基于模拟驾驶的天气环境对驾驶员危险感知特性影响

杨梦英 Yang Mengying



基于模拟驾驶的天气环境对驾驶员危险感知特性影响

杨梦英 Yang Mengying

（武汉理工大学，湖北 武汉430070）

据统计，在我国现有交通事故中由于驾驶员危险感知错误导致的比例占40%～45%，而由于不良天气导致的事故总量比正常情况下高出3～4倍；因此，研究驾驶员对不良天气的危险感知意义重大。对速度的感知能力是保证行车安全的先决条件，也是衡量驾驶员危险感知能力的重要指标。运用虚拟驾驶半实物仿真平台，检测晴雨雪等不同天气对驾驶员视觉感知特性的影响。结果表明，雨雪天气比晴天时驾驶员的视觉感知车速低3%～17%。

模拟驾驶；天气；危险感知

0 引 言

对已有的道路交通事故分析发现，超过80%的事故与驾驶员有关，其中驾驶员感知错误占54.2%，判断错误占35.9%，反应错误占9.2%[1]。车辆行驶过程中，驾驶员获取的信息90%来源于视觉[2]，而不良天气下，比如雨雪等恶劣环境导致的行车过程中危险事故占比较高[3]，故对驾驶员的视觉感知特性进行研究对于行车安全具有重大意义。在雨雪天气条件下进行虚拟驾驶试验，检测城市雨雪天气的道路环境对驾驶员视觉感知特性的影响，选择车速作为衡量指标。

1 天气环境建模

气象学中，降水强度通常用某时间段内降水量的多少来划分。一般条件下，雨滴的半径在0.1～0.35 mm，绝大多数雨滴的形状类似球体，雨滴下落时，速度为

式中，为雨滴的半径，为雨滴速度。当高度大于9.5 m时，最终速度可视为匀速。暴雨的雨滴半径选为0.3 mm，则雨滴体积为0.11 mm3，降落速度为3.46 m/s。

同理，大小雪的判定也可根据降雪量的多少。由于雪花大小与环境因素相关，所以其大小研究比较复杂，可以用摄像机拍摄下的雪花，其直径一般在2.0～5.0 mm之间，因为雪花很小，它们的最终速度依靠它们的大小（忽略风阻力这个重要的因素）[4]。

由于雪花下降的速度受其形状的影响，空气阻力与雨滴相比较大，无风降到地面的速度一般为1～2 m/s，此外伴随风的影响，实际速度会增大。由于雨雪本身的高亮特性，加上雨雪天气往往伴随有雾气出现，直接导致对比度降低，高亮度的雨雪，对光线有反射、折射等作用，会影响人的视觉。

Unity3D中的粒子系统由Ellipsoid Particle Emitter（椭圆粒子发射器）、ParticleAnimator（粒子动画器）和ParticleRenderer（粒子渲染器）3个部分所组成。试验所用的天气模型为雨、雪天气粒子模型，下雨采用的贴图为长方形，下雪采用的贴图为圆形。Unity3D中参数无量纲，只能体现相对大小，故雨雪天气的准确性是相对的，依据视觉经验，对比现实暴雨暴雪天气照片，制作出尽量准确的暴雨暴雪场景。通过修改粒子参数，改善天气粒子效果，模拟逼真的雨雪环境，对比如图1所示，驾驶员第一视角的效果对比如图2～3所示。

为了方便在同一个场景中实现不同的天气环境特效，将天气集成在一个界面中，通过界面操作来选择所需要的天气，如图4所示。

2 半实物仿真

选择城市道路进行试验，要求既平坦又宽阔，根据城市道路的路宽、路肩和车道数等数据选择不同车速进行车辆跟车行驶，车速不高于50 km/h。分别在3种天气环境的虚拟场景中进行模拟驾驶，记录驾驶员对自身车速感知值、与前导车辆车距感知值以及时间等视觉感知信息。

2.1 虚拟场景搭建

为研究天气对驾驶员危险感知的影响，选择城市道路进行虚拟场景模拟，并在虚拟城市场景中放入车辆，并调整好视觉角度。

1）城市道路场景

虚拟场景中，选择平坦且宽阔的双向四车道道路，如图5所示，道宽3.5 m，出于交通安全考虑，车速不高于50 km/h。车辆运动学模型如图6所示。

2）摄像头视角调整

第一人称视角（First Person Perspective）如图7所示，第三人称视角（Third Person Perspective）如图8所示。

2.2 模拟驾驶试验

1）试验设备和试验道路

试验车辆选择轿车，试验道路为虚拟城市道路，排除道路交通流的干扰。

2）被测试驾驶员

选择有良好驾驶习惯且视力正常（1.0～2.0）的8名技术娴熟的驾驶员作为试验样本，要求被测试者在试验中一切生理指标正常。

3）试验设计[5]

在晴天、雨天、雪天3种天气下分别进行试验，利用虚拟仪表采集实际的车速，调查被测试驾驶员的感知车速，每隔1 min左右询问被测试者对自身车速的估计，同时记录时间信息。每个被测者需测试10组数据。

3 数据处理与分析

将速度感知值与实测速度值进行对比，分析感知值的误差情况，并将雨雪环境下与晴天时驾驶员的视觉感知速度进行对比，分析不同天气下的视觉感知特性。

将雨雪和晴天环境时采集的试验数据汇总，t为实测车速，p为感知车速，选用感知车速与实测车速之比p/t来表示环境条件对驾驶员速度感知的影响，用E(p/t)表示p/t的均值。Driver1在3种天气下的感知车速分析见表1。

由表1可知：在雨雪环境下，将驾驶员的感知车速和实测车速进行对比，p/t的均值约为0.90（小于1），表明雨雪环境下感知车速较实际车速低10%；晴天环境下p/t的均值为0.976（接近1），表明晴天中的感知车速与实测车速相差不大。根据显著性检验方法来判断试验处理的差异是否显著，概率为显著性水平，通常取值为0.01，0.05，0.10等，为减少错误，取值小些。依据方差分析，雨雪天气对驾驶员速度感知有显著影响（<0.01）。

表1 驾驶员车速感知分析 km/h

序号雨天雪天晴天 VtVpVp/VtVtVpVp/VtVtVpVp/Vt 1 8.310.01.20 8.210.0 1.22 6.0 5.00.83 216.815.00.8916.415.0 0.9116.015.00.94 324.020.00.8325.020.0 0.8022.225.01.13 432.030.00.9335.130.0 0.8533.035.01.06 537.030.00.8135.430.0 0.8537.840.01.06 637.635.00.9337.735.0 0.9343.335.00.81 738.535.00.9138.235.0 0.9138.245.01.18 840.035.00.8840.335.0 0.8741.335.00.85 941.835.00.8440.035.0 0.87542.645.01.06 1042.735.00.8242.435.0 0.8341.245.01.09 E(Vp/Vt)0.904E(Vp/Vt)0.904 5E(Vp/Vt)0.976

同理，分析其他被测试者在3种天气下的感知车速，在雨雪环境和晴天环境下p/t的均值见表2。

表2 Vp/Vt的均值

E(Vp/Vt)driver1driver2driver3driver4driver5driver6driver7driver8 晴天0. 9761.040.950.970.990.971.011.02 雨0.900.870.830.940.840.860.910.94 雪 0.90 0.870.840.940.860.830.920.93

由表2可知：被测试者在晴天下感知车速与实测车速较为相近，其偏差小于6%；被测者在雨雪天气下的感知车速较实测车速约低6%～17%；将雨雪天气与晴天的E(p/t)值进行比较，在雨雪天气下E(p/t)比晴天时E(p/t)值约低3%～17%。

4 结 论

不良天气对驾驶员感知特性有较大影响，通过虚拟驾驶半实物仿真的试验，得出以下结论：在晴天时，感知车速与实际车速较为接近，其偏差小于6%。在雨雪天气时，驾驶员视觉感知车速有显著变化，感知车速比实际车速低6%～17%，且感知车速比晴天环境中低3%～17%。

[1]郑东鹏. 驾驶人危险感知及影响因素研究[D]. 上海：上海交通大学，2013.

[2]刘兵. 基于驾驶员视知觉的车速控制和车道保持机理研究[D]. 武汉：武汉理工大学，2008.

[3]赵学静. 雪天气退化图像复原方法研究[D]. 沈阳：沈阳理工大学，2015.

[4]相文森. 城市冰雪道路交通事故成因及发生机理研究[D]. 哈尔滨：哈尔滨工业大学，2010.

[5]邢恩辉，王锐，韩平. 冰雪道路环境对驾驶人视觉感知特性的影响[J]. 中国安全科学学报，2012，22（3）：86-91.

2016-12-16

1002-4581（2017）02-0011-04

U471.1

A

10.14175/j.issn.1002-4581.2017.02.003