色障礙物（夜間黑色路面條件下）具有較強的相近性，故障礙物選擇為20cm×20cm的正方形黑色物體，放置于地面上。選用途安1.8t小汽車作為實驗車，并使用微波雷達車速傳感器測量和標定車速。采用信號發(fā)生器，在數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)記錄，進行視認點標記，并采用測量尺測定相關視認距離。

2.2.3 試驗道路

道路選擇為黑色瀝青路面，長度選擇為1 500 m的直線段。實驗采用照度計測量試驗環(huán)境內照度，試驗道路照度為9lx，試驗環(huán)境內光分布均勻。除路燈外，僅用汽車前照燈遠光模式進行照明。

2.2.4 試驗步驟

按照雙盲原則進行方案設計，并盡可能控制其它因素對駕駛行為的影響。實驗選擇為簡單重復實驗方案，雖然增加了數(shù)據(jù)處理工作量，但保障了數(shù)據(jù)有效性。實驗步驟如下。

1）按照方案布置好試驗環(huán)境，調校相關設備，布設障礙物。

2）被試駕駛人啟動車輛，開啟前照燈并采用遠光模式，根據(jù)需要開啟雨刮器并選擇合適速度。

3）被試控制車輛以方案設定速度不斷接近障礙物，至被試能視認障礙物為止，發(fā)出信號以標記視認點，主試測量該實驗條件下的視認距離并記錄，記錄瞬時降雨量。

5）更換其他被試，重復上述過程，并記錄相關數(shù)據(jù)。

3 數(shù)據(jù)處理

3.1 晴天、雨夜數(shù)據(jù)對比

按照降雨強度和行車速度，將全部被試的結果進行分類統(tǒng)計，獲得視認距離數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)輸入SAS，進行統(tǒng)計分析。取晴朗天氣時夜間相同試驗環(huán)境下視認距離結果，與本試驗中最大視認距離進行配對t檢驗。兩者之間具體對比結果見表1。

表1 黑色障礙物視認距離Tab.1 Visual recognition distance of the black obstacles

檢驗結果表明，兩者差異顯著，結果見圖2。

圖2 視認距離差異變化趨勢Fig.2 Variation of the visual cognition distance difference

由圖2可見，降雨對視認距離有很大影響。隨著行車速度的減小，差異逐漸變大。隨著降雨強度的增加，差異進一步加大。

3.2 降雨量、車速數(shù)據(jù)對比

經(jīng)檢驗表明，不同試驗條件下判識距離呈正態(tài)分布。取平均值為不同降雨強度和速度條件下視認距離，表征視認距離隨兩變量變化的相應規(guī)律。其結果見表2。

表2 不同降雨強度下的黑色障礙物視認距離Tab.2 Visual recognition distance of the black obstacles under different rainfall

由表2可見，隨著降雨強度的增加，雨水對車輛前照燈光線散射的作用增強，障礙物表面亮度下降，同時造成障礙物與環(huán)境對比度下降，最終導致駕駛人對于障礙物視認距離減小。其次，隨著速度增加，雨夜視認距離也減小。這主要是由人眼視覺機能決定的，車速增加引起駕駛人動視力自然下降，加之雨夜環(huán)境光照條件復雜，進一步加重了駕駛人視認距離下降的幅度。

4 建模與分析

4.1 數(shù)學建模

考慮數(shù)據(jù)特征和變化規(guī)律，可以明確瞬時降雨強度和行車速度是影響駕駛人視認距離的關鍵因素。視認距離隨速度和降雨強度變化趨勢，見圖3。

圖3 視認距離變化趨勢Fig.3 Variation of the visual cognition distance

因此，將降雨強度值和行車速度作為自變量，將視認距離特征值作為因變量，運用曲面回歸分析，可以建立模型表示視認距離變化規(guī)律。結果見式（1）。

式中：D為視認距離，m ；x為車輛行駛速度，m／s；y為降雨強度 ，mm／12h。

模型相關系數(shù)為0.983 2，模型有效度系數(shù)為0.94，表明所構建模型有效，能夠表明視認距離與瞬時降雨強度和行駛速度之間的關系。根據(jù)式（1），夜間黑色障礙物視認距離隨著降雨量和速度的變化趨勢見圖4。

圖4 擬合的視認距離變化趨勢Fig.4 Fitting variation of the visual cognition distance

圖4 變化趨勢表明，隨著瞬時降雨強度增加，視認距離減?。浑S著速度增加，視認距離也減小。但2個因素相比較而言，降雨強度的對視認距離影響更大。

4.2 影響分析

駕駛人本身夜間視力水平，受視覺細胞轉化的影響而較白天低。夜間雨中行車時，由于光線的反射和阻隔作用，致使車輛前照燈照射在障礙物上的光線數(shù)量大幅減少。同時，在路燈和前照燈的共同作用下，障礙物本身顏色與背景對比度減小。甚至在某些條件下，當?shù)缆飞宪囕啂鸬乃F會形成光幕效應，更增加了駕駛人的視認難度。在前期進行的雨夜行車安全研究中，更多的關注的是附著系數(shù)和水花問題帶來的影響，進而獲得限速研究的結論。但視認距離的變小所帶來的影響更加巨大，卻一直被忽略。尤其近些年，隨著城市建設進程加快，多個地區(qū)的地下排水系統(tǒng)不完善，導致降雨增多時下水井蓋翻起，則面臨車輛陷入其中的危險。另外，當散落地面上的物體經(jīng)雨水浸泡后，很多表面顏色變得與地面顏色接近，也易產生視認距離不足而導致碰撞難以避免的問題。

因此，在進行限速規(guī)定研究和駕駛人教育培訓時，應將降雨強度和行車速度的耦合作用加以考慮，而不能僅考慮附著系數(shù)下降的影響，以進一步確定合理的行駛速度，保障駕駛人能正確選擇車速。

5 結論與展望

利用實際道路實驗為手段，以視認距離為對象，通過數(shù)學分析方法，研究在雨夜動態(tài)環(huán)境下，駕駛人黑色障礙物視認距離定量變化規(guī)律?；谧兓?guī)律，分析其對行車安全的影響，獲得如下結論。

1）雨夜視認距離與晴天有顯著差異，雨夜視認距離小于晴天。降雨對駕駛人視認距離有顯著影響，隨著降雨強度增加，駕駛人對障礙物的視認距離逐漸減小。

2）隨著行車速度增加，視認距離不斷減小。雨夜視認距離隨行車速度下降更快，在較大降雨量時下降更加明顯。

3）所建立的函數(shù)模型有效，能用于定量研究降雨強度和行使車速對視認距離的影響。

4）雨夜在道路上行車時，由于視認距離隨著車速和降雨強度增加而減小，將導致駕駛人在面臨上述狀態(tài)時允許反應時間縮短。當駕駛人行使速度過高時，如果前方有類似障礙物，將無法避免碰撞發(fā)生。

雨夜行車的安全問題是道路交通安全的重要組成部分，本文研究表明降雨不僅對車輛的附著系數(shù)等性能指標造成了影響，其對駕駛人的視認距離的影響也不容忽視。研究表明在車速為60 km／h，降雨量為3.5mm／h時，駕駛人的視認距離不足30m。在制定道路限速規(guī)定時應充分考慮降雨等特殊天氣條件的影響，同時在雨夜條件下駕駛人對不同顏色障礙物的視認距離變化規(guī)律也是值得進一步研究的課題。

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