常 鑫，李海艦，榮 建，趙曉華，劉蓮蓮

(1. 中國(guó)民航大學(xué) 交通科學(xué)與工程學(xué)院，天津 300300； 2. 北京工業(yè)大學(xué) 城市建設(shè)學(xué)部，北京 100124)

0 引 言

霧是由大量近地面空氣中的水汽受冷凝結(jié)形成的，霧區(qū)會(huì)降低駕駛員的可視距離，大霧造成的視距下降是霧天交通運(yùn)行效率降低和交通事故誘發(fā)的主要因素[1-2]。交通事故統(tǒng)計(jì)年報(bào)數(shù)據(jù)表明，不良天氣條件(雨、霧、雪、大風(fēng)等)下發(fā)生的事故數(shù)占總數(shù)的10%左右，其中霧環(huán)境下發(fā)生的事故數(shù)排在第2位，因大霧影響造成的高速公路事故嚴(yán)重程度最大[2]，因此，解決霧區(qū)道路交通安全問(wèn)題十分必要。能見度下降對(duì)駕駛行為(跟馳、換道、控速)產(chǎn)生的重要影響，是研究設(shè)計(jì)霧區(qū)交通管理和安全預(yù)警策略的重要依據(jù)[3-4]，駕駛員在霧區(qū)路段行駛，為降低事故風(fēng)險(xiǎn)而減小速度是最典型的控速行為[5]。

盡管駕駛員在進(jìn)入低能見度的霧區(qū)條件下都會(huì)采取控速行為，但是研究表明這種控速行為的停車視距是不足的，特別是在遇到危險(xiǎn)情況(前車突然減速或前方發(fā)生事故等)時(shí)[6-7]，如能提前獲得前方道路能見度信息，并及時(shí)把預(yù)警信息傳遞給下游車輛，可為駕駛員進(jìn)入霧區(qū)前的速度調(diào)整提供充足時(shí)間。駕駛模擬技術(shù)是一種安全、經(jīng)濟(jì)、高效的實(shí)驗(yàn)研究手段，且研究變量容易控制，可以根據(jù)研究目的設(shè)計(jì)不同因素水平的駕駛模擬環(huán)境，進(jìn)而展開面向人因的駕駛行為特性研究[8-10]。近年來(lái)部分學(xué)者借助駕駛模擬技術(shù)，開始研究霧區(qū)預(yù)警系統(tǒng)對(duì)霧區(qū)道路交通安全的影響。L.M.TRICK等[11]利用駕駛模擬環(huán)境，獲得了不同年齡段駕駛員霧區(qū)內(nèi)的速度數(shù)據(jù)，表明老年駕駛員在霧區(qū)基本都大大降低了速度，而年輕駕駛員卻很少降低速度，駕駛風(fēng)險(xiǎn)較高；Y.WU等[12]利用駕駛模擬器，評(píng)估了基于車車通信技術(shù)的抬頭顯示預(yù)警系統(tǒng)和語(yǔ)音播報(bào)預(yù)警系統(tǒng)，對(duì)霧區(qū)駕駛反應(yīng)特性的影響，表明車車通信的霧區(qū)預(yù)警系統(tǒng)，可以減少駕駛員的反應(yīng)時(shí)間和降低追尾事故的概率。盡管以往的研究已經(jīng)開始關(guān)注不同的霧區(qū)預(yù)警系統(tǒng)對(duì)駕駛員速度調(diào)控的影響，但大部分的研究往往只關(guān)注某些特定的駕駛場(chǎng)景(單一預(yù)警系統(tǒng))和霧區(qū)內(nèi)的駕駛行為影響，對(duì)于不同類型預(yù)警系統(tǒng)共同作用下，對(duì)駕駛行為影響和交通安全的系統(tǒng)分析仍比較缺乏。筆者的主要研究目標(biāo)為：利用駕駛模擬技術(shù)分析不同安全預(yù)警系統(tǒng)，對(duì)高速公路濃霧區(qū)控速行為和交通安全的影響研究。

1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

1.1 實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景

實(shí)驗(yàn)選取雙向4車道的高速公路作為駕駛模擬仿真道路，實(shí)驗(yàn)道路長(zhǎng)度為5 km，實(shí)驗(yàn)基本路徑如圖1。圖1中：A～B：0.5 km的實(shí)驗(yàn)起始路段(雙向4車道，限速80 km/h)；B～C：1.0 km的實(shí)驗(yàn)過(guò)度路段(雙向2車道，限速40 km/h)；C～I(xiàn)：5.5 km雙向4車道高速公路(正式實(shí)驗(yàn)段)，其中濃霧區(qū)G～H路段區(qū)間限速60 km/h，其他路段限速120 km/h。為研究不同的霧區(qū)預(yù)警系統(tǒng)對(duì)駕駛員在進(jìn)入霧區(qū)的過(guò)程中駕駛行為的影響，研究選取3 km作為數(shù)據(jù)分析路段，并將路段分為無(wú)霧區(qū)E1～F(1 km)、霧區(qū)漸變段F～G(0.5 km)以及濃霧區(qū)路段G～H(1 km)3個(gè)區(qū)間。實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)4種駕駛環(huán)境：無(wú)預(yù)警、車載設(shè)備(on board unit，OBU)預(yù)警、動(dòng)態(tài)信息標(biāo)志(dynamic message sign, DMS)預(yù)警以及OBU和DMS共同提供預(yù)警信息。實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景中道路設(shè)施形式相同，交通流狀態(tài)相同，實(shí)驗(yàn)中OBU預(yù)警車載端使用平板提供信息。

圖1 實(shí)驗(yàn)基本路徑示意Fig. 1 Schematic diagram of basic experimental path

實(shí)驗(yàn)中，車載設(shè)備從D點(diǎn)開始預(yù)警前方濃霧區(qū)位置和限速，至濃霧區(qū)前每隔500 m預(yù)警一次，并更新霧區(qū)位置預(yù)警信息。整個(gè)實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，車載設(shè)備具備超速預(yù)警功能，OBU預(yù)警系統(tǒng)采用語(yǔ)音播報(bào)、預(yù)警信息文字顯示和預(yù)警標(biāo)志相結(jié)合的方法，其中，超速預(yù)警界面顯示示意如圖2(a)。OBU可以感知前方車輛速度及間距信息，并依據(jù)安全間距計(jì)算方法，當(dāng)速度大于保持最小安全間距所要求的速度時(shí)，OBU會(huì)發(fā)出“滴滴滴”的預(yù)警提示。在有DMS的場(chǎng)景中，DMS設(shè)置在E1和E2位置，并顯示濃霧區(qū)位置預(yù)警，實(shí)驗(yàn)過(guò)程中的場(chǎng)景如圖2(b)；為避免其他因素的干擾，空白對(duì)照組中，DMS顯示信息為“興延高速歡迎您”的字樣。

圖2 不同預(yù)警系統(tǒng)顯示Fig. 2 Display of different early warning systems

根據(jù)GB/T 27964—2011《霧的預(yù)報(bào)等級(jí)》中對(duì)濃霧能見度的定義，實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的濃霧區(qū)能見度為300 m。參考文獻(xiàn)[3]對(duì)駕駛模擬場(chǎng)景中霧區(qū)能見度的標(biāo)定方法，對(duì)300 m能見度標(biāo)定：

1)選取7名視力或矯正視力正常的試驗(yàn)駕駛員參與霧區(qū)能見度標(biāo)定。

2)在一條直線段高速公路模擬場(chǎng)景中，距離試驗(yàn)駕駛員300 m處停放一輛紅色小客車。

3)使用模擬器setflag函數(shù)，調(diào)整霧區(qū)能見度參數(shù)，使實(shí)驗(yàn)駕駛員剛好能看到紅色車輛輪廓。

4)記下每一次霧區(qū)能見度參數(shù)值，取7位試驗(yàn)駕駛員所調(diào)整參數(shù)的平均值，作為模擬濃霧場(chǎng)景中300 m能見度的設(shè)置參數(shù)。

1.2 實(shí)驗(yàn)方案

根據(jù)中心極限定理，如果隨機(jī)變量服從正態(tài)分布，那么隨機(jī)抽取的樣本也服從正態(tài)分布；樣本量大于30個(gè)，即能代表整體的樣本特性。據(jù)此，選取35位駕駛員(23名男性和12名女性)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，35位駕駛員符合我國(guó)駕駛員個(gè)體特征(性別、年齡等)分布。

實(shí)驗(yàn)過(guò)程共4種駕駛環(huán)境，為避免駕駛?cè)艘蚴煜ゑ{駛路線而影響試驗(yàn)結(jié)果，每個(gè)場(chǎng)景駕駛員駕駛1次；實(shí)驗(yàn)分2次進(jìn)行(間隔1 d)。實(shí)驗(yàn)內(nèi)容為：

1)實(shí)驗(yàn)前基本信息填寫。填寫包括：基本信息(姓名、性別、年齡和駕駛經(jīng)驗(yàn))和實(shí)驗(yàn)前生心理狀況(睡眠、飲食以及疲勞狀態(tài)自評(píng)等)。

2)駕駛前培訓(xùn)。工作人員為試駕駛員進(jìn)行車載設(shè)備產(chǎn)品說(shuō)明，同時(shí)告知駕駛員相關(guān)注意事項(xiàng)，如行駛道路等級(jí)，及試驗(yàn)過(guò)程中出現(xiàn)事故后的處理辦法等。

3)預(yù)駕駛。駕駛員在模擬器的非實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景中駕駛5 min，以適應(yīng)模擬車輛操作和模擬駕駛環(huán)境。

4)正式實(shí)驗(yàn)。告知試駕駛員每次的行駛目的地，然后開始實(shí)驗(yàn)，模擬倉(cāng)系統(tǒng)開始采集數(shù)據(jù)，工作人員記錄試驗(yàn)過(guò)程。不同場(chǎng)景實(shí)驗(yàn)之間，駕駛員休息15 min，已盡量避免實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景之間的相互影響。

5)模擬駕駛結(jié)束。試驗(yàn)結(jié)束后，被試駕駛員填寫駕駛反饋問(wèn)卷。

2 控速行為效果評(píng)價(jià)

2.1 控速行為影響的多元回歸分析

為了更好描述不同的霧區(qū)預(yù)警系統(tǒng)，在駕駛員進(jìn)入霧區(qū)過(guò)程中對(duì)減速操作行為的影響，分別對(duì)不同區(qū)域進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。利用SPSS軟件對(duì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行K-S檢驗(yàn)，結(jié)果表明數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布。然后對(duì)數(shù)據(jù)(每500 m為一組)的統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行描述，結(jié)果如圖3。結(jié)果表明：駕駛員進(jìn)入濃霧區(qū)前會(huì)選擇減速，以保證交通安全；當(dāng)駕駛員使用預(yù)警系統(tǒng)時(shí)，駕駛員采取減速行為比沒(méi)有預(yù)警系統(tǒng)提醒時(shí)提前。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果中發(fā)現(xiàn)：駕駛員在使用車載預(yù)警系統(tǒng)時(shí)，駕駛員在濃霧區(qū)平均運(yùn)行速度較高，但在限速值以下。

圖3 平均運(yùn)行速度Fig. 3 Average running speed

每位駕駛員隨機(jī)進(jìn)行4個(gè)場(chǎng)景的實(shí)驗(yàn)，模擬駕駛時(shí)間在30 min左右，模擬倉(cāng)數(shù)據(jù)采集頻率為20 Hz。對(duì)35位駕駛員每一個(gè)場(chǎng)景的3個(gè)區(qū)域的相同觀測(cè)指標(biāo)(速度、加速度等)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，但統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)存在聚集性問(wèn)題，不能根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果直接分析不同預(yù)警系統(tǒng)對(duì)駕駛行為的影響效果。線性混合隨機(jī)效應(yīng)模型考慮到數(shù)據(jù)的聚集性問(wèn)題[13]，能夠?qū)?shù)據(jù)結(jié)果的變異進(jìn)一步分析，從而獲得各項(xiàng)因素對(duì)駕駛行為結(jié)果的影響估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果，模型形式如式(1)：

yijm=αj+βjXijm+βjXi+μi+ξijm

(1)

式中：yijm為駕駛員平均速度；i為駕駛員編號(hào)(1,2,3,…,35)；j為路段區(qū)域編號(hào)(1,2,3)；m為實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景編號(hào)(1,2,3,4)；βj為固定效應(yīng)矩陣，表示區(qū)域j的相關(guān)系數(shù)；Xijm為不同霧區(qū)預(yù)警系統(tǒng)；Xi為駕駛員個(gè)體特征；αj為不同路段區(qū)域下模型截距；μi為不同個(gè)體截距的變異；ξijm為隨機(jī)誤差項(xiàng)(殘差)。

表1 平均運(yùn)行速度影響因素顯著性分析Table 1 Significance analysis of influencing factors of averagerunning speed

2.2 控速行為評(píng)估指標(biāo)結(jié)果分析

道路出現(xiàn)團(tuán)霧會(huì)影響駕駛員視距，駕駛員為保證在霧區(qū)行車有足夠的反應(yīng)時(shí)間，在進(jìn)入霧區(qū)前通常選擇降低速度。駕駛員速度調(diào)控行為與駕駛員對(duì)預(yù)警系統(tǒng)提供的信息感知水平有關(guān)，文獻(xiàn)[14]用駕駛員在無(wú)霧區(qū)路段的終點(diǎn)速度(vend)作為反映駕駛員進(jìn)入霧區(qū)前的準(zhǔn)備情況，采用進(jìn)入霧區(qū)后的速度與無(wú)霧區(qū)速度的變化率(Predu)來(lái)評(píng)估速度調(diào)控能力變化，Predu的計(jì)算如式(2)：

(2)

式中：vclear為無(wú)霧區(qū)域的平均運(yùn)行速度，被試駕駛員在E2—F區(qū)間段的運(yùn)行速度的均值；vfog為濃霧區(qū)域平均運(yùn)行速度。

霧區(qū)漸變段的最大減速度通常用來(lái)考量駕駛員在遇到危險(xiǎn)境遇前的剎車行為的安全性，減速度越大，剎車行為越危險(xiǎn)[18]。另外，筆者選取濃霧區(qū)起始位置平均速度vstart、霧區(qū)結(jié)束時(shí)平均速度vend、進(jìn)入霧區(qū)前平均最大減速度amin、駕駛員在霧區(qū)對(duì)限速的服從比例(即駕駛員運(yùn)行速度在限速60 km/h以下的比例，Pvfog<60)，來(lái)評(píng)估不同預(yù)警系統(tǒng)對(duì)車輛由無(wú)霧區(qū)進(jìn)入濃霧區(qū)后的運(yùn)行穩(wěn)定性影響。

控速行為評(píng)估指標(biāo)計(jì)算結(jié)果如表2。結(jié)果表明配備有霧區(qū)預(yù)警系統(tǒng)場(chǎng)景的vend和vstart明顯比沒(méi)有預(yù)警系統(tǒng)的要小。具備霧區(qū)預(yù)警系統(tǒng)時(shí)，駕駛員霧區(qū)限速服從度明顯提升，這表明霧區(qū)預(yù)警系統(tǒng)提供的預(yù)警信息能優(yōu)化駕駛員控速行為，提升霧區(qū)駕駛行為穩(wěn)定性。且由圖3可知，在預(yù)警系統(tǒng)中，僅配備OBU預(yù)警系統(tǒng)的駕駛員服從度較高，在限速水平下均速也最大，運(yùn)行效率整體最優(yōu)。

表2 控速行為評(píng)估指標(biāo)Table 2 Evaluation indexes of speed control behavior

3 安全評(píng)估

3.1 安全指標(biāo)選取

交通事故致因一般比較復(fù)雜，與人的因素、車輛性能和天氣狀況等有關(guān)。參考文獻(xiàn)[15]、文獻(xiàn)[16]的研究成果，選取速度標(biāo)準(zhǔn)差，以及評(píng)估交通流前后車輛追尾碰撞事故隱患指標(biāo)TET和TIT作為評(píng)價(jià)道路交通縱向安全性指標(biāo)。對(duì)于安全性指標(biāo)，TET表示駕駛員處在危險(xiǎn)狀況下(即TTCbrake

(3)

(4)

(5)

0

(6)

(7)

式中：Δt=0.05 s；t為數(shù)據(jù)采集頻率；n為駕駛員編號(hào)；N為駕駛員總數(shù)；δt為判斷變量，TTC*為TTC閾值；xn(t)-xn-1(t)為實(shí)驗(yàn)車與前車間距；Ln-1為車輛長(zhǎng)度；vn(t)為跟馳車輛速度。

在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，駕駛模擬器動(dòng)態(tài)采集實(shí)驗(yàn)車輛的行駛速度、加速度，同一車道前方250 m范圍內(nèi)的前車運(yùn)行速度數(shù)據(jù)，以及前后車間距。模擬場(chǎng)景每次實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景交通流參數(shù)相同。實(shí)驗(yàn)車外的其他車輛速度為勻速行駛，分布在C—I路段部分，在濃霧區(qū)G—H的速度為55 km/h，霧區(qū)漸變段部分的車輛設(shè)置為70 km/h，其他路段車輛速度設(shè)置為90 km/h。實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，駕駛員隨機(jī)跟馳前方車輛，當(dāng)跟車間距小于250 m后，模擬器開始動(dòng)態(tài)采集前車運(yùn)動(dòng)信息和前后車間距，由此可以計(jì)算式(3)，根據(jù)文獻(xiàn)[18]、文獻(xiàn)[19]的研究，TTC*范圍為1～3 s。

3.2 安全效果評(píng)價(jià)

速度標(biāo)準(zhǔn)差、TET和TIT被用來(lái)評(píng)估不同預(yù)警系統(tǒng)對(duì)交通流縱向安全性的影響，研究選擇TTC*=2 s作為基本分析案例。表3為3種不同場(chǎng)景(OBU預(yù)警& DMS預(yù)警數(shù)據(jù)不足，未進(jìn)行分析)下的安全性指標(biāo)計(jì)算結(jié)果。配置有OBU預(yù)警系統(tǒng)時(shí)，TET和TIT最小，盡管DMS僅設(shè)置在無(wú)霧區(qū)，但是預(yù)警信息能夠幫助駕駛員進(jìn)入霧區(qū)前優(yōu)化控速行為，使得駕駛員能夠在霧區(qū)保持更加穩(wěn)定的速度。因此，該場(chǎng)景下霧區(qū)縱向安全性比沒(méi)有預(yù)警系統(tǒng)時(shí)較高。

表3 交通安全指標(biāo)計(jì)算結(jié)果Table 3 Calculation results of traffic safety indexes

不同TTC閾值條件(TTC*=1.0、1.5、2.0、2.5、3.0 s)下的TET和TIT靈敏度分析如圖4。結(jié)果表明不同閾值條件下，濃霧區(qū)TET和TIT值一致變大，說(shuō)明濃霧區(qū)駕駛安全性較低。另外，不同預(yù)警方式下的縱向安全性比較評(píng)估結(jié)果相同，從側(cè)面驗(yàn)證了霧區(qū)預(yù)警系統(tǒng)能夠有效改進(jìn)駕駛安全性，且OBU預(yù)警系統(tǒng)對(duì)交通安全性提高更加顯著。

圖4 不同TTC閾值靈敏度分析Fig. 4 Sensitivity analysis of different TTC threshold values

4 結(jié) 語(yǔ)

通過(guò)多因素水平分析和線性混合模型建模，分析多變量對(duì)駕駛行為的顯著性影響；通過(guò)計(jì)算控速行為和縱向安全性指標(biāo)，評(píng)估不同霧區(qū)預(yù)警系統(tǒng)對(duì)高速公路霧區(qū)路段控速行為及交通安全性的影響。獲得以下結(jié)論：

1)駕駛員進(jìn)入濃霧區(qū)前會(huì)選擇減速，配備有預(yù)警系統(tǒng)時(shí)，駕駛員出現(xiàn)顯著減速行為提前；另外，個(gè)體社會(huì)屬性(性別、年齡、駕駛經(jīng)驗(yàn))對(duì)高速公路霧區(qū)駕駛員平均運(yùn)行速度沒(méi)有顯著性影響，而不同的霧區(qū)預(yù)警系統(tǒng)對(duì)駕駛員平均運(yùn)行速度有顯著性影響。

2)安全預(yù)警系統(tǒng)提供的交通信息能夠優(yōu)化駕駛員進(jìn)入高速公路濃霧區(qū)前的控速行為，進(jìn)而提升霧區(qū)運(yùn)行速度的穩(wěn)定性。配備OBU預(yù)警系統(tǒng)場(chǎng)景的駕駛員不僅限速服從度較高，且平均運(yùn)行速度在限速水平下。

3)安全預(yù)警系統(tǒng)提供的霧區(qū)預(yù)警信息能夠顯著增強(qiáng)交通安全性，對(duì)于研究提出的OBU預(yù)警系統(tǒng)對(duì)駕駛安全性的提升更加明顯。