酒后驾驶员在交叉口的视觉特性研究

为了研究饮酒对驾驶员视觉信息收集的影响,验证酒后驾车判断标准的可靠性和合理性,利用UC-win/Road软件搭建虚拟道路交叉口场景,组织20名驾驶员在饮酒前后进行模拟驾驶试验,使用呼吸式酒精检测仪对驾驶员体内酒精浓度进行检测.对驾驶员进入5个交叉口前后的7种视觉指标进行对比和显著性差异分析,并根据饮酒前后指标变化情况计算驾驶员指标衰退率,建立各指标衰退率与体内酒精浓度之间的关系模型.结果表明,驾驶员饮酒后6种视觉特性指标均出现显著变化,在相同时间和场景下注视次数减少12.3%,单次注视持续时间增长11.6%,且注视区域更加集中,扫视幅度减小14.1%,眨眼次数和持续时间分别增加10.7%和16.4%.与直行相比,驾驶员在交叉口转向时注视和扫视指标的变化幅度更为明显.当被体内酒精浓度在20~60 mg/100 mL范围时,3种视觉特性指标衰退率在5%至20%之间,且随体内酒精浓度呈递增趋势,其中眨眼指标受试验时间影响较大,其衰退程度也最为明显.      

山地城市快速路弯坡路段驾驶员眼动行为特性

在山地城市快速路进行实车试验,运用Smart Eye Pro 5.7型非侵入式眼动仪对驾驶员眼球运动进行记录,统计分析驾驶员在山地城市快速路不同类型弯坡路段的眼动行为。结果表明:将驾驶员注视区域划分为6类能更好地反映驾驶员的视觉搜索特性。驾驶员在不同类型弯坡路段行驶时,随着道路环境复杂程度的增加,驾驶员长时间注视占比、瞳孔直径和扫视持续时间增长幅度较大;竖直视角变异系数受道路环境变化影响不明显,而道路环境变化对水平视角变异系数影响显著。     

车路协同下HMI对跟驰行为与视觉特性的影响

为研究车路协同系统对驾驶员跟驰行为和视觉特性的影响,基于驾驶模拟器搭建高速公路场景和车路协同环境,针对常规状态和意外事件这2种情况,采集跟驰过程中的驾驶行为数据和驾驶员眼动数据,对比分析了有HMI和无HMI这2种情况下的车头间距、车头时距、加速踏板深度、平均制动次数及驾驶员在每个区域的注视时长和扫视频率等行为变量.分析结果表明,常规状态的跟驰过程中,设置HMI车辆的车头间距和车头时距分别增大12.91%和23.70%,加速踏板使用幅度及制动踏板平均使用次数分别降低7.55%和10.14%,设置HMI可使驾驶员注视车辆前方区域的时长减少,在HMI区域的注视时长占总时长的6.18%,而扫视频率没有明显变化;在意外事件的跟驰过程中,HMI的预警对速度和车头时距产生显著性影响,使方向盘转角和加速度方差变化幅度减小,且在保证安全距离的前提下,通过不停地扫视以获取换道时机.      

老年驾驶人在交叉口的视觉特性（双语出版）

机动车驾驶人主要通过视觉搜索行为获取交通信息,为了分析老年驾驶人进入道路交叉口的视觉特性,建立了5个道路交叉口的虚拟场景,并进行了驾驶模拟试验,采集了21名老年驾驶人和17名中青年驾驶人进入交叉口的眼动数据。应用动态聚类法将驾驶人的视野平面划分为5个注视区域;在此基础上对比分析了2组驾驶人进入交叉口的注视特性、扫视特性、注视转移概率和注视平稳分布概率;并通过灰色关联度矩阵分析了影响注意转移行为的因素。分析结果表明：老年驾驶人对非行驶方向上的注视区域的注意都相对较差,2组驾驶人的注视持续时间、扫视幅度和扫视平均速度存在较大的差异,其中老年驾驶人的扫视幅度和扫视速度明显低于中青年驾驶人,而且老年驾驶人的注视点分布在车辆正前方区域的平稳分布概率为80.7%,比中青年驾驶人的69.3%高11.4%,并且具有显著性差异,说明老年驾驶人注视转移模式的灵活性相对中青年驾驶人较差。     

老年驾驶人在交叉口的视觉特性

机动车驾驶人主要通过视觉搜索行为获取交通信息,为了分析老年驾驶人进入道路交叉口的视觉特性,建立了5个道路交叉口的虚拟场景,并进行了驾驶模拟试验,采集了21名老年驾驶人和17名中青年驾驶人进入交叉口的眼动数据。应用动态聚类法将驾驶人的视野平面划分为5个注视区域;在此基础上对比分析了2组驾驶人进入交叉口的注视特性、扫视特性、注视转移概率和注视平稳分布概率;并通过灰色关联度矩阵分析了影响注意转移行为的因素。分析结果表明:老年驾驶人对非行驶方向上的注视区域的注意都相对较差,2组驾驶人的注视持续时间、扫视幅度和扫视平均速度存在较大的差异,其中老年驾驶人的扫视幅度和扫视速度明显低于中青年驾驶人,而且老年驾驶人的注视点分布在车辆正前方区域的平稳分布概率为80.7%,比中青年驾驶人的69.3%高11.4%,并且具有显著性差异,说明老年驾驶人注视转移模式的灵活性相对中青年驾驶人较差。     

驾驶员视觉搜索模式模糊聚类评价方法

针对用单一眼动参数评价驾驶员视觉搜索模式存在片面性和较大误差等不足,提出运用模糊理论,将驾驶员的注视持续时间、水平方向视角、垂直方向视角、扫视幅度和扫视速度5个主要表征参数综合起来进行评价的方法。通过真实交通环境中的实车试验,记录驾驶员行驶过程的眼动数据,建立模糊相似矩阵和模糊等价矩阵,依据聚类样本驾驶员的驾驶里程确定最佳阈值,将样本驾驶员视觉搜索模式分为4类,并以每类驾驶员视觉搜索模式特征为判别标准,运用择近原则对其他驾驶员的视觉搜索模式进行识别和评价。结果表明:所提出的驾驶员视觉搜索模式模糊聚类评价方法有效且可靠。     

特长隧道灯光带对驾驶员视觉信息获取的影响

为研究高速公路特长隧道中,驾驶员在特殊灯光带区域视觉信息的感知模式,分析灯光带对视觉特征的影响,选用9名驾驶员进行隧道环境实车研究试验.采用眼动仪记录行车过程中驾驶员视觉特征参数,通过专用软件及统计方法分析试验数据,获得数据特征.结果表明,所有试验路段驾驶员注视时间、注视次数变化平缓,完整隧道段驾驶员扫视幅度值及其变化...     

驾驶员隧道段夜间行车动视点特征模糊聚类评价

通过隧道路段行车试验,利用SmartEyeAB型眼动仪对驾驶员夜间隧道动视点数据进行采集并进行处理。选取视点停留比率、显著可见区域、扫视幅度、扫视峰值速度、扫视持续时间5项指标作为驾驶员动视点特征主要影响因素。利用模糊聚类分析中的传递闭包聚类方法对驾驶员夜间隧道路段行车视觉特点进行了分析与评价。通过驾驶员对路段的熟悉程度可将动视点特征分为6类。结果表明：该模糊聚类评价方法能够有效反映驾驶员夜间路段视觉信息获取与加工特征,可为保障夜间行车安全提供理论与实践依据。     

草原公路线形诱导标志对驾驶员视觉特性影响的实验研究

草原公路线形诱导标志在指示曲线路段道路线形变化、诱导驾驶员视线、缓解视觉单调感、提高行车安全等方面都发挥着重要作用.选取草原公路不同曲线路段,利用眼动仪采集7名驾驶员的眼动指标,筛选得到5名驾驶员的能清晰描述眼动变化规律的有效数据,并通过单因素方差分析筛选眼动响应敏感指标,得出不同因素对驾驶员眼动指标的影响规律.结果表明,瞳孔直径对是否存在线形诱导标志、驾驶员性别响应敏感;扫视幅度对线形诱导标志设置位置响应敏感.不存在线形诱导标志时,驾驶员的平均瞳孔直径大于存在线形诱导标志时驾驶员的平均瞳孔直径0.09 mm;而存在线形诱导标志时,驾驶员的瞳孔直径变化幅度较大,平均变化率相差近0.5%.线形诱导标志设置在道路左侧时,驾驶员扫视幅度幅值较大,相比线形诱导标志设置在道路右侧时驾驶员的扫视幅度高2.59°,平均变化率相差1.3%.女性驾驶员在线形诱导标志引导路段的平均瞳孔直径比男性驾驶员大近0.25 mm,瞳孔直径变化幅度明显,平均变化率相差0.7%.      

有无信号控制路段下行人过街眼动特性研究

为反映有无信号控制条件下路段行人过街的眼动特性的差异,选取足够且广泛的行人样本,运用眼动仪在2种条件下追踪过街过程中行人的视线状态,对比分析了2种条件下行人在注视区域、注视目标、视负荷方面的眼动差异.实验结果表明,在水平注视区域,无信号控制关注左侧;有信号控制关注中部,占比为63.57%.在垂直注视区域,都明显更关注中部区域,占比60% 左右;其次是上下侧.在注视目标上,最受关注的是机动车,无信号控制尤为突出,比例达到了52.36%;有信号控制其次重视信号灯的情况,对于其他非交通目标也有一定程度的关注.在视负荷及受压迫程度上,透过扫视及眨眼的数据,表明无信号控制条件下视负荷大,易受到压迫.信号控制能减少一定的视负荷,缓解行人过街紧张状态.