王玥珩

(中國(guó)路橋工程有限責(zé)任公司，北京 100011)

0 前 言

雙車道公路是我國(guó)公路中最為普遍的一種公路類型，作為國(guó)家和省內(nèi)的一般干線公路，在綜合交通運(yùn)輸系統(tǒng)中發(fā)揮著重要作用。同時(shí)，雙車道公路的交通安全形勢(shì)也十分嚴(yán)峻。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明，我國(guó)雙車道公路交通事故占全國(guó)道路交通事故總數(shù)的30%以上。由于具有線形條件特殊和駕駛行為相對(duì)復(fù)雜的特殊性，公路平曲線已成為交通事故的頻發(fā)地段。

鑒于公路平曲線具有較高的交通安全風(fēng)險(xiǎn)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)此展開了大量研究工作。目前，相關(guān)研究成果大多集中在兩個(gè)方面：(1)車輛在公路平區(qū)線處的運(yùn)行特征；2)公路平曲線的幾何設(shè)計(jì)要求。針對(duì)公路平曲線處車輛的運(yùn)行特征，以往研究重點(diǎn)考慮車輛運(yùn)行速度特點(diǎn)，研究成果涉及公路平曲線處車輛運(yùn)行速度特征及預(yù)測(cè)模型、動(dòng)態(tài)限速與預(yù)警方案、建議限速標(biāo)志設(shè)置等。針對(duì)公路平曲線的幾何設(shè)計(jì)，主要研究平曲線半徑與車輛運(yùn)行速度和駕駛員生心里反應(yīng)的相互影響，公路平曲線幾何要素與安全視距及交通安全的關(guān)系，以及公路平曲線半徑的設(shè)置規(guī)則等。

實(shí)際上，除速度用于表征車輛縱向運(yùn)行狀態(tài)外，表征其橫向運(yùn)行狀態(tài)的指標(biāo)通常為車輛在車道上的運(yùn)行軌跡，常用車輛側(cè)向位置表征(lateral placement, LP)。統(tǒng)計(jì)表明，發(fā)生在公路平曲線處的交通事故很大程度由車輛沖出車道或駛向?qū)ο筌嚨酪?。目前，針?duì)公路平曲線處車輛側(cè)向位置的研究主要集中在影響特征分析層面，基于彎道屬性及車輛速度的定量預(yù)測(cè)模型相對(duì)缺乏。因此，本研究重點(diǎn)以車輛在雙車道公路平曲線處側(cè)向位置為研究對(duì)象，旨在構(gòu)建雙車道公路平曲線處的車輛側(cè)向位置預(yù)測(cè)模型，為提前感知車輛在彎道處的安全風(fēng)險(xiǎn)提供方法支持。

1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)獲取

為構(gòu)建車輛側(cè)向位置預(yù)測(cè)模型，需獲取不同公路平曲線條件下的車輛運(yùn)行數(shù)據(jù)。考慮到實(shí)際條件下數(shù)據(jù)獲取較為困難，本研究采用駕駛模擬實(shí)驗(yàn)獲取基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。駕駛模擬實(shí)驗(yàn)具有條件可控制、可重復(fù)和零安全風(fēng)險(xiǎn)等優(yōu)勢(shì)。

1.1 被試選取

共選取30名駕駛員參加駕駛模擬器實(shí)驗(yàn)。被試由出租車司機(jī)、社會(huì)私家車主和在校學(xué)生構(gòu)成，平均年齡32歲，平均駕齡3.5年。

1.2 實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景設(shè)計(jì)

模擬駕駛實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景為雙車道公路，每條車道寬度3.5m，直線路段和彎道分別用黃色虛線和實(shí)線分離。由于車輛在公路平曲線處行駛時(shí)，其運(yùn)行狀態(tài)主要受到彎道半徑(R)和彎道轉(zhuǎn)向(D)兩個(gè)因素影響。因此，實(shí)驗(yàn)共設(shè)計(jì)15種公路平曲線，其中曲線半徑包括小、中、大三種(R=60,125,150,200,300,400,600,1 000 m)，曲線轉(zhuǎn)向按車輛行駛方向分為左轉(zhuǎn)(D=1)和右轉(zhuǎn)(D=0)兩類。實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景中各平曲線屬性如表1所示。

表1 公路平曲線屬性統(tǒng)計(jì)表

根據(jù)我國(guó)公路路線設(shè)計(jì)規(guī)范，本研究中，平曲線長(zhǎng)度按車輛設(shè)計(jì)速度行駛5 s以上決定。為避免平曲線間距過近造成車輛行駛狀態(tài)相互干擾，相鄰兩平曲線間增設(shè)500～800 m直線路段。同時(shí)，考慮到第一和最后一個(gè)彎道的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)易受到駕駛員主觀影響，在場(chǎng)景開始和結(jié)束位置分別設(shè)置1 km直線路段以確?？陀^真實(shí)反映駕駛員的駕駛行為狀態(tài)。因此，實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景總長(zhǎng)度為13.5 km。整個(gè)實(shí)驗(yàn)過程中，不增設(shè)實(shí)驗(yàn)車以外的其它車輛，以最大程度降低外界影響因素對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的干擾。實(shí)驗(yàn)時(shí)間環(huán)境設(shè)置為白天。

1.3 實(shí)驗(yàn)流程安排

(1)駕駛練習(xí)?？紤]到駕駛員首次駕駛模擬器時(shí)需要一定的適應(yīng)和學(xué)習(xí)過程，為避免不熟悉駕駛模擬器操作而影響實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，每名被試須進(jìn)行3～5 min的駕駛練習(xí)。駕駛練習(xí)場(chǎng)景為與正式實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景相似的雙車道公路，包括不同半徑和轉(zhuǎn)向的雙車道公路平曲線。

(2)駕前問卷。被試在完成駕駛練習(xí)進(jìn)行正式實(shí)驗(yàn)前，需填寫主觀問卷。問卷內(nèi)容一方面包括駕駛員的年齡、職業(yè)、駕齡等基礎(chǔ)信息；另一方面，通過主觀問卷獲取駕駛員的疲勞程度及身體狀態(tài)，確保駕駛員未受到藥物、酒精及刺激性食物的影響，最大限度地獲取正常狀態(tài)下的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。

(3)正式實(shí)驗(yàn)。依據(jù)各自不同的行車速度，完成正式實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景測(cè)試耗時(shí)10～15 min。實(shí)驗(yàn)過程中，要求駕駛員按照交通法規(guī)行駛，并根據(jù)道路條件調(diào)整車輛行駛狀態(tài)。

2 數(shù)據(jù)采集與預(yù)測(cè)模型構(gòu)建

2.1 數(shù)據(jù)采集

由于發(fā)生在公路彎道處的交通事故，很大比例由車輛沖出車道或駛?cè)雽?duì)象車道而引發(fā)。因此，本研究選用車輛在曲線處的側(cè)向位置(lateral placement, LP)作為分析指標(biāo)。當(dāng)車輛位于右側(cè)車道中心位置行駛時(shí)，LP值為0；隨著車輛偏離車道中心越遠(yuǎn)，LP取值越大。

由于駕駛員視線和彎道線形變化等因素的相互作用，車道在彎道中點(diǎn)發(fā)生事故的概率較大，本研究選取彎道中點(diǎn)處的LP值為預(yù)測(cè)指標(biāo)，如圖1所示。另外，除彎道本身屬性(半徑和轉(zhuǎn)向)的影響，車輛LP與車輛速度存在較大關(guān)聯(lián)；同時(shí)考慮到實(shí)際應(yīng)用中，車輛降速理應(yīng)在進(jìn)入彎道前完成，因此研究選取彎前控制點(diǎn)處(見圖1)的速度值作為L(zhǎng)P的解釋變量。

圖1 數(shù)據(jù)采集點(diǎn)說明

2.2 數(shù)據(jù)處理與分析

實(shí)驗(yàn)包含30名被試，每名被試駕駛完成15種公路平曲線，共采集獲得450個(gè)實(shí)驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)。將30名被試隨機(jī)分成6組，每組5名，前5組被試數(shù)據(jù)用于構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，最后1組被試數(shù)據(jù)用于驗(yàn)證模型預(yù)測(cè)精度。因此，共有375個(gè)樣本數(shù)據(jù)用于模型構(gòu)建，75個(gè)樣本數(shù)據(jù)用于模型驗(yàn)證。

考慮到模擬器記錄實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)時(shí)可能存在跳過關(guān)鍵點(diǎn)的情況，為準(zhǔn)確反應(yīng)車輛在特定點(diǎn)的狀態(tài)，本研究利用場(chǎng)景坐標(biāo)，選取數(shù)據(jù)采集點(diǎn)前后各1m內(nèi)的數(shù)據(jù)均值代表車輛在該點(diǎn)處的運(yùn)行特征。出于數(shù)據(jù)展示說明，統(tǒng)計(jì)用于模型構(gòu)建的25名被試在不同彎道場(chǎng)景下的入彎前速度和彎道中心處車輛側(cè)向位置的均值和標(biāo)準(zhǔn)差如表2所示。

表2 建模數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)

續(xù)表2

2.3 模型假設(shè)

研究通過構(gòu)建線性回歸模型實(shí)現(xiàn)車輛在雙車道公路平曲線處行駛時(shí)的側(cè)向位置預(yù)測(cè)。其中，因變量為車輛側(cè)向位置LP，自變量為彎前控制點(diǎn)車速(見圖1)以及彎道半徑(R)和彎道轉(zhuǎn)向(D)?？紤]到彎道方向?yàn)?-1變量(0-右彎；1-左彎)，因此構(gòu)建模型形式如下：

LP=α0+α1SP+α2R+α3D+α4R*D+α5SP*D+ε

(1)

式中：LP為車輛側(cè)向位置，m；αi為回歸系數(shù)，i=0,1,2,…,5；SP為彎前控制點(diǎn)車速，距離彎道起點(diǎn)100 m，km/h；R為彎道半徑，m；D為彎道轉(zhuǎn)向，左彎時(shí)D=1，右彎時(shí)D=0；ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

2.4 模型構(gòu)建

考慮到車輛運(yùn)行狀態(tài)在不同駕駛個(gè)體之間可能存在差異，研究通過R語言分別構(gòu)建固定效用和隨機(jī)效用兩種線性回歸模型，并通過Hausman檢驗(yàn)確定最終模型。當(dāng)Hausman檢驗(yàn)結(jié)果的p值小于0.05時(shí)，選用固定效用模型；反之選用隨機(jī)效用模型。

基于前5組25名被試的375個(gè)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸擬合，Hausman檢驗(yàn)結(jié)果為p=1.0，因此應(yīng)選用隨機(jī)效用回歸模型。采用逐步回歸方法，結(jié)果顯示：模型擬合度(R2)為0.68，回歸方程顯著性檢驗(yàn)為F(4,370)=21.803;p<0.001，回歸模型系數(shù)及檢驗(yàn)結(jié)果如下表3所示。

表3 回歸模型系數(shù)及檢驗(yàn)結(jié)果

由表3可獲得車輛側(cè)向位置的預(yù)測(cè)模型如下：

LP=0.44+-0.000 37R+0.004 3SP-0.426D+0.003 2R*D

(2)

3 模型驗(yàn)證

利用第6組5名被試的75個(gè)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行模型驗(yàn)證，統(tǒng)計(jì)車輛在不同平曲線條件下側(cè)向位置的平均實(shí)際值和預(yù)測(cè)值如下表4所示。通過預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的絕對(duì)差值和實(shí)際值之比，得到模型的預(yù)測(cè)誤差。最大誤差為16.85%，最小誤差為0.40%，平均誤差為5.68%。由此可知，預(yù)測(cè)模型具有較高的精度，平均預(yù)測(cè)精度為94.32%。

表4 模型預(yù)測(cè)結(jié)果驗(yàn)證

4 結(jié) 論

基于駕駛模擬器實(shí)驗(yàn)，獲取車輛在不同雙車道公路平曲線處的行駛狀態(tài)。以車輛在彎道中點(diǎn)處側(cè)向位置為因變量，車輛在進(jìn)入彎道前的速度和彎道半徑及轉(zhuǎn)向?yàn)樽宰兞?，?gòu)建了基于隨機(jī)效用的線性回歸模型，實(shí)現(xiàn)了車輛側(cè)向位置的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，平均預(yù)測(cè)精度為94.32%。研究結(jié)果方便提前感知車輛在彎道處的安全風(fēng)險(xiǎn)，有助于預(yù)防和減少?gòu)澋捞庈囕v沖出車道或駛向?qū)ο蜍嚨蓝l(fā)的交通事故。

目前研究基于駕駛模擬實(shí)驗(yàn)展開，未能反應(yīng)車輛在彎道處行駛時(shí)離心率、超高等因素的影響，不能完全反應(yīng)實(shí)際行車狀況，下步重點(diǎn)需通過外場(chǎng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)模型的有效性實(shí)施進(jìn)一步驗(yàn)證。

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