基于注视转移模式的驾驶熟练程度评价方法

郭应时; 袁伟; 付锐; 薛传亮

基于注视转移模式的驾驶熟练程度评价方法

郭应时^1,,
袁伟^{1, 2},
付锐¹,
薛传亮¹

1.
长安大学汽车学院, 陕西西安 710064
2.
拉夫堡大学设计学院, 莱斯特郡拉夫堡 LE11 3TU

基金项目:

教育部长江学者和创新团队发展计划项目 IRT1286

交通运输部科技项目 2013 319 812 150

陕西省自然科学基金项目 2012JZ8004

中央高校基本科研业务费专项资金项目 2013G1221024

中央高校基本科研业务费专项资金项目 2013G2221006

中央高校基本科研业务费专项资金项目 2013G3221004

详细信息

作者简介:
郭应时(1964-), 男, 辽宁凌海人, 长安大学教授, 工学博士, 从事道路交通安全研究

中图分类号: U491.51
计量
- 文章访问数: 653
- HTML全文浏览量: 125
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- 被引次数: 0
出版历程
- 收稿日期: 2014-04-17
- 刊出日期: 2014-08-25

Evaluation method of driving proficiency based on fixation transition mode

1.
School of Automobile, Chang'an University, Xi'an 710064, Shaanxi, China
2.
School of Design, Loughborough University, Loughborough LE11 3TU, Leicestershire, UK

More Information

Author Bio:
GUO Ying-shi(1964-), male, professor, PhD, +86-29-82334722, guoys@chd.edu.cn

Article Text (Baidu Translation)

摘要

摘要: 为了客观量化评价驾驶人驾驶熟练程度, 分析了实车试验环境中的眼动仪采集数据。采取注视区域划分方法, 选取8个注视转移模式表征参数作为评价指标。运用主成分分析方法研究了15个驾驶人眼动数据, 得到了基于注视转移模式的驾驶熟练程度计算方法。试验结果表明: 15个驾驶人驾驶熟练程度评价得分值与其驾驶经验里程之间存在密切关系; 运用提出的方法, 可以清楚区分以5.0×10⁴ km驾驶经验里程为界限的2个群体, 但是在每个群体内部, 驾驶人驾驶熟练程度评价得分不呈现明显的规律性。
- 交通安全 /
- 驾驶人 /
- 驾驶熟练程度 /
- 主成分分析 /
- 注视转移模式
Abstract: In order to quantitatively and objectively evaluate the driving proficiency of driver, the collected data from eye movement tracking device was analyzed in real vehicle test environment.By using fixation area division method, 8 characterization parameters of fixation transition mode were chosen as evaluation indexes.Principal component analysis(PCA) method was using to analyze the eye movement experiment data of 15 drivers, and the calculation method of driving proficiency evaluation based on fixation transition mode was built.Test result shows that the evaluation score of driving proficiency has close relationship with the driving experience mileage.When the threshold ralue of driving experience mileage is 50 000 km, the driving proficiencies of two groups of drivers can be distinguished by using the proposed method, but in each group, the evaluation scores of driving proficiencies have unobvious regularity.
- traffic safety /
- driver /
- driving proficiency /
- principal component analysis /
- fixation transition mode

HTML全文

要提高公路建设项目环境评价和环境保护设计的质量, 除规范环境评价与环保设计方法外, 还必须对公路在建设和营运期间影响环境的一些关键性的参数进行测试和研究, 确定和规范其取值方法。公路上行驶的各种机动车车流(线源) 污染物排放强度(也称排放源强) 就是一个十分重要、需要深入研究的参数。本文首先分析了建立机动车污染物排放强度常用方法的优缺点, 结合中国机动车排放水平, 在公路隧道内实测机动车污染物平均单车排放因子和选取典型在用汽车单车污染物排放速度特性模拟实测相结合的方法, 建立了中国公路机动车线源污染物排放强度的计算公式及其参数的取值。其研究成果可供公路项目环境影响评价、公路隧道通风设计、机动车污染物控制和交通环境规划等工作中参考使用。

1. 车流污染物排放强度常用确定方法

1.1 单车污染物排放因子法

该方法把公路上行驶的机动车分为几类, 用实测得各类型车单车污染物排放因子分别乘以分类型车的交通量计算车流的污染物排放强度。该方法的优点是可以用测功机模拟公路上机动车行驶状态(加速、减速、匀速等) 来实测不同类型机动车的单车排污因子。在计算排放源强时考虑了公路行驶车辆的组成(车种比例)。该方法的局限是每类型机动车的单车排污因子值离散性大^[1], 很难取得各分类机动车排放因子代表实际公路车流的排放水平。

1.2 用机动车耗油量确定车流污染物排放强度

该方法以车辆行驶单位里程耗油量推算车流污染物排放率。该法的优点是计算简单, 局限性是推算的污染物排放强度不能完全反映公路上车辆行驶状态的影响。因为, 机动车污染物(CO、NO_x、HC) 的排放与其运行工况、公路的结构和所处的环境有关。而且机动车排放的NO_x以气缸作功高温环境中氮气和氧气的合成为主, 而与机动车耗油量没有直接的关系。所以这种方法在公路项目环境评价和公路隧道通风计算中较少使用。

1.3 用公路隧道确定车流污染物排放强度

在建成营运的公路隧道内测试车流排气形成的污染物浓度的分布和隧道内风场等环境要素, 再通过隧道内污染物质量守恒方程可导出车流污染物排放强度^[2-4]。隧道法确定的公路线源污染物排放强度代表真实公路上机动车在真实的行驶状态下的排污水平。隧道法的优点是计算出的车流平均单车污染物排放因子符合实际车流的污染物排放水平, 同时回避了美国环保局Mobile模式中诸如机动车车龄、行驶里程等在中国难以确定的因素。该法不足之处是不易分出各类型机动车污染物排放的贡献。

2. 公路线源污染物排放强度计算方法

2.1 公路线源强度的表达式

从中国公路上行驶的机动车车流的组成和行驶速度分析, 公路通过的地域、地区经济发展水平以及公路沿线矿产资源的分布不同, 交通量和车型组成差别较大。不同等级的公路上, 机动车行车速度也不相同。此外, 在同一公路上行驶的轻型车(质量 < 3.5 t)、中型车(3.5 t < 质量 < 8.0 t) 和重型车(质量 > 8.0 t) 其车速也不相同。所以, 在公路线源污染物排放强度的计算方法中必须考虑车型分类和行车速度等因素。因此将公路线源污染物排放强度的表达式表示为

$Q_{j} = \frac{1}{3600} \sum_{i = 1}^{n} λ_{i j} (v) Κ_{i j} A_{i} (1)$

式中: Q_j为公路线源机动车j污染物排放强度(g/ (km·s)), j=1, 2, 3分别表示污染物为CO、HC、NO_x; A_i为公路上i分类型机动车小时交通量(vehs/h), i=1, 2, 3, 4分别表示轻型车、中型车、重型车和摩托车; K_ij为i型机动车以50 km/h匀速行驶排放j污染物单车综合排放因子(g/ (km·veh)); λ_ij为i分类型车j污染物排放因子K_ij的车速订正系数; v为车速。

2.2 公路线源污染物排放强度各参数的确定

为了使公路线源污染物排放强度的计算建立在目前中国公路路况机动车污染物排放基础上, 采用实测公路隧道内机动车行驶条件下排放污染物浓度的方法确定车流平均单车污染物排放因子。

由于行车速度对机动车污染物排放量有显著的影响^[1], 而通过公路隧道的机动车车速在一定范围之内, 不便分析单车污染物排放因子与车速的关系。因此对中国目前一些代表性机动车采用能模拟道路荷载的底盘测功机上实测在不同速度(稳定) 平均车速下单车污染物排放因子(或浓度), 以获得排放因子的速度订正系数。即把建立公路线源机动车污染物排放强度计算表达式中各参数的测试和确定过程分为三步: ①用隧道法确定实际车流污染物平均排放强度; ②用实验室底盘测功机台架模拟测试确定机动车单车污染物排放因子的车速变化曲线; ③用线性优化方法确定各分类车型综合单车污染物排放因子。

2.2.1 隧道法确定平均单污染物排放因子

在全国范围内选取成都至重庆高速公路龙泉山隧道(长780 m)、甘川公路七道梁隧道(长1600 m) 和西安市北路隧道(长470 m), 通过实测隧道中CO、HC和NO_x浓度和交通量以及风速等气象要素, 建立隧道空气质量方程^[5]求得中国高速公路、山岭公路和城市道路机动车平均单车污染物排放因子^[6-8]列表 1。

2.2.2 机动车单车污染物排放因子车速订正因子的确定

根据对中国11种正在使用的轻型机动车和4种中型和重型机动车在不同车速行驶条件下污染物排放因子和浓度实测值用多项式拟合得到了中国轻型车^[1]和中、重型车CO、HC和NO_x排放因子车速订正系数的计算公式为

表 1 典型公路机动车平均单车污染物排放因子^[6-8]

(g/ (km·veh))

公路隧道	CO		HC		NO_x		说明
公路隧道	平均值	标准差	平均值	标准差	平均值	标准差	说明
龙泉山隧道	28.722	0.225	2.120	1.320	4.651	1.923	高速公路
七道梁隧道	44.961	26.101	5.671	1.943	3.158	1.943	山岭公路
西安北路隧道	33.279	12.158	3.577	1.816	4.605	1.981	城市道路

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$λ_{i j} (v) = a_{i j} + b_{i j} v + c_{i j} v^{2} (2)$

式中: λ_ij为i车型排放j污染物车速订正系数; a_ij、b_ij和c_ij为回归系数。回归值见表 2。表 2的使用条件为: 轻型车的车速v在20~110 km/h之间, 当v > 110 km/h, 取v=110 km/h时的值。中重型车速v在20~90 km/h, 当v > 90 km/h, 取v=90 km/h的订正系数。

表 2 单车污染物综合排放因子速度订正系数

车型	CO			HC			NO_x
车型	a	b	c	a	b	c	a	b	c
轻型车	3.6169	-0.07394	0.00043	2.7392	-0.04655	0.00025	1.16875	-0.0896	0.00011
中、重型车	2.1398	-0.0291	0.00012	4.22107	-0.09182	0.00057	0.707017	-0.0024	0.000169

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2.2.3 分类车型单车污染物排放因子的线性优化确定

若设 $\bar{E}_{j}$ 为在隧道内测试的机动车j污染物平均单车排放因子(表 1), K_ij为i分类型机动车单车j污染物排放因子; 则在一个隧道内测试污染物浓度期间, 所求的分类型机动车单车污染物排放因子K_ij必满足

$V \bar{E}_{j} = \sum_{i = 1}^{n} V_{i} Κ_{i j} = V \sum_{i = 1}^{n} a_{i} Κ_{i j} (3)$

式中: V_i为隧道测试期间过往隧道i类型车的交通量; a_i为i类车所占总车量 $(V = \sum_{i = 1}^{n} V_{i})$ 的百分比; 脚标i=1, 2, 3, 4分别为轻型车、中型车、重型车和摩托车。

各分类机动车污染物排放因子K_ij必须在一定的范围内取值有意义, 即

$\min {Κ_{i j}} \leq Κ_{i j} \leq \max {Κ_{i j}} (4)$

这里, 最小值min{K_ij}和最大值max{K_ij}取实测的各分类型机动车排放因子数据。K_ij所满足的两个条件(3) 和(4) 在数学上等价地表示为下列线性优化问题

$\max \sum_{i}^{3} a_{i}^{Ⅰ} λ_{i j} (v_{i}^{Ⅰ}) Κ_{i j} + \sum_{i}^{4} a_{i}^{Ⅱ} λ_{i j} (v_{i}^{Ⅱ}) Κ_{i j} + \sum_{i}^{4} a_{i}^{Ⅲ} λ_{i j} (v_{i}^{Ⅲ}) Κ_{i j} (5)$

s.t. min{K_ij}≤K_ij≤max{K_ij} (6)

$\begin{array}{l} \sum_{i}^{3} a_{i}^{Ⅰ} λ_{i j} (v_{i}^{Ⅰ}) Κ_{i j} + \sum_{i}^{4} a_{i}^{Ⅱ} λ_{i j} (v_{i}^{Ⅱ}) Κ_{i j} + \sum_{i}^{4} a_{i}^{Ⅲ} λ_{i j} (v_{i}^{Ⅲ}) Κ_{i j} \leq \\ \bar{E}_{j}^{Ⅰ} + \bar{E}_{j}^{Ⅱ} + \bar{E}_{j}^{Ⅲ} (7) \end{array}$

式中: λ_j (v) 为车速订正因子; Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ分别为龙泉山、七道梁和西安北路隧道。由于高速公路上禁止摩托车行驶, 龙泉山隧道车型只有3种。

根据龙泉山、七道梁和西安北路隧道实测平均单车污染物排放因子(表 1) 及测试期间隧道内交通量的车种比例a_i、各分类车型的平均车速v_i。求解线性优化问题(5) ~ (7) 得中国公路机动车分类车型(参考车速50 km/h) 单车污染物排放因子K_ij列表 3。

表 3 分类车型单车污染物排放因子K_ij

(g/ (km·veh))

车型	CO	HC	NO_x
轻型车	36.291	3.310	2.881
中型车	33.249	4.519	4.671
重型车	17.830	2.860	13.760
摩托车	20.007	3.486	0.184

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3. 公路线源机动车污染物排放强度可靠性分析

根据空气污染物扩散理论^[9-10], 公路上行驶机动车j污染物排放强度Q_j与公路两侧污染物浓度的分布c_j (x) 成立线性关系

$c_{j} (x) = Q_{j} f (u, s t, h, \dots) (8)$

式中: f (u, st, h, …) 为大气扩散函数, 与公路两侧风速(u)、大气稳定度(st) 和路基高度(h) 等工程和气象条件有关^[11]。不同的扩散模式, f的表达式不同。通过在公路上实测和计算式(8) 中c_j, Q_j和f中的任意两个量可以验证第3个量。

为了评价Q_j的代表性, 我们在某高速公路上选取了一个断面, 通过实测公路断面两侧不同距离处NO_x浓度记作c_j观测, 同时统计采样期间各时段的交通量、车型和观测用于计算f (u, st, h…) 的气象条件。用本文的分类车型单车污染物排放因子K_ij和实测交通量代入式(1) 计算Q_j计算。再用同步观测的气象条件计算f得到Q_j计算·f_计算 (u, st, h) =c_j计算并和c_j观测用统计方法分析公路线源污染物排放强度Q_j计算方法的可靠度。

采用Willmott提出的证价模式预测浓度值p与观测浓度值O相关程度的统计量称为符合度指数(index of agreement) 以及系统方差和非系统方差等统计量一道使用分析计算浓度与观测浓度之间的统计关系, 各统计量的定义如下:

符合指数为

$d = 1 - \frac{\sum_{i = 1}^{n} (p_{i} - Ο_{i})^{2}}{\sum_{i = 1}^{n} (p_{i} - \bar{Ο} + Ο_{i} - \bar{Ο})^{2}} Ο \leq d \leq 1 (9)$

系统方差(MSE_s) 为

$Μ S E_{s} = R Μ S E_{s}^{2} = Ν^{- 1} \sum_{i = 1}^{n} [(a^{'} + b^{'} Ο_{i}) - Ο_{i}]^{2} (10)$

非系统方差(MSE_u) 为

$Μ S E_{u} = R Μ S E_{u}^{2} = Ν^{- 1} \sum_{i = 1}^{n} [p_{i} - (a^{'} + b^{'} Ο_{i})]^{2} (11)$

式中: a、b为回归系数; n为样本数。

总系统均方差为

$R Μ S E = \sqrt{R Μ S E_{s}^{2} + R Μ S E_{u}^{2}} (12)$

根据某高速公路各测点实测NO_x浓度和用目前公路环境评价中常用的线源扩散模式GM和HIWAY线源扩散模式计算得各点的NO_x浓度值分别计算了上述统计量。此外, 还计算了实测浓度和模式计算浓度的均值 $\bar{Ο}$ 、 $\bar{p} ‚$ 标准差S_a、S_b以及线性回归系数a′和b′ (截距和斜率), 结果列表 4。可见, 两个模式的d在0.7865~0.8982之间, r在0.695~0.780之间。故采用本文提出的公路线源机动车污染物排放强度公式, 用目前公路项目环境评价常用的线源扩散模式只要扩散参数和风速具有代表性, 计算的公路两侧污染物浓度具有满意的可信度。这也说明建立的中国公路机动车线源污染物排放强度计算方法及各参数的取值有良好的可靠性。

表 4 可靠性统计参数

模式	实测值、计算值				线性回归			评价统计分析
模式	$\bar{Ο}$	$\bar{p}$	S_a	S_b	a′	b′	r	RMSE_s	RMSE_u	RMSE	d
GM	0.123	0.094	0.085	0.088	0.023	0.581	0.695	0.8222	0.0023	0.008	0.7865
HIWAY	0.123	0.125	0.085	0.100	0.008	0.953	0.780	0.1086	0.0007	0.0118	0.8982

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4. 结语

通过在三座代表性公路隧道内对中国机动车污染物排放因子现场实测和在实验室底盘测功机上对典型在用机动车排放工况实验测试基础上, 提出了中国公路线源机动车污染物排放强度的计算方法。给出了分类型机动车污染物排放因子及其车速订正系数的参数取值。

经在某高速公路机动车NO_x排放浓度实测和计算扩散浓度可靠性分析表明, 提出的公路线源排放强度计算方法有良好的精度。

图 1 试验线路

Figure 1. Test route

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图 2 眼动仪

Figure 2. Eye movement tracking device

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图 3 驾驶人注视区域划分结果

Figure 3. Division result of driver fixation area

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表 1 累计贡献率

Table 1. Accumulative contribution rates

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表 2 转移概率

Table 2. Transition probablities

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表 3 驾驶熟练程度评价得分与驾驶经验里程

Table 3. Evaluation scores of driving proficiency and driving experience mileages

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表 4 八个指标对E值的影响程度

Table 4. Influence degrees of 8 indexes on E value

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1. 车流污染物排放强度常用确定方法
1.1 单车污染物排放因子法
1.2 用机动车耗油量确定车流污染物排放强度
1.3 用公路隧道确定车流污染物排放强度
2. 公路线源污染物排放强度计算方法
2.1 公路线源强度的表达式
2.2 公路线源污染物排放强度各参数的确定
3. 公路线源机动车污染物排放强度可靠性分析
4. 结语

1. 车流污染物排放强度常用确定方法
1.1 单车污染物排放因子法
1.2 用机动车耗油量确定车流污染物排放强度
1.3 用公路隧道确定车流污染物排放强度
2. 公路线源污染物排放强度计算方法
2.1 公路线源强度的表达式
2.2 公路线源污染物排放强度各参数的确定
3. 公路线源机动车污染物排放强度可靠性分析
4. 结语

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基于注视转移模式的驾驶熟练程度评价方法

作者简介:
郭应时(1964-), 男, 辽宁凌海人, 长安大学教授, 工学博士, 从事道路交通安全研究

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