城市道路安全轉(zhuǎn)向特性分析

高鮮萍，卞學(xué)良，李祥峰，武文佳

(1.河北工業(yè)大學(xué) 機械工程學(xué)院，天津 300401; 2.天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué) 汽車與交通學(xué)院，天津 300222;3.邢臺職業(yè)技術(shù)學(xué)院，河北 邢臺 054035; 4.天津中德應(yīng)用技術(shù)大學(xué) 汽車與軌道交通學(xué)院，天津 300350)

0 引言

車輛在轉(zhuǎn)彎行車時，由于側(cè)向穩(wěn)定性變差及視覺效果不良容易引發(fā)交通事故，其事故后果嚴(yán)重。隨著傳感器技術(shù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展，人們開展了關(guān)于智能輔助駕駛控制的大量研究[1-3]，汽車輔助模塊的預(yù)警和控制大大降低了交通事故率[4-6]。而這類決策依賴于對駕駛員、車輛和道路的狀態(tài)感知[7-8]。本研究從駕駛員駕駛行為角度出發(fā)，分析在彎道行駛中的轉(zhuǎn)向拓?fù)涮匦?，以期為車路協(xié)同下的智能輔助控制及道路交通安全控制提供依據(jù)。

目前，有不少學(xué)者相繼對彎道駕駛及駕駛員轉(zhuǎn)向行為進行了研究。Lee等[9]通過函數(shù)對駕駛員行為進行建模，并以此分析了駕駛員的轉(zhuǎn)向控制過程。Abbink等[10]從駕駛員轉(zhuǎn)向行為控制理論分析了駕駛員行為的差異性。Salvucci等[11]通過軟件建模和硬件平臺對駕駛行為進行了整體性分析，并通過試驗分析了緊急變道時轉(zhuǎn)向持續(xù)特性和轉(zhuǎn)向角度特征。Wu[12]基于自然駕駛數(shù)據(jù)對緊急轉(zhuǎn)向行為建模并分析了轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角變化特征。Yang[13-14]依靠轉(zhuǎn)向角度傳感器信號,結(jié)合車載通信獲得的汽車行駛信息，通過汽車運動學(xué)建模識別了轉(zhuǎn)向行為。以上大多從建模和仿真方面開展研究，且側(cè)重于轉(zhuǎn)向持續(xù)時間和特征的整體性分析，很少從駕駛員駕駛信息采集的角度關(guān)聯(lián)分析轉(zhuǎn)向行為及各階段特征。

駕駛員轉(zhuǎn)向行為根據(jù)需求不同可分為常規(guī)道路轉(zhuǎn)向和緊急避障轉(zhuǎn)向，其中常規(guī)道路轉(zhuǎn)向包含道路交通中因交通規(guī)則和駕駛需求形成的變道、轉(zhuǎn)向、U-turn[15]等駕駛行為，是道路交通中的主要駕駛行為，本研究以此類行為為研究對象。

本研究通過設(shè)計市區(qū)某路況的駕駛試驗，完成對轉(zhuǎn)向過程中駕駛信息的采集和數(shù)據(jù)整理，針對試驗過程中的2個完整轉(zhuǎn)向環(huán)節(jié)的持續(xù)時間、轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)速及角度進行數(shù)學(xué)擬合，得出轉(zhuǎn)向特征點及特征曲線，實現(xiàn)對駕駛轉(zhuǎn)向行為的量化分析。

1 試驗設(shè)計

試驗路段以天津市某典型市區(qū)路段為例，立交橋下U-turn路段，單向4車道，中間設(shè)有隔離設(shè)施，每側(cè)路段包含直道和掉頭轉(zhuǎn)彎路段，靠近隔離帶的1條車道為U-turn道路。駕駛員為28～40歲年齡段的9名駕駛員，具有3 a以上駕駛經(jīng)驗。選用 2.0 L 排量的自動檔家用轎車，駕駛員對路況和駕駛路線熟悉，每個駕駛員完成多次試驗任務(wù)。用差分定位系統(tǒng)(DGPS)對車輛行駛軌跡進行記錄，用眼動儀(Dikablis)記錄駕駛員操作和神態(tài)相關(guān)數(shù)據(jù)，用轉(zhuǎn)向參數(shù)測試儀記錄轉(zhuǎn)向盤參數(shù)。通過試驗，采集并篩選了32個有效的轉(zhuǎn)向記錄片段。

2 轉(zhuǎn)向任務(wù)及試驗過程

駕駛過程中要求駕駛員完成2類轉(zhuǎn)向任務(wù)，第1個轉(zhuǎn)向任務(wù)為換道側(cè)移，駕駛員從Cs點開始掃視準(zhǔn)備(圖1)，隨后開始轉(zhuǎn)向操作，使車輛按一定的航向角駛?cè)雮?cè)方車道，之后為防止車輛側(cè)向位移過大，重新調(diào)整方向盤轉(zhuǎn)角，直至回到轉(zhuǎn)角為0°的車輛最佳航向位置，此時為換道側(cè)移階段的終點Cz。

圖1 試驗道路及轉(zhuǎn)向階段劃分Fig.1 Division of test roads and steering phases

此后車輛保持直線行駛完成第2個轉(zhuǎn)向任務(wù)U-turn轉(zhuǎn)向，Ub點為駕駛員開始轉(zhuǎn)向操作點，Ur點為轉(zhuǎn)彎入口點，此階段行駛過的距離稱為本試驗的進彎提前距離Lbr。此后，駕駛員通過適度調(diào)整轉(zhuǎn)向角使車輛保持最佳航向角行駛，平緩實現(xiàn)左轉(zhuǎn)行駛至出彎點Uc，此階段行駛過的道路直線距離為彎道保持距離Lrc。之后，轉(zhuǎn)向盤由最大轉(zhuǎn)角逐漸減小至0°到達(dá)轉(zhuǎn)向行為終點Uz，此階段行駛過的距離為出彎距離Lcz，U-turn轉(zhuǎn)向完成。如圖2所示。

圖2 轉(zhuǎn)向行為特征點與持續(xù)距離Fig.2 Characteristic points and continuous distance of turning behavior

3 轉(zhuǎn)向關(guān)鍵特征分析

3.1 轉(zhuǎn)向行為持續(xù)時間特征分析

(1)換道側(cè)移階段

換道側(cè)移階段前期為駕駛?cè)烁兄@取關(guān)鍵信息階段，車速逐漸呈減小趨勢，之后駕駛?cè)烁鶕?jù)經(jīng)驗執(zhí)行轉(zhuǎn)向換道，車輛由中間車道減速變道至左側(cè)車道，轉(zhuǎn)向目標(biāo)范圍是左側(cè)車道范圍區(qū)域。

試驗中將駕駛?cè)说?次觀看視覺邊緣處的時間點記為換道側(cè)移階段的起始點Cs，駕駛?cè)嗽诘缆稟點開始轉(zhuǎn)動方向盤(圖1)，此階段經(jīng)歷的時間為換道前注視時間TCs-A，從A點至Cz點(方向盤回到轉(zhuǎn)角為0°的車輛最佳航向位置)的經(jīng)歷的時間為換道側(cè)移時間TAz。

試驗數(shù)據(jù)如圖3所示，側(cè)移換道前注視時間TCs-A集中在0.5～2.0 s之間，平均值為1.02 s。

圖3 換道前注視時間分布Fig.3 Distribution of fixation time before lane changing

(2)U-turn轉(zhuǎn)向階段

在U-turn轉(zhuǎn)向階段，駕駛員通過控制車輛航向角，確保車身位姿處在車道中心線附近。這一過程對轉(zhuǎn)向準(zhǔn)確范圍有較高要求，轉(zhuǎn)向行駛控制范圍變小，操作持續(xù)時間較短。因此，駕駛員一般會通過多次微調(diào)方向盤實現(xiàn)安全轉(zhuǎn)向。

圖4 U-turn注視時間Fig.4 Fixation time of U-turn

如圖4，U-turn入彎階段平均注視時間0.2～0.9 s，彎道保持階段平均注視時間0.3～1.2 s，出彎階段平均注視時間0.2～0.5 s。從中位數(shù)來看，入彎與出彎階段表現(xiàn)為信息的粗粒度處理階段，駕駛員需要較小的認(rèn)知努力，注視時間較短。通過對持續(xù)時間進行顯著性檢驗，出彎及入彎(F=1.106，P=0.331>0.05)持續(xù)時間差異不顯著。而彎道保持階段為信息細(xì)粒度處理，視覺認(rèn)知負(fù)荷大，表現(xiàn)為較長的注視時間。

同時，從駕駛員視覺分布區(qū)域來看，入彎前較早地開始注視視覺邊緣處，獲取充分的左側(cè)、右側(cè)和前方交通信息，但出彎處信息感知與注視時間變短，駕駛?cè)酥饕P(guān)注道路右側(cè)及前方區(qū)域[16]。

如圖5所示，從單組試驗工況數(shù)據(jù)來看，提前進彎距離Lbr和出彎距離Lcz數(shù)據(jù)接近，即可認(rèn)為車輛在入彎行駛和出彎行駛時駕駛員的轉(zhuǎn)向行為信息接近對稱，單從總體數(shù)據(jù)的分布來看，Lcz大于Lbr，相比較入彎而言，出彎駕駛更加緩和。

圖5 U-turn 進彎和出彎距離Fig.5 U-turn turn-in and turn-out distances

3.2 轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)速及角度分析

駕駛員轉(zhuǎn)向過程依賴于人體手部運動，Morasso指出人類手部在完成目標(biāo)動作時，手部的運動速度和時間關(guān)系與正態(tài)分布曲線類似[17]。在汽車轉(zhuǎn)向過程中，駕駛員操作方向盤的運動過程可看作手部速度和位移的變化過程。結(jié)合本試驗路況特點，選用高斯函數(shù)式(1)對方向盤轉(zhuǎn)向過程進行擬合分析，每個高斯函數(shù)可認(rèn)為產(chǎn)生1次轉(zhuǎn)向修正。

(1)

(2)

(1)換道側(cè)移階段

換道側(cè)移的主要目的是使車輛進入左側(cè)轉(zhuǎn)向車道，轉(zhuǎn)向目標(biāo)是左側(cè)車道范圍區(qū)域，但對響應(yīng)時間要求不高，駕駛員一般會多次微調(diào)方向。選取1組試驗數(shù)據(jù)進行曲線擬合，轉(zhuǎn)向盤角速度曲線分別由3個轉(zhuǎn)向基元擬合而成，擬合曲線如圖6所示。擬合參數(shù)如表1所示，其中R2為0.996 38，根據(jù)圖7可知，擬合值與實際數(shù)據(jù)擬合度較高,且殘差值隨自變量變化變動較小，模型穩(wěn)定。擬合曲線因駕駛員風(fēng)格不同而有擬合差異，修正次數(shù)越多，擬合基線越多，參數(shù)越多，但總體趨勢基本相同。

根據(jù)以上擬合曲線可知，方向盤最大轉(zhuǎn)角可表示為：

(3)

圖6 換道側(cè)移轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)速曲線擬合結(jié)果Fig.6 Fitted rotation speed curve of steering wheel during lane changing

表1 換道擬合參數(shù)Tab.1 Fitting parameters of lane changing

圖7 殘差分析圖Fig.7 Residual analysis diagram

化簡式(3)可得:

(4)

故

(5)

可根據(jù)轉(zhuǎn)向持續(xù)時間的分布區(qū)域分別獲得不同階段的轉(zhuǎn)向最大角度。

(2)U-turn轉(zhuǎn)向階段

此階段由于駕駛員在適度調(diào)節(jié)轉(zhuǎn)向盤方向，因此轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)速波形具有多個小峰值特點，利用5組正態(tài)基線函數(shù)的多峰值擬合后，波形曲線如圖8所示(入彎與保持)。

圖8 U-turn方向盤轉(zhuǎn)速曲線Fig.8 U-turn steering wheel’s rotation speed curve

擬合曲線R2為0.978 05，根據(jù)殘差圖可知實際數(shù)據(jù)與擬合值吻合度很高，且殘差值不隨自變量變化，模型穩(wěn)定。

同理可得，此階段方向盤最大轉(zhuǎn)角可表示為：

(6)

化簡式(6)可得:

故可根據(jù)轉(zhuǎn)向持續(xù)時間的分布區(qū)域分別獲得不同階段的轉(zhuǎn)向最大角度。在這一階段存在轉(zhuǎn)向盤無轉(zhuǎn)速的時間段，受駕駛員個性和駕駛經(jīng)驗的影響，基線函數(shù)的組合數(shù)目會有所區(qū)別，但曲線基本走勢相近。

4 結(jié)論

本研究從駕駛員駕駛行為角度出發(fā)，進行了路段道路試驗。試驗數(shù)據(jù)表明，換道前注視時間集中在0.5～2.0 s之間，平均值為1.02 s。U-turn 轉(zhuǎn)向入彎階段平均注視時間為 0.2～0.9 s，彎道保持階段平均注視時間為 0.3～1.2 s，出彎階段平均注視時間為0.2～0.5 s，這表明駕駛?cè)诵畔⒏兄A段進行粗粒度信息處理，需要較小的認(rèn)知努力，表現(xiàn)為較短的注視時間; 而執(zhí)行階段進行細(xì)粒度信息處理，視覺認(rèn)知負(fù)荷大，表現(xiàn)為較長的注視時間。

車輛在U-turn轉(zhuǎn)向入彎行駛和出彎行駛時駕駛員的轉(zhuǎn)向行為信息接近對稱，單從總體數(shù)據(jù)的分布來看，出彎駕駛更加緩和。合理的進彎提前距離不僅有利于運營道路的交通管理和規(guī)劃，而且有利于輔助駕駛的轉(zhuǎn)向策略的制訂。通過轉(zhuǎn)向特征點設(shè)計合理的道路警示標(biāo)志、智能交通信息控制，一方面可為駕駛員提供預(yù)警提示信息，另一方面可為人車路協(xié)同控制提供最佳位置參考點。

在汽車轉(zhuǎn)向過程中，駕駛員操作方向盤的運動過程可以看作手部速度和位移的變化過程。結(jié)合本試驗路況特點，選用高斯函數(shù)對方向盤轉(zhuǎn)向過程進行擬合分析， 發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)向擬合基線函數(shù)的組合數(shù)目隨駕駛員不同有所區(qū)別，但曲線基本走勢相近，表明轉(zhuǎn)向基線的模擬分析可表征轉(zhuǎn)向駕駛行為的典型特征。這與文獻(xiàn)[9，18]研究發(fā)現(xiàn)的人體手部趨向行為理論相吻合，方向盤轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)角的運動呈正態(tài)相關(guān)性，有利于在數(shù)據(jù)資源的基礎(chǔ)上，提前分析駕駛員轉(zhuǎn)向行為，為安全預(yù)警和避撞控制提供一定的依據(jù)。