城际道路平面线形与驾驶员眼动特性关系研究

时间：2024-09-03

潘鸿飞，吴立新，温井雨

（吉林建筑大学交通科学与工程学院，吉林长春 130000）

1 引言

城市化进程的加快使得城市与城市之间的联系越来越密切，城际出行成为生产生活中不可或缺的一部分，城际道路的安全性变得尤为重要。C Román[1]对马德里至巴塞罗那之间的城际交通方式展开研究，建立了交通方式离散选择模型；K Baklanova[2]为探究影响城际道路事故率的主要因素，选取交通事故等级、道路几何参数等影响因素对城际道路的10 处路段展开研究，发现道路线形在符合技术标准的情况下，各路段的事故率仍存在明显差异。

针对驾驶员眼动指标与道路线形之间的关系，国内外学者开展了深入研究。王芳等[3]将驾驶员在沙漠草原公路行车时的注视点坐标等眼动参数转化为单位时间视觉兴趣区面积指标，结合直线段长度建立模型，得出极限直线段长度为行车140s的结论；朱守林等[4]利用模拟驾驶试验，分析驾驶员在草原公路5种等级线形诱导信息量的弯道路段行车时眼动参数变化特点，提出了驾驶员眼动强度回归模型；Samuel G[5]通过眼动试验，观察道路坡度、平曲线曲率等参数对驾驶员眼动的影响，发现瞳孔变化与道路线形之间有显著关系；彭金栓等[6]开展山区公路直线路段和弯道路段实车试验，分析直线路段长度、弯道路段曲线半径对驾驶员注视、扫视等眼动特性的影响，发现随着直线段长度的不断增加，驾驶员注视点分布趋向于离散；张娟等[7]基于驾驶员在长坡路段上坡时的瞳孔直径和车速信息，结合道路坡度和角度变化率建立模型，发现驾驶员瞳孔大小变化百分比与角度变化率成三次函数关系；郑雪莲等[8]以直线路段和弯道路段驾驶员注视点分布为指标，结合驾驶员行车预瞄时间，建立了关于直线路段和弯道路段线形的分段函数和非线性指数函数。

综上所述，国内外学者对城际道路交通方式、事故率等方面进行了分析，同时对驾驶员眼动特性与高速公路、山区公路线形之间的关系开展了大量研究，但采用实车试验方法对城际道路线形与驾驶员眼动参数关系研究较少。本文通过驾驶员佩戴眼动仪进行实车试验，获取驾驶员在城际道路不同平面线形路段行车时的眼动参数，分析驾驶员在各路段眼动参数的变化特点，为城际道路平面线形优化设计提供理论支撑。

2 试验设计

2.1 试验路段

选择长春市长清公路K3+000至K26+000作为试验路段，长清公路连接长春市净月区与双阳区，双向四车道，沿线坐落村镇与学校，是典型城际道路，道路沿线分布和横断面条件如图1和图2所示。

图1 长清公路沿线分布图

图2 长清公路道路横断面

根据长清公路设计图纸资料和实地踏勘数据，按照半径R≥1000m、纵坡度i＜3%为直线路段，半径R＜1000m、纵坡度i＜3%为平曲线路段[9]的划分标准，将长清公路桩号K3+000 至K26+000 路段进行划分，划分结果见表1和表2。

表1 直线路段

表2 平曲线路段

由表1可知，直线路段数量较多且部分路段长度相近，为降低试验数据的重复性，运用K-均值聚类法将各直线路段长度分为6类，聚类结果见表3。

表3 K-均值聚类法分类结果

根据聚类结果，从每一类别中选择一处路段，确定的直线试验路段见表4。

表4 直线路段

2.2 试验驾驶人及试验仪器

本次试验选取4 名无生理缺陷且视觉系统正常的驾驶员进行多次试验，试验驾驶员为40岁以下青年人，驾龄均在3年以上。试验仪器使用五座小汽车一台、正弦逆变器一个、德国制造的DIkablis眼动仪及D-Lab软件。

2.3 试验时间及过程

2.3.1 试验时间

选择天气及路面条件良好情况下的上午09:00～11:30时段进行实车试验。

2.3.2 试验过程

①告知驾驶员试验目的和基本要求，驾驶员佩戴眼动仪对试验路段进行试驾，熟悉试验车辆及道路情况。

②驾驶员佩戴眼动仪从长清公路K3+000 连续行驶至K26+000处，停车休息5min～10min。

③驾驶员佩戴眼动仪从长清公路K26+000 连续行驶返回至K3+000处，记为一次完整的试验。

2.4 试验数据预处理

由DIkablis 眼动仪采集的驾驶员原始眼动数据见表5。对信控交叉口前后20m 范围内和明显偏差的数据进行剔除。

表5 眼动仪原始数据

3 城际道路平面线形与瞳孔面积的关系

驾驶员行车时，80%以上的道路交通信息由视觉获取，而瞳孔面积可以反映驾驶员的心理紧张程度，二者成正相关关系，即心理紧张程度越大，瞳孔面积越大[10]。本文通过实车试验获取4 名驾驶员在不同路段行车时的平均瞳孔面积数值，分析其与城际道路平面线形之间的关系。

3.1 直线路段

运用S-W 正态检验对驾驶员在6处直线路段行车的平均瞳孔面积正态分布进行验证，检验结果见表6。

表6 不同直线长度与平均瞳孔面积正态检验

由表6可知，驾驶员在不同直线路段的平均瞳孔面积概率P值为0.183，大于显著性水平0.05，说明总体呈现正态分布。

运用Pearson相关系数将直线长度与平均瞳孔面积做相关性检验，检验结果见表7。

表7 直线长度与平均瞳孔面积相关性检验

由表7 可知，直线长度与平均瞳孔面积之间的Sig（单尾）值为0.049，小于显著性水平0.05，说明两者之间存在显著相关性，Pearson 相关系数为0.731，说明两者相关程度为强相关。

以城际道路直线路段长度为横坐标，驾驶员平均瞳孔面积为纵坐标绘制散点图，如图3所示。

图3 直线长度与平均瞳孔面积关系图

由图3可知，城际道路直线长度与驾驶员平均瞳孔面积之间呈二次函数关系。当直线路段长度较短时（小于600m区间范围），驾驶员行车操作和视野内道路线形变化相对频繁，平均瞳孔面积相对较大；随着直线路段长度的增加（600m～1300m区间范围），单一的道路线形条件和较低的驾车难度会提高驾驶员的行车舒适感，平均瞳孔面积相对较低；随着直线路段长度的再增加（大于1300m区间范围），直线路段开阔的路面视野和较长的路段会使得行车速度加快，驾驶员视线变窄，与直线路段单调的道路环境相互作用，使驾驶员产生视觉疲劳，导致平均瞳孔面积相对较大。

图4 直线330m路段

图5 直线600m路段

图6 直线900m路段

图7 直线1010m路段

图8 直线1900m路段

图9 直线2600m路段

由图4～图9 可知，驾驶员在直线路段驾车行驶初期，瞳孔面积总体上呈下降趋势，图中呈现为直线路段行车前25s 左右，说明由其他路段驶入直线段时，直线段简单的线形和开阔的视野使驾驶员感到舒适，瞳孔面积逐渐下降；随着直线长度的增加，驾驶员在直线路段行车时间变长，当在直线段行车超过25s 之后，瞳孔面积逐渐上升，当超过约60s 后，瞳孔面积变化出现波动，呈离散状，说明驾驶员出现视觉疲劳。结合直线长度与平均瞳孔面积的关系，进一步说明城际道路直线路段长度过短或过长均不利于行车安全。

3.2 平曲线路段

运用S-W正态检验对驾驶员在6处平曲线路段行车的平均瞳孔面积正态分布进行验证，检验结果见表8。

表8 不同曲线半径路段与平均瞳孔面积正态检验

由表8可知，驾驶员在不同平曲线路段的平均瞳孔面积概率P值为0.591，大于显著性水平0.05，说明总体呈现正态分布。

运用Pearson相关系数将曲线半径与平均瞳孔面积做相关性检验，检验结果见表9。

表9 曲线半径与驾驶员平均瞳孔面积相关性检验

由表9 可知，曲线半径与平均瞳孔面积之间的Sig（单尾）值为0.014，小于显著性水平0.05，说明两者相关性显著，Pearson 相关系数为-0.902，说明两者相关程度为显著相关。

以城际道路平曲线段曲线半径为横坐标，驾驶员平均瞳孔面积为纵坐标绘制散点图，如图10所示。

图10 曲线半径与平均瞳孔面积关系

由图10 可知，平曲线路段曲线半径与驾驶员平均瞳孔面积为负相关关系。曲线半径300m～500m区间内平均瞳孔面积拟合曲线相对较陡，曲线半径500m～700m之间拟合曲线相对平缓；曲线半径为300m时的驾驶员平均瞳孔面积较400m、500m、700m 分别增大了约4.4%、9.1%、11.0%，说明较小的曲线半径使驾驶员主观感觉危险，行车时精神专注度提高，心理负荷增加，瞳孔面积变大；随着曲线半径的不断增大，道路线形相对更协调，行车视野更开阔，驾驶员行车时所受的离心力变小，对行车精神专注度的要求下降，舒适感上升，使得瞳孔面积下降。

他说：“你换购到机票没有？我是第一次卖里程呢，做一下售后调查，不知道会不会有什么问题。”粒粒回答：“没有问题，我已经在云南腾冲。”

为进一步分析驾驶员在城际道路平曲线路段行车时曲线半径与瞳孔面积变化之间的关系，对驾驶员每2s的瞳孔面积取平均值，绘制6处平曲线路段驾驶员瞳孔面积散点图，如图11～图16所示。

图11 半径300m路段

图12 半径400m路段

图13 半径460m路段

图14 半径500m路段

图15 半径500m路段

图16 半径700m路段

由图11～图16 可知，在通过平曲线路段时，驾驶员的瞳孔面积具有一定离散性，但总体变化呈先增加后降低特点，拐点大致位于平曲线行车时间的中间稍偏后位置，即驾驶员驶过圆曲线中点之后，且瞳孔面积在驶离平曲线路段时存在增大的现象。当驾驶员行车驶入第一缓和曲线路段时，渐变的道路线形、受限的行车视野及逐渐增大的离心力相互作用，使其精神专注度提高，表现较为谨慎，瞳孔面积变大；在驶过圆曲线中点后，行车视野逐渐恢复，离心力降低，同时驾驶员对平曲线亦有所适应，精神专注度下降，瞳孔面积变小；在驶出平曲线时，线形条件的变化使驾驶员的警惕性又有所提高，瞳孔面积小幅提高。结合曲线半径与平均瞳孔面积关系，说明城际道路宜采用半径较大的平曲线。

4 城际道路平面线形与注视持续时间的关系

注视持续时间是指驾驶员视线关注某一对象所持续的时间，单位为ms，可以反映驾驶员在行车过程中获取及处理外部信息的难易程度[11]。本文通过实车试验获取4 名驾驶员在不同路段行车时的平均注视持续时间数值，分析其与城际道路平面线形之间的关系。

4.1 直线路段

运用S-W 正态检验对驾驶员在6处直线路段行车的平均注视持续时间正态分布进行验证，检验结果见表10。

表10 不同直线长度与平均注视持续时间正态检验

由表10 可知，驾驶员在不同直线长度路段的平均注视持续时间概率P值为0.821，大于显著性水平0.05，说明总体呈现正态分布。

运用Pearson相关系数将直线长度与平均注视持续时间做相关性检验，检验结果见表11。

表11 直线长度与平均注视持续时间相关性检验

由表11 可知，直线长度与平均注视持续时间之间的Sig（单尾）值为0.403，大于显著性水平0.05，说明两者之间的相关性不存在统计学意义，即不相关。

以100ms为单位，将驾驶员在6处直线路段行车时的注视持续时间占比做统计，直线长度与平均注视持续时间的关系如图17所示。

图17 不同直线长度路段注视持续时间分布

由图17 可知，驾驶员在不同直线路段行车时注视持续时间分布趋势大致相同，单次注视持续时间在001ms～100ms 区间内占比最大，达48%上，说明驾驶员更倾向于视线短暂停留来搜索道路交通环境信息；单次注视持续时间主要分布在001ms～400ms 区间内，占比超过80%，说明注视持续时间在001～400ms时更有利于驾驶员获取交通环境信息；501ms～1000ms区间所占比例很小，即过长的注视情况较少发生。

4.2 平曲线路段

运用S-W 正态检验对驾驶员在6处平曲线路段行车的平均注视持续时间正态分布进行验证，检验结果见表12。

表12 不同曲线半径路段与平均注视持续时间正态检验

由表12 可知，驾驶员在不同平曲线路段的平均注视持续时间概率P值为0.824，大于显著性水平0.05，说明总体呈现正态分布。

运用Pearson相关系数将曲线半径与平均注视持续时间做相关性检验，检验结果见表13。

由表13 可知，曲线半径与平均注视持续时间之间的Sig（单尾）值为0.108，大于显著性水平0.05，说明两者之间的相关性不存在统计学意义，即不相关。

表13 曲线半径与平均注视持续时间相关性检验

以100ms 为单位，将4 名驾驶员在城际道路6 处平曲线路段行车时的平均注视持续时间占比做统计，如图18所示。

图18 不同曲线半径路段注视持续时间分布

由图18 可知，驾驶员在不同曲线路段行车时单次注视持续时间主要集中在在001ms～400ms 区间内，占比超过80%；单次注视持续时间在001ms～100ms 区间占比最高，超过了43%，其次为101ms～200ms 区间，占比约20%左右，说明驾驶员以短注视为主来获取道路交通信息。

与直线路段相比，驾驶员在平曲线路段行车时注视持续时间在001ms～100ms区间占比下降，约6.5%，在101ms～200ms 和201ms～300ms 区间占比增加，约4.0%和3.7%，说明驾驶员在城际道路平曲线路段主观感觉更危险，单次注视持续时间相对变长，行车更为谨慎，搜索道路交通环境信息的专注度增加。