隧道设计和照明对细心 和视觉分散司机表现的影响外文翻译资料

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隧道设计和照明对细心

和视觉分散司机表现的影响

摘要

虽然隧道事故的风险低于开阔的道路网络,但车祸的后果往往是严重的。适当的隧道设计是一种降低事故的可能性措施,这个工作的目的是探讨驾驶性能是如何受到设计因素影响的,以及是否有一个辅助工作负载的相互作用。二十八个司机参与了模拟器的研究。在主题设计中，一个完整的阶层是用于调查隧道墙壁色彩(暗色调或色亮调墙面),照明(三个不同程度)和工作负载(有或没有视觉辅助任务)。结果表明,隧道设计和照明对司机的行为有一些影响,但是考虑到驾驶任务，视觉注意力是最重要的因素,在驾驶行为和视觉行为两方面引起重大变化。结果还表明,浅色隧道墙壁比强光照明更能让司机的视觉注意力向前集中。

1.介绍

虽然隧道事故风险低于开阔的道路网络,但车祸的后果往往是严重的(Leitner, 2001; Kirkland, 2002; Carvel and Marlair, 2005)。因此需高度重视以确保高安全标准的隧道。一部分通过减少事故的概率来实现，一部分通过减少事故或火灾的后果来实现。前者涉及到隧道设计、交通规则、合适的设备(通风系统,照明和室内)和维护,而后者涉及到适当的应急设施和防火结构(Mashimo, 2002)。在这项研究中我们关注事故预防和调查不同的照明方式及隧道墙壁的亮度对细心和视觉分散司机行为的影响。

隧道照明规定是复杂的,隧道不同的区域要有不同的照明程度,对不同国家有不同的要求。对照明的需求也取决于交通强度、速度限制和室外条件(白天/晚上)。大多数国家使用CIE报告088:2004(CIE 2004)作为基础。常见的所有法规有一个路面亮度的需求,但不适用墙壁或屋顶。例如在挪威和瑞典的规定中，建议在一定的高度使用白色的墙,但规定中没有提及任何数字。隧道的照明可以大幅改变司机的印象,但是,据我们所知,没有之前的研究是调查隧道照明是如何影响司机行为的。事实上,非常有限的调查是完全致力于分析隧道内司机驾驶行为的。使用隧道墙壁来向驾驶员传达信息的可能性是由Carmody(1997)提出的,他提出了垂直条纹传达速度信息和横向条纹传达坡度信息。Manser and Hancock (2007)在模拟器中研究速度是怎样被路边的图案和不同纹理所影响的。他们发现一般纹理的存在对速度有一个衰减效应。以减少图案的宽度来逐渐降低速度,同时随着图案宽度的增加则正好相反。

大多数研究工作已经分配给事故分析。在挪威(Amundsen, 1994; Amundsen and Engelbrektsen, 2009) ,在奥地利(Nussbaumer, 2007) 已经发现,相比正常的道路，隧道的事故发生率稍微减少，但事故死亡率更高。一般在隧道的入口区事故的风险高于隧道内部(Amundsen, 1994; Amundsen and Engelbrektsen, 2009),同时双向行驶的隧道相比单向行驶的隧道事故中受伤或死亡的几率高出19%，(Robatsch and Nussbaumer, 2004)。Nussbaumer (2007) 还提到根据警方报告,隧道事故发生的主要原因是缺乏警惕性(如疲劳、分心,注意力不集中)和司机行为方面(如安全运营、车道保持、超越)。持续的高水平和持续的低水平激活对驾驶行为有害;当工作负载过高的时候性能分解(Young et al., 2003; Horberry et al., 2006; Mccartt et al., 2006)而长时间单调驾驶会导致厌倦和疲劳(Thiffault and Bergeron, 2003; Ting et al., 2008)司机激活水平结果由高到低取决于交通强度、隧道的长度以及隧道设计。

如今隧道越来越普遍,这个问题的单调性和司机寻找激活时眼睛不看路的倾向值得关注。当挪威规划24.5公里长的达尔隧道时,模拟器被用来研究如何对抗单调和分心(Jenssen,1999;Kvaale Lotsberg,2001;Floslash;Jenssen,2007),发现不同类型的照明和结构影响驾驶行为和凝视行为。虽然这些研究关注不同颜色和照明设计,但也可能是亮度水平影响驾驶行为。这项研究的前提是司机在一个强加的视觉干扰下在视觉上没有分心,以确定隧道亮度和视觉干扰肯能的相互作用。通过给驾驶员提供一个额外的任务即要求司机眼睛不看路，以次来引起视觉干扰，这在模拟器中是很常见的(例如Zhang et al .,2006;Donmez et al .,2007)。在当前的研究中，当司机被视觉标准化指南认为分散注意力了则为视觉上的分心(Merat et al .,2005)。这个任务包括通过视觉搜索的目标识别,是系统的步调，也是专门开发来代表与要要求高的视觉接触目标的交互作用。

本研究的目的是调查隧道内照明对细心和视觉分散司机的影响，三个层次的照明研究了结合浅色与深色隧道墙壁以及细心与视觉分心的司机分析。模拟器的使用时为了确保高水平的控制情况和使精确的再现性。具体的研究问题是：隧道中的照明水平是否会影响司机的行为?隧道墙壁的亮度是否会影响司机的行为?仅仅当司机有一个视觉任务的负担时，照明变得至关重要。

2.材料和方法

2.1.参与者

28名司机参与了这项研究,10名女性和18名男性。平均年龄41.3岁,标准差7.6岁。驾驶经验范围从低于每年5000公里(3人)到5000 - 10000公里每年(4参与者)和10000 - 20000公里每年(12参与者)与每年超过20000公里(9人),也就是说,75%的人每年驾驶相对高的里程数。

大多数参与者没有太多在隧道中开车的经验。28名司机中的20人说他们开车穿过隧道每年最多几次。六名参与者开车穿过隧道每月至少一次,一名参与者表示其开车穿过隧道至少一周一次,剩下的参与者每天经过隧道。

没有参与者表示当他们在隧道中开车时会有超过轻微的焦虑，18名参与者声明他们并不害怕,而10个参与者说他们在使用任何隧道时仅感到轻微的焦虑。

2.2.设计

一个完整的2times;3times;2(隧道设计times;光强度times;任务荷载)阶乘在主题设计中使用。隧道可以有深色或浅色墙结合三个不同水平的照明。这六个组合的隧道设计将启动两次,一次带有辅助任务，另一次没有。这意味着每个参与者要开车穿过十二个隧道。隧道的顺序是随机带有某些限制的。相同的照明水平只能连续出现两次,相同的墙颜色不允许连续出现超过三次,并且相同的辅助工作情况不允许连续出现超过三次。

2.3.驾驶模拟器

实验是在VTI驾驶模拟器III中进行，一个先进的移动基础模拟器。移动基础生成三个不同的系统:一个大型线性运动来模拟横向运动,倾斜运动来模拟长时间的加速例如加速度曲线或纵向加速度和减速,以及振动台面来模拟路面的不平程度。视觉系统由三个数码投影仪提供前方的120度的视野和3个液晶显示器的后视镜。带有一组三个摄像机的视野跟踪器Smart Eye Pro 5.6被用来做视力追踪。一个摄像头安装在驾驶座旁的支柱上,一个在司机面前的仪表板上,还有一个在仪表板上右一侧段距离,位于中心控制台的上方。

这种驾驶模拟器的前任已经验证了依据速度和横向位置改变的隧道场景(Tornros,1998)。速度剖面在模拟器是相似的和设置一个偏移量在模拟器上一直保持着很高的速度。同样的效果验证研究已经观察到开放的道路驾驶(Harms, 1994; Alm, 1995; Touml;rnros et al., 1997)。关于横向位置,司机把车倾向于车道,这样他们可以与最近的墙保持一段距离。这种效应更大时,墙位于司机的左边,也就是说,墙越接近司机,司机使用左手操舵。在模拟器和真正的隧道中可以观察到效果,后者的影响略大(Tornros,1998)。

2.4.驾驶场景和环境

实验由一个训练部分开始,其中包括一个没有隧道的6公里长段的开放高速公路。培训部分实验开始后。这里的道路包括2公里的无隧道高速公路和长4公里的公路隧道。这两个部分类型交替,以开放的高速公路开始和结束部分。道路上在每个方向有两个车道和道肩。道路宽10米,车道宽度是3.5米,肩宽1.5米。开放的高速公路是连续,而第一个400米的隧道部分为半径为2000的左转弯曲线组成,最后400米的隧道部分由一个相同的曲线半径的右转弯曲线组成。这防止司机在隧道末尾过早的看到日光。最高限速为90公里/小时。 隧道设计有不同的两个层次。隧道的墙壁可以是深色或者浅色。对于浅色的墙壁,光从水平路面到路面2米以上。在所有情况下墙上着色较少,模拟安装在隧道屋檐下灯的反射(图1)。

（图1)各个隧道的照片。“隧道设计”的因素为两个不同的层次(列),“光强度的因素是不同的三个层次(行)。每个隧道驾驶经过两次,一次在辅助工作负荷下,另一次没有次要任务。

“光强度”的因素有不同的三个层次(图1)。为了模拟隧道入口和出口的过渡阶段,自然光线和隧道照明,环境光水平减少呈线性方式。现实中几个不同数量级的照明范围可以呈现在模拟器。通过拍摄和测量得到实际隧道路面亮度水平,投影仪在模拟器中校准获得相对有效性。在实际隧道路面亮度范围从3cd/m² 到10cd/m²。照明强度在50到1700lux之间。当隧道的照片被投射在模拟器的屏幕上,呈现路面亮度范围从1.2cd/m²到3.3cd/m²的相应部分的形象。 在模拟器中,照明不能直接测量,可见光源只是灯投射在屏幕上的图像。在最黑暗的隧道预测路面的亮度是1.1cd/m²。在亮度适中的隧道中是1.7cd/m²,在最亮的隧道中是2.5cd/m²。如何校正亮度的水平的完整过程在Kircher and Lundkvist （2011）有描述。

每个隧道都有交通事件发生(图2)。进入隧道后一段时间后,两辆车(车辆A和车辆B)成为特有的车辆前的可见车辆。特有的车辆,车辆A和车辆B是位于右车道。另一辆车(车C)从后面上来,驾车行驶在超车道。三个环绕车辆与特有的车辆的速度是耦合的。当特有的车辆靠近车辆B,车辆A轻微的刹车。

图2。事件的概述图。车辆X是的车特定辆由参与者。车辆A之后车辆B制动时,参与者必须决定是否超过车辆在车辆C经过前或经过后。

当特有的车辆与车辆A的距离达到170米,汽车的刹车灯处于关闭状态,同时车辆B开始刹车。在这个过程中,参与者必须决定是否刹车并保持在两辆引导车辆的后方或者是否改变车道并且在车辆C过去前超过前方两个引导车辆车辆。一些额外的交通出现在外围增加现实主义,但并没有与这些车辆的发生相互作用。

在隧道通道的一半参与者被负担额外的视觉荷载,完成所谓的箭头任务(Jamson and Merat, 2005)。这视觉荷载任务每隧道发生两次,第一次在超车的时候，第二次是当参与者自由开车是。在这两种情况下道路都是完全笔直的。为了解决这些任务的参与者必须确定是否有一个4times;4的箭头矩阵并且一个箭头箭头指向上方或者不是。任务提到的LCD触摸屏连接到中心控制台。每个矩阵呈现直到参与者在触摸屏上按下“是”或“不是”的答案,或者直到5 s过去。每一个新的矩阵发射听觉信号。超车事件中给出的任务是在900米长的路上,进一步在一段800米长的隧道中，司机处于自由驾驶的情况。任务的难度在预审时通过操纵矩阵规模来调整同时非目标箭头方向的任务完成时间在没有开车时大约是2 s,这样的难度需要时间来观察是否远离道路已被证明是相对危险的(Klauer et al., 2006)。在目前的研究中参与者可以选择是否使用一个或多个目光为了评估目标存在与否。为了确定每个矩阵答案的正确性(正确的,不正确的,没有答案)和反应时间的得分。

2.5行为评估

性能指标不仅反映驾驶行为，即车辆如何在路上移动的，还反映了司机的行为，也就是说，司机在车里做什么被选为因变量。上面定义的驾驶行为是视觉方面的评估行为。性能指标的使用方法为:司机目光离开道路超过2s，基于长时间的注视不利于安全（Klauer et al.,2006)，空的AtAtenD缓冲器参与的时间百分比（解释具体见下文），与完整的AttenD缓冲器参与的时间百分比。

AttenD是一个实时算法，用来估计目前司机是否视觉细心。值的计算基于实际的视线方向结合最近的视觉历史。稍微简化,司机有2s的“缓冲区”,经过实际时见2s后当司机看着前方道路时,在实际时间耗尽时使司机看起来在远离那个区域。当缓冲区值大于1.8 s司机被认为是完全专注的注视前进道路,而空心的缓冲区(0s)表明一个分心的司机。中间的值表明过渡区。特殊规则为瞥一眼镜子和里程表,在缓冲耗尽之前持续1s的延迟。特殊规则申请眼球追踪和大脑跟踪的间歇损失。一个完整的算法描述见Kircher and Ahlstrom(2009)。

驾驶行为可以评估在不同的水平,一个常见的细分是技能,基于规则的和基于知识的水平(Rasmussen,1983)。技能的行为往往是自动化的,如车道跟踪。这技能行为评估平均速度,速度标准偏差,横向位置平均值,标准差侧卧位(Engstrouml;m et al., 2005) 和超速驾驶的时间百分比。在这里,超速被定义为最高限速以上3 km/h。基于技能和基于规则的行为与超车事件相关联,司机自行判断是否超过,使用性能指标来确定最小碰撞时间和最小间隔时间（Vogel,2003)。

2.6主观评分

在每个超车事件的最后也是每个隧道的最后,当司机自由驾驶时,一个听觉信号提示根据过去的经验司机在驱动的场景中做出主观判断的。判断规模是基于Schweitzer and Green (2007)描述的方法,在其中参与者收到两个“需求水平2级”和“需求

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