李博超，楊睿，李青，景云超，王長帥，朱彤

(長安大學 汽車學院，陜西 西安 710064)*

道路交通量的不斷增長，使部分早期建設的高速公路難以滿足現狀交通需求而進行了擴容改建工程.同時，每年高速公路養(yǎng)護里程多達5萬公里，需要進行大中修的路段也多達5 000 km[1].道路養(yǎng)護及改擴建均需設置作業(yè)區(qū)，從而占用車道、限制速度，產生車輛排隊和速度差的存在，增加交通事故的發(fā)生.而高速公路上一旦發(fā)生事故，死亡率高、經濟損失大[2].

為提高作業(yè)區(qū)行車安全，美國MUTCD和我國現行標準對作業(yè)區(qū)臨時標志均進行了詳細規(guī)定和說明.然而，因為存在具體實施的差異性和道路交通的復雜性，作業(yè)區(qū)交通事故仍時常發(fā)生.王博思研究指出，如果提前1s預警，90%的交通事故可以避免[3].目前作業(yè)區(qū)主要通過傳統(tǒng)標志和電子警示設施實現警告降速目的.ZHU、ZHANG、BAI等通過研究指出MUTCD中合流標志、可變信息標志組合和緊急閃光交通控制裝置設置和應用可以有效降低作業(yè)區(qū)上游車速[4-6].如今隨著車路協(xié)同技術發(fā)展，交通安全設施也逐步智能化，XIN、YANG、M.Ahmed、趙曉華等研究指出車載單元、HMI以及CV-VSL可以提供給駕駛人更好的道路狀況信息，以降低平均速度，還有助于改善制動決策[7-10].

車路協(xié)同技術在感知范圍、預警時間方面顯著優(yōu)于傳統(tǒng)預警方式，這對于提高駕駛人危險感知和進行駕駛決策具有積極作用.同時，設置于路面的預警方式可以減少駕駛人視線轉移，從而減少駕駛任務.目前因為道路車輛性能差異較大和智能交通安全設施應用較少，因此有關人機交互界面及智能交通安全設施對駕駛行為影響的研究較少.本文通過設計三種作業(yè)區(qū)預警方式：①《規(guī)程》預警方式；②HMI預警方式；③智慧道釘群預警方式，來研究駕駛人在不同預警方式下的駕駛行為差異.同時，駕駛人是否知曉新設施功能對駕駛行為的影響也有待研究，故對于智慧道釘群預警方式將告知與不告知駕駛人智慧道釘群功能作為自變量來進行研究.為最大限度貼合實際，研究采取模擬試驗法，進而研究駕駛人駕駛行為規(guī)律.

1 試驗及方案設計

1.1 模擬道路

模擬道路為雙向八車道高速公路，設計速度120 km/h.其車道寬度3.75 m，緊急停車帶寬度3.5 m，道路兩側及中央分隔帶均設置有鋼護欄.同時，在路側按照規(guī)范設置有限速標志及警示標志.模擬時間為晝間，天氣晴朗.

道路線型如圖1所示，全長10 km，包含4個曲線段.在曲線段1前有500 m切直線，曲線段1為轉角15°、半徑2 500 m的右曲線；在曲線段1和2之間有1 000 m長的切直線，曲線段2為轉角15°、半徑3 500 m的左曲線；在曲線段2和3之間有1 500 m長的切直線，曲線段3為轉角20°、半徑2 500 m的右曲線；在曲線段3和4之間有3 100 m長的切直線，曲線段4為轉角20°、半徑2 500 m的左曲線；曲線段4后為一段切直線.

圖1 模擬道路線型(單 位：m)

1.2 試驗場景

試驗場景作業(yè)區(qū)設置在曲線段3和4之間，作業(yè)區(qū)占用1、2車道.作業(yè)區(qū)警告區(qū)從曲線段3結束后切直線100 m位置開始，長度1 600 m.試驗設計的不同預警方式即設置在該警告區(qū)內.模擬道路設置有交通量，以便更真實的進行模擬駕駛.交通量設置根據車道不同設置有不同速度，其速度值設置為1車道110 km/h、2車道90 km/h、3車道75 km/h、4車道65 km/h.在警告區(qū)內設置有減速范圍和換道范圍，模擬交通流到達該范圍會自動減速和換道，實現更真實的模擬場景.作業(yè)區(qū)后同樣設置有變速范圍和換道范圍，以實現模擬交通流離開作業(yè)區(qū)后的加速及換道行為.

本文在三種預警方式下設計了4個試驗場景：①《規(guī)程》場景；②HMI場景；③智慧道釘群場景1(不知曉功能)；④智慧道釘群場景2(知曉功能).

場景1為按照《規(guī)程》設置安全警示標志下的預警場景(圖2)，在路側和中央分隔帶初均設置有警示標志，具體設置標志內容和位置如下：

(1)距離警告區(qū)終點1 600 m設置“前方施工1 600 m”標志；

(2)距離警告區(qū)終點1 200 m設置“限速80”標志；

(3)距離警告區(qū)終點1 000 m設置“禁止超車”標志；

(4)距離警告區(qū)終點800 m設置“前方施工800 m”標志；

(5)距離警告區(qū)終點600 m設置“限速60”警示標志；

(6)距離警告區(qū)終點400 m設置“左道封閉，右道通行”標志；

(7)距離警告區(qū)終點200 m設置“左道封閉，右道通行”標志.

場景2為HMI預警方式.試驗設計是在對模擬軟件進行二次開發(fā)的基礎上，模擬實現車路協(xié)同技術下HMI場景(圖3)，具體顯示內容和提示位置同場景1.

場景3和場景4為智慧道釘群預警方式.試驗設計的智慧道釘群是基于車路協(xié)同的智能交通安全設施，便于安裝在高速公路車道線上，同時能夠以紅綠兩種顏色燈進行警示.設置參數為在每條車道線上間隔20 m設置(圖4).智慧道釘群設置在整個警告區(qū)，長度1 600 m.在警告區(qū)開始600 m內，智慧道釘群顯示為綠色，然后從靠近中央分隔帶的車道線開始，道釘警示顏色變?yōu)榧t色，并按40 m的間隔依次向路側一側延伸，此范圍為智慧道釘群過渡區(qū)，在警告區(qū)剩余范圍內智慧道釘群全顯示紅色.

為研究駕駛人是否知曉智慧道釘群功能對駕駛行為的影響，本文在進行場景3模擬駕駛時，要求志愿者在不知曉道釘功能的情況下進行模擬駕駛.然后告知志愿者智慧道釘群功能后再進行場景4.試驗設計的智慧道釘群預警功能要求如下：

(1)當車道線上出現綠燈時，表示道路前方1600m處有作業(yè)區(qū)；

(2)當出現綠燈變?yōu)榧t燈的過渡段時，表明距離警告區(qū)終點1 000 m；

(3)在顯示綠燈的智慧道釘群路段，需將當前車速降至80 km/h；

(4)在顯示紅燈的智慧道釘群路段，需將當前車速降至60 km/h；

(5)在過渡段內，綠燈先變紅燈的車道表示該車道被占用，綠燈后變紅燈的車道表示該車道暢通，要求駕駛人根據提示信息，在之后警告區(qū)內采取換道行為.

圖2 《規(guī)程》場景

圖3 HMI場景

圖4 智慧道釘群場景

1.3 試驗設備

如圖5所示，試驗是在動態(tài)的虛擬環(huán)境駕駛模擬器上進行的.該駕駛模擬器由一臺主機、三塊顯示器、音頻設備和操作器組成.三塊顯示器之間夾角為120°，形成的駕駛視野為135°.整個試驗場景采用UC-win/road軟件搭建，該軟件可以記錄速度、方向盤轉角、車道位置及實時里程位置等數據，數據采集頻率為23 Hz.

圖5 駕駛模擬試驗設備

1.4 志愿者

試驗招募了53位志愿者，年齡分布在21～55歲(平均年齡26.63，SD=6.053)，均具有駕駛證且駕齡都在1年以上(平均駕齡3.61，SD=3.125).志愿者包含40名男性，13名女性，來自大學學者、個體戶、企業(yè)職工、貨運司機等，身體狀況均良好.在數據篩選之后，2名男性和1名女性由于在試驗道路上超速過多，其試驗數據被剔除，最后剩余50個樣本數據，38名男性，12名女性.

1.5 試驗流程

試驗由基礎信息填寫和正式試驗兩個階段組成.

基礎信息填寫階段，要求志愿者填寫姓名、性別、年齡、駕齡、有無心生理疾病等信息，未取得駕駛證、駕齡不滿一年，以及存在不宜駕駛的心生理疾病者，被排除在正式試驗之外.

正式試驗階段，首先告知志愿者駕駛模擬器使用方法，并通過練習場景進行模擬駕駛，熟悉駕駛模擬器油門、剎車、轉向盤，待志愿者熟悉設備后進行正式試驗.正式模擬駕駛前，告知駕駛人需要在高速公路上行駛一段道路，按照道路上設置的交通標志進行駕駛，同時要求駕駛人在駕駛時要和平常在道路上駕駛一樣，所告知信息避開試驗目等信息表述.場景1、2、3的順序是隨機的，場景4安排在場景3完成后進行，進行模擬駕駛的同時進行數據記錄，最終待四個場景駕駛完成后結束試驗.

1.6 數據采集和分析方法

數據采集在整個作業(yè)區(qū)范圍內設置16個點進行采集.首先從警告區(qū)起點前400 m開始到警告區(qū)終點，間隔200 m設置11個采集點；然后從警告區(qū)終點至作業(yè)區(qū)終點，間隔100m設置3個采集點；最后從作業(yè)區(qū)終點開始間隔200 m設置2個采集點.采集數據包括：速度、加速度、方向盤轉角、車輛所在車道.

試驗假設不同作業(yè)區(qū)預警方式對駕駛行為會產生影響.試驗結果通過兩種方法進行分析：①通過單因素方差分析和配對T檢驗法來驗證警告區(qū)內速度是否有顯著差異；②通過對比分析加速度方差來研究加速度改善情況.

2 數據分析

2.1 速度分析

不同預警方式下平均速度曲線圖見圖6.從警告區(qū)起點前400 m位置開始，到車輛通過作業(yè)區(qū)后400 m范圍內，平均速度曲線均呈現“凹”型曲線特征，每條曲線均存在最小速度Vmin.方差分析結果顯示，在整個警告區(qū)1600m范圍內，除警告區(qū)起點外(p=0.82)，其它數據采集點平均速度均差異顯著(p<0.05).

通過配對T檢驗方法分析，試驗設計的四種場景相互之間在大部分范圍均差異顯著(表1).HMI場景相比于《規(guī)程》場景在各點處速度有所減小，但減小值不大(△V=4.280km/h)，最小速度位置由警告區(qū)終點后100 m前移至警告區(qū)終點前200 m(V1min=67.133km/h、V2min=60.137 km/h)；對于智慧道釘群場景3，其速度相比于《規(guī)程》

表1 配對T檢驗分析表

場景有所增加(△V=5.480 km/h)，而在接近警告區(qū)終點位置出現了較大速度差(△V=17.214km/h)，最小速度點出現在警告區(qū)終點后300 m位置(V3min=72.695 km/h)；在智慧道釘群場景4中，其速度相比于《規(guī)程》場景，速度減小較大(△V=6.960 km/h)，最小速度點出現在警告區(qū)終點位置(V4min=60.831 km/h).

智慧道釘群場景4相比于智慧道釘群場景3，在警告區(qū)內，后者減速值較小(△V3=24.540km/h、△V4=40.440 km/h)，且在警告區(qū)最后200m減速值較大(△V后者=10.294 km/h).當駕駛人知曉智慧道釘群功能后，即前者比后者速度減小明顯減小(△V前者=3.542 km/h).

統(tǒng)計結果顯示，不同場景對最小速度具有影響顯著(p<0.05).

2.2 加速度分析

加速度是速度變化量與發(fā)生這一變化所用時間的比值,它體現了駕駛人對車輛行駛狀態(tài)縱向控制的能力[11].在四個試驗場景中，智慧道釘群場景4加速度相對平穩(wěn)(圖7).對作業(yè)區(qū)警告區(qū)內加速度進行分析，智慧道釘群場景4的標準差最小(σ1=0.060、σ2=0.056、σ3=0.067、σ4=0.043).對作業(yè)區(qū)警告區(qū)終點前1000m加速度進行分析，智慧道釘群預警方式(場景3和4)方差相比于《規(guī)程》預警方式和HMI預警方式，方差較小，且智慧道釘群場景4標準差最小(σ1=0.059、σ2=0.045、σ3=0.032、σ4=0.017).

圖7 不同預警方式下加速度變化

2.3 換道點分析

位于作業(yè)區(qū)封閉車道上的車輛，為順利通過作業(yè)區(qū)必須在合流點前完成換道，當換道點集中于合流位置時極易引發(fā)擁堵并導致更大速度差產生[12].因而，合理的換道位置對于作業(yè)區(qū)安全至關重要.方差分析結果顯示，不同場景的初始換道位置有顯著差異(p<0.05),四種場景初始換道位置平均值分別為：L1=-425.62 m、L2=-551.12 m、L3=-305.12 m、L4=-956.68 m(圖8).

圖8 不同預警方式下初始換道位置

對于初始換道位置，《規(guī)程》場景集中于-200～0 m路段內、HMI場景集中于-400～-200 m路段內、智慧道釘群場景3集中于-200～0 m路段內、智慧道釘群場景4集中于-1 200～-1 000 m路段內.HMI場景比《規(guī)程》場景起始換到位置較早，但是偏移距離不大.在智慧道釘群預警方式下，當駕駛人知曉智慧道釘群功能時，起始換到位置大幅度前移(L3=-305.12 m、L4=-956.68 m).

3 結論

通過對比分析警告區(qū)內設置的不同預警方式對駕駛行為的影響，得出以下結論：

(1)不同預警方式對駕駛行為有顯著差異.HMI預警方式相比于《規(guī)程》預警方式，在降速效果方面有輕微改善，同時在HMI預警方式下，最小速度位置前移至警告區(qū)內.智慧道釘群預警方式相比于《規(guī)程》預警方式，在駕駛人知曉與不知曉智慧道釘群功能時駕駛行為差異較大.當駕駛人知曉智慧道釘群功能時，速度改善效果明顯且減速行為前移，而駕駛人在不知曉智慧道釘群功能時，速度改善效果差且在警告區(qū)末端出現較大速度差.因而進行推廣使用時需提前對駕駛人進行培訓學習；

(2)智慧道釘群預警方式下，加速度變化有所改善，當駕駛人知曉功能時，改善更為明顯，這對于駕駛人更好地控制車輛是有益的；

(3)在《規(guī)程》預警方式和HMI預警方式下，初始換道位置均接近警告區(qū)終點，這是因為換道提示信息設置在距離警告區(qū)終點400 m和200 m位置.智慧道釘群預警方式下，當駕駛人不知曉功能時，初始換道位置多集中在警告區(qū)終點前，當駕駛人知曉功能時，初始換道位置大幅度前移，這是因為智慧道釘群換道提示信息設置在距離警示區(qū)終點1 000 m的位置.而換道提示位置的前移可以提供更多的時間來進行更安全的換道.同時在智慧道釘群的紅色燈路段，還可設置更多預警方式來告知作業(yè)區(qū)信息，如占道情況等；

(4)為研究不同預警方式對駕駛行為影響，試驗設計未進行智能交通安全設施與傳統(tǒng)標志組合設計，智慧道釘群預警方式也僅有一種，應用場景也限制在高速公路作業(yè)區(qū)，這使研究具有一定局限性.后續(xù)的研究可以進行預警方式組合、多場景、多方式的信息預警，更好地分析駕駛人面對智能交通安全設施時的駕駛行為規(guī)律，以指導高速公路智能交通安全設施工程應用，并提高行車安全性.