山地城市隧道照度与速度对驾驶负荷的影响

罗 杰，陆百川，徐 进，程 鹏，杨宗平

(1.重庆交通大学， 重庆 400074； 2.重庆交通职业学院， 重庆 402247)

在隧道路段行车时，由于隧道口光环境剧烈变化和隧道内空间封闭性，驾驶员需要随时控制方向盘、制动踏板和加速踏板等车辆操纵机构，及时调整行车速度，维持期望的车间距离，以避免碰撞、追尾和剐蹭等交通事故的发生。因此，隧道路段繁重的驾驶任务和特殊的交通环境，相对增加了驾驶员体力负担和心理压力，容易引起驾驶疲劳，诱发交通事故。国内外学者围绕隧道行驶特征和驾驶负荷情况开展了大量研究工作，根据研究方法和研究内容可以分为3个方面：

1) 根据数据调查的方式研究隧道驾驶安全。Arias等[1]根据458名驾驶员的调查问卷，分析隧道内驾驶员的情绪和感知情况。Kirytopoulos等[2]采用互联网调查问卷，研究驾驶员关于公路隧道的安全意识。Jian Sheng Yeung 等[3-5]根据视频数据和问卷调查研究了高速公路隧道内跟车行为特征和事故特征。数据调查可以广泛讨论影响隧道驾驶安全的影响因素，但是对各个因素的相关性无法做出定量的分析。

2) 根据模拟试验开展隧道驾驶安全分析。AlessandroCalvi 等[6]和Katja Kircher等[7]通过隧道模拟驾驶试验，分析了隧道侧墙和隧道照明等因素对驾驶行为的影响。吴刚等[8]采用驾驶模拟平台研究隧道进出口驾驶环境对驾驶员视觉的影响。徐进等[9]采用动力仿真试验研究了隧道口两种路面材料交替对行驶安全的影响。模拟试验与真实驾驶环境有一定差异，但是可以保证试验人员的安全且可以重复试验。

3) 根据实车试验开展驾驶行为特征研究。 Bryan Reimer等[10]和Gerhard Marquart等[11]利用眼动追踪系统设计实车试验研究驾驶负荷和心理负荷。HenrikWiberg等[12]组织实车试验，测量心率(HR)等生理指标，分析了驾驶员的精神负荷。杜志刚等[13-14]利用眼动仪分析了高速公路隧道进出口驾驶员视觉负荷特征。胡江碧等[15-16]设计了驾驶员视觉动态试验，分析了视认距离与隧道内外亮度差的相关性。上述研究对隧道中行车安全有重大的贡献，但是研究对象主要针对驾驶员视觉特性，缺少在照度与速度的共同作用下对驾驶员负荷的影响分析。

为此，本文在重庆市市区选择线性相对较好的隧道(直线隧道)开展实车试验，采集车辆的速度、隧道照度和驾驶员心电信号，分析隧道进口、中段和出口的照度与速度的连续变化特征，进而讨论照度、速度与心率增长率(H)之间的相互关系，为山地城市隧道驾驶负荷分析、隧道照度参数设计等提供数据和参考。

1 研究方法

1.1 试验道路

在重庆市辖区内选取4条城市隧道作为试验对象，其路段主要技术参数如表1所示。龙溪隧道和华福隧道同在华福路段，行驶方向都为西彭至九龙坡区；华岩隧道行驶方向为金建路至华福大道。为减少交通因素对试验结果的影响，测试时间选择为上午10∶00—下午16∶00(白天)。试验时间选择在路段交通量较低时，车辆处于自由驾驶状态。试验天气选择光照较好的晴天，避开阴天、雨天、大风和雷电等恶劣天气，隧道内外路面状态干燥无积水。

表1 试验隧道路段主要技术参数

编号隧道名称长度/m类别限速/(km·h-1)车道路1龙溪隧道 448短隧道6022华岩短隧道 400短隧道8023华福隧道3 555特长隧道6024华岩长隧道4 974特长隧道803

1.2 驾驶人员

选择6名身体健康的驾驶人员，年龄为25～55岁，实际驾龄为2～30年，平均驾龄为11年。考虑到隧道路段的危险性，选取的驾驶人员均为驾驶熟练的男性。试验开始前对每位驾驶员测量静态心率，便于驾驶员习惯心率测试仪。试验过程中要求驾驶员按照交通规则驾驶，不提出任何额外要求，让其根据自己的习惯自由驾驶。驾驶员分为两组，每组3名驾驶员。第1组试验路段为华福隧道与龙溪隧道，第2组试验路段为华岩长隧道与华岩短隧道。试验时每名驾驶员沿着规定路线往返行驶4次。

1.3 试验车辆及仪器

本文使用LAUNCH X-431-PRO3车载ECU解码仪和DBScar蓝牙诊断接头采集车辆连续行驶的速度数据。使用UT382照度计(测量范围0.01～20 000 lx)采集隧道内外光照强度，照度计固定在车辆中控台上方，采样角度模拟驾驶员开车视角。采用力康Prince180D心率测试仪采集驾驶员试验过程中的心电信号。使用1个360行车记录仪记录车辆正前方交通情况，便于后期数据处理时排除跟车、变道和急刹车等干扰工况。试验车辆为小客车，车型为帝豪-博瑞(2014款2.0 L自动)，车辆VIN号为L6T7944Z2HN430763，见图1(a)。试验现场见图1(b)，试验人员见图1(c)。图1(d)～(f)是华福隧道的一次试验参数输出值。

图1 山地城市隧道实车驾驶试验

1.4 评价指标

心率增长率(H)可以用来衡量隧道路段的驾驶负荷水平[17-19]。由于车辆通过隧道进出口是一个高度动态化的过程，为了反映驾驶员的生理状态，采用驾驶人瞬时心率值(Ht)计算心率增长率(H)更能体现驾驶员心理状态的瞬变性。Ht可以根据心电图(electrocardiogram，ECG)周期信号计算求得。一个完整的ECG周期信号[20-21](如图2)包含P波、QRS波和T波。ECG周期(tp～tT)时长范围一般为500～1 200 ms，幅值范围一般为0.05～5 mV。QRS波的峰值点为Ri点，Ri点对应时刻为ti，相邻QRS波之间的时间间隔(ti-1～ti)为RRi间期，RRi间期反映了窦性心率的瞬时变化。本文采用驾驶人的瞬时心率增长率(H)来衡量驾驶员精神负荷，其计算公式为：

H=(Ht-H静)/H静

Ht=60/RRi

(1)

式中：Ht为驾驶人在t时刻的瞬时心率值；H静为驾驶员平静状态下的心率值。

图2 ECG周期信号图

2 速度(V)与H相关性

根据隧道照度值(L)，将隧道路段分为3个单元组：进口单元(3 500 lx>L>0.1 lx)、中段单元(0.1 lx>L>200 lx)、出口单元(0.1 lx>L>3 500 lx)，每个单元的行驶时间为10 s，分段情况如图 3 所示。然后对不同隧道同一单元的实测数据进行聚类分析。

图3 隧道分段

2.1 隧道进口

从试验结果中随机选取4个隧道进口单元数据，提取出速度和心率的参数绘制其时域变化曲线(图4)。从图4可以看出：在4个隧道进口单元，驾驶员心率都随着速度的变化呈现相同趋势的升、降变化。驾驶员会倾向于减速进入隧道，即在隧道进口有提前减速行为，而在进入隧道以后都出现了明显的加速行为。

图4 隧道进口单元速度与驾驶员心率的时间历程曲线

图5为隧道进口单元的H-V进散点图。图中为趋势线的斜率值，表示H对速度变化的敏感程度，趋势线为线性趋势线。由图5可知：对于不同驾驶员，H与V进之间存在较强的正相关性，但是不同驾驶员的心率增长率关于速度变化的敏感程度不一致(线性趋势线斜率不同)。随着速度的增加，心率增长率的幅值越大，分布区间更宽，与速度的相关性更强。

H与V进之间的正相关性可以从以下2个方面来解释：① 在加速和减速的过程中，速度的快速变化导致驾驶员生理不适，进而导致驾驶员心率增加。② 驾驶员在隧道进口前段需要更多的时间识别道路情况和保证安全距离，由于时间的压力，导致驾驶员心理压力增大。

2.2 隧道中段

从试验数据中提取出隧道中段单元的速度和心率连续变化数据，分析其变化特征。可以发现，在隧道中段的速度与驾驶员心率都呈现不同幅值的波动变化。图6为随机选取的4个隧道中段的速度和心率连续变化曲线。由图6可知：速度与驾驶员心率呈现相同规律的变化，且心率变化时间相对滞后于速度。

图5 隧道进口单元速度与H的散点图

图7为隧道进口路段的H-V中散点图。由图7可知：H与V中之间存在一定的正相关性，表明速度增大时驾驶员心跳更快，驾驶负荷增加。究其原因在于，隧道中段相对封闭的驾驶空间中，驾驶员对速度的感知缺少参照物，预期速度和驾驶速度之间难以一致，导致驾驶员心理压力增大。而驾驶员为了控制好行驶稳定性会不断调整速度，导致车辆操控难度增大，驾驶负荷增加。

2.3 隧道出口

在试验结果中随机选取了4个隧道出口单元的数据，绘制了速度与驾驶员心率的连续变化线，如图8所示。从图8可以看出：速度均出现了先减小后增大的变化，即在隧道口有冲出隧道的行为，而心率在速度幅值变化较大的位置出现了峰值。

图7 隧道中段单元速度与H的散点图

图8 隧道出口单元速度与驾驶员心率的时间历程曲线

图9为隧道出口单元的H-V出散点图。从图9可看出：随着速度的增加，H有明显的增长趋势，并且表现出2个明显的特征：① 不同驾驶员对速度的感知不同(不同驾驶员H的幅值增长不一致)，② 当速度大于60 km/h后，速度的增加会导致部分驾驶员H快速增长。

3 照度(L)与H相关性

隧道进、出口照度的急剧变化会对驾驶员视觉产生巨大的冲击，在明暗适应的过程中，驾驶员视觉功能可能出现短时障碍，即无法看清前方车辆或者障碍物，这会导致驾驶员心理紧张并加剧精神负荷。为此本节将分析照度(L)与H的相关性。为了最大程度上减少行驶速度的耦合影响,根据试验隧道限速，将隧道分为2组：V<60 km/h、V<80 km/h，然后分析每一个速度范围内的数据。

3.1 隧道进口

随机选取4个隧道进口单元试验数据，提取出照度与心率的时域变化曲线(图10)。从图10可以看出：在隧道进口2 s以内照度急速变小，一般照度从3 000 lx下降到10 lx以内，即“黑洞效应”。而心率随着照度变小逐步升高，这表明驾驶员精神压力逐步增大。

图9 隧道出口单元速度与H的散点图

图10 隧道进口单元照度与驾驶员心率的时间历程曲线

图11为隧道进口单元照度与H的散点图。由图11可知，照度与H之间呈现出明显的负相关性，表明照度降低速率非常大时驾驶员心跳加快，即驾驶员心理压力增大。分析其原因有两点：① 隧道进口处照度突变，驾驶员受“黑洞效应”的影响，出现道路辨识障碍，驾驶员视觉负荷增加。② 由于驾驶员辨识时间增加，跟车安全距离发生变化，驾驶员精神压力增大。

3.2 隧道中段

根据试验数据，绘制出4个隧道中段单元的照度与心率数据连续变化曲线，如图12所示。图12(a)与(b)分别为华福隧道与龙溪隧道中段单元照度，其波动范围都为1～8 lx。图12(c)与(d)分别为华岩长、短隧道中段单元照度，其波动范围分别为45～65 lx与80～400 lx。观察图12特征，可以发现心率与照度呈现明显的反向波动规律，即：照度变小，心率上升；照度变大，心率下降。

图11 隧道进口单元照度与H的散点图

图12 隧道中段单元照度与驾驶员心率时域变化曲线

图13为隧道中段单元照度与H的散点图。由图13可知，照度与H之间的关系比较离散，但存在较弱的负相关性，即随着照度的增加H呈现出减小的趋势。分析其原因为：① 由于照度变化速率和幅值都较小，驾驶员的视觉刺激较小。② 驾驶员已经完成暗适应的过程，H变化主要由于驾驶员个体差异，所以照度与H的关系较离散。

3.3 隧道出口

随机选取4个隧道进口单元的照度与心率数据，绘制L中与H的连续变化时域曲线，如图14所示。从图14可以发现：在隧道出口处，照度在2 s之内急剧升高，从10 lx以内上升到3 000 lx以上，即“白洞效应”。而H随着照度变大呈现不同步的快速升高，这表明驾驶员精神负荷快速增加。

图13 隧道中段单元照度与H的散点图

图14 隧道出口单元照度与驾驶员心率的时间历程曲线

图15为隧道出口单元的L出-H散点图。由图15可知，L出与H之间存在较强的正相关性，即照度增加会导致H增长，并且照度越大，H分布区间越宽。L出与H的正关系性可以从2个方面来解释：①由于照度剧烈升高，驾驶员视觉需要明适应，这个过程中驾驶员精神紧张。② 在“白洞效应”的影响下，驾驶员无法辨清路况，需要及时调整速度保证行车安全，即车辆的操控难度加大，导致驾驶员心率增加。

图15 隧道出口单元照度与H的散点图

4 速度、照度与H的关系模型

根据以上分析，在隧道进、出口路段的照度、速度与心率增长率相关性较强，而隧道中段关系离散。因此,建立隧道进、出口的L、V、H之间的关系模型，拟合函数的形式见式(2)。

(2)

式中：x、y为自变量；Z为因变量；a、b、c、d、e为回归系数。

4.1 隧道进口模型

隧道进口数据组织成数据点对，格式为{(V进i，L进i，H进i)|i=1，2，…，N}，其中N=44为样本量，V进i、L进i、H出i分别为第i个样本的速度、照度和心率增长率的实测值。用Origin软件对数据点对进行相关性分析，其中P=0.000，V进i、L进i、Hi密切相关。绘制速度、照度与H的非线性曲面拟合图，如图16所示。最终模型表达式为：

(3)

根据本文试验隧道的照度条件，该模型适用范围为L进∈[3 500 lx，0.1 lx]。

4.2 隧道进出口模型

隧道出口样本N=48，数据点对格式为{(V出i，L出i，H出i)|=1，2，…，N},采用Origin软件对数据进行相关性分析，其中P=0.000，即V进i、L进i、Hi密切相关，绘制速度、照度与H的非线性曲面拟合图见图17，拟合模型形式为：

(4)

根据本文试验隧道的照度条件，该模型适用范围为L出∈[0.1 lx，3 500 lx]。

图17 隧道进口段速度、照度与H的曲面拟合结果

5 结论

1) 隧道进口段照度与心率增长率H之间存在较强的负相关性，并且随着速度的增大，H对照度变化的敏感性增加。速度与心率增长率H之间存在较强的正相关性。

2) 隧道中段照度与心率增长率H的关系比较离散，隧道照度幅值的变化范围小；速度与心率增长率H之间存在一定的正相关性，并且不同驾驶员心率变化个体差异显著。

3) 隧道出口段照度与心率增长率H之间存在较强的正相关性，照度高于2 000 lx时，H对照度变化的敏感性增加。速度与心率值都呈现出先减小后增大的趋势，速度与H之间存在一定的正相关性。

本文分析了隧道的照度、速度与心率增长率之间的关系。但在实际隧道驾驶环境中，如交通流量、隧道侧墙、隧道平纵面参数等都会对驾驶负荷产生影响，并且不同性别的驾驶员心率增长率可能存在一定差异，因此，全面分析其他因素对驾驶负荷的影响是后续研究的重点。