楊麗平 邊揚 趙曉華 伍毅平 劉小明

(北京工業(yè)大學(xué) 城市交通學(xué)院∥交通工程北京市重點實驗室，北京 100124)

眾所周知，導(dǎo)航提供的路徑引導(dǎo)信息能夠提升駕駛?cè)顺鲂行?，尤其是在陌生環(huán)境中[1- 2]。然而，車輛駕駛是一項復(fù)雜的駕駛?cè)蝿?wù)，需要駕駛?cè)艘曈X、聽覺、動作和認(rèn)知4個通道資源的協(xié)調(diào)合作才能完成[3]，而駕駛時使用導(dǎo)航無疑會占用分配至駕駛?cè)蝿?wù)的資源，從而對駕駛安全產(chǎn)生不良影響。袁偉等[4]發(fā)現(xiàn)，駕駛?cè)耸褂脤?dǎo)航系統(tǒng)時對道路環(huán)境的注意明顯減少；Jamson等發(fā)現(xiàn)視覺和聽覺導(dǎo)航任務(wù)均使駕駛?cè)藢σ馔鉅顩r的響應(yīng)延遲[5]。由此可見，導(dǎo)航系統(tǒng)在為駕駛?cè)颂峁┍憬莘?wù)的同時，其功效會因信息接收和處理對駕駛?cè)苏J(rèn)知資源的占用而被部分削弱，因此，非常有必要探索滿足駕駛?cè)诵枨蟮膶?dǎo)航信息，減少因?qū)Ш蕉鴰淼呢?fù)面影響，最大程度地發(fā)揮導(dǎo)航的效用。

導(dǎo)航信息給予內(nèi)容和方式是影響其作用效果的兩個重要方面，前者關(guān)系到向駕駛?cè)藗鬟f哪些信息，后者關(guān)系到如何傳遞這些信息給駕駛?cè)?，因此，國?nèi)外學(xué)者圍繞這兩方面開展了深入的研究。針對導(dǎo)航信息給予內(nèi)容，相關(guān)研究主要聚焦在視覺和語音信息內(nèi)容兩個層面，Lavie等[6]發(fā)現(xiàn)駕駛?cè)耸褂眯畔⒘孔钚〉牡貓D時表現(xiàn)最佳；Wu等[7]比較了駕駛?cè)嗽谑褂煤唵魏蛷?fù)雜兩種提示信息時的駕駛表現(xiàn)和認(rèn)知負(fù)荷，發(fā)現(xiàn)簡單提示信息播報時間短，更易被駕駛?cè)私邮芎屠斫?；Dalton等[8]研究發(fā)現(xiàn)，與復(fù)雜語音指令相比，簡單語音指令更易被遵守，并且不會干擾駕駛?cè)说娜蝿?wù)執(zhí)行；還有研究提出，導(dǎo)航語音提示無需提供路名，因為它們不易被駕駛?cè)丝焖倮斫鈁9]。上述研究結(jié)果表明，簡單的視覺或語音信息因其提示內(nèi)容少而更便于駕駛?cè)双@取和理解，故作用效果更佳。針對導(dǎo)航信息給予方式，現(xiàn)有研究主要致力于探究視覺顯示、語音播報以及兩者的結(jié)合對駕駛?cè)艘曈X表現(xiàn)和駕駛行為的影響，結(jié)果表明語音播報疊加視覺顯示方式更易被駕駛?cè)私邮?，且駕駛?cè)说男袨楸憩F(xiàn)也更佳[10- 13]。此外，還有學(xué)者進(jìn)一步探索了不同視覺顯示或語音播報方式作用效果的差異。對于視覺顯示方式，Lin等[14]研究發(fā)現(xiàn)2D和3D的駕駛表現(xiàn)無顯著差異，而3D的掃視行為較2D更頻繁，使用子窗口導(dǎo)航顯示時駕駛?cè)说膶?dǎo)航錯誤明顯減少；Verwey[15]通過駕駛?cè)说娜蝿?wù)表現(xiàn)發(fā)現(xiàn)語言信息比空間信息更具優(yōu)勢；對于語音播報方式，Uang等[16]指出，適當(dāng)?shù)牟蠓绞接欣谔岣唏{駛?cè)藢μ崾拘畔⒌淖袷爻潭龋ㄗh根據(jù)信息內(nèi)容選擇命令式或者描述式語音播報；Large等[17]探究了高低信任度語音對駕駛?cè)诵湃味群妥⒁饬Φ挠绊懀Y(jié)果表明，高信任度語音引導(dǎo)下駕駛?cè)藢?dǎo)航的信任度更高，但是語音信任度不會顯著影響駕駛?cè)藢χ嘎窐?biāo)志的關(guān)注。上述研究揭示了導(dǎo)航信息給予方式對駕駛行為和主觀認(rèn)知的影響，為進(jìn)一步優(yōu)化導(dǎo)航信息給予方式指明了方向。

由上述研究可知，語音播報作為導(dǎo)航信息的重要傳遞方式之一，其語音信息內(nèi)容(即播報措辭)已引起學(xué)者的廣泛關(guān)注，且主要聚焦于播報措辭復(fù)雜度。由于人的認(rèn)知能力有限，過于簡單或復(fù)雜的措辭都會造成駕駛?cè)苏J(rèn)知不便，進(jìn)而影響其行為表現(xiàn)，因此，非常有必要研究播報措辭復(fù)雜度對駕駛?cè)说挠绊?，進(jìn)而甄選出滿足駕駛?cè)苏J(rèn)知需求的播報措辭。然而，現(xiàn)有關(guān)于播報措辭復(fù)雜度的研究主要聚焦在簡單和復(fù)雜兩種措辭上，播報措辭分級跨度大，且不同措辭的主要區(qū)別是信息長度不同，缺乏內(nèi)在的邏輯聯(lián)系，導(dǎo)致現(xiàn)有研究無法細(xì)致刻畫導(dǎo)航播報措辭復(fù)雜度對駕駛?cè)诵袨楸憩F(xiàn)的影響，難以定量分析駕駛?cè)诵袨楸憩F(xiàn)隨播報措辭復(fù)雜度的變化規(guī)律。基于此，文中提出4種不同復(fù)雜度的播報措辭，研究不同措辭引導(dǎo)下駕駛?cè)诵袨楸憩F(xiàn)的時空特征，挖掘駕駛?cè)司C合行為表現(xiàn)隨播報措辭復(fù)雜度的變化趨勢，以期增進(jìn)對播報措辭復(fù)雜度作用機(jī)理的認(rèn)識，尋求導(dǎo)航播報措辭優(yōu)化方法，為制定導(dǎo)航信息發(fā)布標(biāo)準(zhǔn)提供依據(jù)。

1 研究方法

1.1 研究思路

文中擬采用對比研究方法，針對城市道路典型交叉口設(shè)計不同復(fù)雜度的導(dǎo)航播報措辭，借助駕駛模擬技術(shù)獲取不同播報措辭引導(dǎo)下的駕駛行為數(shù)據(jù)，運用統(tǒng)計分析方法從空間和時間兩個維度探究駕駛行為特征，并綜合評定駕駛?cè)说男袨楸憩F(xiàn)，進(jìn)而挖掘駕駛?cè)司C合行為表現(xiàn)隨導(dǎo)航播報措辭復(fù)雜度的變化趨勢。

1.2 實驗設(shè)計

為了排除道路類型的影響，文中以城市道路平面交叉口為例探究導(dǎo)航播報措辭復(fù)雜度對駕駛行為的影響。調(diào)研發(fā)現(xiàn)，不同導(dǎo)航產(chǎn)品在交叉口發(fā)布的指路信息并不統(tǒng)一，但主要涉及4類信息，按照信息發(fā)布順序依次是距離信息、方向信息、道路信息和車道信息。距離信息指停車線斷面相對于播報結(jié)束斷面的距離，如“前方××米”；方向信息指車輛到達(dá)停車線時的行駛方向，如“紅綠燈路口右轉(zhuǎn)”；道路信息指車輛通過交叉口后駛?cè)氲牡缆访Q，如“進(jìn)入××路”；車道信息指為了更順利地駛?cè)肽繕?biāo)道路，車輛應(yīng)該走的車道，如“請走最右側(cè)車道”。

文獻(xiàn)[18]根據(jù)視覺信息單元數(shù)量劃分復(fù)雜度，受此啟發(fā)，文中根據(jù)語音信息單元數(shù)量將播報措辭復(fù)雜度分為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ共4級，對應(yīng)的語音信息單元依次是“方向信息”、“方向信息+道路信息”、“距離信息+方向信息+道路信息”和“距離信息+方向信息+道路信息+車道信息”，4種措辭在實際中均有應(yīng)用。為了使導(dǎo)航信息與道路交通標(biāo)志相對應(yīng)，每種措辭包含3次播報，播報結(jié)束斷面與停車線斷面的距離依次是500、100和0 m，與3級預(yù)告標(biāo)志的設(shè)置保持一致，播報起始斷面取決于播報措辭的復(fù)雜度。4種復(fù)雜度播報措辭的信息組成如表1所示。

根據(jù)上述實驗設(shè)計，采用3D MAX軟件開發(fā)駕駛模擬實驗場景，同時制作導(dǎo)航播報措辭音頻文件，并將開發(fā)的場景和設(shè)計的語音文件導(dǎo)入駕駛模擬平臺；而后招募被試者，開展駕駛模擬實驗，獲取不同導(dǎo)航播報措辭引導(dǎo)下的駕駛行為數(shù)據(jù)。

1.3 指標(biāo)選取

文中以速度、加速度、速度標(biāo)準(zhǔn)差和加速度標(biāo)準(zhǔn)差4個基本變量為基礎(chǔ)[19-22]，從時間和空間兩個維度定義駕駛行為表征指標(biāo)，以精細(xì)化地分析播報措辭復(fù)雜度作用效果的時空特征?？臻g維度指標(biāo)包含點位和區(qū)段行為表現(xiàn)指標(biāo)，時間維度指標(biāo)指時段行為表現(xiàn)指標(biāo)。此外，為了進(jìn)一步衡量駕駛?cè)嗽谡麄€作用時空區(qū)間的整體表現(xiàn)，文中基于以下4個基礎(chǔ)指標(biāo)提出駕駛?cè)司C合行為表征指標(biāo)。

(1)點位行為表現(xiàn)指標(biāo)

選取停車線上游600 m點位作為起點，停車線下游100 m點位作為終點，記作[-600 m，+100 m]。為了研究不同位置駕駛?cè)说男袨楸憩F(xiàn)，以5 m為間隔將整個區(qū)段劃分為141個點位，各點位位置為-600+5(i-1)(i=1，2，…，141)，并把各點位平均速度、加速度、速度標(biāo)準(zhǔn)差和加速度標(biāo)準(zhǔn)差作為行為表現(xiàn)指標(biāo)，記作Pvi、Pai、PvSDi和PaSDi。

表1 4種復(fù)雜度播報措辭的信息組成

(2)區(qū)段行為表現(xiàn)指標(biāo)

為了研究不同播報階段駕駛?cè)说男袨楸憩F(xiàn)，根據(jù)Ⅳ級復(fù)雜度措辭3次播報的起止點，將整個區(qū)間分為6個子區(qū)段，各區(qū)段的范圍和含義如圖1所示，并把各區(qū)段的平均速度、加速度、速度標(biāo)準(zhǔn)差和加速度標(biāo)準(zhǔn)差作為行為表現(xiàn)指標(biāo)，記作Svj、Saj、SvSDj和SaSDj(j=1，2，…，6)。

(3)時段行為表現(xiàn)指標(biāo)

為了細(xì)致刻畫每次播報前后駕駛行為的變化情況，基于播報前后區(qū)段行為數(shù)據(jù)確定每次播報的速度變化率、加速度變化率、速度標(biāo)準(zhǔn)差變化率和加速度標(biāo)準(zhǔn)差變化率。將3次播報作為3個時段，將各時段的平均速度變化率、加速度變化率、速度標(biāo)準(zhǔn)差變化率和加速度標(biāo)準(zhǔn)差變化率作為行為表現(xiàn)指標(biāo)，記作Rvk、Rak、RvSDk和RaSDk(k=1，2，3)。

(4)綜合行為表現(xiàn)指標(biāo)

為了研究駕駛?cè)司C合行為表現(xiàn)與導(dǎo)航播報措辭復(fù)雜度的關(guān)系，提出考慮駕駛?cè)嗽谡麄€區(qū)段運行速度、加速度、速度標(biāo)準(zhǔn)差和加速度標(biāo)準(zhǔn)差的綜合行為表現(xiàn)指標(biāo)Y，具體構(gòu)建方法詳見3.2節(jié)所述。

圖1 數(shù)據(jù)分析范圍示意圖

1.4 分析方法

重復(fù)測量方差分析方法(Repeated Measures ANOVA，rANOVA)是一種參數(shù)檢驗方法，用于檢驗兩個及兩個以上條件下重復(fù)測量的因變量均值差異的顯著性，適用于滿足獨立性、正態(tài)性、方差齊性和Mauchly協(xié)方差陣球性檢驗的數(shù)據(jù)。根據(jù)研究思路和數(shù)據(jù)特征，文中利用rANOVA方法檢驗在4種不同復(fù)雜度措辭引導(dǎo)下各點位和各區(qū)段行為指標(biāo)的差異。

Kruskal-Wallis(K-W)秩和檢驗以及Friedman秩和檢驗均是非參數(shù)檢驗方法，它們分別通過多個獨立或相關(guān)樣本(3個及3個以上)的秩和來判斷各樣本所代表的總體分布差異的顯著性，適用于不滿足獨立性、正態(tài)性和方差齊性的數(shù)據(jù)。根據(jù)研究思路和數(shù)據(jù)特征，文中利用K-W秩和檢驗方法探究在每次播報后4種復(fù)雜度措辭引導(dǎo)下駕駛行為變化的差異，同時利用Friedman秩和檢驗方法探究每種措辭3次播報后駕駛行為變化的差異。

主成分分析法是一種多變量統(tǒng)計方法，也是最常用的降維方法之一。該方法通過正交變換將一組可能存在相關(guān)性的變量轉(zhuǎn)化為一組線性不相關(guān)的變量，轉(zhuǎn)化后的變量被稱為主成分。文中利用主成分分析法提取一個考慮駕駛?cè)嗽谡麄€區(qū)段的運行速度、加速度、速度標(biāo)準(zhǔn)差和加速度標(biāo)準(zhǔn)差的綜合行為表現(xiàn)指標(biāo)。

2 測試實驗

2.1 實驗平臺

采用AutoSim公司開發(fā)的駕駛模擬實驗平臺，所駕駛的車輛是豐田Yaris車型，具備方向盤、油門、剎車、離合等操作裝置，能夠以0～10 Hz的頻率產(chǎn)生振動感，水平和垂直視野范圍分別是130°和40°，可以為駕駛?cè)颂峁└哒鎸嵍鹊牡缆翻h(huán)境和交通環(huán)境。在車輛運行過程中，平臺以30 Hz的頻率輸出速度、加速度等車輛運行狀態(tài)數(shù)據(jù)，以及剎車、方向盤轉(zhuǎn)角等駕駛?cè)瞬倏匦袨閿?shù)據(jù)。

2.2 實驗場景

實驗場景如圖2所示。采用雙向8車道主干路，車道寬度均為3.5 m，限速60 km/h，設(shè)有寬度分別為2.8 m和2.5 m的中央分隔帶和機(jī)非分隔帶，交通流狀態(tài)設(shè)置為自由流，以排除其他車輛對實驗車輛的影響。實驗交叉口分布在4個實驗場景中，每個場景還有一些開展其他研究的交叉口或干擾交叉口，這些交叉口將道路相連，形成長度約10 km的實驗路徑，實驗場景中的交通標(biāo)志線均按國家標(biāo)準(zhǔn)GB 5768—2009設(shè)置。根據(jù)實驗路徑和道路指路標(biāo)志確定每種措辭的方向信息、道路信息和車道信息，Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ級措辭對應(yīng)的方向信息是右轉(zhuǎn)、左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)和左轉(zhuǎn)，Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ級措辭對應(yīng)的道路信息是金匯路、平樂路和濱江路，Ⅳ級措辭對應(yīng)的車道信息是最左側(cè)，并錄制播報措辭語音文件。通過API函數(shù)將播報措辭語音文件導(dǎo)入駕駛模擬平臺，進(jìn)而設(shè)定語音播報控制程序。

圖2 實驗交叉口3D場景圖

2.3 實驗對象

招募37名被試者，其中男性25名，女性12名，男女被試者比例與目前我國男女駕駛?cè)吮壤嘟?。被試人?shù)滿足中心極限定理經(jīng)驗法則規(guī)定的駕駛行為研究樣本量不應(yīng)小于30的要求[23]。所有被試者均持有有效的機(jī)動車駕駛證，平均駕齡為8.72±5.84年。被試者的年齡在21～57周歲之間，平均年齡為37.76周歲(年齡標(biāo)準(zhǔn)差為11.80)。所有被試者身體狀況良好，無色弱、色盲，視力水平在0.5 以上。

2.4 實驗流程

主要實驗過程如下。

①被試者填寫個人基本信息表，包含性別、年齡等信息。

②預(yù)實驗 調(diào)取非實驗場景，被試者試駕5 min，熟悉模擬車輛的運行環(huán)境以及油門、剎車等操作。

③正式實驗 被試者以隨機(jī)順序駕駛4個實驗場景，每個場景約需10 min，完成2個場景后休息10 min，以排除駕駛疲勞的影響；實驗人員僅告知被試目的地，整個駕駛過程被試者根據(jù)導(dǎo)航語音提示和道路交通標(biāo)志完成駕駛?cè)蝿?wù)。

④被試者填寫駕駛模擬平臺仿真度問卷以及主觀感受問卷。

3 數(shù)據(jù)分析

3.1 不同復(fù)雜度導(dǎo)航播報措辭引導(dǎo)下駕駛行為的時空特征分析

3.1.1 空間特征分析

(1)點位行為表現(xiàn)

圖3所示為4種播報措辭下各點位的運行速度、加速度、速度標(biāo)準(zhǔn)差和加速度標(biāo)準(zhǔn)差，即Pvi、Pai、PvSDi和PaSDi(i=1，2，…，141)。

由圖3可以看出，盡管4種措辭的復(fù)雜度不同，但車輛運行狀態(tài)發(fā)生明顯變化的區(qū)段都是L- 200～L+100，運行速度和加速度表現(xiàn)為“先降后增”，速度標(biāo)準(zhǔn)差和加速度標(biāo)準(zhǔn)差則為“先增后降”。rANOVA結(jié)果顯示，4種措辭的運行速度在L- 100～L+100區(qū)段存在明顯差異，主要表現(xiàn)為Ⅳ級復(fù)雜度措辭的運行速度高于其他3種措辭，對于其他3項指標(biāo)，4種措辭僅在個別點位存在顯著差異。總的來說，Ⅳ復(fù)雜度措辭由于提供的信息比較全面，所以運行速度較快，且速度變化比較平穩(wěn)，而Ⅰ級和Ⅱ復(fù)雜度措辭在臨近交叉口時存在部分速度標(biāo)準(zhǔn)差和加速度大的點位，表明其速度變化不夠平穩(wěn)。4種措辭的加速度標(biāo)準(zhǔn)差變化趨勢比較一致。

圖3 4種播報措辭引導(dǎo)下各點位的駕駛行為表現(xiàn)

(2)區(qū)段行為表現(xiàn)

表2所示為4種播報措辭在各區(qū)段的運行速度、加速度、速度標(biāo)準(zhǔn)差和加速度標(biāo)準(zhǔn)差，即Svj、Saj、SvSDj和SaSDj(j=1，2，…，6)。

表2 4種播報措辭引導(dǎo)下各區(qū)段的駕駛行為表現(xiàn)1)

由表2可以看出：4項指標(biāo)均從區(qū)段3開始變化，其中運行速度呈線性下降趨勢，在區(qū)段6達(dá)到最小值；加速度呈先減后增趨勢，在區(qū)段5達(dá)到最小值；速度標(biāo)準(zhǔn)差和加速度標(biāo)準(zhǔn)差則呈先增后減趨勢，在區(qū)段5達(dá)到最大值(Ⅰ級復(fù)雜度措辭除外)。針對各項指標(biāo)，盡管不同措辭的變化趨勢相近，但仍存在一些差異。rANOVA結(jié)果顯示，措辭復(fù)雜度主要影響區(qū)段4、5、6的運行速度(依次為：F=3.856，P=0.012；F=5.679，P=0.001；F=14.660，P=0.000)、加速度(依次為：F=5.725，P=0.001；F=4.964，P=0.003；F=5.212，P=0.002)和速度標(biāo)準(zhǔn)差(依次為：F=4.724，P=0.004；F=5.265，P=0.002；F=10.645，P=0.000)以及區(qū)段4的加速度標(biāo)準(zhǔn)差(F=3.392，P=0.021)。對于運行速度，在區(qū)段4、5、6，Ⅳ級措辭明顯大于其他3種措辭。對于加速度，在區(qū)段4，Ⅱ級措辭顯著小于其他3種措辭；在區(qū)段5，Ⅰ級措辭顯著小于其他3種措辭；在區(qū)段6，Ⅱ級措辭顯著大于其他3種措辭。對于速度標(biāo)準(zhǔn)差和加速度標(biāo)準(zhǔn)差，在區(qū)段4，Ⅰ級措辭顯著小于Ⅱ級措辭，4種措辭的加速度標(biāo)準(zhǔn)差在區(qū)段5和6無顯著差異，但Ⅰ級措辭在這兩個區(qū)段的速度標(biāo)準(zhǔn)差顯著大于其他3種措辭?？偟膩碚f，Ⅳ級復(fù)雜度措辭的速度降幅較其他措辭小，Ⅲ級和Ⅳ級復(fù)雜度措辭引導(dǎo)下車速變化更平穩(wěn)。這可能是由于措辭的復(fù)雜度不同，使得駕駛?cè)藢?dǎo)航信息的認(rèn)知存在差異，進(jìn)而導(dǎo)致駕駛?cè)藢囕v的操作存在差異。

3.1.2 時間特征分析

(1)基于播報措辭的時段行為表現(xiàn)

每種措辭播報3次，每次播報后4種措辭的速度變化率、加速度變化率、標(biāo)準(zhǔn)差變化率和加速度標(biāo)準(zhǔn)差變化率，即Rvk、Rak、RvSDk和RaSDk(k=1，2，3)，如圖4所示。

由圖4可以看出，第1次播報后，車輛的運行速度、速度標(biāo)準(zhǔn)差和加速度標(biāo)準(zhǔn)差均增長，只有加

圖4 各時段4種措辭引導(dǎo)下駕駛行為表現(xiàn)的指標(biāo)變化率

速度減小，并且Ⅰ級和Ⅱ級措辭的加速度和速度標(biāo)準(zhǔn)差的變化率高于Ⅲ級和Ⅳ級措辭，但是，4種措辭的速度和加速度標(biāo)準(zhǔn)差的變化率無明顯差異。第2次播報后，速度和加速度同時減小，而速度標(biāo)準(zhǔn)差和加速度標(biāo)準(zhǔn)差仍然增大，但不同措辭的變化幅度不同，Ⅰ級和Ⅱ級措辭的變化率大于Ⅲ級和Ⅳ級措辭，特別是速度標(biāo)準(zhǔn)差、加速度和加速度標(biāo)準(zhǔn)差這3項指標(biāo)。第3次播報后，加速度的變化與第2次播報不同，呈增長狀態(tài)，但其他3項指標(biāo)的變化與第2次播報相同。K-W檢驗結(jié)果表明，措辭復(fù)雜度顯著影響第1、2次播報加速度變化率的秩均值(分別為：χ2=9.200，P=0.032；χ2=9.079，P=0.034)，第2、3次播報速度和加速度標(biāo)準(zhǔn)差變化率的秩均值(分別為：速度χ2=8.276、P=0.045，加速度χ2=9.005、P=0.039；速度χ2=11.517、P=0.008，加速度χ2=10.250、P=0.021)，第1、2、3次播報的速度標(biāo)準(zhǔn)差變化率的秩均值(依次為：χ2=8.953，P=0.040；χ2=14.777，P=0.005；χ2=11.810，P=0.007)。

通過3次播報前后各指標(biāo)的變化可以看出，車輛運行速度從第2次播報開始大幅下降，并且Ⅰ級和Ⅱ級措辭引導(dǎo)下速度降幅更大。由于加速度反映速度的變化快慢，故這兩種措辭對應(yīng)的加速度變化率也較高。與Ⅲ級和Ⅳ級措辭相比，Ⅰ級和Ⅱ級措辭速度和加速度變化幅度較大的可能原因是：Ⅰ級和Ⅱ級措辭沒有包含距離信息，導(dǎo)致駕駛?cè)藢囕v與交叉口的距離缺乏清晰的認(rèn)識，因此，這兩種情形下，駕駛?cè)藴p速力度更大，以防到達(dá)交叉口時來不及減速。此外，值得注意的是，對于第2、3次播報，Ⅰ級和Ⅱ級措辭的速度標(biāo)準(zhǔn)差和加速度標(biāo)準(zhǔn)差也較Ⅲ級和Ⅳ級措辭的大。這可能歸因于Ⅰ級和Ⅱ級措辭涉及的指示信息較少，駕駛?cè)藢φZ音信息存在疑惑，使得駕駛?cè)嗽隈{駛時仍需關(guān)注道路信息，降低了駕駛平順性。因此，速度和加速度波動較大。

(2)基于播報次序的時段行為表現(xiàn)

每種措辭播報3次，對應(yīng)3個時段。每種措辭在3個時段的速度變化率、加速度變化率、速度標(biāo)準(zhǔn)差變化率和加速度標(biāo)準(zhǔn)差變化率，即Rvk、Rak、RvSDk和RaSDk(k=1，2，3)，如表3所示。

表3 各措辭3個時段駕駛行為表現(xiàn)的指標(biāo)變化率

由表3可以看出，對于4種措辭，車輛運行速度的變化主要集中在第2、3次播報，加速度的變化則集中在第1、2次播報，降幅均是依次增大。值得注意的是，由于第2次播報后加速度降幅較大，第3次播報后加速度稍有提高，但此時其仍為負(fù)值，故第3次播報后速度繼續(xù)下降。隨著3次播報的推進(jìn)，4種措辭的速度標(biāo)準(zhǔn)差變化率依次增大，但不同措辭的速度標(biāo)準(zhǔn)差變化率的變化趨勢存在差異。Friedman檢驗結(jié)果顯示，Ⅰ級和Ⅱ級措辭3次播報速度變化率的秩均值(分別為：χ2=21.568，P=0.000；χ2=28.270，P=0.000)、加速度變化率的秩均值(分別為：χ2=14.757，P=0.001；χ2=26.432，P=0.000)、速度標(biāo)準(zhǔn)差變化率的秩均值(分別為：χ2=9.892，P=0.007；χ2=6.703，P=0.035)和加速度標(biāo)準(zhǔn)差變化率的秩均值(分別為：χ2=7.189，P=0.027；χ2=6.054，P=0.048)均存在顯著差異，而Ⅲ級和Ⅳ級措辭僅是3次播報的速度變化率的秩均值(分別為：χ2=34.757，P=0.000；χ2=11.405，P=0.003)和加速度變化率的秩均值(分別為：χ2=9.459，P=0.009；χ2=20.595，P=0.000)存在顯著差異。

通過3次播報對應(yīng)的速度變化可以看出，第1次播報后，駕駛?cè)瞬⑽戳⒓礈p速，而是在第2次播報后才開始減速為轉(zhuǎn)彎做準(zhǔn)備，并且加速度變化率也是在第2次播報后達(dá)到最大，這表明第2次播報在引導(dǎo)駕駛?cè)藴p速方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。由于第2次播報結(jié)束斷面距離交叉口較近，因此，語音信息第2次播報起點與交叉口停車線的距離應(yīng)該滿足駕駛?cè)藢④囁俳抵梁侠磙D(zhuǎn)彎速度的需要，否則將導(dǎo)致駕駛?cè)嗽谂R近交叉口時緊急減速，不利于駕駛安全。此外，通過3次播報的變化率連線可以看出，Ⅲ級和Ⅳ級措辭各項指標(biāo)的連線更平順，表明導(dǎo)航提供詳細(xì)的措辭有利于提高車輛行駛的平穩(wěn)性。

3.2 駕駛?cè)司C合行為表現(xiàn)與導(dǎo)航播報措辭復(fù)雜度的關(guān)系

為了探究駕駛?cè)司C合行為表現(xiàn)與導(dǎo)航播報措辭復(fù)雜度的關(guān)系，利用主成分分析方法構(gòu)建了式(1)所示的考慮駕駛?cè)嗽谡麄€區(qū)段運行速度v、加速度a、速度標(biāo)準(zhǔn)差vSD和加速度標(biāo)準(zhǔn)差aSD的駕駛?cè)司C合行為表現(xiàn)模型，并采用rANOVA方法檢驗不同措辭引導(dǎo)下駕駛?cè)司C合行為表現(xiàn)的差異。

Y=0.169v+0.290vSD+0.257a+0.285aSD

(1)

駕駛?cè)司C合行為表現(xiàn)評分如圖5所示。隨著導(dǎo)航播報措辭復(fù)雜度的增加，駕駛?cè)司C合行為表現(xiàn)逐漸提升。與Ⅰ級復(fù)雜度措辭相比，Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ級措辭引導(dǎo)下，駕駛?cè)说木C合駕駛表現(xiàn)分別提升15%、20%和40%。rANOVA方差分析結(jié)果表明，播報措辭復(fù)雜度會顯著影響駕駛?cè)说木C合行為表現(xiàn)(F=3.377，P=0.021)，Ⅳ級措辭引導(dǎo)下駕駛?cè)说木C合行為表現(xiàn)明顯優(yōu)于其他3種措辭，Ⅰ級和Ⅱ級措辭引導(dǎo)下駕駛?cè)说木C合行為表現(xiàn)無顯著差異。

圖5 駕駛?cè)司C合行為表現(xiàn)評分

4 結(jié)語

針對現(xiàn)有研究未能細(xì)致刻畫導(dǎo)航播報措辭復(fù)雜度對駕駛?cè)诵袨楸憩F(xiàn)的影響的不足，文中基于駕駛模擬實驗平臺，以普通交叉口為例，構(gòu)建考慮駕駛?cè)藭r空和綜合行為表現(xiàn)的多維度指標(biāo)體系，研究了播報措辭復(fù)雜度對駕駛行為的影響，為甄選確保車輛運行更順暢、更安全的播報措辭奠定了基礎(chǔ)。文中主要結(jié)論如下：

1)導(dǎo)航播報措辭的作用點在交叉口上游 200 m，4種措辭作用效果的差異主要體現(xiàn)在交叉口上游100 m至下游100 m區(qū)段；

2)從時空駕駛表現(xiàn)可以看出，Ⅰ、Ⅱ級措辭引導(dǎo)下車輛運行的平穩(wěn)性較差，原因可能是這兩種措辭沒有包含距離信息，駕駛?cè)瞬淮_定車輛與交叉口的距離，故降速意識強(qiáng)、力度大，速度的大幅調(diào)整降低了行駛的平順性；

3)導(dǎo)航信息的第2次播報在引導(dǎo)駕駛?cè)藴p速方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用，故第2次播報起點與交叉口停車線的距離應(yīng)確保駕駛?cè)丝蓪④囁俳抵梁侠磙D(zhuǎn)彎速度；

4)駕駛?cè)说木C合行為表現(xiàn)隨著導(dǎo)航播報措辭復(fù)雜度的增加而提升，這表明詳細(xì)的播報措辭有助于駕駛?cè)死斫鈱?dǎo)航信息并合理地做出響應(yīng)，從而引導(dǎo)駕駛?cè)丝焖?、安全地通過交叉口。

文中研究增進(jìn)了對播報措辭復(fù)雜度作用機(jī)理的認(rèn)識，為優(yōu)化導(dǎo)航播報措辭指明了方向，也為制定導(dǎo)航相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)提供了理論支撐。然而，文中以簡單交通場景為例開展研究，措辭復(fù)雜度在復(fù)雜場景中的作用效果可能與簡單場景存在差異。因此，在未來的研究中，需進(jìn)一步探索復(fù)雜交通環(huán)境下措辭復(fù)雜度對駕駛?cè)诵袨楸憩F(xiàn)的作用規(guī)律，增進(jìn)對導(dǎo)航播報措辭作用機(jī)理的認(rèn)識。此外，未來擬進(jìn)一步探究不同導(dǎo)航信息給予模式下駕駛?cè)藢煌?biāo)志的依賴水平，并深入挖掘駕駛?cè)藰?biāo)志依賴水平隨導(dǎo)航信息給予模式的遷移規(guī)律，從而尋求與現(xiàn)有標(biāo)志系統(tǒng)契合的導(dǎo)航信息給予模式。