寒区高速公路交通标志遮挡仿真模型

苏 成，董君曼

(东北林业大学 土木工程学院，哈尔滨 150040)

对于高纬度寒区高速公路，当行驶在车道内侧的小型车外侧出现大型车时，会对小型车驾驶员对路侧标志的认读产生影响。在小型车跟随前方大型车行驶的情况下，小型车驾驶员在读取门架式交通标志牌信息时，前方大型车可能会对后方跟随小型车驾驶员认读视线造成遮挡，最终影响驾驶员行车安全。针对这种情况，掌握在不同交通条件(包括不同大型车占有率、不同交通量等)下的大型车遮挡规律及寒区高速公路标志设置存在的问题，对现有以及将要建设的寒区高速公路交通标志优化设计和遮挡状况改善都具有重要意义。

Faghri[1]研究内侧车道小型车被外侧车道的大型车遮挡交通标志后，通过建立相关数学模型分析小型车与大型车之间的相互关系。Anliang[2]利用图像预处理和深度学习神经网络提出了一种道路交通标志识别算法。该算法利用图像分割检测交通标志，并利用卷积神经网络模型准确地识别道路交通标志。Al-Kaisy等[3]应用Matlab软件建立遮挡概率模型，通过分析得到大小型车的运行速度、相对距离及交通量是影响标志遮挡概率的主要因素。Li等[4]通过鲁班车辆检测，应用设计的车辆检测语法处理了部分交通监控的车辆遮挡问题。Chen等[5]提出一种新的机遇遮挡感知的车辆检测CNN框架，可很好地处理复杂城市交通场景中车辆遮挡问题。Huang等[6]应用移动激光扫描点云建立了研究驾驶员视线被遮挡现象与两车间相对位置等因素之间关系的仿真模型。Pietrucha等[7]根据车辆到达规律, 利用数理统计方法建立大型车遮挡概率的计算模型，结果显示小型车与大型货车遮挡关系与其相对位置及所行驶路段上交通量等因素密切相关。Lu等[8]通过分析驾驶员对交通标志的视认过程，建立了重复交通标志计算模型。Agarwal等[9]提出了门架式交通标志遮挡问题，研究发现若重型车位于小型车之前时，小型车驾驶员无法视认出门架式交通标志信息，并通过概率论数学手段建立了交通标志遮挡模型的计算公式。Liu等[10]提出利用被遮挡交通标志检测系统解决因道路交通标志差异性，以及被遮挡而导致的交通标志检测问题，即利用一种颜色立方局部二值模式(CC-LBP)的颜色立方特征来构造由整体到局部的级联检测器，经实验验证，可以准确、高效地检测到被遮挡的交通标志。Gornale等[11]使用欧几里得和杰卡德矩阵的方法，在异质气候条件下，以每秒60帧的速度能执行良好的识别和检索不同形状、颜色交通标志的准确性，同时可减少交通标志识别的时间复杂度。Lim等[12]提出一种基于通用图形处理单元(GPGPU)的实时交通标志检测与识别方法，即使用基于GPGPU的实时交通标志检测并使用层次模型进行区域检测和识别，具有较强的抗光照条件变化能力，提高了交通标志检测与识别的处理速度。冯移东[13]提出基于车头时距建立路侧标志遮挡现象模型，并提出该模型的应用。李苗苗[14]建立高等级公路圆曲线内侧交通标志被遮挡模型。裴玉龙等[15]在分析指路标志版面不同区域视认效果的基础上，以“字牌高度比”来表征标志牌设置高度和汉字高度的耦合关系，从不同视觉特性角度出发，划分标志牌的兴趣区域。彭劲稳等[16]通过对广州越秀区城中村道路建设改善方法研究，提出相关问题和解决方案，同时通过VISSIM仿真进行了效果评价。李慧颖等[17]研究利用VISSIM仿真软件对不同流量和不同重型车混入率干线公路交通流模拟，建立重型车混入率和交通事故率之间的关系模型，提升了重型车混入干线公路的安全性。

上述针对交通标志遮挡的研究模型建立方法大多是基于概率论和线性规划的数学知识，所建立的遮挡模型为静态模型，将实际动态的遮挡过程静态化，理想假设的条件较多，使最终计算结果存在较大偏差，大多集中于单一的路侧标志遮挡现象，缺少对不同种道路形式的综合模拟。因此，为了更加准确地描述寒区高速公路上小型车驾驶员在读取标志信息板时视线被大型车遮挡问题，文中将道路行车状况划分为小型车驾驶员读取路侧标志信息板视线被遮挡和读取门架式标志信息板视线被遮挡两种类型，分析驾驶员的视觉特性，以交通量加载服从泊松分布为基础建立VISSIM仿真模型，通过模拟仿真得到其遮挡概率。对遮挡概率进行分析得出结论，并在此基础上对交通标志被遮挡问题提出改善措施。

1 驾驶员视觉特性参数

1.1 路侧式标志遮挡

对于路侧遮挡现象，当小型车位于第二车道、大型车位于第三车道时，外侧大型车对内侧小型车驾驶员造成遮挡现象的过程如图1所示。

图1 路侧标志遮挡临界状态

图1中：W单为单车道宽度，m；W紧为寒区高速公路右侧紧急停车道宽度，m；W侧为路侧标志横向位移距离，m；大型车车长为L大；大型车车宽为W大。由图1可知，最大遮挡距离出现在开始遮挡时期，最小遮挡距离出现在结束遮挡时期。当内侧道路小型车与外侧道路大型车车头之间的垂直距离处于两者之间时，则会发生遮挡现象。

最终得到路侧标志遮挡最大间距

L3侧max=EF+L大=

(1)

(2)

因此，在小型车位于第二车道、大型车位于第三车道时，当大、小型车垂直间距x大(t)-x小(t)处于L3侧max和L3侧min之间时，小型车驾驶员对于路侧标志的识读可能会受到大型车遮挡影响。而小型车位于第二车道、大型车位于第四车道产生路侧标志遮挡现象时，与上述情况相似。则可以得到

路侧标志遮挡最大间距

(3)

路侧标志遮挡最小间距

(4)

因此，在小型车位于第二车道、大型车位于第四车道时，当大、小型车垂直间距x大(t)-x小(t)处于L4侧max和L4侧min之间时，小型车驾驶员对于路侧标志的识读可能会受大型车的遮挡影响。

1.2 门架式标志遮挡

在寒区高速公路上，当车辆类型为大、小型车混行，小型车尾随大型车行驶时，就会发生门架式标志遮挡现象，如图2所示。

图2 门架式交通标志遮挡

图2中，小型车视线高度为h1，大型车高度为h2，门架式标志下边缘距路面为h3，门架式标志板高为h4。

认读时间和汉字数之间的关系可表示为

t=0.005 5n2-0.029 4n+1.246 4

(5)

则认读距离和视认距离为

(6)

LAE=Lmax

(7)

式中:n为标志汉字字数；t为认读时间，s;v为行驶车速,km·h-1。

由图2中的几何关系可以看出：△FIG∽△FKH，可得临界跟车距离

(8)

2 仿真模型建立

VISSIM仿真模型在公交车辆和社会车辆的延误状态研究中有较好的应用[19]，而文中仿真模型的仿真原理是在车辆视线遮挡这一特定交通状况下开展，根据仿真结果统计出在仿真时间内小型车驾驶员视线被遮挡次数，从而算出1 h内发生遮挡的总时间及遮挡概率。

2.1 仿真过程

1)仿真步长

将仿真模型的步长设定为0.1s。在这种情况下，模型刷新大、小型车辆相对位置时，大、小型车在距离约2 m左右的位置进行波动。此时，能够根据大、小型车之间间距描述小型车驾驶员视线被遮挡状况。

2)仿真车道

对于按照车道功能划分车道类型的寒区高速公路，在进行路侧标志遮挡模拟仿真时，选取小型车位于第二车道、大型车位于第三车道和第四车道时内侧小型车视线被外侧大型车所遮挡情况进行仿真。对于门架式标志遮挡模拟仿真时，仿真车道不限定于某一条车道。

3)仿真路段长度

为简便计算，将仿真模型的路段长度设定为小型车驾驶员的视认距离。

4)仿真路段车辆坐标

为判断小型车驾驶员视线是否被大型车辆所遮挡，有两个判定条件需要同时符合：有大型车出现在小型车的有效视认距离内；大、小型车车头垂直间距处于最大临界距离和最小临界距离之间。由此可见，为了确定小型车与大型车之间的动态变化，需要将车辆坐标以及大、小型车车头间垂直间距作为评价结果的参数之一。

2.2 仿真参数确定

为更加直观地表现仿真系统的实际应用，文中以双向八车道寒区高速公路为例，采集了该仿真系统需要的相关数据并对其进行处理计算，进而确定系统中的相关参数取值(见表1～3)。

表1 仿真参数确定

表2 路侧式标志遮挡仿真参数

表3 门架式标志遮挡仿真参数

3 仿真结果分析

3.1 路侧式标志遮挡

对于路侧式标志遮挡，为了方便计算，选取驾驶员未被遮挡视线情况进行模拟，最终得到360 s内小型车驾驶员视线未被遮挡次数N1。为更加直观地描述大型车遮挡现象，可通过计算得到小型车驾驶员视线在读取路侧标志时被遮挡概率为

(9)

由式(9)可得到表4。

表4 小型车驾驶员读取路侧标志时视线被遮挡概率

为更加直观地反映出小型车驾驶员视线遮挡概率与车辆交通量之间的变化关系，将表4转换为折线图(见图3)。

图3 小型车驾驶员视线在1 h内被路侧标志遮挡概率

可以明显看到，对于按照车辆类型进行车道划分的寒区高速公路，在小型车交通量一定的情况下，随着外侧车道大型车交通量的增加，小型车驾驶员视线被遮挡概率也逐渐增加，但其增长率整体呈下降趋势。在相同大型车交通量下，小型车交通量从300 veh·h-1增加到1 200 veh·h-1时，遮挡概率差从0.165降到0.142。同样，在大型车交通量一定的情况下，随着内侧车道小型车交通量的增加，小型车驾驶员视线被遮挡概率也逐渐上升。总体看，随着大、小型车辆交通量的增加，到一定程度后，遮挡概率的增长速率逐渐减小。根据遮挡概率规律，可对交通标志进行改进。

3.2 门架式标志遮挡

依据仿真步骤进行小型车驾驶员视线遮挡次数计算，得到360 s内小型车驾驶员视线被遮挡次数N2。通过计算得到1 h内视线被遮挡概率为

由以上可以得到表5。

表5 小型车驾驶员视线在1 h内被遮挡概率

为更加直观地反映出小型车驾驶员视线遮挡概率与车辆交通量及大型车占有率之间的变化关系，将表5转换为折线图(见图4)。

图4 小型车驾驶员视线在1 h内被门架式遮挡概率

可以明显看到，对于车辆混行寒区高速公路，在车辆交通量一定的情况下，小型车驾驶员视线遮挡概率随着大型车占有率的增大而增大，但大型车占有率越大，遮挡概率变化的趋势越不明显，随着交通量从250 veh·h-1增加到550 veh·h-1，当大型车占有率为0.1时遮挡概率上升0.036，当大型车占有率为0.4时遮挡概率上升0.033。在大型车占有率一定的情况下，小型车驾驶员视线遮挡概率随着交通量的增大而增大，并且交通量越大，遮挡概率上升的趋势越快。纵观全图，在大型车占有率和交通量都很小时，遮挡概率的变化趋势较明显，但随着两者都在增大，小型车和大型车数逐渐增多，在道路状态饱和点附近，遮挡概率的增长趋势较缓。总而言之，遮挡概率的总体趋势是呈线性增长，即车辆交通量越多，大型车占有率越大，遮挡概率越高。根据上述规律，文中将对交通标志进行优化。

4 交通标志优化

根据上文得到的结论以及遮挡概率与其影响因素之间的关系，可以针对交通标志提出几点优化措施，从而达到减少小型车驾驶员视线被遮挡现象的发生。

4.1 从交通参数方面改善

结合前面的研究可知，能够通过控制大、小型车交通量以及大型车占有率达到减小大型车遮挡概率目的。因此，通过设置监控系统及车辆检测器对车流量、车速、大型车占有率等交通参数进行实时观测和采集。将数据进行计算机处理后选择最佳交通方案，通过车载广播、道路信息板等方式对寒区高速公路交通状况进行人为控制，大大提升寒区高速公路使用率及安全性。

4.2 从交通标志方面改善

4.2.1 精简交通标志信息

根据t=0.005 5n2-0.029 4n+1.246 4，可以得到交通标志的文字数量能够直接影响驾驶员的认读时间，因此，交通标志板信息要尽量精简，避免驾驶员读取交通标志信息时间过长。

对于多车道寒区高速公路，相较于路侧式交通标志，可以多考虑设置门架式交通标志，使得驾驶员能够分别读取本车道交通标志信息，能够大大减少驾驶员读取交通标志信息时间。

4.2.2 增加交通标志数量

在寒区高速公路上，一般行驶速度快的小型车在左侧车道行驶，较慢的大型车在右侧车道行驶，此时,左侧车不会对右侧车驾驶员视线造成遮挡。因此，可以在中央分隔带与路侧标志相同位置处设置交通标志，当驾驶员在读取路侧标志视线被遮挡时，可以通过读取中央分隔带交通标志来补充交通标志信息，从而降低驾驶员视线被遮挡概率。

虽然采取增加交通标志数量达到降低驾驶员遮挡概率的方式切实有效，但并不是重复设置次数越多越好。交通标志的设置应综合考虑、合理布局、防止出现信息不足或过载现象，信息应连续，重要信息宜重复显示。交通标志一般设置在车流方向右侧或车行道上方，为降低驾驶员遮挡概率增加交通标志数量，当同一地点需要设置两个交通标志时，可安装在一个支撑结构上，但其内容标准相较于门架式交通标志来说应更加精准简洁[21]；若需分开设置标志，应满足禁令、指示和警告标志的设置空间要求。交通警告标志设置原则上要避免不同种类的标志并设，交通警告标志不宜多设。同一地点需要设置2个以上交通警告标志时，原则上只设置其中最需要的1个。一般情况下，交通标志(交通警告标志：警告车辆、行人注意前方)重复设置最多2次即可。

5 结 论

文中以寒区高速公路交通标志大型车遮挡为研究对象，利用交通仿真软件VISSIM进行寒区高速公路路侧式及门架式标志遮挡模型的建立，将已经研究好的参数输入到模型的程序中。以临界跟车距离作为是否产生遮挡的判断依据，得到在规定仿真时间内小型车驾驶员视线被遮挡的次数。在此数据的基础上进一步得到每小时小型车驾驶员视线被遮挡的时间及概率。

1)对于路侧式标志遮挡现象，道路外侧大型车对道路内侧小型车读取路侧标志时造成的影响，随着内侧车道小型车车道自身交通量及外侧车道大型车车道交通量的增加而上升。因此，根据上述结论，针对路侧遮挡现象，可以通过减少道路交通量达到有效降低遮挡概率目的。

2)对于门架式标志遮挡现象，小型车驾驶员在读取门架式标志时被前方大型车遮挡所造成的影响，随着大型车占有率的增加及交通量的增加而上升。因此，可以通过控制车道交通量及降低大型车占有率的方式有效降低车辆混行道路的标志遮挡情况。

3)最终结合模型数据，从遮挡影响因素以及产生遮挡的根源入手，针对交通参数，提出与车辆监控系统以及车辆检测器相结合，采集流量、大型车占有率、车速等交通参数，经过计算机处理后选择最佳交通方案，并通过车载广播、道路信息板等方式对寒区高速公路交通状况进行人为控制。针对交通标志，提出了推荐重复设置距离。