高速公路隧道入口段驾驶人视觉特征研究

王少博

（长安大学，陕西 西安 710064）

高速公路隧道入口段驾驶人视觉特征研究

王少博

（长安大学，陕西 西安 710064）

∶为提高隧道交通安全水平，研究高速公路隧道入口段驾驶人视觉信息认知过程和变化具有重要意义。文章在分析高速公路隧道环境和驾驶人动态视觉生理特性的基础上，确定将瞳孔面积以及注视点位置作为驾驶人注视行为表征参数。选取一定样本量的驾驶人进行高速公路长隧道试验，利用眼动仪记录被试各注视参数数据，对隧道各路段驾驶人注视参数变化规律进行分析。运用回归分析方法分析隧道入口段环境照度变化对驾驶人瞳孔面积影响。研究表明:长隧道入口段驾驶人的瞳孔面积在隧道口增加迅速；随着隧道纵深的延长，路面照度值不断降低，昼间隧道入口段照度与隧道纵深即驾驶人视觉适应时间两者存在乘幂关系。隧道行车过程中驾驶人瞳孔面积Q与环境照度E存在规律， ln(Q/E)与ln(E)是线性函数关系，通过相关数据分析方法，研究分析了昼间隧道出口段驾驶人视觉特征变化规律，建立相关数学模型，可以为隧道照明优化提供理论研究基础。

∶公路长隧道；驾驶人；注视特性；瞳孔面积；注视点区域

10.16638/j.cnki.1671-7988.2016.09.040

CLC NO.: U491.5+1Document Code: AArticle ID: 1671-7988 (2016)09-108-06

引言

道随着我国高速公路建设的不断发展，山区高速公路逐渐增多。在其建设过程中，为减少工程量和保护周围的生态环境，隧道建设逐渐增多。相伴于高速公路隧道的发展，在隧道环境中发生了大量交通事故，且隧道入口处事故数更多。因隧道内部空间封闭，一旦发生事故，不但救援和疏散困难，而且大大降低道路利用率，这使得隧道交通安全问题日益突出。影响交通安全的诸多因素中，驾驶人因素占事故总数的80%左右。因高速公路隧道环境的特殊性，使得行车环境与普通道路有很大区别，环境变化对于驾驶人的影响也更加明显。

驾驶人控制车辆运行的过程，是一个不断感知环境信息、驾驶决策和修正驾驶行为的循环过程。行车中驾驶人需及时感知瞬息万变的交通信息，以供做出正确判断。故环境信息的正确感知，是安全行车的基础。在各种感觉器官提供给驾驶人的交通信息中，视觉提供的信息占80%以上，而且95 %的视觉信息都是动态的，所以针对隧道环境中 驾驶人视觉特征研究具有重要意义。为研究隧道入口环境中驾驶人视觉信息获取方式，以采取有效地科学措施改善隧道交通环境，通过高速公路隧道实际行车试验，研究驾驶人在隧道入口区段视觉的变化特征。

关于隧道出口安全问题的相关研究，国内外近年来对隧道视觉安全进行了大量研究。Davidcrundan和Geoffreyunde引入不同类型的道路实车试验，通过改变被试驾驶人的认知负荷水平，研究非熟练和熟练驾驶人视觉搜索策略的差异性。瑞典沃尔沃公司成员Trentw.Victor，JohanA.Engstrom与加拿大运输学者JoL.Harbluk共同针对视听觉负荷及作业难度对驾驶人眼动行为特性的影响进行了研究。刘浩学等就隧道灯光对驾驶行为的影响进行了研究。研究表明:我国隧道照明中存在诸多空白，有些与驾驶人需求背道而驰。在不同条件下，驾驶人对照明需求差异较大，应依据驾驶人视觉特性和心理反应制订针对性照明方案。杜志刚进行了基于瞳孔面积变动的公路隧道明暗适应时间的研究。根据大量试验数据建立了隧道进出口瞳孔面积及面积变化临界速度定量关系。戴明森等进行了汽车驾驶员暗适应能力与夜间安全行车分析的研究。在研究暗适应测试方法的同时，调查了夜间事故组驾驶员与非事故组驾驶员的暗适应水平，结果表明：两组之间存在显著性差异，事故组驾驶员暗适应时间明显长于非事故组(p＜ 0.05)；提示暗适应功能障碍是夜间交通肇事的原因之一，并提出夜间行车安全速度。郭忠印等就隧道路段的空间视距对驾驶员的加减速行为影响进行了研究。他们针对高速公路隧道路段运行环境特性，首次提出空间通视性对隧道路段驾驶行为的影响。依据实测数据，建立基于空间通视性的高速公路隧道驾驶行为变化规律：通视型隧道驾驶行为变化过程可分为两区段，而非通视型隧道可分为三区段。并给出了典型空间通视型隧道路段运行车速变化规律图。

本文主要针对山区高速公路长隧道环境，研究驾驶人注视特征，通过隧道实车试验，利用眼球运动检测仪记录驾驶人的动态视觉变化数据，分析隧道入口段驾驶人视觉特征数据的规律和差异。

1、试验设计及数据分析方法

机驾驶人在不同道路环境行车时，其心理、生理会随交通环境、道路线形、车速及交通流等的变化而变化。对变化的定性描述虽然有相关研究结论，但存在难以量化的问题。为定量研究驾驶人在公路隧道环境行车的视觉特征变化情况,进行了隧道环境路段的实车道路试验。

1.1试验目的和原理

通过高速公路长隧道实车试验,完整采集驾驶人视觉特征指标数据,分析被试在高速公路隧道入口段视觉注视参数变化特征，探究驾驶人在公路隧道入口段环境中的眼睛注视行为规律, 依此可以得到隧道入口段的驾驶人行车过程的一般规律，对隧道入口段的设计和规划，对改善驾驶人行车过程的舒适性和安全性具有很好的指导意义。对后续的研究和发展也有一定的启发。

由于行车环境以及道路线形等外界因素的变化，驾驶人行驶于隧道出入口段的注视行为特征会有别于普通道路，利用眼动仪记录这些变化，提取注视特征表征参数，分析并获取驾驶人行驶于隧道入口段的注视行为特征。

1.2试验方案设计

试验仪器：（1）动态视觉测试仪，试验采用加拿大SRReseareh公司生产的EyeLinkn型眼动仪。其头盔装置按照工效学原理进行设计，轻便耐用，头部自由，和大多数眼睛或隐形眼镜兼容，易于设置、校正和确认。可以高速记录双眼位置，具有优越的空间解析度，低噪音，准确度高等优点。图1是实验设备。

（2）试验车辆为江铃全顺(福特)JX6541B-H，实际坐位15座，试验时载人11人。

图1　实验设备

试验路段：选取包(头)一茂(名)高速公路陕西境内的西(安)一柞(水)段，试验路段纵贯秦岭山脉，全长40km，分布着包括工程量世界第一的秦岭终南山隧道(全长18.02km)在内的13座长短不一的隧道。该路段因全线未完全连通，交通流较小，驾驶人可以在自由流状态下驾驶操作车辆。

本文研究主要采用西柞高速第一座长隧道南五台隧道相关的试验数据。南五台隧道参数见表1。

表1　南五台隧道参数指标

被试驾驶人的选择：本试验段地处山区高速公路，隧道众多，存在一定的驾驶风险。为保证试验安全性，选取8名有不同职业、年龄和驾龄的男性驾驶人，要求具有5年以上驾龄，并持有B照或B照以上驾驶执照,驾驶技术娴熟，且有良好的驾驶习惯，视觉机能正常,无生缺陷和重、特大事故经历。被试驾驶人情况如表2所示。

表2　试验驾驶人情况

1.3试验注意事项

(l)试验前校核仪器的精度和有效性，并准备好各种应急设备，如蓄电池、笔记本电脑电源等，确保试验顺利进行。

(2)为减少因多个试验设备同时测量导致的误差，采用多种同步手段确保各数据采样点的时间一致性。

(3)为减少外界因素对驾驶人生理、心理的影响，行车试验一旦开始，车内人员必须保持安静。

1.4试验步骤

试验数据采集包括三方面：眼动数据采集、照明数据采集和车辆运行数据采集。其中，眼动数据和车辆运行数据的采集在实车试验时同步进行。

1）眼动数据和车辆运行数据采集试验流程如图2所示。

图2　实验流程

2）试验具体步骤如下：

(l)试验人员、仪器准备好后，驱车前往试验路段起点，停车，向被试描述试验路；

(2)选择在车外调试眼动仪。首先被试就座并正确佩戴眼动仪，严格按操作步骤，并说明注意事项。校正期间，尽量保持驾驶人头部不动；

(3)校正完毕后，被试回到驾驶席位置，做好驾车准备，主试及辅助人员完成相关准备工作；

(4)被试启动车辆后，仪器开始记录数据；

(5)在试验路线终止处终止记录数据；

(6)保存试验数据；

(7)查看数据保存是否完好，否则，从步骤2开始重复试验；

(8)休息后继续测试或更换被试，从步骤2开始重复步骤；(9)试验结束。

1.5试验数据分析方法

本试验的数据分析中，使用Microsoft Excel 2007对试验数据进行初步筛选、分类统计和绘制图表；利用SPSS统计分析软件对数据做进一步的分析；对驾驶人视觉适应模型则采用MATLAB绘制出三维模型图。

2、高速公路隧道入口段驾驶人视觉特征变化

2.1高速公路长隧道入口段驾驶人视觉特征

通过对试验路段的实地考察及小时交通流量观测，本文所研究的试验路段西安一柞水高速公路的交通流基本属自由流状态，整个试验过程驾驶人很少受其他车辆及交通状况的影响，可完全依据其驾驶习惯、车辆技术状况及隧道内限速规定自由控制车速。故本章以西柞高速公路南五台隧道为试验隧道，对高速公路长隧道入口段的驾驶人视觉特征变化规律展开研究。本文选取驾驶人瞳孔面积和注视点位置来进行相关分析。

公路隧道入口段由隧道入口前200m和进入隧道后200m两段构成。在该区段上，驾驶人主要经历发现隧道和暗适应过程,由开阔、明亮的普通道路环境进入单调、光线暗淡、半封闭的隧道环境。图3是隧道入口段实车试验中的眼动仪录像截图。

图3　实验中眼动仪录像截图

2.2瞳孔面积变化

驾驶人在山区高速公路行驶过程中,瞳孔面积随着照度的变化而变化。通过分析发现8位驾驶人行驶于各路段过程的瞳孔面积变化趋势一致，图4表示1号被试在长隧道路段环境下的瞳孔面积。

图4　驾驶人南五台隧道瞳孔面积变化

选取隧道入口段为坐标原点，车辆行驶方向为正方向，每50m选取一个数据点，作长隧道入口段瞳孔面积变化图，如图5所示，可见车辆接近隧道入口的过程中，驾驶人瞳孔面积缓慢增加，进入隧道至200m，由于照度急剧变化，驾驶人瞳孔面积迅速增加。图6显示由于隧道出口段的明暗迅速变化，长隧道入口段驾驶人瞳孔面积迅速减小，且变化幅度大，这是因为长隧道内部亮度远小于外界，驾驶人瞳孔面积变小。

图5　驾驶人南五台隧道入口瞳孔面积

图6　驾驶人南五台隧道出口段瞳孔面积变化

将所有驾驶人在各路段的瞳孔面积取均值，作为该驾驶人在此路段的平均瞳孔面积，统计数据如表3所示。

表3　驾驶人平均瞳孔面积

从表3可得，长隧道行车段，所有驾驶人平均瞳孔面积最大，隧道入口段和出口段次之，对8名驾驶人在各段的平均瞳孔面积再取均值，得到各种道路环境下，驾驶人平均瞳孔面积均值图7。

图7　驾驶人瞳孔面积均值

2.3隧道环境照度分析

（1）隧道外环境亮度值和照度值

南五台隧道外环境亮度值和照度值如表4所示。可见隧道外自然环境具有很高的照度值和亮度值。

表4　南五台隧道外环境亮度、照度值

（2）照度与隧道纵深模型

昼间从隧道外到隧道入口的过程中，由于外界自然光的影响，距离入口越近，隧道环境照度会越低，实验采集不同隧道纵深对应的环境照度，并根据数据散点图进行回归分析，如图8所示。

图8　隧道环境照度随隧道纵深变化散点图

表5　模型概要和参数估计

由表5中可以看出隧道环境照度E与距入口的距离S是乘幂关系，拟合的关系式为：

对以上模型进行显著性检验。表5有对模型的检验结果。可以看出，其决定系数R2为0.935，说明隧道环境照度E与距隧道入口距离S两个变量有很强的相关性，该模型拟合效果很好。同时，表5也给出了模型方差F检验分析。其Sig.取值为0<0.05，说明模型具有显著的统计学意义。

2.4驾驶人瞳孔面积与照度模型

在隧道环境中行车时，照度是影响驾驶人瞳孔面积最关键的因素。驾驶人通过不断调整瞳孔大小以控制进入眼睛的光线，适应周围的照明环境。环境亮度高，瞳孔缩小，减少光线的进入；环境亮度低，瞳孔扩大，增加光线的进入。同时，视杆细胞和视锥细胞也处于不同调整工作水平，以分清颜色和物体细节。

取1号驾驶人瞳孔面积为Q、隧道环境照度为E，对昼间高速公路隧道入口段数据样本建立ln(Q/E)与ln(E)的关系图并进行回归分析，如图9所示。

由表6中可以看出照度比纵深的对数ln(Q/E)与照度的对数ln(E)是线性关系，拟合的关系式为：

图9　驾驶人瞳孔面积为Q与隧道环境照度为E散点图

表6　模型概要和参数估计

对以上模型进行显著性检验。表6有对模型的检验结果。可以看出，其决定系数R2为0.988，说明照度比纵深的对数ln(Q/E)与照度的对数ln(E)两个变量有很强的相关性，该模型拟合效果很好。同时，表6也给出了模型方差F检验分析。其Sig.取值为0<0.05，说明模型具有显著的统计学意义。同理，求得其余7名驾驶人瞳孔面积Q与隧道环境照度E的函数模型，发现驾驶人瞳孔面积与环境照度均存在如式(3)的关系：

用驾驶人瞳孔面积来表征驾驶员的心理反应量，隧道环境照度表征外界刺激量，这与实验心理学中的Fechner定律一致，即心理反应量与物理刺激量符合对数定律。

2.5驾驶人视觉适应模型

隧道行车过程中，驾驶人瞳孔面积与环境照度之间符合对数定律，隧道环境照度与距离即驾驶人视觉适应时间存在乘幂关系，可见瞳孔面积与隧道纵深之间存在一定函数关系，也就是驾驶人瞳孔面积变化规律与行车速度和适应时间存在函数关系。

从行车速度和驾驶人适应时间两个因素着手，以瞳孔面积变化规律为研究对象，通过实车道路实验，研究驾驶人瞳孔面积变化规律与行车速度和适应时间的关系，整合相关模型。模型整合的具体过程如下。

由式4,5,6可得：

利用MATLAB画出此模型的三维图，如图10：

图10　驾驶人视觉适应模型

3、结论

本文在查阅国内外资料的基础上,分析了高速公路隧道环境特征和驾驶人动态视觉生理特性,确定了驾驶人注视行为表征参数。通过高速公路隧道实车试验,对高速公路长隧道入口段驾驶人的视觉特征变化进行统计和分析。主要结论如下。

1) 分析驾驶人隧道入口段瞳孔面积的变化规律，发现隧道外200m路段，随距离洞口越来越近，照度不断下降，瞳孔面积不断增大，中间伴随不同幅度的波动；隧道内200m 路段，驾驶人瞳孔面积依然不断增大，直至平稳。

2) 车辆出入隧道过程中，驾驶人要经历视觉适应的过程，同时还要应对处理大量复杂信息，视觉负荷巨大，瞳孔能很好地反映在隧道环境下驾驶人视觉适应及所承受的驾驶负荷，瞳孔面积可作为驾驶人视觉适应特性表征参数。

3) 分析昼间隧道入口段环境照度变化规律，发现随着隧道纵深的延长，路面照度值不断降低，昼间隧道入口段照度与隧道纵深即驾驶人视觉适应时间两者存在乘幂关系。

4) 隧道行车过程中驾驶人瞳孔大小主要受环境照度影响，瞳孔可以对明暗环境做出反应，调节进入驾驶人眼睛的光线。定量分析驾驶人瞳孔面积Q随环境照度E的变化规律，发现 ln(Q/E)与ln(E)是线性函数关系；构建驾驶人瞳孔面积Q、视觉适应时间T、车速V的函数模型。得到驾驶人隧道入口段的视觉适应模型。

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Visual features of driver in entrance of tunnel

Wang Shaobo
(Chang'an University, Shaanxi Xi'an 710064)

In order to improve the level of tunnel traffic safety, the change of driver visual information cognitive process in the highway tunnel entrance section is significant. Based on the analysis of highway tunnel environment and dynamic visual physiology characteristics of drivers, the pupil area and fixation point position were determined as driver's visual behavior parameters. A sample of the drivers was selected to conduct the experiment in the long highway tunnel, while the EyeLink instrument was used to record eye parameter data. The effect caused by environment illumination changes of the tunnel entrance section on drivers was analyzed. The pupil area was quantified by using regression analysis method. Research showed that the pupil area of drivers in long tunnel entrance section increased rapidly. With the tunnel depth increased, tunnel illumination decreased. There was a relation between the illumination value of the tunnel entrance section and the visual adaptation time. In the process of the tunnel driving, the area of driver‘s Q was correlated to environment illumination E, which showed that ln(Q/E) and ln(E) was a linear function. Through related data analysis, the driver's visual characteristics change rules were studied and analyzed, as well as relevant mathematical model established. It could be the basis for tunnel lighting optimization theory and played a significance effect on the human-machine system optimization.

Triffic Safety; Long Highway Tunnel; Driver; Visual Characteristics; Pupil Area; Fixation Point

∶U491.5+1

∶A

∶1671-7988 (2016)09-108-06

王少博，男，硕士研究生，就读于长安大学。