張雪榆 潘存書 徐 進,2▲

(1.重慶交通大學(xué)交通運輸學(xué)院 重慶400074;2.重慶交通大學(xué)山區(qū)復(fù)雜道路環(huán)境“人-車-路”協(xié)同與安全重慶市重點實驗室 重慶400074)

0 引 言

2 個或者多個方向的交通流在交織區(qū)僅靠交通引導(dǎo)設(shè)施的前提下以相同方向行駛，并通過車道轉(zhuǎn)換完成了車流的交叉運行，即進入交織區(qū)的各方向，交通流需要通過路徑變換以及方向轉(zhuǎn)移來完成預(yù)定路線。在城市道路中，互通立交合流區(qū)與分流區(qū)之間間隔通常在200 m 以內(nèi)，處于交織區(qū)影響范圍內(nèi)的交織車輛，會發(fā)生大量的換道行為，導(dǎo)致交通流周期性擁堵形成瓶頸，影響除交織區(qū)外更大范圍的路段通暢性。駕駛員在交織區(qū)內(nèi)會進行車道變換的必要操作，通常經(jīng)歷3 個階段：換道準(zhǔn)備階段，換道階段，換道完成階段。在這3 個階段中，駕駛員對于車輛周邊環(huán)境的把控尤為重要，除了要關(guān)注本車道前方車流的運行狀態(tài)（如前車行駛速度、加減速情況等），也需要及時判斷進入目標(biāo)車道的安全時機，其駕駛操作包含車輛縱向和橫向的雙重控制。不同的駕駛員在進入交織區(qū)之后的操作也會不同，會影響到交織區(qū)內(nèi)的車輛運行狀態(tài)和整體運行速度。

因此，有必要針對駕駛員的性別差異、駕駛風(fēng)格差異、駕駛經(jīng)驗差異等因素來開展交織區(qū)駕駛行為特性的定量分析。

1 研究現(xiàn)狀

在城市道路的換道駕駛以及互通立交的汽車駕駛行為方面，劉瑞等[1]通過自然駕駛數(shù)據(jù)對駕駛?cè)说鸟{駛行為特征參數(shù)進行研究，結(jié)果表明駕駛特征參數(shù)均近似服從帕累托分布。楊曼等[2]進行駕駛行為相關(guān)研究，表明駕駛?cè)说奶卣鳎ㄐ詣e，經(jīng)驗，駕駛風(fēng)格）與駕駛行為和行車安全密切相關(guān)。楊豐羽等[3]利用統(tǒng)計方法對杭州某典型互通立交運行速度特征與駕駛行為進行分析。霍克[4]基于城市道路環(huán)境，并結(jié)合不同熟練程度駕駛員換道過程注視轉(zhuǎn)移特性進行量化分析，結(jié)果表明熟練組駕駛?cè)讼噍^于非熟練組駕駛?cè)硕?，在車道轉(zhuǎn)換過程中能迅速、完整的進行信息決策，做到安全、有效的掌握車輛。劉潔瑩[5]通過各種方法進行駕駛風(fēng)格分類對比，最終采用主成分分析法與K-均值聚類法將駕駛?cè)孙L(fēng)格分為激進型與非激進型，并進行各類駕駛?cè)塑壍罃?shù)據(jù)擬合分析。黃晶等[6]采用主成分分析法與K-means 聚類分析對212 份駕駛?cè)藛柧磉M行分類：謹(jǐn)慎型、普通型和激進型，通過模擬器試驗獲得了不同駕駛?cè)说牟煌{駛特點。

駕駛行為研究表明，駕駛員特征類似于性別[7]，經(jīng)驗[8-9]和駕駛風(fēng)格[10]與駕駛行為和交通安全密切相關(guān)。Miller 等[11]指出可以通過駕駛經(jīng)驗來實現(xiàn)駕駛風(fēng)格的形成。Rong Jian等[12]將駕駛?cè)朔譃榉e極型、保守型、中間型3種類型，利用駕駛模擬器搜集數(shù)據(jù)，并結(jié)合交通仿真方法，分析不同駕駛行為對交通流量的影響。Lyu等[13]采集了46名駕駛員現(xiàn)場操測試數(shù)據(jù)，以性別、職業(yè)與駕駛經(jīng)驗作為影響因素，結(jié)合所獲取速度曲線和軌跡信息，分析駕駛行為差異性。Deng等[14]的分析表明違規(guī)得分較高的駕駛員傾向于快速行駛，根據(jù)這一發(fā)現(xiàn)，將24 名經(jīng)驗豐富的職業(yè)駕駛員依照違規(guī)量表的分?jǐn)?shù)，分為中立和激進2種進行仿真。

在道路交織區(qū)方面，現(xiàn)有的研究主要集中在交織區(qū)的通行能力計算[15]，涉及交織區(qū)微觀運行行為的研究比較少，其中孫劍等[16]根據(jù)北京和上海的線圈檢測數(shù)據(jù)對HCM2010 手冊中的交織區(qū)運行速度模型進行了標(biāo)定；陳寬民等[17]將出租車GPS 數(shù)據(jù)與空間路網(wǎng)GIS 數(shù)據(jù)進行匹配，分析了小間距互通分流區(qū)與合流區(qū)附近分合流車輛對主線運行速度的影響；謝寒等[18]從成都市三環(huán)路4座立交的視頻數(shù)據(jù)中提取了換道次數(shù)、車速和交通流密度，分析了三者之間的關(guān)系；裴玉龍等[19]使用路測設(shè)備和視頻圖像提取了交織區(qū)的交通量和車頭時距，分析了車頭時距的分布特征以及隨斷面流率動態(tài)的變化特征。郭瑞軍等[20]對環(huán)形交叉口的攝影圖像進行參數(shù)提取，分析了環(huán)形交叉口交織區(qū)的速度分布、換道位置分布以及車頭時距分布。

綜上，通過自然駕駛以及實車路試獲取真實駕駛數(shù)據(jù)是研究駕駛行為尤其是微觀行為特征的有效手段，但現(xiàn)有關(guān)于微觀層面駕駛行為以及駕駛風(fēng)格的研究主要是面向城市道路和山區(qū)道路的基本路段或者互通立交匝道，鮮有涉及道路交織區(qū)。而關(guān)于交織區(qū)車輛運行行為的研究都是使用視頻圖像分析、線圈檢測等方法，此種方法的特點是可以獲取大樣本數(shù)據(jù)，但局限是無法獲取駕駛?cè)说木唧w信息，因此無法分析駕駛?cè)艘蛩貙囕v運行行為的影響。

為此，筆者開展開放道路交織區(qū)的實車實驗，采集自然駕駛習(xí)慣下的車輛運行數(shù)據(jù)，從33名被試的數(shù)據(jù)中提取車速、加速度、車輛軌跡線、車輛-車道線距離等行為參數(shù)，結(jié)合性別、風(fēng)格等差異因素，分析不同駕駛?cè)嗽诿鎸ο嗤煌▓鼍皸l件下，所表現(xiàn)出來的不同的駕駛行為。這項研究工作可以為車道設(shè)計，駕駛員能力訓(xùn)練和匝道外交通管理提供真實數(shù)據(jù)。

2 研究方法和實驗方案

2.1 實驗車輛及車載儀器

本次實驗車輛為現(xiàn)代勝達(dá)七座SUV，車輛前窗和右車窗各安裝1 個行車記錄儀，拍攝前向與右向?qū)嶋H行駛環(huán)境。采用非接觸式車速傳感器Speedbox采集汽車軌跡線和行駛速度，用前向碰撞預(yù)警系統(tǒng)Mobileye采集道路曲率和“車輪-車道線”橫向距離，同時Mobileye 還從CAN 總線讀取汽車實時速度數(shù)據(jù)。Speedbox 軌跡依賴于經(jīng)緯度數(shù)據(jù)，山地道路長距離連續(xù)采集情況下，道路兩旁有樹木遮擋或者道路上方有明顯障礙物會造成數(shù)據(jù)缺失和準(zhǔn)確性問題。用Mobileye的速度數(shù)據(jù)與GPS數(shù)據(jù)進行融合，保證數(shù)據(jù)的完整性與可靠性。試驗車輛和車載儀器見圖1。

圖1 試驗車輛及車載儀器Fig.1 Test vehicles and on-board instruments

2.2 被試人員

本次實車試驗為2019 年5 月17 日—2019 年5月24 日，試驗時間為09：00—17：00。此次從社會上共招募了33 位駕駛?cè)藚⑴c試驗，均符合文獻里有關(guān)具有熟練駕駛經(jīng)驗[16]的要求，其中18 名男駕駛員，15 名女駕駛員，基本信息見表1。由于其中1 名女駕駛員信息缺失，有效駕駛員信息數(shù)據(jù)為32名。試驗前告知被試行駛路線，所有駕駛員均按照規(guī)定線路行駛，行駛過程中不對駕駛員行為做任何暗示。

表1 被試者信息Tab.1 Participants'information

所有駕駛?cè)嗽谶M行實車試驗之前，填寫一份關(guān)于氣質(zhì)類型的測試問卷，根據(jù)測試問卷的結(jié)果將駕駛?cè)朔譃? 個類型：多血質(zhì)，膽汁質(zhì)，抑郁質(zhì)以及粘液質(zhì)，具體情況見表2。按照這4類駕駛?cè)说男袨楸憩F(xiàn)，將多血質(zhì)和膽汁型合并，稱其為外向型，共有8人；將粘液型和抑郁質(zhì)合并為一類，共有24人，稱之為內(nèi)斂型。外向型駕駛?cè)笋{駛車輛車速較快，處理復(fù)雜交通狀況能力較弱；內(nèi)斂型駕駛?cè)诵旭偡€(wěn)妥，能夠冷靜面對復(fù)雜交通狀況，但對突發(fā)事件處理能力較差。

表2 駕駛?cè)藲赓|(zhì)測試結(jié)果Tab.2 Test results of driver temperament

2.3 實驗地點

選擇重慶主城區(qū)南山立交作為此次實車試驗的地點，路面狀況與行駛條件均良好。選取的數(shù)據(jù)為南山立交實車試驗數(shù)據(jù)的一部分，具體交織區(qū)位置見圖2。該交織區(qū)為典型的A類交織區(qū)，每條車道上的車流需要經(jīng)過至少1 次變換車道才能完成交織。按照交織區(qū)長度計算要求，將入口三角區(qū)上車道右邊緣至匯合車道左邊緣的距離為0.6 m的位置作為交織區(qū)起點，以出口三角區(qū)車道右邊緣至分離車道最邊緣距離3.7 m 的位置作為終點，所得到的實際測量交織區(qū)長度為130 m。為保證交織區(qū)數(shù)據(jù)前后連貫性，將實驗數(shù)據(jù)提取范圍定為200 m至300 m。

圖2 試驗地點Fig.2 Test sites

2.4 實驗流程和數(shù)據(jù)處理

本文的實驗地點為重慶南山立交，駕駛實驗的行駛路徑為匝道C→匝道D→匝道E，從匝道C駛出須經(jīng)過交織區(qū)方能進入匝道D。每位駕駛?cè)搜匦旭偮窂叫旭?次，剔出掉異?；蛘邿o效數(shù)據(jù)之后，每位被試將會輸出2～3組交織區(qū)行為數(shù)據(jù)。

不同的車載設(shè)備的數(shù)據(jù)采集頻率有所差別，Speedbox 采 樣 頻 率 為20 Hz，Mobileye 為10 Hz。由于不同駕駛?cè)说乃俣确荡嬖诓町愋?，將時間軸轉(zhuǎn)換為里程軸后，里程值為不定間隔并且不同駕駛員之間不一致。為此，用插值方法對數(shù)據(jù)進行等間隔處理，間隔值為1 m。

3 交織區(qū)的速度特征

3.1 速度的整體特性

從駕駛數(shù)據(jù)中截取交織區(qū)以及前后一定距離范圍內(nèi)的各駕駛?cè)嗣看涡旭偟乃俣葦?shù)據(jù)，然后將全部的速度曲線疊加在同一坐標(biāo)系內(nèi)（見圖3（a）），可以看到速度在交織區(qū)內(nèi)（13～143 m 范圍內(nèi)）整體上呈下降趨勢，起始速度主要集中在38～52 km/h之間，而離開交織區(qū)時的速度集中在30～43 km/h之間。

在每個1 m間隔點上提取出85 th分位車速、平均車速和15 th 分位車速，見圖3（b）。從中能看到速度離散性（85 分位速度與15 分位速度之間的差值）在進入交織區(qū)時先是有所增加，然后逐漸減弱。85 th分位速度呈單調(diào)下降趨勢，而均值速度在交織區(qū)內(nèi)降低至36 km/h左右然后維持不變。

車輛行駛是高度動態(tài)的過程，尤其是小客車。利用濾波程序?qū)obileye輸出的速度數(shù)據(jù)進行平滑處理消除毛刺，然后在進行差值處理，按照0.1 s 的間隔提取實驗車輛的加減速瞬態(tài)值，得到車輛縱向加速度分布，見圖4。可以看到車輛加、減速度值在± 0.5 m/s2范圍內(nèi)分布。

提取駕駛?cè)嗽诮豢梾^(qū)入口和出口的地點速度，按駕駛?cè)诵蛱柵帕校ㄒ妶D5（a）），絕大部分駕駛?cè)说倪M口速度要高于出口速度。在正常情況下，駕駛?cè)嗽隈側(cè)?股或多股以上交通流交織區(qū)域時，會依據(jù)駕駛經(jīng)驗進行速度調(diào)整，以便更好地完成車輛換道操作。該交織區(qū)分流位置銜接為匝道，限速40 km/h，因此駕駛?cè)笋偝鼋豢梾^(qū)時速度維持在40 km/h附近。圖5（b）是交織區(qū)入口和出口的累計頻率曲線，以85th百分位速度為例，入口速度比出口速度高10 km/h左右。

圖3 駕駛?cè)诉B續(xù)行駛速度曲線Fig.3 Drivers'continuous driving speed curve

圖4 交織區(qū)內(nèi)的縱向加速度分布Fig.4 Longitudinal Acceleration Distribution within weaving areas

3.2 速度選擇行為的性別差異性

將行駛速度按照駕駛?cè)诵詣e進行分組，以速度作為檢驗變量進行獨立樣本T 檢驗，結(jié)果見表3，由表中可以看出不同性別的行駛速度在交織區(qū)內(nèi)具有顯著差異性（顯著性＜0.05），男性駕駛?cè)寺源笥谂择{駛?cè)?，平均車速相?.3 km/h。為了更好的分析二者之間的差異，利用SPSS 軟件獲得以性別為橫坐標(biāo)，速度為縱坐標(biāo)的箱形圖6（a）。在圖6 中男性駕駛?cè)藷o離散值，女性駕駛?cè)说碾x散值更多集中出現(xiàn)在交織區(qū)出口。男駕駛?cè)嗽诟?0 m 分段處的最高車速均大于女性，這表明男駕駛?cè)烁矚g以較高的速度行駛。

圖5 駕駛?cè)诉M出口速度分布Fig.5 Drivers'import and export speed distribution

圖6 交織區(qū)以及鄰近路段的車輛速度箱線圖Fig.6 box diagram of vehicle speed within weaving section and adjacent sections

過快的車速意味駕駛員未按照設(shè)計預(yù)期進行減速操作，會對其他進入匝道的車輛的交通安全構(gòu)成嚴(yán)重威脅。因此建議在匝道進口處設(shè)立限速標(biāo)志牌，加強駕駛員的速度控制意識。

表3 T 檢驗結(jié)果Table 3 T-Test results

3.3 氣質(zhì)類型的影響

將行駛速度按照駕駛?cè)藲赓|(zhì)類型進行分組，以速度作為變量進行獨立樣本T 檢驗，結(jié)果見表4，不同氣質(zhì)駕駛?cè)说男旭偹俣仁蔷哂酗@著差異性（顯著性＜0.05），外向型與內(nèi)斂型駕駛?cè)嗽诮豢梾^(qū)內(nèi)的平均車速相差0.8 km/h，外向型性駕駛?cè)说乃俣戎德源?，駕駛風(fēng)格更為大膽。利用SPSS 軟件獲得以駕駛風(fēng)格為橫坐標(biāo)，以速度為縱坐標(biāo)的箱線圖6（b），外向型駕駛?cè)嗽谶M入交織區(qū)的前40 m 的速度小于內(nèi)斂型駕駛?cè)?，但在后面?60 m 外向型駕駛?cè)说乃俣却笥趦?nèi)斂型駕駛?cè)恕?/p>

表4 T 檢驗結(jié)果Tab.4 T-Test results

3.4 交織區(qū)減速長度

一些駕駛?cè)诉M入交織區(qū)會經(jīng)歷“減速-加速”的過程，見圖7(a)。按性別和氣質(zhì)類型分別提取出交織區(qū)內(nèi)的減速長度，并以10 m 為1 個長度單位，得到減速長度頻數(shù)分布，從圖7(b)～(c)能發(fā)現(xiàn)，性別因素對減速長度無顯著影響；而駕駛風(fēng)格對減速長度的影響則非常顯著，外向型駕駛?cè)肆?xí)慣的減速距離非常短，即更愿意以較高的速度完成車輛換道。

統(tǒng)計出減速長度的特征百分位值，結(jié)果見表5。在前50 百分位的減速長度中，男性駕駛?cè)说臏p速長度值都是大于女性駕駛?cè)耍诤?0 百分位值均小于女性駕駛?cè)?。不同風(fēng)格駕駛?cè)嗽诟靼俜治恢瞪蟿t表現(xiàn)出來的是內(nèi)斂型駕駛?cè)司哂谕庀蛐婉{駛?cè)恕?/p>

圖7 車輛減速行為特性分布Fig.7 Distribution characteristics of vehicle deceleration speed behavior

表5 減速特征點長度Tab.5 Deceleration feature point

4 交織區(qū)的車輛運行軌跡

車載Mobileye 數(shù)據(jù)中包含道路曲率數(shù)據(jù)，以及兩側(cè)車輪的“輪跡線-車道邊線”橫向距離數(shù)據(jù)，分別為dyL 和dyR，進而可以準(zhǔn)確判別出車輛在行車道內(nèi)的橫向位置以及車輛的換道行為。根據(jù)dyL 和dyR 可以計算出車輛形心位置，進而得到車輛軌跡線。實驗結(jié)束后從行車軌跡中提取每名駕駛?cè)嗽谕ㄟ^交織區(qū)時的橫向位置變化，共得到78條行駛軌跡線。為了能夠更清楚的掌握軌跡線在交織區(qū)以及前后范圍內(nèi)的變化特征，軌跡截取范圍延展至駛?cè)朐训乐?0 m。

4.1 行駛軌跡的性別差異性

圖8（a）是車輛在交織區(qū)范圍內(nèi)的軌跡線，并依照男、女性別對軌跡線做了顏色標(biāo)記，男、女性駕駛?cè)说男旭傑壽E線分別為40 和38 條。圖中的縱坐標(biāo)為行駛距離，交織區(qū)范圍為13～143 m，其余為鄰近路段?？v坐標(biāo)中0～3.75 m 為最內(nèi)側(cè)車道（也是駕駛?cè)私?jīng)過車輛交織后的目標(biāo)車道），3.75～7.5 m 為中間車道，7.5～11.25 m 為駕駛?cè)诉M入交織區(qū)時的車道，即初始車道。

將行車軌跡分為3 個階段：準(zhǔn)備階段、換道階段、匯入階段，由圖8（a）中可以明顯看出男、女駕駛?cè)嗽隈{駛車輛通過交織區(qū)的差異性。從起始位置來看，處于準(zhǔn)備階段的男駕駛?cè)伺c女駕駛?cè)硕几鼉A向于將車靠近車道右邊緣行駛，但女駕駛?cè)说能壽E束更集中。從換道軌跡來看，男性駕駛?cè)嗽谶M入交織區(qū)后，更早啟動換道操作匯入目標(biāo)車流，匯入位置集中于120～135 m處，而女性駕駛員則會在準(zhǔn)備階段花費更多的時間對周圍環(huán)境進行感知，再決定開始換道操作，匯入位置集中于130～140 m 處。因此，男駕駛?cè)吮扰{駛?cè)顺霈F(xiàn)更多的交通沖突，比如旁邊車道駛?cè)胲囕v會導(dǎo)致正在轉(zhuǎn)向的本車突然減速，或者是前方車輛速度下降使換道操作中止等，都會導(dǎo)致實際的換道軌跡嚴(yán)重偏離預(yù)期軌跡。

在匯入目標(biāo)車道階段，男駕駛?cè)说能壽E線分布比女性要更分散，回看行駛過程視頻時發(fā)現(xiàn)，男駕駛?cè)嗽趨R入時出現(xiàn)了更多的穿越三角區(qū)行為，而壓三角導(dǎo)流線是非常危險的駕駛行為，極易引起交通擁堵以及交通事故的發(fā)生。

4.2 駕駛?cè)藲赓|(zhì)類型差異

提取78條行車軌跡線，按照駕駛?cè)藲赓|(zhì)類型進行分類，外向型駕駛?cè)伺c內(nèi)斂型駕駛?cè)朔謩e有19條和59條軌跡線，得到圖8（b）。

對比外向型與內(nèi)斂型駕駛?cè)说男熊囓壽E線，能看出：處于準(zhǔn)備階段時，外向型駕駛?cè)似鹗嘉恢门c內(nèi)斂型駕駛?cè)讼嗤?，主要集中在道路中間偏右位置，但存在個別駕駛?cè)说能壽E線過于靠右；在換道階段，外向型駕駛?cè)藚R入位置集中在110～120 m，140～150 m 這2 個區(qū)間，占比為31.6%，36.8%；而內(nèi)斂型駕駛?cè)思杏?10～120 m,130～150 m 這2個區(qū)間之內(nèi)，占比為28.7%和48.7%，其中140～150 m之間匯入目標(biāo)車道的行車軌跡總共有15條，占總行車軌跡數(shù)的32.2%。

圖8 交織區(qū)以及鄰近路段的車輛行駛軌跡線Fig.8 Vehicles track in weaving areas and adjacent sections

140～150 m是危險匯入位置，此時車輛已經(jīng)靠近匝道入口位置，有極大概率需要壓過三角導(dǎo)流線進行最后的匯入。如果駕駛?cè)宋茨芸刂坪密囁倩蛘呤敲つ啃湃巫约旱鸟{駛經(jīng)驗而忽略實際情況，都會導(dǎo)致車輛匯入不及時，出現(xiàn)交通事故。因此，應(yīng)該加強對駕駛?cè)诵旭偘踩庾R的培訓(xùn)，尤其是外向型駕駛?cè)恕?/p>

5 車輛匯入行為特性

匯入位置（見圖9）是車輛匯入行為的重要參數(shù)，而車輛的匯入行為也會對交織區(qū)車流的正常運行產(chǎn)生不同的影響。駕駛?cè)诉M入交織區(qū)的適應(yīng)性可以用換道持續(xù)時間來表示，換道持續(xù)時間是指目標(biāo)車輛從原車道開始偏移到完全匯入目標(biāo)車道的過程，較短的換道時間側(cè)面表明駕駛?cè)四軌蚋斓娜谌虢豢梾^(qū)行駛環(huán)境，降低對直行車流的影響。

圖9 匯入行為示意圖Fig.9 Import behaviors

5.1 駕駛?cè)藚R入行為的性別差異

男性和女性駕駛?cè)说膮R入位置及換道時間見圖10。根據(jù)交織區(qū)的長度范圍（距起點13～143 m），安全匯入位置不得超過143 m，因此高于143 m 的匯入為危險駕駛行為。在圖10 中能看到男性駕駛?cè)藚R入位置超過143 m 的占20%，而女性駕駛?cè)苏?.63%，即男性顯著高于女性，在一定程度上解釋了交通事故率男性高于女性的原因。

使用獨立樣本T 檢驗分析男性、女性駕駛?cè)说膮R入行為，因變量分別為匯入目標(biāo)車道的縱向位置與換道時間，自變量是駕駛?cè)诵詣e。獨立樣本T 檢驗結(jié)果見表6，檢驗結(jié)果表明，車輛匯入位置以及換道時間在性別方面具有顯著差異（顯著性＜0.05）。一方面，男性駕駛?cè)说钠骄鶇R入位置比女性駕駛?cè)颂崆?.75 m，換道過程持續(xù)時間平均減少近0.5 s，表明男性駕駛?cè)嗽谔崆皳Q道意識要強于女性駕駛?cè)?；另一方面，?biāo)準(zhǔn)偏差的增加表明男性駕駛員匯入位置的不定性更高，比女性更易出現(xiàn)危險駕駛行為。

表6 T 檢驗結(jié)果Tab.6 T-Test results

為保證交織區(qū)駕駛安全性，駕駛?cè)隧氃诮豢楅L度范圍內(nèi)匯入目標(biāo)車流。該交織區(qū)長度較短，駕駛?cè)诵枰?30 m內(nèi)完成判斷換道類型，尋找可穿越間隙，執(zhí)行換道操作等，這對駕駛?cè)说鸟{駛經(jīng)驗以及駕駛適應(yīng)性提出了更高的要求。因此，在利用動靜態(tài)交通標(biāo)志、標(biāo)線或人車路協(xié)同控制的方式提前梳理交通，排除隱患外，還建議對駕駛?cè)诉M行針對性的駕駛安全培訓(xùn)，保證交織區(qū)駕駛意識熟練，提高駕駛安全性。

5.2 駕駛?cè)藲赓|(zhì)類型差異

外向型、內(nèi)斂型駕駛?cè)藚R入位置及換道時間見圖11。外向型駕駛?cè)藚R入位置超過143 m 的占26.3%，而內(nèi)斂型駕駛?cè)苏?.8%。對比2種類型駕駛?cè)藚R入時的車速，外向性駕駛?cè)塑囁倨毡榫S持在40～50 km/h，而內(nèi)斂型駕駛?cè)藢④囁倏刂圃谠训腊踩囁僖韵隆Ｒ虼?，外向型駕駛?cè)顺霈F(xiàn)危險駕駛行為的情況高于內(nèi)斂型駕駛?cè)恕?/p>

圖10 車輛匯入行為的性別差異Fig.10 The impact of driver's gender on vehicle merging behaviors

圖11 氣質(zhì)類型對車輛匯入行為的影響Fig.11 The impact of driver's disposition on vehicle merging behaviors

使用獨立樣本T檢驗分析不同氣質(zhì)類型駕駛?cè)说膮R入行為，因變量分別為車輛匯入目標(biāo)車道縱向位置與換道時間，自變量是氣質(zhì)類型，檢驗結(jié)果見表7，結(jié)果表明車輛匯入位置在性別方面無顯著差異（顯著性＞0.05），換道時間有顯著性差異（顯著性＜0.05）。

表7 T 檢驗結(jié)果Tab.7 T-Test results

從匯入位置來看，外向型駕駛?cè)似骄鶇R入位置與標(biāo)準(zhǔn)偏差比內(nèi)斂型駕駛?cè)硕加兴黾?。從換道時間來看，外向型駕駛?cè)似骄鶕Q道時間為9.395 s，較之于內(nèi)斂型駕駛?cè)藴p少了近1.7 s，表明氣質(zhì)的駕駛?cè)嗽趽Q道意識上有明顯的不同，外向型駕駛?cè)送鶗^為快速的進行換道操作，而內(nèi)斂型駕駛?cè)藭紤]多方面因素，導(dǎo)致?lián)Q道時間遲緩。這個結(jié)果反映出來的問題是雙面的：一方面，迅速的換道能夠更好的為進入匝道做足準(zhǔn)備，但也容易出現(xiàn)觀察不足造成的突然減速，中斷當(dāng)前所在車道的正常行駛；另一方面，充足的換道準(zhǔn)備可以使車輛安全的進入目標(biāo)車道，但也會出現(xiàn)因素考慮過多而導(dǎo)致以危險距離匯入車流。在城市道路立交中分流區(qū)與合流區(qū)之間間隔一般不超過200 m，這就造成了駕駛?cè)嗽诮豢梾^(qū)域必須迅速的完成換道操作，否則會有極大的可能產(chǎn)生交通擁堵以及路線偏差。

綜合車輛匯入特性與車輛速度特性實車數(shù)據(jù)，不同氣質(zhì)的駕駛員差異較大，外向型駕駛員車速較快，換道時間短；內(nèi)斂型則相反，速度普遍較小，且需要更長的換道時間。

6 結(jié)束語

論文針對駕駛?cè)嗽诨ネ⒔唤豢梾^(qū)范圍內(nèi)的行駛過程作為研究背景，從駕駛?cè)诵詣e以及駕駛?cè)笋{駛風(fēng)格特性的差異性進行不同方面的分析總結(jié)。

1）駕駛?cè)嗽诨ネ⒔唤豢梾^(qū)范圍內(nèi)的行駛速度經(jīng)歷減速和加速2 個階段，內(nèi)斂型駕駛?cè)诉M入交織區(qū)時的減速長度顯著大于外向型駕駛?cè)恕?/p>

2）總體而言，交織區(qū)進口的速度高于出口速度，交織區(qū)內(nèi)的行車加減速度在± 0.5 m/s2范圍內(nèi)。

3）與女性相比，男性駕駛?cè)溯^女性駕駛?cè)藞?zhí)行換道操作更早，完成換道過程所需的時間也更短；同時，穿越三角區(qū)再匯入車流的危險行為占比更大，極易導(dǎo)致交通事故的發(fā)生，需要對其進行有針對性的駕駛安全培訓(xùn)。

4）外向型駕駛?cè)藭焖俚耐瓿蓳Q道操作，而內(nèi)斂型駕駛?cè)藭紤]多方面因素，導(dǎo)致?lián)Q道時間遲緩，即外向型更加大膽，內(nèi)斂型則會以穩(wěn)妥狀態(tài)來執(zhí)行。

5）通過交織區(qū)時，男性駕駛?cè)撕屯庀蛐婉{駛?cè)烁蛞暂^高的速度行駛，并且換道持續(xù)時間較短；內(nèi)斂型則相反，速度普遍偏低，且需要更長的換道時間。

論文下一步會增加不同經(jīng)驗駕駛?cè)说鸟{駛行為特征分析，并且在駕駛實驗安排上做出一定調(diào)整。各駕駛?cè)嗽谠囼灂r間段內(nèi)每1 d均進行相同路徑駕駛實驗，采集數(shù)據(jù)并進行分析，考慮交通環(huán)境以及駕駛?cè)诵睦頎顟B(tài)等因素，更全面的對駕駛?cè)笋{駛行為特性做出總結(jié)。