交通指路标志信息量与视认性关系

为了确定指路标志合理路名数,在室内模拟实验基础上,运用EMR-HM8眼动仪,分析了交通指路标志信息量与视认反应时间的定量关系,对比了目标路名指路标志与非目标路名指路标志视认性。发现指路标志视认的一般规律:当路名数为2~7个时,视认反应时间不超过2.50s,且与指路标志路名数呈显著线性正相关;目标路名标志视认时间明显小于非目标路名标志的,平均差值为0.52s。提出了城市道路指路标志视认反应时间的建议取值:路名数不大于5,且车速小于50km·h-1时,可采用2.00s的视认反应时间;路名数大于5,或车速不小于50km·h-1,可采用2.50s的视认反应时间;指路标志路名数以不超过5个为宜。     

基于驾驶员视觉兴趣区域的交通工程设施信息量阈值研究

针对草原公路直线段交通工程设施信息量设置存在的问题,以信息量化相关理论为基础,通过对驾驶员感兴趣区域(AOI)划分,建立5个不同信息量水平的室内模拟驾驶试验,利用数理统计方法定量分析不同熟练程度驾驶员在交通工程设施区域(AOI4),视认不同信息量水平交通工程设施的注视特性和扫视特性.研究结果表明:熟练驾驶员随交通工程设施信息量变化对交通工程设施的关注程度较非熟练驾驶员高;在低信息量水平下,驾驶员对AOI4区域的关注程度低,更多的处于无意识关注前方道路,长时间行车易出现精神疲劳影响行车安全;在信息量水平为Z4时,综合驾驶员注视特性指标与扫视特性指标的变化规律认为,此时驾驶员信息处理时间快、视觉搜索范围大、行车心理负荷较小,有利于行车安全;在高信息量Z5时,需要驾驶员花费大量的时间和脑力资源来关注AOI4区域信息,导致驾驶员对道路其他区域的关注程度下降,在应对突发交通事故时的处理能力减弱.     

基于驾驶员视认性的山区双车道公路交叉口停车视距计算

针对山区双车道公路交叉口视距不良现象,通过分析驾驶员在交叉口的识认性特性,研究了山区双车道公路交叉口行车过程较平原区公路交叉口驾驶员增加转动头部或身体的时间过程。采用Smart eye 5.7眼动仪对驾驶员通过山区双车道公路交叉口的识认性进行实车试验,并根据驾驶员的注视时间(包括眨眼、扫视和注视时间)和山区公路交叉口几何数据(包括交叉角度和支路坡度),分别建立了基于驾驶员视认性的无控交叉口和停让交叉口停车视距计算模型,并根据所建模型计算了山区双车道公路交叉口停车视距及其建议值,为山区公路交叉口的设计提供理论依据。     

高速公路养护作业上游过渡区 驾驶员注视转移特性研究

为研究高速公路养护作业上游过渡区驾驶员的注视行为特性,利用Smart Eye Pro5.7型非侵入式眼动仪开展实车试验,监测并记录3名被试驾驶员经过普通路段和养护作业上游过渡区的眼动数据。应用动态聚类算法和马尔可夫链理论研究了在高速公路普通路段和上游过渡区行车环境下,驾驶员注视转移规律和注视行为平稳分布特征。结果表明:前方视野、左侧远处和右侧远处是驾驶员获取道路信息的主要区域,注视概率累计达70%以上;注视点有以前方视野为中心在各注视区域之间转移的趋势;与普通路段相比,上游过渡区驾驶员视觉搜索范围减小,主要目标物回视概率增加,受养护作业封闭车道的影响,驾驶员需多次注视交通安全设施以获取足够的车道渠化与行车要求等信息,同时需要注意相邻车道的车辆行驶状态。     

夜间快速路隧道入口段新驾驶员眼动特性分析

为研究夜间城市快速路隧道入口段新驾驶员的眼动变化特征,选取4名驾龄小于5年的新驾驶员,4人均佩戴DIkablis眼动仪在长春市南部快速路卫星路隧道驾车行驶,获取其晚高峰时段在隧道入口段不同车道位置的眼动参数数据,对新驾驶员的瞳孔面积、注视持续时间和扫视速度等眼动参数进行分析.结果表明:新驾驶员行驶在不同车道位置上的瞳孔面积变化趋势基本一致,车道位置对瞳孔面积有显著影响;新驾驶员通过隧道入口段时的视点主要集中在前方区域,该区域的内侧车道、中间车道和外侧车道上的注视时间百分比分别为47.8％、35.3％ 和37.7％,注视次数百分比分别为50.4％、41.9％ 和47.6％;不同车道位置的平均扫视速度变化规律有所不同,内侧车道上以慢速扫视为主,扫视速度变化呈现递减趋势,而中间车道和外侧车道以快速扫视为主,其变化呈现先增加后减小趋势.     

高速公路隧道出口交通颜色组合视认性研究

公路隧道出口为事故多发路段,照度剧烈过渡易引发驾驶员视觉障碍,导致驾驶员难以及时辨析道路标志标线信息,而良好的颜色对比有助于提高驾驶员对道路标志标线信息的视认性,减少驾驶员视认时间,减少隧道出口事故发生,因此有必要对隧道出口颜色视认性进行探究。利用隧道微缩模型模拟真实隧道,多次拍摄不同颜色组合视频,对不同颜色组合视认时间数据进行分析,以获得隧道出口最佳颜色组合,为隧道出口道路标志标线颜色设计提供依据。结果显示,在同一环境下,颜色组合视认效果优劣依次为红白、黄黑、蓝白;同种颜色组合在隧道出口视认时间比正常路段视认时间要长;正常路段不同颜色组合的视认时间差越大,在照度过渡环境越恶劣的情况下不同颜色组合之间的视认时间差越大。结论:依据隧道内外颜色组合的视认性数据分析可知,红白颜色组合最佳;特别是在隧道出口眩光的情况下,设置红白颜色的指示标志有助于减少驾驶员识别目标信息时间,提高行车安全。     

车速与标志文字高度对驾驶人视觉搜索模式的影响

在试验场的直线路段上模拟简单交通环境,将车速和标志文字高度作为控制变量,用眼动仪测录了7名受试驾驶人水平和垂直方向的视角与注视持续时间.用方差分析方法对试验数据进行分析,研完了车速与标志文字高度对驾驶人视觉搜索广度、注视持续行为及视角分布的影响.分析结果表明:车速及标志文字高度对驾驶人的视觉搜索广度的影响不显著,车速的...     

视线跟踪技术在交通标志视认性中的应用研究

视线跟踪技术是利用眼动仪来跟踪人的眼部运动,获取人的视线方向、持续时间等特征参数的新兴技术．本文研究了将视线跟踪技术引入交通标志视认性研究的意义和可行性,并重点阐述了眼动仪和视线跟踪技术在交通标志视认性研究中的工作原理和应用流程,为标志视认性的研究提供了一个新的视角和方向．     

驾驶员视点在路段人行横道上的分布特性研究

以驾驶员的视点变化为研究对象,利用Dikablis智能眼动仪,通过在选取路段进行的实车试验,获取驾驶员在通过无信号控制路段行人过街横道线时的眼动参数与注视行为特性。研究结果表明,驾驶员在通过人行横道时,白天和夜间视点在中心区域的注视时间比分别占到了34%和51%,在右侧区域占到了45.3%和34.7%。从正常路段向人行横道过渡时,白天瞳孔面积的变化率达到44.4%,夜间变化率达到26%。正常路段的瞳孔面积夜间相比白天变化率达到65.3%,人行横道处变化率达到67.4%,与白天相比驾驶员的紧张程度高。     

高速公路长隧道入口段驾驶人视觉特征变化

为减少高速公路隧道入口交通事故,利用实际道路试验,研究驾驶人在隧道入口段的视觉特征.实验记录行车中驾驶人视觉特征参数,运用神经网络和回归方法,通过程序计算和统计分析实测数据,以及模拟视觉特征参数变化,建立驾驶人注视时间、注视次数、扫视幅度等变化的数学模型.结果表明:在接近隧道人口过程中,驾驶员注视时间逐渐增加,注视次数减少,眼动扫视幅度减小;在车辆由远处不断接近隧道入口过程中,驾驶人注视点逐渐由正前方向右侧过渡,出现右侧注视点增加的情况;在车辆进入隧道后,注视时间出现先减少后增加,注视次数增加,扫视幅度增加的规律.     

Driver's Visual Cognition Behaviors of Traffic Signs Based on Eye Movement Parameters

A dynamic visual cognition experiment was carried out in driving simulation barn with eye tracker system to get drivers' eye movement parameters when they were reading traffic signs with various information quantities in different speeds. The eye movement parameters include fixation number and duration. Driver's visual area was divided into three areas using dynamic cluster method. Further analysis was conducted on the eye movement parameters of the three areas. Findings were discussed in this paper: the fixation distribution has a high correlation with driving speed and information quantity. As the driving speed and information quantity increased, the fixation number and duration in traffic sign area have an increasing trend and drivers have less visual cognition to front lane. When the guide signs have more than five amount of information, drivers' fixation number and duration have an abrupt change and the effectiveness of visual cognition decreased significantly. It is recommended that the highway traffic guide sign information volume should not exceed 5. Under the same condition, the driver needs more fixation when recognizing non-guide signs and the visual cognition process is more complicated.     

道路环境对驾驶人眼动行为影响的试验研究

为了分析道路类型条件对驾驶人眼动行为的影响,分别在城市道路、城乡结合道路及山区公路上开展试验,利用EyeLink Ⅱ型眼动仪对20 名驾驶人的眼动行为进行测试和记录,分析不同道路环境中驾驶人的注视区域、注视目标及注视时长等特征.结果表明,驾驶人根据道路环境的变化调整其视觉搜索行为,在交通环境相对简单的道路上,驾驶人注视较远且平均注视时间较短,而在交通环境复杂多变的道路上,驾驶人注视较近且平均注视时间较长.研究结果为深入研究驾驶人的视觉行为规律、提高驾驶人行车安全性奠定了试验基础.     

考虑驾驶人不同分心类型的分心识别研究

驾驶人分心状态判别是实现分心预警的基础。由于视觉分心相比认知分心对行车安全具有更大威胁，本文针对驾驶人不同分心类型的识别展开研究，设计了驾驶人两种分心类型和正常驾驶下的模拟驾驶试验，利用1-back任务和看手机任务分别诱导驾驶人产生认知分心和视觉分 心，采集并提取驾驶绩效、眼动及头动特征，采用序列后向选择算法进行特征优选，运用网格搜索确定分心识别的最佳时间窗口及模型参数。结果表明，基于随机森林所构建模型在测试集上取 得了94.07%的宏精准率、93.89%的宏召回率和93.98%的宏F1值，分类表现优于两种比较方法，说明模型能够准确地对驾驶人的3种状态进行分类。根据随机森林模型的特征重要性排序结果以 及采用不同类型特征作为输入训练模型的分类结果发现，驾驶人眼动及头动特征对驾驶人分心类型的识别更为重要。本文研究可为分心预警系统根据分心类型判定风险等级提供基础。     

Eye-Movement Characteristics of Drivers According to Driving Experience-Relevance to Traffic Sign Legibility

An experiment was conducted to find the variability of driver eye movement according to different driving experience.An eye tracking system was used to study the regularity of driver eye movements, such as fixation duration, variations of fixation points, and the distribution of glance zone.It was found that driving experience had a significant effect on driver eye movement behavior.The percentage of fixation duration to total glance time for inexperienced drivers was 61.5%, while the percentage for experienced drivers was 50.2%.Moreover, the majority of drivers paid attention to the left region of the field of view more frequently than the central and the right regions.This study indicates that it takes inexperienced drivers more time to recognize traffic signs.The findings from this study will assist traffic engineers in designing and installing the traffic signs in an optimal way.     

基于图像显著性特征的交通标志注视点预测方法

基于图像显著性特征对交通标志的驾驶员注视点进行了预测。以L t ti的视觉注意模型为基础,通过高斯金字塔的生成、多通道图像特征的提取及特征图的生成以及显著性图的生成等步骤,建立了针对交通标志的注视点预测模型。以眼动仪为手段,对模型进行了验证。以相似度和线性距离两项指标对模型精度作了评价,实验结果显示,该模型对复杂交通标志的注视点预测具有良好的精度。     

自动驾驶环境下驾驶人接管行为结构方程模型

为提取自动驾驶环境下驾驶人接管行为的关键影响因素,使用驾驶模拟器和眼动仪进行自动驾驶环境下驾驶人接管试验;采集了11个受试者对5种接管情境的反应数据,包括车辆运行数据和眼部运动数据,并调查了受试者的个人属性;基于实测数据定性分析和情境差异定量分析的结果,利用AMOS软件建立了描述驾驶人接管行为的结构方程模型;假设纵向接管行为、横向接管行为和眼部运动行为是3个潜在变量,找到可以表征这3个潜在变量的9个观测变量;根据修正指数多次修正得到最终的结构方程模型,由此获得表征驾驶人接管行为的各变量间的关系及对应的参数。研究结果表明:驾驶人接管自动驾驶车辆的全过程可分为5个阶段,即感知反应、减速避让、加速回升、稳定恢复以及稳定运行;当左前方车辆汇入当前车道,此时驾驶人接管风险较高;横向驾驶行为与纵向驾驶行为、眼部运动行为均显著负相关,相关系数分别为-0.226和-0.223,纵向驾驶行为与眼部运动行为正相关,相关系数为0.152;平均速度、总体横摆角均值、一秒内扫视时间可分别高度解释驾驶人接管自动驾驶车辆时纵向、横向及眼部的潜在行为。可见,此模型能有效揭示驾驶人接管自动驾驶车辆的整体行为与局部行为,有助于改进人机交互模式与自动驾驶接管请求提示。      

次任务下的驾驶员视觉搜索能力研究

从视觉搜索的角度研究次任务对驾驶绩效的影响,通过反应时长评价驾驶接管绩效,使用视野测试和眼动数据研究驾驶员视觉搜索能力。自变量为驾驶员所执行的次任务类型和次任务沉浸时长。共采集32名被试在不同沉浸程度下的反应时长和眼动数据,结果表明,经过一段时间的反应后,被试所需要的反应时长缩短且正确率升高。被试所执行的次任务类型对其视觉搜索能力有显著性影响,相比于游戏次任务组,相声次任务组的被试反应更快且正确率更高。此外,5 min 和10 min的沉浸时长对被试的视觉搜索能力不具有显著性影响。     

高速公路小客车驾驶员安全注视特性分析

为了对高速公路设计与运营安全性评价提供理论依据,基于人-车-路协同过程中的驾驶员视觉注视特征,选取双向四车道高速公路453个线形组合路段,对13名小客车驾驶员在路面范围内的动态视觉注视点位置进行研究,分析不同运行速度下驾驶员在不同线形组合路段路面范围内的注视点分布规律,得出驾驶员受不同运行速度和线形条件影响时在路面上的注视点集中区域特点,提出基于驾驶员行为特征的驾驶期望视距概念,并建立了不同运行速度下驾驶期望视距的计算模型.研究结果表明:驾驶期望视距与车辆运行速度和平曲线半径相关;当道路平曲线半径小于等于800 m时,驾驶员的视野会随运行速度的提高受到限制,需采取适当限速措施以保证行车安全.