城市隧道分流区驾驶人注视行为特性研究

贺世明 杜志刚 韩 磊 许富强 尹香港

(武汉理工大学交通与物流工程学院 武汉 430063)

0 引 言

城市地下隧道内空间环境密闭，缺乏视觉参照系，加之交通流量大、车辆类型复杂，极易发生交通事故[1-2].研究城市隧道和城市道路视距视区等的差异，以提高隧道行车安全.姚裔虎等[3]基于城市道路隧道路段驾驶员注视点的变动，建立了基于视力角特征的城市隧道标志视认模型；卓艳冲等[4]采集驾驶人在自由流和非自由流状态下的眼动行为数据，分析了城市隧道驾驶员的注意特性；潘姝等[5]运用马尔科夫链理论研究了驾驶人的注视转移规律和注视平稳分布特征；刘明秀等[6]采用理论分析与实验相结合的方法，建立隧道光照度与隧道距离以及瞳孔面积的关系模型；Han等[7]探讨了隧道内轮廓线对驾驶员注视行为的影响；Qi等[8]研究了驾驶员眼动和心电指标，分析了隧道环境下驾驶员心生理状态的变化规律；陈鹏等[9]研究了城市隧道出入口亮度变化、视觉适应性对障碍物视认距离的影响；陈云等[10]研究了不同车型驾驶人在小半径公路短隧道入口环境中的视觉负荷；Qin等[11]探讨了车速对公路隧道入口驾驶员昼夜眼球运动特性的影响，分析了瞳孔大小、平均注视时间和平均注视次数与车速之间的关系；焦方通等[12-13]分析了城市水下特长隧道弯道路段驾驶人扫视行为的变化特点，以及进出隧道过程中驾驶人的瞳孔变动特性，对城市水下隧道出入口的视觉舒适度进行了评价.

国内外学者对城市隧道驾驶人因和交通安全方面的研究取得了显著的成果，但缺乏对城市隧道分流区驾驶人视觉特性方面的研究.城市隧道与高速公路隧道相比，出口较多，隧道内要设置分流区路段，此路段车辆会进行多次变道，冲突段多，事故风险较高.鉴于此，文中以武汉市公铁隧道分流区路段为研究对象，分析驾驶人注视行为的时空分布特性，并引用马尔可夫链探究驾驶人在城市隧道分流区的注视转移特性.

1 实验设计和数据采集

1.1 实验隧道

以武汉公铁隧道中澳门路与中山大道分流区路段作为城市隧道实车实验地点，见图1.实现路线分为两条，澳门路方向为主线车辆沿着当前车道继续前进，中山大道方向表示主线车辆经过分流区驶入匝道.隧道分流区是指在出口匝道之前，减速车道及其对应的主线范围，其主要功能是供车辆完成变道、加减速等驾驶任务，保证车辆安全有序的进入主线或者匝道.

图1 实验路线

1.2 被试驾驶人

选取持有C1驾驶证的被试驾驶人20名，其中男性驾驶人14名，平均年龄23岁，平均驾龄为5.2年；女性驾驶人6名，平均年龄25岁，平均驾龄为4.3年.为消除偶然误差，每位驾驶人至少进行3组有效试验，有效样本60组.

1.3 实验设备及数据采集

试验车辆为自动挡轿车.眼动数据采集设备为德国某公司的Dikablis Professional眼动仪，采样频率为60 Hz，瞳孔追踪精度为0.05°，视线追踪精度为0.1°～0.3°.为减小交通量对城市隧道分流区的干扰，选取实验时间段为周一至周五09：00—10：30，15：30—17：00.

2 注视特性分析

2.1 注视点

1) 兴趣区域划分 根据城市隧道分流区环境特征，将分流区兴趣区域分为六个部分，见图2.分别为：左侧区域、近处路面区域、远处顶部区域、中心区域、右侧区域和驾驶室区域，其中中心区域依据驾驶任务分为主线中心区域和匝道中心区域，即车辆通过分流区后进入主线时前方区域为主线中心区域，进入匝道时前方区域为匝道中心区域.

图2 兴趣区域划分

其中，左侧区域包括左侧隧道壁、左侧检修道、左侧车辆信息等；近处路面区域包括路面标志、车道标线等；远处顶部区域包括隧道洞顶、交通标志、照明灯带等；中心区域包括驾驶员视野正前方交通信息、分流区鼻端等；右侧区域包括右侧隧道壁、右侧检修道、右侧车辆信息等；驾驶室区域包括仪表盘、后视镜等.

2) 注视点分布 在视觉信息的搜索过程中注视点的数目反映的是驾驶员所需要处理信息的数目.区域中注视点个数是衡量搜索效率的1个指标，也是区域重要性的衡量指标，区域越重要，注视频次越多[14].在实验数据中选取被试驾驶人注视点的有效数据绘制出注视点分布图，图3分别为车辆在通过分流区后进入主线和匝道两种情形下驾驶人注视点分布图.

图3 车辆经过分流区进入主线及匝道驾驶人注视点分布图

由图3可知：驾驶人进入主线时注视点分布比较分散，而进入匝道时注视点分布相对集中.对驾驶人注视点在视频像素中的水平分布广度和垂直分布广度分析发现，主线中驾驶人注视点在视频像素中水平分布范围为264.987～1 432.185 px，垂直分布范围为279.473～1 001.04 px；匝道中驾驶人注视点在视频像素中分布范围为500.954～1 513.01 px，垂直分布范围为359.192～989.883 px，反映出两种路线下车辆驶入主线时驾驶人注视点水平分布广度较大，而垂直分布广度较为接近

2.2 空间分布特性

选取区域注视点分布比例描述驾驶人注视点空间分布特性，区域注视点分布比例反映各区域内注视点数目占总注视点数目的百分比，表征驾驶人在空间方面对各个区域的注意力分配情况.统计被试驾驶人在两种路径下各兴趣区域的注视点分布比例，见图4.

图4 区域注视点分布比例柱形图

由图4可知：车辆经过分流区进入主线时，注视点主要分布在近处路面区域和中心区域，占比分别为40.39%和37.16%，二者之和占比77.55%，反映出驾驶员对隧道分流区的注意力主要分配在近处路面区域和中心区域，而对驾驶室区域、右侧区域、远处顶部区域以及左侧区域的关注度较少，均在5%左右.

车辆经过分流区进入匝道时，注视点集中于中心区域和右侧区域，分别占比29.75%和49.9%，二者之和占比79.65%，反映出驾驶员的注意力主要分配在右侧区域和中心区域，少数分配在远处顶部区域，而对其他区域关注度较少，特别是很少关注左侧区域.

两条试验路线下驾驶员注意力分配到中心区域的比例均较大，符合驾驶人的驾驶习惯.车辆驶入主线时驾驶人还会将较多的注意力分配到近处路面区域，而车辆驶入匝道时驾驶人则会将较多的注意力分配到右侧区域，这是由于驾驶任务不同造成的.

2.3 时间分布特性

1) 区域平均注视时间 区域平均注视时间表征驾驶人处理潜在危险信息所用的时间或者提取有效信息的难易程度，通常注视区域内信息密度以及处理信息的难易程度直接影响平均注视时间.驾驶人经分流区进入主线和匝道时对各区域的平均注视时间见图5.

图5 区域平均注视时间图

由图5可知:驾驶人在主线和匝道时均是对中心区域的平均注视时间较长，说明在分流区路段驾驶人从中心区域获取并处理交通信息的难度较大，从空间路权和驾驶人因角度分析原因，分流区路段结构特殊，交通流复杂，车道数发生改变，横向路权变化，驾驶人视区缩减，会产生心理和生理上的不适，因此对中心区域的平均注视时间较长.

2) 区域注视时间百分比 区域注视时间百分比表征各区域内注视时间占总注视时间的百分比，表示驾驶员在时间尺度方面对各个区域的注意力分配情况.驾驶人驾驶车辆经分流区进入主线和匝道时对各区域的注视时间占比见表1.

表1 驾驶人注视时间比例 单位：%

由表1可知:驾驶人在时间尺度上对中心区域的关注度较大，比较符合驾驶人的驾驶习惯；驾驶人进入主线时还利用较多时间观察远处顶部区域和左侧区域，而驾驶人进入匝道时则是利用较多时间观察右侧区域和近处路面区域，这时由于分流区路段驾驶人的驾驶任务不同造成的.因此在隧道分流区进行视线诱导时应考虑主线和匝道的视觉特性差异.

3 转移特性分析

3.1 一步转移注视概率分布

将驾驶人注视不同兴趣区域定义为不同状态，且下一次注视点落在哪个区域只与当前注视点所在的兴趣区域有关.用马尔可夫链模型研究驾驶员注意转移特性分析.

马尔可夫链在n时刻的m步转移概率可表示为P{εn+m=j|εn=i}，将转移概率Pij(n,n+m)记为Pij(m)，其中m=1时，记为Pij(1)，Pij(1)称为一步转移概率.在统计概率分析中，当样本量足够大时可以用频率来近似描述概率，所以可用各区域之间的转移频率来近似估计转移概率[15-16].

根据兴趣区域划分，选取稳定清晰的驾驶人注视点进行统计分析，计算得到两种状态下驾驶人注视点的一步转移概率，并绘制注视转移概率直方图，见图6.

图6 主线和匝道注视转移概率直方图

结合兴趣区域的划分，对驾驶人在分流区的一步转移注视概率进行分析.

1) 车辆进入主线时驾驶人的注视转移分析 经过分流区驶入主线的车辆，驾驶员注视点转移到驾驶室区域、右侧区域、远处顶部区域的概率均较小，转移到路面区域、主线中心区域的概率较大，转移到左侧区域的概率适中.分析其原因主要是驾驶员不需要较大程度改变驾驶行为，车辆不存在加速、变道行为，并且右侧车辆多数进入匝道，对主线交通干扰较少，因此驶入主线的驾驶员对车速、右侧区域等关注度较小，主要关注前方近处路面区域和中心区域的道路交通信息.

对角线上近处路面区域和中心区域的数值较大，表明驾驶员对近处路面区域和中心区域反复注视的概率较大，说明驾驶员对这两个区域兴趣程度较大，单次注视无法获取充足的交通信息，其原因是分流区路段车道数缩减，驾驶员产生紧张感，渴望获取到更多的交通信息.

2) 车辆进入匝道的注视转移分析 经过分流区驶入匝道的车辆，驾驶员注视点转移到驾驶室区域和左侧区域的概率较小，转移到匝道中心、右侧区域、远处顶部区域的概率较大.分析其原因主要是匝道设置在行车方向右侧，车辆变道后左侧区域交通信息对驾驶员的干扰较小，驾驶员很少关注左侧区域的信息，变道完成后驾驶员靠右侧行驶，由于城市隧道视觉参照系缺乏，驾驶员将右侧墙腰带线作为视觉参照，对右侧区域关注度较高，并且需要确定匝道出口和前方道路线形，因此对匝道中心和远处顶部区域的关注度也较高.

对角线上近处路面区域、右侧区域、匝道中心区域、远处顶部区域数值较大，表明驾驶员对这四个区域的关注度较大，并且反映出车辆驶入匝道时交通情况复杂，驾驶员获取交通信息的难度较大.

3) 综合对比分析 对比图6中两个柱形图可知，现无论车辆经过分流区驶入主线还是匝道，驾驶员注视点转移到近处路面区域和中心区域的概率均较大，说明驾驶员在经过分流区后对前方道路交通信息关注度较高，分析原因为车道数缩减，横向路权变窄，视区变小，驾驶员产生紧张感.

经过分流区驶入匝道的车辆，驾驶员注视点转移到驾驶室区域的概率大于驶入主线车辆驾驶员注视点转移到驾驶室区域的概率，分析其原因是车辆驶入匝道时需要变道，驾驶员需要关注跟车状态，调整车速.

3.2 注视平稳分布概率

利用Matlab计算得到两种情况下驾驶员注视平稳分布概率，见表2.

对比两种情况下各兴趣区域驾驶员注视平稳概率分布，见图7.

图7 驾驶人注视平稳概率分布

由图7可知：

1) 驾驶人在注视稳定之后，注视点落在驾驶室区域的概率均较小，落在中心区域的概率均较大，分析原因是在分流完成后车辆平稳运行，驾驶员不需要较大程度改变驾驶行为，而将注意力集中在前方中心区域，以获取道路交通信息.

2) 相比于驶入匝道的车辆，驶入主线的车辆驾驶人的注视点落在路面区域和左侧区域的概率较大，分析原因是主线位于行车方向左侧，并且分流之后车道数减少，驾驶人对车道信息关注度高，分流区空间构造特殊，视觉参照系少，仅有两侧墙腰带线，进入主线的车辆距离左侧壁较近，一般以左侧壁腰带线作为视觉参照.

3) 相比于驶入主线的车辆，驶入匝道的车辆驾驶人的注视点落在右侧区域和顶部区域的概率明显较大，分析原因是匝道区域缺乏线形诱导，匝道多为小半径路段，视觉连续性较差，驾驶人会将注意力集中在点状灯带和右侧壁腰带线上.

4 结 论

1) 城市隧道分流区驾驶人注视空间分布特性：驾驶人注意力主要分配在中心区域，车辆驶入主线时，驾驶人注意力还较多的分配在近处路面区域；车辆驶入匝道时，驾驶人注意力则较多分配在右侧区域，关注弯道切线处.驶入主线时驾驶人注视点的水平分布相较驶入匝道时较广，而垂直分布广度无明显差异.

2) 城市隧道分流区驾驶人注视时间分布特性：驾驶人在主线和匝道均对中心区域的平均注视时间和分配比例最多，表明获取交通信息的难度较大.另外，车辆驶入主线时，驾驶人视距较远，在远处顶部区域和左侧区域的关注时间较长；车辆驶入匝道时，驾驶人视距不足，在右侧区域和近处路面区域的关注时间较长.

3) 城市隧道分流区驾驶人注视转移特性：驾驶人需要多次重复注视才能获取有效交通信息，车辆驶入主线时，驾驶人对中心区域和近处路面区域的重复注视概率最大；车辆驶入匝道时驾驶人对右侧区域和顶部区域的重复注视概率最大.在注视稳定后，驶入主线的车辆，驾驶人80%以上的注视点落在近处路面区域、左侧区域和中心区域；驶入匝道的车辆，驾驶人60%以上的注视点落在远处顶部区域和右侧区域.