驾驶员道路认知特性模型_魏朗

收稿日期:2005-07-01基金项目:GM 中国科学研究基金项目(50222206)作者简介:魏　朗(1957-),男,四川成都人,长安大学教授,博士,从事交通安全研究.

驾驶员道路认知特性模型

魏　朗,周维新,李春明,高丽敏,代素珍

(长安大学交通部人-车-环境系统安全重点实验室,陕西西安　710064)

摘　要:为了提供驾驶员车速控制模式建模所需的试验数据依据和评语隶属函数,采用模糊集合原理和模糊统计试验分析方法,研究了车辆驾驶员对道路结构和交通环境因素的安全性认知与评价

思维过程。在实测226处国道二级公路典型路段道路结构数据基础上,根据对131处路段样本评价试验后得到的1785组有效“专家”认知评语数据,得出了基于0.2-截集的各认知评语非零集和基于0.8-截集的各认知评语确定集,建立了车辆驾驶员对国道二级公路道路结构和交通环境要素的安全性模糊评价评语模糊子集和模拟计算模型。关键词:交通安全;驾驶员;安全性认知;模糊统计试验中图分类号:U491.254 文献标识码:A

Driver perception model for road structure parameters

Wei Lang ,Zho u Wei -xin ,Li Chun -ming ,Gao Li -min ,Dai Su -zhen

(K ey Labor atory fo r Driver -Vehicle -Enviro nment System Safety o f M inistry of

Communicatio ns ,Chang 'an Univ ersity ,Xi 'an 710064,China )

A bstract :In o rder to pro vide drive r the basis ex periment data and the evaluatio n subo rdination functions that are needed in speed -contro lling model ,the driver thinking evaluatio n procedure and safety perceptio n to road structure and traffic environment w ere studied by fuzzy se t principle and fuzzy sta tistic ex periment analy sis metho d.The ro ad structure param eters of 226highw ay sec -tions w ere obtained from typical second -class highw ay sections of national roads ,1785g roups of driver effectiv e perceptio n data o f 131highw ay sections w ere obtained from specialists 'appraising e xperiment ,the nonzero -sets of perceived com ment collectio n based o n 0.2-cut sets and the cer -tain -sets based o n 0.8-cut sets w ere set up ,the simulation m odel and fuzzy com ment subsets of driver safety perceptio n to seco nd -class highw ay structure and traffic enviro nment w ere put fo r -w ard.3tabs ,1fig ,8refs.

Key words :traffic safe ty ;driv er ;safety perception ;fuzzy statistic analy sis ex periment Author resume :Wei Lang (1957-),male ,PhD ,professor ,86-29-82334471,qch _1@.ch.

0　引　言

车辆驾驶员能够感受到的道路结构要素是一个由道路横断面、纵断面、平面线形等道路线形参数(条件)和反映路面使用性能、服务能力和破损状况的道路路面参数(条件)等多重因素构成的复杂信息

激励系统。驾驶员对各个道路结构要素的安全性认知是其综合评判该段道路安全性,并进而采取自认为恰当的操作措施的理性基础[1,2],因此,建立能够客观真实地反映驾驶员对各个道路结构要素认知评价的定量分析模型,定量分析驾驶员道路安全感觉综合评判过程和车速控制决策过程,有利于交通安

全控制措施的有效实施[3,4]。本文以实测、试验为主要手段,应用模糊集合原理和模糊统计试验分析方法建立了具有较高客观真实性的车辆驾驶员对道路结构要素安全性认知的模糊评价模型,以国道二级公路为例,介绍关于驾驶员对道路结构要素评语模糊子集及其隶属函数的实测建模过程[5,6]。

确定驾驶员安全性评语模糊子集的隶属函数主要是截割驾驶员安全性认知论域的过程[7,8]。本文采取广义专家截割法确定驾驶员认知论域的截集,进而确定各评语模糊子集的隶属函数,具体实施步骤如下。

(1)根据实测的各典型路段的有关结构数据,进行各结构安全性认知评语的集合描述,确定其论域。

(2)组织具有不同驾驶经历的试验人员作为认知评价专家,对典型路段的认知变量进行模糊统计试验,根据典型路段的认知变量实测数据和对应认知评价结果进行模糊统计分析,实现对各道路结构安全性认知变量论域的截割。

(3)根据典型路段各结构要素的实测值和对应认知评语模糊子集的非零集和确定集,设定各认知评语模糊子集隶属函数的形式,进而确定出各道路结构安全性认知评语模糊子集的隶属函数表达式。

1　论域及评语模糊子集

本文首先实测了226处国道主干线二级公路典型路段参数,这些典型路段分布于312国道、108国道、310国道。每个典型路段的记录参数有:平曲线半径、纵坡度、行车视距、路面宽度、边坡高度、路面状况、横向干扰状况等。对于每一单元(条)二级公路,路面宽度基本相同,边坡高度的变化比较单调(基本分为山区(丘陵)与平原两种情况),在正常情况下国道二级路路面状况较好,因此在评价同单元二级路各个典型路段的驾驶员认知安全性时可以忽略不计它们的相对影响。为了简化系统模型,突出主要因素,本文设定:作为国道二级公路的安全性认知变量主要为路段的平曲线半径、纵坡度、行车视距、横向干扰状况4个指标。x1为平曲线半径(m); x2为纵坡坡度(%);x3为视距长度(m);x4为道路横向干扰状态。266个实测典型路段中上述各记录指标的值域范围(论域)分别如下。

(1)平曲线半径论域U1为

U1=[14,∞]

其评语模糊子集为

{很缓弯,缓弯,较急弯,急弯}记为{A11,A12,A13,A14}

(2)纵坡度论域U2为

U2=[0,6.5]

其评语模糊子集为

{很平缓,缓坡,较陡坡,陡坡}

记为{A21,A22,A23,A24}

(3)行车视距论域U3为

U3=[20,500]

其评语模糊子集为

{很长,较长,短,很短}

记为{A31,A32,A33,A34}

(4)横向干扰状况论域U4为

U4={1,2,3,4,5}

式中:1为有护栏;2为没有横向干扰;3为有点横向干扰;4为有较大横向干扰;5为有严重干扰。

其评语模糊子集为

{有护栏,无干扰,有点干扰,较大干扰,严重干扰}记为{A41,A42,A43,A44,A45}

2　认知论域的分割

本文组织了38位具有不同驾驶经历的驾驶员作为认知评价试验的专家,以131处经过实测记录的国道二级公路典型路段为模糊统计试验道路样本,对各认知变量进行现场实地观察评价,并填写驾驶员对道路感受现场问卷调查表。参加二级路典型路段道路安全性感觉评价模糊统计试验的38名试验人员中,女性5人,男性33人;年龄在35岁以下的6人,在35～45岁之间的26人,在45岁以上的6人;驾车经历在6年以上的11人,在3～6年之间的15人;持有A照的7人,B照的6人。模糊统计试验得到的有效认知评价数据为1785组,针对各认知变量论域的评价试验结果见表1～3。

根据模糊统计试验所得到的各认知变量空间的覆盖频率μ,取80分位人次专家的有感评价(0.2-截集)为各认知评语的非零集,其截割结果如下。

平曲线半径论域U1中各模糊子集的0.2-截集为A11(0.2)={[900,∞]|x1∈U1,μ11(x1)≥0.2}

A12(0.2)={[300,1100]|x1∈U1,μ12(x1)≥0.2} A13(0.2)={[60,500]|x1∈U1,μ13(x1)≥0.2}

A14(0.2)={[14,140]|x1∈U1,μ14(x1)≥0.2}纵坡度论域U2中各模糊子集的0.2-截集为

A21(0.2)={[0,1.2]|x2∈U2,μ21(x2)≥0.2}

A22(0.2)={[0.8,3.5]|x2∈U2,μ22(x2)≥0.2}

A23(0.2)={[2.6,4.8]|x2∈U2,μ23(x2)≥0.2}

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第4期 魏　朗,等:驾驶员道路认知特性模型