基于驾驶员眼动特征的无极调光智能控制技术的安全性

时间：2024-07-28

刘颖，张龙，史玲娜，刘贞毅

(1.重庆交通大学土木工程学院，重庆 400074；2.招商局重庆交通科研设计院有限公司，重庆 400067)

引言

藏区高速公路具有隧道多、隧道长的特点，从而导致高速公路机电设备用电多、用电贵、运营负担重。相较东部沿海发达地区高速公路，藏区高速车流量明显偏少，车辆呈现不连续状态，有时甚至几十分钟才有一辆车经过，常规照明方式将造成很多无效照明。为节约电费开支、减少运营成本，周公山隧道采用无极调光智能控制技术，此技术将无级调光与车辆检测技术动态组合，以达到“车走灯熄、与车随行”的隧道照明节能效果。

为研究采用无极调光智能控制技术对驾驶员眼动特征参数的影响，本文通过在采用此技术的隧道环境进行试验，利用眼镜式眼动仪研究在采用此技术的照明环境下和未采用此技术的照明环境下的驾驶员眼动特征参数变化情况。

1 无极调光智能控制技术原理

无极调光智能控制系统主要由洞外亮度检测仪、洞内亮度检测仪、车流量检测器、光电车检器、车检控制器、亮度可控型公路隧道LED照明灯具等组成[1]。

系统通过检测得到洞外亮度、隧道外车流量信息，隧道入口段和中间段亮度等信息，计算出入口段的加强照明和基本照明相应的调光功率[2]，再将其转为调光信号输出至车检控制器。控制器根据光电车检器检测的车辆信号，控制所属区段是采用按需照明信号还是最小照明信号。当隧道某区段有车到来时，车检控制器即控制所属的下一区段按需求调光；车辆离开后，车检控制器延迟若干分钟，若无车辆到来，则将调光信号由按需调光切换至最小亮度；若有车辆到来，则继续延迟。

2 眼动特征参数选取

驾驶员驾驶车辆接近隧道时，洞内灯具明暗变化明显，无车经过时，隧道内灯具处于最小亮度状态(即基本亮度)，如图1(a)所示，当检测到车辆接近时，隧道内照明灯具根据系统检测到的信号调至需求亮度(即设计亮度)，如图1(b)所示。

图1 隧道内灯具明暗变化图

通过驾驶员眼动特征参数能一定程度上反映出隧道内灯具明暗变化过程中人的视觉感受，评价无极调光智能控制系统对驾驶员行车安全的影响程度。

驾驶员在行驶过程中的眼动是一个复杂的过程，这里结合公路隧道环境特点和试验的实际情况主要研究以下几个指标。

1)注视特征参数。包括注视兴趣区域、注视次数和持续时间。驾驶员通过隧道时，其眼动特征参数的变化能真实反映行车的安全性。一般来说，驾驶员在隧道行驶过程中，为了保证行车安全，注视区域应集中于车辆行驶的正前方车道及旁边车道。因此，将车辆行驶的正前方车道及周边车道标定为注视兴趣区域，其他区域为非注视兴趣区域，如图2所示。通过对驾驶员注视点落在两个区域的次数进行定量的统计分析，可对两种照明环境下驾驶员通过隧道的安全性进行评价。

图2 安全注视区域

研究表明，驾驶员在隧道照明质量较好的环境下行驶时，其眼动形式表现为以注视为主，伴随短时间的扫视；而驾驶员在较差的照明环境下，眼动形式表现为以扫视为主，伴随短时间注视，在这种照明工况下，驾驶员对前方危险事故反应延迟，危害行车的安全性。

因此可通过注视特征参数表示驾驶过程中的安全性，即驾驶员在行驶过程中注视安全区域的次数越多，持续时间越长，行车越安全性。

2)扫视特征参数。主要包括扫视幅度、扫视持续时间、扫视平均速度等。扫视平均速度指的是每次扫视的幅度(角度)与扫视持续时间的比值，其计量单位是°/s[4]。扫视平均速度是驾驶员视觉搜索的一个重要指标，扫视平均速度越快也就是驾驶员搜索目标花费的时间越短，说明驾驶员的搜索效率较高、注意力集中[5]。

3)瞳孔变化参数。对驾驶员来说，瞳孔直径变化能够很好地表述其视觉适应性及驾驶视觉负荷程度[6]。正常人瞳孔直径在自然光下为2～8 mm，暗环境中为4～8 mm。研究表明，瞳孔直径大小随着入光量的多少发生变化，在照明质量好的工况下行驶时，隧道内的光效高，驾驶员的瞳孔直径较小，负荷较低，安全性高。

4)眨眼持续时间。眨眼持续时间为每次眨眼时，眼睛由完全睁开到闭合再到完全睁开的全过程所用的时间。研究表明人在发生困倦的时候，眨眼速度变慢，眨眼持续时间变长[7]。一般来说，人在不疲劳状态的时候，眨眼持续时间基本在0.25～0.7 s之间波动。因此可以通过观察驾驶员眨眼持续时间的长短，评价行驶过程中的安全性。

3 试验设计

3.1 试验隧道概况

周公山隧道位于雅安至康定高速公路，右线为使用无极调光智能控制的(试验)隧道，左线为未使用无极调光智能控制的(对比)隧道。隧道照明采用LED灯，对比隧道与试验隧道参数、灯具布设方式均相同，仅在隧道区段划分长度上有差别，隧道各区段长度以及亮度如表1所示。

表1 隧道工况

3.2 试验设备

试验车辆选用普通小轿车，采用ETG2w无线眼镜式眼动仪，对驾驶员行驶过程中的眼动行为进行记录。采用眼动仪进行试验的优点在于使用方便，可以实时获得大量数据，对驾驶员没有干扰，不需要进行专门练习，可以在相对自然的条件下进行研究[3]。

3.3 试验方法

一名实验人员按要求佩戴眼动仪，驾驶车辆分别通过试验隧道和对比隧道，另一名实验人员利用仪器配套的软件记录驾驶员的眼动特征参数数据。对两种不同照明环境下采集的数据进行分析。具体要求如下：

1)在白天晴天进行试验，保障驾驶员接近隧道时，无极调光智能控制系统能够根据有车到来的信息，自动调节加强照明的亮度，以此观察隧道内灯具的明暗变化是否会对驾驶员行车产生不利影响；

2)在驾驶员精神状况良好、心态平和的情况下进行试验；

3)驾驶员以设计速度为80 km/h的速度通过隧道；

4)在两种照明情况下连续进行多次试验，首先对试验数据进行粗略统计分析，舍去差异较大值，选取稳定性较高的一组数据作为该照明环境下的眼动特征参数变化数据。

4 试验结果

4.1 注视特征参数

驾驶员驾驶车辆以80 km/h的速度通过两种照明环境时，对注视点落在安全区域的次数、总次数、安全区域注视持续时间和总时间进行统计分析，统计结果如表2所示。

表2 安全区域注视点分布特征统计表

由表2可知，驾驶员行驶在试验隧道照明环境下时，其安全区域的注视持续时间比重为63.2%，而在对比隧道的照明环境下，其安全区域注视持续比重为68.8%，略高于试验隧道对应的比重。

通过上述对比我们发现在两种照明环境下，驾驶员行驶在试验隧道的照明环境下时注视安全区域的次数、注视持续时间以及注视持续时间比重和对比隧道的照明环境下相差较小，表明使用无极调光智能控制技术对驾驶员的注视特征参数影响不大。

4.2 扫视平均速度

根据眼动仪记录的现场实测数据，对两种照明环境下的扫视平均速度进行统计分析，剔除个别异常数据，由于试验隧道中间段较长，数据选取隧道中间段第一个150 m作为分析对象，统计结果如图2所示。

图3 扫视平均速度统计表

由图3可以看出，试验隧道的扫视平均速度在隧道各区段都存在波动较明显的点，而对比隧道仅在出口段出现大幅度的波动。

表明驾驶员行驶在试验隧道时，精神状态较为集中，能够对目标物进行快速的搜索分析，尤其在隧道出口段，驾驶员即将驶离隧道，受外部环境影响明显，扫视平均速度越大，驾驶员搜索目标所用的时间越短，搜索效率越高，可见无极调光智能控制系统的使用，能够营造一个较好的照明工况，驾驶员能较快的完成对目标物的搜索。

4.3 瞳孔变化参数

利用眼动仪记录驾驶员在行驶过程中瞳孔直径大小变化的数据，忽略视觉震荡行为，进行分组整理，隧道中间段的数据选取车辆进入隧道入口159 m后的第一个150 m作为分析对象，选取每组具有代表性的数据进行分析如图3所示。

图4 瞳孔直径大小变化图

由图4可以观察到，当驾驶员行驶在试验隧道的照明环境下时，在隧道接近段，此时驾驶员还未进入隧道，隧道外部亮度较大，驾驶环境比较理想，瞳孔直径的大小在3.0 mm左右。随着隧道洞口的接近，亮度逐渐减小瞳孔直径增大，隧道中间段亮度最暗，瞳孔直径达到最大值为5.0 mm左右。随着驾驶员距离隧道出口越来越近，隧道内亮度逐渐增大，瞳孔直径也随之呈现减小的趋势；驾驶员行驶在对比隧道的照明环境下时，瞳孔直径的变化趋势与试验隧道大致相同，进入隧道后也同样呈现出先增大后减小的趋势。

通过对比，我们发现驾驶员的瞳孔直径在试验隧道的照明环境下大致小于对比隧道，驾驶员在接近、驶入和通过隧道时，瞳孔直径维持在较小值。表明隧道使用无级调光智能控制技术能够根据洞外亮度和交通量将洞内亮度调节至设计亮度，隧道内的光效高，照明质量较好。

4.4 眨眼持续时间

根据眼动仪记录的现场实测数据，我们对两种照明环境下的眨眼持续时间数据进行统计分析，为分析当车辆接近隧道时，隧道内灯具的明暗变化是否会对驾驶员视觉产生刺激，统计距离隧道洞口200 m的眨眼持续时间数据，结果如图4所示。

图5 眨眼持续时间图

由图5可以观察到，驾驶员行驶在试验隧道时，眨眼持续时间在0.3～0.4 s的正常范围之间波动，波动不明显，尤其在驾驶员接近隧道过程中，未出现眨眼持续时间异常现象。这表明无极调光智能控制系统检测到车辆接近时，将灯具调节到设计亮度的过程中，隧道灯具的明暗变化并不会让驾驶员产生“眼前一亮”的不舒适感，无级调光智能控制技术的使用能够营造一个较为安全、节能的行车环境。