卓 曦，唐璐璐，王家主，楊龍清，劉建煒

(1.福州大學(xué)土木工程學(xué)院，福建福州 350108;2.福建省交通科學(xué)技術(shù)研究所，福建福州 350004)

0 引言

作為一種特殊的路面形式，隧道彩色路面通過顯示鮮明的色彩，增強(qiáng)視覺誘導(dǎo)功能，從而提高駕駛員注意水平，舒緩其緊張和不舒適感.由于色彩各異的路面視覺誘導(dǎo)功效存在區(qū)別，若路面顏色選擇不合理，不利于充分提高隧道視覺誘導(dǎo)水平.因此對(duì)彩色路面環(huán)境下隧道進(jìn)行視覺誘導(dǎo)性評(píng)價(jià)，有利于優(yōu)選隧道路面顏色，提升安全水平.

針對(duì)隧道視覺問題，國內(nèi)外相關(guān)研究集中于照明環(huán)境、交通設(shè)施和駕駛視覺的關(guān)系探討.在隧道照明環(huán)境對(duì)視覺行為的影響方面，Du等［1］通過分析隧道進(jìn)出口段照度變化狀況，給出駕駛員短暫失明區(qū)間長度和停車視距算法.He等［2］研究公路隧道動(dòng)態(tài)照明環(huán)境對(duì)駕駛視覺安全的影響，建議合理設(shè)計(jì)照明空間.鄧敏等［3］分析駕駛員視覺功效受隧道照明光源顯色性的影響情況，發(fā)現(xiàn)光源顯色指數(shù)越高，駕駛員視覺功效越好.馬勇等［4］提出隧道出入口及內(nèi)部的照明環(huán)境會(huì)顯著影響駕駛員的視覺特性，因而良好的隧道設(shè)計(jì)應(yīng)使隧道內(nèi)外照度平緩過渡.在隧道交通設(shè)施對(duì)視覺行為的影響方面，Kircher等［5］研究隧道設(shè)計(jì)對(duì)駕駛員注意力的影響，發(fā)現(xiàn)淺色隧道側(cè)壁有助于提升駕駛員視覺注意水平.杜志剛等［6］研究發(fā)現(xiàn)突起路標(biāo)、立面標(biāo)記、反光環(huán)等設(shè)施誘導(dǎo)性強(qiáng)，可有效緩解視錯(cuò)覺.可見國內(nèi)外研究鮮有從彩色路面角度提出定量化的隧道視覺誘導(dǎo)性評(píng)價(jià)理論.

本文暫不考慮彩色路面環(huán)境下長大隧道的駕駛員視覺疲勞和反向干擾規(guī)律，通過基于養(yǎng)護(hù)周期內(nèi)路面顏色的隧道視覺誘導(dǎo)仿真和眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)，給出隧道視覺誘導(dǎo)性評(píng)價(jià)指標(biāo)模型，然后提出基于K－means聚類的彩色路面環(huán)境下隧道視覺誘導(dǎo)性評(píng)價(jià)方法.研究成果適用于隧道彩色路面環(huán)境誘導(dǎo)性分析，有利于隧道路面顏色優(yōu)化.

1 彩色路面環(huán)境下隧道視覺誘導(dǎo)性評(píng)價(jià)指標(biāo)計(jì)算

1.1 彩色路面環(huán)境下隧道視覺誘導(dǎo)仿真及眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)

1)養(yǎng)護(hù)周期內(nèi)路面顏色.常見的甲基丙烯酸聚甲酯彩色路面鋪裝已有超過10 a的使用案例［7］，因此假設(shè)隧道彩色路面鋪裝材料的養(yǎng)護(hù)周期為10 a.本文暫不考慮10 a內(nèi)路面顏色變化情況，因而暫不分析隧道內(nèi)彩色路面的養(yǎng)護(hù)保障問題，假設(shè)仿真的隧道路面顏色色坐標(biāo)不會(huì)發(fā)生時(shí)變.

2)仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境.利用UC－win/Road軟件的“編輯斷面”和“輸出3D模型”功能，建立和導(dǎo)出仿真隧道三維模型.在DIALux軟件中，將三維隧道模型導(dǎo)入，然后考慮洞外亮度和亮度需求，將照明燈具設(shè)置于仿真隧道中，以模擬半封閉結(jié)構(gòu)隧道的真實(shí)亮度環(huán)境，最后將功能“攝像機(jī)行程速度”取值為隧道運(yùn)行速度，生成三維動(dòng)態(tài)視頻.

3)仿真環(huán)境下眼動(dòng)實(shí)驗(yàn).實(shí)驗(yàn)環(huán)境為:投影屏幕尺寸2.2 m×2.0 m，測試者距投影屏幕1.5 m，測試者視線高度1.2 m.實(shí)驗(yàn)過程為:采用投影儀將仿真隧道視頻投影至屏幕，然后測試者佩戴眼動(dòng)儀觀看視頻，且同一視頻每位測試者觀看5次.通過仿真實(shí)驗(yàn)，從眼動(dòng)儀導(dǎo)出注視和掃視行為數(shù)據(jù)，再進(jìn)行數(shù)據(jù)篩查和剔除后，取5次實(shí)驗(yàn)均值作為該測試者的有效眼動(dòng)數(shù)據(jù).

1.2 彩色路面環(huán)境下隧道視覺誘導(dǎo)性評(píng)價(jià)指標(biāo)模型

1.2.1 注視點(diǎn)分布的莫蘭指數(shù)模型

如圖1所示，構(gòu)建三維坐標(biāo)系:1)以駕駛員眼睛位置為坐標(biāo)點(diǎn)A，通過坐標(biāo)點(diǎn)A畫出水平面，然后畫出通過注視點(diǎn)F的豎直面，以水平面與豎直面的相交直線為X軸;2)通過A點(diǎn)畫出X軸的垂線，即Z軸，X軸與Z軸的交點(diǎn)為坐標(biāo)原點(diǎn)O(0，0，0);3)通過O點(diǎn)畫出豎直線，即Y軸.

在該三維坐標(biāo)系中，注視點(diǎn)F在X軸的投影為坐標(biāo)點(diǎn)C，在Y軸的投影為坐標(biāo)點(diǎn)H，AO和AF兩條直線夾角為駕駛員注視角，其中駕駛員水平注視角β(°)為 ∠OAC，豎直注視角 γ(°)為 ∠OAH.假設(shè)(xF，yF，zF)為注視點(diǎn)F的三維坐標(biāo)(m)，由于多個(gè)注視點(diǎn)的不同三維坐標(biāo)系Z軸固定，隧道環(huán)境內(nèi)駕駛員注視點(diǎn)可用β和γ唯一確定，因此定義xF＞0時(shí)，β＞0;xF＜0時(shí)，β＜0;yF＞0時(shí)，γ＞0;yF＜0時(shí)，γ＜0.

圖1 駕駛員注視角Fig.1 Driver’s fixation angle

根據(jù)β和γ，將隧道內(nèi)駕駛員視野劃分為6個(gè)立體注視區(qū)域［8］.如圖2所示，劃分不同注視區(qū)域的注視角范圍，即注視區(qū)域1滿足 －90°＜β＜－20°，注視區(qū)域2滿足90°＞β＞20°，注視區(qū)域3滿足 －20°≤β≤－10°，注視區(qū)域4滿足20°≥β≥10°，注視區(qū)域5滿足 －10°＜β＜10°、90°＞γ＞10°，注視區(qū)域6滿足 －10°＜ β ＜10°、－90°＜ γ≤10°.

在駕駛員視野內(nèi)，采用莫蘭指數(shù)［9］分析注視點(diǎn)密集水平.考慮注視區(qū)域的空間權(quán)重系數(shù)，計(jì)算注視區(qū)域注視點(diǎn)數(shù)量與其平均值的偏離程度，從而得出注視點(diǎn)分布的莫蘭指數(shù)I為

圖2 視野內(nèi)注視區(qū)域Fig.2 Gaze areas in the visual field

式中:n為注視區(qū)域數(shù)量，n=6;W是所有空間權(quán)重系數(shù)之和;wij為第i個(gè)和第j個(gè)注視區(qū)域的空間權(quán)重系數(shù)，若第i個(gè)和第j個(gè)注視區(qū)域相鄰，wij=1，否則wij=0;si、sj分別為第i個(gè)、第j個(gè)注視區(qū)域的注視點(diǎn)數(shù)量，由眼動(dòng)儀功能“注視點(diǎn)數(shù)目”生成;s 為各注視區(qū)域的注視點(diǎn)數(shù)量平均值.

式(1)即為所得注視點(diǎn)分布的莫蘭指數(shù)模型.I取值范圍為－1到1.在計(jì)算多個(gè)駕駛員的I數(shù)值后，若其均值I越大，表明注視點(diǎn)分布趨于聚集，反之注視點(diǎn)分布趨于分散，從而體現(xiàn)了注意集中度.

1.2.2 掃視時(shí)間加權(quán)的掃視幅度模型

駕駛員掃視行為分為掃視空間和掃視時(shí)間等維度，其中掃視幅度是一次掃視的角度，可描述掃視空間范圍.為體現(xiàn)掃視行為的時(shí)空維度，基于眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，得出掃視時(shí)間加權(quán)的掃視幅度平均值Da(°)為

式中:Ns為駕駛過程掃視次數(shù)，由眼動(dòng)儀功能“掃視數(shù)目”生成;Di為第i次掃視的掃視幅度(°)，由眼動(dòng)儀功能“掃視幅度”生成;ti為第i次掃視的掃視時(shí)間(s)，由眼動(dòng)儀功能“掃視持續(xù)時(shí)間”生成.

式(2)即為所得掃視時(shí)間加權(quán)的掃視幅度模型.在計(jì)算多個(gè)駕駛員的Da數(shù)值后，若其均值較小，表明駕駛員以小范圍掃視即可獲取信息，此時(shí)駕駛緊張度較低，反之則緊張度較高.

1.2.3 基于瞳孔面積變化率的不舒適時(shí)間比例模型

基于眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，計(jì)算第i次和第i+1次注視之間的駕駛員瞳孔面積變化率Qi，i+1為

式中:Mi為第i次注視的平均瞳孔面積(mm2)，由眼動(dòng)儀功能“平均瞳孔直徑”的雙眼平均值計(jì)算得出.

以20%為瞳孔面積變化率Q的閾值［10］，即若Qi，i+1小于20%，則相鄰第i次和第i+1次注視之間時(shí)段駕駛員視覺舒適，反之視覺不舒適.利用式(3)計(jì)算Qi，i+1，統(tǒng)計(jì)得出Nu個(gè)視覺不舒適時(shí)段.由于每個(gè)視覺不舒適時(shí)段均為相鄰的兩次注視間時(shí)段，定義視覺不舒適時(shí)間總和tu(s)為

式中:trb，j、tre，j分別為第 j個(gè)視覺不舒適時(shí)段的后一次注視開始時(shí)刻和結(jié)束時(shí)刻(s);tfb，j、tfe，j分別為第 j個(gè)視覺不舒適時(shí)段的前一次注視開始時(shí)刻和結(jié)束時(shí)刻(s).trb，j、tre，j、tfb，j、tfe，j均由眼動(dòng)儀功能“注視開始時(shí)刻”和“注視結(jié)束時(shí)刻”生成.

根據(jù)式(4)，計(jì)算基于瞳孔面積變化率的不舒適時(shí)間比例P為式中:td為駕駛員在隧道內(nèi)的駕駛操作時(shí)間(s).

式(5)即為所得基于瞳孔面積變化率的不舒適時(shí)間比例模型.在計(jì)算多個(gè)駕駛員的P數(shù)值后，若其均值較小，說明視覺舒適度較好，反之則視覺舒適度較差.

1.3 彩色路面環(huán)境下隧道視覺誘導(dǎo)仿真實(shí)驗(yàn)樣本量

邀請(qǐng)30位實(shí)驗(yàn)人員進(jìn)行彩色路面環(huán)境下仿真隧道模擬駕駛預(yù)實(shí)驗(yàn)，進(jìn)而根據(jù)式(1)～(5)，計(jì)算該預(yù)實(shí)驗(yàn)得到的視覺誘導(dǎo)性指標(biāo).然后以第i種顏色路面環(huán)境下隧道的第j個(gè)視覺誘導(dǎo)性指標(biāo)數(shù)值方差j≤3)為抽樣參數(shù)，在此基礎(chǔ)上，計(jì)算第j個(gè)視覺誘導(dǎo)性指標(biāo)的實(shí)驗(yàn)人員數(shù)量，即實(shí)驗(yàn)樣本量Nj為

式中:Zα/2為可靠性系數(shù)，根據(jù)置信度1－α進(jìn)行取值;E為抽樣誤差.

2 基于K－means聚類的彩色路面環(huán)境下隧道視覺誘導(dǎo)性評(píng)價(jià)

基于K－means聚類［11］，進(jìn)行彩色路面環(huán)境下隧道視覺誘導(dǎo)性分級(jí)，步驟如下:

1)針對(duì)黃、紅、綠、藍(lán)、灰、白和黑等7種顏色的隧道路面環(huán)境，仿真實(shí)驗(yàn)獲取評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)值，且采用“平移極差變換”方法［11］對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理.

2)設(shè)定初始條件.根據(jù)指標(biāo)數(shù)值的離散程度，將7種顏色路面環(huán)境下隧道劃分為K個(gè)評(píng)價(jià)等級(jí).然后從7種顏色中選取K種顏色，以這K種顏色路面環(huán)境下隧道分別構(gòu)成第m(m=1，2，…，K)個(gè)等級(jí)的第1次聚類中心.

3)進(jìn)行多次迭代聚類.第q(q＞1)次迭代計(jì)算出第m個(gè)等級(jí)的聚類中心誘導(dǎo)性評(píng)價(jià)指標(biāo)集合，進(jìn)而通過計(jì)算第i種顏色路面環(huán)境下隧道誘導(dǎo)性評(píng)價(jià)指標(biāo)與各等級(jí)第q次聚類中心的歐式距離，將第i種顏色路面環(huán)境下隧道劃分至最小歐氏距離的對(duì)應(yīng)等級(jí).

4)第q次聚類后，計(jì)算K個(gè)等級(jí)對(duì)應(yīng)顏色路面環(huán)境下隧道的誘導(dǎo)性指標(biāo)歸一化數(shù)值與對(duì)應(yīng)聚類中心的距離平方和dq.進(jìn)行多次迭代計(jì)算，dq逐漸減小并趨于穩(wěn)定，則結(jié)束聚類迭代.以迭代結(jié)束時(shí)第q次計(jì)算的聚類等級(jí)為誘導(dǎo)性評(píng)價(jià)結(jié)果，并明確各個(gè)聚類等級(jí)的分級(jí)范圍.

3 實(shí)例分析

3.1 實(shí)例仿真環(huán)境設(shè)定

選取福建省某公路隧道為實(shí)例.作為半封閉結(jié)構(gòu)，該隧道為雙向2車道的單洞結(jié)構(gòu)，長度為1.364 km，洞頂高度為5 m，單車道寬度為3.75 m，兩側(cè)檢修道寬度均為0.75 m，左側(cè)凈空寬度為0.50 m，右側(cè)凈空寬度為0.75 m，車流運(yùn)行速度為40 km·h－1.

針對(duì)紅綠藍(lán)(red green blue，以下簡稱“RGB”)色彩空間，在黃、紅、綠、藍(lán)、灰、白和黑等7個(gè)色系中，采用分層抽樣法，從德國勞爾色卡［12］中根據(jù)RGB數(shù)值，隨機(jī)選取各個(gè)色系的顏色.如表1所示，隨機(jī)抽取3次，給出3組隧道路面顏色，對(duì)應(yīng)不同的RGB數(shù)值，從而以第i(1≤i≤21)種顏色路面環(huán)境下隧道為視覺誘導(dǎo)性評(píng)價(jià)對(duì)象.

3.2 實(shí)例預(yù)實(shí)驗(yàn)及仿真實(shí)驗(yàn)樣本量計(jì)算

1)預(yù)實(shí)驗(yàn).分別以注視點(diǎn)分布的莫蘭指數(shù)、掃視時(shí)間加權(quán)的掃視幅度、基于瞳孔面積變化率的不舒適時(shí)間比例為第1、2、3個(gè)視覺誘導(dǎo)性評(píng)價(jià)指標(biāo)，進(jìn)行預(yù)實(shí)驗(yàn).

表1 3組評(píng)價(jià)對(duì)象的路面顏色Tab.1 Pavement colors in three groups of evaluation objects

以第1組中“交通黃”路面環(huán)境下隧道某位駕駛員預(yù)實(shí)驗(yàn)為例.從眼動(dòng)儀獲取數(shù)據(jù)，可知該駕駛員依序?yàn)?2.12°，2.50°，1.81°，…，2.44°，ti(i=1，2，…，183) 依序?yàn)?0.081，0.087，0.095，…，0.069 s;由瞳孔直徑算出 Mi(i=1，2，…，214) 依序?yàn)?9.27，10.66，12.34，…，11.07 mm2，根據(jù)式(3)，計(jì)算Qi，i+1(i=1，2，…，213)依序?yàn)?4.9%，15.7%，20.9%，…，18.3%，進(jìn)而根據(jù)隧道長度和運(yùn)行速度，計(jì)算td=122 s，Nu=65，tfb，j(j=1，2，…，65) 依序?yàn)?.381，2.105，…，119.857 s，tfe，j(j=1，2，…，65) 依序?yàn)?0.531，2.231，…，120.444 s，trb，j(j=1，2，…，65) 依序?yàn)?0.829，2.338，…，121.078 s，tre，j(j=1，2，…，65) 依序?yàn)?.113，2.610，…，121.193 s.在此基礎(chǔ)上，根據(jù)式(4)，計(jì)算 tu=23 s.其他預(yù)實(shí)驗(yàn)情況類似可得.

2)正式實(shí)驗(yàn)樣本量計(jì)算.獲取各組顏色路面環(huán)境下隧道的30位預(yù)實(shí)驗(yàn)人員眼動(dòng)數(shù)據(jù)后，根據(jù)式(1)、(2)和(5)，計(jì)算第i種顏色路面環(huán)境下隧道的第j個(gè)視覺誘導(dǎo)性指標(biāo)數(shù)值，進(jìn)而統(tǒng)計(jì)如表1所示，“交通黃”序號(hào)i=1，計(jì)算“交通黃”路面環(huán)境下隧道的并假設(shè)置信度1－α為95%，則Zα/2=1.96，E=1%.以此類推，根據(jù)式(6)，算出各個(gè)誘導(dǎo)性指標(biāo)對(duì)應(yīng)的實(shí)驗(yàn)樣本量 N1=110，N2=403，N3=107.

3.3 實(shí)例仿真實(shí)驗(yàn)及視覺誘導(dǎo)性評(píng)價(jià)指標(biāo)計(jì)算

在各個(gè)顏色路面環(huán)境下仿真隧道中，選取110個(gè)駕駛員參加注視點(diǎn)分布的莫蘭指數(shù)實(shí)驗(yàn)，403個(gè)駕駛員參加掃視時(shí)間加權(quán)的掃視幅度實(shí)驗(yàn)，107個(gè)駕駛員參加基于瞳孔面積變化率的不舒適時(shí)間比例實(shí)驗(yàn).通過仿真實(shí)驗(yàn)獲取眼動(dòng)數(shù)據(jù)，進(jìn)而根據(jù)式(1)～(5)，計(jì)算各組評(píng)價(jià)對(duì)象的3個(gè)視覺誘導(dǎo)性評(píng)價(jià)指標(biāo)，詳見表2所示.

表2 3組評(píng)價(jià)對(duì)象的視覺誘導(dǎo)性指標(biāo)Tab.2 Visual inductivity indexes of three groups of evaluation objects

3.4 實(shí)例隧道視覺誘導(dǎo)性評(píng)價(jià)

根據(jù)指標(biāo)歸一化數(shù)值離散程度，將7種顏色路面環(huán)境下隧道劃分為3個(gè)等級(jí)(良好、一般、較差).進(jìn)而進(jìn)行基于K－means聚類的彩色路面環(huán)境下隧道視覺誘導(dǎo)性評(píng)價(jià)，通過MATLAB編程，算出各組的視覺誘導(dǎo)性評(píng)價(jià)結(jié)果，如表3所示.

表3 隧道視覺誘導(dǎo)性評(píng)價(jià)結(jié)果Tab.3 Results of visual inductivity evaluation in tunnels

如表3所示，黃和紅色系的3組路面對(duì)應(yīng)隧道均位于良好等級(jí)，表明黃色和紅色路面環(huán)境下隧道視覺誘導(dǎo)性較優(yōu);灰和黑色系的3組路面對(duì)應(yīng)隧道均位于較差等級(jí)，表明灰色和黑色路面環(huán)境下隧道視覺誘導(dǎo)性較差;由于同一色系中不同顏色的RGB數(shù)值存在差異，隨著RGB漸變，綠、藍(lán)、白色系的3組路面對(duì)應(yīng)隧道可位于不同視覺誘導(dǎo)性等級(jí)，其中若選取合適的RGB，藍(lán)色路面環(huán)境下隧道可達(dá)到良好等級(jí)，而綠、白色路面環(huán)境下隧道可達(dá)到一般等級(jí).

3.5 實(shí)例評(píng)價(jià)結(jié)果驗(yàn)證

采用基于語義差別法［13］對(duì)實(shí)例評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證.如圖3所示，設(shè)計(jì)隧道視覺誘導(dǎo)性主觀評(píng)價(jià)量圖.該圖有7個(gè)評(píng)價(jià)層次，按照由弱到強(qiáng)的順序，視覺誘導(dǎo)性主觀評(píng)分定義為－3至3，且每層次之間設(shè)置10等分刻度.定義該圖中－3至－1區(qū)間為較差等級(jí)，－1至1區(qū)間為一般等級(jí)，1至3區(qū)間為良好等級(jí).

圖3 隧道視覺誘導(dǎo)性主觀評(píng)價(jià)量圖Fig.3 Subjective evaluation scale of visual inductivity in tunnels

邀請(qǐng)駕駛經(jīng)驗(yàn)豐富的駕駛員作為測試者.以50人為步長，每次主觀評(píng)價(jià)實(shí)驗(yàn)的測試者人數(shù)由50人逐步增加至300人，因而共進(jìn)行6次實(shí)驗(yàn).每次實(shí)驗(yàn)過程為:1)針對(duì)表1所示的單種顏色路面環(huán)境，每位測試者觀看5次視頻，每次均根據(jù)圖3，給出隧道視覺誘導(dǎo)性的主觀評(píng)分值，取其均值為該測試者的評(píng)分值;2)計(jì)算全部測試者主觀評(píng)分的均值，將其對(duì)應(yīng)至視覺誘導(dǎo)性等級(jí).如表4所示，得出測試者為50人時(shí)三組顏色實(shí)驗(yàn)的主觀評(píng)分，據(jù)此可推斷各顏色對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)等級(jí).

表4 50人測試實(shí)驗(yàn)的主觀評(píng)分結(jié)果Tab.4 Subjective mark results from experiment of 50 persons test

隨著測試者數(shù)量從50人逐步增加至300人，主觀評(píng)價(jià)等級(jí)與表3存在差異的顏色數(shù)量發(fā)生波動(dòng)，但逐漸趨近于0.當(dāng)測試者數(shù)量達(dá)到250人和300人時(shí)，主觀評(píng)價(jià)結(jié)果與表3一致.驗(yàn)證結(jié)果表明，在較大樣本量時(shí)，基于語義差別法的主觀評(píng)價(jià)驗(yàn)證了實(shí)例評(píng)價(jià)結(jié)果，可見本文成果具有一定的有效性，且計(jì)算效率高、工作量小，可避免主觀評(píng)價(jià)的隨機(jī)性.

4 結(jié)語

1)建立注視點(diǎn)分布的莫蘭指數(shù)模型.該模型劃分了隧道駕駛員視野內(nèi)注視區(qū)域，進(jìn)而計(jì)算注視區(qū)域注視點(diǎn)數(shù)量與其平均值的偏離水平，可定量分析注意集中度.

2)建立掃視時(shí)間加權(quán)的掃視幅度模型.該模型綜合考慮掃視空間和時(shí)間，體現(xiàn)一定時(shí)間內(nèi)掃視范圍，可定量分析駕駛員緊張程度.

3)建立基于瞳孔面積變化率的不舒適時(shí)間比例模型.該模型通過計(jì)算基于瞳孔面積變化率的視覺不舒適時(shí)段長度，給出不舒適時(shí)間百分比，可定量分析駕駛員視覺舒適度.

4)實(shí)例分析表明，黃和紅色路面環(huán)境下隧道視覺誘導(dǎo)性較優(yōu)，灰和黑色路面環(huán)境下隧道視覺誘導(dǎo)性較差，而RGB數(shù)值不同，綠、藍(lán)、白色路面環(huán)境下隧道可位于不同視覺誘導(dǎo)性等級(jí).采用基于語義差別法的主觀評(píng)價(jià)方法，表明本文成果的計(jì)算工作量和隨機(jī)性較小，具有一定實(shí)用性.

5)下一步將深入研究隧道內(nèi)彩色路面誘導(dǎo)性，彩色路面與視覺誘導(dǎo)設(shè)施的協(xié)調(diào)誘導(dǎo)作用，以及隧道內(nèi)灰塵、清洗養(yǎng)護(hù)頻率對(duì)誘導(dǎo)性的影響，從而提出更為綜合、全面的彩色路面環(huán)境下隧道視覺誘導(dǎo)性評(píng)價(jià)理論.