基于瞳孔直徑的交通沖突量化方法

徐 藝, 李世武, 王玉瓊, 馬曉田

(1. 山東理工大學 交通與車輛工程學院, 山東 淄博 255000; 2. 吉林大學 交通學院, 吉林 長春 130022)

傳統交通沖突評價方法[1-6]主要將刻畫道路交通狀態的車頭時距、車頭間距、減速時間、侵入時間等時空參數作為交通沖突的量化指標[6-11].但是,時空參數無法反映駕駛人對交通沖突的主觀感受,使交通沖突量化結果無法與駕駛人認知保持一致.

近年來交通領域對眼動特征的研究為尋找可反映駕駛人心理負荷的交通沖突量化指標提供了新的方向.文獻[12]研究結果表明視覺搜索行為不具有隨機性;文獻[13]分析了不同駕駛次任務下的視覺搜索規律,構建了次任務駕駛安全評價模型;文獻[14]研究了出現對向車流時的視覺搜索規律;文獻[15]重點研究了高速公路駕駛狀態下視覺搜索區域的分布規律;文獻[16]研究了交叉口處視覺搜索區域規律,分析了影響交叉口行車安全的因素;文獻[17]得到了高速公路超車過程中注視、掃視等視覺搜索參數的變化規律;文獻[18]明確了各視覺指標在車道保持階段與換道意圖階段具有顯著性差異并建立了換道意圖預測模型;文獻[19]通過研究駕駛人識別行人時的認知過程開發了基于增強學習的夜視系統;文獻[20]基于道路消失點建立了自上而下的視覺搜索區域顯著性模型;文獻[21-22]研究了多種路段交通沖突環境下駕駛人的視覺搜索規律,提出了基于視覺搜索規律的路段交通沖突辨識方法.

分析已有駕駛人視覺搜索規律研究發現,駕駛人瞳孔直徑會隨交通環境變化而變化,而瞳孔直徑亦可反映駕駛人心理負荷.因此,文中嘗試使用可反映駕駛人認知狀態的瞳孔直徑對道路交通沖突進行量化,以提高沖突量化結果與駕駛人認知的一致性.

1 瞳孔直徑與交通沖突的關系

1.1 沖突試驗

為減少偶發因素對沖突試驗的影響,使用駕駛模擬器模擬道路交通環境與駕駛操作環境.使用Smart Eye Pro眼動儀采集駕駛人眼動數據.已有研究表明,瞳孔直徑會受到光照影響.為明確瞳孔直徑與光照的關系,使用TES-1339R型照度計采集駕駛人眼部附近照度數據.試驗過程中,駕駛環境由駕駛模擬器模擬,照度計感光體置于距駕駛人較近位置以采集照度數據,將眼動儀相機安裝于駕駛人前方以采集駕駛人眼動數據,使用照度計和眼動儀的上位機數據采集軟件同步采集環境照度數據和駕駛人眼動數據.駕駛模擬器、眼動儀相機、照度計如圖1所示.

圖1 儀器圖片

設置駕駛模擬器的試驗車型為捷達轎車,道路線形為直線.設置直線加速距離為50 m,保持勻速行駛及制動的距離為300 m.設置固定物沖突、追尾沖突、正向沖突、橫穿沖突4種沖突場景.固定物沖突試驗中,將固定障礙物設置試驗場景中道路末端的交通路錐;追尾沖突和正向沖突試驗中,與試驗車發生沖突的道路使用者為靜止的捷達轎車;橫穿沖突試驗中,與試驗車發生沖突的道路使用者為女性行人.交通沖突試驗如圖2所示,仿真場景如圖3所示.

圖2 交通沖突試驗示意圖

圖3 交通沖突試驗仿真場景

1.2 交通沖突對瞳孔直徑的影響

1.2.1推斷性統計分析

為明確照度對瞳孔直徑的影響,假設不同照度水平的樣本所對應各總體的均值相等,指定顯著性水平α=0.05,通過χ2擬合優度正態性檢驗、Bartlett方差齊性檢驗和單因素方差分析對瞳孔直徑均值進行假設檢驗,假設檢驗結果如表1所示.由表1可見,檢驗結果拒絕原假設,即照度水平對瞳孔直徑有顯著影響.

表1 照度與瞳孔直徑的方差分析表

為明確沖突嚴重程度對沖突時段瞳孔直徑的影響,假設不同沖突嚴重程度的樣本所對應各總體的均值相等,指定顯著性水平α=0.05,通過χ2擬合優度正態性檢驗、Bartlett方差齊性檢驗和單因素方差分析對瞳孔直徑均值進行假設檢驗,假設檢驗結果如表2所示.

表2 沖突嚴重程度與瞳孔直徑的方差分析表

由表2可見,檢驗結果拒絕原假設,即沖突嚴重程度對瞳孔直徑有顯著影響.

1.2.2描述性統計分析

分析瞳孔直徑均值、標準差以期得到瞳孔直徑數據的集中趨勢規律和離散程度規律.不同沖突嚴重程度情況下,瞳孔直徑均值標準差如表3所示,瞳孔直徑均值標準差分布如圖4所示.

表3 瞳孔直徑均值及標準差 mm

圖4 瞳孔直徑均值標準差分布

由圖4可見,瞳孔直徑均值隨沖突嚴重程度的增大而變大,瞳孔直徑標準差隨沖突嚴重程度變化規律不明顯.說明駕駛過程中,交通沖突造成的認知負荷與心理壓力的增加會導致駕駛人瞳孔直徑均值變大.

2 基于瞳孔直徑的交通沖突量化方法

2.1 交通沖突量化流程

由瞳孔直徑、照度、交通沖突的統計分析結果可見,交通沖突嚴重程度與駕駛人瞳孔直徑均值有明顯的正相關關系,而照度亦影響駕駛人瞳孔直徑均值.因此,為提高基于瞳孔直徑的交通沖突量化方法的準確性,首先建立各駕駛人的照度-瞳孔直徑模型,然后對采集到的沖突環境下駕駛人瞳孔直徑數據進行基于照度-瞳孔直徑模型的數據補償,最后計算樣本瞳孔直徑與標準瞳孔直徑的差值,并將差值用于沖突量化,基于瞳孔直徑的交通沖突量化方法流程如圖5所示.

圖5 基于瞳孔直徑的交通沖突量化方法流程圖

2.2 交通沖突量化方法

基于瞳孔直徑的交通沖突量化方法如下:

1) 駕駛人選擇與模型判斷.選擇駕駛人,判斷是否已有該駕駛人的照度-瞳孔直徑模型,若無照度-瞳孔直徑模型,則進行步驟2),若有照度-瞳孔直徑模型,則進行步驟4).

2) 標準瞳孔直徑數據生成.在固定照度為L且無交通沖突刺激的環境下,采集t2時長內的瞳孔直徑數據d1,對采集到的瞳孔直徑數據d1進行平均化處理,生成瞳孔直徑標準數據d2,則

d2=d1/t2,

(1)

進行步驟3).

4) 沖突量化數據采集.采集駕駛人實車駕駛或模擬駕駛時的照度數據fe與瞳孔直徑數據e2,進行步驟5).

5) 瞳孔直徑補償.根據照度-瞳孔直徑模型中照度與瞳孔直徑的對應關系對瞳孔直徑數據e2進行處理,將非固定照度條件下瞳孔直徑數據e2轉換為照度為L條件下的瞳孔直徑數據e3,完成面向照度一致性的瞳孔直徑補償,進行步驟6).

6) 交通沖突量化.計算e3與d2的差的絕對值之和p,設瞳孔直徑數據采樣點數目為n,則交通沖突的量化指標為

q=p/n,

(2)

式中:q為交通沖突的量化指標;p為e3與d2的差的絕對值之和;n為瞳孔直徑數據采樣點數目.

3 方法驗證與效果分析

3.1 實車數據采集

為減少復雜、偶發因素的干擾,降低布設交通沖突場景的難度,選擇某道路交通參與者數量較少的路段進行實車數據采集.

隨機選擇一位男性駕駛人和一位女性駕駛人駕駛長城嘉譽2.0AT試驗車,以20,30,40 和50 km·h-1初始車速完成固定物、追尾、正向、橫穿沖突試驗,各駕駛人、沖突嚴重程度、沖突類型試驗均重復5次.實車試驗共進行160組,采集有效數據時長共計4 133.256 s.收集每次試驗后駕駛人對交通沖突的嚴重程度的評分.無沖突刺激下的變照度瞳孔直徑數據在室內進行,使用HEP SD218-40調光電子鎮流器與T8燈管調整駕駛人眼部照度.試驗路線、試驗車輛、試驗場景如圖6所示.

圖6 試驗路線、車輛與場景

3.2 交通沖突量化結果分析

使用文中提出的交通沖突量化方法對采集到的160組實車試驗數據進行量化,量化過程中標準瞳孔直徑生成步驟的固定照度為L=350 lx,數據采集時長t2=60 s,照度-瞳孔直徑模型構建步驟的光源照度區間及步長分別為a=50 lx,b=650 lx,c=10 lx,使用最小二乘法對照度f與瞳孔直徑數據g2進行擬合.

將交通沖突量化結果與交通沖突嚴重程度評分分別進行量綱一化,分析所提交通沖突量化結果與駕駛人主觀評價的一致性.量化與評分結果如表4所示,量綱一化結果如表5所示.

表4 沖突量化與駕駛人評分結果

表5 沖突量化與駕駛人評分量綱一化結果

由表4可見,駕駛人對交通沖突嚴重程度評分以及交通沖突量化所得q值均隨車速的提高而增大,且隨車速的提高,增大的幅度遞減.由表5可見,30與40 km·h-1對應的量綱一化后的q值與主觀評分差異小于5%,證明文中所提交通沖突量化方法的量化結果與駕駛人對交通沖突的認知有很高的一致性.

4 結 論

通過對瞳孔直徑-交通沖突試驗數據的推斷性統計分析與描述性統計分析,明確了照度水平和沖突嚴重程度對瞳孔直徑有顯著性影響.以此為理論依據,提出了基于瞳孔直徑的交通沖突量化方法,且所提量化方法中的照度-瞳孔直徑模型可對不同照度下的瞳孔直徑進行數據補償.進行了實車試驗并采集了相應瞳孔直徑數據、照度數據與駕駛人對交通沖突嚴重程度的評分數據.通過對比所提量化方法的量化結果與駕駛人評分,證明了所提交通沖突量化方法的量化結果與駕駛人對交通沖突的認知有很高的一致性.