基于駕駛員眼動特征的蓄能熒光標線誘導特性及設置方法

楊 波,鄧 華

(1.重慶交通大學土木工程學院,重慶 400074；2.重慶市智翔鋪道技術工程有限公司科技發展中心,重慶 400067)

年來近,中國公路里程和小汽車保有量都呈快速增長的趨勢[1-2]。據統計,夜間交通量只占白天的1/4,但在整個道路交通事故死亡率中夜間是白天的1.5倍,山區道路事故中死亡率超過白天的4倍[3-4]。高速公路夜間駕駛員視線誘導與安全保障亟待加強。反光標線技術的提升與普及為道路交通安全做出了重要貢獻。但是,反光標線在夜間僅能依靠車燈照射而反射發光,且在不良天氣時辨識度不高,因而在夜間視覺誘導作用仍有待提高。蓄能熒光標線是一種具有夜間主動發光特性的新型路面標線,不依靠車燈照射即可自主發光,彌補了反光標線的不足,為夜間公路交通安全提供了更好的保障[5-10]?，F通過計算機模擬和現場實驗,研究不同熒光標線設置方案對駕駛員眼動特性的影響,進而對熒光標線的視覺誘導效果進行驗證,并提出一種視覺誘導效果可靠,經濟性好的熒光標線設置方法,以期為熒光標線技術的應用推廣奠定基礎。

1 蓄能熒光標線眼動特征指標選擇

眼動特性是駕駛員駕駛心理和生理的重要表征,選擇瞳孔面積變化率和注視點占比作為駕駛員眼動特征指標選擇。當機體處于緊張狀態時,交感神經活動處于積極狀態,使瞳孔擴大、心跳加速、疲乏的肌肉工作能力增加等；反之,在身體放松時副交感神經起主要作用[11]。因此,瞳孔的變化能直觀地反映駕駛員在駕駛過程中遇到的不安或舒適的心理、生理狀態,且該指標用于研究人緊張反應的有效性已得到學者們的認可[12-15]。由于瞳孔大小存在個體差異,而瞳孔面積變化率更能客觀地反映駕駛人駕車狀態。一次注視稱為一個注視點,注視次數反映了人眼注視這個區域的頻率,體現了觀察者的目標物和興趣區域。駕駛員在行駛過程中會不自覺地將注視點停留在感興趣的物體上,注視次數越多,證明駕駛員對其關注度也越高[16]。對注視點占比定義為道路路域范圍,即道路左側、道路中間與道路右側的注視點占比之和。

2 仿真實驗方案設計

2.1 實驗目的

為了揭示公路熒光標線對駕駛員視覺誘導的影響規律,實驗以設計速度為80 km/h的公路為例,對不同參數和布設方式的熒光標線分別在公路直線段和曲線段進行仿真實驗,獲得標線熒光寬度、間距、位置及不同半徑和轉向對眼動特征的影響,運用動態聚類法,得到不同路段熒光標線和布設方式的最佳值。

2.2 實驗方案

實驗設備:采用進口稀土發光材料制備熒光標線,選擇德國SMI公司生產的SMI2.1眼鏡式眼動儀,其數據采集頻率為120 Hz；眼部攝像頭最高分辨率可達1 280×960p@24 fps；場景攝像頭追蹤范圍為:水平60°,垂直46°；視頻分析軟件可以進行動態視頻興趣區的深度分析。

2.2.1 實驗人員

考慮到個體差異,因此挑選不同性別、不同駕齡、不同年齡的23名駕駛員為實驗對象。在正式實驗前,告之各駕駛員實驗儀器、設備的基本知識,要求被試人員保證睡眠充足,如圖1所示。

圖1 實驗人員Fig.1 Experimenter

2.2.2 實驗場景

仿真實驗運用UC-win/Road軟件進行建模和渲染,熒光標線的輝度為16、15、13、11、9、7、5、3、1 cd/m2,制作直路段和曲線段的多個仿真視頻。實驗路段中平面、縱斷面和橫斷面等設計要素,滿足相關規范和標準的要求,設計速度為80 km/h,縱坡小于2%,車道寬度3.75 m,視線高度為1.2 m,添加不同關鍵參數值的熒光標線。在仿真視頻制作過程中避免超車、變道等影響,并選擇夜間環境,如圖2所示。

2.2.3 實驗內容

首先制作1個無標線場景作為對比實驗,再搭建8個有標線的直線段場景,將熒光標線鋪設于高速公路的標線上,包括行車道兩側實線和分車道虛線,熒光標線寬度與現有標線寬度一致,沿高速公路鋪設300 m長,在實驗中采集瞳孔直徑和注視點的眼動數據；再按照標線80%的寬度鋪裝熒光材料(圖3),以此類推,標線60%寬度、標線50%寬度、標線40%寬度、標線20%寬度；再在直線段標線外側施劃間距為6 m和9 m的熒光標線進行誘導效果的比較(圖4)?；谇捌谘芯砍晒?搭建16個曲線段標線的場景,分別是道路不同轉向(左轉和右轉)、不同半徑(400、800 m)、不同位置(路邊緣線外側和內側)、不同間距(6、9 m),將熒光標線施劃于公路實驗路段。最后再制作動態場景進行驗證。

圖3 直線段標線80%寬度鋪裝熒光材料CAD圖和示意圖Fig.3 Straight line marking 80% width of pavement fluorescent material CAD and sketch diagram

圖4 右轉半徑為400 m、間距為6 m時內側標線鋪裝熒光材料CAD圖和示意圖Fig.4 CAD and schematic diagram of fluorescent material paving for inner marking line when the right turning radius is 400 m in spacing of 6 m

2.3 數據分析

數據采集及篩選:SMI2.1眼鏡式眼動儀自帶的BeGaze數據處理軟件可以對實驗結果進行數據導出和初步的分析。采用拉依達準則法對數據進行篩選,為了使得數據分析更加明確,對屏幕之外的注視點也進行剔除。異常數據剔除之后進行正態分布檢驗、相關性檢驗及顯著性檢驗。數學分析與建模方法如下。

2.3.1 注視點動態聚類分析

動態聚類法是對視野平面的經典劃分方法。運用K均值聚類法進行聚類。

第1步初始化。輸入基因表達矩陣作為對象集X,輸入指定聚類類數k,并在X中隨機選取k個對象作為初始聚類中心。設定迭代中止條件,進行相似度的計算,即

(1)

式(1)中：cj為第j個聚類中心；d(xi,cj)為聚類中心cj與樣本xi之間的距離。距離的計算采用閔可夫斯基公式，即

(2)

第2步進行迭代。

第3步更新聚類中心。

第4步更換聚類中心,重復第2步和第3步。

根據駕駛員注視點分布規律和實驗車輛環境特性,通過Origin軟件的k均值聚類,對處理后的眼動數據選取6類k均值聚類對視線點坐標進行了聚類分析。以駕駛員1為例,通過直線段標線外側鋪間距為6 m熒光材料的注視點聚類圖和對應的場景如圖5所示。

圖5 直線段標線外側鋪間距為6 m熒光材料的對應的場景注視點分布和聚類Fig.5 Distribution and clustering of visual points corresponding to fluorescent materials with a distance of 6 m outside the marking line

瞳孔面積變化率分析:以實驗員1為例,普通路段瞳孔面積6.47 mm2。不同路段瞳孔面積變化率堆積折線圖如圖6所示。

圖6 直線段不同標線寬度瞳孔面積變化率Fig.6 Variation rate of pupil area in different marking widths in straight road segment

2.3.2 實驗小結

1)靜態仿真路段

通過對20名駕駛員注視點動態聚類和瞳孔面積變化率分析,得到數據如表1所示。

表1 靜態仿真的注視點占比數據Table 1 The percentage of visual point in static simulation

(1)直線段:由表2可見,20%的視覺誘導效果有限：40%、50%、60%,注視點占比差異不大,80%、100%以及外側的方案注視點占比比較接近。中外研究表明,駕駛員行車過程中瞳孔面積變化率超過20%駕駛員就會緊張,超過40%駕駛員心理負荷過大極易發生危險。因此,以瞳孔面積變化率20%作為表征駕駛人駕駛緊張程度和安全舒適性的閾值。綜合考慮兩個指標,標線寬度為100%的方案,注視點占比較高,對駕駛員的視覺誘導效果好,但是又未超過瞳孔面積變化率的閾值,因此為最佳方案?？紤]到經濟性,將最佳方案設置不同的輝度值,分別為16、15、13、11、9、7、5、3、1沿高速公路鋪設300 m長。在實驗中通過被試者的表述是否看見標線,以期得到最低輝度值。針對標線寬度為100%的方案設置不同的輝度值,經過實驗后得知,當輝度為3 cd/m2時,為極限可視性,故為最經濟方案。

表2 靜態仿真的瞳孔面積變化率數據Table 2 Variation in the pupil area in static simulation

(2)左轉路段:方法同上。間距為6、9 m,注視點占比相差不大,說明間距對駕駛員視線誘導效果不明顯；隨著半徑的增大,注視點占比出現減小的趨勢。當半徑為400 m時,只有標線在外側且間距為9 m方案能滿足閾值。故選擇外側間距為9 m為最佳方案。

(3)右轉路段:方法同上,結論與左轉路段一致。

2)動態仿真路段

由于左轉和右轉具有類似的規律,所以曲線段場景以右轉為例,通過動態直線段和曲線段場景進行驗證。動態場景標線的參數與靜態一致。實驗得到數據如表3、表4所示。

表3 動態仿真的注視點占比數據Table 3 Dynamic simulation of the visual points

表4 動態仿真的瞳孔面積變化率數據Table 4 Dynamic simulation of the pupil area change

直線段標線寬度為100%的注視點占比是道路左側、道路中間與道路右側的注視點占比之和,即40.30%,略高于靜態仿真實驗的結果。從駕駛員瞳孔面積變化率可知,標線寬度為100%的是19.35%,但未超過安全閾值。當處于彎道的時候,注視點占比和瞳孔面積變化率稍高于靜態仿真實驗的結果,是因為在動態場景中,更容易產生緊張感。因此,最佳方案與靜態仿真實驗一致。

3 現場驗證實驗

3.1 實驗目的

經過前述章節的研究,得到直線段和曲線段高速公路熒光標線視覺誘導的規律。將通過室外實車實驗的方式,對上述結論進行驗證和評價。

3.2 實驗方案

現場驗證實驗數據采集于路面狀況和交通條件均良好、全長400 m、直線和曲線的路段,如圖7所示。標線輝度為16 cd/m2,標線100%寬度。縱坡選擇小于3%的緩坡段,實驗車輛為帝豪,采用SMI2.1眼鏡式眼動儀,如圖8所示。選取不同年齡、不同駕齡的6名駕駛人為實驗對象。

圖7 現場驗證實驗標線施劃Fig.7 The field work of the line marking for verification

圖8 現場驗證實驗和數據采集Fig.8 Field verification experiment and data collection

3.3 數據分析

數據分析方法與仿真實驗一致,在此不再贅述。實驗結果如表5、表6所示。

表5 室外實驗注視點占比數據Table 5 Proportion of visual points in outdoor experiments

表6 室外實驗瞳孔面積變化率數據Table 6 Pupil area changes in outdoor experiment

根據前述定義,注視點占比是道路左側、道路中間與道路右側的注視點占比之和,因此當直線段標線寬度為100%時,注視點占比是34.43%,低于靜態和動態仿真實驗的結果,因為在仿真場景搭建中,為了避免其他環境因素的干擾,采用單車自由流的模式,但是在實際場景中,駕駛員可關注的環境更復雜,注意力有所分散,所以注視點在道路路域范圍中變少。從駕駛員瞳孔面積變化率可知,標線寬度為100%的是20.16%,與瞳孔面積變化率的安全閾值基本持平綜上所述,直線段標線寬度為100%的視覺誘導效果更好,與仿真實驗結論一致。

左轉段和右轉段的注視點占比分別是28.86%、29.60%,低于靜態仿真實驗和動態仿真實驗,原因與直線段類似。從駕駛員瞳孔面積變化率可知,左轉段和右轉段分別是19.20%、18.98%；略高于靜態仿真結果,同樣也高于動態仿真結果,但均低于瞳孔面積變化率的安全閾值,是因為仿真視頻的制作時,簡化了道路場景,但是真實的路域環境更加復雜,駕駛員需要不斷轉移視線和目標物來保持安全駕駛和判斷,從而導致了眼動指標與室內實驗的差異。

4 結論

在駕駛員視覺誘導靜態仿真實驗中,直線段標線寬度為100%的方案是最佳方案,當輝度值為3 cd/m2時,為最經濟方案。曲線段標線施劃在外側且間距為9 m效果最佳。在動態仿真實驗中,結論與前述實驗一致。由于在動態場景中,駕駛員的動視力識別度低于靜視力,因此動態場景的眼動指標數據會高于靜態場景。仿真場景的最佳方案,同樣適用于實車實驗。由于真實的路域環境更加復雜,駕駛車速對駕駛員心理的影響,所以注視點占比低于仿真視頻的結果,但瞳孔面積變化率高于仿真視頻的結果。