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原文传递雾环境下高速公路驾驶员驾驶行为机理及险态辨识

论文题名：	雾环境下高速公路驾驶员驾驶行为机理及险态辨识
关键词：	高速公路;驾驶员;驾驶行为;险态辨识;雾环境
摘要：	驾驶员依靠视觉获取行车信息，并通过对视觉信息的处理和判断做出驾驶决策，表现出相应的驾驶行为。在雾环境下行驶时，雾的出现对驾驶员心理和生理都带来影响，使其表现出与正常天气下行车有所差异的驾驶行为。开展雾环境下驾驶员视觉特性及驾驶行为研究，对雾环境下高速公路运营安全管理与保障有重要意义。本文以驾驶员视觉为切入点，通过研究驾驶员视觉与驾驶行为及行车环境的关系，揭示雾天环境对驾驶行为的影响规律并辨识其危险性。　　首先，研究了山区高速公路沿线雾分布特征及其对驾驶员目标识认影响。以相对亮度、对比度及边缘扩散理论对驾驶员在低能见度条件下目标识认进行了理论研究，为后续能见度识别、低能见度条件下驾驶行为试验提供基础。通过现场试验，研究雾对驾驶员视觉与驾驶行为影响及雾环境下目标识认距离;利用偏最小二乘回归(PLS)建立雾天环境下驾驶员目标识认距离模型，构建雾环境下驾驶员目标识认阈值矩阵。研究结果表明驾驶员在能见度降低的条件下，对车距的估计会偏大，且随着能见度的减小，一定范围内驾驶员判断误差逐渐增大。　　其次，研究了自由流条件下雾天驾驶行为机理。通过构建试验方法与试验平台，解决试验数据的可靠性问题。利用SmartEye眼动仪进行自然雾环境下驾驶员视觉试验方案设计，依托于仿真模拟环境进行仿真试验，二者结合构建了雾天环境下驾驶行为试验系统。引入动态聚类法及密度聚类法划分了低能见度下驾驶员兴趣区域，并以雾区路段划分结果进行了驾驶员视觉特征分析。以视觉特性为基础，研究了雾环境下驾驶员车速选择、加减速、车道选择以及驾驶员寻路行为。引入物元理论进行了寻路状态判定，以路面及正前方注视频率之比为雾天环境下驾驶员车道视觉保持系数K，构建了驾驶员动态寻路模型。研究发现低能见度条件下驾驶员车道视觉保持系数范围(2.10～8.83)明显高于正常天气条件下驾驶员车道保持系数范围(0.63～1.30)，表明随着能见度降低，驾驶员注视区域逐渐收敛，车道保持期望提高。　　然后，研究了非自由流条件下雾天驾驶行为机理。从车辆跟驰及换道两方面进行了雾环境下山区高速公路行驶行为机理研究。基于驾驶员视觉注视区域进行驾驶员跟驰及换道意图分析，并以扫视幅度及扫视速度为评价指标研究了跟驰及换道机理。进而引入多维偏好分析及后悔理论，构建了雾环境下跟驰模型;引入策略均衡分析及纳什均衡理论构建了雾天驾驶员换道模型，并进行了参数标定及模型验证。结果表明雾环境下跟驰及换道模型可应用于雾天前后车辆的车速及车距判断。　　最后，进行了雾环境下驾驶行为险态辨识研究。分析了雾环境下山区高速公路行驶行为险态辨识需求，以平均注视时间和水平扫视平均速度作为能见度及道路线形的表征指标，建立了雾区路段驾驶员视觉负荷理论模型及多因素预测模型。并基于道路-视觉-行为的平衡分析，构建了雾环境下驾驶行为险态辨识模型，结合驾驶员视觉特性及行为机理，提出了雾环境下高速公路安全保障建议。　　论文将通过山区高速公路沿线雾区的低能见度对驾驶员驾驶行为机理和险态辨识的理论研究，一方面为山区高速公路路线方案比选、雾区线形安全性设计、交通工程设施与外场设施设置提供理论支撑，另一方面为高速公路的日常管理提供决策依据，提高高速公路的安全水平与畅通保障能力。
作者：	张续光
专业：	交通运输工程；道路与铁道工程
导师：	高建平
授予学位：	博士
授予学位单位：	重庆交通大学
学位年度：	2018