基于馬爾可夫鏈的隧道出口駕駛?cè)俗⒁曁匦匝芯?/h1>
2017-04-25 06:34:19尚俊雅茹強(qiáng)楊世安
汽車實(shí)用技術(shù) 2017年6期
尚俊雅，茹強(qiáng)，楊世安
（長安大學(xué)汽車學(xué)院，陜西 西安 710064）
基于馬爾可夫鏈的隧道出口駕駛?cè)俗⒁曁匦匝芯?/p>
尚俊雅，茹強(qiáng)，楊世安
（長安大學(xué)汽車學(xué)院，陜西 西安 710064）
采用faceLAB 5非接觸眼動(dòng)儀采集9名駕駛?cè)笋偝龈咚俟匪淼莱隹跁r(shí)的眼動(dòng)數(shù)據(jù)。運(yùn)用K均值聚類法對(duì)駕駛?cè)俗⒁晠^(qū)域進(jìn)行劃分然后統(tǒng)計(jì)出駕駛?cè)嗽谒淼莱隹谔幍囊曈X分布與視覺轉(zhuǎn)移頻次。運(yùn)用馬爾可夫鏈理論分析駕駛?cè)俗⒁朁c(diǎn)在各個(gè)注視區(qū)域之間一步轉(zhuǎn)移概率和平穩(wěn)分布。研究發(fā)現(xiàn)，駕駛?cè)说闹饕⒁晠^(qū)域是正前方區(qū)域，并且在到達(dá)隧道出口處視覺轉(zhuǎn)移頻次達(dá)到最大。
交通工程；注視區(qū)域；馬爾可夫鏈理論；視覺轉(zhuǎn)移；K均值聚類
CLC NO.:U491.254Document Code:AArticle ID:1671-7988 (2017)06-79-02
引言
駕駛?cè)笋偝鏊淼揽跁r(shí)會(huì)經(jīng)歷一個(gè)突然由暗到明的“明適應(yīng)”過程同時(shí)駕駛?cè)艘曇巴蝗蛔兊瞄_闊，駕駛?cè)丝赡軙?huì)對(duì)車速與車間距離產(chǎn)生誤判。因此研究駕駛?cè)艘曈X轉(zhuǎn)移特性可以更好體現(xiàn)隧道口暗明變化對(duì)駕駛?cè)擞绊憽?/p>
1、試驗(yàn)數(shù)據(jù)獲取
1.1 試驗(yàn)路段
本試驗(yàn)選擇了西漢高速段的5處隧道作為試驗(yàn)路段。
1.2試驗(yàn)設(shè)備
非接觸式眼動(dòng)儀face LAB 5；WTD-012X個(gè)人GPS定位器；XYC1-LC-5非接觸式五輪儀。
2、劃分駕駛?cè)俗⒁晠^(qū)域
2.1 K均值聚類法
本文首先運(yùn)用K均值聚類法對(duì)駕駛?cè)说淖⒁晠^(qū)域進(jìn)行劃分：
（1）輸入樣本集的大小為n，令t=1，確定K個(gè)初始的聚類中心：Fj(t), j=1,2,…k；
（2）計(jì)算每一個(gè)樣本點(diǎn)與聚類中心的距離：G(xi,Fj(t)), i=1,2,…,nj=1,2,…k；若是G(xi,Fk(t))=min{ G(xi,Fj(t))}, i=1,2,…, n,則xi∈wk；
（3）對(duì)誤差平方和函數(shù)S進(jìn)行計(jì)算：
（4）若是||S(t)-S(t-1)||＜ζ,表示計(jì)算結(jié)果在誤差允許范圍內(nèi)，計(jì)算結(jié)束。否則t=t+1，再計(jì)算出K個(gè)新的聚類中心，返回（2）進(jìn)行計(jì)算。新的聚類中心的計(jì)算公式如下：
2.2 注視區(qū)域的劃分
結(jié)合駕駛?cè)俗⒁朁c(diǎn)的分布圖將駕駛?cè)饲胺阶⒁晠^(qū)域劃分為：左方、正前方、右方、左后視鏡、右后視鏡、車內(nèi)后視鏡、前方遠(yuǎn)處和儀表盤。
3、駕駛?cè)俗⒁暦植加谵D(zhuǎn)移特性
3.1 駕駛?cè)俗⒁暦植?/p>
圖 1駕駛?cè)嗽诮?jīng)過隧道出口時(shí)注視區(qū)域主要集中于正前方。對(duì)比圖1駕駛?cè)嗽谒淼揽谧⒁暦植寂c圖2駕駛?cè)嗽谄胀访孀⒁暦植迹{駛?cè)藢⒅饕⒁饬杏谡胺絽^(qū)域，而在普通路面上駕駛?cè)藢?duì)于正前方的關(guān)注程度更高，對(duì)于左方和右方的關(guān)注程度明顯低于駕駛?cè)嗽谒淼莱隹谔幍年P(guān)注程度。
圖1 駕駛?cè)怂淼莱隹谧⒁暦植糉igure1 the driver's tunnel exit gaze distribution
圖2 駕駛?cè)似胀访孀⒁暦植糉igure2 the driver's normal road gaze distribution
3.2 駕駛?cè)艘曈X轉(zhuǎn)移特性
為了研究駕駛?cè)顺鏊淼揽跁r(shí)視覺轉(zhuǎn)移變化的特性，以10米為單位分別統(tǒng)計(jì)出駕駛?cè)嗽谒淼纼?nèi)距隧道口 50米到出隧道口150之間的視覺轉(zhuǎn)移頻次。結(jié)果顯示駕駛?cè)嗽谖闯鏊淼揽跁r(shí)視覺轉(zhuǎn)移頻次持續(xù)增加，駕駛?cè)藢?duì)于同一區(qū)域的關(guān)注時(shí)間也在減少，駕駛?cè)嗽谖闯鏊淼揽跁r(shí)視覺范圍較窄。
4、駕駛?cè)艘曈X轉(zhuǎn)移特性
駕駛?cè)说淖⒁朁c(diǎn)轉(zhuǎn)移過程中，下一點(diǎn)的駕駛?cè)说淖⒁暊顟B(tài)只與上一點(diǎn)駕駛?cè)俗⒁暊顟B(tài)有關(guān)，與上一點(diǎn)之前的駕駛?cè)俗⒁暊顟B(tài)無關(guān)，這種特性符合馬爾可夫性。運(yùn)用馬爾可夫理論研究隧道出口處駕駛?cè)说淖⒁朁c(diǎn)在各區(qū)域的一步轉(zhuǎn)移概率和平穩(wěn)分布。
4.1 一步轉(zhuǎn)移概率
通過場景攝像頭選擇有用的眼動(dòng)數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)出9名駕駛?cè)嗽谒淼莱隹谔幍淖⒁朁c(diǎn)轉(zhuǎn)移情況并作均值化處理。根據(jù)注視點(diǎn)在不同注視區(qū)域上的變化，得出連續(xù)兩個(gè)注視點(diǎn)之間轉(zhuǎn)移規(guī)律，計(jì)算出駕駛?cè)嗽谒淼揽诓煌瑓^(qū)域之間的注視點(diǎn)的一步轉(zhuǎn)移概率矩陣。如表1所示。
表1 隧道出口處一步轉(zhuǎn)移概率矩陣Table 1 tunnel exit step transition-probability matrix
?注視點(diǎn)從其他區(qū)域到某一區(qū)域的轉(zhuǎn)移概率最大值用灰色標(biāo)記。
（1）6處灰色區(qū)域指向正前方而且正前方的轉(zhuǎn)移概率最大。駕駛?cè)俗⒁朁c(diǎn)轉(zhuǎn)移到正前方、左方、右方和前方區(qū)域的轉(zhuǎn)移概率總計(jì)0.669。
（2）駕駛?cè)藦恼胺絽^(qū)域最有可能轉(zhuǎn)向左方、右方、前方遠(yuǎn)處區(qū)域。駕駛?cè)藦淖蠛笠曠R區(qū)域最有可能轉(zhuǎn)向左方區(qū)域，觀察完左方區(qū)域最有可能轉(zhuǎn)向正前方區(qū)域。
（3）從前方遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移到內(nèi)后視鏡的轉(zhuǎn)移概率遠(yuǎn)大于從其他區(qū)域轉(zhuǎn)移到內(nèi)后視鏡的概率。
4.2 注視的平穩(wěn)分布
將隧道出口處一步轉(zhuǎn)移概率矩陣作為系統(tǒng)的初始概率，得出駕駛?cè)俗⒁暤钠椒€(wěn)分布：
駕駛?cè)说闹饕⒁晠^(qū)域是正前方，其次是左方、右方、前方遠(yuǎn)處。而對(duì)于儀表盤、左后視鏡、右后視鏡和內(nèi)后視鏡關(guān)注較小。
5、結(jié)論
（1）駕駛?cè)俗⒁饬性谡胺絽^(qū)域，對(duì)比隧道出口處的注視分布與普通路面的注視分布，駕駛?cè)嗽谒淼莱隹谠黾恿藢?duì)左右兩側(cè)的關(guān)注。
（2）根據(jù)馬爾可夫鏈理論計(jì)算發(fā)現(xiàn)駕駛?cè)俗⒁朁c(diǎn)從某一區(qū)域轉(zhuǎn)向正前方的概率最大，并且駕駛?cè)俗钣锌赡茉谧笥覂蓚?cè)從左（右）后視鏡-左（右）邊區(qū)域-正前方轉(zhuǎn)移。
[1] Santella A, Decarlo D. Robust clustering of eye movement record ings for quantification of visual interest[C].San Antonio, Texas: 2004.
[2] Seeingmachines. faceLAB 5 [OL]（2012-4-11）[2013-8-21].
[3] 賈偉.高速公路隧道安全評(píng)價(jià)研究[D].長安大學(xué),2009﹒
[4] 曾祥平.公路隧道交通安全預(yù)警理論與方法研究[D].重慶交通大學(xué),2008.
[5] 袁偉. 城市道路環(huán)境中汽車駕駛員動(dòng)態(tài)視覺特性試驗(yàn)研究[D].長安大學(xué),2008.
Study on the characteristics of the driver's tunnel exit fixation based on Markov chain
Shang Junya, Ru Qiang, Yang Shian
( School of Automobile, Chang'an University, Shaanxi Xi'an 710064 )
Using faceLAB 5 non-contact eye tracker real-time acquisition of 9 drivers who exit the highway tunnel, when the eye movement data K mean clustering method is used to classify the driver's gaze region. The theory of Markov chain is used to analyze the transition probability and the stationary distribution of the driver's fixation point in the various gaze regions. The study found that the main concern of the driver is in the front area, and the frequency of the visual transfer in the tunnel exit is the largest.
Traffic Engineering; Gaze region; Markov chain theory; visual transfer; K means clustering
U491.254
A
1671-7988 (2017)06-79-02
尚俊雅，就讀長安大學(xué)汽車學(xué)院。
10.16638/j.cnki.1671-7988.2017.06.026
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（1）輸入樣本集的大小為n，令t=1，確定K個(gè)初始的聚類中心：Fj(t), j=1,2,…k；
（2）計(jì)算每一個(gè)樣本點(diǎn)與聚類中心的距離：G(xi,Fj(t)), i=1,2,…,nj=1,2,…k；若是G(xi,Fk(t))=min{ G(xi,Fj(t))}, i=1,2,…, n,則xi∈wk；
（3）對(duì)誤差平方和函數(shù)S進(jìn)行計(jì)算：
（4）若是||S(t)-S(t-1)||＜ζ,表示計(jì)算結(jié)果在誤差允許范圍內(nèi)，計(jì)算結(jié)束。否則t=t+1，再計(jì)算出K個(gè)新的聚類中心，返回（2）進(jìn)行計(jì)算。新的聚類中心的計(jì)算公式如下：
2.2 注視區(qū)域的劃分
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圖1 駕駛?cè)怂淼莱隹谧⒁暦植糉igure1 the driver's tunnel exit gaze distribution
圖2 駕駛?cè)似胀访孀⒁暦植糉igure2 the driver's normal road gaze distribution
3.2 駕駛?cè)艘曈X轉(zhuǎn)移特性
為了研究駕駛?cè)顺鏊淼揽跁r(shí)視覺轉(zhuǎn)移變化的特性，以10米為單位分別統(tǒng)計(jì)出駕駛?cè)嗽谒淼纼?nèi)距隧道口 50米到出隧道口150之間的視覺轉(zhuǎn)移頻次。結(jié)果顯示駕駛?cè)嗽谖闯鏊淼揽跁r(shí)視覺轉(zhuǎn)移頻次持續(xù)增加，駕駛?cè)藢?duì)于同一區(qū)域的關(guān)注時(shí)間也在減少，駕駛?cè)嗽谖闯鏊淼揽跁r(shí)視覺范圍較窄。
4、駕駛?cè)艘曈X轉(zhuǎn)移特性
駕駛?cè)说淖⒁朁c(diǎn)轉(zhuǎn)移過程中，下一點(diǎn)的駕駛?cè)说淖⒁暊顟B(tài)只與上一點(diǎn)駕駛?cè)俗⒁暊顟B(tài)有關(guān)，與上一點(diǎn)之前的駕駛?cè)俗⒁暊顟B(tài)無關(guān)，這種特性符合馬爾可夫性。運(yùn)用馬爾可夫理論研究隧道出口處駕駛?cè)说淖⒁朁c(diǎn)在各區(qū)域的一步轉(zhuǎn)移概率和平穩(wěn)分布。
4.1 一步轉(zhuǎn)移概率
通過場景攝像頭選擇有用的眼動(dòng)數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)出9名駕駛?cè)嗽谒淼莱隹谔幍淖⒁朁c(diǎn)轉(zhuǎn)移情況并作均值化處理。根據(jù)注視點(diǎn)在不同注視區(qū)域上的變化，得出連續(xù)兩個(gè)注視點(diǎn)之間轉(zhuǎn)移規(guī)律，計(jì)算出駕駛?cè)嗽谒淼揽诓煌瑓^(qū)域之間的注視點(diǎn)的一步轉(zhuǎn)移概率矩陣。如表1所示。
表1 隧道出口處一步轉(zhuǎn)移概率矩陣Table 1 tunnel exit step transition-probability matrix
?注視點(diǎn)從其他區(qū)域到某一區(qū)域的轉(zhuǎn)移概率最大值用灰色標(biāo)記。
（1）6處灰色區(qū)域指向正前方而且正前方的轉(zhuǎn)移概率最大。駕駛?cè)俗⒁朁c(diǎn)轉(zhuǎn)移到正前方、左方、右方和前方區(qū)域的轉(zhuǎn)移概率總計(jì)0.669。
（2）駕駛?cè)藦恼胺絽^(qū)域最有可能轉(zhuǎn)向左方、右方、前方遠(yuǎn)處區(qū)域。駕駛?cè)藦淖蠛笠曠R區(qū)域最有可能轉(zhuǎn)向左方區(qū)域，觀察完左方區(qū)域最有可能轉(zhuǎn)向正前方區(qū)域。
（3）從前方遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移到內(nèi)后視鏡的轉(zhuǎn)移概率遠(yuǎn)大于從其他區(qū)域轉(zhuǎn)移到內(nèi)后視鏡的概率。
4.2 注視的平穩(wěn)分布
將隧道出口處一步轉(zhuǎn)移概率矩陣作為系統(tǒng)的初始概率，得出駕駛?cè)俗⒁暤钠椒€(wěn)分布：
駕駛?cè)说闹饕⒁晠^(qū)域是正前方，其次是左方、右方、前方遠(yuǎn)處。而對(duì)于儀表盤、左后視鏡、右后視鏡和內(nèi)后視鏡關(guān)注較小。
5、結(jié)論
（1）駕駛?cè)俗⒁饬性谡胺絽^(qū)域，對(duì)比隧道出口處的注視分布與普通路面的注視分布，駕駛?cè)嗽谒淼莱隹谠黾恿藢?duì)左右兩側(cè)的關(guān)注。
（2）根據(jù)馬爾可夫鏈理論計(jì)算發(fā)現(xiàn)駕駛?cè)俗⒁朁c(diǎn)從某一區(qū)域轉(zhuǎn)向正前方的概率最大，并且駕駛?cè)俗钣锌赡茉谧笥覂蓚?cè)從左（右）后視鏡-左（右）邊區(qū)域-正前方轉(zhuǎn)移。
[1] Santella A, Decarlo D. Robust clustering of eye movement record ings for quantification of visual interest[C].San Antonio, Texas: 2004.
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[5] 袁偉. 城市道路環(huán)境中汽車駕駛員動(dòng)態(tài)視覺特性試驗(yàn)研究[D].長安大學(xué),2008.
Study on the characteristics of the driver's tunnel exit fixation based on Markov chain
Shang Junya, Ru Qiang, Yang Shian
( School of Automobile, Chang'an University, Shaanxi Xi'an 710064 )
Using faceLAB 5 non-contact eye tracker real-time acquisition of 9 drivers who exit the highway tunnel, when the eye movement data K mean clustering method is used to classify the driver's gaze region. The theory of Markov chain is used to analyze the transition probability and the stationary distribution of the driver's fixation point in the various gaze regions. The study found that the main concern of the driver is in the front area, and the frequency of the visual transfer in the tunnel exit is the largest.
Traffic Engineering; Gaze region; Markov chain theory; visual transfer; K means clustering
U491.254
A
1671-7988 (2017)06-79-02
尚俊雅，就讀長安大學(xué)汽車學(xué)院。
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