不同的交通管控條件對駕駛員警覺影響研究*

劉彬彬 熊 堅 熊 登

(昆明理工大學交通工程學院 昆明 650500)

0 引 言

駕駛員在車輛行駛過程中，常常由于某種原因，放松警惕，忽略一些風險的存在，出現警覺下降的現象，導致一些不必要的交通事故的發生.因此，展開駕駛員警覺特性的研究，找到對其產生影響的因素，對于提高新駕駛員的培訓效果，增強駕駛員的警覺性，實現駕駛員的安全駕駛起著非常重要的作用.

目前國內外學者對警覺做了大量的研究[1-2],但是這些警覺研究中，對于駕駛員的研究極少，僅有少數的學者對駕駛員的警覺有一些研究.Aurelie等[3]采用駕駛模擬器研究了不同年齡段的駕駛員在警覺水平和駕駛錯誤上的差異性.Eike等[4]用實車在道路上測試，通過心電圖和腦電圖的數據分析了駕駛員的警覺狀態.Roman等[5]通過駕駛模擬器實驗，用大腦的電位活動分析了駕駛員在長時間的單調駕駛過程中的注意水平.Panos等[6]采用駕駛模擬器模擬白天、晚上和雨天3種不同的道路環境，研究了駕駛經驗和道路能見度對駕駛員的視覺搜索頻率、反應時間、視覺掃描范圍的影響.汪澎[7]研究了對駕駛員的警覺狀態進行檢測的技術.張德乾等[8]通過研究音樂對駕駛警覺的影響，得到合適的音樂可以使駕駛員處于最佳喚醒水平，有利于駕駛警覺的維持，而復雜的音樂也會使駕駛員分心，警覺水平下降，危害道路交通安全.

為了了解車輛行駛過程中駕駛員的警覺水平，并找到對警覺可能產生影響的因素，本文選擇了交通信號燈作為研究對象，研究不同的交通管控條件下駕駛員警覺水平的差異性，采用駕駛模擬器和眼動儀在無交通信號燈的十字路口路段和有交通信號燈的十字路口路段進行對比仿真實驗，通過制動反應時間和注視行為參數來評價駕駛員的警覺水平.本文中駕駛員警覺是指駕駛員在車輛行駛過程中對道路上出現的一些風險信息保持較高的警惕性并且能夠對風險信息作出適當的制動反應.

1 駕駛模擬實驗

在駕駛模擬器上進行仿真實驗時，首先要根據實驗要求，創建相應的三維虛擬仿真實驗場景；然后篩選適合的受試者，進行駕駛模擬器的操作培訓；在正式實驗開始之前，對駕駛模擬器進行校準，以確保設備運作良好，并且要保證車輛動力學模型參數與實際相匹配；最后，按正規的操作程序進行實驗，并對實驗數據進行采集整理[9].

1.1 實驗場景

選擇交通信號燈作為交通管控條件的控制變量，利用VSDesign場景設計軟件設計了兩個風險路段場景：有交通信號燈的十字交叉口路段風險場景和無交通信號燈的十字交叉口路段風險場景.

有交通信號燈的十字交叉口路段：設置了兩個觸發區，主車和闖紅燈的小車車速均為60 km/h.當主車行駛到距人行橫道200 m時，到達第一個觸發區，觸發前面的交通信號燈由紅燈變為綠燈，另一條道上的交通信號燈由綠燈變為紅燈；當主車行駛到距人行橫道10 m處，到達第二個觸發區，觸發另一條道上的車輛從人行橫道上駛出，闖紅燈，違法駕駛.

無交通信號燈的十字交叉口路段：設置了一個觸發區，與有交通信號燈的十字交叉口路段形成對比.當主車以60 km/h的速度行駛到距人行橫道10 m處，到達觸發區，觸發另一條道上的車輛從人行橫道上駛出，通過十字路口.

1.2 受試者

本次實驗共選取30名駕駛員，熟練駕駛員和新手駕駛員各15名.熟練駕駛員為出租車司機和駕校教練，條件為：駕齡(大于5年)、行車里程(大于10萬公里)；新手駕駛員基本為在校大學生，條件為：駕齡(小于3年)、行車里程(小于1萬公里).所有的駕駛員都能獨立安全的駕駛車輛，在實驗過程中身體狀況良好，精力充沛，其中25名駕駛員佩戴了眼動儀進行實驗.

2 實驗數據處理分析

本次實驗采集的數據為駕駛員的制動反應時間和注視行為參數.駕駛員的制動反應時間為風險信息開始出現時間和駕駛員松開油門踩下制動踏板的時間差.駕駛員的注視行為參數是統計風險出現前后這段時間內的駕駛員的注視參數，包括駕駛員注視時間、注視次數、注視點和注視區域.

2.1 制動反應時間

分別統計駕駛員在無交通信號燈路段場景和有交通信號燈路段場景下的駕駛員制動反應時間，剔除無效數據后，結果見表1.生成的相應的駕駛員制動反應時間箱形圖見圖1.

表1 駕駛員制動反應時間統計 s

圖1 駕駛員制動反應時間箱形圖

由表1和圖1可知，在無交通信號燈的十字交叉口路段，駕駛員制動反應時間主要集中在0.867～1.127 s，均值為1.008 s，反應時間短，且波動范圍也小；在有交通信號燈的十字交叉口路段，駕駛員制動反應時間主要集中在0.992～1.401 s，均值為1.188 s，與無交通信號燈的十字交叉口路段相比，反應時間相對較長.說明在十字交叉口路段，有交通信號燈和無交通信號燈，駕駛員制動反應時間有差別.通過駕駛員制動反應時間的差別可以反映駕駛員警覺水平的差異，在十字交叉路口，交通信號燈的有無對駕駛員的警覺是有影響的，在無交通信號燈的十字交叉口路段，駕駛員的警覺水平要高于有交通信號燈的十字交叉口路段駕駛員的警覺水平.

為了確定交通信號燈的有無對駕駛員警覺水平是否有顯著性影響，需要對兩個路段場景下的駕駛員制動反應時間進行方差分析.進行方差分析，需要提出研究假設H1和虛無假設H0，研究假設H1：交通信號燈的有無對駕駛員制動反應時間有顯著影響；虛無假設H0：交通信號燈的有無對駕駛員制動反應時間不產生影響.

設無交通信號燈的十字交叉口路段駕駛員制動反應時間為x1，有交通信號燈的十字交叉口路段駕駛員制動反應時間為x2，即di=x2i-x1i，其中x1i和x2i分別為無交通信號燈的十字交叉口路段和有交通信號燈的十字交叉口路段駕駛員制動反應時間的第i個數據.取顯著性水平為0.01.將相應數據代入下式可得：

查t分布表，當df=N-1=29時，t(0.01)=2.462.

因為t=3.70>2.462，所以p<0.01，即無交通信號燈的十字交叉口路段和有交通信號燈的十字交叉口路段駕駛員的制動反應時間在0.01顯著性水平上存在顯著性差異.

綜上可知，無交通信號燈的十字交叉口路段和有交通信號燈的十字交叉口路段駕駛員的警覺水平存在顯著性差異，交通信號燈的有無對駕駛員的警覺水平有明顯的影響，在無交通信號燈的十字交叉口路段，駕駛員的警覺水平更高，注意力更集中.同時也說明在有一定的交通管控條件下，駕駛員會產生松懈的心理，警覺水平有所下降；在無交通管控條件下，駕駛員的警惕性更強，能更快的注意到一些風險信息.

2.2 注視行為參數

利用眼動儀獲取的駕駛員注視時間和注視次數，先統計駕駛員在各個路段對每個目標的注視時間和注視次數，再計算所有駕駛員在各個路段對每個目標的平均注視時間和平均注視次數，結果見表2.

表2 不同場景下駕駛員對每個目標的注視統計

由表2可知，在無交通信號燈的路段，駕駛員的注視次數較多，但是對每個目標點的平均注視時間短；在有交通信號燈的路段，駕駛員的注視次數少，但是對每個目標點的平均注視時間較長.說明在無交通信號燈的十字交叉口路段，駕駛員眼睛搜索的范圍很廣，前后左右的情況都要注意，關注的點比較多，對每個點的注視時間有限，警覺性比較強；而在有交通信號燈的十字交叉口路段，駕駛員容易放松，警惕性不夠，搜索的范圍變小，主要關注前面的狀況，并且長時間注視某個目標，導致注視時間較長.

統計所有駕駛員在風險信息出現路段的注視點，然后繪制所有注視點的X，Y散點圖，就能得到駕駛員的注視區域，見圖2.

圖2 駕駛員注視區域圖

由圖2可知，在有交通信號燈路段，駕駛員的注視點主要集中在正前方，在正前方遠處和近處交替注視，左右兩邊也有輻射，在通過十字交叉口時主要關注前方的紅綠燈和車流、行人，對路口兩邊的情況沒有引起注意，警覺性較差；在無交通信號燈路段，駕駛員的注視點主要集中在正前方、左側和右側區域，輻射范圍較大，并且遠處和近處交替進行注視，駕駛過程中對十字交叉口的左邊、右邊和中間時刻保持注意，警覺性強，能及時發現左右側路口出現的一些風險情況.

3 結 束 語

通過對無交通信號燈路段和有交通信號燈路段的駕駛員的制動反應時間和注視行為參數進行差異性分析，得到交通信號燈對駕駛員的警覺水平會產生影響，在有交通信號燈的十字交叉口路段，駕駛員搜索的范圍變小，注視次數少，駕駛員制動反應時間較長，警覺水平不高；在無交通信號燈的十字交叉口路段，駕駛員注視區域廣，注視次數多，并且遠處和近處交替進行注視，能快速注意到風險信息，駕駛員制動反應時間較短，警覺水平更高.說明在有一定的交通管控條件下，駕駛員反而會產生松懈的心理，警覺水平有所下降.需要說明的是，這并不表明交通管控會使安全性降低，相反，交通管控會使整個系統更安全.

[1] 金端,黃文勝.警戒及其影響因素[J].應用心理學,1993,8(2):49-53.

[2] 魏松濤,許百華.警戒研究及其發展趨勢[J].人類工效學,1998,4(2):60-62.

[3] AURELIE C,THIERRY P,ALAIN M. Correlation between driving errors and vigilance level:influence of the driver’s age[J]. Physiology & Behavior,2004,80:515-524.

[4] EIKE A S,MICHAEL S,MICHAEL S. Drivers’ misjudgement of vigilance state during prolonged monotonous daytime driving[J]. Accident Analysis and Prevention,2009,41:1087-1093.

[5] ROMAN M,JAN R. Driver’s attention during monotonous driving[J]. International Conference on Biomedical Engineering And Informatics,2012.

[6] PANOS K,PETER C,DAVID C. Driver’s visual attention as a function of driving experience and visibility：using a driving simulator to explore drivers’eye movements in day, night and rain driving[J]. Accident Analysis and Prevention,2010,42:827-834.

[7] 汪澎.駕駛人警覺狀態檢測技術研究[D].鎮江：江蘇大學,2010.

[8] 張德乾.監控警戒下降及其研究趨勢[J].井岡山大學學報,2014,35(2):77-82.

[9] 郭鳳香,張盛,熊堅,等.駕駛員期望車速預測模型研究[J].昆明理工大學學報(自然科學版),2015,40(6):42-49.