王 喆,楊柏婷,劉 昕,劉 群,宋現(xiàn)敏
(1.吉林大學(xué) 網(wǎng)絡(luò)中心,長(zhǎng)春130022;2.長(zhǎng)春職業(yè)技術(shù)學(xué)院 信息分院,長(zhǎng)春130031;3.吉林大學(xué) 交通學(xué)院長(zhǎng)春130022)
目前,國(guó)內(nèi)外學(xué)者在駕駛決策方面已進(jìn)行大量研究。Wilde和Naatanen等[1-3]認(rèn)為駕駛員在駕駛車(chē)輛時(shí)會(huì)盡量避免或降低駕駛風(fēng)險(xiǎn),駕駛決策與駕駛員所面對(duì)的駕駛風(fēng)險(xiǎn)存在直接聯(lián)系,在駕駛風(fēng)險(xiǎn)和駕駛安全兩個(gè)角度分析了決策判別的依據(jù)。Tomas[4]利用Agent模擬,結(jié)合駕駛員所面對(duì)的交通狀況,為駕駛員可選擇的路線做出評(píng)價(jià)。許俊、鄒智軍和王曉原等[5-9]通過(guò)分析駕駛員在駕駛決策過(guò)程中決策的不斷變化,分別運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)、決策樹(shù)等方法建立決策模型。這些研究多傾向于風(fēng)險(xiǎn)決策和跟馳模型中的加減速分析,雖然能夠在一定程度上反映駕駛行為的變化,但對(duì)于周邊交通環(huán)境的微觀變化和駕駛員的實(shí)時(shí)心理變化研究較少。周邊交通環(huán)境的微觀變化會(huì)引起駕駛員的心理變化,進(jìn)而對(duì)駕駛行為產(chǎn)生影響。本文選擇模糊聚類(lèi)分析方法對(duì)駕駛決策進(jìn)行判別。模糊聚類(lèi)分析方法能夠根據(jù)駕駛員所采取的各種決策之間的模糊性,簡(jiǎn)單、直觀地對(duì)交通信息進(jìn)行分類(lèi)[10]?;诘葍r(jià)關(guān)系的聚類(lèi)方法是將數(shù)據(jù)樣本經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化,建立模糊相似矩陣和模糊傳遞閉包,選取適當(dāng)?shù)闹眯潘街颠M(jìn)行聚類(lèi)分析,從而得到分類(lèi)矩陣和特征信息矩陣。
本文基于模糊聚類(lèi)分析方法,利用駕駛員經(jīng)驗(yàn)知識(shí)對(duì)交通信息進(jìn)行分類(lèi),分析不同類(lèi)別的信息所產(chǎn)生的心理變化,得到駕駛員加速、減速、勻速、自由駕駛以及制動(dòng)等決策的判別方法。
雖然駕駛員的駕駛決策是駕駛員主觀采取的行為,但很大程度上是由周?chē)煌ōh(huán)境中的客觀因素決定的。為了更好地分析駕駛員的駕駛行為,需要事先了解駕駛員的整個(gè)反應(yīng)操作過(guò)程。
在車(chē)輛行駛過(guò)程中,駕駛員受視野前方車(chē)輛的速度、位置等因素的刺激,會(huì)做出一系列的駕駛決策響應(yīng),例如加速、減速以及勻速等。在此刺激-響應(yīng)反應(yīng)中,駕駛員在有限感知范圍內(nèi)獲取交通信息,根據(jù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)0鍖?duì)信息分類(lèi)以確定決策指令,最后按照指令駕駛車(chē)輛。
根據(jù)駕駛員的生理心理活動(dòng)可將駕駛員的駕駛決策框架分為4個(gè)部分,如圖1所示。

圖1 駕駛員決策框架Fig.1 Framework of driver’s driving decisions
(1)影響駕駛員決策的交通信息
根據(jù)駕駛員的視覺(jué)特性,影響駕駛員決策的交通信息主要包括前方車(chē)輛的行駛速度、加速度、位置和駕駛員所駕駛車(chē)輛的運(yùn)行速度、出行目的和出行時(shí)間要求等。這些客觀交通因素對(duì)駕駛員的駕駛行為具有決定性的作用。
(2)駕駛員對(duì)信息的感知
該部分是指駕駛員通過(guò)人體感覺(jué)器官收集影響駕駛員決策的交通信息,經(jīng)過(guò)大腦皮層處理,進(jìn)而達(dá)到認(rèn)知的過(guò)程。
在對(duì)信息認(rèn)知的過(guò)程中最重要的就是確定駕駛員對(duì)信息的感知范圍,如果信息在駕駛員的感知范圍外,駕駛員將忽略該信息,自由行駛。
(3)駕駛員對(duì)信息的處理
駕駛員對(duì)信息的處理是指駕駛員按照自身駕駛經(jīng)驗(yàn)將感知到的速度、加速度、位置等信息進(jìn)行分類(lèi),信息所處的類(lèi)別表示駕駛員應(yīng)采取的駕駛決策。其中,經(jīng)驗(yàn)?zāi)0遄鳛樾畔⒎诸?lèi)的依據(jù),往往具有主觀性和模糊性,致使駕駛決策之間的界限不清晰,所以經(jīng)驗(yàn)?zāi)0迨邱{駛員駕駛決策判定中的關(guān)鍵因素,也是目前駕駛行為分析的研究重點(diǎn)。
(4)駕駛員的決策響應(yīng)
駕駛員按照決策指令操作車(chē)輛。駕駛員的決策響應(yīng)主要依靠駕駛員的駕駛技術(shù)和車(chē)輛性能,駕駛技術(shù)越熟練,就越不容易出現(xiàn)駕駛失誤,并且駕駛員的決策響應(yīng)也將決定在緊急制動(dòng)情況下駕駛員與前車(chē)之間的安全距離。
通過(guò)以上分析,可以發(fā)現(xiàn)影響駕駛員駕駛決策的重要因素包括客觀交通信息、駕駛員的感知范圍和駕駛經(jīng)驗(yàn)。在考慮前方車(chē)輛對(duì)駕駛決策的影響時(shí),客觀交通信息包括前方車(chē)輛和駕駛員所駕駛車(chē)輛的速度、加速度和位置。駕駛員的感知范圍由駕駛員的心理特性決定。經(jīng)驗(yàn)?zāi)0蹇赏ㄟ^(guò)模糊聚類(lèi)分析方法對(duì)數(shù)據(jù)信息樣本學(xué)習(xí)得到。
在駕駛員決策框架中,駕駛員的駕駛決策指令是駕駛員經(jīng)過(guò)一系列心理活動(dòng)后得出的,駕駛員與前車(chē)之間的速度和距離變化都會(huì)對(duì)駕駛員的心理產(chǎn)生影響。由于駕駛員的生理、心理特性,駕駛員的信息感知范圍有限,駕駛員對(duì)感知范圍以外的因素感知程度較小,甚至無(wú)法感知。對(duì)感知范圍內(nèi)的信息所引起的駕駛決策判別標(biāo)準(zhǔn)較為模糊,決策的選擇由駕駛員主觀判斷。因此,首先需要確定駕駛員的心理感知范圍,進(jìn)而在感知范圍內(nèi)對(duì)駕駛員駕駛決策進(jìn)行判定分析。
在對(duì)駕駛員心理變化進(jìn)行研究時(shí)多采用生理-心理模型進(jìn)行分析[11],根據(jù)研究發(fā)現(xiàn),生理-心理模型的影響因素主要包括前后車(chē)的速度差和位移差,如圖2所示。圖中,Gth為駕駛員心理感知臨界值,GWRz為駕駛員感知但無(wú)響應(yīng)區(qū)域,GRth為駕駛員感知響應(yīng)臨界值,GRz為駕駛員感知響應(yīng)區(qū)域,JRth為駕駛員心理緊急響應(yīng)臨界值,JRz為駕駛員緊急響應(yīng)區(qū)域,Δx 為駕駛員駕駛車(chē)輛與相鄰車(chē)輛的相對(duì)距離,Δv 為駕駛員駕駛車(chē)輛與相鄰車(chē)輛的相對(duì)速度。
在車(chē)輛行駛過(guò)程中,前后車(chē)的速度差和位移差將會(huì)對(duì)駕駛員產(chǎn)生一定的心理壓力。前方車(chē)輛的速度和位置變化都將作為交通信息被駕駛員感知并接受,然后駕駛員依據(jù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)0遄龀鰶Q策響應(yīng)。駕駛員受車(chē)輛特性和自身生理特性的影響,在感知前后車(chē)的速度差和位移差時(shí)存在兩個(gè)臨界值,分別為駕駛員緊急響應(yīng)臨界值JRth和駕駛員感知臨界值Gth。

圖2 生理-心理模型的感知臨界值Fig.2 Threshold of physiological-psychological perception
駕駛員的緊急響應(yīng)臨界值由兩部分構(gòu)成:當(dāng)前車(chē)輛同前方車(chē)輛相對(duì)靜止時(shí),剛好不發(fā)生碰撞的間距,以及車(chē)輛在不同速度運(yùn)行下的相對(duì)停車(chē)距離。本文以道路上運(yùn)行車(chē)輛的中心點(diǎn)作為基準(zhǔn)點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算,駕駛員在緊急響應(yīng)時(shí),對(duì)駕駛員選擇緊急制動(dòng)時(shí)兩個(gè)車(chē)輛的相對(duì)速度與相對(duì)位置的關(guān)系為:

式中:ΔxJRth為當(dāng)前車(chē)輛與前方車(chē)輛的相對(duì)位置;lc為駕駛員所駕駛車(chē)輛的車(chē)身長(zhǎng)度;lo為前方車(chē)輛的車(chē)身長(zhǎng)度;vc為駕駛員所駕駛車(chē)輛的當(dāng)前速度;tr為駕駛員自感知到做出剎車(chē)動(dòng)作過(guò)程的反應(yīng)時(shí)間;Δa 為駕駛車(chē)輛與前方車(chē)輛的加速度差值;ac,max為駕駛車(chē)輛采用的是機(jī)動(dòng)車(chē)最大加速度;ao為前方車(chē)輛的加速度。
駕駛員感知臨界值指的是兩車(chē)之間的距離差或速度差大于該臨界值時(shí),駕駛員無(wú)需獲取前車(chē)的信息,前車(chē)的運(yùn)行對(duì)駕駛員不產(chǎn)生任何刺激,兩車(chē)之間沒(méi)有相互干擾,車(chē)輛以自由速度行駛,小于該閾值時(shí),前車(chē)的運(yùn)行對(duì)駕駛員產(chǎn)生刺激,駕駛員根據(jù)前車(chē)的信息采取加速、減速和勻速3種決策。該閾值與駕駛員駕駛的舒適程度有關(guān),到達(dá)該臨界值時(shí),完全自由行駛,駕駛員感應(yīng)響應(yīng)臨界值可由下式確定:

式中:vmax為該路段的設(shè)計(jì)速度;vr為該路段推薦行駛速度(自由行駛的期望速度);Kj為車(chē)流密集到車(chē)輛無(wú)法移動(dòng)的堵塞密度。
通過(guò)以上對(duì)駕駛員緊急響應(yīng)臨界值和感知臨界值的計(jì)算,可以發(fā)現(xiàn)駕駛員對(duì)在緊急制動(dòng)區(qū)域(0<Δx ≤ΔxJRth)和無(wú)感知區(qū)域(ΔxGth<Δx)所采取的駕駛決策較為明確,當(dāng)駕駛員所駕駛的車(chē)輛與前方車(chē)輛的相對(duì)位置處于緊急制動(dòng)區(qū)域和無(wú)感知區(qū)域時(shí),駕駛員可直接做出決策。
當(dāng)駕駛車(chē)輛與前方車(chē)輛的相對(duì)位置在0 <Δx ≤ΔxJRth時(shí),駕駛車(chē)輛與前方車(chē)輛的距離較近,駕駛員應(yīng)立即采取制動(dòng)措施,避免與前方車(chē)輛發(fā)生碰撞。
當(dāng)駕駛車(chē)輛與前方車(chē)輛的相對(duì)位置在ΔxGth<Δx 時(shí),駕駛車(chē)輛與前方車(chē)輛的距離較遠(yuǎn),前方車(chē)輛已在駕駛員感知范圍外,此時(shí),駕駛員可以自由駕駛車(chē)輛。
當(dāng)駕駛員收到的信息在駕駛員的感知區(qū)域內(nèi),即:當(dāng)ΔxJRth<Δx ≤ΔxGth時(shí),前方車(chē)輛產(chǎn)生的刺激又不是過(guò)于嚴(yán)重時(shí),駕駛員在感知響應(yīng)區(qū)域?qū)铀佟p速和勻速?zèng)Q策的確定較為模糊,3種決策之間沒(méi)有明顯的界限。
在駕駛員心理感知區(qū)域內(nèi),駕駛員采取的決策包括加速、減速和勻速。由2.1節(jié)可知,在駕駛員心理感知區(qū)域內(nèi)駕駛員駕駛決策判別較為模糊,此時(shí)可用模糊聚類(lèi)分析方法對(duì)信息樣本進(jìn)行分類(lèi),從而劃分3種決策的范圍。
駕駛員獲得的影響決策的信息包括車(chē)間距和前后車(chē)的速度差。駕駛員根據(jù)這兩種信息決定車(chē)輛應(yīng)該加速、減速和勻速跟馳。現(xiàn)有n 個(gè)原始數(shù)據(jù)樣本,每個(gè)樣本包括兩種影響信息,樣本集可表示為{ai1,ai2}(1≤i≤n),通過(guò)模糊聚類(lèi)方法將原始數(shù)據(jù)樣本分為3類(lèi),A1、A2、A3分別代表相應(yīng)的駕駛決策加速、減速、勻速并且獲得3種決策的特征信息矩陣V。
利用極差變換將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化(j=1,2):

建立模糊相似矩陣:

利用平方自合成方法求出模糊傳遞閉包t(R)=(r′ij)n×n,則:

式中:λ為置信水平值,0≤λ≤1。
選取適當(dāng)?shù)摩诉M(jìn)行聚類(lèi)分析,得到分類(lèi)矩陣A 和特征信息矩陣V。
設(shè)模糊分類(lèi)后i類(lèi)決策包括k 個(gè)樣本,得到的決策矩陣為:

則該決策的特征信息矩陣為:

式中:vij為3個(gè)決策矩陣的特征信息(1≤i≤3,1≤j≤2);j為信息種類(lèi);k為分類(lèi)后每個(gè)決策中的樣本數(shù)量。
由特征向量可以確定每個(gè)決策信息對(duì)決策的影響程度ηj 為:

假設(shè)駕駛員現(xiàn)觀察到一個(gè)決策信息樣本{x1,x2},則該樣本的各個(gè)信息向量與3 種決策特征信息向量的親疏程度(1≤i≤3,1≤j≤2)可表示為:

則該樣本相對(duì)于3種決策的隸屬度為:

式中:σ1、σ2、σ3分別為該信息樣本與駕駛員采取加速?zèng)Q策、減速?zèng)Q策和勻速?zèng)Q策的隸屬程度。
令σi=max{σ1,σ2,σ3},則σi為輔助系統(tǒng)認(rèn)為3種決策中駕駛員采取的可能性最高的決策,即對(duì)3種決策的隸屬度比較后駕駛員采取隸屬程度最大的決策。
由2.1和2.2節(jié)可得駕駛員在感知范圍內(nèi)駕駛決策的判定方法。駕駛員的駕駛決策與兩車(chē)之間的速度差和位移差的關(guān)系如圖3所示。

圖3 駕駛員駕駛決策示意圖Fig.3 Driver’s driving decisions
駕駛員在駕駛車(chē)輛行駛時(shí),其心理活動(dòng)往往與周?chē)窙r有關(guān),所以車(chē)輛行駛的道路所能提供的舒適程度對(duì)駕駛員的感知范圍和決策判斷也會(huì)產(chǎn)生影響。
在城市道路中道路等級(jí)不同,駕駛員的期望行駛速度不同,其心理響應(yīng)的臨界值也不同。駕駛員會(huì)根據(jù)所處道路交通狀況做出相應(yīng)的臨界心理表現(xiàn)。通過(guò)實(shí)際調(diào)查獲得主次干路和支路的最大設(shè)計(jì)速度、機(jī)動(dòng)車(chē)的制動(dòng)加速度、駕駛員期望行駛速度以及車(chē)流堵塞密度,如表1所示。

表1 交通基本數(shù)據(jù)Table 1 Traffic basic data
若前方車(chē)輛緊急制動(dòng)至靜止時(shí),即在Δv =vc,a0=0,Δa =ac,max的情況下,駕駛員緊急響應(yīng)臨界值變化主要由此時(shí)駕駛員駕駛車(chē)輛的速度決定。機(jī)動(dòng)車(chē)速度越大,所需的制動(dòng)距離就越長(zhǎng),駕駛員所要感知的緊急制動(dòng)范圍就越大。根據(jù)駕駛員心理緊急響應(yīng)臨界值,計(jì)算不同車(chē)速下駕駛員心理緊急響應(yīng)臨界值。機(jī)動(dòng)車(chē)在不同速度下駕駛員心理緊急響應(yīng)臨界值的變化趨勢(shì)如圖4所示。
隨著駕駛速度的不斷增大,為了避免出現(xiàn)突發(fā)狀況時(shí)發(fā)生車(chē)輛相撞,車(chē)輛之間必須擁有充足的制動(dòng)距離,由于車(chē)輛制動(dòng)性能的限制,駕駛員的緊急響應(yīng)臨界值會(huì)不斷增大。

圖4 駕駛員心理緊急響應(yīng)臨界值變化Fig.4 Trend of driver psychological emergency response threshold
不同道路等級(jí)條件下,由于最初道路設(shè)計(jì)速度不同,駕駛員對(duì)行駛速度和到達(dá)目的地的時(shí)間要求也會(huì)產(chǎn)生變化。道路等級(jí)越高,其設(shè)計(jì)速度越大,駕駛員所期望的行駛速度越大。根據(jù)駕駛員心理感知臨界值,計(jì)算不同設(shè)計(jì)速度下駕駛員心理緊急響應(yīng)臨界值。道路等級(jí)對(duì)駕駛員心理感知臨界值的影響如圖5所示。

圖5 駕駛員心理感知臨界值變化Fig.5 Trend of driver psychological perception threshold
在不同等級(jí)道路上駕駛員對(duì)期望行駛的速度的要求不同,當(dāng)車(chē)輛以較高的期望速度運(yùn)行時(shí),駕駛員出于安全考慮,會(huì)擴(kuò)大可自由行駛感知范圍,以便獲取更多的信息。在主干路上駕駛員感知范圍最大,次干路次之,支路上駕駛員感知范圍最小。
(1)確定了駕駛員感知臨界值和緊急響應(yīng)臨界值,劃分了機(jī)動(dòng)車(chē)自由行駛區(qū)域、緊急制動(dòng)區(qū)域以及前后車(chē)相互影響區(qū)域,并在相互影響區(qū)域利用模糊聚類(lèi)方法對(duì)加速、減速以及跟馳的駕駛決策進(jìn)行分類(lèi),建立了在前車(chē)影響下駕駛員采取加速、減速、勻速、自由駕駛以及緊急制動(dòng)決策判別模型。通過(guò)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),駕駛員心理感知范圍并不只是駕駛員視覺(jué)上對(duì)距離的感應(yīng),在不同速度條件下駕駛員心理也會(huì)發(fā)生很大變化。
(2)該判定方法簡(jiǎn)單、直觀、可移植性強(qiáng),能夠較好地體現(xiàn)駕駛員采取的決策行為,但需要大量的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行參數(shù)標(biāo)定和模型驗(yàn)證,對(duì)道路上較大范圍內(nèi)的車(chē)輛運(yùn)行位置、速度和加速度等數(shù)據(jù)采集要求較高。在逐步完善數(shù)據(jù)后,模型的適用性和穩(wěn)定性有待進(jìn)一步驗(yàn)證。
(3)本文主要研究了駕駛員前方車(chē)輛的運(yùn)行狀況對(duì)自身心理和駕駛決策的影響,尚未考慮側(cè)向車(chē)輛影響下的駕駛員換道時(shí)機(jī)、換道方向和換道決策的判定,針對(duì)駕駛員換道決策的影響因素和決策判定是下一步研究的內(nèi)容。
[1]Wilde G J.The theory of risk homeostasis:implications for safety and health[J].Risk Analysis,1982,2(4):209-225.
[2]Naatanen R,Summala H.Road-user behavior and traffic accidents[J].Ergonomics,1977,20(6):698-700.
[3]Brackstone M,Mcdonald M.Car-following:a historical review[J].Transportation Research Part F,1999,2(4):181-196.
[4]Tomas V R,Garcia L A.A cooperative multiagent system for traffic management and control[C]∥Proceeding of AAMAS 05,2005:52-59.
[5]許駿,李一兵.基于Markov決策過(guò)程的駕駛員行為模型[J].汽車(chē)工程,2008,30(1):14-16.Xu Jun,Li Yi-bing.A driver behavior model based on Markov decision processes[J].Automotive Engineering,2008,30(1):14-16.
[6]鄒智軍,楊東援.微觀交通仿真中的車(chē)道變換模型[J].中國(guó)公路學(xué)報(bào),2002,15(2):105-108.Zou Zhi-jun,Yang Dong-yuan.Lane changing model for micro traffic simulation[J].China Journal of Highway and Transport,2002,15(2):105-108.
[7]王曉原,楊新月.基于決策樹(shù)的駕駛行為決策機(jī)制研究[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào),2008,20(2):415-420.Wang Xiao-yuan,Yang Xin-yue.Study on decision mechanism of driving behavior based on decision tree[J].Journal of System Simulation,2008,20(2):415-420.
[8]楊帆,云美萍,楊曉光.車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)下多智能體微觀交通流模型[J].同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào),2012,40(8):1189-1196.Yang Fan,Yun Mei-ping,Yang Xiao-guang.Microscopic traffic flow model based on multi-agent in CVIS circumstance[J].Journal of Tongji University,2012,40(8):1189-1196.
[9]聞?dòng)?,吳鐵軍,周春芳,等.基于決策優(yōu)化模型的駕駛行為建模方法[J].浙江大學(xué)學(xué)報(bào),2006,40(4):704-707.Wen Yu,Wu Tie-jun,Zhou Chun-fang,et al.Describing driving behaviors based on decision optimization model[J].Journal of Zhejiang University,2006,40(4):704-707.
[10]高振海,管欣,郭孔輝.模糊決策理論在駕駛員行為研究中的應(yīng)用[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐,2001(6):104-107.Gao Zhen-h(huán)ai,Guan Xin,Guo Kong-h(huán)ui.The application of fuzzy decision theory in the research of driver behavior[J].Journal of Systems Science and Information,2001(6):104-107.
[11]Owsley Cynthia,McGwin Gerald.Vision impairment and driving[J].Survey of Ophthalmology,1999,43(6):535-550.