基于自然驾驶试验的山区公路纵坡路段驾驶负荷分析

徐 进 汪 旭 林 伟 王 灿 邵毅明

(1重庆交通大学重庆市交通运输工程重点试验室, 重庆 400074)(2重庆交通大学交通运输学院, 重庆 400074)

基于自然驾驶试验的山区公路纵坡路段驾驶负荷分析

徐 进1,2汪 旭2林 伟2王 灿2邵毅明2

(1重庆交通大学重庆市交通运输工程重点试验室, 重庆 400074)(2重庆交通大学交通运输学院, 重庆 400074)

为得到驾驶人在纵坡路段上行车时的驾驶负荷及其影响因素,在山区复杂线形公路上开展了自然驾驶试验,采集了真实驾驶习惯条件下的汽车行驶速度、轨迹、加速度等运行参数和驾驶人心电信号,分析了公路纵面线形参数、汽车加(减)速度与驾驶人心率增长率HRI之间的关系.结果表明,纵坡参数、加速度与HRI三者之间相互影响.坡长与HRI之间存在较弱的正相关性;坡度与HRI之间存在较强的相关性,其中下坡路段的相关性强于上坡路段,并且坡长越长,坡度增加导致HRI的增长越明显;HRI与加(减)速度正相关,坡度越大,HRI对加(减)速度的变化越敏感,且下坡路段减速度与HRI的相关性较上坡路段加速度与HRI的相关性更显著.

山区公路;驾驶负荷;纵断面;坡度;坡长;心率增长率

近年来,重特大交通事故频繁发生,山区公路纵坡路段的行车安全问题亟待解决.在弯多坡陡的山区路段行车时,驾驶人要随时操纵踏板以调整行车速度,避免速度增长过快或是出现严重衰减,并使速度适应不断变化的道路线形,因此极易造成驾驶人体力和精神负荷的累积,从而引起驾驶疲劳,增加发生交通事故的可能性.为此,基于驾驶人视角,以生理/心理参数为中介,分析道路参数与驾驶负荷之间的关系,成为近年来研究和改善公路纵坡路段事故风险的一个有效途径.现有的研究结果表明,可以采用驾驶人的肢体动作变化来评价驾驶过程中的疲劳程度[1].与心率相关的指标(如心率值、心率增长率、心率变异性等)能够有效描述驾驶人的心理状态和精神压力变化[2-4].

国内外学者围绕道路纵面参数与驾驶人心率之间的相关性开展了大量的研究工作,研究对象包括林区公路[5]、隧道路段[6]、草原公路[7]、山区双车道公路[8]、高速公路[9]、高海拔公路[10-12]等,分析了驾驶人心率增长率HRI对坡度、坡长等参数的敏感性.除了直接使用心率指标之外,研究人员还将心率变异率与运行速度相结合,用于衡量驾驶人的工作负荷度[13],分析山区高速行驶环境下负荷度与坡度之间的相关性[14].

现有研究都是针对技术等级较高的2级及以上公路,而在中国的西南山区,3级、4级双车道公路线形组合复杂,极限值标使用频繁,路侧危险度大,驾驶负荷度显然更高.此外,现有研究及建立的模型都无法反映出汽车运行状态(如速度、加速度)对驾驶负荷的影响.为此,本文以3级公路为对象,分析了坡度、坡长、加速度、减速度与驾驶人心率增长率之间的相关性,并建立了关系模型,进而为驾驶负荷分析与评价、驾驶疲劳形成机制、道路参数设计控制等提供数据支撑和分析方法.

1 试验

1.1 试验道路

于重庆市辖域奉节、巫溪、云阳等县高山区内选择3条具有复杂线形的双车道公路作为试验道路(见表1).由表可知,试验道路的技术标准为3级(极个别位置由于受地形条件的严格限制采用了4级技术标准的线形指标),具有纵面高差剧烈起伏、路侧危险度大、事故高发且程度严重的特征.道路2和道路3的交通量较低,车辆在绝大部分区段都处于自由行使状态;道路1在接近或途径集市、乡镇处的位置交通量较大,行人和非机动车较多,行驶会受到一定程度的干扰,在后期的数据分析中,已将这些位置的数据剔除.同时,对超车、会车等行驶工况也进行了排除,避免了各种干扰所引起的生理指标波动.

表1 试验道路的主要技术参数

本文分析的是单纵坡路段,即路段的平面为直线或大半径曲线.不同行驶环境下驾驶人的速度选择行为不同,因此需要界定大半径曲线的标准:当平曲线的运行速度值等于或者超过直线路段的期望速度值时,可认为该弯道为大半径曲线.根据文献[15]中的模型,可以计算出本试验道路的期望速度值,根据该值反算出临界半径.道路1～道路3的临界半径为405～437 m,取整后本文统一取值为440 m,即半径超过440 m的大半径弯道可视为直线路段.

1.2 被试驾驶员

选择7名技术熟练的男性驾驶人作为被试,年龄为26～59岁,平均年龄为41.5岁;实际驾龄为5～31 a,平均驾龄为17.5 a.试验过程中不对驾驶人提出任何额外要求,让其维持平日的驾驶习惯,即保持自然驾驶状态.道路1和道路2为同一条道路的2个路段,被试驾驶人相同,共计4名;道路3上有3名被试,试验时每名被试沿道路往返行驶1次.

1.3 数据采集

试验车型为丰田海狮的改装版,利用整车性能测试系统VBOX采集汽车的连续行驶轨迹和行驶速度,对VBOX系统的输出数据进行处理,可得到试验道路的纵面相对高程和坡度值.利用Forsentek踏板力传感器测量汽车油门和制动踏板的作用力.采用力康Prince180D心电检测仪记录被试驾驶人在行车过程中的心电信号.利用LPMS微机械式航姿参考系统采集汽车横向、轴向和竖向的加速度以及行驶姿态.

1.4 评价方法

本文采用驾驶人心率增长率来衡量驾驶负荷水平.首先,需要设定一个心率的基准值.以往研究中大都选用驾驶人平静状态下的心率值、试验过程中的心率平均值或直线路段的心率值作为基准.但笔者在试验过程中发现,汽车在山区复杂道路上行驶是一个高度动态化的过程,动态的心率增长率更能反映驾驶人生理状态的瞬变性和累积性,因此将其作为驾驶负荷主要表征指标.图1给出了驾驶人在一个下坡路段上行驶时的心率变化曲线.心率增长率的计算公式为

图1 驾驶人心率变化曲线

(1)

式中,HRmax为驾驶人在某纵坡路段上的心率最大值;HRo为驾驶人驶入纵坡路段前的心率初始值.

2 坡长与HRI的相关性

坡道行车时,驾驶人既要控制车辆行驶方向,又要控制车速,操作动作和操作量较平直路段明显增加.因此,理论上坡长的增加可能会导致驾驶负荷增加.试验道路的坡度G分布在2%～10%范围内.为了控制坡度对驾驶负荷的耦合影响,将单纵坡路段分为小于6%和大于6%(陡坡)两组.图2给出了坡长与HRI的散点图.由图可知,当G<6%时,无论上坡或下坡,坡长与HRI之间的关系虽然较离散,但依然存在弱相关性,即随着坡长的增加,HRI呈增大趋势;当G>6%时,坡度的增加导致HRI较快增长,即HRI对坡度的变化更加敏感.此外,纵坡坡长大都集中在100～250 m范围内.

(a) 上坡,G<6%

(b) 下坡,G<6%

(c) 上坡,G>6%

(d) 下坡,G>6%

图3给出了S102尖山-沙市段(连续下坡约19 km)3位被试的心率值连续变化曲线.由图可知,被试1的心率值总体上呈下降趋势;被试2的心率值在前20 min微降,后10 min则呈上升趋势;被试3心率值变化趋势则基本保持恒定.由于不同被试的实测结果存在明显差别,因此无法得到明确的结论,还需开展进一步的实测论证.需要说明的是,被试1的心率值在图3中位置A处突然增加,是因为该时刻汽车右侧车身与路侧护栏发生剐蹭;被试3的心率值在位置B处急剧上升是因为该驾驶员在狭窄路面上从右侧超越了前方的一辆小货车.因此,心率值的骤然上升是驾驶人心理紧张所致.

图3 驾驶人在下坡路段的心率值变化

3 纵坡坡度与HRI的相关性

根据纵坡的长度值(即坡长LG),将上坡路段分为4组:LG<100 m,100 m≤LG<150 m,150 m≤LG<200 m和LG≥200 m,然后对同一坡长范围内的实测数据进行聚类,从而在最大程度上减少坡长的耦合影响.

3.1 上坡路段

图4为上坡路段的G-HRI散点图.图中,h为线性趋势线的斜率值,表示HRI对坡度变化的敏感性;趋势线1，2分别为线性和非线性趋势线.由图可知,在2%～10%的坡度范围内,随着坡度的增加,HRI明显增长,即HRI对坡度变化敏感.究其原因在于,坡度越大,上坡时的行驶阻力越大,为了避免行驶速度发生衰减,驾驶人需要施加更大的脚操纵量来提高发动机的输出功率,体力负荷增加;与此同时,陡峭的纵坡会给驾驶人造成视觉上的压力,加重驾驶人的精神负荷.此外,由图4(a)和(b)还可发现,当坡度大于5%时,HRI的增长变得更为显著.

(a) LG<100 m,h=0.546

(b) 100 m≤LG<150 m,h=0.465

(c) 150 m≤LG<200 m,h=0.406

(d) LG≥200 m,h=0.809

3.2 下坡路段

图5为下坡路段的G-HRI散点图.由图可知,在整个坡度区间内,G与HRI之间存在强的正相关性,即坡度的增加会导致HRI增长.同时,这种增长趋势还受到坡长的影响.整体而言,坡长越长,HRI对坡度变化越敏感.图5(a)中G-HRI线性趋势线的斜率值最小,而当坡长大于100 m且坡度超过-5%时,趋势线的斜率值明显提高.坡度与HRI正相关,故可认为坡度的增加会导致驾驶负荷增加,即陡坡路段的驾驶负荷水平更高,更应注意行车安全.在下坡路段(尤其是陡坡),驾驶人需要不断踩制动踏板来控制车速,同时还需要操纵转向盘对行驶方向进行修正,这些都加大了驾驶人的驾车过程中的工作量.

(a) LG<100 m,h=-0.31

(b) 100 m≤LG<150 m,h=-0.46

(c) 150 m≤LG<200 m,h=-1.03

(d) LG≥200 m,h=-0.71

4 加(减)速度与HRI的相关性

4.1 上坡路段

从试验数据中提取出上坡路段的连续行驶速度,观察其变化特征.可以发现,在绝大多数情况下,驾驶人会更倾向于加速上坡,即在坡底有冲坡行为.图6给出了3个上坡路段的速度连续变化曲线.由图可知,3个上坡路段上都出现了加速冲坡现象.

(a) 上坡路段Ⅰ

(b) 上坡路段Ⅱ

(c) 上坡路段Ⅲ

图7为上坡路段不同坡度范围内的HRI-ac散点图.由图可知,即使是缓坡路段,HRI与ac之间也存在正相关性.随着坡度的增加,HRI对ac的变化更加敏感(线性趋势线的斜率值增加),HRI-ac散点图的离散性减弱,即二者之间的关系更明显,这表明在陡坡上HRI与加速度之间的相关性更强.此外,坡度越大,加速度值的分布区间越宽,上坡时出现的最大加速度值越大,即冲坡行为越明显.

(a) G≤2%,h=0.70

(b) 2%

(c) 4%

(d) G>6%,h=5.56

HRI与ac之间的正相关性可以从以下2个方面来解释:① 加速时,纵向力和纵向震荡会导致驾驶员生理不适,进而引起驾驶员心跳加快(即HRI增加);② 驾驶员在陡坡上的速度控制难度加大,调整后的速度与预期值之间难以一致,即操纵车辆的难度加大,导致驾驶人精神紧张.

4.2 下坡路段

从试验数据中提取出下坡路段的汽车连续变化数据,分析其变化特征以及模式.可以发现,驾驶人于下坡前通常会在坡顶位置采取制动行为以降低行驶速度,增加车辆的可控性.图8为随机选取的3个下坡路段速度变化曲线.由图可知,车辆在刚下坡时会减速,进而产生行车减速度.

(a) 下坡路段Ⅰ

(b) 下坡路段Ⅱ

图9为下坡路段的HRI-ab散点图.由图可知,无论是在哪一个坡度范围内,HRI与减速度之间均存在明显的正相关性,表明减速度增加时驾驶人心跳加快,即驾驶负荷增加.基于此,可以认为下坡行驶时坡度与减速度共同影响着驾驶人的工作负荷.究其原因在于,下坡路段行驶时,车辆重力在坡向上的分力导致车速增加,驾驶人为了控制行驶稳定性会踩制动踏板使车辆减速,较大的坡度导致对踏板力的需求增加,同时,产生的制动减速度会引发驾驶人生理不适,这些因素都会导致驾驶人的心理压力增大,进而使得驾驶负荷增加.

(a) G≥-2%

(b) -4%≤G<-2%

(c) -6%≤G<-4%

(d) G<-6%

5 坡度、加(减)速度与HRI的关系模型

根据以上分析可知,在各因素中,纵坡坡度(属道路因素)和加(减)速度(属汽车运行状态因素,为人车路协同作用的结果)对驾驶负荷的影响较大,而坡长对驾驶负荷的影响较小,可以忽略不计.下面将分别建立上、下坡路段行车时HRI,ax,ab,G之间的关系模型.

5.1 上坡模型

HRI=0.281G+3.39ac+0.313R2=0.672

(2)

根据本文试验道路的线形条件,该模型的适用范围为G∈[0.5%, 12.0%].

5.2 下坡模型

采用SPSS软件对下坡路段的实测数据进行偏相关分析,ab,G与HRI之间偏相关系数等于0的概率分别为 0.002和0,均远低于0.05,通过了相关性检验,下坡数据的样本量N=48.比较不同函数形式的拟合精度后,选择拟合精度较高且形式简洁的线性表达式作为最终的模型形式,即

R2=0.782

(3)

该模型的适用范围为G∈[-12.0%,-0.5%].

6 结论

1) 单纵坡路段的坡长与心率增长率HRI之间存在较弱的正相关性,坡度超过 6%(陡坡)时,HRI对坡度的敏感性增加.连续下坡行驶时,不同驾驶人的心率值变化趋势存在明显差别.

2) 坡度与心率增长率存在较强的相关性,其中下坡路段的相关性高于上坡路段.坡度大于5%时,HRI对坡度的变化更敏感,且坡长越长,坡度导致HRI的增长越明显.

3)HRI与加(减)速度之间存在正相关性,并且随着坡度的增加,HRI对加(减)速度的变化敏感度增加.下坡路段减速度与HRI的相关性较上坡路段加速度与HRI的相关性显著,表明驾驶人在下坡路段的紧张感高于上坡路段.

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Analysis of driver workload on slopes of mountain highways based on naturally driving tests

Xu Jin1,2Wang Xu2Lin Wei2Wang Can2Shao Yimin2

(1Chongqing Key Laboratory of Transportation Engineering, Chongqing Jiaotong University, Chongqing 400074, China)(2College of Traffic and Transportation, Chongqing Jiaotong University, Chongqing 400074, China)

To obtain the driver workload during travelling on slopes and the corresponding influencing factors, the field driving tests on mountain roads with complex alignment with the drivers’ natural behaviors were conducted, and the operating parameters of the cars such as the vehicle running speed, the track, the acceleration,and the electrocardiograph (ECG) signal of the drivers were collected. The relationship among the vertical alignment parameters, the acceleration/deceleration rate and the heart rate increaseHRIof the drivers was analyzed. The results show that there exists an interaction among the slope parameters, the acceleration rate andHRI. A weak positive correlation between the slope length andHRIexists. There is a strong correlation betweenHRIand the gradient, and the correlation of the downhill is stronger than that of the uphill. The longer the slope length, the higherHRIcaused by an increase in the gradient. A positive correlation betweenHRIand the acceleration/deceleration exists. With the increase of the slope gradient,HRIis more sensitive to the changes in the acceleration/deceleration. The correlation betweenHRIand the deceleration of the downhills is more significant than that betweenHRIand the deceleration of the uphills.

mountain road; driver workload; vertical alignment; grade; slope length; heart rate increase

10.3969/j.issn.1001-0505.2017.03.033

2016-08-14. 作者简介: 徐进(1977—),男,博士,教授,yhnl_996699@163.com.

国家自然科学基金资助项目(51278514,51678099)、交通运输部应用基础研究资助项目(2015319814050)、重庆市科技计划资助项目(cstc2014jcyjA30024).

徐进，汪旭，林伟,等.基于自然驾驶试验的山区公路纵坡路段驾驶负荷分析[J].东南大学学报(自然科学版),2017,47(3):619-625.

10.3969/j.issn.1001-0505.2017.03.033.

U491.254;U412.33

A

1001-0505(2017)03-0619-07