视觉偏差现象形成机理对线形安全设计的启示

2020-08-14李尚辉张成江

河南城建学院学报 2020年3期

李尚辉，张成江

(1.福州外语外贸学院理工学院，福建福州 350202；2.福建省交通规划设计院有限公司，福建福州 350004)

驾驶员在操纵车辆的过程中80%以上的道路信息通过视觉来获取，视觉在驾驶员的各种感觉器官中是最为重要的一种[1]。然而，受到心理、生理及外界环境的影响，在某些场合，驾驶员视觉获取的道路信息与实际信息并不相符，从而造成视觉偏差，产生视错觉现象。数据显示，由驾驶员视错觉造成的交通事故数占比高达35%以上[2-3]。常见的视错觉现象有线形错觉、速度错觉、空间错觉、色彩错觉、光线错觉[4-5]，如著名的美国科罗拉州大峡谷U形公路，是一条典型的由线形错觉而闻名的死亡公路。

近年来，线形错觉受到广泛关注。Hassan Y对驾驶人在弯道中的感知半径和真实半径进行建模分析，研究了缓和曲线以及平曲线与竖曲线对应的位置对错视觉的影响[6]；孙宝芸认为平曲线与凸形竖曲线组合路段，感知曲率变小，平曲线与凹形竖曲线组合时感知曲率变大[7]；杨琼以车辆轨迹偏移和加速度来量化视错觉现象，采用正交试验方法研究了曲线半径、转角、缓和曲线长、纵坡以及视距等因素与视错觉之间的关系，并建立相应的回归方程[8]。上述研究表明，当前针对线形错觉主要考虑的是道路线形的绝对指标和独立的路域环境，而对于线形的相对指标对驾驶员视觉偏差的影响考虑不足。虽然我国《公路路线设计规范》(JTG D20-2017)对线形的各类指标做了明确规定，但一些满足规范设计的线形也会引起驾驶员的认知错误，究其原因是因为道路是一种空间三维几何的连续结构物，单个指标满足要求后未全面评价道路三维几何线形。据调研线形指标不良的山区公路，其事故率并非始终高于线形良好路段，这很可能是因为山区公路弯道、纵坡等指标的变化具有一致性，较少发生突变现象，速度变化具有连续性。因此，从道路线形因素对驾驶员视觉偏差形成机理的分析仍不够深入。为此，论文以连续弯道半径比、竖曲线坡差来表征线形一致性，利用UC-win/road建立道路三维模型，通过驾驶仿真模块播放动画，选取具有一定经验的驾驶员来调查视觉感知情况，以期对道路线形的优化提供理论参考。

1 线形一致性的表征指标

驾驶员作为交通系统中的核心要素，其不当行为是导致交通事故最直接也是最重要的原因，而其行为源自驾驶人深层次的心理、生理机制及触发该类机制的外界因素。根据人的信息处理模型[9]，在操纵车辆过程中，道路信息通过驾驶员的感觉器官传输至大脑(信息感知阶段)，随后在大脑中抽象加工，形成心理决策(认知决策阶段)，最后通过相应的操作行为表现出来(行为反应阶段)，整个过程可表示为：感知-认知-反应。在该过程中，信息感知出现偏差、认知决策出现错误、行为反应出现失误均可能引发交通事故。道路线形是呈现在驾驶员视野中最重要的信息，线形设计除了要满足直线长度、半径、坡度、坡长等单一的指标外，还要符合线形的一致性，因为通常情况下，驾驶员期望的线形不宜与上一路段相差过大，而是更希望与前一路段保持连续。倘若前后路段半径相差过大，将会导致驾驶员信息感知出现偏差，在驾驶员信息处理模型中感知阶段发生故障，极有可能引发交通事故，这是线形不一致所造成的。

线形一致性是一个定性的概念，普遍的做法是通过前后路段速度的协调性来评价它，即通过前后路段车辆速度变化的大小来表征，如当速度梯度小于10 km/100 m或者速度差△V85小于20 km/h，则线形一致性好[10]。此外，曲率变化率(CCR)，线形指数、展现系数(表示路线便捷程度)、路线交角总和率(表示路线的弯曲程度)、平曲线半径离差(反映平曲线半径的均匀性)和视距保证率等均可在不同场合来评价线形一致性，其中，线形指数包含前后单一线形指标的相对变化量、某一线形指标与该指标平均数的比值等[11-12]。论文主要研究道路线形一致性对驾驶员视觉感知的影响，对于平曲线，采用前后曲线半径比来表征线形一致性；对于竖曲线，采用坡差来表征线形一致性。

2 三维仿真试验

UC-win/road是FORUM8公司开发的三维道路虚拟仿真平台，该平台可对各种不同线形公路和不良天气进行量化定义，对真实道路的设计指标、交通标志、气候及周边环境再现模拟，还可以导入道路设计软件中的桩号文件对道路进行精准定义。此外，二维、三维模型数据库、材质数据库均较为丰富，除了制作静止画面，还可录制动画，与传统的动画程序相比，具有道路生成集成化、建模成本低、模型参数变更容易等特点[13]，故选用UC-win/road模拟道路三维场景。

2.1 道路三维建模

(1)定义平面

打开“编辑”下的“道路平面图”选项即出现道路设计界面，在“开始定义-定义道路”上可进行平面设计，通过鼠标点击或者输入坐标的方式选中交点，双击起点和终点确定该点坐标，双击交点，可设置交点坐标、曲线类型、曲线参数。对于平曲线，线形一致性表征指标为前后曲线半径比，论文对四种工况下的半径比进行建模仿真，令前段曲线为弯道1，半径为R1；后段曲线为弯道2，半径为R2，四种工况前后曲线半径(R1/R2)分别为：100 m/400 m、200 m/400 m、300 m/400 m、400 m/400 m，利用UC-win/road对四种连续弯道进行仿真模拟，其效果如图1所示，通过对驾驶员调查访问可得不同弯道半径比下驾驶员的视觉感知。

图1 不同半径比下连续弯道仿真效果图

(2)定义纵断面

双击道路平面线形，进入纵断面编辑界面，双击纵断面起点可设置起点高程，添加纵断面变坡点，可设置变坡点的坡度、坡长、VCL(竖曲线长度)，设前坡坡度i1，后坡坡度i2。其中，i为正，表示上坡；i为负，表示下坡。对于竖曲线，线形一致性表征指标为前后坡差△i，分别设计凸曲线上坡路段和凹曲线下坡路段五种工况下的前后坡差进行建模仿真，其中，竖曲线半径为2 000 m，上坡路段前后坡度(i1/i2)为：6%/1%、5%/1%、4%/1%、3%/1%、2%/1%，前后坡差△i分别为5%、4%、3%、2%、1%。下坡路段前后坡度(i1/i2)为：-6%/-1%、-5%/-1%、-4%/-1%、-3%/-1%、-2%/-1%，前后坡差分别为5%、4%、3%、2%、1%，即分别以1%为一个梯度，将坡差划分为四个范围，从而分析竖曲线不同坡差下驾驶员的视觉感知。利用UC-win/road分别对凸曲线上坡路段和凹曲线下坡路段五种工况下的前后坡差进行建模仿真，其效果如图2和图3所示，通过对驾驶员调查可得不同坡差下驾驶员的视觉感知。

图2 不同坡差下凸曲线上坡路段仿真效果图

图3 不同坡差下凹曲线下坡路段仿真效果图

(3)定义横断面

在编辑纵断面界面上，点击编辑道路截面进入横断面设置界面。在道路横断面编辑界面，系统只给定四种横断面模块，可在这四种模块上根据需要设置指定的横断面形式。进入登记道路截面，可调整车道，设置断面元素材质，本文主要参照二级公路断面形式，故模型横断面选择双向两车道公路。

2.2 实验设计

根据定义的平面线形和纵断面线形，利用UC-win/road的驾驶仿真模块播放动画，构造一个真实的驾驶场景，选取40名具有一定驾驶经验的驾驶员观看动画，驾驶员年龄介于25～51岁，驾龄分布在3～26年，其中男性33人，女性7人。设置视觉感知方面的问题，对观看动画的驾驶员调查访问，根据视觉所获取的信息对线形指标做出判断，分析40名驾驶员的调查结果，从而得出结论。其中，平曲线一致性主要调查四种工况下前后连续弯道的感知半径大小，近处平曲线为弯道1，远处平曲线为弯道2，设置的问题为“您认为弯道1的半径()弯道2的半径(填>、<或=)”；竖曲线一致性主要调查五种工况下驾驶员对于i2路段坡度的感知情况，设置的问题为“您认为此处为上坡还是下坡？”。

3 结果与分析

3.1 前后曲线半径比对驾驶员视觉偏差的影响

通过对40名驾驶员调查访问可得弯道1与弯道2感知半径的大小关系，具体调查结果如表1所示。

表1 不同半径比下感知半径大小关系数据统计表

由表1可知：当R1/R2为100 m/400 m时，40%的受访者表示弯道1半径大于弯道2半径，27.5%的受访者认为两者半径相等，认为弯道1半径小于弯道2半径的受访者仅占32.5%，在这种情况下，仅有小部分受访者判断正确；当R2半径不变，R1半径增至200 m时，认为弯道1半径大于弯道2半径的受访者增至65%，15%的受访者认为两者相等，而判断正确的受访者降至20%，说明此时大部分驾驶员出现视觉偏差现象，认为后段圆曲线半径小于前段圆曲线半径，假设驾驶员在此路段操纵车辆，认为后段曲线半径更小，在信息处理模型中，信息感知阶段出现偏差，便会对接下来的认知决策和行为反应造成影响，于是在弯道2处驾驶员倾向于以更大的角度操作方向盘，在车速过大的情况下容易偏离正常行车轨迹，对交通安全造成潜在隐患；当R1半径分别增至300 m和400 m时，出现视觉偏差的受访者略微增加，判断正确的受访者进一步降低。

以上现象主要跟弯道的可见性相关，远处弯道的可见性差，在视野范围内其圆曲线长度不足半圆的圆弧线，驾驶员容易低估其半径；而近处弯道对于驾驶员来讲，可见性强，驾驶员容易看清前方线形，往往使得驾驶员对弯道的感知半径比实际半径大。这种现象在连续S弯道尤为突出，在S形连续弯道，驾驶员视觉可见性偏差大，在连续转弯过程中，视线不断改变，容易产生视觉偏差，认为前方弯道比实际更弯曲。日常生活中的透视原理亦是如此，同样大小的物体，处在不同的空间位置上，人眼视觉对其的感知大小也不相同，如“近大远小”现象。

3.2 坡差对驾驶员视觉偏差的影响

通过调查驾驶员对坡度的感知情况来反映竖曲线线形一致性，具体分为凸曲线上坡和凹曲线下坡路段，40名受访者对后坡的感知如表2所示。

表2 不同坡差下坡道感知数据统计表

对于凸曲线上坡路段，当坡差为1%时，95.7%的受访者认为后坡为上坡路段，仅有5%的受访者表示后坡是下坡路段，出现视觉感知偏差现象不明显，驾驶员感知坡度与实际坡度较为一致。当坡差为2%时，认为后坡为下坡路段的受访者比例增至22.5%，视觉偏差现象逐渐凸显，当坡差为3%时，60%的受访者认为后坡为下坡路段，此时，大部分驾驶员出现视觉偏差现象，在临近后坡路段时换挡减速，认知决策和行为反应偏离正常操作，造成潜在的安全隐患。当坡差进一步增大至4%时，出现视觉偏差的受访者占比随之增大到87.5%，当坡差继续增大至5%时，基本上所有受访者认为后坡为下坡路段，这意味着在前坡位置完全看不清后坡的线形。由此可见，随着坡差增加，视觉偏差现象越来越明显，当坡差在2%以内时，对驾驶员的视距影响不大，大部分驾驶员可以正确判断下一路段为上坡，当前后坡差由2%增加到3%时，判断失误的驾驶员大幅度上升。坡差超过3%时，视觉偏差已经十分显著，对驾驶员的信息感知模型影响较大，容易造成潜在的交通安全隐患。

对于凹曲线下坡路段，当坡差为1%时，90%的受访者认为后坡为下坡路段，此时仅有10%的受访者出现视觉偏差现象。当坡差为2%时，55%的受访者认为后坡为上坡路段，此时大部分驾驶员出现视觉偏差，误以为后坡为上坡路段，在临近后坡路段时驾驶员采取加速行为，而实际路段为下坡，容易造成刹车失灵问题。当坡差超过3%时，90%以上的受访者均出现视觉偏差现象。由此可见，随着坡差增大，视觉偏差现象越来越发明显，当坡差大于2%时，大部分驾驶员信息感知出现偏差，而凸曲线上坡路段该值为3%，可见凹曲线下坡路段信息偏差对坡差更加敏感。