基于驾驶员视觉兴趣区域的交通工程设施信息量阈值研究

戚春华，王笑男，朱守林，李航天

(内蒙古农业大学 能源与交通工程学院，内蒙古 呼和浩特 010018)

0 引 言

交通工程设施作为道路交通系统中的重要组成部分，在驾驶员行车过程中，可为驾驶员出行提供必需信息。交通标志信息量作为交通工程设施中的主要组成部分，所含信息量大小会影响驾驶员视认标志的过程。在行车过程中，获取适宜的信息量是安全行车的根本保障，为保障行车安全，驾驶员需要在有限的时间内完成对道路交通标志信息的认知与处理。通过对内蒙古典型草原公路进行前期调查统计发现：内蒙古地区草原公路具有路侧景观单调，交通工程设施设置不完善，线形以长直线为主，直线长度占比近90%等特点[1]。且在调查的草原公路中，80%以上都存在信息量不足的问题，草原公路交通工程设施信息量，对驾驶员的视觉影响比较显著[2]，在这种环境下行车，实际车速常常高于设计车速。在驾驶员行车过程中，80%～90%的道路信息通过视觉获取，驾驶员的视觉特性与驾驶安全密切相关[3]。在草原公路特殊道路条件下行车时，研究草原公路直线段交通工程设施信息量对驾驶员视觉特性的影响，根据驾驶员的视觉行为信息，找出草原公路直线路段下适宜的标志信息量，对于优化道路交通安全标志设置，提高行车舒适性和安全性。

目前，国内外针对于交通工程设施信息量对驾驶员视觉特性的研究有很多，吕能超等[4]通过研究不同信息量的交通标志对驾驶员认知负荷的影响规律，得出随着信息量等级增加，驾驶员反应时间会相应增加；商艳等[5]研究在景观单调草原公路行车条件下，随着景观构成要素增加,眨眼与注视时间不断减小,而瞳孔直径和扫视幅度逐渐增加；林雨等[6]通过室内仿真采集驾驶员视认不同信息量标志的认知时间，建立信息量与认知时间关系，得出了标志信息量阈值；韩磊等[7]研究不同信息量层级交通工程设施对驾驶员视觉特性的影响，得出信息量水平在Q2水平下，有利于行车安全；李英帅等[8]利用实驾实验采集的隧道亮度参数和被试视觉指标分析，得出隧道的照明亮度对驾驶员注视持续时间、扫视幅度和眨眼频率等指标具有显著影响；高建平等[9]通过实驾实验研究驾驶员在高速公路的养护作业条件下的视觉特性，认为注视点的中心在道路前方，逐渐向其他区域转移；LIU Yungching[10]研究发现交通标志信息量越大，驾驶员对信息的认知搜索时间越长，且对不熟悉的标志需要更多时间来理解；GUO Zhongyin等[11]通过建立快速路交通标志信息量模型，采集不同信息量下的驾驶行为数据，得出快速路出口交通标志信息量阈值；B.B.TAMAR等[12]通过建立道路标志信息量和汉字尺寸模型，研究标志信息量与驾驶员认知时间关系，得出标志信息量大小影响着驾驶员识别标志牌时汽车的加速度与偏移距离；B.LIU等[13]通过模拟设备，采集不同速度下驾驶员视认不同信息量交通标志的眼动参数，发现随着驾驶速度和信息量的增加，驾驶员注视次数和持续时间呈增加趋势。

综上可知，国内外对于交通标志信息量对驾驶员视觉特性的影响已经取得系列研究成果，但主要集中在各类交通标志信息量过载对驾驶员驾驶行为及视觉特性的影响，但从驾驶员兴趣区域角度出发，在草原公路这种特殊道路环境下，驾驶员对交通工程设施设置兴趣区域的信息量大小与驾驶员视觉特性的关系有待研究。因此，笔者利用眼动仪采集草原公路模拟驾驶环境下驾驶员的眼动数据，分析在草原公路直线段下，驾驶员视认不同信息量水平交通工程设施的视觉特性，以期深入研究草原公路直线段交通工程设施信息量设置的合理范围，保障行车安全。

1 试验设计

1.1 设施的信息量量化及层级划分

交通工程设施作为路网环境中的认知载体，通过符号、文字、颜色等形式传递给驾驶员[14]，驾驶员对于信息的传递是一个从不知到认知的过程。某个事物信息量的大小，与该事物可能出现的状态数目及状态出现概率有关[15]。对于交通标志信息量大小，每个交通标志的平均信息量与标志含义可能出现的概率有关。采用香农信息论原理，得出交通工程设施信息量如式(1)：

(1)

式中：H(X)为交通工程设施的信息量；Xi为事件X呈现的i状态；m为事件X可能出现的状态总数；P(Xi)为第i种状态的概率。

单词、图形或者符号等都是交通标志的组成部分。对于每个子集，所有元素出现的概率都不相等。为了简化计算，假设发生概率相等，则P(Xi)=1/m，信息量计算方法简化为式(2)：

H(X)=log2m

(2)

公路交通工程设施所包含的要素众多，且有许多离散数据。结合草原公路交通工程设施特点，内蒙古草原公路交通工程设施以中文字符、阿拉伯数字、颜色、蒙文等9类元素为主。在信息传递过程中，每类元素所能传递的重要度有差异，为得到每类交通工程设施传递的有效信息量，确定适合于草原公路交通工程设施有效信息量度量的方法，前期通过对大量草原公路交通工程设施各要素的统计与总结，采用AHP(层次分析法)对草原公路9类交通工程设施元素重要度赋予权重，各要素(权重)为：汉字(0.21)、英文(0.06)、数字(0.16)、几何形状(0.11)、颜色(0.10)、指向(0.17)、图或符号(0.08)、蒙文(0.05)及线状设施(0.06)。

将各类要素的权重考虑带入，得出草原公路交通工程设施有效信息量计算如式(3)：

H(S)=ε1H(X1)n1+ε2H(X2)n2+…+ε9H(X9)n9

(3)

式中：H(S)为每个交通工程设施总信息量；εi第i类元素的权重；H(Xi)为第i类元素的基本信息量；ni为交通工程设施上i元素个数(i=1，2……9)。

在对交通工程设施量化的基础上，为全面掌握内蒙古草原公路交通工程设施特点，根据内蒙古独特的地理位置和地形特点，选择具有典型代表性的草原公路S101赛罕塔拉至满都拉图、S309满都拉图至二连浩特、S203新巴尔虎右旗至新巴尔虎左旗进行调查。通过调查和统计3条路段交通工程设施，并根据式(3)计算出每种交通工程设施的信息量大小，然后综合这3条公路每10 km的信息量进行聚类分析。聚类结果按照交通工程设施类型和信息量大致划分为5类(信息量密度)：一类:信息因子特征含基本标线、公里桩和路口警示桩(3.750～9.729 bits/km)；二类：在一类基础上含有少量指示、警告类信息(9.200～16.490 bits/km)；三类：路口指路标志和警示标志(12.330～23.880 bits/km)；四类：含收费站和限速标志(37.670 bits/km)；五类：大半径弯道诱导标志(16.810 bits/km)。通过对草原公路交通工程设施的统计、特征和分类结果的总结，为了便于模拟试验场景设计和数据分析，将交通工程设施信息量密度范围分为五个等级：Z1(0～<10 bits/km)、Z2(10～<20 bits/km)、Z3(20～<30 bits/km)、Z4(30～<40 bits/km)、Z5(≥40 bits/km)。

1.2 试验方案

根据1.1节对草原公路交通工程设施的统计，选择草原公路出现频率高、具有代表性的几类交通工程设施为元素，并根据交通工程设施信息量大小组合成5个信息量层级设置到设计好的草原公路模拟场景中。具体设置如表1，每个信息量等级的图例如图1。

表1 草原公路交通工程设施信息量等级划分

图1 5个信息量水平下交通标志

通过1.1节对设施的调查分析及信息量划分，在室内模拟驾驶平台系统中，按草原公路实际交通环境建立试验场景。设计试验道路为长约28 km的双向两车道典型草原二级公路，车道宽3.750 m，设计车速80 km/h，每种信息来源均设置5个重复水平，每个重复水平设置为1 km。为了避免长直线使驾驶员产生单调感觉，及标牌信息量冗余造成试验结果误差，分别在每2种信息量路段后接一个0.5 km的曲线过渡段，并分别设置0.5 km的直线适应段在试验起点和试验结束后。为了排除其他因素的对试验结果的干扰，试验路段不设置交通流量、路侧景观、建筑等，具体设置如图2。

图2 草原公路模拟道路场景

1.3 试验人员

试验招募了30名具有法定驾驶资格的驾驶员，身体健康良好，无眼部疾病且视力正常，从中选择20名被试者。根据前期问卷调查、驾驶员驾龄、驾驶里程以及日常驾车习惯，将试验驾驶员分为熟练和非熟练驾驶员2组，熟练驾驶员平均年龄34.38岁(标准差δ=4.48)，平均驾龄5.81年(δ=2.5)，驾驶里程5.04×104km(δ=4.03)；非熟练驾驶员平均年龄26.45岁(δ=4.07)，平均驾龄2.21年(δ=0.52)，驾驶里程1.84×104km(δ=0.93)。

1.4 设备及数据采集

模拟采用设备为法国雷诺SCANeR六自由度实车模拟驾驶试验系统及其附属设施。同时使用iView X(HED)眼动仪采集和记录驾驶员行车过程的眼动数据，对采集到的眼动数据利用BeGaze2.4进行处理与分析，从动态视觉的角度研究草原公路交通工程设施信息量对驾驶员视觉特性的影响。

2 兴趣区域划分

驾驶员感兴趣区域(area of interest，AOI)表征了在行车过程中驾驶员感兴趣的区域(关注区域)，是研究驾驶员注视转移模式以及注意力分配的前提和基础[16]。驾驶员在行车过程对道路上的各种目标需要密切关注，通过获得有效信息来保障行车安全。但在行车过程中，影响行车安全的交通目标只是一部分，驾驶员通常对几个重要区域的目标进行反复关注。因此，研究道路信息量对驾驶员眼动规律的前提，是对驾驶员前方视野进行兴趣区域划分。

鉴于此，将驾驶员注视的前方区域按不同的位置划分为5个兴趣区域，分别为道路前方近处区域(AOI1)、道路前方稍远处区域(AOI2)、道路前方远处区域(AOI3)、右侧区域(AOI4)、左侧区域(AOI5)5个部分，具体划分如图3。划分标准[17]为：AOI1：距离驾驶员15～20 m以内；AOI2：距离驾驶员15～20 m以上，150～200 m以内；AOI3：距离驾驶员200 m以上；AOI4：道路右侧交通工程设施区域；AOI5：道路左侧区域。

图3 感兴趣区域划分

3 结果与分析

3.1 视觉特性指标选择

驾驶员的视觉特性是指驾驶员用眼睛感知交通信息的方式包括注视、扫视、眨眼。其中，眨眼是眼睑的开合，驾驶员缓解驾驶疲劳的方式通常为眨眼，但眨眼并不能获得相关信息。

评价驾驶员注意特性主要是注视和扫视行为指标。注视行为中选取区域注视点数和区域注视持续时间作为评价指标。区域注视持续时间和区域注视次数能够分别从时间和空间角度，反映驾驶员对不同区域目标的感兴趣程度和获取信息的难易程度，是重要且相对独立的评价指标。扫视行为中选取扫视幅度、扫视平均速度作为评价指标。扫视幅度表征的是驾驶员对视觉信息采集的范围，扫视平均速度表征的是驾驶员对信息的捕捉和加工效率。在扫视行指标中，扫视幅度、扫视平均速度和扫视持续时间之间存在相互关系。

3.2 视认行为特征分析

3.2.1 各区域的注视次数与时间占比

通过对不同兴趣区域驾驶员注视特性指标的统计分析发现，随着交通工程设施信息量的变化，驾驶员关注区域主要集中在AOI1～AOI4，对AOI5的关注程度较低。主要因为草原公路上行车时，由于交通参与者较少，视觉系统受干扰程度低，驾驶员很少超车或变道，因此对左侧区域的关注程度较低，而更多关注道路情况以及道路右侧的交通工程设施设置区域。鉴于此，在分析中，不考虑AOI5，对AOI1～AOI4的注视特性统计如图4。

图4 驾驶员注视指标在各AOI区域的百分比

统计结果可看出，驾驶员注视行为的空间特性受驾驶熟练程度影响显著。熟练驾驶员在行车过程中关注道路前方稍远处，同时兼顾四周辐射，辐射范围较大；不熟练驾驶员主要关注道路近处区域，对道路远处关注度较低。可见，熟练驾驶员驾驶经验丰富，驾驶过程中驾驶负荷比非熟练驾驶员低，驾驶状态比较放松，注视分布相对于非熟练驾驶员更远也更分散。因主要研究草原公路交通工程设施信息量大小对驾驶员视觉特性的影响，而草原公路交通工程设施的设置主要集中在AOI4区域，为了避免其他区域的数据对研究结果的影响，只选择AOI4区域的统计结果进一步分析驾驶员的视觉特性。

3.2.2 注视行为影响分析

按照信息量的不同水平，分别对熟练和非熟练驾驶员在AOI4的注视数目和注视持续时间进行统计，如图5。

由图5可知，随着信息量水平的增加，驾驶员在AOI4区域的注视特性指标呈现递增的趋势，熟练驾驶员在AOI4区域的关注度整体要高于非熟练驾驶员。在Z1信息量下，由于信息量水平较低，道路环境单调，导致驾驶员对AOI4区域的注视持续时间和次数都较低。由文献[7]可知，信息量水平较低时，驾驶员处于无意识的注视行为，AOI4区域交通工程设施不能更好的引起驾驶员的警觉度，而草原公路90%以上路段交通工程设施信息量都处于Z1水平，在此环境下行车时驾驶员注意力下降，感知危险能力降低，严重影响行车安全。随着信息量水平的增加，驾驶员在AOI4区域的注视持续时间和注视次数都出现明显的增加，说明增加交通工程设施信息量能够提高驾驶员的关注度，增加驾驶员对信息处理加工的认知效率；而当信息量水平达到Z4时，驾驶员在AOI4区域的注视持续时间和注视次数都出现明显降低，说明当AOI4区域的信息量达到一定水平时，驾驶员对信息的处理能力和处理效率达到最大，此时驾驶员不仅能快速处理标志信息，还将有更充足的注意力来关注道路其他交通信息。随着信息量水平继续增加到Z5，AOI4区域的注视持续时间和注视点数目都达到最大，说明此时需要驾驶员花费大量的时间和脑力资源来关注AOI4区域信息，将导致驾驶员对道路其他区域的关注程度下降，在应对突发交通事故时的处理能力减弱。因此为保证行车安全，草原公路交通工程设施信息量在Z4水平下最适合驾驶员对信息的处理。

图5 不同信息量水平下AOI4兴趣区域的注视特性指标趋势

3.2.3 扫视行为影响分析

对不同信息量水平下两组驾驶员扫视幅度、扫视平均速度变化规律进行统计，结果如图6。

图6 不同信息量水平下扫视特性指标趋势

由图6可知，两组驾驶员的扫视幅度波动大致相同，熟练驾驶员的平均扫视幅度要大于非熟练驾驶员。根据注意深度理论可知，如果扫视幅度偏大，说明驾驶员所获得的信息量足够多，视觉转移到下一个注视点所需转动的角度足够大；相反，则表明此次视觉搜索过程所获取的外界信息相对较少。因此，熟练驾驶员比非熟练组驾驶员在行车过程中获取有效信息的搜索效率高，提取相关道路交通环境的速度较快。由图6(a)可以看出，两组驾驶员在草原公路行车时，视认不同层级交通标志信息量时的扫视幅度变化趋势相同，均是随着信息量的增加，扫视幅度先升高再降低，扫视幅度都在信息量水平增加到Z4时开始下降。说明两组驾驶员在该条件下对道路交通环境信息的搜索效率较高，能够及时观察到周边的行车交通环境，有利于降低行车紧张感，提高行车安全性。

从图6(b)可知，熟练驾驶员扫视平均速度均大于非熟练驾驶员。这主要是由于熟练驾驶员驾驶经验丰富，处理信息的速度较快。并且从图6(b)的整体变化趋势可以发现，两组驾驶员在Z1～Z3信息量水平下，扫视平均速度随着信息量的增加出现明显下降。说明在信息量相对较低的路段，驾驶员的注意力随着信息量的增加而逐渐变得集中，对信息的捕捉和加工效率降低，扫视平均速度显著下降。当信息量水平增加到Z4时，扫视平均速度又出现明显升高，说明在信息量水平相对较高的Z4时，没有影响驾驶员对信息的捕捉与加工效率；在Z5时，扫视平均速度又出现下降，说明当信息量水平达到一定程度时，驾驶员对信息的捕捉与加工效率急剧下降，驾驶员需要花费更多的精力来处理标志信息，导致驾驶员应对突发交通事故的处理能力下降，影响行车安全。因此当信息量处于Z4时，驾驶员对信息处理速度快、行车心理负荷小。

4 结 语

笔者通过设置5种不同信息量水平下的交通工程设施，用来分析草原公路直线段交通工程设施对驾驶员视觉特性的影响，得出以下结论：

1)根据模拟试验场景将驾驶员前方视野划分为5个感兴趣区域，将每个区域两组驾驶员的注视持续时间和点数目进行统计分析得出：熟练驾驶员经验丰富，驾驶状态较放松，驾驶负荷比非熟练驾驶员低，注视分布相也更远也更分散。同时驾驶员对某一兴趣区域关注度高，对其他区域的关注就会降低。

2)通过对驾驶员在AOI4区域的注视特性指标分析可知，熟练驾驶员在各信息量水平下，对AOI4区域的关注程度高于非熟练驾驶员。在低信息量水平下，驾驶员对AOI4区域的关注程度低，更多的处于无意识关注前方道路，长时间行车，易出现精神疲劳，影响行车安全。信息量水平在Z4时，驾驶员处理信息效率最高。在Z5信息量水平下时，驾驶员处理信息的难度较高，应对突发交通事故时的处理能力减弱。。

3)通过对驾驶员扫视特性指标的分析可知，当信息量水平达到Z4后，随着信息量的增加，扫视幅度出现下降，导致驾驶员扫视所覆盖的范围降低，发现危险信息的概率降低。扫视平均速度在信息量达到Z4时，驾驶员注意力最集中，对交通工程设施信息的捕捉和加工效率最高。由驾驶员扫视指标也可得出，草原公路直线段交通工程设施信息量处于Z4水平时，能保证行车安全。