公路小半径曲线路段驾驶人焦虑水平模型_杨佩佩.pdf

第 卷 第 期 年 月中国安全科学学报 中文引用格式：杨佩佩，熊坚，何扬帆 公路小半径曲线路段驾驶人焦虑水平模型中国安全科学学报，（）：英文引用格式：，（）：公路小半径曲线路段驾驶人焦虑水平模型杨佩佩，熊 坚教授，何扬帆（昆明理工大学 交通工程学院，云南 昆明）中图分类号：文献标志码：.基金项目：国家自然科学基金资助（，）。文章编号：（）；收稿日期：；修稿日期：【摘 要】为提高双车道公路小半径曲线路段（）的交通安全监测水平，利用量表测试与驾驶模拟试验，实现驾驶人弯道焦虑水平的量化评测，定量刻画驾驶人弯道焦虑水平与行车安全特征量之间的关系；通过统计分析焦虑驾驶行为，运用 分析法，筛选影响焦虑水平的关键行车安全特征量；综合道路线形条件、驾驶人个体特征和驾驶操作行为特性等行车安全特征因子，采用径向基神经网络（）建立多因素驾驶人焦虑水平预测模型。结果表明：弯道焦虑水平与驾龄、年龄呈显著负相关，与车速、侧向偏移量、转角变异系数以及曲线半径之间存在着较为显著的负相关性（显著性概率 值.）；通过验证，基于 的驾驶人焦虑水平预测模型判别精度可达.；转角变异系数、年龄、驾龄是影响驾驶人焦虑水平的重要因素，其重要度依次为、.、.。研究结果可为双车道公路 驾驶焦虑水平监测、交通安全维护等方面提供理论支撑。【关键词】小半径曲线路段（）；驾驶人；焦虑水平；预测模型；神经网络 ，（，）：，（），（.），.，中国安全科学学报第卷年 ，.，：（）；引 言 近年来，随着我国机动车数量与驾驶人数量的急剧增长，道路线形复杂程度陡增，交通安全形势严峻。研究表明：驾驶人的情绪变化与行车安全紧密相关。由于驾驶人的个体差异以及复杂道路线形的影响，致使驾驶人容易产生不良驾驶情绪。不良驾驶情绪具有复杂性与多样性，且情绪后果严重程度受情绪水平影响。因此，研究驾驶人情绪水平对减少危险驾驶行为、降低行车风险具有重要意义。道路曲线半径小于 的小半径曲线路段（，）具有曲线半径小、运行车速不协调、视距不良等特点，是道路交通安全的重点关注路段。因道路几何线形对行车安全的影响显著，学者们对 的研究主要集中于线形设计。然而，根据 事故致因分析统计，约 的重特大交通事故发生是由驾驶人情绪失控引起操作失误所致。因此，有效辨识 驾驶人情绪水平，是维护 行车安全的关键基础。焦虑情绪是不良驾驶情绪中的一种常见情绪。驾驶人的焦虑水平与事故倾向性相关，等通过邮寄调查问卷的形式，研究了驾驶焦虑的性质和特征，发现驾驶焦虑程度越高的人表现出的驾驶安全感越低；等利用焦虑脑电图研究了驾驶人在高速公路上的行驶状况，发现转向方式与道路曲线半径大小对驾驶焦虑有显著影响；张殿业等认为驾驶操作行为是情绪反应最直观的外在表现；乔伟栋等利用驾驶模拟器研究了焦虑情绪下的驾驶操作行为，发现驾驶操作行为与焦虑水平相关联，高焦虑水平驾驶人危险操作行为更频繁。综上，国内外学者利用多种研究方法，探讨了情绪问题、行车安全影响因素等课题，表明焦虑情绪的产生及程度与驾驶人个体和道路线形等因素相关。然而，由于地区道路线形不同、驾驶习惯及个体特征存在差异，不同水平的焦虑情绪对驾驶操作行为的影响机制也存在着差异，以往研究未能结合地区道路线形条件、驾驶操作行为特性和驾驶人个体特征综合分析焦虑情绪，更缺乏基于多因素影响机制评估及预测焦虑情绪强度。此外，由于焦虑情绪与其影响因素之间呈现出复杂的非线性关系，传统单一维度的函数模型难以对其进行描述。鉴于此，笔者拟针对 的风险管控问题，选取非线性映射能力强，收敛迅速，分类效果明显的径向基函数神经网络（，）为理论模型，构建基于 的多因素焦虑情绪强度预测模型，以双车道公路 为研究对象，完成驾驶人焦虑情绪强度评测，以期为交通安全管理部门有针对性制定和调整情绪管理政策提供理论参考。驾驶模拟试验 针对 的风险管控问题，开展驾驶模拟试验，采集焦虑情绪下的驾驶操作行为数据。.试验设备 利用 型驾驶模拟系统，开展焦虑情绪下的 驾驶模拟试验，型驾驶模拟系统主要由驾驶操作系统、控制系统以及显示系统组成。.试验对象 招募身体健康状况良好且持有有效驾驶证的被试共 名（其中男性 名、女性 名），被试的年龄范围为 岁（平均年龄为.岁，标准差为.岁），驾龄范围 年（平均驾龄为.年，标准差为.年）。试验要求被试在试验前一天保持充足睡眠且忌酒与服用药物。.试验设计与流程 根据公路路线设计规范（）中最小圆曲线半径设置要求以及 低于 的特点，确定试验道路为弯道，道路半径分别为、和 ，且每种弯道设置左右 种转向方式，总共 个路段，并将所有路段交叉组合用直线连接在一起，形成总长为 的双车道无纵坡的试验场景。由于弯道上的焦虑情绪与进弯过程中的降速有很大关系，根据弯道半径及在弯道上的安全或舒适速度，对应上述弯道半径，每个弯第 期杨佩佩等：公路小半径曲线路段驾驶人焦虑水平模型道进弯前的速度分别设定为、。若按横向系数.考虑弯道舒适速度，所有弯道的降速为 。焦虑情绪下的 驾驶模拟试验流程如图 所示。图 驾驶模拟试验流程 试验开始前，请被试填写多维度驾驶风格量表（，），该量表采用李克特（）分制评价，可以实现对被试焦虑程度的评分，量表总的结构一致性信度为.，各因素与量表总分的相关系数为.（显著性概率值.），可有效区分被试焦虑水平。正式试验时，被试不仅需要完成驾驶任务，还需要根据其驾驶感受再次填写 问卷。试验过程中需实时采集并记录被试的驾驶操作行为数据与车辆运行状态数据（行驶车速、车辆横向加速度、转向盘转向角度、车辆横纵向位移等）。试验结束后，对试验数据进行预处理，采用四分位数展布法识别异常数据，并将其剔除。表 驾驶操作行为与焦虑水平相关性分析 指标车速侧向偏移量转角变异系数横向加速度标准差横向加速度曲线半径焦虑水平.驾驶焦虑影响因子分析.驾驶人焦虑情绪水平分级 基于 采用李克特（）量表评分进行分级，量表实行 分制。用于表示焦虑程度的分值为：为完全不焦虑，为比较不焦虑，为有点焦虑，为一般焦虑，为比较焦虑，为非常焦虑。使用 量表焦虑维度中各个题项的平均分值表征驾驶人的焦虑水平，焦虑维度分值越高，表明被试焦虑程度越严重。根据 量表结果进行焦虑水平等级划分，剔除得分低于 分的非焦虑被试（共 名），并将剩余的 名被试按照得分状况从低到高排序分为低焦虑水平组（得分为 分）和高焦虑水平组（得分为 分）（各 名）。运用 分析法解析驾驶人个体特征与焦虑水平间的关联程度。焦虑水 平 相 关 性 分 析 结 果 见 表，从 相关性分析结果可知，被试的驾驶焦虑水平与驾龄、年龄呈显著负相关（.），相关系数分别为.、.。表 驾驶人个性特征与焦虑水平相关性分析 指标驾龄年龄性别焦虑水平.注：表示在.级别（双尾）相关性显著。表 同。.特征变量相关性分析 为量化驾驶人控制方向的稳定程度，引入转向盘转角变异系数 评价驾驶人转向操作行为。其值为转向盘转角度数标准差和均值之比，计算公式为：（）式中：为转向盘转角的标准差；为转角均值，（）；为转向盘转角的离散程度。选取车速、侧向偏移量、横向加速度、横向加速度标准差以及转角变异系数作为驾驶操作行为评价指标。针对不同焦虑水平的驾驶操作行为指标之间是否存在一定的关联，对其进行相关性分析。由于评价指标中含有等级变量，故选用 分析法对各项指标进行相关性检验。相关性分析结果见表。由表 可知：焦虑水平与车速、侧向偏移量、转角变异系数以及曲线半径之间存在着较为显著的负相关性（.），相关系数分别为.、.、.，与横向加速度呈显著正相关（.），相中国安全科学学报第卷年关系数为.。驾驶人过弯焦虑水平预测模型.由输入层、隐含层和输出层组成，由于行车安全特征变量数据在低维空间中具有线形不可分性质，故选用 通过隐含层构造一个径向基函数将其映射到高维空间中，使其能够线形可分，从而 实 现 驾 驶 人 焦 虑 水 平 分 类。文 中 提 出 以 的输入层为行车安全特征量，行车安全特征量包括道路线形、驾驶人个体特征和驾驶操作等 类信息；隐含层选用径向基函数作为变换，对输入矢量进行变换；输出层为驾驶焦虑等级。.神经网络构建 ）数据集准备。根据获取的驾驶操作行为数据，通过相关性分析，选取出焦虑水平影响因子，建立用于模型训练与检验的数据集。根据 系数检验结果，确定年龄、驾龄、车速、转角变异系数、侧向偏移量以及曲线半径为焦虑水平影响因子。）模型构建。首先，将焦虑影响因子作为输入变量设置为输入层，输入层共 个单元，接着对输入变量进行标准化处理，标准化值区间为，。为高效完成网络训练，将重标度后的数据集按照比例和 划分为训练样本与检验样本，训练样本是对参与神经网络训练的数据记录，用于跟踪模型训练过程中的错误，以防止超额训练的独立数据集为检验样本。有效总个案数为、训练个案数为、检验个案数为。隐含层激活函数使用径向基函数，依据检验数据标准确定最佳隐含单元数为。最后，将焦虑水平组别放入因变量使之成为 输出层，驾驶人焦虑情绪组别数为，分别为低焦虑水平组驾驶人与高焦虑水平组驾驶人，因此，输出层单元数为。在预测与分类中均选用恒等式作为输出层激活函数，则输出单位为隐含单元的加权和，选定激活函数作为误差函数，使用普通最小二乘方确定误差函数最小值。基于多因素的焦虑水平预测神经网络如图 所示。.模型结果 自变量的重要性分布如图 所示。从 自变量正态化后的变量重要性分布中可以看出，驾驶人焦虑水平预测最重要的变量是转角 变 异 系 数（），其 次 是 驾 驶 人 的 年 龄（.）以及驾驶人的驾龄（.）。图 焦虑水平预测神经网络 根据模型预测结果绘制 的受试者工作特征（，）曲线，曲线是敏感度与 特质性的关系曲线，运用曲线下面积（，）衡量模型的预测性能，曲线下方的面积即为 值。通常来说，数值越大，表明模型的预测性能越佳，当 数值大于.时，表示模型预测性能为优，当 数值介于.时，表明模型预测性能良好，当 数值低于.时，表明模型预测性能较差。模型的 曲线如图 所示。由图 可知：基于多因素影响机制的驾驶焦虑水平预测模型 值为.，数值介于.，模型对低焦虑和高焦虑的预测性能表现均较好。图 自变量重要性分布 .模型预测性能分析 为衡量模型的预测性能，选用指标均方根误差和平均绝对占比误差 对其进行评价，指标数值越小，表明预测性能越好。、的计算公式为：（）（）（）第 期杨佩佩等：公路小半径曲线路段驾驶人焦虑水平模型图 曲线 式中：为预测值；为观察值；为样本数目。经计算，为.，为.，表明模型表现较好。结 论）利用量表测试、模拟试验数据及 方法，分析焦虑水平与驾驶人个体特征间的关联程度，焦虑水平与 驾驶操作行为特征参数之间的关联程度。结果表明：焦虑水平与驾龄、年龄呈显著负相关（.）；焦虑水平与车速、侧向偏移量、转角变异系数以及曲线半径之间存在着较为显著的负相关性（值均小于.），焦虑水平与横向加速度呈显著正相关（值.）。）基于 的驾驶人焦虑水平预测模型判别精度较高，可达.。转角变异系数、年龄、驾龄，是影响驾驶人焦虑水平的重要因素，其重要度依次为、.、.。）文中综合考虑焦虑情绪对 驾驶操作行为的交互效应，利用 构建适用于双车道公路 的驾驶人焦虑水平预测模型，能够实现基于行车安全特征的驾驶人焦虑水平较为精准的研判。但是，驾驶模拟试验仪器与真实车辆之间还存在着一定差距，在以后的研究中，可采用装配一定级别驾驶辅助系统的试验车辆进行数据采集，进一步提高研究结果的适用性。参 考 文 献刘玲莉，田东东，王子越 私家车驾驶员驾驶行为与人格特质的关系研究 中国安全科学学报，（）：，（）：郭艳 不良情绪对驾驶员的影响机理及应用设计研究西安：西安科技大学，：，程明 山区低等级公路改扩建工程小半径曲线段安全措施与效果分析重庆：重庆交通大学，：，李铁洪，吴华金长直线接小半径曲线公路交通事故成因及预防对策中国公路学报，（）：，（）：吴超仲，雷虎 汽车驾驶愤怒情绪研究现状与展望 中国安全科学学报，（）：，（）：苏华斌，王晓敏，黄开勇，等 驾驶员个性特征及心理症状与交通事故倾向性关系中国公共卫生，（）：，（）：，（）：中国安全科学学报第卷年 ，（）：张殿业，程静，张艺 情绪对