城市道路應(yīng)激交通事件分析*

吳付威，王暢，馬勇，徐云杰

（1.長安大學(xué)汽車學(xué)院，陜西西安 710064；2.長安大學(xué)汽車運(yùn)輸安全保障技術(shù)交通行業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，陜西西安 710064）

城市道路應(yīng)激交通事件分析*

吳付威1，2，王暢1，2，馬勇1，徐云杰1

（1.長安大學(xué)汽車學(xué)院，陜西西安 710064；2.長安大學(xué)汽車運(yùn)輸安全保障技術(shù)交通行業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，陜西西安 710064）

通過對(duì)城市道路環(huán)境中典型交通事故案例的分析，結(jié)合實(shí)際道路應(yīng)激事件實(shí)地調(diào)研，分析了城市道路環(huán)境中典型應(yīng)激事件的特征；在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用FORUM 8軟件開發(fā)了城市道路環(huán)境中典型應(yīng)激事件三維場景，并基于典型應(yīng)激事件三維場景設(shè)計(jì)問卷調(diào)查，確定了各類典型事件的危險(xiǎn)程度和發(fā)生頻率；利用Visual C++和Access建立了城市道路典型應(yīng)激事件數(shù)據(jù)庫，用于城市道路環(huán)境駕駛?cè)藨?yīng)激操作行為分析，指導(dǎo)駕駛?cè)瞬扇『侠淼膽?yīng)對(duì)措施，預(yù)防交通事故的發(fā)生。

城市交通；應(yīng)激事件；危險(xiǎn)程度；發(fā)生頻率；數(shù)據(jù)庫

中國城市道路交通事故一直居高不下。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2013年全國共發(fā)生城市道路交通事故84 107起，占事故總數(shù)的42.39%，其中城市快速路和一般城市道路發(fā)生的事故占36.93%。由于城市道路交通組成復(fù)雜，在駕駛過程中駕駛?cè)诵杼幚砼c其他車輛、公交車、電動(dòng)車、自行車、行人等不同交通參與者之間的沖突，經(jīng)常會(huì)遭遇一些猝不及防的緊急情況，即交通應(yīng)激事件。

1 應(yīng)激交通事件研究現(xiàn)狀

國外學(xué)者對(duì)城市道路環(huán)境中的應(yīng)激事件開展了一系列研究：英國把道路訓(xùn)練和課堂培訓(xùn)作為道路險(xiǎn)情處理方法，通過專門設(shè)計(jì)的視頻資料培訓(xùn)駕駛?cè)巳绾伟l(fā)現(xiàn)交通場景中的潛在危險(xiǎn)，提高其預(yù)測危險(xiǎn)的能力；Gitelman V.等研究發(fā)現(xiàn)以色列約有75%死亡事故和95%受傷事故發(fā)生在城市地區(qū)，其中約80%事故是行人在穿過沒有人行橫道的地點(diǎn)或沒有信號(hào)燈的人行橫道時(shí)發(fā)生的；Jurecki R.S.等利用AutoPW駕駛模擬器研究了駕駛?cè)嗽谠庥銮胺酵蝗怀霈F(xiàn)障礙物這種應(yīng)激事件時(shí)的緊急制動(dòng)操作行為；Maestracci M.等對(duì)巴黎城市道路中機(jī)動(dòng)車與電動(dòng)車事故開展研究，發(fā)現(xiàn)當(dāng)汽車向左或向右變換車道及掉頭時(shí)與電動(dòng)車發(fā)生事故的可能性大大增加；Mark A.等研究表明通過實(shí)際交通視頻培訓(xùn)新手駕駛?cè)说奈ｋU(xiǎn)感知能力有利于提高駕駛?cè)藨?yīng)對(duì)應(yīng)激交通場景的能力。目前，利用駕駛模擬器可以開展城市道路環(huán)境中應(yīng)激交通事件研究，通過駕駛模擬器建立三維交通場景，可以涵蓋不同類型應(yīng)激交通事件，如前車突然換道或剎車、行人突然橫穿馬路等，用于研究駕駛?cè)嗽谟龅綉?yīng)激事件時(shí)的操作反應(yīng)。

國內(nèi)也通過駕駛模擬器開展了初步研究，利用三維建模軟件設(shè)計(jì)典型突發(fā)應(yīng)激場景，并在駕駛模擬器上實(shí)現(xiàn)，用于評(píng)價(jià)駕駛?cè)说膽?yīng)激反應(yīng)能力及進(jìn)行緊急避險(xiǎn)訓(xùn)練。由于中國城市道路交通的復(fù)雜性及國內(nèi)外交通法規(guī)的差異，國外研究成果不能直接應(yīng)用。為此，該文對(duì)中國城市道路環(huán)境應(yīng)激交通事件進(jìn)行分析，建立相應(yīng)場景信息庫，為提高駕駛?cè)藨?yīng)對(duì)應(yīng)激交通事件的能力提供理論支持。

2 應(yīng)激交通事件影響因素分析

城市道路環(huán)境中應(yīng)激交通事件場景建立中的關(guān)鍵是如何提取應(yīng)激事件的特征。調(diào)查發(fā)現(xiàn)，絕大多數(shù)交通事故的發(fā)生是由人-車-路（環(huán)境）等因素相互作用導(dǎo)致的。鑒于城市道路交通的特點(diǎn)及各類交通參與者的動(dòng)態(tài)行為特性，分別對(duì)人、車、道路環(huán)境因素進(jìn)行分析。

2.1 人的因素

駕駛?cè)藨?yīng)激反應(yīng)能力的差異是由駕駛?cè)藗€(gè)體之間的心理素質(zhì)、注意品質(zhì)、決策能力和駕駛技能的不同導(dǎo)致的。心理學(xué)家認(rèn)為優(yōu)秀的駕駛?cè)藨?yīng)具備特有

的、復(fù)雜的注意力，能持續(xù)地接收和分析道路環(huán)境中行人和車輛的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，并且善于預(yù)見各種交通變化，能在一瞬間作出迅速、準(zhǔn)確的判斷。城市道路環(huán)境交通參與者包括機(jī)動(dòng)車駕駛?cè)恕ⅡT自行車人、行人等，約有80%的城市交通事故和人的因素有關(guān)。不同的交通參與者有各自的動(dòng)態(tài)特征，有些特征是導(dǎo)致應(yīng)激交通事件的主要因素。

（1）心理素質(zhì)。駕駛?cè)诵睦硭刭|(zhì)的好壞直接影響行車安全，受性別、駕駛經(jīng)驗(yàn)等影響，心理素質(zhì)差的人在遇到緊急情況時(shí)容易驚慌失措，導(dǎo)致駕駛決策和操作失誤。

（2）注意品質(zhì)。與駕駛?cè)讼嚓P(guān)的主要指駕駛?cè)双@取交通信息的能力。駕駛時(shí)注意力高度集中的駕駛?cè)四塬@取全面的交通信息，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常情況。而注意品質(zhì)低的駕駛?cè)巳菀追中?，從而?dǎo)致事故。

（3）決策能力。在應(yīng)激情況下，駕駛?cè)嗽诙虝r(shí)間內(nèi)作出正確決策的能力受年齡、性別、駕駛經(jīng)驗(yàn)、駕駛疲勞、飲酒和藥物等因素的影響。

（4）駕駛技能。是指在應(yīng)激情況下駕駛?cè)俗鞒稣_駕駛操作的能力。熟練的駕駛技能是安全行車的重要保障。

2.2 車的因素

車輛是交通事故的載體，在引發(fā)交通事故的諸多因素中車輛因素約占10%。容易引發(fā)應(yīng)激交通事件的最主要車輛因素包括：1）制動(dòng)不良或失效。在遇到緊急情況時(shí)，車輛無法及時(shí)減速或停車，容易發(fā)生碰撞。2）轉(zhuǎn)向失靈。在遇到緊急情況時(shí)，駕駛?cè)藷o法通過方向盤控制車輛的行駛方向，容易出現(xiàn)避讓不及現(xiàn)象。多種因素的共同作用則會(huì)導(dǎo)致更加危險(xiǎn)的狀況。

2.3 道路（環(huán)境）因素

道路（環(huán)境）作為引發(fā)交通事故的重要因素，對(duì)交通安全有著重要作用，甚至在有些特殊條件下起決定性的作用。道路（環(huán)境）因素一般分為道路環(huán)境和自然環(huán)境。城市道路環(huán)境具有以下特點(diǎn)：1）交通組成復(fù)雜，混合交通現(xiàn)象嚴(yán)重。2）平面交叉路口多，交通沖突嚴(yán)重。3）建筑物、廣告牌等障礙物多，容易遮擋人的視野，增加了交通事故發(fā)生的可能性。4）違章行為多，安全風(fēng)險(xiǎn)大。機(jī)動(dòng)車常見違章行為有搶道、逆行、違章轉(zhuǎn)彎及隨意變更車道等；行人、騎自行車人常見違章行為有闖紅燈、占用機(jī)動(dòng)車道等。這些特點(diǎn)往往造成很多交通沖突，使駕駛?cè)伺c其他交通參與者出現(xiàn)緊急事件的情況增加。

3 應(yīng)激交通事件調(diào)查

3.1 應(yīng)激交通事件分類及構(gòu)建

在西安市的主要城市道路進(jìn)行實(shí)車錄像采集應(yīng)激交通事件數(shù)據(jù)，結(jié)合文獻(xiàn)調(diào)研，對(duì)典型應(yīng)激交通事件場景進(jìn)行分類，共得出10個(gè)類別、130多個(gè)應(yīng)激交通事件（見圖1）。

圖1 典型應(yīng)激交通事件發(fā)生概率

利用FORUM 8三維虛擬軟件構(gòu)建應(yīng)激交通事件場景，考慮到應(yīng)激交通事件場景的典型性和完整性，共構(gòu)建25個(gè)典型應(yīng)激交通事件場景進(jìn)行研究（見圖2、圖3）。

圖2 車輛與自行車的沖突

圖3 車輛與公交車的沖突

3.2 應(yīng)激交通事件問卷調(diào)查

應(yīng)激交通事件用發(fā)生頻率和危險(xiǎn)程度兩個(gè)指標(biāo)

進(jìn)行評(píng)價(jià)，發(fā)生頻率等級(jí)為高=3分、中=2分、低= 1分，危險(xiǎn)程度等級(jí)為高=3分、中=2分、低=1分。通過問卷調(diào)查對(duì)不同應(yīng)激交通事件進(jìn)行評(píng)價(jià)，共發(fā)放問卷270份，實(shí)際回收256份，剔除信息缺失量較多、明顯胡亂作答的問卷，得到有效問卷234份，有效回收率為86.7%。

對(duì)所回收有效問卷進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。在被調(diào)查對(duì)象中，熟練駕駛?cè)?00人，占總調(diào)查表的42.7%；非熟練駕駛?cè)?34人，占57.3%。從年齡、性別、駕齡、駕駛里程、是否為職業(yè)駕駛員等方面對(duì)被調(diào)查對(duì)象進(jìn)行分析，結(jié)果見表1。

表1 被調(diào)查對(duì)象的背景信息

3.3 應(yīng)激交通事件分析

應(yīng)激事件的危險(xiǎn)程度和發(fā)生頻率對(duì)應(yīng)激事件的評(píng)估相當(dāng)關(guān)鍵，其數(shù)值大小可直觀發(fā)映應(yīng)激事件對(duì)道路交通安全的影響。主要通過問卷調(diào)查確定危險(xiǎn)程度和發(fā)生頻率。

3.3.1 權(quán)重的確定

一般而言，熟練駕駛?cè)说鸟{駛經(jīng)驗(yàn)較豐富，遇到的危險(xiǎn)場景較多，且具有較成熟的應(yīng)對(duì)技巧。與非熟練駕駛?cè)讼啾?，熟練駕駛?cè)藢?duì)應(yīng)激場景的認(rèn)識(shí)更具有可參考性，所占的權(quán)重值較大。權(quán)重一般采用專家調(diào)查法或主層次分析法確定，記熟練駕駛?cè)撕头鞘炀汃{駛?cè)说臋?quán)重分別為α1和α2，通過專家打分，得α1和α2分別為0.6、0.4。

3.3.2 危險(xiǎn)程度分析

危險(xiǎn)程度集中反映該應(yīng)激事件場景的應(yīng)激性。記熟練駕駛?cè)撕头鞘炀汃{駛?cè)藢?duì)應(yīng)激交通事件危險(xiǎn)程度的評(píng)價(jià)值分別為D1、D2，則應(yīng)激交通事件危險(xiǎn)程度的加權(quán)值D3=α1D1+α2D2，計(jì)算得各應(yīng)激事件場景的危險(xiǎn)程度見表2。

表2 應(yīng)激事件場景危險(xiǎn)程度得分

3.3.3 發(fā)生頻率分析

發(fā)生頻率集中反映應(yīng)激事件場景的典型性和代表性。記F1、F2分別為熟練和非熟練駕駛?cè)藢?duì)場景發(fā)生頻率的評(píng)價(jià)值，則應(yīng)激事件場景的發(fā)生頻率加權(quán)值F3=α1F1+α2F2，計(jì)算得各應(yīng)激事件場景的發(fā)生頻率見表3。

表3 應(yīng)激事件場景的發(fā)生頻率

4 應(yīng)激交通事件分析及信息庫的建立

4.1 應(yīng)激交通事件場景歸類與分析

城市道路環(huán)境中的應(yīng)激事件主要包括車輛與車

輛、車輛與自行車、車輛與行人及特殊天氣下的應(yīng)激事件。其中：車輛與車輛應(yīng)激事件包括交叉路口發(fā)生沖突（視線不良），追尾沖突，超車時(shí)發(fā)生沖突，駛?cè)?、離開車道的車輛發(fā)生沖突，換道時(shí)發(fā)生沖突；車輛與自行車應(yīng)激事件包括與橫穿道路的騎自行車人發(fā)生沖突、在轉(zhuǎn)彎時(shí)與騎車人發(fā)生沖突；車輛與行人應(yīng)激事件包括與突然橫穿道路的行人發(fā)生沖突、與突然下車的乘員發(fā)生沖突、與行駛公交車后面的行人發(fā)生沖突、與停駛公交車前突然竄出的行人發(fā)生沖突、在交叉路口轉(zhuǎn)彎時(shí)與行人發(fā)生沖突；特殊天氣下的應(yīng)激事件包括霧天環(huán)境下的沖突、雪天環(huán)境下的沖突、雨天環(huán)境下的沖突、夜間情況下的沖突。

針對(duì)每種應(yīng)激事件，分別從應(yīng)激事件的引發(fā)者、被影響者、形成原因、出現(xiàn)形式、可能后果及避免措施等方面進(jìn)行分析，探索應(yīng)激事件發(fā)生機(jī)理，提出相應(yīng)對(duì)策。

4.2 應(yīng)激交通事件信息庫建立

為了更直觀地展現(xiàn)交通應(yīng)激場景，使用Visual C++和Access數(shù)據(jù)庫開發(fā)應(yīng)激交通事件數(shù)據(jù)庫（見圖4）。利用該數(shù)據(jù)庫，可通過選擇天氣情況、車輛行駛狀態(tài)查看城市道路環(huán)境中應(yīng)激交通事件的場景特點(diǎn)和示意圖片；通過查看數(shù)據(jù)庫操作界面，使用者可認(rèn)識(shí)到該應(yīng)激事件的引發(fā)者、引發(fā)原因、被影響者、出現(xiàn)形式、可能后果及相應(yīng)避免措施；更重要的是可使使用者對(duì)各種應(yīng)激事件的危險(xiǎn)程度有充分的認(rèn)識(shí)，從而在駕駛過程中盡量減少此類事故的發(fā)生。

5 結(jié)語

該文通過分析城市道路環(huán)境中應(yīng)激交通事件的影響因素，明確了各因素對(duì)應(yīng)激交通事件的影響機(jī)理；通過問卷調(diào)查，提出以危險(xiǎn)程度和發(fā)生頻率作為應(yīng)激交通事件的評(píng)價(jià)指標(biāo)；考慮到典型性和代表性，選擇25個(gè)應(yīng)激事件建立了應(yīng)激事件數(shù)據(jù)庫，為開展城市道路駕駛?cè)藨?yīng)激操作行為研究提供理論支持。

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U491.3

A

1671-2668（2016）06-0041-04

2016-06-01

教育部“長江學(xué)者和創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)發(fā)展計(jì)劃”（IRT1286）；中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目（310822151028；310822161006；310822161009）