門架式可變情報(bào)板道路節(jié)點(diǎn)數(shù)量閾值研究*

彭志彪 伍毅平▲ 榮 建 徐 昶

（1.北京工業(yè)大學(xué)城市交通學(xué)院 北京100124；2.北京工業(yè)大學(xué) 北京市城市交通運(yùn)行保障工程技術(shù)研究中心 北京100124）

0 引 言

隨著汽車保有量及其日均出行次數(shù)不斷增加，交通擁堵問題日益嚴(yán)重。為提升機(jī)動車運(yùn)行效率，我國已實(shí)施多種智能交通系統(tǒng)及設(shè)備以期合理分配交通量，如智能交通信號[1]、匝道控制[2]，以及智能交通信息發(fā)布系統(tǒng)[3]。其中，可變情報(bào)板（variable message sign，VMS）是智能交通系統(tǒng)的重要信息發(fā)布設(shè)備之一，已被證明是緩解交通擁堵和合理引導(dǎo)司機(jī)決策的重要措施[4-5]。雖然面向個體用戶的車載導(dǎo)航越來越普及，但VMS作為群體和大范圍的誘導(dǎo)設(shè)施，目前仍不可或缺[6]。根據(jù)安裝方式不同，VMS主要分為懸臂式和門架式，其中門架式可變情報(bào)板主要應(yīng)用于高速公路和城市快速路。截止2018年，北京地區(qū)國省干道已建成使用可變情報(bào)板414塊，其中門架式可變情報(bào)板133 塊，占總數(shù)量的32.1%。

雖然VMS在我國應(yīng)用已有十幾年，但仍然缺乏完整的VMS設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)和使用規(guī)范，隨意性與盲目性等問題在設(shè)計(jì)和使用中依然普遍存在[7]。通過對北京市駕駛?cè)诉M(jìn)行問卷調(diào)查發(fā)現(xiàn)，46.5%的駕駛?cè)吮硎緯P(guān)注VMS發(fā)布的信息；31.6%的駕駛?cè)苏J(rèn)為VMS在使用中存在問題，集中體現(xiàn)為統(tǒng)一性缺乏和信息量過載[8]。通過實(shí)際調(diào)研發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)階段應(yīng)用的門架式可變情報(bào)板其版面道路節(jié)點(diǎn)數(shù)沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，部分版面道路節(jié)點(diǎn)數(shù)達(dá)7～8 個[9]。進(jìn)一步分析表明，VMS道路節(jié)點(diǎn)數(shù)過多導(dǎo)致駕駛?cè)瞬荒芸焖佾@取有效信息，是造成VMS利用率較低的重要原因之一[10，11]。同時，駕駛?cè)嗽谛熊囘^程中對可變情報(bào)板的視認(rèn)時間非常短暫，信息量超載導(dǎo)致駕駛?cè)瞬荒茉诙虝r間內(nèi)獲取有效信息，從而分散更多注意力在視認(rèn)上，造成分心駕駛，不僅增加行車的安全風(fēng)險(xiǎn)，對整個交通流也會造成不良影響[12-13]。

實(shí)際上，目前已有相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)[14-15]規(guī)定了VMS的部分設(shè)計(jì)規(guī)范。GB5768.2—2009《道路交通標(biāo)志和標(biāo)線第二部分道路交通標(biāo)志》對VMS的用途、顯示方式、設(shè)置位置和顏色等進(jìn)行了詳細(xì)說明。GB/T 29103—2012《道路交通信息服務(wù)通過可變情報(bào)板發(fā)布的交通信息》規(guī)定了VMS 的信息結(jié)構(gòu)、文本信息（如字體、高度、顏色）、圖形信息和圖像信息。Manual on Uniform Traffic Control Devices（MUTCD）規(guī)定了VMS 的應(yīng)用范圍、信息顯示要求、文本設(shè)置要求等?，F(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)側(cè)重于VMS文本信息的顯示內(nèi)容，但對圖形信息及其顯示信息量仍缺乏明確規(guī)定。

以往針對VMS顯示信息的研究，主要通過偏好問卷調(diào)查（RP）、陳述偏好問卷調(diào)查（SP）和駕駛實(shí)驗(yàn)等方式探究駕駛?cè)嗽诓煌煌顩r、不同天氣條件以及不同駕駛?cè)嘶緦傩院蜕鐣傩韵拢瑢Σ煌愋蚔MS顯示內(nèi)容和格式的偏好，以滿足駕駛?cè)艘曊J(rèn)需求或降低駕駛?cè)艘曊J(rèn)時間[16-18]。研究對象主要集中在懸臂式可變情報(bào)板，對門架式可變情報(bào)板關(guān)注較少。相比之下，門架式可變情報(bào)在版面尺寸、信息內(nèi)容、圖文形式等方面均與懸臂式可變情報(bào)板存在顯著差異，其最優(yōu)信息量有待進(jìn)一步研究。

綜上，本文針對門架式可變情報(bào)板道路節(jié)點(diǎn)數(shù)量的優(yōu)化問題開展研究?？紤]到行車過程中90%的外部信息主要依靠視覺獲取[19]，因此，研究主要從駕駛?cè)艘曊J(rèn)特性展開。結(jié)合本文研究特點(diǎn)及實(shí)驗(yàn)成本，研究采用靜態(tài)認(rèn)知實(shí)驗(yàn)方法。并且，已有研究表明，當(dāng)車速低于120 km/h 時，駕駛?cè)说膭右暳挽o視力差別不顯著[20]。因此，通過室內(nèi)靜態(tài)認(rèn)知實(shí)驗(yàn)，獲取駕駛?cè)藢MS 顯示不同道路節(jié)點(diǎn)數(shù)量的客觀認(rèn)知和主觀評價數(shù)據(jù)，探究門架式可變情報(bào)板道路節(jié)點(diǎn)數(shù)與駕駛?cè)苏J(rèn)知需求的關(guān)系，并通過構(gòu)建基于熵權(quán)法的TOPSIS模型對顯示不同道路節(jié)點(diǎn)數(shù)的門架式可變情報(bào)板進(jìn)行綜合評價，從而確定最優(yōu)道路節(jié)點(diǎn)數(shù)量。研究有助于完善VMS 設(shè)計(jì)規(guī)范和使用標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)而提升VMS的實(shí)際應(yīng)用效果。

1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

1.1 被試人員選取

共選取42 名北京地區(qū)駕駛?cè)藚⑴c實(shí)驗(yàn)，其中，男性駕駛?cè)?6 名，女性駕駛?cè)?6 名；職業(yè)司機(jī)20名，非職業(yè)司機(jī)22名。被試人員年齡在24～57歲之間（平均年齡36歲，標(biāo)準(zhǔn)差為11.3歲）。被試駕齡至少1年，其中駕齡10年以上有19人（占比45%）。所有被試人員視力或矯正后的視力均在4.8以上。

為保證樣本選取合理，研究主要參考了以往靜態(tài)認(rèn)知及動態(tài)模擬實(shí)驗(yàn)的樣本選取原則[21-22]：樣本總量不少于30，性別、年齡、駕齡分布合理。同時，通過問卷和測評，確保被試具有實(shí)際駕車經(jīng)驗(yàn)和可變情報(bào)板使用經(jīng)歷。

1.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)備

實(shí)驗(yàn)采用E-Prime 心理學(xué)實(shí)驗(yàn)操作平臺，E-Prime 是實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)化行為研究的一個跨平臺系統(tǒng)，平臺能呈現(xiàn)刺激為文本、圖像和聲音（可以同時呈現(xiàn)三者的任意組合），并提供詳細(xì)的時間信息和事件細(xì)節(jié)，刺激呈現(xiàn)與屏幕刷新同步，精度可達(dá)毫秒。實(shí)驗(yàn)過程中將預(yù)先制作好的門架式可變情報(bào)板呈現(xiàn)在操作平臺上，進(jìn)而將版面信息投影到高清顯示屏，實(shí)驗(yàn)過程中被試通過觀看高清顯示屏獲得VMS信息。

為創(chuàng)造安靜的實(shí)驗(yàn)環(huán)境，避免外界因素干擾，實(shí)驗(yàn)安排在封閉安靜的室內(nèi)進(jìn)行，見圖1（b）。實(shí)驗(yàn)過程中被試坐在屏幕正前方，為確定被試距高清顯示屏的合理距離L，見圖1（a），采用人機(jī)工程學(xué)理論計(jì)算L 為[23]

式中：h 為被試視點(diǎn)高度與屏幕上邊緣的高度差；θ為被試視線高度與屏幕上邊緣的夾角，當(dāng)θ ≤8°時，駕駛?cè)丝梢詼?zhǔn)確認(rèn)讀標(biāo)志上的文字[24]。

本次實(shí)驗(yàn)中，經(jīng)實(shí)際測量確定，h=0.28 m ，θ取8°，計(jì)算得L=2 m。

圖1 室內(nèi)靜態(tài)認(rèn)知實(shí)驗(yàn)說明Fig.1 Illustration of indoor static cognition experiment

1.3 實(shí)驗(yàn)場景

為避免熟悉路網(wǎng)及重復(fù)地名對實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)造成干擾，實(shí)驗(yàn)中的道路名稱及地點(diǎn)名稱均為隨機(jī)組合，與實(shí)際路網(wǎng)不相關(guān)，且每塊版面道路名稱及地點(diǎn)名稱均不相同。版面尺寸和版面上文字的字體及字高等要素均依據(jù)GB5768—2009《道路交通標(biāo)志和標(biāo)線》設(shè)計(jì)。字體為黑體字，字高為20 cm，文字高寬比為1:1。版面尺寸選用使用最普遍的1 m×10 m 類型，版面設(shè)計(jì)圖例見圖2。根據(jù)現(xiàn)有門架式可變情報(bào)板道路節(jié)點(diǎn)數(shù)，確定本實(shí)驗(yàn)測試道路節(jié)點(diǎn)數(shù)為2，3，4，5，6，7，8共7個水平，共開發(fā)制作7幅門架式可變情報(bào)板。

圖2 門架式可變情報(bào)板Fig.2 Full-span overhead VMSs

1.4 實(shí)驗(yàn)流程

實(shí)驗(yàn)開始前被試填寫基本信息問卷，獲取被試個人屬性、疲勞狀態(tài)等基本信息。主實(shí)驗(yàn)員向被試宣讀實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)語，實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)語分為實(shí)驗(yàn)內(nèi)容和實(shí)驗(yàn)注意事項(xiàng)2個部分，重點(diǎn)告知被試實(shí)驗(yàn)流程，確保被試按照實(shí)驗(yàn)要求及時進(jìn)行按鍵操作以保證實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確有效。

正式實(shí)驗(yàn)前，被試先進(jìn)行預(yù)實(shí)驗(yàn)，熟悉實(shí)驗(yàn)流程和實(shí)驗(yàn)操作，在被試完全熟悉且沒有問題后進(jìn)行正式實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)過程中高清顯示屏依次顯示版面信息和對應(yīng)問題，版面顯示順序隨機(jī)，每次僅顯示1幅版面或1 個對應(yīng)問題。被試視認(rèn)并理解完1 幅版面上的全部信息后，按下對應(yīng)按鍵并回答客觀問題?？陀^問題為關(guān)于版面內(nèi)容的理解性選擇題，反映被試對版面內(nèi)容理解的準(zhǔn)確性。再次按下對應(yīng)按鍵后回答主觀問題，分別對版面綜合設(shè)計(jì)和信息量接受程度評分，采用李克特量表的形式將評分范圍定為1～5 分，1 分代表最差，5 分代表最好，評分完畢后進(jìn)入下1幅版面的視認(rèn)。具體實(shí)驗(yàn)流程見圖3。

1.5 數(shù)據(jù)采集

實(shí)驗(yàn)過程中，平臺自動記錄各時段時間（毫秒級）。實(shí)驗(yàn)開始時，被試按鍵進(jìn)入視認(rèn)時段，平臺開始計(jì)時，視認(rèn)結(jié)束后被試再次按鍵結(jié)束視認(rèn)并進(jìn)入理解答題時間，答題完畢后再次按鍵，平臺依次記錄2個時段時間。被試回答客觀問題，主試者如實(shí)記錄答案，將正確答案記為1，錯誤答案記為0。通過主觀問題獲取被試對當(dāng)前版面的綜合設(shè)計(jì)評分和信息量接受程度評分。對42名被試分別進(jìn)行7次視認(rèn)實(shí)驗(yàn)，得到共計(jì)294組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)有效率為100%。

圖3 靜態(tài)認(rèn)知實(shí)驗(yàn)流程Fig.3 The process of static cognition experiment

2 數(shù)據(jù)分析方法

2.1 變量設(shè)計(jì)與選取

研究以道路節(jié)點(diǎn)數(shù)為自變量。為避免單一客觀指標(biāo)或單一主觀指標(biāo)對實(shí)驗(yàn)結(jié)果造成偏差，本研究從客觀指標(biāo)和主觀指標(biāo)2個方面選取因變量。

2.1.1 客觀指標(biāo)

1）視認(rèn)時間。從版面出現(xiàn)到被試將版面上所有信息視認(rèn)完的時間，由軟件自動記錄保存，反映被試視認(rèn)過程的長短。

2）理解時間。被試完成視認(rèn)后開始答題，從屏幕出現(xiàn)題目到給出答案的時間為理解時間，由軟件自動記錄保存，反映被試對所視認(rèn)版面的理解速度。

3）信息理解正確率。每道題目回答正確的被試人數(shù)比上被試總?cè)藬?shù)，反映被試對所視認(rèn)版面理解的準(zhǔn)確性。

2.1.2 主觀指標(biāo)包括

1）綜合設(shè)計(jì)評分。被試對剛視認(rèn)完的版面設(shè)計(jì)進(jìn)行主觀評分，反映被試對所視認(rèn)版面整體設(shè)計(jì)優(yōu)劣的評價。

2）信息量接受程度評分。被試對剛視認(rèn)完的版面進(jìn)行信息量接受程度評分，反映被試對所視認(rèn)版面所包含信息量的接受程度。

2.2 分析方法

首先，通過描述性分析獲取各特征指標(biāo)隨道路節(jié)點(diǎn)數(shù)的變化趨勢；其次，利用方差分析確定不同道路節(jié)點(diǎn)數(shù)下具有顯著性差異的特征指標(biāo)；再次，通過基于熵權(quán)的 technique for order preference by similarity to an ideal solution（TOPSIS）綜合評價模型完成門架式可變情報(bào)板顯示效果綜合評價，確定最佳道路節(jié)點(diǎn)數(shù)；最后，利用多指標(biāo)綜合評價方法對TOPSIS結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。

2.2.1 熵權(quán)法確定權(quán)重

本文采用熵權(quán)法確定各指標(biāo)權(quán)重。熵權(quán)法是一種客觀賦權(quán)方法，根據(jù)各指標(biāo)差異程度，利用信息熵計(jì)算出各指標(biāo)熵權(quán)，再通過熵權(quán)對各指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行修正，進(jìn)而得到較為客觀的指標(biāo)權(quán)重[25]。相比主觀賦權(quán)法，熵權(quán)法可以避免人為因素帶來的誤差[26]。熵權(quán)法計(jì)算過程如下。

1）構(gòu)建m 個水平n 個評價指標(biāo)的判斷矩陣H，見式（1）。

式中：xij為第j 個指標(biāo)下第i 個水平的定量化數(shù)值。

2）統(tǒng)一因變量隨自變量變化的趨勢。

3）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，見式（2）。

式中：Yij為xij的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值；min(xj)為第j 個指標(biāo)的最小值；max(xj)為第j 個指標(biāo)的最大值。

4）計(jì)算第j 個指標(biāo)下第i 個水平的指標(biāo)值的比重pij，見式（3）。

5）計(jì)算第j 項(xiàng)指標(biāo)的熵Ej，見式（4）。

若

則定義

6）計(jì)算各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)值Wj，見式（5）。

2.2.2 TOSIS綜合評價

TOPSIS是在有限方案多目標(biāo)決策分析中常用的一種科學(xué)方法，通過計(jì)算評價對象與最優(yōu)目標(biāo)之間的差值對評價對象進(jìn)行相對優(yōu)劣評價。TOPSIS算法能充分利用原始數(shù)據(jù)，從而減少信息損失[27]。計(jì)算過程如下。

1）統(tǒng)一因變量隨自變量變化的趨勢。

2）對各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理，得到歸一化矩陣Aij。

式中：aij為定量化數(shù)值xij的歸一化數(shù)值。

3）進(jìn)行加權(quán)處理，得到加權(quán)矩陣Zij。將熵權(quán)法確定的各指標(biāo)權(quán)重向量Wj應(yīng)用到歸一化矩陣中，加權(quán)矩陣Zij由歸一化矩陣Aij和權(quán)重矩陣Wj相乘得到，見式（7）。

4）從矩陣Z 中選出各項(xiàng)指標(biāo)參數(shù)的最大值和最小值，得到最優(yōu)方案Z+和最差方案Z-，見式（8）～（9）。

式中：zij為aij加權(quán)后的數(shù)值；z1+為第1個指標(biāo)的最大值，以此類推；z1-為第1 個指標(biāo)的最小值，以此類推。

5）計(jì)算各評價對象與最優(yōu)方案和最差方案的距離Di+與Di-，見式（10）～（11）。

6）計(jì)算綜合評價值Bi，B 值取值范圍為0～1，B 值越接近1表示評價對象與最優(yōu)方案貼近度越高，即該評價對象的綜合評價越好，見式（12）。

2.2.3 多指標(biāo)綜合評價

應(yīng)用簡單綜合評價方法對TOPSIS結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，其評價基本過程如下。

1）指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化。

式中：Pij為第j 個指標(biāo)下第i 個水平的標(biāo)準(zhǔn)化值；為第j 個指標(biāo)的均值；sdj為第j 個指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)偏差。

2）綜合評價指數(shù)。

式中：IPIi為第i 個評價對象的綜合評價指數(shù)；IPIi＞0 時，評價對象處于較好水平。

3 研究結(jié)果

3.1 描述性分析

匯總視認(rèn)時間、理解時間、信息理解正確率、綜合設(shè)計(jì)評分和信息量接受程度評分5項(xiàng)評價指標(biāo)的平均值見表1，平均值與標(biāo)準(zhǔn)差的趨勢圖見圖4～8。其中，視認(rèn)時間和理解時間與道路節(jié)點(diǎn)數(shù)呈正相關(guān)；信息量接受程度評分和綜合設(shè)計(jì)評分與道路節(jié)點(diǎn)數(shù)呈負(fù)相關(guān)；信息理解正確率隨道路節(jié)點(diǎn)數(shù)變化趨勢不明顯。道路節(jié)點(diǎn)數(shù)量越多，駕駛?cè)怂枰曊J(rèn)時間和理解時間越長，對版面的主觀打分越低。同時，隨著道路節(jié)點(diǎn)數(shù)增加，各指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差均不斷增大。另外，由圖5 和圖8 可知，相比于4 個道路節(jié)點(diǎn)，5 個道路節(jié)點(diǎn)的視認(rèn)時間大幅度增加，信息量接受程度評分大幅度降低。

表1 評價指標(biāo)平均值Tab.1 Average value of evaluation indexes

圖4 視認(rèn)時間平均值和標(biāo)準(zhǔn)差Fig.4 Average value and standard deviation of visual cognition time

圖5 理解時間平均值和標(biāo)準(zhǔn)差Fig.5 Average value and standard deviation of understanding time

圖6 信息理解正確率平均值Fig.6 Average value of correctness of information understanding

圖7 綜合設(shè)計(jì)評分平均值和標(biāo)準(zhǔn)差Fig.7 Average value and standard deviation of comprehensive design scoring

圖8 信息量接受程度評分平均值和標(biāo)準(zhǔn)差Fig.8 Average value and standard deviation of information acceptance scoring

3.2 統(tǒng)計(jì)分析

為確定不同道路節(jié)點(diǎn)數(shù)下存在顯著差異的特征指標(biāo)，同時避免方差非齊性對結(jié)果造成影響，采用Welch's anova 方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。分析結(jié)果見表2。在7個道路節(jié)點(diǎn)水平下，視認(rèn)時間、理解時間、綜合設(shè)計(jì)評分和信息量接受程度評分4 項(xiàng)指標(biāo)在95%的置信區(qū)間內(nèi)表現(xiàn)出顯著性差異，信息理解正確率無顯著性差異。

當(dāng)交通標(biāo)志信息量過多時，駕駛員的短時記憶能力容易超載，從而造成信息理解偏差[28]。本研究中信息理解正確率隨道路節(jié)點(diǎn)數(shù)量變化不顯著，主要原因是在靜態(tài)認(rèn)知實(shí)驗(yàn)中未限制駕駛?cè)艘曊J(rèn)時間，要求駕駛?cè)送耆斫獍婷嫘畔⒑笤龠M(jìn)行任務(wù)切換。另一方面，當(dāng)?shù)缆饭?jié)點(diǎn)數(shù)增加時駕駛?cè)艘曊J(rèn)時間和理解時間均增大，導(dǎo)致駕駛?cè)藢Π婷嫘畔⒌睦斫獬潭仍黾?，從而減小了不同道路節(jié)點(diǎn)間理解準(zhǔn)確性的差異。

因此，根據(jù)統(tǒng)計(jì)性分析結(jié)果，選取視認(rèn)時間、理解時間、綜合設(shè)計(jì)評分和信息量接受程度評分4 項(xiàng)指標(biāo)作為門架式可變情報(bào)板道路節(jié)點(diǎn)數(shù)綜合評價的特征指標(biāo)。

表2 Welch's anova 分析結(jié)果Tab.2 Results of Welch's anova analysis

3.3 綜合評估

3.3.1 TOPSIS綜合評價結(jié)果

首先，根據(jù)平均值數(shù)據(jù)構(gòu)建7個水平4個評價指標(biāo)的判斷矩陣H 。

其次，用熵權(quán)法計(jì)算各指標(biāo)權(quán)重。在本實(shí)驗(yàn)中，綜合設(shè)計(jì)評分與信息量接受程度評分越高表示VMS顯示信息越合理。相反，視認(rèn)時間與理解時間越低則VMS效果越好。因此，對視認(rèn)時間與理解時間取對數(shù)，從而統(tǒng)一單調(diào)性。

按式（2）進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣Yij，再由式（3）～（4）計(jì)算各指標(biāo)的熵值Ej。

由式（5）計(jì)算可得到各指標(biāo)的權(quán)重Wj。

最后，用TOPSIS 法計(jì)算各水平的綜合評價值。對統(tǒng)一單調(diào)性的數(shù)據(jù)按式（6）進(jìn)行歸一化處理得到歸一化矩陣Aij，由式（7）得到加權(quán)矩陣，再由式（8）～（9）計(jì)算得到最優(yōu)方案Z+和最差方案Z-。

由式（10）～（12）最終計(jì)算得到各水平的綜合評價值B，計(jì)算結(jié)果見表3。

表3 綜合評價值Tab.3 Comprehensive evaluation value

由熵權(quán)法確定的權(quán)重結(jié)果可知，視認(rèn)時間和信息量接受程度評分對道路節(jié)點(diǎn)數(shù)影響較大，綜合設(shè)計(jì)評分對道路節(jié)點(diǎn)數(shù)影響較小，理解時間對道路節(jié)點(diǎn)數(shù)影響最小。門架式可變情報(bào)板道路節(jié)點(diǎn)數(shù)對駕駛?cè)嗽谛熊囘^程中最直接影響為視認(rèn)時間。道路節(jié)點(diǎn)數(shù)越多，信息量越大，駕駛?cè)藶楂@取有效信息所需視認(rèn)時間越長。

隨著門架式可變情報(bào)板道路節(jié)點(diǎn)數(shù)增加，綜合評價值呈下降的趨勢。當(dāng)?shù)缆饭?jié)點(diǎn)數(shù)為8 個時，綜合評價值最低。當(dāng)?shù)缆饭?jié)點(diǎn)數(shù)為2和4個時，綜合評價值最高，分別為0.95 和0.917。當(dāng)?shù)缆饭?jié)點(diǎn)數(shù)為2時，版面給駕駛?cè)颂峁┑男畔⒘窟^小，不能提供更多路況信息，也不能充分利用VMS 版面空間。因此，基于TOPSIS初步確定門架式可變情報(bào)板最大信息量閾值為4個道路節(jié)點(diǎn)。

3.3.2 多指標(biāo)綜合評價結(jié)果

為驗(yàn)證基于TOPSIS 評價結(jié)果的合理性，研究進(jìn)一步計(jì)算各特征指標(biāo)的綜合評價指數(shù)。將各指標(biāo)量值由式（13）～（14）對指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，按式（15）計(jì)算每個道路節(jié)點(diǎn)的綜合評價指數(shù)，結(jié)果見圖9。

由圖9可知，當(dāng)?shù)缆饭?jié)點(diǎn)數(shù)小于5個時綜合評價指數(shù)為正值，門架式可變情報(bào)板的性能較好；當(dāng)?shù)缆饭?jié)點(diǎn)數(shù)達(dá)到5個時，綜合評價指數(shù)為負(fù)值，門架式可變情報(bào)板的性能較差。綜合以上分析，建議門架式可變情報(bào)板道路節(jié)點(diǎn)數(shù)不宜超過4個。

4 結(jié) 論

基于室內(nèi)靜態(tài)認(rèn)知實(shí)驗(yàn)，面向駕駛?cè)艘曊J(rèn)特征開展了門架式可變情報(bào)板最優(yōu)道路節(jié)點(diǎn)數(shù)量研究。

1）駕駛?cè)艘曊J(rèn)時間和理解時間與道路節(jié)點(diǎn)數(shù)呈正相關(guān)；信息量接受程度評分和綜合設(shè)計(jì)評分與道路節(jié)點(diǎn)數(shù)呈負(fù)相關(guān)；信息理解正確性隨道路節(jié)點(diǎn)數(shù)變化趨勢不明顯。

2）道路節(jié)點(diǎn)數(shù)對視認(rèn)時間、理解時間、綜合設(shè)計(jì)評分和信息量接受程度評分具有顯著影響，對信息理解正確率無顯著影響。

3）結(jié)合描述性分析、統(tǒng)計(jì)分析和綜合評估結(jié)果，確定門架式可變情報(bào)板最優(yōu)設(shè)計(jì)節(jié)點(diǎn)數(shù)不宜超過4個。

本文基于靜態(tài)認(rèn)知實(shí)驗(yàn)僅針對門架式可變情報(bào)板的道路節(jié)點(diǎn)數(shù)進(jìn)行了研究，版面設(shè)計(jì)中不同的圖形組合方式、是否顯示距離和時間等信息可能會對道路節(jié)點(diǎn)數(shù)量產(chǎn)生影響，有待于進(jìn)一步研究。除此，由于靜態(tài)認(rèn)知實(shí)驗(yàn)未涉及車輛運(yùn)行速度、交通量、外部環(huán)境等因素對駕駛?cè)艘曊J(rèn)特性的影響，研究結(jié)果未考慮駕駛?cè)藢勺兦閳?bào)板的注意力分擔(dān)率，同時本文視認(rèn)特征數(shù)據(jù)可能比實(shí)際值高，后續(xù)將通過動態(tài)模擬實(shí)驗(yàn)和實(shí)車測試進(jìn)一步驗(yàn)證和優(yōu)化研究結(jié)果。