基于駕駛?cè)艘曊J特性的可變情報板文字信息優(yōu)化

徐 昶，榮 建，伍毅平，彭志彪

(北京工業(yè)大學 北京市城市交通運行保障工程技術(shù)研究中心, 北京 100124)

0 引言

隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，人們對駕車出行的時效性提出了更高要求。可變情報板(Variable Message Sign, VMS)作為傳播道路實時路況信息的重要交通設(shè)施，其數(shù)量逐年遞增。以北京地區(qū)為例，截至2018年國省干道已安裝VMS 414塊，其中，國道設(shè)有VMS 86塊，省道共安裝VMS 202塊，縣道共設(shè)置VMS 126處，年增長率高達18.6%。

VMS的功能定位介于導航軟件和靜態(tài)交通標志之間，其本質(zhì)是為局部路段或區(qū)域發(fā)布路況信息的終端[1-2]。通常來講，VMS版面內(nèi)容主要包括圖形和文字兩種形式[3]。圖形式主要以路網(wǎng)結(jié)構(gòu)圖為主體并以文字為輔，共同顯示實時路況信息；文字式則主要通過文字發(fā)布狀況、突發(fā)性事件及計劃性事件等信息。由于文字式VMS發(fā)布內(nèi)容不受路網(wǎng)結(jié)構(gòu)限制，可發(fā)布的信息更為豐富多樣，目前仍為發(fā)布道路路況信息的主要手段。

雖然VMS在北京市應(yīng)用廣泛，但高達77%的駕駛?cè)宋茨芨鶕?jù)VMS提示的信息更改出行路徑[4]。調(diào)研結(jié)果表明，41%的駕駛?cè)酥饔^層面認為VMS的設(shè)置存在一定問題，甚至有31.6%的駕駛?cè)苏J為其應(yīng)用問題較為嚴重。進一步分析表明，設(shè)計要素不統(tǒng)一及信息量過載為VMS應(yīng)用存在的主要問題，分別占比21.6%及18.3%[5]。

《道路交通標志和標線》(GB5768.2—2009)對VMS的用途、顯示方式、顏色及設(shè)置位置進行了較為詳細的規(guī)定[6]。但是，文字信息的字數(shù)、信息單元的閾值及不同發(fā)布內(nèi)容下信息結(jié)構(gòu)的有關(guān)規(guī)定較為缺乏，對實際應(yīng)用中發(fā)布信息量過載及信息有用性較低等問題并未提供有效解決方案。由于行車過程中駕駛?cè)藢MS的視認時間非常有限，信息量過大會導致駕駛?cè)嗽谟邢迺r間內(nèi)較難獲取有效信息，不僅會造成VMS利用率低，而且容易引起駕駛?cè)朔中模瑢π熊嚢踩踔琳麄€交通流運行帶來不良影響[7-8]。實際上，美國《統(tǒng)一交通控制設(shè)施手冊》(MUTCD)推薦信息單元主要由事件、位置、對象及建議4部分組成[9]。美國聯(lián)邦公路局對信息單元的數(shù)量進一步規(guī)定為：車速≥56.3 km/h時不超過4個信息單元；車速<56.3 km/h時不超過5個信息單元[10]。雖然國外相關(guān)規(guī)范對VMS發(fā)布文字信息進行了較為詳細的規(guī)定，但由于語言結(jié)構(gòu)存在顯著差異，并不直接適用于國內(nèi)。

以往針對道路交通標志的相關(guān)研究主要集中在靜態(tài)標志層面，通過模擬試驗和實測等方法，結(jié)合認知心理學與人因工程學等理論取得了較多研究成果[11-13]。事實上，靜態(tài)交通標志中的文字信息與VMS發(fā)布的文字信息存在較大差別，前者以路名或標志物名稱向駕駛?cè)藗鬟_信息，后者通常以整條語句向駕駛?cè)颂峁┞窙r信息。當前關(guān)于VMS發(fā)布內(nèi)容的研究主要集中在信息有效性方面，包括駕駛?cè)藢Πl(fā)布信息內(nèi)容的理解[4]、不同信息對駕駛?cè)说淖饔眯Ч鸞14]、不同信息內(nèi)容對路網(wǎng)運行狀態(tài)的影響[8]、不同信息對不同類別駕駛?cè)烁淖冃熊嚶窂降挠绊慬15]等。有關(guān)VMS發(fā)布信息形式的研究主要通過試驗及主觀問卷兩種途徑獲取。Lai[16]通過動態(tài)模擬試驗得出了VMS顯示雙顏色的配色方案及兩行文字效果較優(yōu)的結(jié)論。Zhao等[4]通過行為調(diào)查及陳述偏好調(diào)查得出駕駛?cè)烁煤诘S色文字的顯示形式。

考慮到實際行車過程中，駕駛?cè)酥饕ㄟ^視覺獲取交通標志信息，發(fā)現(xiàn)和認讀標志是產(chǎn)生相關(guān)駕駛操作的前提和關(guān)鍵[17]，故本研究從駕駛?cè)艘曈X認知特性的角度探究VMS文字信息閾值及其結(jié)構(gòu)。考慮靜態(tài)認知試驗成本較低，便于測試各種不同的文字信息單元及組合形式，且研究表明車速在120 km/h以內(nèi)駕駛?cè)藙右暳εc靜視力較為接近[13]，因此通過靜態(tài)認知試驗挖掘駕駛?cè)艘曊J特性與文字信息字數(shù)及信息單元數(shù)量的關(guān)聯(lián)關(guān)系，以期獲得VMS文字信息的閾值及其合理組成結(jié)構(gòu)，完善VMS設(shè)置規(guī)范和使用標準，提升VMS的實際應(yīng)用效果。

1 靜態(tài)認知試驗

1.1 試驗人員

共招募駕駛?cè)?5名。其中，男性駕駛?cè)?9名(占比64%)，女性駕駛?cè)?6名(占比36%)。年齡分布為20～56歲(平均值=36.8歲，標準差=11.6歲)，駕齡2～30 a(平均值=12.8 a，標準差=10.5 a)。所有駕駛?cè)艘暳俺C正視力均高于4.8。

為保證樣本選取合理，主要參考以往靜態(tài)認知及動態(tài)模擬試驗的樣本選取原則[18-20]：樣本總量不少于30個，且性別、年齡、駕齡分布合理。通過問卷和測評，確保被試者具有實際駕車經(jīng)驗和可變情報板使用經(jīng)歷。

1.2 試驗儀器及環(huán)境

試驗設(shè)備參數(shù)如表1所示。其中，E-prime軟件為美國某公司研發(fā)的專業(yè)級心理測試軟件，可獲取被試視認及判斷時間，精度為ms級。

表1 試驗設(shè)備參數(shù)Tab.1 Parameters of experimental equipment

安排靜態(tài)認知試驗在封閉安靜的室內(nèi)進行。為使駕駛?cè)嗽谑覂?nèi)的視認效果與實際道路貼近，最大限度地避免視認距離等因素造成的系統(tǒng)誤差，基于人因工程學原理，應(yīng)用式(1)確定駕駛?cè)伺c顯示器的距離[21]：

(1)

式中，L為駕駛?cè)说囊暰€與液晶屏幕之間的距離；h為駕駛?cè)艘暰€高度距離液晶屏上邊緣高度；θ為駕駛?cè)艘暰€高度與液晶屏上邊緣夾角。

本次試驗環(huán)境中，實際測量h為0.28 m。根據(jù)人因工程原理，當θ≤8°時，駕駛?cè)丝蓽蚀_認讀顯示信息[21]。由此，計算得到駕駛?cè)司嚯x液晶顯示器距離為2 m。

1.3 試驗設(shè)計

為獲得試驗測試范圍及設(shè)計依據(jù)，首先通過主觀問卷調(diào)查獲得駕駛?cè)藢ξ淖中畔⒘康闹饔^需求及偏好。利用問卷星線上問卷平臺，共回收有效問卷424份。駕駛?cè)丝山邮艿腣MS文字字數(shù)分布范圍為4～32個(見圖1)。

圖1 文字字數(shù)可接受上限Fig.1 Acceptable upper limit for word count

基于VMS應(yīng)用現(xiàn)狀，選取應(yīng)用最廣泛的2 m×4 m 為試驗用VMS外觀尺寸。選取黑體字為試驗用字體。字高參照靜態(tài)交通標志規(guī)范[6]，結(jié)合VMS尺寸和文字數(shù)量設(shè)置：當版面顯示文字信息量超過18個字時，字高35 cm；當信息量低于18個字，字高50 cm；文字高寬比為1∶1。試驗用VMS示例如圖2所示。

圖2 可變情報板設(shè)計結(jié)果Fig.2 Design result of variable message sign

依據(jù)問卷結(jié)果和實際應(yīng)用情況，確定試驗文字字數(shù)研究范圍為4～36個字，共24幅VMS圖片。參照《道路交通信息服務(wù)：通過可變情報板發(fā)布的交通信息》(GB/T 29103—2012)[22]及《統(tǒng)一交通控制設(shè)施手冊》(MUTCD)[9],將信息內(nèi)容分為狀況、突發(fā)事件及計劃事件，具體信息內(nèi)容及示例如下。

(1)狀況信息：主要用于闡述實時交通狀況，描述內(nèi)容包括暢通、緩慢、擁堵、車流量大、行駛正常等信息，如“南橋北路行駛暢通”。

(2)突發(fā)性事件信息：主要用于闡述對通行造成影響且時效性較強的交通事件，描述對象應(yīng)為發(fā)生的交通事件或?qū)煌óa(chǎn)生影響的事件，如“京藏高速至昌平西關(guān)發(fā)生事故建議繞行黃馬路”。

(3)計劃性事件信息：用于闡述計劃性交通事件，描述對象應(yīng)為即將發(fā)生并對交通產(chǎn)生影響的事件，包括公路養(yǎng)護施工、橋隧施工養(yǎng)護、改擴建工程、重要社會活動等，如“2日至3日胡同大街至芙蓉東路施工占道建議繞道行駛”。

設(shè)計文字信息結(jié)構(gòu)見表2。

表2 信息單元組合Tab.2 Information units combination

1.4 試驗流程

試驗由被試者基本屬性采集、預試驗及正式試驗3部分組成。試驗前，被試者填寫個人基本屬性問卷，內(nèi)容包括個人基本信息、試驗前生心理狀態(tài)及是否有使用可變情報板經(jīng)歷等。試驗員宣讀靜態(tài)認知試驗指導語并進入預試驗。被試者通過預試驗熟悉試驗流程及基本操作，確認完畢后進入正式試驗。首先，系統(tǒng)顯示1幅VMS信息(簡稱A)并開始計時，被試者完成對文字信息的認識及理解后需迅速按下鍵盤對應(yīng)按鍵，系統(tǒng)自動采集視認時間。其次，系統(tǒng)顯示a，b，c，d 4個選項，有且僅有1個正確答案與圖A相對應(yīng)。被試者需口頭告知試驗人員答案并按下對應(yīng)按鍵。試驗員如實記錄答案，系統(tǒng)自動記錄被試者答題所用時長。被試者繼續(xù)視認下一幅VMS信息，直至全部圖片視認完畢。試驗過程中，在不同VMS顯示之間會隨機出現(xiàn)風景圖片供被試者緩解視覺疲勞。

2 試驗數(shù)據(jù)分析

基于靜態(tài)認知試驗，研究獲取不同VMS文字信息及結(jié)構(gòu)下駕駛?cè)说囊曊J時間、判斷時間和理解錯誤率。利用頻數(shù)直方圖及Q-Q圖對視認及答題時間進行假設(shè)檢驗，并通過拉依達準則對異常數(shù)據(jù)進行篩選。結(jié)果表明，試驗數(shù)據(jù)均符合正態(tài)分布，共招募的45名駕駛?cè)酥?2名被試者視認及答題數(shù)據(jù)有效。

2.1 文字字數(shù)閾值分析

對不同字數(shù)對應(yīng)條件下被試者的視認時間、判斷時間及理解錯誤率進行統(tǒng)計，結(jié)果如表3所示。總體來看，視認時間、判斷時間及理解錯誤率的均值均隨文字數(shù)量增加而增大。視認及判斷時間標準差同樣隨可變情報板文字信息字數(shù)增加而增大。

表3 試驗數(shù)據(jù)統(tǒng)計Tab.3 Statistics of experimental data

首先，利用單因素方差分析探究視認時間及文字數(shù)量統(tǒng)計學關(guān)系，結(jié)果表明，文字字數(shù)對視認時間具有顯著性影響, 顯著性差異水平F值及檢驗水平p值分別為F(10,1 039)=19.692，p<0.001。可變情報板文字字數(shù)增加，伴隨的視認時間顯著增加，其變化趨勢如圖3所示。其次，分別利用視認時間的15%位數(shù)、均值及85%位數(shù)擬合文字數(shù)量與視認時間量化關(guān)系模型。視認時間和文字數(shù)量的擬合關(guān)系如圖4所示，其中y為視認時間，x為文字數(shù)量。調(diào)整后的模型擬合優(yōu)度系數(shù)R2依次為0.948，0.934，0.954，量化關(guān)系模型擬合效果較好，可以反映文字數(shù)量與視認時間的關(guān)系。然后，利用Duncan檢驗對各字數(shù)水平視認時間進行比較，將組間無顯著性差異歸為同一子集，結(jié)果表明，4～8個字屬于子集1(p=0.261)；12～20個字屬于子集2(p=0.403)；22～26個字屬于子集3(p=0.606)；32字屬于子集4(p=1)；36個字屬于子集5(p=1)。當信息增至22個字時，視認時間達到極大值并且離散程度增加。故根據(jù)上述視認時間分析排除子集3～5，初步確定VMS發(fā)布信息的文字字數(shù)宜小于20個字。

圖3 視認時間箱線圖Fig.3 Boxplot of recognition time

圖4 駕駛?cè)艘曊J時間與文字數(shù)量關(guān)系曲線Fig.4 Curves of drivers’ recognition time vs. word count

進一步通過單因素方差分析發(fā)現(xiàn)文字字數(shù)對判斷時間同樣具有顯著影響(F(10,1 039)=7.631，p<0.001)，即判斷時間隨文字字數(shù)增加而顯著增大。綜合統(tǒng)計被試者視認及判斷時間，結(jié)果見圖5。判斷時間與視認和判斷的總體時間均呈現(xiàn)先減小再增加的趨勢；在相同文字數(shù)量下，被試者的視認時間及判斷時間的差距先增大后縮減，當文字字數(shù)在4～8個時，駕駛?cè)艘曊J及判斷時間的變化趨勢并不統(tǒng)一。76.2%的被試者認為，當文字字數(shù)太少時，花費視認時間較少，導致判斷文字信息具體內(nèi)容時產(chǎn)生猶豫。因此，VMS發(fā)布文字信息的字數(shù)范圍位于12～20個字更為合適。

文字字數(shù)與理解錯誤率相關(guān)性分析結(jié)果表明，二者呈現(xiàn)正相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)r及檢驗水平p值分別為r=0.825，p=0.002。進一步對不同字數(shù)下離散變量理解錯誤率進行非參數(shù)檢驗，F(xiàn)riedman檢驗結(jié)果表明字數(shù)變化對理解錯誤率具有顯著性影響，卡方值χ2及檢驗水平p值分別為χ2=77.304，p<0.001。故錯誤率隨文字數(shù)量增加而顯著增長，當字數(shù)超過18時，理解錯誤率急劇增加。

圖5 視認時間及判斷時間Fig.5 Recognition time and judgement time

綜合駕駛?cè)艘曊J時間、判斷時間和理解錯誤率，VMS發(fā)布文字信息的字數(shù)應(yīng)為12～18個。結(jié)合試驗前駕駛?cè)酥饔^偏好問卷結(jié)果，累積91.98 %的駕駛?cè)丝山邮芪淖稚舷逓?6個字(見圖1)。故最終推薦VMS文字字數(shù)范圍宜為12～16個字。

2.2 信息單元閾值及結(jié)構(gòu)分析

分別統(tǒng)計VMS狀況信息、突發(fā)信息及計劃信息下的單元視認指標，結(jié)果如表4所示。總體而言，不同內(nèi)容下各項指標均隨信息單元數(shù)量的增加而增大。3種信息內(nèi)容在同一單元數(shù)量下，視認時間、判斷時間及理解錯誤率存在差異，且隨信息單元數(shù)量的增加，不同信息下對應(yīng)指標差異性減弱。

表4 VMS不同內(nèi)容與信息單元對應(yīng)的駕駛?cè)艘曊J特性Tab.4 Drivers’ visual recognition features corresponding to different contents and information units of VMS

基于2.1節(jié)分析結(jié)果，將可變情報板文字字數(shù)上限16個代入3種擬合關(guān)系式(圖4)，分別獲得視認時間依次為3.72，6.02，8.41 s。結(jié)合表4中不同信息單元數(shù)量與駕駛?cè)艘曊J時間的關(guān)系，得到不同信息內(nèi)容視認時間與信息單元的關(guān)系，見表5。

表5 不同內(nèi)容與信息單元的關(guān)系(單位：個)Tab.5 Relationship between different contents and information unit(unit:unit)

以駕駛?cè)艘曊J時間15% 位數(shù)為約束條件，狀況及突發(fā)事件VMS信息單元數(shù)量上限，均為2個單元；以均值為約束，狀況及突發(fā)事件信息單元數(shù)量上限為3個單元，計劃事件信息單元數(shù)量上限為2個單元；以85%位數(shù)為約束，不同信息內(nèi)容下單元數(shù)量上限均比以均值為約束增加1個單元。綜合考慮VMS常用信息的文字長度與內(nèi)容實用性等因素，最終確定：當顯示狀況信息及突發(fā)性信息時，上限為3個單元；當顯示計劃性信息時，上限為2個單元。

VMS發(fā)布文字信息不宜超過上述單元上限。反之，宜對信息分屏處理以符合限制。當信息單元數(shù)量為1，2，5個時，其結(jié)構(gòu)組成方式唯一(見表2)，故著重研究不同信息內(nèi)容下3，4個單元推薦信息結(jié)構(gòu)，統(tǒng)計結(jié)果見表6。狀況信息單元數(shù)量為3個時，信息結(jié)構(gòu)由位置、狀況及誘導組成視認時間較低；信息單元數(shù)量為4個時，信息結(jié)構(gòu)由位置、狀況、時間及誘導組成所用視認時間較少。突發(fā)及計劃事件單元數(shù)量為3個時，信息結(jié)構(gòu)由位置、事件及誘導組成所用視認時間較低；信息單元數(shù)量為4個時，信息結(jié)構(gòu)由位置、事件、時間及誘導組成所用視認時間較低。

表6 不同信息單元統(tǒng)計數(shù)據(jù)Tab.6 Statistics of different information units

表6表明所有信息結(jié)構(gòu)理解錯誤率均在15%以內(nèi)。因此，研究以視認時間為主要參考依據(jù)，選取視認用時較少為推薦信息結(jié)構(gòu)的依據(jù)。

3 結(jié)論

針對可變情報板文字信息數(shù)量及信息結(jié)構(gòu)開展靜態(tài)認知試驗，以信息內(nèi)容(狀況信息、突發(fā)事件及計劃事件共3種)及信息單元(1～5個單元)為控制因素，通過視認時間、判斷時間、理解錯誤率并結(jié)合駕駛?cè)酥饔^需求，分析了駕駛?cè)藢Σ煌淖謹?shù)量的視認特性，構(gòu)建了文字數(shù)量與視認時間關(guān)系模型。進而獲得不同信息內(nèi)容下信息單元上限及推薦信息結(jié)構(gòu)，結(jié)論如下：

(1)文字數(shù)量對駕駛?cè)艘曊J時間具有顯著性影響。文字數(shù)量增加，視認時間、判斷時間及理解錯誤率隨之增加。信息較多時，字數(shù)宜控制在12～16個字。

(2)駕駛?cè)艘曊J時間和理解錯誤率隨信息單元增加而增加。當顯示狀況信息時，建議信息單元上限為3個，由位置、狀況及誘導信息組成；當顯示突發(fā)性事件時，建議信息單元上限為3個，由位置、事件及誘導信息組成；當顯示計劃性事件時，建議信息單元上限為2個，由由位置及事件構(gòu)成。

作為可變情報板文字信息優(yōu)化研究的探索嘗試，本研究以駕駛?cè)艘曊J特性為切入點開展了靜態(tài)認知試驗研究。由于靜態(tài)認知試驗未考慮車輛運行速度、交通量、外部環(huán)境等因素對駕駛?cè)艘曊J特性的影響，本研究視認特征數(shù)據(jù)可能比實際值高。后續(xù)研究將通過動態(tài)駕駛模擬試驗和實車測試引入速度及交通量等因素，并進一步挖掘不同VMS文字信息影響下的性別、駕齡、路況熟悉程度等不同駕駛?cè)后w的差異特征，以及對駕駛操控行為和車輛運行狀態(tài)的綜合影響，對研究結(jié)果的有效性及適用性進行驗證和優(yōu)化。