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原文传递 基于驾驶员交通特性的公路线形安全研究
论文题名: 基于驾驶员交通特性的公路线形安全研究
关键词: 汽车驾驶员;公路线形;视觉搜索;视觉信息负荷;脑力工作负荷;心生理参数;公路交通系统
摘要: 随着我国公路建设的快速发展,我国公路设计已经步入“工效性”的设计阶段,而现阶段传统的以“汽车动力学”理论为基础的公路线形设计方法已日益体现出其弊端,需要从新的角度分析公路交通系统中引起交通事故发生的主要因素并对现行《公路线形设计规范》进行适当的补充和完善。在对国内外现有相关研究的总结及对京沪高速公路(淮江段)交通事故的调查分析基础上确定研究思路,即从驾驶员角度出发,结合驾驶员行为模型,综合考虑驾驶员视觉搜索特性、视觉信息负荷,脑力工作负荷和速度控制对行车安全影响,以行车试验为基础,以数据分析和模型建立为手段,通过对驾驶员行车数据的生理参数、眼动参数的回归分析确定驾驶员心生理参数与公路线形的相关性,应用极值定理和拉格朗日中值定理,确定驾驶员生理参数和眼动参数发生突变的极值点和突变点及对应的公路线形指标。
   首先,选取9名具有不同驾驶经验的被试人员,分别在设计车速为40km/h、80km/h和120km/h三段试验路段进行行车试验,利用眼动仪、生物反馈仪和2台摄像机分别记录试验过程中眼动参数、生理参数、行驶车速和路况及交通条件,选取显著反映驾驶员心生理状态的参数作为判断指标。分析发现驾驶员生理参数具有混沌特性,引入“近似熵”对驾驶员各种生理参数进行近似熵计算,分析确定了生理参数近似熵作为判断标准的优越性和必要性。
   分析发现无论是驾驶员视觉搜索、视觉信息负荷还是驾驶员脑力工作负荷都与行驶车速紧密联系,而且行驶车速的连续性和均衡性也影响到行车安全。考虑《公路线形安全评价指南》(JTG/TB05-2004)中提供的运行速度模型应用到本文中有其局限性,基于行车数据进行统计建立驾驶员行驶车速模型,为后续研究奠定基础。
   其次,考虑驾驶员在行车过程中的视觉搜索特性,考虑驾驶员视觉搜索为包含注视点坐标(x,y,z)和注视持续时间t的四维参数,并基于加权视觉搜索面积(WAS)概念提出了“单位时间视觉兴趣区”的概念。通过对单位时间视觉兴趣区面积的宏观探讨和微观分析,建立单位时间视觉兴趣区面积与公路线形指标的相关模型。分析发现驾驶员在直线段能积极进行视觉搜索的时间为60s,而当驾驶员达到140s时,驾驶员不再进行前方信息的判读,驾驶员视觉有效判读的最短直线段长度为行车6s距离;对于曲线段来说,发现当平曲线半径小于3500m时,单位时间视觉兴趣区面积显著增大。当平曲线转角小于10度时,单位时间视觉兴趣区面积显著下降,其值与直线段接近;此外,对圆曲线段和缓和曲线段单位时间视觉兴趣区面积累计值的分析发现,驾驶员需要一定的时间来“完全读懂”曲线段特征,进而建立缓和曲线和圆曲线段驾驶员进行视觉搜索的最短长度模型。
   再次,考虑驾驶员视觉感知中的视觉信息负荷影响,结合“光流率”和“信息熵”的概念理论推导出不同线形条件和不同行驶车速条件下的线形视觉信息量。在此基础上,以“瞳孔直径近似熵”为判断标准,建立瞳孔直径近似熵和公路线形视觉信息量的关系模型,发现直线段驾驶员视觉信息负荷能接收的最大视觉信息量为7900N.m对应的最大行驶车速为124km/h;曲线段能接受的最大视觉信息量为72000N.m,能接受的最大信息变化率为14600N.m/s;纵断面线形对驾驶员感知平面视觉信息量有折减影响,上坡路段驾驶员视觉信息感知会产生“高估”,下坡路段驾驶员视觉信息感知会“低估”。
   进一步,考虑驾驶员脑力工作负荷影响,以“心电近似熵”为判断标准,建立不同公路线形条件下心电近似熵与公路线形指标的关系模型。通过对模型分析发现,长直线段驾驶员脑力工作负荷主要受行驶车速的影响,驾驶员脑力工作负荷能承受的最大行驶车位为130km/h,略高于视觉信息负荷能承受的最大行驶速度;短直线段驾驶员脑力工作负荷主要受到前后平曲线半径和短直线段行车时间影响,因此短直线段要尽量满足最大前后平曲线半径比值为1.997且最短行驶时间为行车9s;曲线段驾驶员心电近似熵值同时受平曲线半径和行驶车速的影响,进而可确定不同设计车速条件下驾驶员脑力工作负荷达到临界值的最小平曲线半径值;纵断面线形只对驾驶员在曲线段心电近似熵产生影响,在下坡路段驾驶员脑力工作负荷加剧,在上坡路段驾驶员脑力工作负荷减缓。
   最后,考虑本文研究属于应用性研究,其目的是服务于公路线形设计。因此,基于前文相关模型和研究结果,提出考虑驾驶员视觉搜索、视觉信息负荷、脑力工作负荷和速度控制等四方面安全性的公路线形指标的建议值,通过与国内外相关指标的对比分析,确定相关结果的合理性。
作者: 王芳
专业: 交通运输工程;道路与铁道工程
导师: 倪富健;陈飞
授予学位: 博士
授予学位单位: 东南大学
学位年度: 2010
正文语种: 中文
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