城市交叉口车路网联信息对青年驾驶人驾驶行为的影响分析*

翟俊达 鲁光泉,3▲ 陈发城 刘淼淼,4

（1.北京航空航天大学交通科学与工程学院 北京 100191；2.北京航空航天大学车路协同与安全控制北京市重点实验室 北京 100191；3.北京航空航天大学大数据科学与脑机智能高精尖创新中心 北京 100191；4.交通运输部公路科学研究所 北京 100088）

0 引 言

随着信息技术和通信技术的发展，未来的车辆将不仅仅扮演着载运工具的角色，作为移动终端一定会具备更加繁杂多样的功能，车辆的网联化已经成为了学术研究热点和众多大型企业重点发展的领域[1]。网联车辆能够获取到来自路侧基础设施和其他车辆的信息[2]，例如，超视距的信息，如果出现左右视野盲区的车辆转弯或前车之前的车辆突然减速等可能发生冲突的危险事件，超视距信息可以在驾驶人察觉到危险之前就传递给驾驶人，让其提前准备与操作以避免事故发生，提高交通安全。网联车辆得到的信息是大量且庞杂的，如果将这些信息全部发送给驾驶人，驾驶人除依赖自身感觉（主要是视觉，听觉辅助）获取交通环境信息外，又需要处理这些网联信息，会增加驾驶人工作负荷，增加感知、决策和操作的压力，从而降低驾驶绩效，增加驾驶危险[3-4]。

针对于网联信息在城市道路上的应用，Ahrems[5]分析了卫星定位和无线数据传输系统在城市无信号交叉口的实际应用可能性，发现交叉口附近车辆之间的距离满足无线通信在数据传输速率和质量上的要求。在基于车辆网联信息的驾驶人预警或车辆防撞系统方面，国内外学者也开展了研究。Sengupta等[6]研发了1个协同冲突预警系统，此系统依赖无线通讯设备，为驾驶人提供超视距的信息（包括车辆周围360°的视角和被遮挡住的物体），并在多种场景下进行了仿真实验。Hafner等[7]设计了分布式算法，通过计算安全通行区域，实现在交叉口中网联车辆的2车协同避撞。目前，国内外在网联信息对道路交通安全提升方面的研究，多是从车辆运动状态的角度出发，如车辆与其他车辆的间距或距离碰撞时间（time to collision,TTC）和车辆自身的速度加速度，应用这些客观指标，建立阈值，发出预警。而较少考虑车辆网联信息对驾驶人行为的影响，冯笑凡[8]设计了模拟驾驶实验以评估车路协同雾预警系统对驾驶人视觉特性和驾驶行为的影响，发现人机交互界面会显著提高视觉分心的占比。薛晓卿[9]对现有的预警方式优缺点进行了分析，结果表明：在车联网环境下视听结合的预警方式效果最优。

交叉口是城市道路最复杂也最容易发生事故的典型交通场景，对于无信号交叉口来说，车辆间的冲突可能来自多个方向，车辆通过接收到的网联信息可以感知潜在的安全威胁，提前告知驾驶人采取措施来规避危险[10-11]。姜慧夫[12]考虑了环保驾驶控制，针对网联驾驶环境下信号交叉口进行了研究。魏涛[13]提出了基于最有巡航速度的网联汽车生态驾驶策略，旨在解决车辆在通过交通信号灯时的油耗增加问题。然而以上研究并未考虑在车辆驶入交叉口时，驾驶人工作负荷本身就需要保持在较高的水平，网联信息对驾驶人施加的额外工作负荷，是否会因为分心驾驶而导致驾驶风险的提高[14-16]。对于信号交叉口来说，驾驶人如果在看到信号灯之前就能够收到网联信息，可以使得两难区内驾驶人的操作更加优化，如在绿灯时间即将结束时，通过采用提前加速的操作在绿灯区间内通过交叉口，或是在红灯即将结束时，提前减速，待绿灯开始时无需停车即通过交叉口，以提高驾驶舒适性和降低燃油消耗[17-19]。因此，研究如何对网联信息进行处理、筛查和精炼，将什么信息以何种方式传递给驾驶人，能够既提高交通安全与效率，又避免驾驶人分心，尽量减小对其正常驾驶的影响，具有十分重要的意义[20]。

然而，国内外关于在城市交叉口中网联信息对于驾驶人驾驶行为的影响研究还较少，对于网联信息级别的相关研究更加缺乏。因此，本研究的主要目的是探索在城市交叉口场景下，车辆网联信息对驾驶人工作负荷和操纵行为的影响。针对于信号和无信号交叉口以及多种冲突工况进行重点分析。研究结论为车辆网联信息对人工驾驶车辆交通安全的影响提供理论依据。

1 实验方法

1.1 实验对象

本研究通过网络平台招募被试，因疫情原因，招募校内硕士、博士研究生和博士后，共招募被试26人，其中3人无法适应驾驶模拟器，有效被试为23人（男性15名，女性8名），年龄范围为22～30岁（平均值：24.91岁，标准差：2.57岁），全部为青年驾驶人[21]，驾龄范围为1～8年（平均值：4.04年，标准差：1.90年）。所有被试均持有有效驾照，且视力或矫正后视力良好。

1.2 实验设备

本研究基于固定基座式驾驶模拟器（见图1），模拟驾驶所用仿真软件为UC-Win/Road 15.0，该软件能够较为真实地模拟出驾驶场景，并记录自车及周边交通参与者的数据，如车辆速度、加速度、转向盘转角、加速/制动踏板行程，距车道中心距离等信息。本研究还使用BIOPACMP150型16通道多导生理记录仪记录被试的心率数据，输出频率为100 Hz，数据使用AcqKnowledeg 4.3软件记录与分析。

图1 驾驶模拟器Fig.1 Driving simulator

1.3 实验设计

1.3.1 交叉口设计

实验场景为城市道路和交叉口，道路全长16 km，期间共有8个交叉口，在距离实验初始点1 km处设置第1个交叉口，此后每2 km设置1个交叉口，在经过最后1个交叉口后，行驶1 km即到达实验结束点。道路限速60 km/h，双向6车道，被试驾驶自车在中间车道行驶，在两侧车道和对向车道均设置有交通流，交通流速度为35 km/h，道路两旁添加城市建筑模型。

在8个交叉口中，4个为信号交叉口，4个为无信号交叉口，所有交叉口的顺序随机排布，在每个交叉口中，自车行驶道路为主路，进出口车道数均为3个，相交道路为次干路，2条道路垂直相交，次干路的进出口车道数均为2个。信号交叉口中，2种事件分别出现2次，第1个事件为绿灯即将结束，若维持原速度行驶，则到达停车线时红灯已经亮起，因此建议提前加速，在当前相位内通过前方交叉口；第2个事件为红灯即将结束，若维持原速度行驶，则到达停车线时绿灯还为亮起，需在停车线前等待，因此建议提前减速，避免停车通过前方交叉口。在无信号交叉口中，有2种冲突类别，分别为与次干路直行车辆的冲突和主路对向左转车辆的冲突，在每种冲突类别中，设置2种事件，按照到达冲突点的先后顺序，自车分别拥有优先通行权和让行义务（此处设计为实验需要，与现有交通法规或存在冲突）。交叉口的各项设置见表1。

表1 交叉口场景描述Tab.1 Description of the intersection scenarios

1.3.2 网联信息设计

在本研究中，对于信号和无信号交叉口，探索网联信息对驾驶人工作负荷和操纵行为的影响，而对于信号交叉口，进一步探索网联信息内容对驾驶人工作负荷和操纵行为的影响。实验为组间设计，组间设计将所有被试分为2组，信息组和无信息组，信息组在每次自车到达信号交叉口前150 m和无信号交叉口前50 m时会收到1次网联信息（此时刻同样为无信息组的事件触发时刻），网联信息会通过视觉和听觉同时传递给驾驶人，视觉为文字信息显示于中央屏幕上方，听觉为播放1段语音，语音内容与文字内容一致。

网联信息分为2个级别，“指示信息”和“指令信息”，其中指示信息仅出现于信号交叉口，指示信息报告自车与交叉口之间的距离，以及当前相位结束的时间，而在信号交叉口中指令信息除了报告驾驶人当前道路信息外，还会向驾驶人建议加速或减速和推荐速度，在无信号交叉口中，指令信息会告知驾驶人优先或滞后到达冲突点，并依此提示驾驶人加速或减速。网联信息的分类和具体内容见表2。每个场景和其对应的协同信息示意图见图2。

表2 网联信息具体内容Tab.2 Details of the connected information

图2 场景和协同信息示意图Fig.2 Diagram of the scenarios and the connected information

1.3.3 其他设计与检验

为了限制自车在到达交叉口前的速度，控制实验变量，在初始点和通过每个交叉口后，自车的前方会出现1辆前车，前车速度为40 km/h，要求被试不可以超过前车，为避免前车影响到自车，在到达事件发生地点之前，前车会换道至右车道。为了避免交通流对交叉口内驾驶人行为的影响，控制实验变量，在实验设置中，中间车道除被试驾驶车辆和设置前车外，无其他交通流，交通流只存在于每条主路路段的最左和最右车道，各路段的交通量相同，为每条车道500 pcu/h，交通流在驾驶人通过前1个交叉口后，在路段开始处生成，在即将到达下1个交叉口前消失。因为此设置为控制实验变量所需，在实际道路中不可能存在，因此在实验开始前，已对驾驶人进行强调，并在测试道路中出现多次，以减少交通流的生成和消失对驾驶人生理反应和驾驶绩效的影响。

考虑到驾驶人的年龄[22]、性别[23]，以及驾驶经验[24]可能会影响驾驶绩效，为验证以上因素是否会对本实验的结果进行影响，对2组被试的人口统计学进行统计检验，对年龄和驾龄2个变量进行Kruskal-Wallis检验，对性别进行卡方检验，相关统计值见表3。结果表明，在2组被试之间的年龄、性别和驾驶经验，均未发现显著性差异，因此可以排除以上因素在分组中对结果产生的影响。

表3 无信息组和信息组的驾驶人年龄、性别和驾龄变量检验Tab.3 Variable tests of drivers'age,gender and driving experience between information and non-information group

1.4 评价指标

本研究评价指标用于评价驾驶人工作负荷和操纵行为，在国内外的驾驶人行为研究中，心率是应用最为广泛的工作负荷评价指标[25-29]。因本实验为组间设计，考虑到信息组与无信息组间的驾驶人自身心率的异质性，为减小被试心率个体差异的影响，使用心率增长值作为评价指标，心率增长值用于评价被试在事件发生前后的心率变化，受到被试自身心率的影响较小，心率增长值的计算见式（1）。

式中：HRI为心率增长值；HR A为从时间开始时刻到驾驶人通过交叉口这段时间内的心率平均值，HR0为被试在实验前采样的基准状态心率平均值[30]。操纵行为评价指标包括车辆速度标准差和驾驶人反应时间[31-33]。车辆速度标准差可以反映车辆在通过交叉口时的速度变化情况，经常被用来评价车辆的速度稳定性和乘坐舒适性。因为在行驶过程中，驾驶人需要频繁进行加速操作，因此目前对于驾驶人加速反应时间的评价，还没有较为合适的指标，因此本研究仅针对需要驾驶人制动的场景，计算和分析了制动反应时间。各指标的描述见表4。

表4 评价指标详细描述Tab.4 Description of the indicators

1.5 实验流程

实验过程如下：①在被试到达后，需要填写知情同意书和个人信息调查问卷。②由实验人员向被试介绍实验目的和相关信息，以及驾驶模拟器的功能与局限。③在实验人员的引导下，在试验场景中适应和熟悉驾驶模拟器，试验场景包括在正式实验中被试可能会遇到的情况，但场景与正式实验场景不完全相同。信息组的被试还需要熟悉接收车辆联网信息。④当被试示意已经完全熟悉后可向实验人员示意，实验人员为被试连接生理仪相关设备，具体为应用肢体导联法将被试的左上肢、右上肢和右下肢通过电极片和导线与生理仪的ECG100C前置放大器相连，连接完成后，记录驾驶人在基准状态下5 min的心率数据，采集完成后待被试做好实验准备即可在正式场景下进行模拟驾驶实验。整个实验持续约1 h。

1.6 数据处理

本研究的数据经由UC-Win/Road 15.0和AcqKnowledeg 4.3记录后，使用Python进行交叉口数据的处理与预处理，在预处理中，使用箱线图法识别出异常值和离群值，并使用上下内限对异常值和离群值进行替换。得到结果后使用SPSS 22.0软件进行分析。针对组间自变量有无网联信息，选择独立样本T检验对不同评价指标进行对比分析；对于组内自变量网联信息级别，采用重复测量方差分析。在分析之前，先对数据的正态性和方差齐性进行检验，结果显示，全部数据均为正态或接近正态，方差齐性检验也全部通过。

2 实验结果与讨论

2.1 网联信息对驾驶人心率增长值的影响

在不同场景下，是否有网联信息对驾驶人心率增长值的影响见图3。结果表明，在信号交叉口，当绿灯即将结束时（场景1和场景2），网联信息对驾驶人心率增长值的影响是显著的（t=2.141，p=0.046），无信号组被试的平均心率增长值比信号组多1.95 beats/min；而红灯即将结束时（场景3和场景4），该影响不显著（t=0.361，p=0.720）。

图3 驾驶人心率增长值示意图Fig.3 Diagram of drivers'heart rate increase

绿灯即将结束时，无信息组的驾驶人因为不知道剩余绿灯时间，往往在即将到达停车线时，才开始加速通过交叉口，部分驾驶人在黄灯区间驶过停车线，整个过程导致驾驶人的心率增长值升高幅度较大，而信息组驾驶人因提前收到信息而在距离停车线较远位置即开始加速，较为平稳地通过交叉口。而在红灯即将结束的场景，网联信息对驾驶人心率增长值的影响不显著，说明驾驶人对于是否需要在停车线等待的反应不强烈。

在无信号交叉口，当自车滞后到达冲突点时，无论冲突车辆是次干路直行车辆还是主路对向左转车辆，网联信息都会显著减少驾驶人的心率增长值（t=3.053，p=0.035；t=1.927，p=0.046），相比于无信息组，信息组的心率增长值在2种冲突下分别少2.96和3.29 beats/min；而当自车优先到达冲突点时，网联信息对驾驶人心率增长值的作用不显著（t=0.827，p=0.218；t=0.951，p=0.285）。

从平均值来看，相比于信号交叉口的无冲突场景，在无信号交叉口冲突场景中，驾驶人的心率增长值更大，而网联信息因提前告知驾驶人自车是否优先到达冲突点，让驾驶人预先了解情况与采取操作，一定程度上缓和了驾驶人心率增长值的升高，而检验结果表明在需要驾驶人减速的场景下，这种缓和作用更加显著。

2.2 网联信息对车辆速度标准差的影响

在不同场景下，是否有网联信息对车辆速度标准差的影响见图4。结果表明：在信号交叉口中，当绿灯即将结束时，网联信息对车辆速度标准差的影响是不显著的（t=0.611，p=0.544）；而当红灯即将结束时，网联信息对车辆速度标准差的影响是显著的（t=2.970，p=0.042），相比于无信息组，信息组的车辆速度标准差减少了31.33%。

图4 车辆速度标准差示意图Fig.4 Diagram of standard deviation of vehicle's velocity

当红灯即将结束时，无信息组的驾驶人距离停车线更近才采取制动措施，且部分驾驶人在停车线前短暂停车，因此，车辆的速度标准差显著大于提前制动的信息组。而对于绿灯即将结束的情况，在全部的10名无信息组被试中，有4名被试因没有提前加速而无法在当前相位通过交叉口，在停车线前等待了1个周期，因此在计算速度标准差时将这些数据剔除，这可能是网联信息对速度标准差的影响不显著的原因，相比较而言，13名信息组被试全部在当前相位通过交叉口，一定程度上反映了网联信息在帮助车辆通过交叉口，提高交通效率方面的作用。

对于无信号交叉口，结果与心率增长值相似，当自车滞后到达冲突点时，信息组的车辆速度标准差会显著小于无信息组（次干路直行冲突：t=2.125，p=0.046；主路对向左转冲突：t=5.229，p＜0.001），相比于无信息组，信息组的速度标准差分别减少了47.40%和60.23%。而当自车优先到达冲突点时，2组之间的速度标准差无显著性差异（次干路直行冲突：t=2.022，p=0.056；主路对向左转冲突：t=1.034，p=0.313）。该结果表明，网联信息对需要制动车辆的纵向稳定性有显著性的影响，因为车辆提前减速，避免了距离冲突点较近时紧急制动的情况发生，对提升驾驶人和乘客的舒适性以及降低燃油消耗都有帮助。而对于优先到达冲突点的车辆，未发现网联信息影响的显著性。

2.3 网联信息对驾驶人制动反应时间的影响

在各个制动场景下，是否有网联信息对驾驶人制动反应时间的影响见图5，在信号交叉口中，当红灯即将结束时，网联信息可以显著地缩短驾驶人的制动反应时间（t=1.893，p=0.047），信息组中的驾驶人制动反应时间比无信息组中减少了2.35 s。在无信号交叉口中，网联信息对驾驶人制动反应时间的缩短同样有显著的作用（次干路直行冲突：t=2.714，p=0.013；主路对向左转冲突：t=2.523，p=0.025），网联信息在2个场景中分别将驾驶人的制动放映时间缩短了2.71和2.09 s。

图5 驾驶人制动反应时间示意图Fig.5 Diagram of drivers'brake reaction time

此结果的发现，一定程度上验证了之前对于网联信息降低驾驶人心率增长值，提高车辆纵向稳定性的猜想。正是因为更早采取了应对措施，导致驾驶人能够以更加平稳的心理状态，车辆以更加稳定的速度通过交叉口或避免冲突。

2.4 网联信息级别对驾驶人心率增长值和操纵行为的影响

在信号交叉口中，网联指示信息和指令信息对驾驶人工作和操纵行为的影响见图6。其中，无论是绿灯还是红灯即将结束场景，网联信息级别对驾驶人心率增长值的影响均不显著[F(1,11)=2.146,p=0.171；F(1,11)=0.199,p=0.664]。在绿灯即将结束场景，网联信息级别对车辆速度标准差也没有显著的影响[F(1,11)=3.457,p=0.088]。

图6 网联信息级别对驾驶人心率增长值和车辆速度标准差的影响Fig.6 The effects of the levels of connected information on driver's heart rate increase and standard deviation of vehicle's velocity

然而在红灯即将结束场景中，相比于指示信息，指令信息能够使得车辆的纵向稳定性更好[F(1,11)=8.987,p=0.011]，当驾驶人接收到指令信息时，车辆的速度标准差比接收到指示信息减少了39.10%，此外，当驾驶人接收到指令信息时，制动反应时间也更快[指示信息：（7.430 3±1.089）s；指令信息：（3.964 5±0.774）s；F(1,11)=8.361,p=0.014]，驾驶人接收到指令信息的制动反应时间要比接收到指示信息时减少3.47 s。

这是因为在当前相位为绿灯时，若驾驶人接收到绿灯倒计时的指示信息，也会明确要抓紧时间加速以便在当前相位通过交叉口，因此网联信息级别的差异性并不显著。而在当前相位为红灯时，驾驶人对红灯即将结束的反应并不强烈，在接收到红灯倒计时的指示信息后，也不会有意识地开始减速以避免停车，从而导致在红灯即将结束场景中，出现了网联信息级别对驾驶人制动反应时间和车辆速度标准差的显著性影响，该现象与是否存在网联信息对驾驶人的影响相似。

3 结束语

本研究基于驾驶模拟器设计了城市道路交叉口实验，研究了网联信息的存在和级别对于驾驶人工作负荷和操纵行为的影响。

1）在信号交叉口中，当绿灯即将结束时，网联信息可以显著减小驾驶人的心率增长值；当红灯即将结束时，网联信息可以显著降低车辆速度标准差和驾驶人的制动反应时间。

2）在无信号交叉口中，当自车比冲突车辆更晚到达冲突点，需要减速让行时，网联信息可以显著降低驾驶人的工作负荷，提升制动反应时间和驾驶稳定性，而当自车更早地到达冲突点，可以加速优先通过时，该效应不显著。

3）对于网联信息级别对驾驶人工作负荷和操纵行为的影响，结果表明不同级别的网联信息对驾驶人工作负荷的影响不显著，在红灯即将结束的场景中，指令信息比指示信息能更加显著地降低驾驶人反应时间，提升车辆的纵向稳定性。

本研究成果可为网联车辆筛选提炼向驾驶人传递的网联信息提供建议，简洁凝练的信息内容既可以降低驾驶人的工作负荷，也能够提高驾驶绩效。此外，因疫情原因，本研究的被试数量有限，希望在未来扩大样本数量，结合实车和真实道路场景对本实验进行补充和深入。