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公路交叉口照明和限速对视觉搜索能力的影响

时间:2022年03月10日 分类:经济论文 次数:

摘要:为解决夜间车辆在村镇无信号公路交叉口易与自行车或行人碰撞的问题,本文基于注意分配理论将驾驶人视野图片亮度、凝视点分布面积、注视点一次马尔可夫平稳分布和累计注视时间作为评价指标,结合Logistics回归构建视觉搜索能力量化模型。设计模拟驾驶实验采集6种

  摘要:为解决夜间车辆在村镇无信号公路交叉口易与自行车或行人碰撞的问题,本文基于注意分配理论将驾驶人视野图片亮度、凝视点分布面积、注视点一次马尔可夫平稳分布和累计注视时间作为评价指标,结合Logistics回归构建视觉搜索能力量化模型。设计模拟驾驶实验采集6种车速和4种照明下数据验证模型,结果表明模型的正确分类百分比为93.45%。不同照明限速方案的对比结果表明夜间村镇附近公路交叉口段限速应设为50km/h,路面平均照度应不低于10lx。

  关键词:交通运输系统工程;视觉认知特性;注意分配理论;环境照明;夜间最高限速;视觉搜索能力

公路交叉论文

  0引言

  公路交叉口在未设置照明的情况下,夜间驾驶人视线不良,无法准确观测到交叉口的交通运行情况,容易导致交通事故的发生。早期研究从分析事故率出发,探究照明对交通安全的影响。2008年,Monsere研究发现美国俄勒冈州公路在关闭公路照明之后不同类型路段的事故数量增加2%~39%[1]。

  Goswamy统计分析了爱荷华州2005年至2014年的乡村交叉口碰撞频率数据,发现停车让行控制的交叉口设置照明后,夜间交通事故中的受伤人数减少了24%,夜间交通事故总数减少了33%[2]。此后,Roshandeh等人通过对芝加哥357个交叉口的事故碰撞信息进行分析,发现在夜间交叉口处的事故多数发生在车辆与自行车、行人之间,且有无照明对碰撞频率的影响较大[3]。

  Bullough等人对美国明尼苏达州不同类型的交叉口进行研究,发现照明能够使交叉口碰撞频率降低12%[4]。在我国,根据吉林省交警总队提供的数据,2015年至2017年,吉林省6个夜间无照明公路交叉口共发生63起死亡事故,其中47起是机动车驾驶人因视线不良,未及时注意路边或交叉口的行人、非机动车造成的。由上述统计数据可知,在公路交叉口及附近路段布设照明装置可以有效提高交通安全水平。随着研究的深入,更多学者从内在机理上去探究照明和限速对分析两种因素对驾驶人产生负面效应的内在机理,相关研究可分为两方面。

  一方面是基于历史事故数据的照明和限速评价研究。相关的研究包括:Hu利用美国犹他州乡村州际公路在限速从75mph提高到80mph后的车速数据,分析了提高限速对车速和速度变化的影响。结果表明提高限速会产生更高的行驶速度,并增加车速超过新限速的可能性,最终导致受伤或死亡碰撞大幅度增加[5]。

  Himes等人分析了弗吉尼亚州乡村州际公路在限速从65mph提高到70mph后的事故数据。他们发现道路类型的改善可以有助于抵消提高限速对交通安全的影响[6]。Ardakani等人通过对不同类型农村道路和限速下的碰撞事故进行调查,将驾驶人的年龄、性别,车辆的速度、重量和轴距作为描述性变量, 利用ANN人工神经网络对碰撞事故中两辆车驾驶员受伤的严重程度进行训练,提出了不同类型农村公路的最佳限速方案[7]。

  Huang等人分析了中国安徽省一处高速公路养护区内不同区域的速度差以及重型车(HDV)和轻型车(LDV)车间的速度差,并根据夜间速度的分布特点,给出了维修作业区夜间限速模型[8]。Sakhare等人使用美国印第安纳州商用连接车的速度数据,评估了照明环境和限速对夜间驾驶人速度的影响。结果表明,在夜间施工区设置照明有助于提高驾驶人对限速的遵从性[9]。另一种研究思路是基于驾驶人视觉识别能力和速度估计的照明和限速评价研究。

  例如Jgerbrand和Sjbergh使用多元自适应回归模型评估车速对夜间交通安全的影响,发现驾驶人未能根据周围环境的能见度来调整车速是夜间交通事故频发的重要原因[10]。李安祺等人通过实车道路实验对驾驶人的夜视力以及眩光情况进行了分析。结果表明,若照明过暗,驾驶人难以及时发现障碍物与其他车辆,易发生交通事故;若照明过亮,会导致驾驶人出现眩目现象,导致驾驶员短暂的无法视物,极易造成事故,对公路交通安全产生严重影响[11]。

  程国柱等人为实现对高速公路扩改建工作区的限速标志间距值的合理选取,通过构建驾驶人视认距离计算模型,并分析车辆昼夜逐级减速过程中的平均减速度特性,最终提出了一种基于驾驶人特性的渐变限速标志间距的计算方法[12-13]。薛长龙等人基于驾驶人夜间的视认特性和制动特性,建立了驾驶人制动距离模型和视认距离模型,并结合上述两个模型确定了高速公路改扩建工作区上游限速值的计算方法[14]。

  可以看出,研究者们均认为合理设置交叉口附近的照明和限速有助于提高交通安全水平,但目前大多数研究成果仅统计分析照明或者限速改变情况下事故数的变化,并未对公路交叉口环境下它们的关系进行系统研究,难以从理论上揭示照明和限速对交通安全的影响机理。而且驾驶人通过视觉感知驾驶环境,且照明、车速都会对驾驶人的视距、视野产生较大影响,因此在优化交通环境时应考虑照明与速度的匹配。

  但目前针对交叉口照明和限速对驾驶人视觉特性各参数影响的研究却少有深入,缺少对驾驶人视觉特征参数在交叉口不同照明水平下变化情况的量化研究。通过在研究限速和照明共同作用下对驾驶人视觉搜索行为的影响,总结照明和速度对视觉搜索特性的具体作用机制,可为照明水平和速度如何影响交通安全提供理论依据。 为解决夜间驾驶人在缺少照明条件的村镇附近无信号公路交叉口处,车辆与自行车、行人之间极易发生交通事故的问题,本文将针对公路交叉口不同照明条件限速方案下的驾驶人视觉认知特性进行研究。

  首先分析视觉搜索行为的运行机制,基于注意分配理论建立驾驶人夜间行车过程注意分配指标,并结合logistic建立驾驶人视觉搜索能力量化模型,其次基于视觉搜索能力量化模型中的注意分配指标设计并完成交叉口段实验,接下来对采集的数据进行预处理和统计分析,并对视觉搜索能力量化模型进行了验证,最后根据模型计算结果进行交叉口区域不同限速照明方案的对比并给出合理的限速照明方案。

  1视觉搜索能力量化模型建立

  驾驶人主要通过视觉来感知外界交通信息[15]。交叉口附近影响驾驶安全的主要因素是驾驶人是否能及时发现出现在支路上的道路使用者,视觉搜索能力是评价驾驶人在特定线形及环境的道路上驾驶车辆时,能否及时发现突发事件的能力。当驾驶人在进行视觉搜索任务时,驾驶人首先利用头部和眼球的运动将能够分辨细节的视网膜中央凹移动到需要获取信息的区域,然后通过视神经将视觉信息传导至大脑视觉中枢产生视觉,最后根据驾驶经验对信息进行处理与判断[16],因此驾驶人的眼动行为会对视觉搜索能力产生着较大的影响。涉及到的视觉特性主要包括驾驶人视野、注意分布及转移和注视时间等。使用眼动数据研究驾驶人的注意力分配过程和视觉搜索能力前,需要对驾驶人视野进行区域划分,将划分后的不同区域称为兴趣区域(AreaofInterest,AOI)。

  本文采用情景分层法,根据研究的问题将视野中的情景划分为多个区域,再根据视频调整所划分区域,使选取的情景始终保持在所划分的区域中[17]。根据图片中场景的实际物理意义将驾驶人兴趣区域划分为道路左外侧、道路远方、道路右外侧、道路左内侧、道路前方、道路右内侧和仪表盘7个区域。视觉搜索的控制策略包含自下而上的刺激驱动和自上而下的任务驱动,其中由刺激属性引起的、不受个体的目标或期望影响的注意转移被称为刺激驱动,由个体的意图或期望而引发的注意转移被称为任务驱动[18]。

  由于注意分配模型在刺激驱动和任务驱动控制策略理论基础上结合认知过程发展而来的,因此本文采用注意分配模型描述驾驶人视觉搜索行为的运行机制,该模型认为执行任务中的视觉搜索过程由四个因素驱动[19],分别是由物理属性引起注意的显著性(Significance),将搜索行为重新分配到新的兴趣区域上所花费的努力Ef(Effort),从某一兴趣区域获得信息的可能性即期望Ex(Expectation),以及该区域任务的重要性即价值(Value)。

  接下来根据本文研究的问题对上述四个参数作出具体解释。是各AOI及AOI中物体的物理属性引起搜索行为的可能性,夜间驾驶时在路灯和车前灯的共同作用下可提高环境亮度,进而提高应激事件出现时驾驶人产生搜索行为的可能性。由于图片的灰度值可保留图片中的亮度信息,因此本文利用AOI内的图片灰度值来表征显著性这一参数。

  采用由红(R)、绿(G)、蓝(B)三原色组成的图像像素值作为输入,通过对AOI内的图片像素的数值进行融合为灰度图像,把白色与黑色之间划分成各个“灰度等级”,其范围在0–255,0代表纯黑,255代表纯白。目前常见的灰度计算方法有最大值灰度法、平均灰度法以及加权灰度法,其中加权灰度法是按照人眼对原色的敏感度,分别给赋予不同的权重后进行加权平均计算,该方法较符合人眼对颜色空间的感知[20]。

  Ef是驾驶人将搜索行为重新分配到新AOI上的难易程度。注意转移前后的AOI间相对转移距离越大,驾驶人在将注意转移到其他区域所花费的努力越大,同时,当车速变大后,由于“隧道视”现象,凝视点分布面积将被压缩,驾驶人在将注意转移到其他区域所花费的努力也将越大,因此使用各个AOI之间相对转移距离和凝视点分布面积来表示。各AOI中心相对转移距离RD计算方法为:根据各兴趣区域的顶点像素坐标计算出第个兴趣区域的几何中心,并根据各兴趣区域的几何中心,计算出兴趣区域与其它兴趣区域几何中心的相对距离Rd,最后对其进行归一化处理。

  由于视觉搜索能力是评价驾驶人能否及时发现突发事件的能力,因此将驾驶人的视觉搜索能力分为安全和危险两类,标签设定依据为车辆完全制动时车头与突发事件前进方向的垂直距离,该预留距离为安全距离,安全距离一般取5~10m。由于夜间行车危险程度高,因此安全距离取其范围的最大值10m作为分类阈值。本文研究问题中的因变量为二分类的分类变量,为将驾驶人注意分配指标同驾驶人的视觉搜索能力构建联系,采用logistics回归对驾驶人的视觉搜索能力进行预测。logistics回归作为一种广义的线性回归分析模型,其优势就是可以解决因变量不是连续变量的回归问题,并利用最大似然法来解决方程估计和检验问题[21]。

  2实验设计与数据采集

  2.1实验参数设计

  为获取公路照明及表征视觉搜索能力的四个驱动因素,设计并搭建四种照明和六种限速场景对驾驶人视觉搜索进行研究。实验中的四种照明方案分别为无照明、较暗照明、正常照明、较亮照明。其中无照明下的路面平均照度为0lx。

  由于目前世界上大多数国家公路都不设置照明,导致针对公路照明设计方面投入的研究工作较少[22],因此本文参考城市道路的路灯设置标准。本文研究的交叉口属于次干路与支路交叉口,根据《中国城市道路照明设计标准CJJ45-2015》,该类交叉口处的路面平均照度维持值应在20–30lx之间[23],因此将正常照明下的路面平均照度设为20lx,并取正常照度下路面平均照度的50%亮度作为较暗照明,为10lx。

  在正常照明范围的基础上增加5lx,即35lx作为较亮照明。最终四种照明方案对应的路面平均照度分别为0lx、10lx、20lx和35lx。根据村镇附近公路的限速应不大于80km/h,因此将六种限速依次设为30 km/h、40km/h、50km/h、60km/h、70km/h、80km/h。

  2.2模拟驾驶实验平台搭建

  驾驶模拟器是UC-win/Road,数控照明装置由晶闸管控制模块Atmega328、LED灯和基于LabVIEW开发的上位机组成,并利用驾驶人眼部附近照度(illuminancenearthedriver'seyes,INDE)还原室外照明环境下路灯照度对驾驶人视觉特性的影响。根据我们先前实验的测量结果,在0lx、10lx、20lx、35lx四种路面平均照度下,INDE分别为0.5lx、3.2lx、6.7lx、11.6lx。利用TobiiGlassespro2便携式眼动仪采集驾驶人的眼动数据和瞳孔面积。

  为了验证室内模拟实验的有效性,我们选用瞳孔面积作驾驶人视觉特性的表征参数进行了对比试验。共有五名参与者参加了测试,分别在真实道路和室内模拟平台采集同一INDE下的瞳孔面积。在室内模拟实验的INDE范围内选取0.4lx、2.2lx、5.1lx、7.3lx、8.9lx和12.3lx六种照明场景进行测试,并得到五名参与者在同一INDE下室内和室外的瞳孔面积散点。室内瞳孔面积与室外瞳孔面积的皮尔逊相关系数为0.984(<0.001),表明它们之间存在显著的线性相关。室内瞳孔面积与室外瞳孔面积之间绝对误差的均值和标准差分别为0.732mm2和0.459mm2。

  该结果进一步验证了模拟照明条件可以模拟室外环境下路灯照度对驾驶人视觉特性的影响。模拟驾驶场景包括四条双向四车道的主要道路和四条双向两车道的次要道路,它们共形成四个十字交叉口,其中单条车道宽度为3.5m。路灯间距应在25~50m,且模拟场景中选用的路灯灯杆长度为12m,其间距应为32~36m因此模拟场景中的路灯间距设为35m。

  2.3模拟驾驶实验方案设计

  实验中的突发事件包括自行车和行人两种事件类型,行人和自行车出现时的场景图片。被试者驾驶车辆到达冲突点前特定位置会自动触发突发事件,后文将该特定位置与冲突点的距离称为“触发距离”。

  突发事件出现位置为次要道路左侧车道,主要道路前方对向车道和次要道路右侧车道,每一组合的突发事件路径、初始位置、速度均是一致的。突发事件所设置的自行车和行人都向着垂直于主要道路方向匀速前进,其中自行车的速度是12km/h,行人的速度是4km/h。实验过程中要求驾驶人分别以30、40、50、60、70、80km/h车速行驶。由于行人速度较慢,因此触发情况设置为车辆一直不减速刚好会与行人发生碰撞;而自行车速度较快,设置的触发情况为如果驾驶人不在看到事件时立即制动,也会发生碰撞。

  根据我们此前关于驾驶人对交叉口左右两侧突发事件的视觉搜索行为数据的分析,驾驶人在进入交叉口前一般先观察左侧情况,后观察右侧情况,而且右侧区域留给驾驶人的搜索空间更加狭窄,导致右侧出现的突发事件更加危险,因此本文主要研究驾驶人对右侧出现的突发事件的搜索能力。

  但考虑到若将突发事件全部设置为右侧出现,被试者将只关注右侧区域,而实际情况中驾驶人在夜间经过交叉口时注意力大部分依然放在前方,同时扫视左右两侧,所以设置从道路左侧和前方出现的突发事件作为干扰因素,以减少被试者对右侧的过度关注,影响实验数据的可靠性。实验中将突发事件出现在道路右侧方案组合称为有效方案,共计24个。

  将突发事件出现在道路左侧和前方的方案称为干扰方案,其中突发事件出现在道路左侧和前方的方案各4个,共计8个。道路右侧的组合方案和道路左侧、前方的组合方案主要区别仅在于突发事件分别是从交叉口的右侧、左侧和前方对向车道出现并与驾驶人车辆构成冲突点。三种组合方案的突发事件类型和其他参数设定均保持一致。每个驾驶人累计完成32次实验,有效方案和干扰方案呈现顺序随机排列。在实验开始前,驾驶人首先进行20分钟的模拟驾驶操作练习,该练习的目的是帮助驾驶人熟悉驾驶环境、车速的控制能力以及车辆制动性能,使驾驶人可以保持相对稳定的操作能力完成实验。

  16名男性和14名女性参与实验,年龄分布在22至34周岁之间(均值为26.17,标准差为2.72),驾龄均不少于两年。实验流程如下:Step1:驾驶人驾驶车辆以当前限速最大速度匀速行驶,在到达交叉口前特定位置会自动触发突发事件,驾驶人确定发现突发事件时,立刻采取制动至车辆完全停止;Step2:工作人员记录驾驶人的眼动数据以及驾驶模拟器中的车辆行驶时间、速度、行驶位移、制动踏板开度和制动减速度等数据;Step3:重复上述流程完成该名驾驶人的全部实验。

  3驾驶人视觉搜索行为指标分析

  根据第一节建立的视觉搜索能力量化模型中关于眼动行为的参数,在眼动仪中提取驾驶人在搜索过程中的注视点坐标,然后根据式(2)至式(9)依次计算驾驶人凝视点分布面积、注视点一次转移概率矩阵和累计注视时间百分比,三种指标分别代表驾驶人在进行视觉搜索时三个重要的搜索特性:注意范围、注意转移过程和注意时间。

  通过对模型中的三种指标进行统计分析,可以得到照明和车速对注意范围、注意转移过程和注意时间的影响情况。双因素方差分析法是一种统计分析方法,可以用来分析两个因素的不同水平对最终结果是否有显著影响,以及两因素之间是否存在交互作用影响结果,从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。

  本文研究在公路交叉口照明和车速的共同作用下,这两种因素对驾驶人视觉搜索能力的影响,因此选用有交互作用的双因素方差分析较为适合,问题的基本假设是照明和车速的结合会产生出一种新的效应,进而共同对驾驶人的视觉搜索能力产生影响。行人组实验中在不同照明条件下平稳分布概率均值。

  可以看出,随着照明条件提高,道路右外侧区域平稳分布概率下降,且较亮照明条件下道路右外侧区域平稳分布概率水平最低,说明驾驶人在该照明条件下不需要做出大幅度搜索行为即可发现突发事件。较暗照明和正常照明之间没有明显差异,说明两种照明条件对驾驶人视觉搜索行为的影响不大。

  自行车组和行人组的平稳分布概率表现说明随着速度增加,驾驶人在接近交叉口时更倾向于将注意分配至突发事件所在区域,并且只有在驾驶人的预留搜索时间足够长时,照明这一因素才会对驾驶人搜索行为产生影响,因此设置公路交叉口照明区域时,应适当增加照明区域的长度,给驾驶人预留更长的搜索时间,这样才能提高照明区域的效果。

  4模型验证及方案对比

  4.1模型验证

  分别在自行车组和行人组中取13人作为训练样本,7人为测试样本。利用SPSS数据分析软件计算自行车组和行人组测试集结果,由于自行车组和行人组中的危险样本量相比安全样本量小很多,因此将分界值取0.9。

  自行车组的安全分类正确百分比为94.70%,危险分类正确百分比为82.35%,总体正确百分比为93.45%,行人组的安全分类正确百分比为94.23%,危险分类正确百分比为83.33%,总体正确百分比为93.45%。表明采用本文所述的视觉搜索能力量化指标可以较好的对驾驶人的搜索能力进行评价和预测。

  随着车速的提高,驾驶人之间视觉搜索能力个体差异越明显。而且在4种照明条件下,30km/h、40km/h、50km/h视觉搜索能力量化值标准差均小于0.01,说明在不同的照明水平下,当车速不超过50km/h时,不同驾驶人间的视觉搜索能力差异较小。此外,随着照明条件提高,驾驶人视觉搜索能力量化值标准差减小,说明随着照明条件改善,驾驶人间的视觉搜索能力差异会逐渐缩小。

  上述统计结果表明,降低限速、提高照明可以缩小驾驶人间的个体差异性,使视觉搜索能力较差的驾驶人拥有与视觉搜索能力较强的驾驶人相同的安全驾驶条件。当车速不超过50km/h时,不同驾驶人间的视觉搜索能力差异较小,且在此限速下,当路面平均照度应不低于10lx时可保证驾驶人在10m安全距离下不发生碰撞事故。因此在保证安全的前提下,考虑到农村城镇附近交叉口设置路灯的经济成本和驾驶人的通行效率,交叉口段的最高限速应设置为50km/h,路面平均照度应不低于10lx。在此基础上,若想进一步提高交叉口的通行效率,将路面平均照度提高至20lx。

  5结论

  本文得到的主要结论如下:

  (1)基于注意分配理论将驾驶人视野图片的像素亮度、凝视点分布面积、注视点一次马尔可夫平稳分布和累计注视时间百分比作为注意分配指标,并结合logistics回归构建视觉搜索能力量化模型。模型的总体分类正确百分比为93.45%,可以较好地实现对驾驶人的搜索能力进行评价和预测。

  (2)驾驶人夜间行车时,当车速提高后,增加照明可降低驾驶人在不同AOI间进行注意转移时的难度,缓解由于“隧道视”现象对注意范围的聚集效应、进而增加突发事件所在区域的累计注视时间百分比,最终提高驾驶人视觉搜索能力分配值,降低交通事故发生的概率。

  (3)通过统计实验中的危险实验次数、视觉搜索能力分配值均值和标准差对不同照明、限速方案进行对比分析,结果表明相对于设置照明,降低限速对提高驾驶人视觉搜索能力的效益更高。为确保夜间行车安全,农村城镇附近公路交叉口段最高限速应设为50km/h,设置照明后的路面平均照度应不低于10lx,若想进一步提高交叉口的通行效率,将路面平均照度提高至20lx。

  (4)由于实验最高车速仅为80km/h,因此,所得研究结论对于拓展到高速状态下,驾驶人在受照度和限速影响时对驾驶人注意范围、注意转移、各区域注视时间的规律需进一步验证。

  参考文献:

  [1]MonsereCM,FischerEL.Safetyeffectsofreducingfreewayilluminationforenergyconservation[J].AccidentAnalysisandPrevention,2008,40(5):1773-1780.

  [2]GoswamyA,HallmarkS,LitteralT,etal.Safetyevaluationofdestinationlightingtreatmentatstopcontrolledcross-intersections[J].Transportationresearchrecord,2018,2672(16):113-121.

  [3]ArashM.Roshandeh,BismarkR.D.K.Agbelie,YongdooLee.Statisticalmodelingoftotalcrashfrequencyathighwayintersections[J].JournalofTrafficandTransportationEngineering(EnglishEdition),2016,3(2):166-171.

  作者:李洪涛1,王琳虹1,李俊达2

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