無控平交口實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)對駕駛?cè)诵袨榈挠绊懛治?/h1>

2023-07-14 15:00:38郭鳳香熊昌安倪定安楊文臣

重慶交通大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)訂閱 2023年5期 收藏

關(guān)鍵詞：交通流交叉口車速

郭鳳香,熊昌安,,倪定安,蘇 宇,楊文臣

(1. 昆明理工大學(xué) 交通工程學(xué)院,云南 昆明 650500;2. 云南省交通規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院 陸地交通氣象災(zāi)害防治技術(shù)國家工程實(shí)驗(yàn)室,云南 昆明 650200)

0 引 言

無信號控制平面交叉口(以下簡稱“無控平交口”)因缺少必要的交通控制導(dǎo)致交通參與者通行權(quán)分配不明確,致使交叉口內(nèi)部交通秩序混亂、機(jī)非混行、人車交織情況嚴(yán)重,成為道路交通系統(tǒng)的薄弱環(huán)節(jié)和惡性交通事故多發(fā)點(diǎn)[1]。因此,如何提高無控平交口的綜合安全水平已成為國內(nèi)外的研究熱點(diǎn)。

目前,國內(nèi)針對提升交叉口安全水平的研究主要集中在改良視距[2-3]、改善交通環(huán)境[4]、提升管控水平[5]、調(diào)整幾何設(shè)計(jì)[6]等方面。實(shí)際上,交通安全設(shè)施的有效布設(shè)能夠明顯降低交通事故的事故數(shù)[7]。隨著研究的不斷深入,交叉口交通安全設(shè)施的評價(jià)以經(jīng)驗(yàn)為主的由傳統(tǒng)定性評估逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)榛隈{駛員生理心理特征和駕駛行為的定量評估[8]。任余華[9]建立了駕駛行為中駕駛信息處理模型,從駕駛?cè)说鸟{駛行為特性角度出發(fā),評價(jià)交通設(shè)施對駕駛行為的影響;雋志才等[10]應(yīng)用特征說理論證實(shí)了交通標(biāo)志的獨(dú)特外形更能吸引駕駛?cè)说淖⒁饬?。然?國內(nèi)現(xiàn)有針對靜態(tài)交通標(biāo)志的有效性研究仍停留在傳統(tǒng)的被動、后評價(jià)的層面,缺乏主動性、預(yù)見性和安全性,不能滿足交通事故主動預(yù)防和預(yù)警的需要。

其中,可變信息情報(bào)板(variable message signs, VMS)作為無控平交口主動安全防控技術(shù)的典型產(chǎn)品備受關(guān)注。VMS作為路網(wǎng)路況實(shí)時(shí)信息發(fā)布的重要設(shè)施,在道路管理中得到了廣泛的應(yīng)用,其年增長率高達(dá)18.6%[11];W.ZHAO等[12]采用離散選擇模型對1 154名駕駛員的表露偏好和陳述偏好進(jìn)行問卷調(diào)查,發(fā)現(xiàn)對于當(dāng)前和鄰近的道路交通信息,駕駛?cè)烁嗖A于“黑底黃字”的信息發(fā)布形式;C.LAI[13]研究了VMS的配色方案和信息線數(shù)對駕駛?cè)藨?yīng)績效的影響,研究結(jié)果表明雙色的配色方案搭配兩行文字的顯示效果更好;瑞典道路管理局(swedish road administration, SRA)研發(fā)了一種十字交叉口可變限速系統(tǒng),并于2003—2007年間對該系統(tǒng)進(jìn)行了試驗(yàn),試驗(yàn)結(jié)果表明在十字交叉口可變限速系統(tǒng)的作用下,車輛經(jīng)過交叉口的行駛速度平均降低了14 km/h,車輛可接受穿插間隙增加了1～2 s[14]。綜上所述,目前針對無控平交口主動安全防控技術(shù)的研究大多集中在無控平交口實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)警示效果的現(xiàn)場測試,且多以研究交叉口車輛碰撞風(fēng)險(xiǎn)評估、車速分布研究為主,尚未從駕駛?cè)诵袨樘匦越嵌葘︻A(yù)警系統(tǒng)的警示效果進(jìn)行綜合系統(tǒng)的分析;同時(shí)現(xiàn)有研究中針對駕駛?cè)司拘Ч町惖亩垦芯枯^少,未建立駕駛?cè)说鸟{駛行為特性與RTCRWS警示效果的內(nèi)在聯(lián)系。

鑒于此,筆者構(gòu)建不同交通條件下的公路無控平交口虛擬仿真實(shí)驗(yàn)場景,應(yīng)用駕駛模擬系統(tǒng)完成駕駛模擬實(shí)驗(yàn)采集多名駕駛?cè)说鸟{駛行為特性數(shù)據(jù),研究RTCRWS對駕駛?cè)笋{駛行為特性的影響,分析駕駛?cè)嗽诓煌煌l件下對RTCRWS警示效果反應(yīng)的變化情況,揭示駕駛?cè)说男袨樘匦耘cRTCRWS警示效果的內(nèi)在聯(lián)系,為提升無控平交口的行車安全提供一定的理論支撐。

1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

1.1 實(shí)驗(yàn)場景設(shè)計(jì)

研究對象為RTCRWS,顯示策略如圖1,閃爍頻率為1.00 Hz,當(dāng)側(cè)向有來車時(shí),預(yù)警警示牌依次閃爍圖1(a)中的信息;側(cè)向無來車時(shí),預(yù)警警示牌依次閃爍圖1(b)中的信息。筆者應(yīng)用昆明理工大學(xué)道路交通模擬實(shí)驗(yàn)室自主開發(fā)的VS-Design三維場景設(shè)計(jì)軟件搭建實(shí)驗(yàn)環(huán)境,依次構(gòu)建輕度交通流無預(yù)警、輕度交通流有預(yù)警、重度交通流有預(yù)警共計(jì)3個(gè)公路無控平交口虛擬仿真場景,如表1。

表1 實(shí)驗(yàn)場景的設(shè)計(jì)及仿真效果Table 1 Design and simulation effect of experimental scenarios

圖1 RTCRWS預(yù)警顯示策略及布設(shè)Fig. 1 Early warning display strategy and layout of RTCRWS

1.2 被試者選取

為計(jì)算實(shí)驗(yàn)所需樣本量N,筆者選擇10%的顯著水平反映未知參數(shù)的90%置信水平;當(dāng)置信水平為90%時(shí),Z為1.25;σ的取值范圍為0.25～0.50,筆者取值為0.35;因此,計(jì)算所得N的取值為19[15]。

N=Z2σ2/E2

(1)

式中:N為樣本量;σ為標(biāo)準(zhǔn)偏差;Z為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布統(tǒng)計(jì)量;E為最大誤差。

選取22名熟練駕駛?cè)俗鳛楸辉囌?年齡在22～55周歲之間,其中男性13人,女性9人。要求被試人員健康狀況良好,無重大疾病,有自主判斷能力,無色盲;將熟練駕駛?cè)硕x為駕齡超過2年,且累計(jì)駕駛里程≥30 000 km。

1.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)備

1.3.1 駕駛模擬器

本實(shí)驗(yàn)采用昆明理工大學(xué)交通學(xué)院道路交通模擬實(shí)驗(yàn)室自主研發(fā)的KMRTDS駕駛模擬器實(shí)時(shí)采集車輛運(yùn)行參數(shù),記錄頻率為60 Hz。該模擬器能夠提供140°的水平視野和40°的垂直視野,如圖2(a)。陳亮等[16]對駕駛模擬器的三維虛擬圖像物體空間大小進(jìn)行了標(biāo)定,解決了被試者在實(shí)驗(yàn)時(shí)的視覺感問題;并基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法從駕駛艙、動力學(xué)模型、視覺圖像、體感和基本行為5個(gè)層次建立了駕駛模擬器實(shí)驗(yàn)有效性評價(jià)模型。利用此模型計(jì)算出的KMRTDS駕駛模擬器最終的實(shí)驗(yàn)有效性評價(jià)結(jié)果值為0.673 6,能夠較好地適用于駕駛模擬仿真實(shí)驗(yàn)研究[17]。

圖2 實(shí)驗(yàn)設(shè)備Fig. 2 Experimental equipment

1.3.2 ErgoLAB可穿戴無線生理儀

實(shí)驗(yàn)通過ErgoLAB可穿戴無線生理儀采集駕駛?cè)说男碾?ECG)、皮電(EDA)數(shù)據(jù),該系統(tǒng)采用無線射頻生理記錄技術(shù)對被試者無束縛、無任何干擾,不影響被試者真實(shí)的自然行為表現(xiàn),適合進(jìn)行真實(shí)世界現(xiàn)場研究,如圖2(b)。

1.4 實(shí)驗(yàn)過程

工作人員在實(shí)驗(yàn)前檢查駕駛模擬平臺確保各功能模塊工作正常、被試者填寫基本信息掉調(diào)查表。講解駕駛模擬器的操作方法和相關(guān)注意事項(xiàng),引導(dǎo)被試者進(jìn)行預(yù)實(shí)驗(yàn),熟悉駕駛模擬器的操作。宣讀實(shí)驗(yàn)要求,為被試者佩戴ErgoLAB生理心理儀并進(jìn)行調(diào)試校對,開始正式實(shí)驗(yàn)。實(shí)時(shí)采集被試者的各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)并對突發(fā)情況和異常數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

1.5 實(shí)驗(yàn)平臺有效性驗(yàn)證

車輛運(yùn)行速度[18]與駕駛?cè)说男睦砩矸磻?yīng)[19]是表征駕駛模擬實(shí)驗(yàn)有效性的重要指標(biāo)。因本次實(shí)驗(yàn)所搭建的虛擬仿真道路場景無真實(shí)道路原型進(jìn)行對照,為測試本次駕駛模擬實(shí)驗(yàn)的有效性,研究選取云南省楚雄州牟定縣的朵基交叉口為測試點(diǎn)進(jìn)行實(shí)車實(shí)驗(yàn),同時(shí)搭建高還原度的朵基交叉口虛擬仿真場景進(jìn)行駕駛模擬實(shí)驗(yàn),采集被試者經(jīng)過交叉口時(shí)的駕駛行為數(shù)據(jù)和心理生理數(shù)據(jù),2組實(shí)驗(yàn)的對比結(jié)果如圖3。

圖3 實(shí)驗(yàn)平臺有效性驗(yàn)證Fig. 3 Verification of the effectiveness of the experimental platform

由圖3(a)可知,模擬實(shí)驗(yàn)與實(shí)車實(shí)驗(yàn)下的平均速度變化趨勢一致,整體略高于實(shí)車實(shí)驗(yàn)條件下的車速,相對一致性良好。由圖3(b)可知,駕駛?cè)说男穆试鲩L率在模擬實(shí)驗(yàn)與實(shí)車實(shí)驗(yàn)下的變化趨勢相類似,模擬駕駛實(shí)驗(yàn)條件下的心電指標(biāo)心率具有相對有效性。

綜上可知,KMRTDS駕駛模擬器在實(shí)施駕駛行為相關(guān)研究方面具有較高的相對有效性。

2 評價(jià)指標(biāo)選取

心率變異性(heart rate variability, HRV)能夠較為直觀地反映駕駛?cè)说纳碜兓癄顩r[20-21],故筆者選取HRV參數(shù)TSDNN、TRMSSD、NLF-norm和NLF/HF作為被試者生理特性評價(jià)指標(biāo);同時(shí),研究表明車輛在限速范圍內(nèi)行駛時(shí)的交通事故發(fā)生率隨車速均值的增加而逐漸上升[22],且速度標(biāo)準(zhǔn)差能夠表示行駛過程中車速的波動情況[23],車速變異系數(shù)常用于表征車速的離散程度,離散程度越大,車輛安全性越低,發(fā)生事故的可能性越大[24],規(guī)避碰撞時(shí)間TTTC(time to collision, TTC)[25]常用于表征交通沖突的風(fēng)險(xiǎn)程度,并被廣泛使用。故選取車速均值V、車速標(biāo)準(zhǔn)差VSD、車速變異系數(shù)CV和TTTC作為被試者駕駛操作行為的評價(jià)指標(biāo)。

1)TSDNN為正常心搏NN間期的標(biāo)準(zhǔn)差,單位為ms,正常值>100 ms,能夠反映人體交感神經(jīng)和副交感神經(jīng)的張力。HRV隨TSDNN數(shù)值的增加而上升,隨TSDNN數(shù)值的減少而下降[22]:

(2)

2)TRMSSD為相鄰2個(gè)NN間期差值的均方根,單位為ms,正常值為(27±12)ms,常被用來表征HRV中的快變化成分[22]:

(3)

式中:tNN,i和tNN,i+1為相鄰的2個(gè)竇性心動周期的長度。

3)NLF-norm為歸一化的低頻段功率單位為nu,能夠表征交感神經(jīng)調(diào)節(jié)的變化[20]:

(4)

式中:NTP為包括NVLF、NLF、NHF在內(nèi)的所有能量的總和;NVLF為極低頻段功率(0.003 3～0.040 0 Hz);NLF為低頻段功率(0.04～0.15 Hz)。

4)NLF/HF為低頻段功率與高頻段功率的比值,能夠表征自主神經(jīng)的平衡狀態(tài)。

5)車速變異系數(shù)為斷面車速標(biāo)準(zhǔn)差與車速均值的比值,用于衡量車輛行駛車速變化幅度的差異[26]:

CV=σ/μ

(5)

式中:CV為車速變異系數(shù);σ為車速標(biāo)準(zhǔn)差;μ為車速均值。

6)規(guī)避碰撞時(shí)間(TTTC)為從某一時(shí)刻A起,兩車保持原有速度與方向不變,直至碰撞發(fā)生時(shí)刻B為止,AB間的時(shí)長為TTTC的取值,單位為s。TTTC的取值與交通沖突的風(fēng)險(xiǎn)程度的大小成負(fù)相關(guān)關(guān)系,TTTC值越大,表征風(fēng)險(xiǎn)程度越小[25]。

TTTC=Lt0/Vt0

(6)

式中:t0為支路沖突車輛的發(fā)動時(shí)刻;Lt0為t0時(shí)刻實(shí)驗(yàn)主車與沖突區(qū)域中心的距離;Vt0為實(shí)驗(yàn)主車在t0時(shí)刻的速度。

3 數(shù)據(jù)處理與分析

對實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選和預(yù)處理,通過觀看實(shí)驗(yàn)記錄視頻截取被試者經(jīng)過交叉口的時(shí)間段起止點(diǎn),提取駕駛?cè)笋側(cè)肫浇豢谇?0 s、后5 s內(nèi)(共計(jì)25 s)的心理行為特性數(shù)據(jù)和駕駛操作行為數(shù)據(jù)。因心電信號是隨機(jī)、非穩(wěn)態(tài)的微弱信號,在提取心電信號時(shí)存在多種噪聲干擾和電磁干擾,選擇小波變換(wavelet transform, WT)對HRV信號進(jìn)行分解和波形重塑處理,降低信號中的噪聲干擾。

3.1 HRV特性分析

HRV時(shí)域特性能夠反映心臟交感神經(jīng)和迷走神經(jīng)的張力與平衡性,可作為檢測自主神經(jīng)性活動的非侵入性指標(biāo)[21]。對3個(gè)場景中駕駛?cè)说男碾姅?shù)據(jù)進(jìn)行HRV時(shí)域方法處理,分析結(jié)果如表2。

表2 不同場景下駕駛?cè)薍RV時(shí)域指標(biāo)統(tǒng)計(jì)量Table 2 HRV time-domain indicator statistics of drivers in different scenarios

由表2可知,駕駛?cè)说腡SDNN指標(biāo)均值屬于異常值范圍,均小于正常值的下限,按照輕度交通流無預(yù)警、輕度交通流有預(yù)警和重度交通流有預(yù)警的順序依次升高,其標(biāo)準(zhǔn)差呈現(xiàn)按照輕度交通流無預(yù)警、輕度交通流有預(yù)警和重度交通流有預(yù)警的順序依次下降的趨勢;駕駛?cè)说腡RMSSD指標(biāo)均值屬于正常值范圍,并按照輕度交通流無預(yù)警、輕度交通流有預(yù)警和重度交通流有預(yù)警的順序依次下降,其標(biāo)準(zhǔn)差也呈現(xiàn)按照輕度交通流無預(yù)警、輕度交通流有預(yù)警和重度交通流有預(yù)警的順序依次下降的趨勢;駕駛?cè)烁黜?xiàng)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差比值按照輕度交通流無預(yù)警、輕度交通流有預(yù)警和重度交通流有預(yù)警的順序逐漸減小。表明駕駛?cè)思词褂蠷TCRWS的警示效果,在無控平交口面對側(cè)向來車時(shí)仍然會表現(xiàn)出超出正常范圍的緊張情緒。

橫向?qū)Ρ?個(gè)實(shí)驗(yàn)場景可知駕駛?cè)说男睦砭o張程度按照輕度交通流無預(yù)警、輕度交通流有預(yù)警和重度交通流有預(yù)警的順序依次減弱,表明與在交叉口布設(shè)RTCRWS相比,未布設(shè)RTCRWS的情況下駕駛?cè)送ㄟ^交叉口的緊張情緒和警覺程度更高,且不同交通條件下駕駛?cè)藢TCRWS的警示效果存在差異,相較于重度交通流條件,駕駛?cè)嗽谳p度交通流條件下對RTCRWS的警示效果表現(xiàn)出更強(qiáng)的緊張情緒和警覺程度。

3種場景下駕駛?cè)说腍RV時(shí)域特性指標(biāo)如圖4。由圖4可知,駕駛?cè)说男睦硖匦灾笜?biāo)在重度交通流有預(yù)警場景中的分布更為集中且更接近指標(biāo)的正常值范圍。分析原因可知,駕駛?cè)嗽谥囟冉煌饔蓄A(yù)警場景下的心理緊張程度最低,亦從側(cè)面反映出RTCRWS布設(shè)在重度交通流交叉口的警示效果更好。

圖4 駕駛?cè)薍RV時(shí)域指標(biāo)箱型Fig. 4 Drivers’ HRV time-domain index box chart

目前認(rèn)為HRV頻域分析可以彌補(bǔ)時(shí)域分析丟失信號時(shí)序信息、靈敏度和特異性低等不足之處,能夠較為細(xì)致地觀察交感和迷走神經(jīng)的調(diào)控作用[23]。3種場景下駕駛?cè)说腍RV頻域特性指標(biāo)如圖5。

圖5 駕駛?cè)薍RV頻域指標(biāo)箱型Fig. 5 Drivers’ HRV frequency-domain index box chart

現(xiàn)有研究表明個(gè)體HRV指標(biāo)中的NLF-norm值與個(gè)體的工作負(fù)荷成負(fù)相關(guān)關(guān)系,可以很好地反映個(gè)體的工作負(fù)荷[26];而NLF/HF比值能夠表征自主神經(jīng)系統(tǒng)的平衡狀態(tài),反映駕駛?cè)搜杆龠m應(yīng)環(huán)境能力的高低[27]。由圖5可知,駕駛?cè)说腘LF-norm和NLF/HF指標(biāo)按照輕度交通流無預(yù)警、輕度交通流有預(yù)警和重度交通流有預(yù)警的順序依次升高。3個(gè)場景下的駕駛?cè)薔LF-norm和NLF/HF的均值分別為62.52、67.71、75.61和4.60、5.65、6.96,據(jù)此可知駕駛?cè)说男睦碡?fù)荷按照輕度交通流無預(yù)警、輕度交通流有預(yù)警和重度交通流有預(yù)警的順序依次減小,佐證了HRV時(shí)域分析的結(jié)論。

3.2 駕駛行為分析

統(tǒng)計(jì)駕駛過程中駕駛?cè)说能囁倬?、車速變異系?shù)、車速標(biāo)準(zhǔn)差和TTTC等指標(biāo),對比分析駕駛?cè)嗽诓煌瑘鼍跋赂髦笜?biāo)變化情況及差異,結(jié)果如表3所示;在平交口處不同場景下駕駛?cè)说娜司囁佘壽E曲線如圖6。

表3 不同場景下駕駛?cè)塑囁僦笜?biāo)統(tǒng)計(jì)量Table 3 Statistics of drivers’ speed index in different scenarios

圖6 不同場景下駕駛?cè)塑囁佘壽E曲線Fig. 6 Driving speed trajectory curve in different scenarios

相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)車速均值與交通事故發(fā)生率呈正相關(guān)關(guān)系[22]、車速標(biāo)準(zhǔn)差與行駛平順性呈負(fù)相關(guān)關(guān)系[23]、車速變異系數(shù)與行駛安全性呈負(fù)相關(guān)關(guān)系[24]。由表3可知,駕駛?cè)说能囁倬?、車速?biāo)準(zhǔn)差和車速變異系數(shù)指標(biāo)均呈現(xiàn)按照輕度交通流無預(yù)警、輕度交通流有預(yù)警和重度交通流有預(yù)警的順序依次下降,表明按照輕度交通流無預(yù)警、輕度交通流有預(yù)警和重度交通流有預(yù)警的順序,發(fā)生交通事故的概率依次減小;TTTC指標(biāo)在場景1、場景2和場景3的取值依次為5.37、8.63和9.94,即駕駛?cè)藢煌_突風(fēng)險(xiǎn)的感知按照輕度交通流無預(yù)警、輕度交通流有預(yù)警和重度交通流有預(yù)警的順序依次下降,交叉口車輛行駛安全、行車平順性和安全性依次提升。

如圖6,在輕度交通流無預(yù)警條件下,駕駛?cè)嗽谶M(jìn)入交叉口前2 s左右出現(xiàn)車速下降;在輕度交通流有預(yù)警條件下,駕駛?cè)塑囁傧陆档臅r(shí)刻提前至進(jìn)入交叉口前7 s左右;在重度交通流有預(yù)警條件下,駕駛?cè)塑囁傧陆档臅r(shí)刻提前至進(jìn)入交叉口前12 s左右;即駕駛?cè)嗽诮徊婵谔幍能囁僦苿訒r(shí)刻按照輕度交通流無預(yù)警、輕度交通流有預(yù)警和重度交通流有預(yù)警的順序依次提前。

對比輕度交通流無預(yù)警場景與輕度交通流有預(yù)警場景、輕度交通流有預(yù)警場景與重度交通流有預(yù)警場景中的駕駛?cè)塑囁倬?、車速?biāo)準(zhǔn)差、車速變異系數(shù)指標(biāo)及車速下降時(shí)刻可知,在無控平交口處布設(shè)RTCRWS能夠有效降低駕駛?cè)送ㄟ^交叉口的行駛車速,提升無控平交口處的安全水平;不同交通條件下的RTCRWS警示效果存在差異,相較于輕度交通流,RTCRWS在重度交通流條件下的警示效果更加顯著。

3.3 RTCRWS綜合警示效果評價(jià)

為論證不同交通條件下各評價(jià)指標(biāo)對RTCRWS警示效果的綜合貢獻(xiàn)度,采用TSDNN(x1)、TRMSSD(x2)、NLF-norm(x3)、NLF/HF(x4)、車速均值V(x5)、車速標(biāo)準(zhǔn)差VSD(x6)、車速變異系數(shù)CV(x7)和TTTC(x8)等8個(gè)評價(jià)指標(biāo)對3種交通條件下RTCRWS的警示效果進(jìn)行綜合評價(jià)。

對8個(gè)評價(jià)指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn),結(jié)果顯示相關(guān)系數(shù)R2多數(shù)大于0.30,KMO值為0.653,高于標(biāo)準(zhǔn)值0.6,Bartlett球形度檢驗(yàn)結(jié)果達(dá)到顯著性水平(P=0.000,P<0.05),表明適合采用主成分分析進(jìn)行因素分析;提取指標(biāo)特征值,得出2個(gè)主成分(F1,F2),累計(jì)方差貢獻(xiàn)度達(dá)到91.876%(>80%),計(jì)算主成分得分函數(shù)為:

F1=-0.451x1-0.437x2+0.394x3+0.408x4+

0.181x5-0.484x6+0.149x7+0.293x8

(7)

F2=-0.216x1+0.143x2-0.301x3+0.352x4-

0.484x5+0.145x6+0.542x7+0.249x8

(8)

根據(jù)2個(gè)主成分的方差貢獻(xiàn)率計(jì)算綜合警示效果Fw,得到駕駛?cè)嗽诓煌煌l件下對RTCRWS的綜合警示效果,見圖7。

圖7 綜合警示效果Fig. 7 Comprehensive warning effect

Fw=0.738F1+0.209F2

(9)

如圖7,輕度交通流無預(yù)警場景下的警示效果為-0.928,輕度交通流有預(yù)警場景下的警示效果為5.847,重度交通流有預(yù)警場景下的警示效果為8.858,綜合評價(jià)結(jié)果與HRV特性分析和行駛車速分析的結(jié)果一致,即RTCRWS的警示效果按照輕度交通流無預(yù)警、輕度交通流有預(yù)警和重度交通流有預(yù)警的順序依次增強(qiáng),相較于輕度交通流,RTCRWS在重度交通流條件下的警示效果更加顯著。

4 結(jié) 論

通過對不同交通條件下駕駛?cè)薍RV指標(biāo)、車速均值、標(biāo)準(zhǔn)差和車速變異系數(shù)數(shù)據(jù)的采集與分析,最后實(shí)現(xiàn)了RTCRWS在不同交通條件下警示效果的綜合評價(jià),得出以下結(jié)論:

1)RTCRWS對各年齡段駕駛?cè)巳后w的警示效果良好,能夠緩解駕駛?cè)送ㄟ^無控平交口處的緊張情緒、降低駕駛?cè)送ㄟ^無控平交口的行駛車速、提升無控平交口處的安全水平。

2)RTCRWS在不同交通條件下對駕駛?cè)说木拘Ч嬖诓町?駕駛?cè)说男睦砭o張程度按照輕度交通流無預(yù)警、輕度交通流有預(yù)警和重度交通流有預(yù)警的順序依次減弱,且相較于輕度交通流,在重度交通流條件下RTCRWS的警示效果更加顯著。

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