基于駕駛模擬器的霧天駕駛行為特性研究＊

陳秀鋒 曲大義 劉尊民 郝 杰

（青島理工大學汽車與交通學院 青島 266520）

0 引 言

任何駕駛員在霧天行駛都存在駕駛風險，美國聯邦公路管理局統計，每年因霧天引起的交通事故導致大約600人死亡，16 300人受傷.許多霧天事故都是多車事故，導致大量嚴重人員傷亡.在我國，隨著社會經濟的發展，霧害越來越嚴重，由濃霧引起的道路交通事故率也呈上升趨勢.霧天是影響能見度最惡劣的氣象條件之一，駕駛員視距大幅下降會導致駕駛員產生猶豫、疏忽甚至錯覺［1－2］.由于霧對光的散射及吸收作用，目標輪廓的清晰度下降，駕駛員對交通標志、路面設施和行人識別困難，容易造成追尾事故［3］.因此，研究霧天對行車安全的影響，發現事故規律，提出減少和預防霧天事故的措施和對策，對保障駕駛員生命和財產安全具有重要的現實意義.

1 研究概況

R.J.Snowden［4］基于霧天環境視野范圍內對比度統一下降的假設，提出駕駛員在低能見度霧天條件下往往以更高的速度駕駛.相反，D.A.Owens等［5］通過類似研究認為，霧天條件下駕駛員往往高估自己的車速，并以低于指示速度行駛.P.Pretto［6］提出霧天條件下對比度統一下降的假設是不合理的，霧天視野對比度隨距離而變化，遠離駕駛員的區域對比度非常低，靠近駕駛員區域的對比度較高.Pretto認為人們在霧天由于能見度的降低會高估駕駛車速.雖然Pretto確定了霧天駕駛員對車速的感知與控制，但一方面沒有涉及速度限制和車速計用來指導駕駛情況下的駕駛行為研究，沒有考慮道路標線對駕駛行為的影響；另一方面對現實行駛過程中駕駛速度和車道保持行為的關系也沒有深入研究.

相對于霧天駕駛速度的影響因素，霧天駕駛行為和駕駛能力的影響因素要復雜得多.許多學者試用觀測傳感器對霧天車輛跟馳行為進行了研究.Hawkins［7］研究表明霧天能見度小于150m時，駕駛車速降低，能下降到100m時，車速降低25%～30%.同時平均車頭間距小于60m的的車輛增加25%.研究霧天駕駛員駕駛行為變化的常用途徑是駕駛模擬器仿真.van Derhulst等［8］利用駕駛模擬器仿真能見度為150m時的駕駛行為，實驗表明駕駛員在低能見度時增加車頭時距，但其原因是由于駕駛員希望知道是什么導致能見度下降而不是駕駛視野的變化.Broughton等［9］通過霧天跟馳模擬研究霧天駕駛員對能見度降低的反映情況，以及駕駛模式的改變對車速、安全和事故風險的影響程度，提出了“遲滯”與“非遲滯”兩種駕駛模式.

國內對霧天交通安全的研究相對較晚，潘曉東等［10］分析高速公路成霧原因及對交通安全的影響，提出交通建設措施和應對策略.廖海峰等［11］根據跟車狀態下停車過程及標志視認方法，進行了基于停車視距和交通標志認知距離的安全車速技術.李洪強、史桂芳等分別通過數學公式推導和場地試驗方法進行了霧天限制車速計算.縱觀國內研究，霧天行車安全研究側重于車速感知，單純從霧天環境車速限制和停車視距進行研究，不能反映霧天實際環境下影響車輛運行安全的多元性.為此，筆者針對霧天減加速提示、車速表和保持車道3種指令的組合約束模式，研究不同能見度下車輛速度選擇及行車軌跡特性，研究結果能準確體現霧天駕駛員實際行車特性，為霧天安全行車管理與決策提供決策支持.

2 霧天駕駛實驗設計

2.1 試驗樣本

選擇120名（80名男性，40名女性）駕駛員進行試驗測試，年齡在25～55歲之間，平均駕齡2.9 a.所有駕駛員經醫院進行常規的健康檢查均符合身體健康要求，都沒有視覺問題.每個小組包括20名參加者.對測試者存在3種指令：（1）是否使用速度提示；（2）駕駛任務的優先次序；（3）是否使用車速表.駕駛模擬具體分組及指令組合見表1.

表1 駕駛員分組情況表

車速提示器用來給駕駛員提供車速反饋，當他們的速度大于或低于試驗要求速度時，用來提醒駕駛員“降低你的車速”或“提高你的速度”.如果某組采用了速度提示器，那么在所有霧天環境下行駛都會給出適當的警示.沒有收到任何速度提示的被稱為沒有速度提示.任務優先是指要求駕駛員必須調整車速以便安全保持原有車道行駛.試驗可以為霧天車輛主動安全預警和路側可變信息版應用提供理論支持.

2.2 試驗方法

研究試驗平臺有駕駛器、計算機控制、虛擬仿真場景和車輛運行信息采集等系統構成.駕駛員駕駛一輛固定駕駛模擬器與一雙通道立體顯示屏連接.主控制機通過VCR技術建立虛擬路況場景并將駕駛員輸入信息融合進行模擬.試驗者通過轉向盤、踏板操作與模擬器互動.在整個試驗中該模擬器采用100Hz的頻率收集車速和位置數據，采集有效數據不包括前30s試驗數據.

模擬道路環境為直彎道組合線形二級公路，雙向2車道，單車道寬度3.75m，設計速度60km／h.車道用單一的白色邊緣線和單黃中心線作為標記.

2.3 霧天場景

霧是懸浮在近地面大氣中的大量細微水滴的可視集合體.霧的出現導致地面的水平能見度顯著降低.正常行駛時，能見度為500m，而濃霧天氣能見度低于30m.隨著霧的濃度的變化，駕駛員在直路上的能見距離不斷降低，本次試驗取霧天能見度為500，200，80，50和30m.

3 驗結果分析

為了保證試驗數據的有效性，試驗的前30s所得數據不計.按照2.1中的分組和要求進行駕駛模擬，測試者可以不斷的重復試驗環節，直到他們感到能舒適地駕駛模擬器為止.每個環節結束后測試者都進行短暫的休息.

3.1 車輛運行速度

試驗小組平均車速隨能見度變化趨勢，見圖1，表2為不同能見度不同分組車輛平均速度.

圖1 試驗小組平均車速隨能見度變化趨勢圖

由表2可知，從500～50m能見度下，6組試驗駕駛員的平均行車速度在56.8～62.3km／h變動，隨著能見度的降低車速降低不明顯，車輛速度與霧天期望車速不匹配，80m能見度下平均車速最高；30m能見度下，平均車速降低明顯，為56.8km／h.利用SPSS軟件對每組進行單因素方差分析，霧天能見度降低對第1組（p＜0.5）除外的其他5組駕駛速度影響顯著.隨著能見度的降低，速度呈現先增加后降低的趨勢.對不同能見度進行單因素分析得出，500m能見度F（5，71）＝2.9，p＜0.5；200m 能見度F（5，71）＝3.1，p＜0.5；80m能見度F（5，71）＝4.2，p＜0.001；50m能見度下F（5，71）＝3.8，p＜0.001；30m能見度下F（5，71）＝6.5，p＜0.001；500，200，80和50 m能見度下，第4組車輛運行速度最高.而30m能見度下第1組車輛平均運行速度最高.

表2 不同能見度不同分組車輛平均速度（標準差）

3.2 車輛車道保持

3.2.1 車道保持能力 駕駛員在行車過程中，根據交通狀況和路面特征狀況調整車速從而準確沿著規定道路行駛，保持正確的車道位置的能力，被稱為車道保持能力.如圖2所示是車輛行駛中車身保持在道路標線a，b之間的能力

圖2 車輛行駛示意圖

3.2.2 車道保持率 車道保持率是指駕駛過程中車輛車身越過2條道路標線行駛時間與全部時間之比，公式表示為

式中：t1為車身越過道路標線a行駛的時間，s；t2為車身越過道路標線b行駛的時間，s；T為車輛行駛總時間，s.

3.2.3 實驗數據分析 不同霧天能見度下，車道保持率分析圖，見圖3，表3.

圖3 不同霧天能見度下車道保持率分析圖

表3 不同能見度不同分組平均車道保持率（標準差）

由表3可知，在前3個最高能見度環境下，測試者都能夠很好地保持原車道行駛，汽車操縱性好，80m霧天能見度下車道保持率高于其他2個試驗小組，6組試驗者的平均百分率為96.32%；30m能見度下車道保持率明顯降低.能見度降低到80m時，由于駕駛視距的降低導致駕駛員緊張程度增加，道路標線成為駕駛的主要誘導方式，此時車道保持率有所增加；但隨著能見度的繼續降低，道路標線逐漸模糊而失去駕駛誘導作用，駕駛員車道保持率逐漸降低.綜上所述，在500m到30m的能見度變化中，車道保持率先增加后降低.

利用SPSS統計分析主效應得出霧天能見度對車輛車道保持的影響遠大于不同分組情況的影響.單因素方差分析得出，霧天對每一組的車道保持率都有顯著影響.Post Hoc多重比較表明第1，2和6組能見度30m的車道保持率明顯小于其他能見距離.第3組試驗者車道保持率最高，平均為96.04%.霧天有效控制行車軌跡的方法是降低行車速度，但駕駛員在霧天超速行駛導致車道保持率明顯降低，主要原因有2個：（1）霧天駕駛員注意力集中，無意識的增加行駛速度；（2）低能見度下，道路標線識別能力下降.

4 結束語

本文在速度感知、速度反饋、駕駛行為反饋和駕駛優先等約束下對駕駛行為進行研究，研究結果能更好的反應霧天駕駛實際.試驗表明，在能見度逐漸降低的環境下，駕駛員具有較好的車道保持能力，并且趨向于高速行駛.但霧天駕駛員視距太小，車輛不能有效避讓道路危險，導致交通事故增多.今后，開展實際霧天駕駛行為調查分析，研究不同駕駛員霧天行車的心理和生理特點決定的行車特性，將更有益于霧天安全管理.

［1］史桂芳，袁 浩，程建川.霧天交通限速計算［J］.西南交通大學學報，2010，45（1）：136－139.

［2］潘婭英，陳 武.引發公路交通事故的氣象條件分析［J］.氣象科技，2006，34（6）：778－782.

［3］李洪強，程國柱，夏正浩.高速公路不良天氣條件下最高車速限制合理取值［J］.石家莊鐵道學院學報：自然科學版，2009，22（3）：78－81.

［4］SNOWDEN R J，STIMPSON N，RUDDLE R A.Speed perception fogs up as visibility drops［J］.Nature，1998：392－450.

［5］OWENS D A，WOOD J，CARBERRY T.Perceived speed and driving behavior in foggy conditions［J］.Journal of Vision，2002，7（2）：631－637.

［6］PRETTO P.The perception and production of speed during self－motion：evidence for non－optimal compensation mechanisms［D］.Universita Degli Studi Di Padova，2008.

［7］HAWKINS R K.Motorway traffic behavior in reduced visibility conditions［C］∥Freeman M H，Smith P，Gale A G，Taylor，et al.Vision in Vehicles II.Elsevier Science Publishers B.V.，North－Holland，1988（2）：9－21.

［8］ VAN DERHULST M，ROTHENGATTER T，MEIJMAN T.Strategic adaptations to lack of preview in driving［J］.Transportation Research Part F，1998（1）：59－75.

［9］BROUGHTON K L，SWITZER F，SCOTT D.Car following decisions under three visibility conditions and two speeds tested with a driving simulator［J］.Accident Analysis and Prevention，2007，39 （1）：106－116.

［10］潘曉東，蔣 宏，高 昂.霧天高速公路交通事故成因分析及安全對策［J］.交通標準化，2006（10）：200－203.

［11］廖海峰，崔顯忠，杜志剛.霧天高速公路安全車速分析［J］.交通科技與經濟，2009（2）：1－3.