程國柱 胡立偉 韓 娟

(1哈爾濱工業(yè)大學交通科學與工程學院，哈爾濱150090)

(2昆明理工大學交通工程學院，昆明650093)

國內(nèi)外大量研究表明，速度與道路交通事故密切相關，車速限制作為降低道路交通事故發(fā)生率與嚴重程度的一項有效措施被廣泛采用，而駕駛員的感知車速在制定合理的車速限制標準時不可或缺.Campbell等［1］認為速度感知是指某一駕駛員對其自身行駛快慢的判斷，如果駕駛員低估其行駛速度，則行駛速度高于期望速度;如果駕駛員高估其行駛速度，則行駛速度低于期望速度.目前，國內(nèi)還沒有對感知速度的確切定義.金會慶等［2］給出了速度估計的定義;鄭安文等［3］在 McLean［4］的基礎上，進一步闡述了期望車速的定義.

諸多學者對駕駛員感知速度偏差及其產(chǎn)生的原因進行了分析.Haglund等［5］調查發(fā)現(xiàn)，有47%～58%的駕駛員感知速度低于實際記錄的平均速度.Pasetto等［6］調查發(fā)現(xiàn)，駕駛員在夜間感知速度不穩(wěn)定，且有45%的駕駛員在夜間彎道行駛時會有延遲反應.Snowden等［7］發(fā)現(xiàn)，霧天會導致駕駛員車速估計發(fā)生偏差.Suh等［8］發(fā)現(xiàn)，夜間有限的照明條件會使駕駛員產(chǎn)生車輛行駛速度過低的錯覺，導致駕駛員高速行駛甚至超速.Campbell等［1］總結了影響駕駛員感知速度的因素，包括道路線形、光照條件等.國內(nèi)對駕駛員感知速度的研究多集中在分析其影響因素，如艾力·斯木吐拉等［9］研究指出，疲勞駕駛使駕駛員速度估計時間明顯增加.

綜上所述，目前駕駛員感知速度的研究都沒有定量給出感知速度隨其影響因素的變化規(guī)律，建立相應的量化分析模型.本文擬開展高速公路駕駛員晝夜感知速度與道路線形、行駛車速的量化關系研究，以期為制定合理的高速公路晝夜車速限制標準提供理論支撐與決策依據(jù).

1 駕駛員晝夜感知速度試驗

1.1 試驗方案

1.1.1 試驗樣本

選取身體健康的中等駕駛經(jīng)驗駕駛員10名，駕齡均在3～10年.

1.1.2 試驗時間和地點

白天選取的時間段為上午9:00—11:30，夜間選取車輛相對較少的時間段21:00—23:00.選擇長春至松原高速公路22 km新建路段(以下簡稱“長松高速”)為試驗地點，設計速度為100 km/h，無照明設施.考慮我國高速公路很少設置照明設施，故本研究僅針對無照明設施的高速公路.此外，高速公路交通標志標線設計均需遵照國家標準與規(guī)范，不存在差異，故交通標志標線對駕駛員速度感知的影響本文也不予以考慮.為了研究不同線形條件下的高速公路駕駛員晝夜感知速度，根據(jù)《公路工程技術標準》［10］對平曲線半徑和縱坡的規(guī)定，長松高速公路試驗路段分類標準如表1所示.

表1 長松高速公路試驗路段分類標準

1.1.3 試驗步驟

試驗車輛選取小型轎車，具體試驗步驟如下:

①根據(jù)長松高速平、縱斷面設計文件及交通標志設置一覽表，按照表1的分類標準確定多組試驗路段并編號，以試驗路段內(nèi)的交通標志作為路標識別各試驗路段，并獲取其平縱線形指標.

②駕駛員在到達各試驗路段起點前加速行駛到速度v(駕駛員事先不知道具體速度值)，行駛平穩(wěn)后，駕駛員報出其速度估計值vf.

③記錄員記錄整理駕駛員的感知速度數(shù)據(jù).

④在白天和夜間分別對各試驗路段以70 km/h為起始車速，10 km/h為步長加速至120 km/h，重復步驟②～③.

1.2 試驗結果分析

對采集的駕駛員晝夜不同速度、不同線形條件下的感知速度取平均值，如表2和表3所示.

表2 白天不同速度不同線形下的駕駛員感知速度 km/h

表3 夜間不同速度不同線形下的駕駛員感知速度 km/h

由表2和表3可知，白天駕駛員的感知速度準確程度在 100～110 km/h發(fā)生了轉變，低于100 km/h時駕駛員的感知速度基本準確，高于110 km/h時感知速度發(fā)生偏差;而夜間90 km/h以下駕駛員感知速度比實際速度偏低，高于100 km/h時感知速度偏高.

駕駛員晝夜感知速度的準確率如圖1所示.由圖1可知:駕駛員白天感知速度準確率為66.0%，明顯高于夜間的29%;駕駛員夜間感知速度偏低的比例為38%，明顯高于白天的17%，感知速度偏高的比例為33%，仍高于白天的17%.

圖1 駕駛員晝夜感知速度準確率

2 駕駛員感知速度變化規(guī)律

2.1 感知速度與實際行駛速度的關系

駕駛員晝夜感知速度與實際速度的回歸關系模型如表4所示.我國高速公路的最低限速為60 km/h，最高限速為120 km/h，本次試驗數(shù)據(jù)的范圍為70～120 km/h，模型中實際行駛速度v的取值范圍也是該范圍.由表4可知，白天駕駛員感知速度與實際速度相關性較強.平直、直坡、大半徑曲線、小半徑曲線的感知速度與實際行駛速度呈對數(shù)關系，大半徑彎坡、中半徑曲線呈現(xiàn)線性關系，中半徑彎坡呈現(xiàn)指數(shù)關系.而在夜間，平直、直坡、大半徑曲線、大半徑彎坡、中半徑曲線感知速度與實際行駛速度呈現(xiàn)指數(shù)關系，中半徑彎坡呈對數(shù)關系，小半徑曲線呈現(xiàn)線性關系.

表4 駕駛員感知速度與實際行駛速度回歸關系

2.2 感知速度與平曲線半徑的關系

在一定速度條件下，駕駛員感知速度與平曲線半徑的回歸關系模型見表5.可看出:白天實際行駛速度為70 km/h時，感知速度與平曲線無相關關系;實際行駛速度為80～100 km/h時，感知速度與平曲線半徑呈現(xiàn)微弱的相關關系;實際行駛速度為110～120 km/h時，感知速度與平曲線半徑呈現(xiàn)對數(shù)關系.夜間實際行駛速度為70～90 km/h時，感知速度與平曲線半徑相關關系很微弱;實際行駛速度為100～120 km/h時，相關關系較強.

表5 駕駛員感知速度與平曲線半徑回歸關系

駕駛員低速行駛時，其感知速度主要受實際行駛速度的影響.隨著速度的增大，平曲線半徑對駕駛員晝夜感知速度的影響程度逐漸加強，成為駕駛員速度感知的重要影響因素.

2.3 感知速度與縱坡值的關系

根據(jù)回歸分析結果可知，駕駛員晝夜感知速度與縱坡值相關性均較小，縱坡值對感知速度的影響沒有呈現(xiàn)出一定的規(guī)律性.

3 駕駛員感知速度模型

應用SPSS統(tǒng)計分析軟件，采用多元非線性回歸方法對實測數(shù)據(jù)進行分析，建立相應的駕駛員晝夜感知速度模型.

3.1 白天感知速度模型

上述分析表明，縱坡值與感知速度的關系無規(guī)律可循.因此，在建立感知速度模型之前，有必要對感知速度進行自變量篩選.篩選結果表明，剔除變量縱坡值后，模型相關系數(shù)從原來的0.970升高到0.971，說明剔除變量縱坡值是合理的，也進一步驗證了感知速度單因素分析時，感知速度與縱坡值沒有相關關系的結論.對108個試驗數(shù)據(jù)進行回歸分析，得到的函數(shù)形式及相關系數(shù)見表6.

以相關系數(shù)最大為選擇標準，駕駛員白天感知速度模型最優(yōu)的函數(shù)形式如下:

表6 駕駛員白天感知速度模型

3.2 夜間感知速度模型

選取向后篩選的策略，剔除變量縱坡值后，模型相關系數(shù)保持為0.959，說明剔除的縱坡值是無關變量.利用多元回歸，得到駕駛員夜間感知速度模型不同的函數(shù)形式及相應的相關系數(shù)，見表7.

表7 駕駛員夜間感知速度模型

以相關系數(shù)最大為選擇標準，模型2與模型7的相關系數(shù)最大，均為0.962，從函數(shù)形式上看，應用模型2更為簡便，故本文推薦駕駛員夜間感知速度模型最優(yōu)的函數(shù)形式如下:

從模型系數(shù)來看，駕駛員晝夜感知速度模型的速度系數(shù)均為正，說明駕駛員的感知速度隨速度增大而增大;駕駛員晝夜感知速度模型的平曲線半徑系數(shù)均為負，說明隨著平曲線半徑的增大，感知速度會降低.

駕駛員晝夜感知速度模型的相關系數(shù)白天為0.972，夜間為0.962，說明白天和夜間多元回歸的擬合效果都較為理想.

4 結論

1)駕駛員白天感知速度準確率達到67%，高于夜間的29%.駕駛員白天感知速度的準確率隨實際行駛速度的增大而降低.實際行駛速度較低時，駕駛員夜間感知速度低于實際行駛速度;而實際行駛速度較高時，駕駛員夜間感知速度則高于實際行駛速度.

2)駕駛員晝夜感知速度隨實際行駛速度、平曲線半徑、縱坡值而變化的規(guī)律表明，駕駛員晝夜感知速度與縱坡值均無關，與實際行駛速度、平曲線半徑則呈較強的相關性.

3)建立了駕駛員晝夜感知速度與實際行駛速度、平曲線半徑的二元非線性模型，模型表明駕駛員晝夜感知速度均隨著速度的增大而增大，隨平曲線半徑的增大而降低.

References)

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