路表多模块律变视信息影响驾驶人跟车避碰行为机理及应用

Distance perception and speed perception are the important influential factors to driver’s collision avoidance behavior in car-following. Based on previous experimental studies, this research extracts the common characterizations of ground surface visual information influencing the distance perception, speed perception, that is, modular and regular, and studies the influence mechanism of these characterizations on driver’s collision avoidance behavior in car-following; extracts possible factors that influence the distance perception, speed perception of drivers, adopts orthogonal experiment method to design the experimental scheme, synthesizes simulation and on-road experiments, utilizes the concepts of "wave" in physics to extract the mathematical characteristics of regular changed multi-module road surface visual information, employs structural equation modelling, Bayesian network, factor analysis, etc., to analyze the synergism and conflict influence mechanisms of road surface multi-module regular changed visual information on driver’s distance perception and speed perception, explores the interaction patterns between the type, strength of regular changed multi-module road surface visual information and drive’s collision avoidance behavior; utilizes multi-objective optimization to deal with the synergism and conflict relationship between driver’s distance perception and speed perception, establishes the corresponding design model and calibrating the parameters.

距离和速度感知是影响驾驶人跟车避碰行为的重要因素。基于已有实验研究启示，提炼了影响距离感知、速度感知的地表视信息的共性特征——模块化、规律化，研究其对驾驶人跟车避碰行为的影响机理。提取可能影响驾驶人距离感知、速度感知的模块化律变视觉因子，采取正交实验方法设计实验方案，模拟和路上实验相结合，利用物理学上的“波”提取路表多模块律变视信息数学特征，采用结构方程模型、 贝叶斯网络、因素分析法等多种方法解析路表多模块律变视信息影响驾驶人距离感知和速度感知的响机理及其协同和冲突机制，探究路表多模块律变视信息类型、强度间与驾驶人跟车避碰行为之间的作用规律。运用多目标优化方法处理驾驶人距离感知和速度感知之间的协同和冲突关系，建立调控驾驶人跟车避碰行为的多模块律变视信息设计模型，并标定关键设计参数。

追尾碰撞事故是高速公路上占比最高的事故形态。跟车行驶是发生追尾碰撞事故前的主要行驶状态，其本质上是驾驶人与周围道路交通环境不断交互的过程，涉及驾驶人对距离和速度视觉信息的感知和判断。因此，深入理解驾驶人视觉感知机理，合理利用路表视觉信息来调节跟车行为，是减少追尾碰撞事故的重要基础。鉴于此，本项目以“视觉感知-风险感知-行为调控”的逻辑框架和“假设猜想-实验验证-机理解析”的技术路线开展研究，揭示了多种视觉感知因子与驾驶人距离感知、速度感知和跟车行为调节之间交互作用规律；解析了多模块律变视信息影响下，距离感知和速度感知对跟车行为的协同作用机制；提出了改善驾驶人跟车避碰行为的多模块律变视信息融合途径和协同设计方法；利用结构方程模型和贝叶斯网络模型深入解析了路表多模块律变视信息等多因耦合作用下的跟车碰撞风险变化机理。研究发现，1）跟车行驶中的避碰行为调节源于驾驶人的“距离风险感知”和“速度风险感知”，且分别对应于距离感知和速度感知；2）时间频率、空间频率等路表视觉感知因子和车型、道路线形要素引起速度风险感知方差为21%、距离风险感知方差为29%；3）距离风险感知、速度风险感知以及队列碰撞风险状态共同解释了25%的车辆碰撞风险方差和22%的队列碰撞风险方差；4）短时交通流和队列特征数据的融入可以有效预测85.3%的碰撞风险降低的状态，且适当的路表视信息可以有效补偿碰撞风险；5）以驾驶人视觉感知原理为基础，通过路面标线形态、颜色、布设模式等方面的融合和协同设计，可有效降低跟车速度、增大跟车间距，最终提升跟车安全水平。本项目深入解析“视觉感知-风险感知-认知决策-行为调节”链及其复杂交互因果关系，系统提出了多种视觉感知因子的融合途径和协同设计方法，验证了多模块律变视信息改善行车安全的长期有效性，为路面知觉干预措施的进一步优化和完善提供了重要理论基础和实践参考。

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