景區與城市道路環境下駕駛人眼動特性差異性分析

潘義勇，丁 袁，陳 璐

(南京林業大學 汽車與交通工程學院，江蘇 南京 210037)

0 引 言

隨著我國經濟快速發展，旅游需求逐年增加，景區作為旅游活動的重要環境，正面臨交通方面的許多壓力。景區這種特殊的交通環境在道路與交通特性方面與普通城市道路有很大差異，且各項交通設施設計沒有明確獨立的規范，大部分仍沿用公路標準，盡管這些標準并不一定完全適用于景區。駕駛人是道路環境中的主要對象，研究駕駛人在景區與城市道路環境下眼動特性差異，探尋其在景區環境中眼動行為的特殊性，對確立獨立的景區交通設施設計規范有很大幫助。

國內外學者對此進行了深入研究。尚婷等[1]通過駕駛人的室內仿真試驗，采用瞳孔面積變化率評價公路視錯覺減速標線的橫向寬度。馬勇等[2]認為在交通環境相對簡單道路上，駕駛人注視較遠且平均注視時間較短；在復雜多變道路上，駕駛人注視較近且時間較長。袁偉等[3]研究了城市道路環境中駕駛人眼動行為特征，分析了單次注視時間、掃視幅度等5個主要表征參數。齊博[4]進行了普通公路與城市道路駕駛員眼動特性對比分析。郭應時[5]研究了交通環境及駕駛經驗對駕駛員眼動和工作負荷的影響，得出在相同交通環境中非熟練駕駛員表現出更高工作負荷的結論。劉浪等[6]對駕駛員通過山區雙車道公路交叉口的視認性進行實車試驗，根據實驗數據，建立停車視距計算模型。M.H.MARTENS等[7]對比分析了觀看錄像進行模擬駕駛與在真實道路進行實際駕駛時駕駛人眼動行為的差異性。T.DARJA等[8]運用眼動追蹤技術，研究了駕駛人對路邊交通標志與廣告牌的覺察性。A.BOROWSHY等[9]的研究表明：年輕且沒有經驗的駕駛人與經驗豐富的駕駛人相比，其對危險預見能力更為缺乏。

綜上所述，國內外關于駕駛人眼動特性的研究大都側重于駕駛人自身特性與外部環境兩方面，沒有考慮特定道路環境對駕駛人眼動特性的影響。筆者從景區和城市道路環境差異性出發，并運用眼動儀在景區道路與城市道路環境下對駕駛人眼動特性進行對比實驗，分析了駕駛人在兩種交通環境下眼動特性的差異性。

1 景區與城市道路環境特性

1.1 道路環境

文中景區是指山地自然風景區，其部分位于城市邊緣郊區，部分位于城市內部，內部道路類型主要為公路。景區道路可分為主干路、次干路、園路與穿過景區的道路[10]。文中景區道路主要指盤山段的主干路，它是景區重要骨架，承擔著景區環境的主要交通流。

1.2 特性調研

筆者通過調研景區和城市道路環境在交通與道路特性方面的差異性，為眼動分析提供依據。

1.2.1 交通特性

城市道路交通組成復雜，各種交通方式相互組合，不同等級道路的交通組成也不盡相同。景區道路交通組成較城市道路簡單，主要由小汽車、大中客車等組成，少有非機動車與行人。景區主要是為旅游者服務，而城市道路是為城市居民的日常生活出行服務，其服務對象范圍不同，故景區交通量較小，而城市道路交通量較大。

景區地形條件復雜，路況條件不定，車速較低。景區內交通量較小，其車速也不會過低，一般為40 km/h[10]；城市道路車速則較快。設計車速上，快速路一般為100 km/h，主干路為60 km/h，次干路為50 km/h，支路為40 km/h[11]。

1.2.2 道路特性

景區橫斷面形式一般為單幅路，車輛混合行駛，且兩側設有邊溝，保證排水；城市道路根據不同道路等級設置不同橫斷面形式。景區對縱斷面設計要求嚴格，坡度在結合地形同時，要盡可能平緩，保證車輛的正常爬坡及安全下坡；城市道路地形平坦，行駛流暢，對縱斷面設計要求不及景區。

景區受地形影響，很少設計長直線；城市道路的平面線形主要為直線。景區曲線富于變化，具有良好的視線誘導作用，能較好地利用地形，使線形變化自然，與周圍景觀容易配合[12]。景區縱斷面線形設計，除考慮汽車的動力特性外，更重要是考慮如何適應地形，滿足視覺上的舒適性和美感。同時對線形配合要求很高，以不破壞景區環境為前提。

2 實驗方案

2.1 實驗儀器及對象

實驗儀器為Tobii Glasses系列眼動儀、ErgoLAB人機環境同步系統。為保證實驗穩定性，實驗對象選擇20名駕駛人，男性16名，女性4名，年齡控制在25～40歲之間，駕齡均超過2 a，有良好的駕駛經驗，且實驗前保持良好的身體狀況。

2.2 實驗地點

為體現兩種交通環境的特性差異，景區地點選擇為南京鐘山風景名勝區紫金山天文臺路。道路類型為公路，橫斷面形式為單幅路，兩側設有邊溝，縱坡坡度為6%。交通組成為機動車與部分行人，車速限制40 km/h。橫斷面如圖1。

圖1 天文臺路橫斷面形式(單位：m)Fig. 1 Cross-section form of Tianwentai road

城市道路地點為南京板倉街路段。道路類型為次干路，橫斷面形式為三幅路，車速限制40km/h。橫斷面如圖2。

2.3 實驗方法

駕駛人佩戴眼動儀分別在景區道路和城市道路上正常行駛8 min，車速控制在40 km/h，追蹤駕駛人的眼球動態。數據處理是通過ErgoLAB人機環境同步系統對試驗錄像每個畫面和每一時段進行分析，獲取駕駛人在兩種環境下注視各個區域、目標的平均時間、次數等數據。具體數據指標如表1。

表1 眼動儀輸出數據指標Table 1 Output data index of eye-moving instrument

3 兩種環境下駕駛人眼動特性

3.1 注視區域

3.1.1 水平方向注視區域

在靜止狀態下，人雙眼視野可達210°；駕駛車輛時，隨著車速增加，駕駛人雙眼視野度數逐漸降低。車速與視野關系的實驗數據如表2。

表2 車速與視野角度的關系Table 2 Relationship between vehicle speed and field of view

當實驗車速為40km/h時，其視野角度約為100°，該范圍取-50°～+50°。規定從駕駛人直視正中間位置水平左右±20°為中部區域；20°～50°為右側區域；-50°～-20°為左側區域；小于-50°或大于+50°為超出區域。

兩種環境下駕駛人聚焦點水平分布區域如圖3。在景區，駕駛人總共注視次數為824次，中部695次、左側43次、右側47次、超出39次。在城市道路，駕駛人總共注視次數為751次，中部673次、左側20次、右側37次、超出21次。計算各自所占百分比，如圖4。

根據圖4分析：無論是哪種環境，駕駛人在水平方向視角主要集中于中部區域，尤其是城市道路，占比為89.61%；在景區中，駕駛人對左右區域甚至是超出區域注視次數大致相同，說明對兩側注視較為分散；總體上對右側區域注視多于左側區域，且超出區域大部分注視點也在右側，說明駕駛人在駕駛過程中更關注右側交通情況。筆者認為：這是因為大部分獲取的交通信息都分布在右側，也可能是駕駛人喜歡行駛在靠近中心線車道，更關注同側車流。

圖3 兩種環境下駕駛人聚焦點水平分布區域Fig. 3 Horizontal distribution areas of driver focus in two environments

圖4 兩種環境下注視次數在水平區域的百分比Fig. 4 Percentage of fixation times in the horizontal area in two environments

3.1.2 垂直方向注視區域

駕駛人在垂直方向的注視區域一般為60°(±30°)。筆者以駕駛人水平視角為0°，下側為-30°～0°，上側為0°～+30°，超出區域(即注視車內)為小于-30°；而大于+30°情況幾乎不可能，即駕駛人幾乎不會抬頭看車頂。

兩種環境下駕駛人聚焦點垂直分布區域如圖5。在景區，駕駛人總共注視次數為824次，上側385次、下側409次、超出30次。在城市道路，駕駛人總共注視次數為751次，上側293次、下側446次、超出12次。計算各自所占百分比，如圖6。

根據圖6分析：在城市道路環境中，駕駛人在垂直方向更關注下側區域，即近處的交通情況，較少關注遠處。在景區中，駕駛人上下區域注視次數大致相同，更偏向下側。且根據圖3可看出：聚焦點集中在0°水平線附近，說明駕駛人在景區中主要關注中距離交通情況，并偏向近處；根據超出區域的百分比看出：景區環境下駕駛人對車內的關注也比城市道路多。

圖5 兩種環境下駕駛人聚焦點垂直分布區域Fig. 5 Vertical distribution areas of driver focus in two environments

圖6 兩種環境下注視次數在垂直區域的百分比Fig. 6 Percentage of fixation times in the vertical area in two environments

3.2 注視目標

筆者將注視目標分為以下幾種：機動車、非機動車及行人、道路、交通標志、兩側環境、車內以及其他目標。統計對各個目標駕駛人注視次數及每一次的注視時間，匯總出對各個目標的總共注視時間，同時計算出對各個目標的平均單次注視時間。將數據整理成表3、4和圖7。

表3 駕駛人對不同目標注視次數、總共注視時間及其所占百分比Table 3 The number of fixation, total fixation time and their percentage of the driver’s attention to different targets

表4 駕駛人對各個目標平均單次注視時間Table 4 Average single fixation time of the driver for each target ms

圖7 兩種環境下對不同目標注視時間的百分比Fig. 7 Percentage of fixation time for different targets intwo environments

無論景區還是城市道路，駕駛人最關注的是道路情況，其次是機動車。駕駛人于城市道路中更為重視道路，比例達到41.93%；對非機動車及行人、交通標志關注較少，對兩側環境及車內情況關注更少，說明駕駛人駕駛謹慎，也說明駕駛人對城市道路環境較為熟悉，交通信息易于識別。在景區，駕駛人對這些目標的注視時間明顯增加，表明了駕駛人駕駛較為放松，有時間去關注兩側環境等其他對象。在對非機動車及行人注視時間上，城市道路大于景區，是由于景區里非機動車與行人較少，大部分都是選擇機動車出行。

筆者認為：駕駛人對機動車、交通標志及其他目標上平均單次注視時間差異較大。機動車方面，由于城市道路交通量大，駕駛人對前方及周邊機動車注視較多，注視時間長；交通標志方面，由于景區的交通標志設計設置沒有獨立規范，存在形式過多等問題，駕駛人視認較為困難，而城市道路上交通標志設計設置完整規范，且駕駛人對此較為熟悉，易于識別；其他目標方面，由于景區環境多樣，變化性強，一些特別目標會吸引駕駛人的注意力，注視時間相對延長，而城市道路環境較為單一，兩側以建筑為主且變化不大，能吸引駕駛人的特別目標很少出現。

3.3 視負荷及受壓迫程度

視負荷及受壓迫程度可反映出駕駛人駕駛過程的心理狀態，是緊張焦慮還是放松閑散。數據如表5。

表5 駕駛人于兩種環境下的掃視次數與總共掃視時間Table 5 Scanning frequency and total scanning time of drivers intwo environments

駕駛人在城市道路的掃視情況明顯多于景區道路。這與兩者交通環境有關，城市道路由于交通量大，交通情況復雜，駕駛人需要進行左右掃視車輛、道路來調整駕駛動作，以確保行車安全，故駕駛人視負荷大，易受到壓迫，駕駛人心理狀態為謹慎且緊張；景區環境交通量小，交通情況穩定，且整體環境為自然風景，駕駛人視負荷小，不易受到壓迫，有更多閑暇時間去關注其他對象，駕駛人心理狀態舒適且放松。

3.4 視疲勞程度

根據醫學研究，眨眼是為了緩解視疲勞，眨眼次數與駕駛人視疲勞程度有很大關系。眨眼次數越少，表示駕駛人視負荷越大，越容易產生視疲勞，其數據如表6。

表6 兩種環境下駕駛人眨眼相關指標數據Table 6 Relative index data of driver blinking in two environments

駕駛人在城市道路環境無論是總的眨眼次數，還是每分、每秒的眨眼速率都大于景區環境，這表明駕駛人在城市道路上視疲勞程度大。主要原因是城市道路交通量大，兩側多為密集的建筑物，且道路環境單一，少有變化。而景區道路兩側多為植被，且環境形式多樣，富有變化，能很好分散駕駛人注視點，視疲勞程度低。

3.5 視野及光線調整

光線強弱與瞳孔直徑為反比關系。光線越強，瞳孔縮小，保護眼睛；光線越弱，瞳孔放大。筆者以此研究道路環境的光線情況以及駕駛人對其的感知，如表7。

表7 兩種環境下駕駛人瞳孔直徑相關指標數據Table 7 Relative index data of driver’s pupil diameter intwo environments mm

駕駛人在景區環境下平均瞳孔直徑大于城市道路，說明景區光線較弱，環境較為昏暗，駕駛人視野受限。這也符合景區植被覆蓋率高，對光線有遮擋的環境特點。城市道路環境寬敞，光線充足，駕駛人視野開闊。另外駕駛人在景區瞳孔直徑差別較大，表明其數據波動性大。這是由于景區環境變化性大，駕駛人會不斷穿梭在被遮擋環境與開闊環境之間，故需要對不同采光度進行瞳孔調整，波動性自然變大。而在城市道路，駕駛人長時間位于光線充足環境中，很少對光線進行調整，故波動性小。

4 結 論

筆者明確了景區與城市道路環境范圍，并調研了它們的特性差異，再以眼動儀實驗，從駕駛人角度分析了其在兩種環境下眼動特性差異。得出以下結論：

1)注視區域：在水平方向，駕駛人都更關注中部區域交通情況，在兩側中更關注右側區域；景區環境下駕駛人對左右區域的注視多于城市道路。在垂直方向，景區環境下駕駛人關注中距離交通情況；而城市道路中則更關注近處交通情況；

2)注視目標：駕駛人都最關注的是道路情況，其次是機動車，城市道路更為重視道路。景區環境駕駛人更會去關注標志、兩側環境等其他目標；

3)負荷及視疲勞程度：城市道路交通復雜，駕駛人視負荷大，受到壓迫，易造成視疲勞。景區環境能很好的分散駕駛人注視點，緩解視負荷，視疲勞程度低。

4)光線感知及調整：景區環境下，駕駛人需對光線進行眼動調整，且波動性大；城市道路視野開闊，采光充足，駕駛人調整少。

筆者的結論對景區駕駛安全有著重要意義，且為景區各項交通設施規范制定提供了依據。但受限于實驗對象和條件，筆者僅考慮了一般情況，對駕駛人自身特性方面的控制考慮較少，且景區范圍的界定較為主觀，這是未來研究需完善的方向。