基于驾驶员眼动特征的蓄能荧光标线诱导特性及设置方法

为了研究公路主动发光的荧光标线视认性,利用UC-win /Road 软件对公路荧光标线进行仿真模拟,采集了20名驾驶员的眼动数据,定量分析了不同标线宽度和布设方式下,荧光标线视认性对驾驶员注视点占比和瞳孔面积变化率影响的规律。最后,通过室外实车实验的方式对仿真结果进行验证。结果表明：直线路段标线宽度为100%的方案是最佳方案,当辉度值为3坎德拉每平方米(cd/m_²)时,为最经济方案;曲线路段标线施划在车道边缘线外侧且间距为9m效果最佳。     

不同线形诱导信息量下新老驾驶员视觉特性

为定量分析新老驾驶员在不同线形诱导信息量的草原公路弯道行车时的视觉特性,建立了5种不同层级线形诱导信息量的草原公路弯道虚拟场景,信息量水平分别为Q0、Q1、Q2、Q3、Q4,并进行了模拟驾驶试验,对驾驶员视野分区,分析不同信息量条件和驾驶熟练程度对驾驶员视觉特性的影响规律。结果表明：熟练驾驶员注视分布区域比非熟练驾驶员更远也更分散,非熟练驾驶员对近距离区域的关注程度远高于熟练驾驶员;非熟练驾驶员行车过程视觉负荷较高,对有效信息的感知和处理能力较弱,视觉搜索策略需要改善;两组驾驶员在Q2条件下的视觉强度特征表现最佳,认知和视觉搜索策略更为灵活;提出表征驾驶员眼动强度的回归模型,并分别求得两组驾驶员受信息量影响的眼动强度回归方程。     

彩色路面环境下隧道视觉诱导性评价

为提高彩色路面环境下隧道行车安全性,构建视觉诱导仿真及眼动实验平台,获取注视和扫视行为的眼动参数,在此基础上,提出注视点分布的莫兰指数、扫视时间加权的扫视幅度和基于瞳孔面积变化率的不舒适时间比例等3个彩色路面环境下隧道视觉诱导性评价指标模型,进而给出基于K-means聚类的视觉诱导性评价方法. 最后利用黄、红、绿、蓝、灰、白和黑等7种路面颜色色系,进行实例隧道视觉诱导性评价,并用基于语义差别法的主观评价进行成果验证. 结果表明：在提升隧道视觉诱导性方面,黄、红色系路面较优,灰、黑色系路面较差,而绿、蓝、白色系路面根据色彩红绿蓝（RGB）数值呈现一定随机优劣性;该评价技术具有一定的有效性,有助于优选隧道路面颜色,提高驾驶舒适性.     

基于视觉负荷的公路隧道进出口环境改善范围

在大量动视点行车实验的基础上,提出了以"瞳孔面积最大瞬态速度值"(MTPA)为视觉负荷评价指标.利用该指标对高速公路隧道进出口驾驶员视觉障碍与驾驶视觉舒适性及视觉负荷程度进行了相关分析,得出隧道进出口在白天、夜间不同限速条件下视觉环境应加强改善的范围,并提出了利用植物、照明加强及路面色彩等改善隧道进出口"黑洞"或"白洞"效应的措施.     

基于视觉行为的长下坡路段彩色路面设置有效性研究

为研究高速公路彩色路面对驾驶员视觉行为的影响规律,采用Smart Eye Pro 5.7型非侵入式眼动仪记录了在彩色路面路段的驾驶员眼球运动数据,并选用瞳孔面积、XY视角、注视次数百分数、注视时间百分比、平均注视时间等眼动指标对数据进行分析。结果表明:彩色路面能够有效引起驾驶员的注意,但也影响了驾驶的舒适性。彩色路面会导致驾驶员对近处与远处的关注变换更为频繁。对于隧道出口同时又是转弯的彩色路面路段,驾驶员注意力分散,关注于弯道内侧,因此彩色路面设置的方式还有待改善。。     

高速公路长隧道出口段驾驶人视觉特征变化规律

为改善高速公路长隧道出口段信息认知舒适性和行车安全,应用中型客车进行实际隧道环境行车试验,研究了驾驶人在隧道出口段的视觉变化特征。将隧道出口段选定为洞内200m至洞外200m范围,采用眼动测试装置记录行车过程中驾驶人视觉特征参数,运用BP神经网络模拟视觉特征参数变化,建立出口区段驾驶人注视时间、注视次数和扫视幅度等参数变化的网络模型。结果表明:从驾驶人发现隧道出口起,随着与隧道出口的逐渐接近,注视时间不断减少,注视次数亦减少,而扫视幅度逐渐增加;出隧道后注视次数增加,注视时间稍微增加,洞外扫视幅度大于隧道内,但变化幅度较小。     

基于驾驶员视觉特性的道路视错觉控速标线关键参数研究

基于驾驶员动态视觉理论,利用3D-MAX和UC-win/Road模拟了道路视错觉控速标线,采用SMI2.1眼镜式眼动仪检测并记录了25名被测试者的眼动数据,分析了标线关键参数对驾驶员瞳孔面积变化率指标和运行速度的影响,并建立趋势面模型进行定量分析。通过敏感性分析,得到标线三个关键参数对瞳孔面积变化率的影响程度。结果表明:标线的横向宽度、角度、间距对行车速度降低有显著影响,颜色和线宽对其影响不显著。随着标线的横向宽度增大和间距变小,驾驶人产生车道变窄和车速增加的错觉越加明显,瞳孔面积变化增大。当视错觉控速标线角度为30°~45°时,瞳孔面积变化率较小;当视错觉控速标线的角度为135°~150°时,驾驶员的瞳孔面积变化率增大,在150°时最明显,角度为135°时次之。三个关键参数对瞳孔面积变化率的影响排序为角度间距横向宽度。     

基于照明区段优化的隧道彩色路面长度计算

为减少彩色路面环境下隧道照明能耗,提高驾驶舒适性,给出照明区段及路面颜色划分方法。进而通过E-prime模拟和摆值测试,分别研究反应时间和纵向摩阻系数,在此基础上,提出基于停车视距的入口段彩色路面长度公式。然后利用DIALux软件生成仿真隧道行车视频,并通过该视频的驾驶眼动实验,建立基于趋势面拟合的瞳孔面积模型,提出基于瞳孔面积变化速率的衔接段彩色路面长度公式,从而得出基于照明区段优化的隧道彩色路面长度计算方法。最后以福建省某隧道为例进行成果试算和验证。验证结果表明:在满足照明区段的亮度需求时,与现状方案相比,优化方案的照明能耗达8.15 kW,降低了1.28 k W。本文研究成果可优化隧道彩色路面设计和施工,进而有助于优化照明灯具布置,实现节能减排。     

考虑驾驶人视觉搜索能力的雨天公路限速设计

为解决雨天行车时,由于车速过高导致驾驶人无法准确识别公路路侧信息的问题,本研究首先基于注意分配理论选取车速、驾驶人视野图片清晰度、视线角度和注视分布比例作为雨天行车驾驶人的注意分配指标,结合Fisher判别理论建立雨天视觉搜索能力量化模型。其次利用UC-win/Road模拟驾驶软件搭建试验平台,以降雨强度和车速作为影响因素,研究二者协同作用下的驾驶人注意分配指标的变化规律,构建降雨强度-车速与视觉搜索能力的关系模型,并提出降雨强度与限速的匹配方案。结果表明,车速和降雨强度的增加都会导致驾驶人难以观察道路远方的交通信息,驾驶人为降低行车风险,会改变视觉搜索策略,转而增加对道路前方的关注程度,进而降低了对观测目标的视觉搜索效率。因此,当车速和降雨强度匹配不当时,驾驶人需要花费更多努力将注意转移至观测目标所在的兴趣区域,导致无法及时发现路侧交通信息。此外,视觉量化模型的整体判别准确率为85.94%,可以较好地评价雨天环境下驾驶人视觉搜索能力。最后分别对传统基于停车视距的限速方案和基于驾驶人视觉搜索能力的限速方案进行了对比,结果表明基于停车视距的限速模型计算的限速值较高。为避免由于车速过高导致...     

公路隧道进出口行车安全的视觉适应指标

公路隧道进出口亮度的急剧变化会造成驾驶员视觉适应困难,严重时甚至导致交通事故.文中利用EMR-8B眼动仪系统,对公路隧道进出口驾驶员的瞳孔变化进行了试验研究,试验结果表明,在隧道内距进出口50m范围,驾驶员视网膜照度的对数与路面亮度的对数线性正相关.在大量试验的基础上,文中建立了基于驾驶员瞳孔面积及面积变化速度的行车安全评价指标——当瞳孔面积变化速度超过瞳孔面积临界速度范围,且持续时间大于0.2 s时,行车不安全,否则安全;并得出了基于视觉适应的隧道进出口合理照度过渡斜率.     

一种山区急弯路段驾驶人熟练度甄别方法

为探究驾驶人眼动行为与驾驶熟练程度以及道路线型之间的响应特性,设计并组织山区公路实车驾驶行为试验。招募20名驾驶人,实时采集被试驾驶人在急弯路段的6个注视及扫视行为表征参数。试验表明:眼睛注视点在左转急弯路段的水平方向分布范围是-0.5~0.1 m,在右转急弯路段的水平方向分布范围是-0.2~0.5 m;眼睛水平注视角变化的主要范围是0°~30°;扫视速度的变化范围区间是0~1(°)·ms~(-1),扫视幅度的变化范围是5°~25°。基于采集的眼动行为参数,构建驾驶人视觉搜索模态矩阵。采用主成分分析法对影响因子进行降维,并建立驾驶人眼动特征综合评价模型。结果显示,眼动综合评分与驾驶里程呈正相关关系,表明该模型可用于量化甄别驾驶人驾驶熟练程度,并为驾驶能力评估提供有效的理论依据。