基于心生理反应的高速公路隧道入口安全

乔建刚，谢一丹

(河北工业大学土木与交通学院，天津 300401)

近年来，中国高速公路隧道发展迅速，给人们带来巨大经济与社会效益的同时，其结构的封闭性也给高速公路运营安全带来威胁。据高速公路交通事故数据统计，隧道段的事故率明显高于普通路段，且隧道段交通事故的严重程度也高于普通路段。中外学者围绕隧道事故分析、光环境特征、行车安全性开展了大量研究工作。何珂等[1]建立主成分分析(principal component analysis，PCA)和随机森林(random forests，RF)组合模型预测隧道交通事故持续时间。Ma等[2]研究了交通事故数量与交通流量及断面位置的关系。Hou等[3]研究表明交通量、隧道长度、重型卡车所占比例、曲率和人行道车辙与较高的交通事故发生频率有关；潘国兵等[4]提出“认知滞后”“调节滞后”理论，亮度变化速率过大对行车安全存在严重影响。Li等[5]基于交通流分布、交通组成和车速分布，提出一种动态控制隧道照明调节方法。胡月琦等[6]进行实车试验研究表明驾驶员在隧道段的平均注视时间比普通路段的平均注视时间长，扫视频率更高以及扫视幅度变小。Foy等[7]提出心理负荷是驾驶过程中的一个重要因素，道路环境变化会引起驾驶员的心理负担，通过驾驶员的生理反应、眼球运动表现出来，随之影响驾驶员操作。Liu等[8]通过驾驶员反应时间实验研究瞳孔收缩和视觉疲劳，分别分析了发光二极管(light emitting diode，LED)光谱，相关色温与反应时间，瞳孔面积差之间的关系。Han等[9]从隧道线形条件以及光环境特点研究驾驶人出入隧道时的视觉特性变化规律。刘宁伟等[10]分析了平曲线线形参数、距隧道入口的距离及行车速度对驾驶员反应时间的影响。吴艳霞等[11]基于驾驶员心生理反应、速度一致性研究干线公路穿城镇道路的行车安全。张鸿鸣[12]从不同坡度下采集3种车型的平均速度及运行速度，分析速度差对隧道行车安全的影响。目前的研究对隧道行车安全奠定了一定基础，但是研究对象主要针对单一因素对隧道行车安全的影响，基于驾驶员心生理反应的研究相对较少。

为此，选取某隧道开展实车试验，采集车辆速度、隧道照度和驾驶员心率参数，分析隧道入口段的照度、速度与心率增长率之间的相互关系，为高速公路隧道行车安全、隧道照度参数设计提供参考。

1 基本理论

驾驶员在隧道入口路段行驶过程中，驾驶员的心率会产生随机变化，其心率随着隧道环境的变化产生随机信号，把x(i)定义为随机序列，其中，i∈{0,N-1}，N为自然数，均值函数表达式为

(1)

式(1)中:μx(i)为均值函数；x(i)为试验值。

自相关函数表达式为

(2)

式(2)中:r(i,i+m)为x(i)的自相关函数；m为心率信号的延迟间隔，m=0，1，…，N-m-1。

最后，为了便于分析驾驶员的心率变化，通过傅里叶变换对离散时间的驾驶员心率信号进行频谱分析，其数学表达式为

X(z)|z=exp(jω)=X[exp(jω)]=

(3)

式(3)中:X(z)为x(i)的像函数，z为Z变换复变量；j为虚单位；ω为圆频率。

功率谱密度函数表达式为

(4)

式(4)中:PN(z)为功率谱密度函数。由此，便可以从得到的心率功率谱图中来具体分析驾驶员在隧道行驶过程中的心生理变化。

2 试验设计

2.1 实验方案

选取双洞式中长隧道作为研究背景，实验时间选择为9:00—17:00，车辆处于自由流状态，实验天气选择晴天。心生理信号采集仪传感器安装在驾驶员上身部位，为了便于安装，仅招募男性驾驶员。根据统计学最小样本量的计算选择20名视力良好、驾龄3年以上的驾驶员，并且熟悉试验道路，试验前对平静状态下的30名驾驶员的心率进行检测。隧道内GPS(global positioning system)信号弱，在试验车辆安装非接触式五轮仪采集速度参数，如图1所示。选取照度计GM1020采集隧道内外的光环境照度值。以隧道入口为原点(入口向外为负，向内为正)，根据文献[13]高速公路停车视距的要求不小于110 m及文献[14]提出驾驶员暗适应时间在23 s内，选择隧道外200 m至隧道内300 m为入口段长度，如图2所示。

图1 仪器调试

图2 隧道入口段示意图

2.2 数据采集

对采集样本的各项参数取平均值，预留15%的实验数据进行验证。经过预处理的实验数据如表1所示。

3 隧道入口安全性分析

由于隧道自身结构的影响，照度和行车速度的变化在不同程度上都会影响驾驶员的心率增长率。三者之间关系复杂，运用Origin软件对隧道照度、速度以及心率增长率进行分析。

3.1 隧道入口照度特性

根据实验采集的数据表1绘制出照度与心率增长率的散点图，如图3所示。为防止数据噪声对后期分析的干扰，用小波变换降噪对心率进行信号处理。

表1 试验数据表

图3 照度与心率增长率变化

隧道内外的环境照度呈“Z”形分布，洞外照度达到88 733 lux；随隧道纵深增加，照度值逐渐减小，在隧道洞口外3 m至隧道内20 m范围内照度变化比较明显，相邻照度差值100 lux以上。在隧道洞外3 m位置处照度变化最为明显，由84 033 lux下降到 12 410 lux，照度降低速率达到35 811.5 lux/m；在21～100 m范围内，照度降低速率在50 lux/m以下；在隧道内100～300 m照度值基本维持在4 lux。

3.2 心率增长率与照度变化率的关系

进一步研究照度对隧道入口段行车安全的影响，选择照度变化率来评价驾驶员对隧道照度的舒适性。照度变化率的计算公式为

(5)

式(5)中:RE为照度变化率，%；Et为t点的照度值，lux；Et-1为t前一位置的照度值，lux。

通过计算得到隧道入口段的照度变化率，如图4所示，在隧道入口前50～200 m照度变化率基本不变，在隧道外50 m至洞内30 m，照度变化率逐渐增大，当照度变化率增大至50%时，驾驶员的心率增长率超过文献[15]提出的心率增长率行车安全舒适性阈值[18%,27%]，直至照度变化率升高至104%，驾驶员的心率增长率达到峰值31.95%，驾驶员心里感到紧张，行车安全受到影响；进入隧道后，照度变化率逐渐减小，驾驶员的心率增长率逐渐降低。由此可见，驾驶员的心率增长率随着照度变化率的增大而增大。当照度变化率在5%，对驾驶员无影响，在照度变化率大于57%时，心率增长率大于安全阈值，行车受到威胁，因此得到基于照度变化率的驾驶员行车安全性阈值为[5%,57%]。为防止照度急剧变化对行车安全造成威胁，在隧道洞内20 m外、内范围内加强灯具的照明。选取洞外200 m至洞内300 m的实验数据分析心率增长率与照度变化率的相关性。

图4 照度变化率与心率增长率的关系

图5为隧道入口心率增长率与照度变化率的关系图，模型关系式为

图5 照度变化率与心率增长率的拟合

(6)

式(6)中:y1为照度影响下的心率增长率，%。

相关系数R=0.882 02，F0.05=48.460 89，通过F检验法进行相关性检验，查F分布表得到F0.05(1,23)=4.28<48.460 89，说明在置信度95%的水平下，照度与心率增长率呈显著的负相关性。

3.3 隧道入口速度特性

驾驶员的行车速度是影响隧道行车安全的重要因素。驾驶行为受到干扰造成的直接后果就是驾驶员的行车速度的变化，驾驶员心率也会随之变化，进而影响隧道行车安全。行车速度与心率增长率的变化如图6所示。

图6 速度与心率增长率变化

从图6可以看出，在隧道入口路段，驾驶员的行车速度呈“W”形趋势变化，倾向匀减速驶入隧道。初始行车速度为64.9 km/h，在隧道入口前150～50 m 范围内进行减速行驶，在隧道口外3 m降为最低至58.2 km/h，在驾驶员完成减速后保持最低的速度驶入隧道，驾驶员经过100 m短距离的匀速行驶后，驾驶员开始逐渐加速恢复至正常行驶状态，行车速度出现不同程度的波动。

3.4 心率增长率与速度的关系

驾驶员心率增长率随着减速过程逐渐降低，在入口前5 m驾驶员的心率增长率开始升高，在隧道内8 m达到峰值，最大为31.9%，驶入隧道后，随着行车速度的增大而升高至26.5%。由此可见，速度的变化决定心率的变化，速度越大，心率增长率越大，行车安全风险越大，为提高隧道口的安全性应在隧道入口前150 m采取限速措施。借助Origin软件进行分析，确定隧道入口段驾驶员心率增长率与行车速度的关系如图7所示，模型关系式为

图7 隧道入口段速度与心率增长率的拟合

y2=11.542 5V-0.084 15V2-366.270 85

(7)

式(7)中:y2为行车速度影响下的心率增长率，%；V为行车速度，km/h。

相关系数R=0.827 3，F0.05(1,29)=4.183<26.821，通过F检验法进行相关性检验，心率增长率与行车速度呈显著性。

3.5 安全评价模型的建立

根据以上相关性分析，在隧道入口路段照度、速度与心率增长率相关性较强，运用SPSS软件建立照度(E)、速度(V)与驾驶员心率增长率(H)之间的二元一次回归模型，得到模型表达式为

H=2.037 37+0.318 05y1+0.633 12y2

(8)

式(8)中:H为照度和速度共同影响下的心率增长率，%。

通过分析确定相关系数见表2。

表2 相关系数

将单因素分析得到的模型y1、y2代入式(8)得到照度和行车速度共同影响下的隧道入口段心率增长率模型为

2.045RE-222.357

(9)

所建立的心率模型，可以准确反映驾驶员的心生理变化，并且通过心率增长率的舒适阈值对照度变化率进行评价，得到驾驶员在隧道入口段行车时的照度变化率的适应阈值范围，如表3所示。

表3 基于照度变化率的行车安全性评价

4 模型验证

为了验证计算模型的有效性，选取太行山高速、延崇高速公路作为试验路段进行实车试验，试验在正常工作日的晴天进行，试验车辆选择高速公路主导车型作为样本车如图8所示。选择10名驾驶员进行实车驾驶采集驾驶员的行车速度、隧道照度以及驾驶员的心率增长率，车辆处于自由流状态，试验前采集驾驶员的平静心率如图9所示。

图8 隧道洞口

图9 心电仪安装

将采集的照度、速度数据代入安全评价模型[式(9)]中计算心率增长率，通过计算相对误差ω与实测心率增长率数据进行对比分析，具体数据如表4所示。

表4 心率增长率数据对比

相对误差的计算公式为

(10)

式(10)中:H0为实测心率增长率，%。

如图10所示，对实验测得的心率增长率与所建立的模型计算得到的心率增长率进行对比，平均误差小于10%，实测值与预测值吻合较好，能够准确地反映驾驶员在隧道入口段行车的心生理特征变化，通过构建多因素回归模型可以客观地评价隧道入口的行车安全性。

图10 心率增长率对比

5 结论

通过实车驾驶试验，应用心理学理论方法，选择心率增长率作为驾驶员心生理指标，研究环境照度、速度对驾驶员心生理变化的影响，建立隧道入口段和出口段心率增长率评价模型，提高隧道口行车安全性。

(1)通过隧道照度特性分析，在隧道洞外3 m位置处照度变化最为明显，照度降低速率达到 35 811.5 lux/m；驾驶员的心率增长率随着照度变化率的增大而增大。当照度变化率大于57%时，心率增长率大于安全阈值，因此得到基于照度变化率的驾驶员行车安全性阈值为[5%,57%]，为防止照度急剧变化对行车安全造成威胁，在隧道洞内20 m范围内加强灯具的照明。

(2)驾驶员倾向减速驶入隧道，加速驶离隧道，心率随着速度的增大呈现不同幅度的增长，同理，驾驶员心率增长率在隧道口接近舒适阈值的上限，所以在隧道入口前150 m进行可变限速措施，以防影响行车安全。

(3)通过单因素分析得知照度与速度和心率增长率之间存在显著的相关性，构建多因素安全评价模型对高速公路隧道口的行车安全进行评价。