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    基于安全車速差的高速公路特長隧道環(huán)境駕駛?cè)诵袨轱L(fēng)險特性研究

    2019-11-07 07:42:16趙煒華劉浩學(xué)
    隧道建設(shè)(中英文) 2019年10期
    關(guān)鍵詞:車速行車路段

    吳 玲, 胡 昊, 趙煒華, 朱 彤, 劉浩學(xué)

    (1. 西安航空學(xué)院車輛工程學(xué)院, 陜西 西安 710077; 2. 長安大學(xué) 汽車運輸安全保障技術(shù)交通行業(yè)重點實驗室, 陜西 西安 710064)

    0 引言

    隨著隧道建設(shè)占高速公路基礎(chǔ)建設(shè)的比重越來越大,與之相伴的交通安全問題也日益突出。事故數(shù)據(jù)表明,隧道進、出口段交通事故分布最多,總數(shù)占比近70%,且追尾事故占比近55%[1],事故嚴(yán)重程度高于開放道路段[2]; 而影響交通安全的諸多因素中,駕駛?cè)艘蛩卣际鹿士倲?shù)的93%左右[3]。由于隧道空間結(jié)構(gòu)特殊、內(nèi)部與外部的環(huán)境條件存在巨大的差距,駕駛?cè)嗽谛熊囘^程中需要經(jīng)受若干次的明暗光線變化,生理、心理都將受到一定影響,進而對駕駛行為造成干擾,甚至出現(xiàn)車輛失控現(xiàn)象。人、車、路、環(huán)境共同構(gòu)成了完整的反饋系統(tǒng),在這個系統(tǒng)中,道路安全很大程度上取決于駕駛?cè)说男袨轱L(fēng)險。行為風(fēng)險值減小,會使事故可能性顯著下降,道路安全性得到明顯改善。因此,如何尋求合適的駕駛績效指標(biāo),表征駕駛?cè)诵袨轱L(fēng)險,以此衡量和判斷隧道駕駛過程中的行為風(fēng)險變化關(guān)鍵位置點值得深入研究。

    國際上對這一問題通常采取模擬器試驗的形式進行研究,分析隧道和普通高速2種不同路段中駕駛?cè)说目冃е笜?biāo)并加以對比[4-6]; 國內(nèi)關(guān)于隧道路段交通安全的研究大多反映在事故數(shù)據(jù)的收集和分析[7-8]、駕駛?cè)说纳硇淖兓攸c[9-10]、車速與安全的關(guān)系評價[11-13]、出口段車速改變規(guī)律[14]等內(nèi)容。杜志剛等[10]進行實車試驗,借助眼動儀等設(shè)備分析了出口段駕駛?cè)送酌娣e和車速之間的聯(lián)系,得到了臨界安全車速; 景天然[15]、梁夏等[16]基于調(diào)查的交通事故數(shù)據(jù),采用統(tǒng)計分析方法,提出了道路交通安全評價方法及交通事故率的綜合影響系數(shù); 葉亞麗等[17]借助人工智能中的云模型方法,構(gòu)建了基于生理特征的公路安全評價方法; 閆彬等[18]通過實地測試,分析了駕駛?cè)烁兄匦詫λ淼廊航煌ò踩挠绊憽?/p>

    綜上所述,現(xiàn)有的研究很少從安全機制層面出發(fā)展開安全評價,未能形成一種兼顧主觀認(rèn)知與客觀環(huán)境2類因素的綜合研究模型,尤其是缺少對隧道空間中駕駛?cè)诵袨轱L(fēng)險變化特性的關(guān)注。速度可以作為駕駛行為的重要表征,能夠在很大程度上體現(xiàn)駕駛預(yù)期以及行車環(huán)境條件,是定量描述駕駛風(fēng)險性高低的關(guān)鍵指標(biāo)[19]。基于此,本文選取2座有代表性的特長隧道開展實車自然駕駛試驗,收集相關(guān)速度數(shù)據(jù),提出基于安全車速差的駕駛?cè)诵袨轱L(fēng)險量化方法,分析對比熟練駕駛?cè)伺c非熟練駕駛?cè)说男袨轱L(fēng)險變化特性及差異性,以期為道路安全預(yù)警、安全設(shè)施優(yōu)化提供參考。

    1 特長隧道環(huán)境實車試驗

    1.1 試驗路段

    本文選取的用于實車試驗的特長隧道屬于藍(lán)商高速。藍(lán)商高速在建設(shè)過程中嚴(yán)格遵循雙向4車道的設(shè)計標(biāo)準(zhǔn),共包含226座橋梁和35座隧道,單洞長度累計37.13 km。其中,李家河3#隧道、秦嶺隧道屬于特長隧道,分別長4 259 m和4 748 m,2條隧道都采取了雙洞單向的形式,均為2條雙車道,最高行車速度為60 km/h,與普通高速路段(簡稱普通路段)相比低了20 km/h。由于途徑秦嶺地區(qū),藍(lán)商高速擁有眾多隧道,能夠比較客觀地反映環(huán)境改變對駕駛行為的影響。對該路段進行實地考察,結(jié)果顯示該路段處于自由流狀態(tài),駕駛?cè)私Y(jié)合自身的習(xí)慣、車輛情況以及道路情況等對車速進行靈活控制,受路況的影響較小。

    1.2 試驗人員選擇

    由于所選的試驗路段比較特殊,為了保證試驗人員的人身安全以及數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確可靠,要求試驗人員的實際駕駛經(jīng)歷超過3年、身體健康、視覺技能達標(biāo)、無不良駕駛記錄,并擁有充分的隧道駕駛經(jīng)驗。根據(jù)以上要求,共選取30名合格者,包含15名專職的駕駛?cè)?隧道從業(yè)人員)以及15名非專職人員。其中,前者對試驗路段的情況比較熟悉,屬于熟練駕駛?cè)?,年齡均值約35.7歲,駕齡均值超過14年;后者對試驗路段的情況比較陌生,年齡均值約39.2歲,駕齡均值約13.6年。本文駕駛經(jīng)驗變量指該試驗人員是否常駕駛試驗路段,據(jù)此分析對路段的熟悉程度是否會對安全駕駛造成影響。駕駛?cè)诵畔⒁姳?。

    表1 駕駛?cè)诵畔?均值±標(biāo)準(zhǔn)差)

    1.3 試驗設(shè)備

    試驗中所有駕駛?cè)怂密囕v均為2007款起亞新佳樂,全部安裝行車記錄儀,試驗時實載4人,車輛技術(shù)狀況良好。車速采集有2種形式,一種是利用安裝在固定地點的NC200地磁感應(yīng)裝置,一種是利用GPS定位或雷達實現(xiàn)車速信息的收集。前者在采集范圍上存在較大的局限性,只能實現(xiàn)定點采集;后者應(yīng)用比較靈活,但是無法在特長隧道內(nèi)使用,并且數(shù)據(jù)存儲比較困難。為了獲得實時行車速度,通過OBD車載自動診斷系統(tǒng)接口對數(shù)據(jù)進行采集,利用藍(lán)牙將采集的數(shù)據(jù)傳輸?shù)叫酒斜4?,等待后續(xù)的統(tǒng)計和處理。OBD安裝位置如圖1所示。

    1.4 試驗過程

    試驗前,將試驗路線提供給試驗人員,要求其根據(jù)自身習(xí)慣駕駛2007款起亞新佳樂通過隧道。行車前對行車記錄儀以及車速信息存儲芯片的信息進行同步處理,通過隧道后再次進行同步。對收集到的信息進行分析之前,需要利用交叉驗證的形式確定車輛進入和離開隧道的時間,對路段進行劃分,然后對數(shù)據(jù)進行處理。試驗過程現(xiàn)場照片如圖2所示。

    圖1 OBD安裝位置

    圖2 試驗過程

    1.5 數(shù)據(jù)預(yù)處理

    1.5.1 路段劃分

    根據(jù)JTG D70/2—2014《公路隧道設(shè)計規(guī)范》的要求,隧道照明段的長度和亮度都必須滿足一定的標(biāo)準(zhǔn),并且應(yīng)結(jié)合照明停車視距等因素確定出入口段、過渡段等不同道路環(huán)境下的照明長度?;谒淼勒彰鞫伍L度、亮度相關(guān)規(guī)定,依據(jù)照明停車視距、隧道內(nèi)凈空高度、設(shè)計速度、交通量等提出了入口段、過渡段、中間段、出口段照明長度。此外,針對道路線形,JTG D20—2017《公路路線設(shè)計規(guī)范》要求隧道洞口內(nèi)外的線形應(yīng)保持協(xié)調(diào),具體標(biāo)準(zhǔn)為: 隧道洞口內(nèi)外側(cè)各3 s設(shè)計速度行程長度范圍的平、縱面線形應(yīng)一致。按普通山區(qū)高速公路80 km/h的車速,3 s的行程長度約為67 m。

    結(jié)合以上規(guī)范要求,將試驗路段范圍拓展到洞口外部300 m的位置,并將試驗路段劃分為入口、行車、出口3段。其中,入口段長度為600 m,隧道入口前后各300 m; 出口段長度為600 m,隧道出口前后各300 m; 隧道內(nèi)其他路段均屬于行車段。

    為了保證研究結(jié)果的準(zhǔn)確性和普適性,消除道路線形等其他因素的干擾,本文不僅選擇了具有代表性的隧道,即2座特長隧道必須是山區(qū)高速公路特長隧道,且所在高速公路涵蓋隧道路段較多; 而且在數(shù)據(jù)處理方面也采取了相應(yīng)的措施: 入口、行車、出口等路段均包含上下行2個方向,可以由此分析特長隧道條件下駕駛?cè)说男袨轱L(fēng)險特征,避免了單一方向的特殊性。路段劃分及行車區(qū)間劃分如圖3所示。

    圖3 路段劃分及行車區(qū)間劃分示意圖

    1.5.2 行車區(qū)間切分

    以往關(guān)于隧道環(huán)境對駕駛?cè)搜蹌有袨榛蛏碇笜?biāo)影響的研究,一般是從出口段或入口段某個地點對單一指標(biāo)信息進行橫向?qū)Ρ?,并沒有分析數(shù)據(jù)是否準(zhǔn)確、是否存在異常。本文在3段劃分的基礎(chǔ)上,對行車區(qū)間進行細(xì)分,按照50 m的間隔將出入口段分別切割為12個小區(qū)間; 行車段則等距離選取20個點,細(xì)分為19個小區(qū)間,最終將整個隧道劃分為43個行車區(qū)間。原先以某一位置點為指標(biāo)難以表征此處駕駛?cè)诵袨闋顟B(tài),而區(qū)間平均指標(biāo)包含的數(shù)據(jù)量更多,體現(xiàn)的信息更加豐富,可以更好地反映變化特征。最終得到的數(shù)據(jù)是上下行2個方向?qū)?yīng)指標(biāo)的平均值。

    2 行為風(fēng)險評價指標(biāo)的確定方法

    2.1 主觀預(yù)期車速

    主觀預(yù)期車速是駕駛?cè)烁鶕?jù)其所在的行車環(huán)境估計得到的行車速度,即駕駛?cè)嗽谛睦砩献哉J(rèn)為安全的車速狀態(tài),而非道路交通環(huán)境允許的安全速度。行車環(huán)境改變,主觀預(yù)期車速也將隨之出現(xiàn)變化,并據(jù)此對實際車速進行調(diào)整,不斷重復(fù)這一過程。速度作為駕駛行為特性的核心表征,是外部行車環(huán)境對駕駛?cè)擞绊懙捏w現(xiàn)。隧道出入口光環(huán)境的驟變及內(nèi)部行車環(huán)境的封閉性,都決定了實際車速的變化存在一定的滯后,這種滯后的存在將造成主觀預(yù)期車速和所在環(huán)境對應(yīng)的安全車速之間出現(xiàn)偏差,這是釀成交通事故的重要誘因。

    2.2 客觀安全車速

    綜合行車環(huán)境包含道路情況、車流情況、安全設(shè)施等多種因素。結(jié)合自身能力(車道保持能力、換道能力、對突發(fā)事件的應(yīng)激處理能力等),駕駛?cè)烁鶕?jù)綜合行車環(huán)境能夠保持安全行駛的最大車速,稱為“客觀安全車速”。該速度由行車環(huán)境決定,是其反饋給車輛的安全允許速度??陀^安全車速的數(shù)值將隨行車環(huán)境的改變而不斷改變。

    2.3 駕駛?cè)诵袨轱L(fēng)險評價指標(biāo)

    結(jié)合以上2類速度,可以體現(xiàn)駕駛?cè)藢λ谛熊嚟h(huán)境的主觀判斷與外部環(huán)境的要求。因此,可認(rèn)為駕駛?cè)诵袨轱L(fēng)險源于兩者偏差,這種偏差可以通過2種車速進行計算。在具體的行車過程中,主觀車速和客觀車速之間存在以下幾種情況:

    1)兩者基本一致。駕駛?cè)酥饔^層面上對行車環(huán)境的判斷與實際比較接近,在實際環(huán)境允許的安全范圍內(nèi)行駛。這種情況下駕駛?cè)说男袨轱L(fēng)險值較低,不容易發(fā)生交通事故。

    2)預(yù)期車速低于安全車速。駕駛?cè)酥饔^層面上對行車環(huán)境的判斷存在偏差,認(rèn)知得到的危險程度超過實際程度。該情況下,雖然當(dāng)前行為風(fēng)險值低,但駕駛?cè)素?fù)荷過高,其行為風(fēng)險值在后續(xù)的行車過程中可能大幅度增加。

    3)預(yù)期車速超過安全車速。駕駛?cè)酥饔^層面上的判斷出現(xiàn)錯誤,預(yù)期車速高于實際環(huán)境所能允許的安全值。這種情況下行為風(fēng)險值較高,容易引發(fā)交通事故。

    對駕駛?cè)说男袨轱L(fēng)險進行定量研究,最終目的是判斷關(guān)鍵位置點,確定事故隱患路段,據(jù)此對安全設(shè)施加以優(yōu)化,確保交通安全。構(gòu)建風(fēng)險評價模型的難點,集中在如何對2種車速進行量化方面。本文以實測車速作為預(yù)期車速,即駕駛?cè)嗽诟鱾€小區(qū)間的實測行駛速度,既有隧道路段的數(shù)據(jù),也有普通路段的數(shù)據(jù)。

    在客觀安全車速方面,本文主要參考了文獻與統(tǒng)計數(shù)據(jù)。Solomon提出事故發(fā)生的概率和車速之間的關(guān)系曲線為U形,在平均車速附近發(fā)生交通事故的概率最低;運行車速與平均車速之間的差值越大,出現(xiàn)交通事故的概率越高[20]。根據(jù)交通工程學(xué),一般以85%定點單車自由流分位車速作為最高限制車速。對于本文所選擇的特長隧道路段,道路限速最高為60 km/h,對于最低速度未作明確要求;對于普通路段,道路限速最高為80 km/h,最低為60 km/h。對基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計,全部試驗人員85%分位車速都超過了限速范圍。若所有試驗人員均采用單一最高限速值作為安全車速值,由于熟練和非熟練駕駛?cè)藢?條隧道的熟悉情況存在差距,很容易造成前者的行為風(fēng)險值出現(xiàn)高估的情況。考慮到以上內(nèi)容,對比不同路段車速分布情況,選擇中位數(shù)分割的方式[21],最后決定采用50%分位車速作為試驗人員在2條試驗路段的安全基準(zhǔn)值;結(jié)合各路段的限速數(shù)據(jù),通過比例指標(biāo),得到安全車速的上下限;按照U形曲線,選擇二者的均值作為客觀安全車速。以上方法符合法律規(guī)定,并且比較充分地照顧了不同試驗人員的個體差異以及路段環(huán)境特點。試驗實質(zhì)是在以下假設(shè)的基礎(chǔ)上進行的。

    1)特長隧道環(huán)境入口、出口、行車等不同路段以及普通路段對應(yīng)不同的客觀安全車速。

    2)由于熟練駕駛?cè)藢τ诼窙r比較了解,所以其安全車速相對較高。

    3)主觀車速和客觀車速之前的偏差越大,其行為風(fēng)險值越高。

    最高安全車速確定方法如下: 全部試驗人員在隧道的出口或入口都將經(jīng)歷光線的敏感變化,速度將出現(xiàn)較大改變; 而隧道內(nèi)部光線比較一致,速度相對穩(wěn)定,并且車速較高,所以非熟練駕駛?cè)嗽谒淼缆范我?0 km/h作為安全車速上限,普通路段則以80 km/h作為安全車速上限。統(tǒng)計確定熟練和非熟練駕駛?cè)嗽诓煌范蔚?0%分位車速,然后通過比例指標(biāo)計算其他路段的安全車速最高值。具體采取以下方法計算。

    隧道路段(入口段、行車段、出口段):

    (1)

    式中:vihs為i路段最高安全車速;vi50為i路段50%分位車速; 60 km/h為非熟練駕駛?cè)诵熊嚩巫罡甙踩囁伲?70.41 km/h為非熟練駕駛?cè)诵熊嚩?0%分位車速。

    普通高速路段:

    (2)

    式中:vphs為普通路段最高安全車速;vp50為普通路段50%分位車速; 80 km/h為非熟練駕駛?cè)似胀范巫罡甙踩囁伲?94.51 km/h為非熟練駕駛?cè)似胀范?0%分位車速。

    計算后確定的最高安全車速信息見表2。觀察表2中數(shù)據(jù)可知,入口段的速度最低,普通路段的速度最高。

    表2 最高安全車速

    最低安全車速確定方法如下: 隧道不設(shè)最低車速,普通路段車速不能低于60 km/h,所以,針對非熟練駕駛?cè)耍谄胀范蔚淖畹桶踩囁僭O(shè)為60 km/h,其他路段則通過比例指標(biāo)確定。計算方法如下:

    (3)

    式中:vils為i路段最低安全車速;vi50為i路段50%分位車速。

    計算后確定的最低安全車速信息見表3。根據(jù)表3中數(shù)據(jù)可知,入口段的速度最低,普通路段的速度最高。

    表3 最低安全車速

    結(jié)合U形曲線,將最高與最低安全車速的平均值作為客觀安全車速,結(jié)果見表4。由表4中數(shù)據(jù)可知,入口段的速度最低,普通路段的速度最高。

    表4 最終安全車速值

    3駕駛?cè)诵袨轱L(fēng)險量化結(jié)果

    采用主觀預(yù)期車速與客觀安全車速差值的絕對值作為駕駛?cè)诵袨轱L(fēng)險的量化指標(biāo),簡稱安全車速差。安全車速差值越大,說明駕駛?cè)诵袨樵讲话踩?,其行為風(fēng)險值越高。確定各個區(qū)間的差值后,由于缺少參考量綱,所以不能進行橫向?qū)Ρ?。為此,通過極值處理法對所得數(shù)據(jù)進行變換,消除量綱的影響,全部轉(zhuǎn)換到0~1內(nèi),據(jù)此確定行為風(fēng)險值。具體轉(zhuǎn)換方式如下。

    所有樣本表示為:

    (4)

    極差表示為:

    (5)

    式中xij為i區(qū)間j位試驗人員的安全車速差,km/h。

    極差標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)換結(jié)果表示為:

    (6)

    式中:i=1,2,…,n;j=1,2,…,m。

    經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理后,數(shù)據(jù)最低為0,最高為1,無量綱。

    3.1 入口段駕駛?cè)诵袨轱L(fēng)險變化規(guī)律

    每隔20 m,采用保形分段3次Hermite插值法確定入口段2種類型的試驗人員在不同位置處的行為風(fēng)險值,具體見圖4和圖5。圖中負(fù)值表示隧道外,正值表示隧道內(nèi)。

    圖4 熟練駕駛?cè)巳肟诙胃魑恢命c行為風(fēng)險變化曲線

    由圖4可知,對于熟練駕駛?cè)?,在隧道外距離入口大于100 m范圍內(nèi)受道路環(huán)境的影響較小,行為風(fēng)險值僅有0.31; 在隧道外距離入口100—20 m所受影響逐漸增大,行為風(fēng)險值出現(xiàn)上升,增長幅度約為17.97%;在隧道內(nèi)外距離入口20 m范圍內(nèi),所受影響比較一致,行為風(fēng)險值穩(wěn)定在0.37附近;隧道內(nèi)影響逐漸變大,行為風(fēng)險值不斷增加。行為風(fēng)險值對應(yīng)的曲線可以在一定程度上反映車速的改變,即熟練駕駛?cè)嗽谌肟诙蔚男熊囁俣茸兓?guī)律為: 變快—穩(wěn)定—變快。因此,對比2種類型駕駛?cè)诵袨轱L(fēng)險變化可知,相對于非熟練駕駛?cè)耍?dāng)試驗人員對路況比較熟悉時,不會將入口段作為事故高發(fā)路段,不會提前減速以減少隱患,甚至出現(xiàn)了加速的情況,其行為風(fēng)險值相對較高,并且在隧道內(nèi)外距離入口20 m范圍內(nèi)微弱增加。

    圖5 非熟練駕駛?cè)巳肟诙胃魑恢命c行為風(fēng)險變化曲線

    對于非熟練駕駛?cè)?,在隧道外距離入口300 m范圍內(nèi)風(fēng)險值逐漸降低,這一趨勢一直保持到隧道外距離入口80 m處,減少幅度達到14.89%; 在隧道外距離入口80 m到隧道內(nèi)距離入口120 m范圍,行為風(fēng)險值比較穩(wěn)定,保持在0.33附近;進入隧道,行為風(fēng)險值繼續(xù)下降,這一趨勢維持到隧道內(nèi)距離入口220 m處,減少幅度約為9.29%。因此,非熟練駕駛?cè)嗽谌肟谔幍男袨轱L(fēng)險表現(xiàn)出以下規(guī)律: 減少—穩(wěn)定—減少。當(dāng)試驗人員適應(yīng)隧道環(huán)境后,行車速度將增加,行為風(fēng)險值變高。非熟練駕駛?cè)藢Φ缆非闆r缺乏了解,在進入隧道前將先行減速,心理上處于緊張狀態(tài),并且在隧道內(nèi)外距離入口20 m范圍內(nèi),行為風(fēng)險值出現(xiàn)微小的下降。

    3.2 出口段駕駛?cè)诵袨轱L(fēng)險變化規(guī)律

    出口段熟練駕駛?cè)伺c非熟練駕駛?cè)烁魑恢命c行為風(fēng)險變化曲線如圖6和圖7所示,圖中負(fù)值表示隧道內(nèi),正值表示隧道外。由圖可知,車輛駛近隧道出口并離開的過程中,熟練駕駛?cè)说能囁贉p慢,行為風(fēng)險值出現(xiàn)微小的下滑,幅度約為5.78%; 隧道外距離出口大于20 m范圍,行為風(fēng)險值大幅度降低。本文所選擇的熟練駕駛?cè)硕际桥c隧道接觸較多的人員,從光線昏暗的隧道進入光線明亮的環(huán)境,根據(jù)常理推斷其行車速度將出現(xiàn)一定的上升,即行為風(fēng)險值變高,但是試驗數(shù)據(jù)則恰恰相反,可能是由于這一部分試驗人員認(rèn)為出口處可能存在隱藏的車速測量裝置。

    圖6 熟練駕駛?cè)顺隹诙胃魑恢命c行為風(fēng)險變化曲線

    隧道內(nèi)距離出口大于120 m范圍的環(huán)境對于非熟練駕駛?cè)硕杂绊戄^小,其行為風(fēng)險值約0.41; 隧道內(nèi)距離出口120~20 m試驗人員的行為風(fēng)險值出現(xiàn)了明顯的降低,減少幅度約6.42%;之后其行為風(fēng)險值快速降為0.33,減少幅度達到11.63%;當(dāng)試驗人員了解環(huán)境后,行車速度加快,行為風(fēng)險值重新變大。因此,非熟練駕駛?cè)嗽诔隹诙蔚男袨轱L(fēng)險表現(xiàn)出以下規(guī)律: 降低—突然下降—升高,并且在隧道內(nèi)外距離出口20 m范圍內(nèi)出現(xiàn)了微小的下降。

    3.3 特長隧道路段與普通路段行為風(fēng)險變化曲線

    按照本文的計算方法,可得到所有試驗人員行駛通過整個特長隧道的行為風(fēng)險值。由于所得數(shù)據(jù)為各個小區(qū)間的車速,因此最后獲得的行為風(fēng)險值也對應(yīng)不同的區(qū)間。圖8示出1號試驗人員(熟練駕駛?cè)?在各個區(qū)間的行為風(fēng)險情況。由圖8可知,沿著車輛行駛方向,1號試驗人員的行為風(fēng)險值表現(xiàn)出增高—穩(wěn)定—降低的規(guī)律。

    圖7 非熟練駕駛?cè)顺隹诙胃魑恢命c行為風(fēng)險變化曲線

    圖8 1號試驗人員整段隧道行為風(fēng)險變化曲線

    2種類型試驗人員的行為風(fēng)險變化曲線如圖9和圖10所示,其中入口段前半段、出口段后半段在隧道外,其余在隧道內(nèi)。由圖9可知,入口前半段,熟練駕駛?cè)说男袨轱L(fēng)險值低于非熟練駕駛?cè)?,入口后半段則恰恰相反; 行車段前半段,熟練駕駛?cè)说男袨轱L(fēng)險值超過非熟練駕駛?cè)?,后半段則低于非熟練駕駛?cè)耍?出口前半段,熟練駕駛?cè)吮憩F(xiàn)出更高的行為風(fēng)險值,出口后半段則相對偏低。由圖10可知,在普通路段前半段,非熟練駕駛?cè)说娘L(fēng)險值相對較高;后半段則相對較低。本文中所選取的普通路段為駕駛?cè)思磳⑦M入隧道的高速路段,在前半段,因熟練駕駛?cè)藢Φ缆翻h(huán)境較為熟悉,因此其行為風(fēng)險值相對較低;而在后半段快進入隧道時,非熟練駕駛?cè)苏J(rèn)為隧道行車風(fēng)險較高,因此降低了車速,其行為風(fēng)險值相對減小。

    圖9 2種類型駕駛?cè)苏嗡淼榔骄袨轱L(fēng)險變化曲線

    圖10 2種類型駕駛?cè)似胀ǜ咚俾范纹骄袨轱L(fēng)險變化曲線

    圖11示出所有試驗人員在隧道路段和普通高速路段的平均行為風(fēng)險值。由圖11可知,熟練駕駛?cè)嗽诔鋈肟诙蔚男袨轱L(fēng)險值與行車段相比偏低;非熟練駕駛?cè)藙t在出口段表現(xiàn)出較高的行為風(fēng)險值; 2種試驗人員在普通路段的行為風(fēng)險值明顯高于隧道路段,并且在入口段都表現(xiàn)出較低的風(fēng)險值。

    圖11 不同路段行為風(fēng)險

    3.4 車速與行為風(fēng)險關(guān)系

    對于隧道路段和普通路段,分別繪制不同類型試驗人員行車速度和行為風(fēng)險之間的散點密度圖如圖12所示,并對其進行皮爾遜相關(guān)分析。由于行為風(fēng)險值的計算是以測量得到的車速信息為基礎(chǔ),所以二者之間為正線性相關(guān)(r=0.906; Sig.=0.000)。由圖12(a)可知,隧道路段熟練駕駛?cè)说男熊囁俣确植荚?5~85 km/h,行為風(fēng)險值分布在0.4~0.5; 由圖12(b)可知,非熟練駕駛?cè)说男熊囁俣确植荚?5~80 km/h,行為風(fēng)險值分布在0.3~0.5。在普通路段,熟練駕駛?cè)说男熊囁俣确植荚?00~110 km/h,行為風(fēng)險值分布在0.5~0.6(見圖12(c)); 非熟練駕駛?cè)说男熊囁俣确植荚?0~110 km/h,行為風(fēng)險值分布在0.4~0.6(見圖12(d))。此外,與熟練駕駛?cè)讼啾?,非熟練駕駛?cè)说臒狳c分布區(qū)域相對較廣,表明不同試驗人員之間存在較大的差距。

    (a) 熟練駕駛?cè)颂亻L隧道路段

    (b) 非熟練駕駛?cè)颂亻L隧道路段

    (c) 熟練駕駛?cè)似胀ǜ咚俾范?/p>

    (d) 非熟練駕駛?cè)似胀ǜ咚俾范?/p>

    熟練駕駛?cè)擞捎趯υ囼灺范伪容^了解,因此行車速度明顯偏高。按照行為風(fēng)險量化模型的分析結(jié)果,其風(fēng)險均值也明顯偏高。可見,試驗人員熟悉路況不會導(dǎo)致行為風(fēng)險值降低,甚至反而造成風(fēng)險值增加。

    4 安全車速差特性分析

    分別對每個路段計算其實測速度與安全速度之間差值的絕對值,確定不同類型試驗人員的情況,并據(jù)此繪制安全車速差箱線圖如圖13和圖14所示。由圖13和圖14可知,熟練駕駛?cè)说能囁俨罱y(tǒng)計量相對較大,其中行車段的車速差均值明顯高于出入口段; 對于非熟練駕駛?cè)?,則出口段的車速差均值最大。此外,不管是那種類型的試驗人員,在普通路段的車速差均超過隧道路段。從不同路段的視角出發(fā),普通路段的車速差統(tǒng)計量顯著超出隧道路段;入口段的車速差均值最低,行車段與出口段的車速差均值比較接近。

    圖15示出2種不同類型試驗人員的安全車速差分布比例情況。由圖15可知,不同曲線比較類似但是存在一定差異,熟練駕駛?cè)嗽谌肟诙魏托熊嚩蔚能囁俨钫急茸畲蟮氖?0~20 km/h,出口段和普通段則是20~30 km/h;對于非熟練駕駛?cè)耍肟?、行車、出口等路段的車速差占比最大的?0~20 km/h,普通路段則是20~30 km/h。所以,隧道路段的車速差相對較小,普通路段較大。

    圖13 不同類型駕駛?cè)税踩囁俨钕渚€圖

    Fig. 13 Box plot of safe speed difference for different types of drivers

    (a) 各路段折線圖

    (b) 各路段箱線圖

    (a) 熟練駕駛?cè)?/p>

    (b) 非熟練駕駛?cè)?/p>

    5 結(jié)論與討論

    本文選擇有代表性的高速公路特長隧道作為試驗路段,測量熟練和非熟練2種類型試驗人員的速度數(shù)據(jù),基于文獻總結(jié)與數(shù)據(jù)統(tǒng)計,通過中位數(shù)分割的方法,結(jié)合路段實際限速值,提出基于主觀預(yù)期車速與客觀安全車速差值絕對值的駕駛?cè)诵袨轱L(fēng)險量化方法。得到區(qū)間行為風(fēng)險值后,采用保形分段3次Hermite插值法,比較不同類型試驗人員在入口、行車、出口等不同路段以及普通高速路段的行為風(fēng)險變化情況,以及2種路段環(huán)境下的風(fēng)險值差異。此外,還分析了特長隧道環(huán)境與普通路段的安全車速差規(guī)律。主要結(jié)論如下:

    1)進入隧道前,入口外部熟練駕駛?cè)说男袨轱L(fēng)險值低于非熟練駕駛?cè)?;入口?nèi)部則恰恰相反。行車段前半段,熟練駕駛?cè)说男袨轱L(fēng)險值超過非熟練駕駛?cè)?,后半段則低于后者。出口內(nèi)側(cè)熟練駕駛?cè)吮憩F(xiàn)出更高的行為風(fēng)險值,出口外側(cè)則相對偏低。即在隧道內(nèi)部,熟練駕駛?cè)诵袨轱L(fēng)險值高于非熟練駕駛?cè)耍欢谒淼劳獠浚鞘炀汃{駛?cè)诵袨轱L(fēng)險更高一些。

    2)在隧道路段,熟練駕駛?cè)嗽诔鋈肟诙蔚男袨轱L(fēng)險值與行車段相比偏低;非熟練駕駛?cè)藙t在出口段表現(xiàn)出較高的行為風(fēng)險值; 2種試驗人員在普通路段的行為風(fēng)險值明顯高于隧道路段,并且在入口段都表現(xiàn)出較低的風(fēng)險值。

    3)在隧道路段,熟練駕駛?cè)说男熊囁俣确植荚?5~85 km/h,行為風(fēng)險值分布在0.4~0.5; 非熟練駕駛?cè)说男熊囁俣确植荚?5~80 km/h,行為風(fēng)險值分布在0.3~0.5。在普通路段,熟練駕駛?cè)说男熊囁俣确植荚?00~110 km/h,行為風(fēng)險值分布在0.5~0.6; 非熟練駕駛?cè)说男熊囁俣确植荚?0~110 km/h,行為風(fēng)險值分布在0.4~0.6。

    4)對于不同類型的試驗人員,隧道路段安全車速差占比最大的均為10~20 km/h,而普通路段則為20~30 km/h。

    所有試驗人員均在入口段行為風(fēng)險值最低,在普通路段行為風(fēng)險值最高,這也說明所有試驗人員認(rèn)為隧道入口段風(fēng)險系數(shù)較高,所以會保持較低的安全車速差,即在隧道入口段需注意相關(guān)標(biāo)志、標(biāo)線以及安全設(shè)施的布置以降低其風(fēng)險系數(shù)。對于熟悉道路條件的熟練駕駛?cè)?,因其安全車速差較非熟練駕駛?cè)烁?,且在多發(fā)事故路段(入口段)并未出現(xiàn)行為風(fēng)險值降低的趨勢,這在一定程度上增加了事故隱患,需在實際安全設(shè)施布置過程中,考慮其行為風(fēng)險值突變點布置合理的安全保障措施,即在入口段駕駛?cè)诵袨轱L(fēng)險值驟增的區(qū)域(隧道外距入口100 m到隧道內(nèi)距入口220 m范圍)考慮布置安全保障設(shè)施。受各方面條件的約束,本文僅基于安全車速差建立了行為風(fēng)險評價模型,下一步建議多加入一些縱向駕駛績效指標(biāo)和橫向績效指標(biāo),如跟車距離、車頭視距、TTC、橫向偏移距離、橫向速度等。

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