考慮駕駛?cè)颂匦缘闹嘎窐?biāo)志視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間研究

魏田正, 張 杰, 李晨新, 劉浩學(xué),4, 朱 彤

(1.長(zhǎng)安大學(xué) 汽車學(xué)院，陜西 西安 710064；2.交通運(yùn)輸部公路科學(xué)研究院，北京 100088；3.長(zhǎng)安大學(xué) 運(yùn)輸工程學(xué)院，陜西 西安 710064;4.長(zhǎng)安大學(xué) 汽車運(yùn)輸安全保障技術(shù)交通行業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，陜西 西安 710064)

0 引言

指路標(biāo)志是向道路使用者傳遞道路方向、地點(diǎn)和距離，或提供與之相交道路、著名地點(diǎn)、服務(wù)區(qū)等信息的重要交通標(biāo)志，是為駕駛?cè)颂峁┲匾煌ㄐ畔⒌妮d體。指路標(biāo)志的版面包含許多設(shè)計(jì)因素，現(xiàn)行《道路交通標(biāo)志和標(biāo)線》(GB5768.2—2009)對(duì)指路標(biāo)志的顏色、形狀、漢字高度、字體等有明確的規(guī)定，但對(duì)于指路標(biāo)志是否需要中英對(duì)譯、版面設(shè)計(jì)等的規(guī)定并未明確[1]，各地方標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范中指路標(biāo)志設(shè)計(jì)與使用的有關(guān)規(guī)定也不盡相同。作為道路視覺(jué)信息的一部分，指路標(biāo)志影響駕駛?cè)说囊曈X(jué)特性，進(jìn)而影響駕駛?cè)说囊曊J(rèn)反應(yīng)時(shí)間[2]。因此，研究駕駛?cè)藢?duì)指路標(biāo)志的視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間對(duì)于保證駕駛?cè)丝焖?、安全的到達(dá)目的地具有重要意義。

已有研究多集中于探究信息量對(duì)指路標(biāo)志視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間的影響，Liu[3]、趙淑婷[4]、陳炎等[5]均研究了標(biāo)志信息量與視認(rèn)時(shí)間的關(guān)系，以路名數(shù)作為信息量來(lái)得出標(biāo)志的信息閾值。杜志剛等[6]運(yùn)用室內(nèi)模擬試驗(yàn)分析了指路標(biāo)志信息量與視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間的定量關(guān)系。劉光輝等[7]分析了指路標(biāo)志的漢字個(gè)數(shù)閾值、路名數(shù)閾值與極限認(rèn)知時(shí)間的關(guān)系。除了基于路名、地名個(gè)數(shù)的信息量研究，有關(guān)學(xué)者還探究了基于信息理論的指路標(biāo)志信息量。Chaurand等[8]基于信息論計(jì)算了每塊標(biāo)志牌的信息量以便后續(xù)開(kāi)展指路標(biāo)志影響下的駕駛行為研究。左淑霞等[9]基于信息理論進(jìn)行了視認(rèn)研究, 得出標(biāo)志信息信息量閾值為286.3 bit。呂能超等[2, 10]基于信息理論成果定量計(jì)算了交通標(biāo)志牌上每個(gè)元素的信息量，對(duì)每種元素賦權(quán)以最終得到整塊標(biāo)志牌的信息量。視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間研究也包括對(duì)于指路標(biāo)志版面設(shè)計(jì)及文字組合的問(wèn)題。崔正虎[11]研究了指路標(biāo)志上文字橫向排列與縱向排列方式對(duì)駕駛?cè)艘曊J(rèn)、理解特性的影響。許亞琛等[12]量化了信息量及信息量矩陣排列對(duì)視認(rèn)時(shí)間的影響。李國(guó)芳等[13]通過(guò)對(duì)比改進(jìn)版面和國(guó)標(biāo)推薦版面，發(fā)現(xiàn)在搜索認(rèn)知方面2種版面間無(wú)顯著差異。楊曼娟等[14]發(fā)現(xiàn)在3條路名信息情況下，3種語(yǔ)言及以上對(duì)照的指路標(biāo)志和單語(yǔ)指路標(biāo)志之間的視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間有顯著差異。以上對(duì)于視認(rèn)規(guī)律的探索研究多數(shù)為基于室內(nèi)模擬試驗(yàn)，毫秒級(jí)心理學(xué)軟件E-prime在探究指路標(biāo)志視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間的有關(guān)研究中得到了大量的使用，表明在對(duì)視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間研究方面，利用E-prime軟件進(jìn)行室內(nèi)的模擬具有相對(duì)有效性。

綜上所述，已有研究多集中于指路標(biāo)志設(shè)計(jì)因素對(duì)于駕駛?cè)艘曊J(rèn)反應(yīng)時(shí)間的影響，且較多地基于路名數(shù)量展開(kāi)信息量研究，而且對(duì)于文字組合問(wèn)題的研究是基于3條路名信息條件進(jìn)行的，指路標(biāo)志研究設(shè)計(jì)中較少關(guān)注駕駛?cè)水愘|(zhì)性對(duì)其視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間的影響。因此，在文獻(xiàn)綜述的基礎(chǔ)上，本研究遴選信息量、版面形式(簡(jiǎn)稱版面)、文字組合、路名熟悉度、駕駛?cè)颂匦灾笜?biāo)等變量，搭建基于E-prime的試驗(yàn)仿真平臺(tái)，探究標(biāo)志設(shè)計(jì)及駕駛?cè)颂匦砸蛩貙?duì)指路標(biāo)志視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間的影響，以期為指路標(biāo)志的優(yōu)化設(shè)計(jì)及駕駛?cè)税踩{駛培訓(xùn)提供參考與借鑒。

1 試驗(yàn)

1.1 被試者招募

本試驗(yàn)共在西安市招募了34名被試駕駛?cè)耍渲心行?6名，女性18名，所有被試者的裸眼視力或矯正視力均達(dá)到4.8及以上，試驗(yàn)前狀態(tài)良好，無(wú)熬夜、飲酒等情況，且均未做過(guò)類似試驗(yàn)。

1.2 指路標(biāo)志設(shè)計(jì)

根據(jù)《道路交通標(biāo)志和標(biāo)線 第2部分: 道路交通標(biāo)志》(GB 5768.2—2009)[1]及地方標(biāo)準(zhǔn)的相關(guān)規(guī)定，利用AutoCAD軟件設(shè)計(jì)了51塊(3塊用于練習(xí)，48塊用于正式試驗(yàn))城市道路不同交叉口的指路標(biāo)志，路名條數(shù)從3條到6條，選擇了2種常見(jiàn)版面并考慮了路名文字組合，指路標(biāo)志中路名一部分為虛構(gòu)，一部分源于被試駕駛?cè)松顓^(qū)域中的西安市路名。為保證試驗(yàn)結(jié)果的可靠性，在試驗(yàn)過(guò)程中，路名均不連續(xù)重復(fù)出現(xiàn)。每種相同特征的指路標(biāo)志設(shè)置了3次試驗(yàn)以增加樣本數(shù)據(jù)的可靠性，具體示例如圖1所示。為消除路名漢字不同而可能產(chǎn)生的影響，文字組合對(duì)照組除了文字組合變量，其余變量均相同，且所有指路標(biāo)志的漢字避免使用生僻字。

圖1 指路標(biāo)志示例

1.3 試驗(yàn)方案

本研究利用可采集毫秒級(jí)反應(yīng)時(shí)的心理學(xué)軟件E-prime2.0進(jìn)行試驗(yàn)設(shè)計(jì)，標(biāo)志顯示屏幕分辨率設(shè)置為1 024×768，圖片大小及像素均通過(guò)Photoshop進(jìn)行一致性處理。雖然在動(dòng)靜態(tài)下視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間有所不同，但許多研究表明，駕駛?cè)藢?duì)交通標(biāo)志圖片的靜態(tài)視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間可以作為交通標(biāo)志的評(píng)價(jià)指標(biāo)[15-17]。

本試驗(yàn)包含了51組視認(rèn)反應(yīng)試驗(yàn)，具體為3組練習(xí)試驗(yàn)和48組正式試驗(yàn)。視認(rèn)反應(yīng)試驗(yàn)流程如圖2所示。當(dāng)試驗(yàn)開(kāi)始時(shí)，屏幕出現(xiàn)“+”持續(xù)800 ms 提示目標(biāo)路名即將出現(xiàn)，隨后在屏幕上呈現(xiàn)目標(biāo)路名，被試者需要記住該目標(biāo)路名，并在隨后出現(xiàn)的指路標(biāo)志上找到并確認(rèn)其所處位置，指路標(biāo)志的呈現(xiàn)不設(shè)置限定時(shí)間，直到被試者做出位置按鍵反應(yīng)。試驗(yàn)會(huì)對(duì)被試者的每個(gè)判斷進(jìn)行正誤反饋，以激勵(lì)被試者認(rèn)真試驗(yàn)，正誤反饋后保留了1 000 ms的空白來(lái)掩蔽刺激。為避免指路標(biāo)志中目標(biāo)路名所處位置對(duì)視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間的影響，設(shè)計(jì)過(guò)程中維持上、左、右3個(gè)方向的目標(biāo)路名數(shù)量平衡，試驗(yàn)中各指路標(biāo)志的順序隨機(jī)出現(xiàn)以抵消順序效應(yīng)的影響。

圖2 視認(rèn)反應(yīng)試驗(yàn)流程

1.4 試驗(yàn)流程

試驗(yàn)在單獨(dú)的實(shí)驗(yàn)室中進(jìn)行，以確保被試者處于安靜的試驗(yàn)環(huán)境，減少外界環(huán)境對(duì)被試者視認(rèn)反應(yīng)的干擾。具體試驗(yàn)流程如下：

(1)正式試驗(yàn)前，統(tǒng)計(jì)被試者人口學(xué)因素并要求其填寫(xiě)基于7級(jí)李克特評(píng)分法的目標(biāo)路名熟悉度量表。該表將被試者對(duì)路名熟悉程度從“非常陌生”到“非常熟悉”分為7級(jí)，收集了被試者日常生活中對(duì)本試驗(yàn)所涉及全部目標(biāo)路名的熟悉程度。

(2)工作人員講解視認(rèn)反應(yīng)試驗(yàn)的測(cè)試步驟，確保每位被試者清楚試驗(yàn)的要求、內(nèi)容及具體操作。

(3)在視認(rèn)反應(yīng)試驗(yàn)過(guò)程中，被試者坐于電腦前大約70 cm處[2]，確保被試者可清晰看見(jiàn)指路標(biāo)志上的內(nèi)容。試驗(yàn)流程如圖2所示，被試者按照目標(biāo)路名選擇其在標(biāo)志牌上對(duì)應(yīng)的位置并按下相應(yīng)的“↑”、“←”、“→”鍵。

(4)為緩解疲勞，每隔8組任務(wù)穿插1張風(fēng)景圖，被試者可稍作休息，試驗(yàn)結(jié)束后根據(jù)任務(wù)總體正確率，每名被試者獲得一定的酬勞。

2 數(shù)據(jù)處理及分析

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

在試驗(yàn)中，軟件采集了被試者視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間及反應(yīng)正誤結(jié)果，被試者所給的按鍵反應(yīng)結(jié)果與目標(biāo)路名所在方位不一致的，視為反應(yīng)錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，對(duì)該次視認(rèn)反應(yīng)任務(wù)對(duì)應(yīng)的視認(rèn)時(shí)間予以剔除。同時(shí)，由于被試者分心、狀態(tài)不佳或隨機(jī)性的影響，在試驗(yàn)過(guò)程中不可避免地會(huì)出現(xiàn)視認(rèn)時(shí)間明顯高于或低于其他值的情況，將這些視認(rèn)時(shí)間作為異常數(shù)據(jù)剔除，可用統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法加以處理。本研究選擇基于SPSS箱形圖的數(shù)據(jù)處理方法來(lái)剔除異常值，最終一共剔除了13組錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和53組異常數(shù)據(jù)，剩余有效數(shù)據(jù)為1 566組。將駕齡≤2 a的駕駛?cè)硕x為新手駕駛?cè)?，將駕齡>2 a的駕駛?cè)硕x為經(jīng)驗(yàn)駕駛?cè)薣18]。

2.2 數(shù)據(jù)分析

2.2.1 指路標(biāo)志設(shè)計(jì)因素對(duì)駕駛?cè)艘曊J(rèn)反應(yīng)時(shí)間的影響

(1)信息量

圖3為不同信息量條數(shù)下視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間均值的擬合曲線?？梢钥闯?，隨著指路標(biāo)志中信息量條數(shù)的增加，駕駛?cè)艘曊J(rèn)反應(yīng)時(shí)間也增加，且具有近似線性正相關(guān)關(guān)系。

圖3 信息量條數(shù)與視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間關(guān)系

(2)版面與文字組合

被試者對(duì)不同指路標(biāo)志版面及文字組合的視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間如圖4所示。無(wú)論是在僅中文情況下還是中英對(duì)譯情況下，駕駛?cè)藢?duì)于版面1和版面2的視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間均隨著信息量條數(shù)的增加而增加，在文字為僅中文的指路標(biāo)志中，駕駛?cè)藢?duì)于版面1的平均視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間低于版面2。在同一版面中，指路標(biāo)志文字僅中文與中英互譯的視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間相互之間差別不大，且同樣隨著信息量條數(shù)的增加而增加。

圖4 駕駛?cè)艘曊J(rèn)反應(yīng)時(shí)間變化曲線

(3)標(biāo)志設(shè)計(jì)因素對(duì)視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間的影響

為進(jìn)一步分析指路標(biāo)志設(shè)計(jì)因素對(duì)駕駛?cè)艘曊J(rèn)反應(yīng)時(shí)間的影響，對(duì)被試者視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間使用SPSS進(jìn)行2×2×4的多因素方差分析。表1為三因素方差分析的結(jié)果?？梢钥闯觯婷?、文字組合和信息量條數(shù)三者之間的交互作用對(duì)于駕駛?cè)艘曊J(rèn)反應(yīng)時(shí)間的影響不具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(顯著性p=0.105)。信息量條數(shù)對(duì)因變量具有顯著性作用(p<0.05)，隨著指路標(biāo)志中信息量條數(shù)的不斷增加，駕駛?cè)说囊曊J(rèn)反應(yīng)時(shí)間也增加，說(shuō)明駕駛?cè)嗽谥嘎窐?biāo)志中發(fā)現(xiàn)目標(biāo)道路的難度逐漸增大。版面和信息量條數(shù)二者之間具有交互作用(p=0.016<0.05)。進(jìn)一步地通過(guò)對(duì)信息量條數(shù)的簡(jiǎn)單主效應(yīng)分析得，隨著指路標(biāo)志信息量條數(shù)的增加，駕駛?cè)藢?duì)于目標(biāo)道路的視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間估算邊際平均值顯著增加。通過(guò)對(duì)版面的簡(jiǎn)單主效應(yīng)分析發(fā)現(xiàn)，通過(guò)優(yōu)化指路標(biāo)志的版面，可降低駕駛?cè)藢?duì)于指路標(biāo)志中目標(biāo)道路的視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間。

表1 三因素方差分析結(jié)果

2.2.2 駕駛?cè)颂匦灾笜?biāo)對(duì)其視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間的影響

(1)目標(biāo)路名熟悉度

運(yùn)用k-means聚類分析法將熟悉度分為熟悉與陌生2類，對(duì)于各組數(shù)據(jù)中存在異常值的情況，采用第二極值法進(jìn)行修正。圖5為在不同指路標(biāo)志下駕駛?cè)藢?duì)目標(biāo)路名平均反應(yīng)時(shí)間的對(duì)比，其中0表示指路標(biāo)志文字僅為中文，1表示路名文字為中英對(duì)譯。由圖5可得，指路標(biāo)志下駕駛?cè)艘曊J(rèn)反應(yīng)時(shí)間在不同路名熟悉度間具有差異，相對(duì)于陌生目標(biāo)路名，駕駛?cè)嗽谑煜つ繕?biāo)路名時(shí)的視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間較短。駕駛?cè)藢?duì)不同路名熟悉度的視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間隨著指路標(biāo)志信息量的增加而增加。隨著指路標(biāo)志信息量的增加，與版面2相比，不同路名熟悉度在版面1間的平均視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間差異較小。文字組合在不同路名熟悉度間的差異不明顯。

圖5 路名熟悉度的視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間比較

(2)人口學(xué)因素對(duì)視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間的影響

駕駛?cè)巳丝趯W(xué)因素的描述性統(tǒng)計(jì)如表2所示，在新手駕駛?cè)酥校詣e之間的平均視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間基本相同，而在經(jīng)驗(yàn)駕駛?cè)酥?，男性的平均視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間低于女性，表明對(duì)于相同的指路標(biāo)志，男性駕駛?cè)丝赡軙?huì)比女性駕駛?cè)烁斓匾曊J(rèn)出目標(biāo)路名所在位置。

表2 人口學(xué)因素描述性統(tǒng)計(jì)

(3)駕駛?cè)颂匦詫?duì)其視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間的影響

為探究駕駛?cè)颂匦詫?duì)指路標(biāo)志視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間的影響，遴選駕駛?cè)说男詣e、駕齡及目標(biāo)路名熟悉度，對(duì)被試者的視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間使用SPSS進(jìn)行2×2×2的多因素方差分析。表3為三因素方差分析結(jié)果?？梢钥闯觯詣e、駕齡和目標(biāo)路名熟悉度三者之間的交互作用對(duì)于駕駛?cè)艘曊J(rèn)反應(yīng)時(shí)間的影響不具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(p=0.619)。性別(p<0.05)和路名熟悉度(p<0.05)對(duì)駕駛?cè)艘曊J(rèn)反應(yīng)時(shí)間具有顯著性影響，男性駕駛?cè)说囊曊J(rèn)反應(yīng)時(shí)間小于女性駕駛?cè)恕Ｐ詣e和駕齡(p=0.001<0.05)、駕齡和目標(biāo)路名熟悉度(p=0.02<0.05)二因素之間均存在顯著交互作用。進(jìn)一步通過(guò)簡(jiǎn)單主效應(yīng)分析得，男性經(jīng)驗(yàn)駕駛?cè)说囊曊J(rèn)反應(yīng)時(shí)間顯著低于女性經(jīng)驗(yàn)駕駛?cè)?p<0.01)，新手男性駕駛?cè)艘曊J(rèn)反應(yīng)時(shí)間顯著大于有經(jīng)驗(yàn)的男性駕駛?cè)?p=0.048<0.05)，而新手女性駕駛?cè)艘曊J(rèn)反應(yīng)時(shí)間卻顯著低于有經(jīng)驗(yàn)的女性駕駛?cè)?p=0.009<0.05)，可能是因?yàn)榕噪S著駕駛經(jīng)驗(yàn)的增加，對(duì)待駕駛會(huì)更加謹(jǐn)慎從而導(dǎo)致視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間變長(zhǎng)?？傮w上，經(jīng)驗(yàn)駕駛?cè)吮刃率竹{駛?cè)艘曊J(rèn)反應(yīng)時(shí)間短。對(duì)于陌生目標(biāo)路名，新手駕駛?cè)说囊曊J(rèn)反應(yīng)時(shí)間顯著高于經(jīng)驗(yàn)駕駛?cè)?p=0.042<0.05)，且在新手駕駛?cè)?p<0.01)與經(jīng)驗(yàn)駕駛?cè)?p=0.015<0.05)中，熟悉目標(biāo)路名時(shí)駕駛?cè)说囊曊J(rèn)反應(yīng)時(shí)間顯著低于陌生目標(biāo)路名時(shí)的視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間。

表3 三因素方差分析結(jié)果

3 視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間影響因子計(jì)量模型

為定量研究變量間關(guān)系，引入多元回歸法構(gòu)建視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間影響因子計(jì)量模型，模型表達(dá)式為：

y=B0+B1x1+B2x2+…+Bkxk+ε，

(1)

式中，B0為常數(shù)項(xiàng)；B1，B2，…，Bk為偏回歸系數(shù)；ε為誤差項(xiàng)。

利用SPSS軟件和逐步法對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化后的自變量進(jìn)行篩選，最終得到了3個(gè)模型，擬合情況如表4所示。R2(R為相關(guān)系數(shù))與校正決定系數(shù)(AdjustedR2)是衡量所建模型妤壞的重要指標(biāo)。AdjustedR2與R2不同的是，當(dāng)模型中增加的變量沒(méi)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義時(shí)，校正決定系數(shù)會(huì)減小，因此，采用AdjustedR2來(lái)衡量所建模型的好壞。該值越大，模型擬合得越好。結(jié)合表4～表5，模型3能較好地解釋因變量的變化(AdjustedR2=0.583，F(xiàn)=59.186，p<0.05)，一般采用Durbin-Watson(DW)值檢驗(yàn)測(cè)量殘差項(xiàng)之間的相關(guān)性，DW值越接近2，殘差項(xiàng)相關(guān)性越弱。該多元線性回歸模型的DW值為1.721，說(shuō)明殘差序列之間相互獨(dú)立。故選用模型3進(jìn)一步分析，得到回歸參數(shù)信息，如表5所示，且自變量的容差均大于0.1, 方差膨脹因子VIF均小于10，說(shuō)明各自變量與因變量之間不存在多重共線性?；谝陨戏治?，得到如視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間影響因子計(jì)量模型：

表4 模型擬合情況

表5 多元回歸模型參數(shù)

y=23.62+151.989X1+155.845X2+69.045X3，

(2)

式中，y為視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間；X1為信息量；X2為性別(X2=1，男性；X2=2，女性)；X3為路名熟悉度(X3=1,熟悉；X3=2，陌生)。

偏回歸系數(shù)是在消除其他變量影響的條件下，計(jì)算該自變量與因變量之間的相關(guān)系數(shù)。從式(2)中的偏回歸系數(shù)來(lái)看，男性的易讀時(shí)間比女性少155.845 ms；在熟悉目標(biāo)路名情況下比陌生目標(biāo)路名少69.045 ms；增加1條路名則易讀時(shí)間相應(yīng)增加151.989 ms。通常以標(biāo)準(zhǔn)回歸系數(shù)來(lái)比較變量之間的重要性。由表5可得，3個(gè)變量的重要度由大到小排序?yàn)椋盒畔⒘?性別>路名熟悉度。

因此，降低指路標(biāo)志易讀時(shí)間最有效的手段是減少標(biāo)志牌的信息量，這與“標(biāo)志牌盡可能多地傳遞交通信息”的功能相矛盾，因此，需對(duì)指路標(biāo)志信息量的閾值進(jìn)行探究。已有研究表明指路標(biāo)志的視認(rèn)時(shí)間極限為1 610 ms[4]，以視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間影響因子計(jì)量模型進(jìn)行計(jì)算，結(jié)果為指路標(biāo)志信息量不超過(guò)7條，故指路標(biāo)志的信息量閾值為7條。

4 結(jié)論

本研究基于城市道路交叉口指路標(biāo)志，從指路標(biāo)志設(shè)計(jì)指標(biāo)及駕駛?cè)颂匦灾笜?biāo)2方面，在文獻(xiàn)綜述的基礎(chǔ)上遴選版面、文字組合、信息量條數(shù)、駕駛?cè)诵詣e、駕齡、目標(biāo)路名熟悉度等指標(biāo)進(jìn)行了相關(guān)分析，探究了各指標(biāo)對(duì)駕駛?cè)艘曊J(rèn)反應(yīng)時(shí)間的影響?；谥鸩交貧w法建立了視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間影響因子計(jì)量模型，結(jié)論如下：

(1)指路標(biāo)志版面和信息量之間對(duì)駕駛?cè)说囊曊J(rèn)反應(yīng)時(shí)間存在交互作用。文字組合對(duì)視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間無(wú)顯著影響，此結(jié)論與以往研究相同。路名條數(shù)與視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間呈正相關(guān)關(guān)系。

(2)相比于陌生目標(biāo)路名，駕駛?cè)藢?duì)于熟悉目標(biāo)路名的指路標(biāo)志視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間較短；男性駕駛?cè)藢?duì)指路標(biāo)志的視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間小于女性。

(3)視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間影響因子計(jì)量模型的AdjusedR2達(dá)到了0.583，能對(duì)變量引起的視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間變化進(jìn)行有效解釋。

(4)版面與信息量之間存在交互作用。

(5)降低指路標(biāo)志易讀時(shí)間最有效的手段是減少標(biāo)志牌的信息量，指路標(biāo)志的信息量閾值為7條。

基于以上研究結(jié)果對(duì)未來(lái)的研究和指路標(biāo)志設(shè)計(jì)提出以下建議：

(1)中英對(duì)譯的指路標(biāo)志不會(huì)使視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間顯著增加，故為了給駕駛?cè)烁嗟男畔?，可推薦指路標(biāo)志選用中英對(duì)譯。

(2)在對(duì)城市道路進(jìn)行命名時(shí)，可在城市間共用相同路名，以提高駕駛?cè)说穆访煜ざ?，降低視認(rèn)反應(yīng)時(shí)間；可將性別等駕駛?cè)颂匦砸蛩乜紤]在內(nèi)，針對(duì)性地進(jìn)行安全培訓(xùn)，以提高駕駛?cè)艘曊J(rèn)指路標(biāo)志時(shí)的安全駕駛能力。