單曉霖,焦朋朋
(北京建筑大學(xué) 北京未來城市設(shè)計高精尖創(chuàng)新中心,北京 100044)
在行車過程中,駕駛?cè)说淖⒁饬Φ募谐潭仁怯绊懡煌ò踩闹匾蛩刂?,其注意力不集中造成駕駛績效降低是道路事故的重要成因之一[1]。根據(jù)國內(nèi)以及國外對導(dǎo)致交通事故發(fā)生因素的分析顯示,引起駕駛?cè)朔中牡闹饕蛩仄渲兄患礊檐囃猸h(huán)境,例如行人、非機動車以及其他車外事物。放置于路旁的廣告牌的目的旨在吸引行車經(jīng)過的車輛內(nèi)成員的注意,廣告牌的吸引效果越好對廣告商的利益也就越大。但是,駕駛員也有可能會受到廣告牌的影響,使其駕駛專注度有所降低,增加發(fā)生道路交通事故的風(fēng)險。出于對這類問題的考慮,國內(nèi)外相關(guān)部門制定了關(guān)于路側(cè)廣告牌的條例與準(zhǔn)則,對其放置位置、規(guī)格和內(nèi)容加以限制[1-2]。
關(guān)于駕駛?cè)藢β愤厪V告牌的反應(yīng),在過去的數(shù)10年中已經(jīng)得到了廣泛的研究,T. Dukic等人[3]通過研究在實際駕駛過程中駕駛?cè)说囊曈X數(shù)據(jù)行為發(fā)現(xiàn),當(dāng)路側(cè)廣告牌出現(xiàn)時,駕駛?cè)说囊暰€會更加頻繁且長時間離開道路方向;J. Edquist等人[4]通過模擬駕駛試驗發(fā)現(xiàn),路側(cè)廣告牌會令駕駛?cè)藢Φ缆窐?biāo)志和交通環(huán)境反應(yīng)變慢,特別是經(jīng)驗不充足的駕駛員,而且在轉(zhuǎn)換車道過程中更容易犯錯;S. Bendak和K. Al-Saleh[5]同樣通過模擬駕駛儀進行對比試驗發(fā)現(xiàn),在有廣告標(biāo)志的道路上駕駛?cè)嗽诒3周囕v直線行駛的駕駛性能指標(biāo)上表現(xiàn)更差,同時在通過無信號燈交叉口時也更為魯莽。且根據(jù)其問卷調(diào)查顯示,超過一半的駕駛?cè)似毡楸辉囼炛械膹V告牌分散了注意力,此外有22%的試驗人員表示由于注意力被廣告牌分散而將自己置于危險境地之中。因此,各項研究表明路邊廣告牌會在一定程度上降低駕駛?cè)说男熊嚤憩F(xiàn),并有可能對交通安全產(chǎn)生負(fù)面影響。
然而,之前的研究也出現(xiàn)了結(jié)論不統(tǒng)一,甚至完全相反的情況出現(xiàn)。就駕駛員駛過廣告牌區(qū)域的平均速度而言,T. Horberry等人的研究[6]表明當(dāng)駕駛員在相同時間內(nèi)看到的廣告牌越多,即通過視覺收集到的干擾因素越多時,其平均速度將會下降。類似的結(jié)果也在J. Edquist等人[4]的研究中有所體現(xiàn)。而在S. Bendak和K. Al-Saleh[5]的研究結(jié)果中則發(fā)現(xiàn)通過廣告牌路段的平均速度有較小幅度的增長。H. Marciano和Y. Yeshurun[7]的試驗結(jié)果則表明,雖然在視覺信息過多,視覺負(fù)荷大時駕駛?cè)说乃俣葧鄳?yīng)降低,但是仍然存在駕駛?cè)送ㄟ^廣告牌區(qū)域時平均速度上升的情況出現(xiàn)。對現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進行進一步總結(jié)后,尚未得出由路邊廣告牌對駕駛?cè)擞绊憣?dǎo)致的交通事故發(fā)生的直接證據(jù)。最近幾年的研究[8-9]甚至表明二者之間的相關(guān)性很小甚至幾乎不存在相關(guān)性。
另有部分研究通過眼動儀和模擬駕駛系統(tǒng)重點評估了駕駛?cè)嗽谕ㄟ^廣告牌區(qū)域時的視覺行為。例如馮忠祥等人[10]進行的試驗結(jié)果顯示,駕駛?cè)藢Υ笞煮w的凝視時間要少于小字體,且對背景顏色較為模糊、不易區(qū)分的廣告牌,較背景色彩鮮艷的凝視時間更長。呂能超等人[11]通過將路外標(biāo)志的信息進行量化分析,發(fā)現(xiàn)隨著標(biāo)志信息量的逐步增加,駕駛?cè)说囊曊J(rèn)反應(yīng)時間也在增加,這也是駕駛負(fù)荷上升的一種體現(xiàn)。
國內(nèi)近些年在此領(lǐng)域的研究主要集中在通過眼動指標(biāo)[12]和視覺特性[13]入手,針對廣告牌的不同類型對駕駛?cè)说挠绊?,例如廣告牌的面積與高度[14]或背景顏色[15]等等,研究結(jié)果表明不同規(guī)格的廣告牌對駕駛?cè)俗⒁饬Φ挠绊懸灿休^大差異。本研究基于模擬駕駛系統(tǒng)進行試驗,通過獲取車輛的橫向偏移量和實時速度等指標(biāo),同時分析駕駛?cè)送ㄟ^眼動儀和生理儀獲取駕駛?cè)嗽谛旭傔^程中的視線與動作的變化,將廣告牌的影響量化分析,探討不同位置、不同密集程度和不同距車道距離的廣告牌對駕駛?cè)说木唧w影響,包括其正常駕駛與遇到突發(fā)狀況時的駕駛行為差別,探討廣告牌布置的最優(yōu)化方案,即在對駕駛?cè)擞绊懽钚〉那闆r下合理規(guī)劃廣告牌區(qū)域,以確保道路交通安全。
路側(cè)廣告牌對駕駛?cè)说挠绊懼饕w現(xiàn)在視覺重點和反應(yīng)時間上。故在此分析廣告牌的布置與駕駛?cè)诵熊囘^程中視覺和行為指標(biāo)之間的相關(guān)性,從而建立起二者之間的量化關(guān)系。試驗?zāi)康氖峭ㄟ^對不同方式布置的路側(cè)廣告牌對駕駛員的駕駛行為影響,分析廣告牌對駕駛員專注程度的影響規(guī)律;另外對測試人之間進行組內(nèi)檢驗,橫向?qū)Ρ仍跍y試人駕駛經(jīng)驗不同的前提下對相同布置的廣告牌的反應(yīng),即主觀反應(yīng)上是否也存在一定的差異。
本試驗基于交通虛擬現(xiàn)實技術(shù)平臺,使用FORUM8模擬駕駛器(圖1)對車輛內(nèi)部環(huán)境進行模擬。其硬件設(shè)施為一個帶有方向盤、儀表板、換擋手柄和加速、制動踏板的完整自動擋小客車駕駛艙、連接3個42英寸LED顯示屏270度廣角視野,速度表可顯示屏上實時顯示。方向盤配有力反饋傳感器,可模擬車輪的轉(zhuǎn)動以及在受到?jīng)_擊時給予駕駛員反饋。聲音效果通過屏幕后和駕駛座位下方的揚聲器進行反饋,滿足真實駕駛時的環(huán)境。模擬駕駛器可在測試者駕駛過程中以60 Hz的頻率采集相關(guān)駕駛參數(shù)。
行駛道路采用UC-win/Road 10.0道路景觀規(guī)劃設(shè)計軟件繪制,其中廣告牌選擇XX高速公路路側(cè)廣告牌樣式,采用3DMax制作,規(guī)格根據(jù)實際情況而定。另外平臺還包括視覺及行為分析辨識系統(tǒng),主要儀器有眼動儀,用于接收測試者的視覺數(shù)據(jù)。
測試者佩戴SMI Iview X眼動儀(圖1),可獲取測試者的注視、掃視和眨眼次數(shù),以及其視野的移動線路和集中區(qū)域?;跍y試者的相應(yīng)視覺信息對其注意力集中程度和重點關(guān)注對象進行分析,以判斷其駕駛過程中的安全程度。
圖1 SMI眼動儀和FORUM8模擬駕駛儀Fig.1 SMI eye tracker and FOREUM8 driving simulator
試驗共招募了20名測試者,以駕駛年齡3年為界分為初學(xué)者組和熟練者組,每組各10人。保證測試者在參與測試的過程中身體狀態(tài)良好,裸眼視力或配搭眼鏡后的矯正視力滿足正常進行駕駛行為。每名測試者均持有合法的中國小型客車駕駛執(zhí)照。參與測試的人員年齡為20~30歲,平均年齡23.72歲(標(biāo)準(zhǔn)差2.60歲)如表1所示。
表1 測試者相關(guān)信息
試驗路段為一段總長度為5 km的三車道高速公路,其中最右側(cè)車道限速為每小時80~100 km,模擬天氣為晴朗,以此為基本場景。在道路右側(cè)根據(jù)場景不同設(shè)有若干不同樣式廣告牌,每個場景均為平直道,場景之間以右轉(zhuǎn)圓曲線平滑連接。廣告牌規(guī)格為7 m×21 m,下邊緣距離路面垂直距離為10 m。測試路段前有500 m的路段供測試者適應(yīng)模擬駕駛器。之后的4.6 km依次為測試場景。場景1為800 m,不放置任何廣告牌,有一組障礙物;場景2為1.2 km,在K0+100 m和K1+100 m處設(shè)有廣告牌,其設(shè)置邊緣垂直投影距離路側(cè)護欄為5 m,設(shè)有1組障礙物。場景3為1.2 km,在K0+100 m、K0+600和K1+100 m處設(shè)有廣告牌,其設(shè)置邊緣垂直投影距離路側(cè)護欄為5 m,設(shè)有1組障礙物。場景3為2.2 km,在K0+100 m和K2+100處設(shè)有廣告牌,其設(shè)置邊緣垂直投影距離路側(cè)護欄為10 m,設(shè)有2組障礙物。同時在每組場景中,設(shè)置有兩次隨機出現(xiàn)的障礙物(停靠于測試者行駛道路,并在其后放有紅色警示標(biāo)志的小型客車)影響測試者的駕駛,其中障礙1位于廣告牌的可視范圍內(nèi),障礙2位于可視范圍外,以此對駕駛員的注意力集中程度進行檢測。方案流程圖如圖2所示。
在測試者充分熟悉并試駕模擬器后,使其佩戴眼動儀并開始試驗。測試者將以此通過4組直線高速公路場景,中間以相同平滑圓曲線相連接,每組場景的廣告牌設(shè)計如表2所示。在試驗過程中,要求測試者在車速保持在合法車速范圍之內(nèi),于最右側(cè)道路行駛,在此基礎(chǔ)上盡量令其保持日常的個人駕駛習(xí)慣。測試者在每個場景內(nèi)都應(yīng)在第一次觀測到廣告牌時鳴笛,并進行口頭匯報,內(nèi)容包括廣告牌的數(shù)量與內(nèi)容,以此初步判斷其受到廣告牌影響的第一時間,可在之后與眼動儀數(shù)據(jù)進行比較與參考。另外,及時記錄駕駛員在面對障礙物時的表現(xiàn),包括是否成功進行避讓等。在測試者完成全部場景駕駛后,模擬駕駛儀記錄其駕駛數(shù)據(jù)變化,例如車輛瞬間速度、方向盤的旋轉(zhuǎn)率、車輛坐標(biāo)等;眼動儀記錄其視點的注視集中區(qū)域和掃視軌跡等。
圖2 模擬駕駛試驗流程圖Fig.2 Flowchart of driving simulation test
表2 試驗場景設(shè)計數(shù)據(jù)
SMI眼動儀在試驗中主要收集測試者在駕駛過程中的視線移動路徑、重點注視區(qū)域以及停留時間等。本試驗中重點采集了測試者從廣告牌出現(xiàn)在視線內(nèi)到廣告牌離開視野范圍過程中的相關(guān)視覺數(shù)據(jù),并與無廣告牌場景進行對比,可以得到測試者受到廣告牌吸引的時間長度。同時橫向?qū)Ρ葴y試者在不同場景下面對障礙時的反應(yīng)時間,能夠?qū)︸{駛員的注意力集中程度進行量化考核。
通過根據(jù)眼動儀獲取的測試者首次注視到廣告牌的時間,與模擬駕駛儀中測試者鳴笛的時間進行推算,可得到測試者發(fā)現(xiàn)并觀察到廣告牌的時間;另外可根據(jù)測試者在駕駛過程中的口頭匯報,判斷其對廣告牌觀測的正確程度,數(shù)據(jù)如表3所示。從中可知測試者可以清晰觀察到廣告牌,但更容易發(fā)現(xiàn)密集程度較高,路側(cè)距離較近的廣告牌(場景3),而就對觀測正確率的影響程度而言,廣告牌間隔較距路側(cè)距離而言程度更小。
表3 不同場景下測試者對廣告牌的觀測數(shù)據(jù)
根據(jù)眼動儀數(shù)據(jù),每個場景中測試者對廣告牌區(qū)域的眼動儀數(shù)據(jù)統(tǒng)計如表4所示。
表4 不同場景下測試者的眼動儀數(shù)據(jù)
從數(shù)據(jù)中可以看出,當(dāng)廣告牌布設(shè)密度變大時,測試者對廣告牌的觀察頻次和視線停留時間均有所上升。廣告牌距路側(cè)距離增大時,其對測試者的吸引程度大幅度下降。
圖3為試驗中測試者在場景2駕駛過程中,先后途徑廣告牌與障礙區(qū)段時的視覺線路。其視線集中于路側(cè)廣告牌(圖中右側(cè)畫圈處)后緩慢偏移值道路正前方(圖中左側(cè)畫圈處)并發(fā)現(xiàn)前方障礙,開始實施避讓動作。
圖3 測試者的視覺路線圖Fig.3 Visual route of a tester
根據(jù)眼動儀記錄視頻中測試者視線首次落入障礙區(qū)域的時間,取與測試者駛?cè)胝系K物可見范圍內(nèi)(距離障礙物150 m)的時間差,可推算出測試者發(fā)現(xiàn)障礙物的時間。同時記錄測試者開始進行規(guī)避操作時距離障礙物的距離,以及以測試者是否與障礙物發(fā)生碰撞記錄其規(guī)避行為是否成功。詳細(xì)數(shù)據(jù)如表5所示。
表5 測試者對不同場景下規(guī)避障礙的表現(xiàn)數(shù)據(jù)
圖4為試驗中某測試者在場景3駕駛過程中,10 s內(nèi)的注視路徑熱力圖,用于表現(xiàn)測試者的視線集中強度,顏色越深則說明強度越強。值得注意的是此時該測試者距離前方障礙物距離不足100 m時,其注視點仍然集中于路側(cè)廣告牌區(qū)域,而非障礙物區(qū)域。
圖4 測試者的視覺熱力圖Fig.4 Visual thermodynamic diagram of a tester
為判定測試者在不同場景下的注意力指標(biāo),在除去場景之間彎道連接處的基礎(chǔ)上,以每個場景為分析單元,提取如下的眼動指標(biāo)進行進一步分析。
(1)持續(xù)注視時間
將用于表征測試者的視線集中強度的注視時間進行分區(qū)域累加,包括廣告牌區(qū)域、行駛車道區(qū)域和其他區(qū)域等,定義為不同區(qū)域的持續(xù)注視時間。該指標(biāo)可以用來推斷測試者的注意力集中區(qū)域,即其是否將注意力集中在主任務(wù)(正常駕駛)上。
(2)瞳孔疲勞系數(shù)
(1)
(3)累計眨眼時間
根據(jù)試驗中每個場景內(nèi)測試者的眨眼次數(shù)和眼動儀的采樣頻率可推斷出測試者的眨眼總時間,用于衡量測試者的注意力集中程度。這一指標(biāo)在文獻[17]中被指出,在駕駛員疲勞程度較低時,眨眼時間較短,反之則會顯著升高。其計算公式為:
(2)
式中,Tblink為累計眨眼時間;m為場景內(nèi)眨眼次數(shù);f=60 Hz為試驗用眼動儀的采樣頻率。
為進一步對測試者在駕駛時的專注程度和疲勞程度進行判斷與量化,在考慮不同測試者存在的個體差異的前提下,建立分層有序離散選擇模型。該模型的閾值基于每個測試者的各項眼動指標(biāo)進行分別計算。設(shè)Fij為第i個測試者在第j個場景中的注意力集中程度(i=1,2,3,…,20;j=1,2,3,4)。 將φkj(k=1,2)定義為第j個測試者的專注程度的分級閾值,具體分類如下:
(3)
Fij=θij+εij,
(4)
(5)
式中,xpij為在第i個場景下第j名測試者的第p個協(xié)變量,包括測試者的持續(xù)注視時間、發(fā)現(xiàn)障礙物時間和障礙規(guī)避成功率;βpj為第j名測試者的回歸系數(shù)。θij即為觀測效用項;εij定義為誤差項,且服從二重指數(shù)分布。對于Fij的累積分布函數(shù),有
Pij(k)=P(Fij≤k)=
F(φkj-θij)=
(6)
特別的,利用φkj表示特殊場景下的測試者專注程度。其中φ1j為場景1時測試者平均專注程度,φ2j為其他各場景中測試者未能規(guī)避障礙時的平均專注程度,其表達(dá)式為:
(7)
式中,xpj為在特定場景下第j名測試者的第p個協(xié)變量;βq為第q個指標(biāo)對φkj的影響程度;εj為均值為零且服從參數(shù)為0.05與0.05的伽馬分布的誤差項。
為評價該模型的計算精度,可使用離差信息準(zhǔn)則[18](deviance information criterion, DIC)進行評價,其公式為:
(8)
通過模型計算后,各場景下測試者的疲勞程度可得到進一步的量化區(qū)分。根據(jù)數(shù)據(jù)可以看出,初學(xué)者組的專注狀態(tài)較熟練者組明顯更低,且在場景3中的專注度下降尤為明顯。另一方面,熟練者組的注意力雖然受到的影響較低,但在不同場景的表現(xiàn)下仍出現(xiàn)了一定的差異。從整體上來看,測試者在場景4的專注程度最好,有65%的測試者的專注水平為集中;而在場景3中,集中的測試者下降至45%。詳細(xì)數(shù)據(jù)如表6所示。
表6 測試者的注意力量化統(tǒng)計
圖5為不同場景下所統(tǒng)計的測試者瞳孔疲勞系數(shù)變化范圍的箱線圖。根據(jù)瞳孔疲勞系數(shù)可以對測試者的瞳孔直徑波動程度進行反應(yīng)。根據(jù)不同場景下測試者的總體專注程度可知,在專注度最差的場景3中,測試者的瞳孔疲勞系數(shù)也較其他兩個場景高。而在其他兩個場景之中,場景4的瞳孔疲勞系數(shù)略有下降的趨勢,但該趨勢并不明顯。由此可見,在場景3中,測試者的瞳孔直徑波動幅度更大,其專注程度也更低。
圖5 不同場景下測試者的瞳孔疲勞系數(shù)Fig.5 Pupil fatigue coefficients of testers in different scenarios
圖6為不同場景下測試者的累計眨眼時間的箱線圖。從圖中可看出場景3下測試者的累計眨眼時間有明顯增加,有測試者甚至出現(xiàn)了長時間閉眼的情況。另外兩場景下的測試者無太大區(qū)別。
圖6 不同專注狀態(tài)下測試者的累計眨眼時間Fig.6 Cumulative blink time of testers in different focus states
本研究利用FORUM8模擬駕駛儀和SIM眼動儀對不同駕駛經(jīng)驗的測試者在模擬高速公路路段上進行了仿真駕駛,并提取了相關(guān)的眼動特征和駕駛行為參數(shù)。建立分層有序離散選擇模型對測試者的專注程度進行量化,從而比較不同布設(shè)方式的廣告牌對駕駛員注意力的影響程度。最終結(jié)果表明,廣告牌的布設(shè)密集程度較其距路側(cè)距離而言對測試者的影響更為明顯,同時廣告牌對駕駛經(jīng)驗較少的測試者的影響略為顯著。建議在考慮經(jīng)濟條件、商業(yè)需求等多方前提下,避免密集布設(shè)廣告牌,并嚴(yán)格控制廣告牌的路側(cè)距離。另外,本研究的試驗環(huán)境雖然在模擬駕駛儀的輔助下可以有效對駕駛行為進行模擬演算,但仍存在一定的局限性,較真實駕駛條件仍存在一定的差異。如在真實的道路環(huán)境下會出現(xiàn)更多的不確定、不可測因素,對駕駛員的反應(yīng)與判斷造成影響;以及在試驗過程中佩戴眼動儀也會令駕駛員在體感上產(chǎn)生與真實駕駛的差異。后續(xù)研究除了針對上述局限性,通過例如實車駕駛的方式對試驗進行優(yōu)化之外,針對廣告牌對駕駛?cè)藛T的其他因素,如廣告內(nèi)容,排版或顏色等也將進行更深入的討論與研究。