自然駕駛狀態(tài)下多車道高速公路駕駛人的視覺特性

呂云飛

自然駕駛狀態(tài)下多車道高速公路駕駛人的視覺特性

呂云飛

（長安大學 汽車學院，陜西 西安 710064）

為了評價不同車道數(shù)的高速公路環(huán)境下駕駛人的安全性，在河南省選取一條具有代表性的高速公路路線，招募10名職業(yè)駕駛人進行實車試驗，采用眼動儀（Face LAB5.0），分別采集每位駕駛人的眼動行為指標，運用數(shù)據(jù)分析軟件分析駕駛人的視覺特性。

交通安全；高速公路；眼動儀；駕駛人視覺

引言

高速公路駕駛員在駕駛車輛過程中，對行車環(huán)境的感知主要通過眼睛等感官器官來完成，形成駕駛行為變換的決策[1]。所以，車輛駕駛員的視覺特性研究對行車安全尤為重要。本研究在真實道路環(huán)境與自然駕駛狀態(tài)下開展實車試驗，對高速公路上駕駛員的視覺特征進行記錄，分析其視覺特征，為風險駕駛行為預測奠定基礎。

1 試驗數(shù)據(jù)采集

1.1 試驗道路

為了研究不同車道數(shù)下的高速公路駕駛人視覺特性，選取的高速公路要包含不同車道數(shù)，且盡可能地選取不同車道數(shù)下環(huán)境相同的高速公路駕駛。根據(jù)研究目的，選取試驗路線，如圖1所示。

1.2 被試選取

試驗共選取駕駛人10名，全部為男性職業(yè)駕駛人。駕駛人年齡在25～53歲之間，駕齡在3～25年之間，被試人員均具備完成試驗條件。

1.3 試驗車輛及設備

試驗車輛選用別克英朗，由于試驗設備安裝步驟較多且監(jiān)測數(shù)據(jù)較為復雜，為了保證設備的正常運行及數(shù)據(jù)可靠性，試驗時車上需至少兩名工作人員輔助。

1.4 試驗過程及數(shù)據(jù)

試驗在自然駕駛條件下進行，要求車輛駕駛員按照自己的駕駛習慣自由行駛。

圖1 高速公路環(huán)境下實車試驗路線

步驟1：選取高速公路試驗路段，將眼動儀和錄像機等設備正常啟動。

步驟2：安裝并調試眼動儀及行車記錄儀等設備。

步驟3：啟動車輛，在真實高速公路交通環(huán)境駕駛車輛，記錄所需試驗數(shù)據(jù)。

步驟4：利用眼動儀記錄駕駛員在行車過程中的基礎眼動數(shù)據(jù)，進而分析注視時間、注視點位置等眼動數(shù)據(jù)[2]；利用行車記錄儀記錄行車過程中駕駛員的換道、超車、跟馳等駕駛行為。

步驟5：熄火停車，試驗結束。

2 注視目標分類及其區(qū)域劃分

2.1 注視目標分類

通過對駕駛員眼動錄像中的注視點進行逐個記錄，并對應駕駛員所注視到的目標。根據(jù)目標的特性，將駕駛員的注視目標分為6類。這6類目標又可分為動態(tài)目標和靜態(tài)目標兩大類，表1為不同道路上對駕駛員注視目標的分類[3]。

表1 注視目標

注視目標類型注視目標 動態(tài)目標車輛對車遠、對車近、前車遠、前車近、右車遠、右車近、左車遠、左車近 靜態(tài)目標道路對向路遠、對向路近、前路遠、前路近、右路遠、右路近、中央隔離欄、中間帶、中央標線 車內左后視鏡、右后視鏡、儀表儀盤、車內其他目標 交通信息交通標識標牌 其他目標路邊、植物、廣告、天橋、建筑物、遠處、天空

2.2 注視區(qū)域劃分

交通環(huán)境中的目標在駕駛員視野平面上形成一個個區(qū)域，稱之為注視區(qū)域[4]。根據(jù)注視區(qū)域現(xiàn)有劃分方法[5]，本研究將駕駛員視野平面劃分為5個注視區(qū)域，如圖2所示。

圖2 注視區(qū)域的劃分

3 不同高速公路車道上的駕駛人注意力特性分析

3.1 駕駛人眼動行為特性分布

行車過程中，駕駛員主要通過注視、掃視以及眨眼三種眼睛的基本運動形式獲取外界信。注視是指人將眼睛的中央凹對準某一目標的一種眼動行為[6]。掃視是眼球的一種跳躍性運動，是由視線點或視線方位的突然改變而引起的一種眼動行為[6]。眨眼是人眼睛的一種“不自主”運動。相關研究表明，眨眼不屬于視覺搜索的范圍[7]。因此，研究僅選取注視行為和掃視行為的相關參數(shù)進行駕駛意圖辨識的相關研究。

駕駛員在雙向4車道、雙向6車道和雙向8車道路段的平均注視持續(xù)時間如圖3所示。可以看出，雙向4車道、雙向6車道和雙向8車道駕駛員的平均注視持續(xù)時間差異較大，車道數(shù)越多駕駛員的注視時間略多。分析認為，在雙向8車道的高速公路上，交通環(huán)境復雜，車輛較多，駕駛員需要不斷來尋求駕駛信息和保證安全駕駛，所以駕駛員表現(xiàn)出注視持續(xù)時間最長的特征。而雙向4車道的高速公路上車輛密度相對較低，駕駛員只需要搜索車輛一側的駕駛信息，因此注視持續(xù)時間最短。

圖3 不同道路條件下駕駛員平均注視持續(xù)時間對比

對不同道路條件下駕駛員眼動掃視幅度進行統(tǒng)計，如圖4所示。在雙向8車道的高速公路上的駕駛員的掃視幅度遠高于雙向6車道和雙向4車道的高速公路。分析認為，雙向8車道的高速公路，交通信息較多，駕駛員需要不停遠近、左右大范圍地轉移注視目標，因此掃視幅度較大；而在雙向4車道的高速公路公路上行駛時，干擾因素較少，駕駛員注意力會較多地在某一區(qū)域內，因此掃視幅度較小。

圖4 不同道路條件駕駛員眼動掃視幅度

3.2 駕駛員注意力分配特征

在試驗的河南省高速公路上，被試者的注視目標可以分為5類，即：道路、車輛、車內、交通信息以及其他目標。根據(jù)實驗或分析目的一般有不同的分類，如根據(jù)注視目標的動態(tài)與靜態(tài)的特性，可以把駕駛員的注視目標歸為動態(tài)目標和靜態(tài)目標兩大類；此外，根據(jù)駕駛員所注視的目標是否與行車道路環(huán)境等與交通是否相關，還可以把駕駛員的注視目標分為與交通有關目標和與交通無關目標兩類。

如圖5所示，當把駕駛員的注視目標分為動態(tài)目標和靜態(tài)目標兩種時，在試驗道路上，駕駛員在行車過程中對靜態(tài)目標的注視概率超過了90%。這也說明了在試驗路段，駕駛員對道路、交通信息及其他目標比較關注。

圖5 試驗道路上所有駕駛員注視目標的百分比分布

當把駕駛員的注視目標分為與交通相關和與交通無關的兩類時，由圖6可知，在試驗路段所有駕駛員在駕駛過程中的注意力接近92%的在與交通信息有關目標上。

圖6 試驗道路上所有駕駛員注視目標的百分比分布

3.3 駕駛員興趣區(qū)域特征

根據(jù)上述對注視區(qū)域的劃分，將a區(qū)域歸為近距離區(qū)域1，將b區(qū)域和d區(qū)域歸為主視區(qū)中距離區(qū)域2，將區(qū)域c歸為主視區(qū)遠距離區(qū)域3，將區(qū)域e歸為近距離車內區(qū)域4，從而對駕駛員的注視距離進行分析。圖6為不同道路上所有駕駛員的注視距離頻次分布。可見，在三車道基本路段和四車道基本路段上，駕駛員的注視距離分布十分相似，均主要集中在遠處；在三車道匝道口和四車道匝道口上，駕駛員的注視距離大多集中在中距離；在二車道基本路段，駕駛員注意力主要集中在中距離和遠距離處；而二車道匝道口，駕駛員的注視距離大多集中在中距離。其原因可能是四車道的路線比較復雜，駕駛員需要時刻注意中距離道路線形的變化，因此在這兩種道路上，駕駛員近距離的注視較多，而在各類型道路匝道口道路上，由于車流量不大，所以駕駛員的近距離車內注視較少。

圖7 不同道路上所有駕駛員注視距離頻次分布圖

4 結論

綜上，在高速公路雙向4車道、雙向6車道和雙向8車道下，駕駛員的平均注視持續(xù)時間差異較大，車道數(shù)越多駕駛員的注視時間略多。在雙向8車道的高速公路上的駕駛員的掃視幅度遠高于雙向6車道和雙向4車道的高速公路。此外，駕駛員在行車過程中對靜態(tài)目標的注視概率以及對與交通相關的目標的注視概率均超過了90%。這也說明了駕駛員對道路、交通信息比較關注。

[1] 倪捷,劉志強.高速公路駕駛人跟車視覺行為研究[J].安全與環(huán)境工程,2015,22(6):129-133+138.

[2] 程建梅,陳強,章超,等.城市道路不同駕駛環(huán)境下汽車駕駛員注意力分配定量研究[J].科學技術與工程,2018,18(25):286-295.

[3] 郭應時,馬勇,付銳,等.汽車駕駛人駕駛經驗對注視行為特性的影響[J].交通運輸工程學報,2012,12(05):91-99.

[4] 石斌,喻澤文,鄔芳迪,等.基于視覺心理的山區(qū)公路曲線段視覺誘導與安全評價[J].公路工程,2018,43(02):257-264.

[5] 王少博.高速公路隧道環(huán)境下駕駛人注視與負荷特性研究[D].西安:長安大學,2017.

[6] 冀秉魁.基于駕駛員視覺特性的駕駛行為預測方法研究[D].長春:吉林大學,2014.

[7] 袁偉.城市道路環(huán)境中汽車駕駛員動態(tài)視覺特性試驗研究[D].西安:長安大學,2008.

Visual Characteristics of Drivers in Multi-lane Expressway under Natural Driving Condition

LV Yunfei

( School of Automobile, Chang’an University, Shaanxi Xi’an 710064 )

In order to evaluate the driver's safety in the expressway environment with different lanes, a representative expressway route was selected in Henan Province, and 10 professional drivers were recruited to carry out real vehicle test. The eye movement behavior indicators of each driver were collected by using Face LAB5.0, and the visual characteristics of drivers were analyzed by using data analysis software.

Traffic safety; Expressway; Eye movement instrument; Driver's vision

A

1671-7988(2021)22-122-03

U467

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1671-7988(2021)22-122-03

CLC NO.:U467

呂云飛，就讀于長安大學汽車學院。

10.16638/j.cnki.1671-7988.2021.022.031