施茲國， 秦宇婷， 徐鋒銘， 李 璨， 陳雨人

(1.浙江省交通規(guī)劃設(shè)計研究院有限公司， 杭州 310030； 2.同濟(jì)大學(xué) 交通運輸工程學(xué)院， 上海 201804)

高速公路速度控制措施是輔助駕駛?cè)税凑崭咚俟沸旭倵l件采取合理行車速度的有效手段，發(fā)揮連續(xù)協(xié)調(diào)運行速度的作用，降低交通事故的發(fā)生概率[1]。速度控制措施主要包括限速標(biāo)志、減速標(biāo)線、警告標(biāo)志、彩色路面、可變信息標(biāo)志等。Charlton[2]比較了平曲線中設(shè)置警告標(biāo)志、減速標(biāo)線等措施對駕駛?cè)俗⒁饬Φ牟煌绊懗潭?；Ding等[3]利用駕駛模擬器從駕駛?cè)诵睦砗托袨轫憫?yīng)角度分析了減速標(biāo)線的作用效果；Zhao等[4]研究了不同曲線半徑相連的復(fù)合曲線段內(nèi)，縱向減速標(biāo)線對駕駛?cè)说男袨橛绊懀籆omte等[5]對比分析了曲線路段中4種速度控制措施的有效性，發(fā)現(xiàn)減速效果存在明顯差異；Guan等[6]開發(fā)了一套交通標(biāo)志模擬系統(tǒng)以探究駕駛?cè)嗽谄角€路段行駛時，對交通標(biāo)志的減速行為響應(yīng)。

由于行車過程中，駕駛?cè)酥饕蕾囈曈X感知獲取高速公路線形及安全設(shè)施的信息，以采取相應(yīng)的行為響應(yīng)與速度控制策略[7-8]，一些學(xué)者嘗試從視覺感知層面探究駕駛?cè)诵袨榕c高速公路設(shè)施之間的相互關(guān)系。Costa等[9]利用眼動儀記錄了駕駛?cè)藢Ω咚俟窐?biāo)志的第一注視距離、注視時間，并發(fā)現(xiàn)第一注視距離與注視時間和車速之間存在良好的線性關(guān)系；Deng等[10]建立了交通標(biāo)志認(rèn)知模型，以計算駕駛?cè)说墓ぷ髫?fù)荷；Liu[11]認(rèn)為交通標(biāo)志的信息量、駕駛?cè)藢?biāo)志的觀察方式和熟悉程度直接影響駕駛?cè)藢τ行畔⒌牟蹲胶驼J(rèn)知反應(yīng)；Wang等[12]提出了駕駛?cè)诵熊囘^程中視覺興趣區(qū)域(VIR)的模型；陳雨人等[13]計算了不同高速公路環(huán)境下的駕駛?cè)艘曈X信息負(fù)荷；Falkmer等[14]為進(jìn)一步明確駕駛?cè)说囊曈X注視點分布特點，將視覺區(qū)域劃分成前、左、右3個分區(qū)，并分別分析了各區(qū)域內(nèi)的駕駛?cè)说难蹌有袨?。本文基于視覺信息負(fù)荷計算模型，量化駕駛?cè)藢λ俣瓤刂拼胧┑恼J(rèn)知作用，選取了包括限速標(biāo)志、警告標(biāo)志、減速標(biāo)線和彩色路面在內(nèi)的4種常見速度控制措施，采用減速度來表征行車速度變化，分析不同視覺信息量影響下的速度控制程度和效果。

1 實車試驗與數(shù)據(jù)采集

試驗選用小型車輛作為試驗車，選取G15w、G60等5條行車環(huán)境和安全設(shè)施近似的高速公路作為試驗路段，全長235.8 km。每條高速公路都采取了所研究的4種速度控制措施，以控制行車速度,降低事故率。為減少其他因素對減速行為的影響，主要采集了車輛在天氣狀況良好、自由流狀態(tài)下的行駛數(shù)據(jù)，選取了10名試驗人員(5名男性和5名女性)，均具有2年以上駕駛經(jīng)驗，且自然視力或矯正視力良好。采用GARMIN GDR35行車記錄儀同步記錄車輛行駛時的位置、速度、駕駛?cè)艘曈X圖像，為盡量模擬駕駛?cè)艘暯?、視線高度等，將攝像頭置于靠近駕駛?cè)艘粋?cè)的車內(nèi)擋風(fēng)玻璃處。

2 駕駛?cè)艘曈X信息負(fù)荷計算

2.1 動視覺與信息負(fù)荷

根據(jù)駕駛?cè)诵熊囘^程的視點分布特性，一般將其靜態(tài)視野劃分成5個區(qū)域：正前視野、上方視野(內(nèi)后視鏡位置)、下方視野(儀表盤等車輛內(nèi)部位置)、左側(cè)視野(左側(cè)后視鏡位置)、右側(cè)視野(右側(cè)后視鏡位置)[15-16]。Bao等[17]又將上述區(qū)域細(xì)分成了7類，然而這些分區(qū)未考慮駕駛?cè)藙討B(tài)視野特性，而且速度控制措施一般出現(xiàn)在駕駛?cè)说那胺揭曇皡^(qū)域。因此，有必要基于動視覺進(jìn)一步將前方視野劃分成5個區(qū)域[13]：1個中央視野和4個周邊視野(上、下、左、右)，如圖1所示，其中w、h分別為駕駛?cè)艘曈X感知畫面的寬度和高度，d是中央視野的直徑，R為計算視覺信息負(fù)荷的面域示例。根據(jù)動視覺特性，中央視野視力最高，用于感知運動物體細(xì)部特征，周邊視野主要從總體上感知物體輪廓、色彩、方向等[13],不同的高速公路速度控制措施依車輛運行狀態(tài)一般處于不同的視野區(qū)域，如圖2所示。限速標(biāo)志及警告標(biāo)志位于右側(cè)周邊視野，減速標(biāo)線及彩色路面則在駕駛?cè)说闹醒胍曇皟?nèi)，因此不同視覺區(qū)域內(nèi)速度控制措施效果差異性明顯。一般情況下，中央視野范圍在22°～100°之間，停留時間為 6 s～18 s，隨著速度的增大，注意力進(jìn)一步提高，注視點后退，視野逐漸變窄，出現(xiàn)時間縮短。行駛速度、視野范圍、注視距離和可視時間的對應(yīng)關(guān)系如表1所示。

圖1 駕駛?cè)艘曈X負(fù)荷模型

高速公路減速標(biāo)志標(biāo)線通過文字、圖表和數(shù)字等信息向駕駛?cè)藗鬟f信息[18]，這些信息通過刺激駕駛?cè)艘曈X，產(chǎn)生視覺信息負(fù)荷，從而影響駕駛?cè)诵袨?，視覺環(huán)境越復(fù)雜，車速越快，需要處理接受的信息量就越大，信息負(fù)荷就越大[19]。結(jié)合速度控制措施的自身重要性程度、所在區(qū)域及面域信息提出視覺信息負(fù)荷模型：

(1)

(a) 限速標(biāo)志

(b) 警告標(biāo)志

(c) 減速標(biāo)線

(d) 彩色路面

表1 行車速度、視野范圍、注視距離和可視時間的對應(yīng)關(guān)系

(2)

I=Ic+Ip

(3)

式中：I為中央視野和周邊視野內(nèi)全部高速公路速度控制措施視覺信息量；Ic、Ip分別為駕駛?cè)酥醒胍曇?、周邊視野的信息量；wi則代表各類速度控制措施視覺圖像單位面積的視覺感知信息強(qiáng)度(i=1，2，3，4時分別對應(yīng)限速標(biāo)志、警告標(biāo)志、減速標(biāo)線、彩色路面)；Aci與Api分別表示中央視野、周邊視野內(nèi)各速度控制措施圖像的面域(以像素為單位)；ti為這些標(biāo)志標(biāo)線在駕駛?cè)藙討B(tài)視野中的持續(xù)時間；nc、np分別為某個斷面內(nèi)存在于中央視野、周邊視野的高速公路減速標(biāo)志標(biāo)線的數(shù)量；αj表示速度控制措施分別位于4個不同的周邊視野分區(qū)時，其對駕駛行為的影響程度，本文中所研究的目標(biāo)減速主要位于周邊視野的左右2個分區(qū)，分別以α1、α2表示設(shè)置在駕駛?cè)俗笥覂蓚?cè)視野內(nèi)的標(biāo)志標(biāo)線對其減速行為的影響系數(shù)。

2.2 模型參數(shù)確定

2.2.1 單位面積信息強(qiáng)度wi

實際行車視覺環(huán)境中，駕駛?cè)烁兄讲煌母咚俟匪俣瓤刂拼胧┬畔?qiáng)度不同，如一般情況下，限速標(biāo)志對駕駛?cè)说乃俣瓤刂聘屑s束力。為表征各類型的減速標(biāo)志標(biāo)線對駕駛行為影響作用的差異性，提出單位面積信息強(qiáng)度wi，它反映了每種速度控制措施下駕駛?cè)藴p速程度。參照目前實際工程案例，發(fā)現(xiàn)高速公路上主要采用4類措施進(jìn)行速度控制，包括：限速標(biāo)志、警告標(biāo)志、減速標(biāo)線和彩色路面。采用實車試驗的方法共收集了280個樣本，對應(yīng)樣本數(shù)量分別為82、70、75和53。統(tǒng)計分析不同駕駛?cè)艘曈X感知不同速度控制措施的減速量，并繪制減速量的頻率分布曲線，如圖3所示。選取85%的駕駛?cè)嗽诟兄骋凰俣瓤刂拼胧┖蟮臏p速量作為代表值表征不同速度控制措施對駕駛行為的作用強(qiáng)度大小，如表2所示。

根據(jù)標(biāo)志標(biāo)線的功能和作用，我國在JTG D82—2009《公路交通標(biāo)志和標(biāo)線設(shè)置規(guī)范》[20]中，對其進(jìn)行了分類，主要包括禁令標(biāo)志、警告標(biāo)志、指示標(biāo)志或警告標(biāo)線等。本文研究對象為禁令標(biāo)志、警告標(biāo)志和警告標(biāo)線(減速標(biāo)線、彩色路面)。根據(jù)各標(biāo)志標(biāo)線的屬性，及其對駕駛?cè)诵袨榈募s束作用和駕駛?cè)说淖袷爻潭燃皩嶋H使用情況，定義各類目標(biāo)對象的標(biāo)志標(biāo)線的重要度，如表3所示。采用層次分析法，結(jié)合實車試驗中駕駛?cè)藢σ曈X感知到的速度控制措施采取的減速行為(減速量)，得到所研究的4類標(biāo)志標(biāo)線的單位面積信息強(qiáng)度判斷矩陣，如式(4)所示。對該矩陣進(jìn)行一致性檢驗，計算一致性比率CR<0.1，滿足精度要求。進(jìn)一步計算不同速度控制措施的權(quán)重值wi，并將其作為單位面積的信息強(qiáng)度系數(shù)，如式(5)所示。

圖3 不同速度控制措施的減速量概率分布

表2 4種速度控制措施影響下的減速量km/h

表3 不同速度控制措施的分類和影響程度

(4)

(5)

2.2.2 周邊視野信息強(qiáng)度影響系數(shù)

根據(jù)動態(tài)視覺的特點，駕駛?cè)烁敢鈱⒆⒁饬性谥醒胍曇埃俣ㄖ醒霚p速措施的有效性為1，那么周邊視野的影響已降至0.156，理想情況下應(yīng)該使得速度控制措施在中央視野中出現(xiàn)。不過,考慮到大部分速度控制措施基本上都是位于左右周邊視野中，因此選取了50個樣本來比較左右周邊視野對速度影響的差異性，如圖4所示；通過計算可以獲得左右中央視野對速度影響的不同程度，如表4所示。

(a) 標(biāo)志牌位于左側(cè)視野

(b) 標(biāo)志牌位于右側(cè)視野

表4 左右周邊視野信息強(qiáng)度影響系數(shù)

2.2.3 視覺信息量負(fù)荷的計算

通過標(biāo)定不同設(shè)施單位面積信息強(qiáng)度系數(shù)wi與周邊視野強(qiáng)度影響系數(shù)αj，處于視野中各位置的4種速度控制措施的視覺信息量負(fù)荷都可計算出來。以包含速度控制措施的G15w高速公路某一路段為例，計算了經(jīng)過該路段時各時刻下的視覺信息負(fù)荷，結(jié)果如表5所示。由表5可知，隨著設(shè)施在駕駛?cè)艘曇爸胁贾梦恢门c深度的改變，視覺信息量負(fù)荷處于動態(tài)變化的過程中。

表5 不同深度控制措施信息量負(fù)荷計算

3 速度控制措施效果分析

根據(jù)交通標(biāo)志識別過程，采集了不同速度控制措施影響下5 s內(nèi)的行駛速度，總樣本量大于300。然后利用視覺信息量模型及相關(guān)參數(shù)計算信息負(fù)荷。通過分析數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，駕駛?cè)嗽谟^察到控制措施后，一般會降低行駛速度或保持原來行駛速度，相互之間的關(guān)系如圖5所示。

隨著視覺信息負(fù)載的增加，行駛速度降低。盡管不同的信息負(fù)載量會導(dǎo)致不同的速度降低，一般來說，在減速措施的影響下，減速分為3個階段：第1階段，駕駛?cè)酥皇且话阌^察這些速度控制措施，由于在遠(yuǎn)處看不清楚，一般會保持或稍微降低行車速度；第2階段，駕駛?cè)嗣鞔_地感受到這些措施，根據(jù)他們感知到的信息量保持或者降低到一個適當(dāng)?shù)男熊囁俣?；?階段，雖然速度控制措施已從視野中消失，但仍然會影響行車速度，主要取決于駕駛?cè)说挠洃洠鐖D6所示。為了確保計算措施的有效性，避免初始速度的差異，可選擇速度的減速率作為指標(biāo)。t檢驗中，皮爾遜減速率與視覺信息負(fù)荷的相關(guān)系數(shù)達(dá)0.97，P<0.001(α=5%)。

圖6 速度控制措施影響的3個階段

4 結(jié)束語

本文所研究的技術(shù)可從駕駛?cè)艘曈X感知的角度統(tǒng)一量化不同速度控制措施的視覺信息。因此，可同時計算各種交通措施的影響，有助于高速公路管理者對車速進(jìn)行管理。更重要的是，設(shè)計者可以根據(jù)駕駛?cè)说囊曈X感知，更合理地確定速度控制措施的位置，使交通環(huán)境更安全。

本文還考慮了動態(tài)視覺的特點，更符合駕駛?cè)说膶嶋H視覺感受。將交通措施的影響持續(xù)時間分為3個階段，能更好地理解駕駛?cè)怂俣缺３趾妥兓倪^程。這項研究也有助于自動駕駛從駕駛?cè)说恼J(rèn)知中感知速度控制措施。

在今后進(jìn)一步研究速度控制措施與各種高速公路線形相結(jié)合的有效性，并提出更精確的視覺信息負(fù)荷模型，分析交通標(biāo)志或標(biāo)線的各種頻率和累計信息量對駕駛?cè)诵袨榈挠绊?。這些研究將從駕駛?cè)说囊曈X認(rèn)知角度進(jìn)一步改善高速公路的視覺行車環(huán)境質(zhì)量。