城市水下特长隧道出入口视觉及舒适性研究

为探求驾驶人在城市水下特长隧道出入口的视觉负荷变化特性和视觉舒适性,在上午9：00~10：00的平峰时段,天气良好且交通流影响较小的条件下,选取10名驾驶人于东湖隧道（全长10.6 km,限速60 km·h^-1）以50~60 km·h^-1的自由流车速开展实车试验。利用眼动仪、照度计等试验设备,采集驾驶人进出城市水下特长隧道过程中的瞳孔面积、照度值等试验数据。基于实车试验数据,研究进出隧道过程中驾驶人的瞳孔变动特性,并比较多种评价指标的差异性,选取瞳孔面积最大瞬态速度值为评价指标,对东湖隧道出入口的视觉舒适度进行评价。基于瞳孔面积的变化特点构建了瞳孔面积最大瞬态速度值与瞳孔面积的函数模型,具体分析了出入隧道过程中不同位置的视觉负荷。结合出入口处连续时间序列下光环境的变化特点,分析了出入口的视觉舒适性。研究结果表明：进入隧道过程中驾驶人瞳孔面积的平均增长率较城市普通路段增大至246.561%并趋于稳定,对黑洞效应的适应时间为8.636 s;驶离隧道过程中较隧道内部路段平均增长率减小至62.631%并趋于稳定,对白洞效应的的适应时间为4.273 s;瞳孔面积最大瞬态速度值与瞳孔面积呈正相关性,出入口位置的视觉负荷排序为入口洞内最大、出口洞内次之、入口洞外与出口洞外最小,各区段的视觉舒适性与之相反;研究发现出入口处的格栅式遮光棚可缓解光环境的急剧变化,有助于驾驶人适应黑白洞效应、提升行车安全性。     

城市隧道驾驶人注视特征分析

为获取城市隧道交通安全研究的眼动行为数据,随机选取8名驾驶人开展城市隧道实车实验.利用Tobii眼动仪采集驾驶人在自由流和非自由流状态下的跟动行为数据,将前挡风玻璃划分为9个区域,运用Tobii Studio软件对区域中注视点数目和访问时间进行分析数理统计.结果表明:自由流状态下,驾驶入进入隧道前在左中、左下和右中区域投入更多的注意;进入隧道后增加了对中下区域的关注;在隧道的出口阶段,中部区域与中下区域的总访问时间变化剧烈;非自由流状态下,驾驶人的注视点分布出现上移和左右扩散的现象.     

认知负荷对驾驶行为影响的眼动研究

以30名青年人作为被试者,采用眼动追踪法,探讨了模拟驾驶过程中视觉和听觉认知负荷对驾驶行为的影响.结果发现:①无论是视觉负荷还是听觉负荷,高认知负荷条件下的问题回答正确率显著小于低认知负荷条件;②视觉负荷影响驾驶行为,视觉负荷越高,驾驶行为的表现越差;③听觉负荷也影响驾驶行为,听觉负荷越大,驾驶行为的表现就越差.整个研究表明,认知负荷影响驾驶行为,特别是影响了对驾驶情境中危险事件的觉知.     

广深港大断面特长水下盾构隧道的技术难点分析

设计时速达350km/h的广深港客运专线狮子洋隧道,在我国水下隧道建设史上具有里程碑的意义,如何把握该工程的技术难点,适时开展相关科研工作,并采取针对性措施,对提高工程的建设质量至关重要,也为今后高水压、特长水下隧道的建设提供借鉴。     

高速公路隧道区域纵向风险驾驶行为时空特征

为了精准定位纵向风险驾驶行为在隧道路段的形态、位置及时间,增强交通管理部门主动预防交通事故的能力,针对传统时空分析维度分离的局限性,研究建立了时空维度结合的时空核密度估计模型（spatio-temporal kernel density estimation,STKDE）,采用最小交叉二乘验证（least squares cross-validation,LSCV）确定模型最佳带宽。构建了基于轨迹数据的纵向风险驾驶行为识别方法,提取超速、超低速、急加速、急减速共4种纵向风险驾驶行为的时空位置;将隧道时空域分割为时空单元后,应用STKDE计算各时空单元内纵向风险驾驶行为时空核密度估计值ψ;结合时空立方体（space-time cube,ST-Cube）对STKDE结果可视化。基于下细腰隧道全域高精度轨迹数据进行实例分析,研究发现：高速驾驶行为在隧道出口100 m区域内高发,超速高发于16：00与09：00;低速驾驶行为在隧道入口前200 m高发,超低速高发于02：00与14：00;在进入隧道前100 m和隧道0~1 500 m区域,急加速与急减速行为的ψ始终大于0.5,处于高发状态,且在隧道区间内每隔150~200 m,2种急变速驾驶行为会同步出现波动,在驶离隧道后2种行为均迅速减少,且不再高发。通过与传统时空分析方法对比,结果表明：结合ST-Cube的STKDE分析方法,能实现耦合时空的特征分析,并量化估计全时空域内风险驾驶行为发生的可能性,其在对急加减速驾驶行为的特征分析中存在一定优势。     

城市水下道路隧道驾驶安全影响因素分析和改善思路

总结城市水下道路隧道事故分布规律,从驾驶人、隧道光环境及道路条件3方面分析隧道驾驶安全影响因素,对现有安全改善措施及其优缺点进行剖析,并指出城市水下道路隧道驾驶安全优化研究趋势：应以提升隧道光环境质量为主,考虑交通事故形态、事故致因及影响因素,在确保交通安全的基础上,考虑不同隧道路段驾驶人差异化视觉需求。驾驶人视觉需求可以分为功能性、安全性与舒适性需求,对应的隧道行车环境可分为基本型、安全型与舒适型视觉参照系。提出以构建城市水下道路隧道舒适型视觉参照系为目标,通过隧道照明与隧道视线诱导技术相结合,缓解隧道出入口参照系的剧烈过渡,加强中间段弱视觉参照的城市水下道路隧道驾驶安全优化方法。构建基于空间路权、人因与驾驶任务、差异性与韵律性的隧道驾驶安全优化评价指标体系,为城市水下道路隧道驾驶安全优化提供新思路。     

基于驾驶工作负荷的高海拔地区隧道照明亮度分析

为研究高海拔地区与平原区驾驶员驾驶工作负荷差异特性以得到适用于高海拔地区的隧道照明亮度需求,以及客观量化高海拔地区公路隧道照明设计与管理标准提供理论、方法与技术依据,基于驾驶员驾驶工作负荷理论,从驾驶视认安全、稳定和舒适性的角度,分别在道路运行条件相似的江西宜安Ⅱ级公路和青藏公路高原青藏段（公路－Ⅱ级）设计实车试验进行定量研究。1）运用CART分类方法分析实地驾驶试验数据,发现海拔高度与驾驶员正常行驶的驾驶工作负荷之间呈正相关关系：平原区驾驶员驾驶需求最低、驾驶工作负荷度最小,海拔高度3 200～3 300m驾驶工作负荷度居中,海拔高度4 300～4 400 m驾驶工作负荷度最大。2）通过分析得到高海拔地区驾驶员驾驶工作负荷可根据海拔高度进行修正,得到修正系数和驾驶工作负荷度阈限。3）提出高海拔地区隧道照明视认需求相对于平原区的修正系数,海拔高度3 200～3 300 m时为1.2,海拔高度4300～4 400 m时为1.8。4）得到不同海拔高度公路隧道各个特征段照明亮度设计标准。     

基于自然驾驶数据的跨江大桥小客车驾驶行为特征研究

跨江大桥历来都是城市交通的命脉和交通结点,为明确跨江大桥的运行速度特征以及驾驶行为模式,在重庆市菜园坝大桥展开了30位被试的小客车实车驾驶试验,使用航姿测量系统和Mobileye630采集自然驾驶状态下汽车的连续行驶速度、加速度和道路环境信息.基于自然驾驶数据,明确了菜园坝大桥的速度变化模式,分析了车辆合、分流对大桥主线行驶车辆运行特性的影响.研究结果表明,菜园坝长江大桥2个行驶方向都呈\"加速-减速-加速-减速\"的变化趋势;在自由流状态下,桥头和桥尾15th百分位与85th百分位速度的差值从10 km/h增加到20 km/h,不同驾驶人在大桥上的速度幅值具有较强的离散性,表明车辆之间存在严重的纵向冲突,揭示了跨江大桥车辆追尾事故的本质原因.菜园坝大桥菜苏方向合流区平均减速距离131 m,平均减速度为-0.301 m/s2,分流区平均减速距离213 m,平均减速度-0.406 m/s2,苏菜方向分流区平均减速距离267 m,平均减速为-0.387 m/s2,车辆在合流点附近的减速距离和减速度要低于分流点,合流与分流车辆的换道行为会显著影响大桥主线直行车辆的运行状态,导致驾驶人采取减速行为.匝道出入口与桥头距离越近,车辆速度受到的影响程度就会高,有必要加强分/合流点附近的交通管控和行车引导,提高车辆行驶安全性.     

城市隧道长度对驾驶人视觉特性影响分析

为了探究城市隧道长度对驾驶人视觉特性的影响,开展了城市快速路隧道行车实验.采用Tobii Pro Glasses 2可穿戴式眼动仪采集驾驶人行车过程中的瞳孔直径、扫视时间以及注视点分布数据,运用数据拟合的方法分析城市隧道长度对驾驶人瞳孔直径及扫视时间的影响规律,从安全注视区域的角度分析驾驶人注视点分布对行车安全的影响....     

基于因子分析与熵值法的不同隧道侧向宽度下驾驶负荷模型

为探究隧道侧向宽度对驾驶心理及行为的影响机理,采用眼动仪、CAN-OBD测速仪等设备在滨莱高速试验场开展不同侧向宽度场景实车试验,获取30名男性驾驶人在不同侧向宽度场景下生心理及驾驶行为数据;以心率均值、车速差、速度标准差、平均注视持续时间和注视时间标准差为关键变量,建立基于因子分析与熵值法的驾驶负荷量化模型,量化评价不同侧向宽度下驾驶负荷变化规律;基于K-means聚类算法确定不同等级驾驶负荷阈值,结合ROC曲线的分类判别和最大约登指数值,提出隧道侧向宽度临界阈值计算方法。研究结果表明：当设计速度为120 km·h^-1时,采用较大的隧道侧向宽度不仅有利于提高运行车速,同时可减小驾驶负荷;相较于左、右侧侧向宽度分别为0.75 m和1.25 m的标准断面设计尺寸,隧道左、右侧侧向宽度增加至1.00 m和1.50 m时,小型车和大型车驾驶人运行车速分别提升4.5%和3.6%,驾驶负荷分别减小31%和29%;不同侧向宽度下驾驶负荷低、中、高3个等级对应的阈值为0.23和0.42,隧道左侧最佳侧向宽度阈值为0.75～1.00 m,右侧最佳侧向宽度阈值为1.25～1.50 ...     

基于安全车速差的高速公路特长隧道环境驾驶人行为风险特性研究

为研究高速公路特长隧道环境下驾驶人行为风险特性,选取2座典型特长隧道进行实车试验,通过采集熟练驾驶人和非熟练驾驶人的速度数据,将此作为主观预期车速,结合道路行车环境的客观安全车速,构建基于安全车速差的驾驶人行为风险量化方法。在划分隧道路段为入口段、行车段和出口段的基础上,通过切分行车区间,对比分析出入口段2类驾驶人行为风险变化特性及整个隧道路段和普通高速路段的行为风险变化曲线。结果表明： 1)在隧道内部,相对于非熟练驾驶人,熟练驾驶人表现出更高的行为风险值;在隧道外部,则非熟练驾驶人的行为风险值更高一些。2)所有类型驾驶人在普通高速路段行为风险值最高,在隧道入口段的行为风险值最低。上述结果说明： 在隧道路段,熟悉试验道路的驾驶人车速行为并不安全,行为风险值相对较高。     

城市路口倒计时显示对驾驶行为的影响分析

倒计时显示可以提醒驾驶员在信号灯灯色发生改变的时间、在“停止”和“通过”两者间作出合适的选择。驾驶员和行人的问卷调查中超过85％的驾驶员和行人都愿意选择有倒计时显示的信号控制方式,并且认为有倒计时显示的路VI更安全。对北京市方庄某-4支交叉路口进行了倒计时显示安装前后各1周的驾驶行为录像观测。统计分析发现,安装了倒计时显示后,路口的交通量与没安装倒计时的交通量十分接近;相比于没安装倒计时装置驾驶员在黄灯通过行为和闯红灯行为都有显著降低。     

特长隧道出入口驾驶员生理负荷与行车安全性研究

为探究驾驶员在特长隧道出入口的生理负荷特性,选择10位驾驶员进行实车试验,利用眼动仪和生理仪采集驾驶员在特长隧道出入口的瞳孔面积、心率和呼吸频率等生理指标数据。将隧道出入口划分为入口内、入口外、出口内和出口外4个区段,并利用单因素方差分析探究各项生理指标在隧道出入口不同区段的差异显著性,进而采用基于熵权法的模糊综合分析法量化不同区段的整体生理负荷大小。结果表明： 1）瞳孔面积、心率和呼吸频率3个指标在特长隧道的4个不同区段均具有总体显著性差异,由模糊综合评价得到入口内的整体生理负荷最大,其次是出口内,出口外和入口外的生理负荷均较小; 2）驾驶员在特长隧道的暗适应距离大于规范规定的入口段加强照明长度,增大了行车安全风险。     

驾驶经验和气质类型对驾驶行为的影响分析

驾驶人的生理心理因素会对驾驶人的驾驶行为产生一定的影响已经得到了较多认同,但是通过科学实验进行定量化实证分析的研究还较少.论文首先采用量表测量与仪器测试相结合的实验方法,以专业和非专业驾驶人为实验对象,利用气质类型量表测量驾驶人的气质类型;利用实验车在实际道路交通环境下行驶以获得跟驰车辆对前后车的行驶轨迹,并计算得到影响驾驶行为的关键参数.基于实验数据分析了驾驶经验和气质类型对驾驶人的行驶速度、加速度、跟驰距离、时间间隔等方面的影响.在跟驰时驾驶人的速度和加速度选择方面,专业驾驶人对速度和加速度的选择更加具有自主性,并且内向型性格驾驶人的行驶速度和加/减速幅度一般要小于外向型性格的驾驶人.在跟驰时驾驶人对空间和时间距离的选择方面,无论是跟驰距离还是时间间隔,气质类型对非专业驾驶人空间和时间距离选择的影响更加明显,并且各速度段内向型性格驾驶人选择的空间和时间距离一般大于外向型性格驾驶人;相同气质类型的非专业驾驶人选择的时间间隔都要大于专业驾驶人.经研究建立了驾驶人生理心理特性与驾驶行为特性之间的关系,为分析驾驶人行为特性与交通安全之间的关系奠定了良好的基础.     

城市水下双层隧道纵向疏散楼梯结构参数布设研究

在分析隧道疏散过程中人群疏散特征的基础上,以武汉两湖隧道设计数据为基础,分析影响疏散的疏散楼梯结构参数,建立250个疏散楼梯结构参数各不相同的VISSIM行人疏散模型进行仿真,并对仿真结果进行曲线估计,通过回归分析,确定纵向疏散楼梯结构参数与疏散时间、密度间的函数关系,提出城市水下双层隧道纵向疏散楼梯结构参数布设条件。     

雾天高速公路隧道入口区域驾驶人视觉行为特性研究

隧道入口区域和雾环境对驾驶人的视觉都有着重要影响,引起驾驶人的视觉行为变化,导致驾驶行为的变化,从而影响交通安全。为探究雾对隧道入口区域驾驶人视觉行为特性的影响,在河南三湖隧道和韩口隧道开展实车试验,选取24个驾驶人样本,以驾驶人的注视、扫视行为为主要研究对象,分析驾驶人在雾天和晴朗天气下隧道内外的视觉行为特性差异。研究结果表明：雾天驾驶人的视觉行为特性相较于晴朗天气存在显著性差异,①雾天驾驶人驶入隧道前,注视点分布更为集中,注视持续时间高于1 000 ms的占比增加,夜间有雾达到29%、平均注视时间增加、注视频率减少、视觉搜索范围及效率减小,扫视幅度0~5°占比达88.89%,驾驶人对两侧环境关注度变小,努力寻找隧道洞口,驾驶行为更加谨慎;②雾天驾驶人驶入隧道后,注视点范围呈现出不同程度的扩大,平均注视时间和平均扫视时间增加,视觉搜索范围及其效率增加,驾驶人对隧道侧壁、隧道轮廓关注度提高;③雾天时,夜间相较于白天,对驾驶人视觉行为的影响总体而言更大,驾驶谨慎程度进一步提高;④在白天,雾使隧道洞口视线诱导设施可视性降低,隧道洞口视认性差,驾驶人视觉环境剧烈过渡,视觉负荷和心理压力增加,从而显著提升了行车风险。     

基于驾驶模拟实验的层级式驾驶行为安全模型研究综述

针对驾驶行为的研究,从理论层面总结了国内外驾驶行为模型的演变发展过程,进而从应用层面上介绍了各种干预因素(分车载设备因素和非车载设备因素2类)对驾驶行为的影响.由于目前利用驾驶模拟器研究干预因素对驾驶行为的影响存在行为分析单一化、缺乏系统性的缺陷,据此提出了基于驾驶模拟实验的层级式驾驶行为安全模型,根据驾驶环境的复杂度及驾驶员涉及交通事故的可能性将驾驶行为按低、中、高3个风险层级分类,分别为基本车辆控制行为、在复杂交通环境中的动态决策行为以及在紧急交通状况中的避祸行为.利用该模型可以对干预因素影响下的驾驶行为安全进行系统全面的分析和评估.     

基于多源数据的特长隧道驾驶疲劳模型

为研究驾驶人在特长隧道内驾驶疲劳演变过程及其影响因素,基于实车试验采集的多源数据,对特长隧道内驾驶疲劳分类判别以及驾驶疲劳影响因素关系模型展开了研究。通过差异显著性分析和相关性分析筛选出闭眼百分率P80、瞳孔直径变异系数和加速度作为疲劳敏感性指标,并分析了各指标随行驶时间累积的变化规律。为构建驾驶疲劳分类判别模型,基于卡罗林斯卡嗜睡量表（Karolinska sleeping scale,KSS）主观疲劳检测结果,将疲劳程度划分清醒状态、半疲劳状态和疲劳状态,采用构造多类分类器的方法将不同疲劳状态样本进行组合分类,利用网格搜索法进行分类模型的参数寻优,并将筛选出的疲劳敏感性指标作为分类模型的输入变量,建立了基于网格搜索法的多分类支持向量机疲劳状态判别模型（GS-M-SVMs模型）。然后根据疲劳状态分类判别模型,利用有序多分类Logistic模型建立了特长隧道疲劳程度与影响因素的关系模型,对特长隧道内驾驶疲劳影响因素进行了探究。研究结果表明：疲劳敏感性指标变化规律可有效表征特长隧道内驾驶疲劳演变过程,而GS-M-SVMs模型分类检测准确率达到90.75%,对疲劳程度的分类识别效果较好,并且累积行驶时间和隧道长度显著影响驾驶人的疲劳程度,其模型回归系数分别为2.634和0.395,表明累积行驶时间是驾驶人在特长隧道路段中疲劳程度加重的最主要因素,隧道照度和隧道线形等因素并无显著影响。     

驾驶中拨打手机对驾驶人脑力负荷及驾驶行为的影响分析

基于驾驶模拟实验平台,选择高速公路、城市道路2种交通环境,对3名低龄驾驶人正常驾驶与拨打手机驾驶情况下的脑力负荷及驾驶行为表征指标进行了全程监测。每组实验时间约为15min。其中,脑力负荷评估采用心率变异性相关指标,驾驶行为表征采用后视镜使用、转向灯使用、档位变换及速度变化等指标。实验结果表明,相比于正常状态驾驶中拨打手机时心率变异性指标,出现了驾驶人LFNU指标增大、HFNU指标减小、LF/HF比值明显增大、TP增大的现象,规律明显。在排除驾驶疲劳对心电指标产生影响的可能后,可初步判定出现以上现象的原因是拨打手机引起了驾驶人脑力负荷的大幅增加。在驾驶人认知资源有限的情况下,脑力负荷的增大造成了驾驶人在信息获取、转向灯使用、档位变换和车速保持等方面的能力有不同程度的下降。综上所述,驾驶中拨打手机使得驾驶人脑力负荷大幅增加,进而对驾驶行为产生了诸多负面影响,给交通安全带来了隐患。因此,建议相关部门在法律、法规中对驾驶中拨打手机的行为加以限制,以减少交通事故风险。     

雾天对弯道驾驶行为的影响研究

雾天环境下不良的视距条件使得驾驶员在驾驶过程中存在安全隐患.利用驾驶模拟器,选取雾天环境作为典型干预因素进行驾驶模拟实验,同时考虑驾驶人职业和性别作为可能的影响因素,实验设计直角弯道和S形连续弯道2种道路线形,从实验数据中抽取平均车速与车辆驶出弯道率作为关键变量,采用多变量方差分析、均值统计等方法分析雾天环境下驾驶人的驾驶速度和驶出弯道率,并建立Logistic回归模型分析各因素对车辆驶出弯道可能性的影响.实验结果表明,驾驶人在弯道雾天行驶时的平均车速要比无雾情况下略高,且职业驾驶人的平均车速较非职业驾驶人明显偏低;随着雾的浓度的增大,驾驶人在直角弯道处和S形连续弯道处驶出弯道的比例均显著增大.