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    換道過程中駕駛?cè)烁兄僮鞯哪J桨l(fā)現(xiàn)與規(guī)則挖掘

    2021-06-29 07:05:40龍彥黃建玲趙曉華
    關(guān)鍵詞:手腳后視鏡項(xiàng)集

    龍彥,黃建玲,2,趙曉華*

    (1.北京工業(yè)大學(xué),城市交通學(xué)院,交通工程北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京100124;2.北京市交通信息中心,北京100073)

    0 引言

    車輛換道是駕駛?cè)烁鶕?jù)自身駕駛需求和交通環(huán)境因素,通過感知、決策、操作車輛從一條車道變換到另一條車道的行為過程。換道是車輛行駛過程中最常見的駕駛行為之一,是駕駛過程中危險(xiǎn)程度較高的駕駛行為[1]。車輛換道行為在通行能力分析、交通流仿真、輔助駕駛、無人駕駛、交通安全等領(lǐng)域都有著廣泛的研究價(jià)值[2]。

    換道過程一般分為換道意圖產(chǎn)生、換道決策和換道執(zhí)行3部分。國內(nèi)外學(xué)者在這3方面進(jìn)行了大量研究。駕駛意圖是駕駛?cè)藘?nèi)心對(duì)下一步行為選擇的意向信念。Liu 等[3]提出通過駕駛行為等外在表現(xiàn)識(shí)別內(nèi)心狀態(tài)的駕駛意圖。目前,大多數(shù)研究采用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法進(jìn)行駕駛意圖識(shí)別。Pentland[4]、Kuge[5]、宗長富[6]、王一男[7]、胡少偉[8]等采用隱馬爾科夫模型HMM 進(jìn)行駕駛意圖識(shí)別;Mandalia[9]、Kumar[10]、Liu[11]等主要采用支持向量機(jī)SVM、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行駕駛意圖識(shí)別方面的研究;Peng 等[12]使用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測換道駕駛行為;Wirthmueller 等[13]采用LSTM 研究換道意圖的時(shí)間點(diǎn);Gebert 等[14]提出基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,CNNs)的駕駛意圖預(yù)測方法。換道決策是駕駛?cè)烁鶕?jù)自身和周圍環(huán)境對(duì)換道空間和時(shí)間條件進(jìn)行判斷,作出是否換道的決定。換道決策是關(guān)于換道的一個(gè)熱點(diǎn),大量學(xué)者對(duì)此進(jìn)行了研究。換道決策模型一般有:規(guī)則模型[15]、離散選擇模型[16]、安全距離模型[17]、人工智能模型[18]、馬爾科夫模型和生理-心理模型等。換道執(zhí)行是駕駛?cè)瞬僮鞣较虮P、油門剎車等控制車輛的位置、速度、加速度等,完成車輛換道。換道執(zhí)行模型是從駕駛?cè)藫Q道執(zhí)行過程中與周圍環(huán)境、車輛交互關(guān)系進(jìn)行分析,重點(diǎn)在于主車與臨近車輛行為的相互影響與作用,主要有元胞自動(dòng)機(jī)模型和運(yùn)動(dòng)波混合模型[2,19]。

    可以看出,以往學(xué)者在換道研究中,換道意圖側(cè)重于意圖識(shí)別研究,換道決策側(cè)重于換道條件判斷研究,換道執(zhí)行側(cè)重主車與臨近車輛的交互研究,缺乏換道過程中駕駛?cè)艘曈X感知與手腳操作的時(shí)序性、關(guān)聯(lián)性及其相互影響的研究。然而換道過程中視覺感知與手腳操作時(shí)序關(guān)聯(lián)性的研究能清晰揭示換道時(shí)感知與行為的時(shí)序與內(nèi)在關(guān)系,有助于:

    (1)換道過程的風(fēng)險(xiǎn)研判。換道過程需要在合適的時(shí)間進(jìn)行感知與手腳的配合操作,如有不當(dāng)容易引起碰撞風(fēng)險(xiǎn),將視覺感知與手腳操作微觀層面的時(shí)序關(guān)系弄清楚,能夠預(yù)判換道過程中的風(fēng)險(xiǎn),警示駕駛?cè)嗽谝院蟮膿Q道中進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避以提高換道安全。

    (2)換道事故的致因分析。發(fā)生換道事故時(shí),如果將視覺感知與手腳操作的時(shí)序與內(nèi)在關(guān)系呈現(xiàn)出來,能夠直觀看出同一時(shí)刻眼睛看哪里、手腳怎么操作,轉(zhuǎn)向操作前有沒有注視后視鏡,有沒有急加速、急減速、急打方向盤等,這樣能夠幫助分析事故原因。

    (3)駕駛培訓(xùn)效果提升。將新學(xué)員每一次換道的視覺感知與手腳操作的微觀時(shí)序和相互影響弄清楚,便于發(fā)現(xiàn)換道中新學(xué)員存在的個(gè)性問題,對(duì)其進(jìn)行個(gè)性化的講解、練習(xí),能夠提升學(xué)習(xí)效果。

    (4)駕駛經(jīng)驗(yàn)與技巧的細(xì)節(jié)表征。有經(jīng)驗(yàn)的司機(jī)換道安全、平穩(wěn)、快捷、舒適,把他們的視覺感知與手腳操作的模式和規(guī)則挖掘出來,一方面便于其他駕駛員學(xué)習(xí),另一方面,刻畫清晰的駕駛經(jīng)驗(yàn)與技巧可為無人駕駛提供借鑒。

    為此,本文分別提取換道瞬時(shí)和換道全過程的眼睛感知-手腳操作特征,刻畫換道時(shí)駕駛?cè)说母兄?操作細(xì)節(jié);從換道瞬時(shí)和換道全過程兩個(gè)角度發(fā)現(xiàn)眼睛感知-手腳操作的頻繁模式,挖掘它們的關(guān)聯(lián)規(guī)則,探索感知與操作相互作用的內(nèi)在機(jī)理。

    1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

    1.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)備

    本文實(shí)驗(yàn)采用AutoSim駕駛模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái),該實(shí)驗(yàn)平臺(tái)包括駕駛模擬艙、影音設(shè)備、中控系統(tǒng)、投影裝置4 個(gè)部分。駕駛模擬艙以日本豐田小轎車為原型,寬度約1.6 m,前方視野范圍140°,通過后視鏡可觀測后方30°范圍內(nèi)的交通狀況。經(jīng)實(shí)驗(yàn)評(píng)估,駕駛模擬艙的油門、剎車、震動(dòng)、音效等與真實(shí)駕駛過程中感覺基本一致,駕駛環(huán)境的真實(shí)性良好[20]。駕駛模擬艙能夠采集車輛位置、速度、加速度、剎車、油門、橫向位移、橫向加速度、方向盤轉(zhuǎn)角,以及周圍車輛的位置與速度等參數(shù)。實(shí)驗(yàn)中另一個(gè)重要的設(shè)備是SMI ETGTM眼鏡式眼動(dòng)儀,能夠記錄駕駛?cè)说难蹌?dòng)軌跡變化、注視位置、位移距離等特征,能夠?qū)崿F(xiàn)雙目掃視路徑的追蹤、記錄雙目活動(dòng)事件等。

    1.2 場景與被試

    道路場景參考北京市興延高速公路,利用3DMax、Hint CAD、Photoshop等軟件構(gòu)建駕駛模擬道路場景。實(shí)驗(yàn)道路長度46 km,車道寬度3.75 m,路肩寬4.5 m,橫斷面26 m,綠化帶2 m。所有實(shí)驗(yàn)過程的道路交通標(biāo)志線設(shè)置及規(guī)格符合國家標(biāo)準(zhǔn)(GB5768-2009)。整個(gè)高速公路限速為120 km ?h-1,交通流狀態(tài)為自由流。

    通過廣告招募40 名身體健康的被試,其中,3名進(jìn)行預(yù)實(shí)驗(yàn)。參加正式實(shí)驗(yàn)的37名被試中男性22名,女性15名;被試駕駛?cè)四挲g在24~55歲,平均年齡為36.1 歲,標(biāo)準(zhǔn)差為11.4 歲;被試駕駛?cè)说钠骄{齡12.3年,所有被試駕駛?cè)藳]有不良嗜好,均有高速公路駕駛經(jīng)驗(yàn)。

    1.3 實(shí)驗(yàn)流程

    (1)駕駛?cè)颂顚憘€(gè)人基本信息,進(jìn)行問卷調(diào)查;

    (2)檢查駕駛模擬艙是否正常;

    (3)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)前培訓(xùn)及測試;

    (4)佩戴眼動(dòng)儀并進(jìn)行標(biāo)定;

    (5)駕駛?cè)税凑招谐桃螅M(jìn)行自由行駛;

    (6)實(shí)驗(yàn)完成后駕駛?cè)颂顚憣?shí)驗(yàn)后的問卷信息。

    整個(gè)實(shí)驗(yàn)過程,要求被試遵守交通規(guī)則,根據(jù)道路情況和交通情況按照個(gè)人習(xí)慣進(jìn)行駕駛操作。駕駛實(shí)驗(yàn)平臺(tái)以20 Hz的頻率采集車輛運(yùn)行數(shù)據(jù),如:車輛位置、車輛速度、剎車踏板、油門踏板、橫向位移等。數(shù)據(jù)分析前首先提取換道過程,主要是確定換道的起點(diǎn)和終點(diǎn)。通過橫向偏移、航向角等確定換道起點(diǎn)和換道終點(diǎn)[21-22]。

    2 換道過程感知-操作的特征提取與表達(dá)

    2.1 換道瞬時(shí)感知-操作的特征提取與表達(dá)

    通過眼動(dòng)儀和模擬駕駛艙平臺(tái)采集換道過程中駕駛?cè)搜劬Φ淖⒁朁c(diǎn),方向盤轉(zhuǎn)角,油門踏板深度和剎車踏板深度。圖1為一個(gè)換道過程的眼睛注視點(diǎn)、方向盤轉(zhuǎn)角、油門踏板和剎車踏板的原始序列。

    圖1 換道過程的眼睛注視點(diǎn)X,Y 坐標(biāo)、方向盤轉(zhuǎn)角、油門和剎車Fig.1 Eye gaze,steering wheel angle,gas and brake panel during lane changing

    (1)眼睛注視感知的特征提取與表達(dá)

    眼動(dòng)儀采集的是駕駛?cè)俗⒁曀胶痛怪狈较虻南袼攸c(diǎn),像素點(diǎn)本身難以體現(xiàn)注視區(qū)域,將像素點(diǎn)劃分到區(qū)域才有更明確的注視感知意義。注視區(qū)域有不同的劃分方法,本文參考前人研究和換道的實(shí)際情況將注視區(qū)域劃分為5 個(gè)子區(qū):前方Z1、左后視鏡Z2、儀表盤Z3、右后視鏡Z4、車內(nèi)后視鏡Z5。然后將注視點(diǎn)劃分到上述5個(gè)區(qū)域,這樣原始注視點(diǎn)坐標(biāo)形成了眼睛注視序列E={e1,e2,…,ei,…},ei∈{Z1,Z2,Z3,Z4,Z5},其中,i為采樣時(shí)刻,該注視序列直觀體現(xiàn)了換道過程眼睛的注視感知區(qū)域,抓住了注視的關(guān)鍵特征。

    (2)手操作方向盤的特征提取與表達(dá)

    方向盤的原始數(shù)據(jù)是角度,不便體現(xiàn)手的瞬時(shí)“操作性”。因此,將原始方向盤角度進(jìn)行一階差分,得到手操作方向盤的瞬時(shí)速度;然后按照1 s進(jìn)行平滑處理,獲得方向盤旋轉(zhuǎn)速度ωi的時(shí)間序列。本文將其分為5類:急速左轉(zhuǎn)、緩慢左轉(zhuǎn)、保持不動(dòng)、緩慢右轉(zhuǎn)、急速右轉(zhuǎn)。這本質(zhì)上是個(gè)分類處理,將大尺度關(guān)鍵特征相同的歸為一類,降低噪聲影響,更有利于挖掘模式[23]。

    式中:ω1,ω2,ω3,ω4為分類閾值,需要根據(jù)實(shí)際研究情況進(jìn)行設(shè)定。本文按照樣本方向盤旋轉(zhuǎn)速度的98%,75%,25%,2%分位數(shù)來設(shè)定。

    通過上述分類處理,原始方向盤角度形成了方向盤旋轉(zhuǎn)快慢序列H={h1,h2,…,hi,…},hi∈{R1,R2,R3,R4,R5},提取到手操作方向盤的關(guān)鍵動(dòng)作特征。

    (3)腳踩踏剎車和油門的特征提取與表達(dá)

    剎車的原始數(shù)據(jù)是剎車踏板深度,不便體現(xiàn)腳的瞬時(shí)“操作性”。因此,將采集的剎車踏板深度進(jìn)行一階差分,得到瞬時(shí)踩、收速度vb,i;然后按照1 s進(jìn)行平滑處理,獲得剎車踏板踩收快慢的時(shí)間序列。本文將其分為5類:急踩剎車、緩踩剎車、剎車恒定、緩收剎車、急收剎車。

    同理,將采集的油門踏板深度進(jìn)行一階差分,得到瞬時(shí)踩踏速度vg,i;然后對(duì)其按照1 s進(jìn)行平滑處理,獲得油門踏板踩踏速度的時(shí)間序列。本文將其分為5 類:急踩油門、緩踩油門、油門恒定、緩收油門、急收油門。

    式中:vb,1,vb,2,vb,3,vb,4,vg,1,vg,2,vg,3,vg,4為分類閾值,需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行設(shè)定。本文按照其98%,75%,25%,2%分位數(shù)來設(shè)定。

    油門踏板和剎車踏板都是由腳操作的,一般地,腳同時(shí)只能踩一個(gè)踏板,要么油門,要么剎車。當(dāng)然,還有一種情況就是哪個(gè)也沒踩。因此,腳的動(dòng)作分類為上述10類再加“懸空P6”,共11類。這樣,原始油門踏板和剎車踏板序列形成了腳動(dòng)作踩收序列F={f1,f2,…,fi,…},fi∈{P1,P2,P3,P4,P5,P6,P7,P8,P9,P10,P11},提取了換道過程中腳動(dòng)作的關(guān)鍵特征。

    上述眼睛感知、手腳操作構(gòu)成換道過程的瞬時(shí)感知-操作的特征序列,即

    該序列表征了瞬時(shí)感知-操作特征。通過上述特征提取,將圖1換道過程原始序列轉(zhuǎn)化為圖2所示的特征序列,可將眼睛感知、手腳動(dòng)作直觀體現(xiàn)出來。

    圖2 換道過程中眼睛、手和腳的特征序列Fig.2 Characteristic sequence of lane changing

    2.2 全過程感知-操作的特征提取與表達(dá)

    瞬時(shí)感知-操作特征提取后,每一時(shí)刻的眼、手、腳的動(dòng)作清晰了。然而,換道是一個(gè)過程,從整個(gè)換道過程中分析眼、手、腳的配合,發(fā)現(xiàn)其模式對(duì)換道行為的分析更有意義。從4 個(gè)方面分析換道全過程:眼睛視覺感知和方向盤左右轉(zhuǎn)操作的先后性,整個(gè)換道過程方向盤轉(zhuǎn)動(dòng)的快慢性,整個(gè)換道過程油門踏板、剎車踏板是否都踩過,整個(gè)換道過程收、踩踏板的快慢性。

    (1)換道過程,左或右后視鏡視覺感知和方向盤左右轉(zhuǎn)操作的先后性相關(guān)定義。

    ①感知超前操作V1,換道過程看左或右后視鏡的時(shí)刻超前方向盤的左或右轉(zhuǎn)時(shí)刻;

    ②感知滯后操作V2,換道過程看左或右后視鏡的時(shí)刻滯后方向盤的左或右轉(zhuǎn)時(shí)刻;

    ③感知操作同步V3,換道過程看左或右后視鏡的時(shí)刻等于方向盤的左或右轉(zhuǎn)時(shí)刻;

    ④無視覺感知V4,換道過程沒有觀看后視鏡。

    判斷方法:在特征序列里分別找到眼睛視覺開始轉(zhuǎn)向左或右后視鏡的時(shí)刻和方向盤開始轉(zhuǎn)向的時(shí)刻,然后根據(jù)這兩時(shí)刻來判斷感知與操作的先后關(guān)系,如果眼睛視覺沒有轉(zhuǎn)向,則是無視覺感知。

    (2)整個(gè)換道過程方向盤轉(zhuǎn)動(dòng)快慢性相關(guān)定義。

    ①慢速轉(zhuǎn)動(dòng)模式S1,整個(gè)換道過程中沒有出現(xiàn)過急速左轉(zhuǎn)和急速右轉(zhuǎn);

    ②快速轉(zhuǎn)動(dòng)模式S2,整個(gè)換道過程中出現(xiàn)過急速左轉(zhuǎn)或急速右轉(zhuǎn)。

    判斷方法:按照時(shí)間順序遍歷整個(gè)換道過程的特征序列,只要出現(xiàn)過急速左轉(zhuǎn)或急速右轉(zhuǎn)狀態(tài),就是快速轉(zhuǎn)動(dòng)模式;沒有出現(xiàn)過急速左轉(zhuǎn)和急速右轉(zhuǎn)狀態(tài),便是慢速轉(zhuǎn)動(dòng)模式。

    (3)整個(gè)換道過程油門踏板、剎車踏板是否都踩過的相關(guān)定義。

    ①單踏板模式T1,在整個(gè)換道過程中,只踩過油門踏板而沒有踩過剎車踏板,或者只踩過剎車踏板沒有踩過油門踏板;

    ②雙踏板模式T2,在整個(gè)換道過程中,既踩過油門踏板也踩過剎車踏板。

    判斷方法:按照時(shí)間順序遍歷整個(gè)換道過程的特征序列,既出現(xiàn)過收、踩油門踏板(P1,P2,P3,P4,P5)中的任意一個(gè),也出現(xiàn)過收、踩剎車踏板(P7,P8,P9,P10,P11)中的任意一個(gè),即為雙踏板模式;否則,是單踏板模式。

    (4)整個(gè)換道過程收、踩踏板急速性的相關(guān)定義。

    ①踏板急變模式O1,在整個(gè)換道過程中出現(xiàn)過急收或急踩;

    ②踏板穩(wěn)定模式O2,在整個(gè)換道過程中只出現(xiàn)過踏板恒定;

    ③踏板緩變模式O3,除去以上兩種情況的模式。

    判斷方法:按照時(shí)間順序遍歷整個(gè)換道過程的特征序列,不管是哪個(gè)踏板只要出現(xiàn)過急收或急踩,就是踏板急變模式;不管是哪個(gè)踏板,只出現(xiàn)過恒定,是踏板穩(wěn)定模式;除去以上兩種模式的,就是踏板緩變模式。

    上述4個(gè)方面構(gòu)成了換道全過程的感知-操作特征,即

    式中:V∈{V1,V2,V3,V4},S∈{S1,S2},T∈{T1,T2},O∈{O1,O2,O3}。

    式(5)表征了全過程感知-操作的特征。對(duì)于圖1所示的例子,換道全過程的感知-操作特征為{V1,S2,T2,O1}。

    3 模式發(fā)現(xiàn)與規(guī)則挖掘

    3.1 模式發(fā)現(xiàn)

    在換道過程中,眼睛感知、手腳有哪些操作經(jīng)常一起出現(xiàn),哪些動(dòng)作有關(guān)聯(lián),對(duì)于眼手腳的內(nèi)在作用機(jī)理與換道行為非常重要。本文采用Apriori算法進(jìn)行換道頻繁模式發(fā)現(xiàn)和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。

    根據(jù)2.1節(jié)的相關(guān)定義,對(duì)于換道瞬時(shí)特征,一次換道過程為

    式中:ei,hi,fi為換道瞬時(shí)的項(xiàng),項(xiàng)集包含1 個(gè)或多個(gè)項(xiàng)的集合;l1為本次換道采樣點(diǎn)的數(shù)量,也就是本次換道的時(shí)間乘以采樣頻率。所有n次換道組成一個(gè)換道瞬時(shí)特征事務(wù)集,即

    式中:Sm的總行數(shù),即換道瞬時(shí)事務(wù)集的個(gè)數(shù)為

    對(duì)于換道全過程特征,一次換道過程為

    式中:V,S,T,O為換道全過程的項(xiàng),V∈{V1,V2,V3,V4},S∈{S1,S2},T∈{T1,T2},O∈{O1,O2,O3}。

    所有n次換道組成一個(gè)換道全過程特征事務(wù)集,即

    式中:Sp為總行數(shù),即換道全過程事務(wù)集的個(gè)數(shù)為n。

    為從換道瞬時(shí)事務(wù)集和換道全過程事務(wù)集中分別挖掘各自的頻繁模式,首先定義支持度。支持度,即頻率,是包含某項(xiàng)X的事務(wù)數(shù)N(X)與集合中所有事務(wù)數(shù)Nall的比例,即

    設(shè)定支持度閾值,采用Apriori 算法找到頻繁項(xiàng)集,發(fā)現(xiàn)換道的頻繁模式。

    Step 1 在換道集合中先搜索候選1項(xiàng)集及其對(duì)應(yīng)的支持度,根據(jù)支持度閾值篩選獲得頻繁1項(xiàng)集。

    Step 2 將頻繁1 項(xiàng)集進(jìn)行連接,生成候選2 項(xiàng)集,計(jì)算其支持度,根據(jù)支持度閾值篩選獲得頻繁2項(xiàng)集。

    Step 3 以此類推進(jìn)行迭代,直到獲得頻繁k項(xiàng)集(對(duì)于換道瞬時(shí)特征事務(wù)集,k=3;對(duì)于換道全過程特征事務(wù)集,k=4)。

    3.2 規(guī)則產(chǎn)生

    關(guān)聯(lián)規(guī)則表示換道過程集中兩個(gè)項(xiàng)集之間的關(guān)聯(lián)度或相關(guān)性的規(guī)則,關(guān)聯(lián)規(guī)則表示為X→Y,其中,X和Y互斥,X位于規(guī)則的左側(cè),是前件;Y位于規(guī)則的右側(cè),是后件。為挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則,首先定義置信度。置信度是換道過程已經(jīng)包含項(xiàng)集X的情況下,包含項(xiàng)集Y的百分比,即條件概率。

    設(shè)定置信度閾值ηmin,關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘則是從換道的頻繁模式中挖掘出滿足置信度閾值的所有關(guān)聯(lián)規(guī)則。對(duì)于頻繁模式中的項(xiàng)集Y,計(jì)算其所有的非空子集X和Y-X,對(duì)于非空子集X,

    如果有

    則,規(guī)則X→(Y-X)產(chǎn)生。

    4 結(jié)果

    4.1 換道過程中瞬時(shí)感知-操作模式

    從模擬駕駛實(shí)驗(yàn)中提取出左右換道各40 個(gè)。理論上換道過程中眼手腳的瞬時(shí)動(dòng)作共有275 種組合模式。經(jīng)統(tǒng)計(jì),本次實(shí)驗(yàn)中左換道出現(xiàn)96 種模式,右換道出現(xiàn)127 種模式。左、右換道瞬時(shí)事務(wù)集的個(gè)數(shù)分別為11499,11782。因?yàn)閾Q道過程中大多數(shù)時(shí)間是“看前方”,如果支持度閾值選的太大,“看后視鏡”等項(xiàng)將被淹沒,因此本文中瞬時(shí)感知-操作模式支持度閾值設(shè)為1%,由此找到的頻繁項(xiàng)集如表1所示。

    表1 換道瞬時(shí)感知-操作的頻繁項(xiàng)Table 1 Frequent items of instantaneous perception and operation

    從表1可以看出,對(duì)于頻繁1 項(xiàng)集,左、右換道 是一樣的(左換道的項(xiàng)Z2與右換道的項(xiàng)Z4是等價(jià)的)。對(duì)于頻繁2 項(xiàng)集,右換道比左換道多了12 個(gè)動(dòng)作組合模式。對(duì)于頻繁3項(xiàng)集,右換道有18種組合,左換道有13種組合,右換道與左換道相同的組合有12種。左換道特有模式為{Z2,R3,P10},右換道特有模式為{Z1,R1,P8},{Z1,R1,P9},{Z1,R1,P10},{Z1,R3,P11},{Z1,R5,P9},{Z1,R5,P10}。鑒于換道需要眼手腳三者配合,因此頻繁3項(xiàng)集的意義更大。右換道的頻繁模式多于左換道,說明右換道時(shí)眼手腳出現(xiàn)的組合更多樣,動(dòng)作種類更多。

    換道時(shí)看左、右后視鏡是極其重要的信息感知方式,左、右換道時(shí)看左、右后視鏡的時(shí)間占總換道時(shí)間的平均比例分別為6.01%、6.59%,右換道看后視鏡的時(shí)間多于左換道看后視鏡的時(shí)間??春笠曠R時(shí)手腳的動(dòng)作對(duì)換道安全與換道效率尤為重要,因此對(duì)看后視鏡時(shí)手腳的操作進(jìn)一步分析。理論上,換道看后視鏡時(shí)手腳動(dòng)作的組合模式有55 種模式。本次實(shí)驗(yàn)經(jīng)統(tǒng)計(jì),左換道看左后視鏡時(shí)手腳動(dòng)作組合模式出現(xiàn)20 種模式;右換道看右后視鏡時(shí),手腳動(dòng)作組合模式出現(xiàn)28種模式。從表1可以看出,無論左換道還是右換道,{看對(duì)應(yīng)的后視鏡,方向盤保持不動(dòng)、油門恒定}是頻繁模式。換道過程中看左或右后視鏡時(shí),手腳動(dòng)作的詳細(xì)情況如圖3和圖4所示。

    圖3 看后視鏡時(shí)手的各動(dòng)作比例Fig.3 Proportion of hand operating when looking at rearview mirror

    從圖3中可以看出,左、右換道過程中看左、右后視鏡時(shí)手操作方向盤的共同點(diǎn)有:手握方向盤“保持不動(dòng)”的比例最大;向哪個(gè)方向換道,則向這個(gè)方向“緩慢轉(zhuǎn)動(dòng)”方向盤的比例較大。左、右換道過程中看左、右后視鏡時(shí)手操作方向盤的不同點(diǎn)是:左換道時(shí),基本沒有方向盤“急速右轉(zhuǎn)”;而右換道時(shí),有方向盤“急速左轉(zhuǎn)”。

    從圖4中可以看出,左、右換道過程中看左、右后視鏡時(shí)腳操作油門剎車的共同點(diǎn)是“油門恒定”的比例最大,然后依次是緩踩油門、緩收油門。不同點(diǎn)是左換道時(shí)腳的動(dòng)作主要有6種,而右換道時(shí)腳的動(dòng)作主要有9種。

    圖4 看后視鏡時(shí)腳的各動(dòng)作比例Fig.4 Proportion of foot operating when looking at rearview mirror

    綜合上述分析可以看出,右換道看右后視鏡的時(shí)間多于左換道看左后視鏡的時(shí)間。左換道發(fā)現(xiàn)13種頻繁3項(xiàng)集模式,右換道發(fā)現(xiàn)18種頻繁3項(xiàng)集模式。無論左換道還是右換道,{看對(duì)應(yīng)的后視鏡,方向盤保持不動(dòng)、油門恒定}是頻繁模式。左換道時(shí),手操作方向盤、腳操作油門剎車的動(dòng)作種類少,操作相對(duì)簡單;右換道時(shí),手操作方向盤、腳操作油門剎車的動(dòng)作種類多,操作相對(duì)復(fù)雜;右換道比左換道表現(xiàn)出更復(fù)雜的瞬時(shí)感知-操作行為。

    關(guān)于換道過程中瞬時(shí)感知-操作關(guān)聯(lián)規(guī)則,由于大多數(shù)時(shí)間是“看前方”,同時(shí)換道瞬時(shí)事務(wù)集的項(xiàng)為3,挖掘到的規(guī)則幾乎全部是關(guān)于“看前方Z1”的,如R3→Z1,P3→Z1等,實(shí)際意義不大。因此本次實(shí)驗(yàn)沒有挖掘到有實(shí)際價(jià)值的瞬時(shí)感知-操作關(guān)聯(lián)規(guī)則。

    4.2 全過程感知與操作模式的結(jié)果

    理論上眼手腳全過程感知與操作模式共有48種模式。經(jīng)統(tǒng)計(jì),在本次實(shí)驗(yàn)中右換道出現(xiàn)14 種模式,左換道出現(xiàn)15 種模式。左、右換道全過程事務(wù)集的個(gè)數(shù)都為40,將全過程感知與操作模式支持度閾值設(shè)為10%,由此找到的頻繁項(xiàng)集如表2所示。

    從表2可以看出,左右換道的頻繁1 項(xiàng)集是完全一樣的,左右換道的頻繁2 項(xiàng)集基本一樣,左換道的頻繁3 項(xiàng)集比右換道多6 個(gè),左換道的頻繁4項(xiàng)集比右換道多1個(gè)??梢钥闯?,左換道的頻繁模式數(shù)量多于右換道的,左換道全過程感知-操作模式數(shù)量相對(duì)多、模式相對(duì)分散;右換道全過程感知-操作模式數(shù)量相對(duì)少、模式相對(duì)集中。右換道的{V2,S2,T1,O3}、{V2,S2,T2,O1}、{V2,S2,T1,O1}的支持度分別為25%、25%、10%;左換道的{V2,S2,T2,O1}、{V2,S1,T1,O3}、{V2,S2,T1,O3}、{V1,S1,T1,O3}的支持度分別為17.5%、12.5%、12.5%、10%。右換道整個(gè)過程中,V2的支持度(75%)比V1的支持度(20%)大得多,S2的支持度(77.5%)比S1的支持度(22.5%)大得多。因此,右換道全過程感知-操作模式相對(duì)集中于含有V2、S2的模式。左換道全過程中,V2的支持度為65%,V1的支持度為27.5%;S2的支持度為57.5%,S1的支持度為42.5%。因此,相對(duì)于右換道,左換道過程感知-操作模式分散于含有V2、V1、S2、S1的模式。左換道比右換道多出的模式是含有V1、S1的模式,如表1所示。

    表2 換道全過程感知-操作的頻繁項(xiàng)Table 2 Frequent items of perception and operation of whole process

    本文將置信度閾值設(shè)為80%,左換道挖掘到22條規(guī)則,右換道挖掘到27 條規(guī)則,相同規(guī)則有11條,結(jié)合換道實(shí)際情況進(jìn)一步篩選得到的重要規(guī)則如表3所示。

    表3 關(guān)聯(lián)規(guī)則Table 3 Association rules

    右換道的規(guī)則說明方向盤快速轉(zhuǎn)動(dòng)S2與感知滯后操作V2是互相強(qiáng)關(guān)聯(lián)的。因?yàn)楦兄獪?,有“相?duì)少的時(shí)間”進(jìn)行決策與操作,所以換道過程中會(huì)相對(duì)快速操作方向盤;與此同時(shí),如果腳只操作油門踏板且快速操作,便形成{V2,S2,T1,O1} 模式;如果腳只操作油門踏板且緩慢操作,便形成{V2,S2,T1,O3} 模式;如果腳在油門和剎車踏板交替操作,此時(shí)100%是快速操作,便形成{V2,S2,T2,O1}模式,這是右換道感知-操作3 種頻繁模式的機(jī)理所在?!案兄獪蟛僮鳌笨赡艿脑蚴钱?dāng)駕駛?cè)擞辛藫Q道意圖,眼睛轉(zhuǎn)向右后視鏡前手會(huì)無意識(shí)地往該方向稍為轉(zhuǎn)動(dòng)方向盤,這一點(diǎn)還需進(jìn)一步研究。

    左換道的規(guī)則,如果感知超前操作,那么90.9%是單踏板;如果方向盤是緩慢轉(zhuǎn)動(dòng),那么82.4%是單踏板。因?yàn)楦兄?,有“相?duì)多的時(shí)間”進(jìn)行決策與操作,多數(shù)情況下緩慢操作油門,緩慢轉(zhuǎn)動(dòng)方向盤,從而形成了{(lán) }V1,S1,T1,O3模式;左換道的方向盤快速轉(zhuǎn)動(dòng)與感知滯后操作盡管沒形成強(qiáng)關(guān)聯(lián),但V2的支持度(65%),S2的支持度(57.5%)也都超過50%,因此類似右換道的機(jī)理也形成了{(lán)V2,S2,T1,O3}、{V2,S2,T2,O1} 模式;至于{V2,S1,T1,O3}模式,一個(gè)可能的解釋是盡管“感知滯后操作”,但看了左后視鏡發(fā)現(xiàn)換道條件足夠,因此就緩慢轉(zhuǎn)動(dòng)方向盤、只操作油門踏板且緩慢操作,這是左換道感知-操作4種頻繁模式的機(jī)理所在。

    5 結(jié)論

    車輛換道是車輛行駛過程中最常見的駕駛行為之一。換道過程中駕駛?cè)说母兄?操作細(xì)節(jié)、感知與操作相互作用的內(nèi)在機(jī)理對(duì)換道安全和換道效率至關(guān)重要。本文通過提取換道瞬時(shí)和換道全過程的眼睛感知-手腳操作的特征,采用Aprior 算法發(fā)現(xiàn)眼睛感知-手腳操作的頻繁模式,挖掘它們的關(guān)聯(lián)規(guī)則,得出如下結(jié)論:

    (1)刻畫了換道過程瞬時(shí)感知操作的微觀細(xì)節(jié),挖掘了瞬時(shí)感知操作模式。左換道有13 種頻繁3 項(xiàng)集模式,右換道有18 種頻繁3 項(xiàng)集模式;看對(duì)應(yīng)的后視鏡時(shí),方向盤保持不動(dòng)與油門恒定是經(jīng)常同時(shí)出現(xiàn)的模式;右換道比左換道需要較多的后視鏡感知時(shí)間、較復(fù)雜的瞬時(shí)感知-操作行為。

    (2)刻畫了換道全過程感知操作的整體行為,挖掘了全過程感知操作模式。左換道有4種頻繁4項(xiàng)集模式,右換道有3種頻繁4項(xiàng)集模式,左換道全過程感知-操作模式數(shù)量相對(duì)多、模式相對(duì)分散;右換道全過程感知-操作模式數(shù)量相對(duì)少、模式相對(duì)集中。

    (3)左右換道感知-操作的細(xì)節(jié)與機(jī)理不完全一致,右換道的“感知滯后操作”“方向盤快速轉(zhuǎn)動(dòng)”比例比左換道高。

    上述結(jié)論的貢獻(xiàn)和啟示為:①研判換道過程中的風(fēng)險(xiǎn)。在進(jìn)行換道時(shí),盡量做到“感知超前操作”,因?yàn)椤盁o視覺感知”與“感知滯后操作”都有一定的碰撞風(fēng)險(xiǎn)。②提升駕駛培訓(xùn)的效果。讓新學(xué)員明確右換道比左換道需要較多的后視鏡感知時(shí)間、較復(fù)雜的手腳操作行為,右換道時(shí)更要謹(jǐn)慎操作;同時(shí),將新學(xué)員每一次換道的視覺感知與手腳操作的微觀時(shí)序弄清楚,便于進(jìn)行個(gè)性化培訓(xùn)、提升學(xué)習(xí)效果。③表征駕駛經(jīng)驗(yàn)與技巧。將安全、平穩(wěn)、快捷、舒適的換道過程的視覺感知、手腳操作模式和規(guī)則挖掘出來,為無人駕駛提供借鑒,提高無人駕駛換道的安全性與舒適性。

    需要指出的是換道過程中眼睛感知-手腳操作之間的關(guān)聯(lián)性、感知與操作相互作用的內(nèi)在機(jī)理是復(fù)雜的、是一個(gè)研究難點(diǎn),本文僅進(jìn)行了初步探索,由于使用的是駕駛模擬艙,與真實(shí)環(huán)境有所區(qū)別,同時(shí)樣本數(shù)據(jù)相對(duì)少,故左右換道感知-操作的機(jī)理還需進(jìn)一步探究。本文方向盤、油門和剎車的分類閾值是根據(jù)本文實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析進(jìn)行選取的,不同實(shí)驗(yàn)環(huán)境下分類閾值的選取有待進(jìn)一步驗(yàn)證與標(biāo)定。另外,換道行為模式會(huì)受周圍交通環(huán)境的影響,本文研究的是環(huán)境相對(duì)簡單的高速公路下的自由換道,其他環(huán)境下的換道行為模式還需深入研究。

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