李海舰 赵国强 杨艳芳 常鑫 赵晓华

(1.北京工业大学 北京市交通工程重点实验室，北京 100124；2.交通运输部科学研究院 综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室，北京 100029)

随着我国汽车工业的飞速发展，汽车保有量急速增加，由此带来的交通事故数量也在急剧上升。据统计，前向碰撞事故占所有交通事故的67.1%[1]，前方车辆紧急刹车是引起前向碰撞事故的主要原因，尤其在弯道、黑夜或者雨雪天气等视觉条件较差的情况下，汽车在高速行驶时很难及时发现前方车辆紧急刹车并采取相应的紧急措施。如果配有前车紧急刹车预警系统，秉承主动安全技术理念，将前车急刹事件通过预警方式提前告知，将能大幅降低此类事故的发生率，有效避免交通事故造成的人身财产损失。车路协同技术是下一代车联网核心技术之一，该技术可实现车与车、车与路、车与人、车与云之间的信息交互共享，使车和周围环境协同与配合；它能够实时监测前车速度的变化状态并反馈，不受天气条件和障碍物的限制，实现超视距感知，可以帮助驾驶员完成从基于视觉刺激的反应行为到基于心理预期的主动应对行为的转换，大大降低交通事故发生率。因此，国内外学者针对车路协同环境下前车急刹预警做了大量研究[2- 7]，以求达到减少前向碰撞的目的。

Tatchikou等[2]设计了基于广播式车车通信方式的协同避撞预警系统，该系统能够使跟随车辆在前车制动灯亮之前便采取对应的制动措施，有效减少连环事故的发生。Li等[3]基于风险感知的跟车模型提出的防追尾系统可以通过车联网接收设备获取前车的速度、加速度、方向、位置和车载传感器收集的有用信息等，同时能够实时判断前车紧急刹车等危险状态，通过车载设备给予驾驶员声光预警。Chen等[4]研究了在车联网环境下基于深度学习CPGN(基于遗传算法优化神经网络)的方式来预测本车与前车追尾的概率，通过车车通信的方式获取前车状态信息，建立碰撞因子库，并对前向碰撞概率进行预测。Wu等[5]通过驾驶模拟器搭建车联网环境，研究在雾天环境中前方车辆紧急刹车场景下预警系统对驾驶员避撞性能的影响。张嘉琦、刘锴等[6- 7]研究了临近事故下驾驶员视觉应激特性以及车路协同环境下道路交叉口防碰撞系统对驾驶员心理和生理习惯的影响。裴晓飞等[8]基于避撞时间余量设计了一种适用于不同驾驶员避撞特性的分级报警和避撞算法，并且通过声光报警及主动制动来帮助驾驶员实现有效避撞，并在前车紧急制动等3个工况下验证了系统的有效性。

车路协同系统不依靠固定基站转发，而是通过路侧单元与车载单元之间端与端的连接来实现信息交互，这就要求在通讯范围内所有车辆和路侧单元都要形成自建网络，各参与者充当网络中的链路。这是一个十分复杂的、庞大的系统，因此在系统投入实际使用之前需要通过驾驶模拟的方式进行试运行，发现系统存在的缺陷，保证系统的安全性，同时节约系统的开发成本。Konstantopoulos等[9]利用驾驶模拟器研究驾驶员在不同能见度情况下的安全性，并通过模拟器矫正驾驶行为，改变适应性条件以提升驾驶的安全性。Zhao、Chang等[10- 11]基于驾驶模拟器搭建了车联网环境测试平台，并分析了雾天不同可见度水平下的驾驶行为特征。胥川等[12]借助驾驶模拟实验来寻找疲劳预警的最佳提示时机。王磊等[13]在驾驶模拟环境下研究了多信息刺激下驾驶员的警觉性改善状况。黄利华、赵晓华等[14- 15]基于驾驶模拟技术对不同桥形标志的设置方案和平交路口安全设施的有效性进行了评估。王冠[16]给出了可视化的车路系统设计方法，通过研究同质车队运动控制算法，得出可视化的车路系统设计方法，是对现有交通仿真软件的一个有益的补充。柴琳果等[17]将车辆运动学模型和软件工程结合，实现智能网联车辆运行环境高度还原。由于现实中获取特定的紧急刹车事件难度较高，基于驾驶模拟技术获取前车急刹数据十分有必要；并且当前没有成熟的车路协同环境下测试前车急刹事件的方法，因此通过驾驶模拟技术搭建前车急刹事件是比较可行、可信的方案。

目前对车路协同环境下前车急刹事件的微观特征及宏观表现挖掘不足，理论与实际不易建立联系，缺乏从数据层面分析前车急刹事件下驾驶行为的方法，基于此，本研究通过驾驶模拟技术搭建车路协同系统，在此环境下设计了前车急刹事件，从数据层面分析在车路协同环境中前车急刹情形下的驾驶行为特性。

1 车路协同实验测试平台的搭建

1.1 驾驶模拟设备与平台搭建

实验设备采用北京工业大学AutoSimAS驾驶模拟平台，该驾驶模拟平台由实车、中控设备、影音系统及投影装置4部分组成，通过该模拟器能搭建实验所需的道路及交通条件，能够满足驾驶人完成指定场景的驾驶任务。在驾驶员实验过程中，模拟器以20 Hz的频率记录驾驶人操控行为参数(如加速踏板/制动踏板踩踏深度、方向盘转角、档位等)和车辆运行参数(速度、加速度、侧向位移等)，完成整套驾驶数据的获取。车载终端采用华为平板电脑M3，设备内置Android 6.0系统，尺寸为215.5 mm×124.2 mm×7.3 mm。基于以上设备，实验通过无线通信(Wi-Fi)协议联通驾驶模拟平台与智能终端，实现信息实时互联互通。该平台数据传输延迟低于0.5 s，能够支持高仿真度车路协同实验测试平台的搭建，相关实验室驾驶模拟设备如图1所示。

1.2 场景设计

兴延高速途经昌平和延庆两区，起点为六环的双横立交，终点位于京藏高速营城子立交收费站以北，是一条双向四车道高速公路。该项目建成通车后前期主要服务于2019年中国北京世界园艺博览会，远期将与延崇高速相接，为2022年冬奥会提供交通保障，形成北京西北方向的高速通道。本研究在兴延高速中选择长度为46 km的连续路段作为实验场景的设计原型。场景设置为双向四车道，道路横断面为 26 m(车道宽度3.75 m、绿化带宽度2 m、肩宽4.5 m)，自由流状态下限速80～120 km/h。为保证数据的有效性，避免被试者疲劳驾驶，将路段用服务区分割为两段，长度分别为22 km和24 km。依据我国V2X应用层标准《合作式智能运输系统 车用通信系统应用层及应用数据交互标准》[18]以及美国 AERIS(Applications for the Environment：Real-Time Information Synthesis)项目，最终形成8个车路协同预警系统共13个事件的场景库，场景设计详细信息见表1。

(a)车路协同测试平台结构示意图

(b) 实验设备图

Fig.1 Structure and equipments of driving simulation test platform

前车紧急刹车是引起追尾的主要原因之一，研究车路协同环境中前车紧急刹车场景下车辆特性对提高道路安全水平具有实际意义。在现实场景中获取前车紧急刹车事件中本车和前车驾驶行为数据难度较高，因此研究基于驾驶模拟技术获取的急刹数据十分有必要。文中选用前向碰撞预警系统中的前车急刹场景作为研究对象。前向碰撞预警系统能够在本车与行驶在同一车道上的前车存在追尾风险时给予预警提示，以避免追尾事故的发生，提高道路行车安全。前车急刹事件是此次车路协同驾驶模拟实验中前向碰撞预警系统中的子事件。通过研究车路协同环境下前车急刹事件，可以分析在车路协同环境中有预警信息给予的驾驶条件下车辆的行驶特征，从而为将来车路协同技术大规模应用后提高通行效率和道路安全水平提供理论依据，具有较高的研究价值。

表1 车路协同实验测试场景设计

Table 1 Test scenario design of cooperative vehicle infrastructure system

序号车路协同预警系统定义场景1危险道路状况预警对前方即将面临的高风险道路状况进行预警前方长下坡前方有雾前方施工区前方隧道前方预警2生态车道预警对前方道路上存在的为优化交通环境而建立或临时开辟的专用车道进行预警前方生态车道3前向碰撞预警当驾驶人与同一车道车辆存在追尾碰撞危险时进行预警前车停止前车慢速前车急刹4异常车辆预警当同一车道存在抛锚车时对本车驾驶人进行预警前方异常车辆5车辆失控预警当其他车辆出现失控时对本车驾驶人进行预警后方车辆失控6紧急车辆预警提醒驾驶人对行驶过程中的消防车、救护车、警车等紧急车辆进行避让后方紧急车辆7前方拥堵/排队预警当前方发生交通拥堵/排队状况时对本车驾驶人进行提示前方拥堵8限速预警(全程)当车辆超过道路限速值时对驾驶员进行提醒

本次实验设计的前车急刹事件是通过二级预警的方式来提醒驾驶员前方急刹事件存在。现实情境中急刹事件的发生具有随机性，在车路协同环境下一旦检测到前方车辆存在急刹行为，应立刻向周围车辆发送事件类型和位置信息，从而避免碰撞事故发生。本次车路协同驾驶模拟实验设定一级预警触发点是在本车距离前车360 m处，表现为前车突然出现急刹状况，同时向本车发送预警信息，此时本车车载人机交互设备(HMI)的提示文字和警示图标为黄色，语音播报内容为“前方360米有急刹车辆，请小心驾驶”。二级预警触发条件是前车速度降为0，当速度降为0时便向周围车辆发送事件类型和位置信息。在实验设计过程中，前车速度降为0的位置点距离本车的距离约为290 m，本实验取本车距离前车290 m处为二级预警触发点。此时本车车载HMI的提示文字和警示图标皆为红色，颜色更加醒目(见后文图4)，语音播报内容为“前方290米有急刹车辆，请小心驾驶”。两次预警皆采取听觉+视觉组合方式对驾驶员预警；距离急刹车192 m处为视觉刺激点，在此位置处驾驶员刚好能够依靠视觉发现前方急刹车辆存在。该事件一直处于弯道路段，在视觉刺激点之前急刹车位于视距范围之外，驾驶员无法通过视觉观察到急刹车辆的存在。图2为前车急刹事件示意图与对应驾驶模拟场景。

(a)前车急刹事件示意图

(b)前车急刹事件驾驶模拟场景

1.3 人机交互界面

人机交互界面是指人与计算机之间进行各种符号和动作的双向信息交换的平台，设计时应基于交通工程学、生理学、行为学和人机工程学等知识，多角度考虑预警信息对驾驶人的影响。同时本实验在基于功能重要性、使用次序性以及使用频率性等原则之上，参考市面上现有的驾驶辅助系统来进行本实验的人机交互界面的设计。该人机交互界面主要包含前方危险提示、限速提示、车距提示、盲区提示区域等功能，具体功能区域如图3所示。

其中第①部分是导航区，实时显示道路线形、当前剩余里程及所需时间；第②部分是预警信息接收区，针对不同的交通事件采取语音+文字组合预警的方式对驾驶员进行提醒[19]；第③部分是预警类型图标显示区，加快驾驶员对预警信息的直观了解；第④部分是本车与周围状况提示区，当前方以及左右后方盲区存在车辆时，对应区域会变成红闪状态，同时伴随着“滴滴滴”的提示音；第⑤部分是系统状态区，可以对HMI各项功能进行选择。文中研究的是前方车辆急刹事件，其中本车距离前车290 m处的预警界面如图4所示。

图3 人机交互界面功能示意图

图4 前方车辆急刹预警界面

Fig.4 Warning view of emergency braking event of the vehicle in front

2 实验测试

2.1 被试驾驶员招募

本次实验一共邀请了37名拥有3年以上驾龄且视觉、听觉正常的被试驾驶员，由于有2名驾驶员的驾驶数据采集存在部分缺失，故剔除这2名驾驶员数据，以35名驾驶员数据作为本文分析的基础；其中男性驾驶员20名，女性驾驶员15名，均有高速公路驾驶经历，男女驾驶员比例约为1.33：1，符合我国驾驶员性别分布特征。有效被试驾驶员详细信息如表2所示。

表2 被试驾驶员信息

2.2 实验过程

在驾驶之前需对驾驶员进行驾驶培训，保证驾驶员对整个实验要素有清晰地了解；培训后试驾 3～5 min，适应驾驶模拟器驾驶。适应后分两次实验随机完成4个场景，每个场景结束后至少休息 5 min；4个场景结束后填写主观问卷，完成主观认知感受评价。

2.3 前车急刹事件数据处理

驾驶模拟设备以0.05 s等时间间隔记录车辆各项行驶状态数据。依据本文的研究目的，提取了前车急刹事件的13个指标数据——采样时间、本车坐标X、本车坐标Y、事件标志、横向摆动LP、行驶速度、行驶加速度、油门踏板角度、前车距离、前车速度、刹车踏板角度、行驶距离和加加速度。为研究驾驶过程中的时空特性，将各个指标数据转换为以1 m为等距离间隔的车辆行驶状态数据。并按照一级预警前200 m处至急刹事件结束后200 m处为采样区间进行数据提取，进而获得整个前车急刹事件的完整数据，用于前车急刹事件下时空特性和驾驶自信特性的研究。

3 前车急刹事件交通流时空图特性分析

3.1 平均时空图特性分析

车辆行驶在道路上时，随着时间的推移，车辆在不停地发生空间变化。将车辆时间-位移关系通过二维图像的形式表达出来，就得到了车辆行驶过程的时空图。时空图一般表示单辆车的空间对时间的变化情况，斜率代表对应时间点车辆的运行速度，也可以通过直观的观察时空图的弯曲程度来判断车辆行驶过程中的速度调整信息。利用时空图研究基于车路协同环境中前车急刹事件情形下车辆行驶状态，可以简化车辆动态刻画方式，使车辆行驶状态特征呈现得更加直观。35名驾驶员分别在有无车载HMI预警信息提示情况下的平均时空图曲线(虚线对应关闭车载HMI预警信息提示；实线对应开启车载HMI预警信息提示；“开始”表示前车开始急刹位置；“停止”表示急刹车停止位置)如图5所示。通过对平均时空图曲线进行研究可以减少单个驾驶员数据的个性化影响，从而获得整体普遍的时空图特性趋势。

从图5中可以大体观察到两条曲线的拐点不尽相同：无车载预警信息下车辆运行平均时空图曲线在纵轴方向上靠上，拐点变化明显；有预警信息下车辆运行平均时空图曲线在纵轴方向上靠下，拐点变化不明显。拐点的位置和弯曲程度代表着车辆行驶时采取控速行为的具体位置和调整强度。速度调整强度越高，驾驶员驾驶稳定性越差、面对前车急刹事件越急迫。从平均时空图可以大体看出有车载HMI预警信息提示的驾驶员较无车载HMI预警信息提示的驾驶员对车辆采取控速行为在位置上更提前、速度调整强度更低。说明车载HMI预警信息在一定程度上能够提前引起驾驶员的警觉，并体现在速度调整上。但是仅从平均时空图上无法体现曲线拐点的细节信息，本研究通过曲率来表征平均时空图拐点的细节信息，曲率计算公式为

图5 35名驾驶员平均时空图

(1)

式中：K为驾驶员平均时空图的曲率值；y″为驾驶员平均时空图的二阶导数；y′为驾驶员平均时空图的一阶导数。

曲率K是表征曲线弯曲程度的指标，以每米为间隔计算平均时空图曲率，可以得到平均时空图在各个位置的弯曲程度。曲率越大，表示曲线弯曲程度越大，反映在时空特性曲线上表示速度调整强度越高；曲率越小，表示曲线弯曲程度越小，反映在时空特性曲线上表示速度调整强度越低；可以通过计算两条时空特性曲线的每一点曲率来具体反映曲线弯曲程度的变化情况，进而体现有无车载HMI预警信息提示的速度调整特征。图6为无车载和有车载HMI预警信息提示的时空特性曲线曲率图，表3为对应曲率图的数据特征。

由图6和表3可见，在无车载HMI预警信息提示下时空特性曲线曲率图主要集中于同一位置，并且表现的高而陡，曲率于距采样区间起始点656 m处达到了最大值0.126 8，体现在驾驶员在无车载HMI预警信息情况下仅仅依靠视觉发现急刹事件速度调整的急迫性；而在有车载HMI预警信息情况下时空特性曲线曲率图于距采样区间起始点500 m处附近就已经出现速度调整的波动性，曲率于距采样区间起始点667 m处达到最大值0.076 9。说明有车载预警信息情况下驾驶员在明确前方存在急刹事件时速度调整较无车载预警信息情况更早、速度控制更平稳，从曲率层面峰值速度调整强度降低39.4%。对比曲率最大值处的位置可见，有车载HMI预警信息提示下曲率最大值的位置，在无车载HMI预警信息提示情况下曲率最大值的位置之后，说明在有预警信息给予情况下驾驶员采取强度较高的速度调整位置较无预警信息情况更加接近急刹车辆，表现出前车急刹事件中驾驶自信特征。文中接下来将针对车路协同环境下前车急刹事件中驾驶员驾驶自信特征开展研究。

图6 时空特性曲线曲率图

Fig.6 Curvature diagram of spatiotemporal characteristic curve

表3 曲率特征

3.2 驾驶自信特征分析

驾驶自信是指驾驶员在驾驶过程中对前方交通事件信息有心理预期时，引导驾驶员应对交通事件时采取从容自信的驾驶操作的一种驾驶心态。这种驾驶心态在有预警信息给予的情况下表现得更加明显，可以通过速度、加速度、速度标准差等驾驶指标来进行表征[20]。文中对有无HMI预警信息提示情形下35名驾驶员的平均加速度指标的表现特征进行对比分析。

车辆的加速度反映驾驶员制动以及加速操作，通过加速度分布情况可以直观观察到驾驶员在面对前方急刹事件时的速度调整特征，可以通过速度调整特征体现驾驶员心理状态。图7所示为35名驾驶员的平均加速度随车辆行驶距离的变化情况。

图7 平均加速度随车辆行驶距离变化情况

由图7可知，有无HMI预警信息对驾驶员的驾驶指标——加速度有较大的影响。图中的视觉刺激点位于距采样区间起始点492 m处，是指当驾驶员行驶至此位置刚好能依靠视觉发现前方急刹车辆，由于本事件发生的位置为长弯道路段，在无HMI预警信息提示的状态下，驾驶员仅依靠视觉无法在一级预警触发点和二级预警触发点处观察到前方急刹车辆的存在。从平均加速度曲线看出，无HMI预警信息提示情况下，在到视觉刺激点之前绝大部分加速度都处于零上状态，即驾驶员在没有观察到前方急刹车辆存在时一直处于加速状态。当车辆行驶至视觉刺激点时，驾驶员可以通过视觉观察到前方急刹事件存在，为了避免前向碰撞事件的发生，立即采取控速行为，因此出现加速度急剧下降的图像特征。

在有HMI预警信息提示的情况下，驾驶员于一级预警触发点处接收到前方有急刹车辆的一级预警信息，此位置位于视觉刺激点之前，虽然无法直接观测到急刹车辆的具体位置，但是驾驶员通过预警信息已经对前方发生的交通事件存在心理预期，大多采取了比较保守的措施，通过减速来降低前向碰撞事件发生的概率，于是出现一级预警后加速度降低至零下的情况；在二级预警提示后，驾驶员对于前方急刹事件具体位置进一步确认，同时在预警信息的刺激下，驾驶员也会主动的观察前方急刹车辆的具体位置，随着车辆通过视觉刺激点，视距范围内也会观察到急刹车辆的存在，进一步证实驾驶员心理预期的急刹车辆位置信息，在应对前方急刹事件的措施方面有了更加充足的时间去思考，从而主动应对前方出现的急刹事件，使驾驶更加有自信。表4给出了速度描述性指标统计结果，表中“差值”表示视觉刺激点处加速度与最小加速度之间的差值，“平均加速度标准差”表示视觉刺激点位置至急刹车停车位置的平均加速度标准差，“对比”表示关闭HMI预警信息提示情况下指标数值与开启HMI预警信息提示情况下指标数值的差值。

表4 速度描述性指标统计结果

由表4可知，在有HMI预警信息提示情况下，临近事件减速触发位置提前81 m，说明有HMI情况下驾驶员会较早的采取控速行为；在视觉刺激点处的加速度下降0.284 3 m/s2，表明驾驶员看到前方急刹车辆存在时，有HMI预警信息提示情况下驾驶员加速度波动范围更小，控速水平更高；视觉刺激点位置至急刹车停车位置平均加速度标准差降低0.041 0，表明驾驶员看到前方急刹车辆存在时，有HMI预警信息提示情况下驾驶员加速度离散程度较低，加速度控制水平较为一致。通过上述指标可以得出，有HMI预警信息提示情况下驾驶员控速水平较高，驾驶更为自信。

图7黑色图窗位置进一步证实在有HMI预警信息提示情况下驾驶员驾驶更加自信。由图像对比发现，在无HMI预警信息提示情况下，视觉刺激点至加速度数值最小位置点之间车辆行驶加速度呈现出急剧下降的趋势，无明显上扬趋势；相反在有HMI预警信息提示情况下，视觉刺激点至加速度最小位置点之间，车辆行驶加速度并没有呈现持续急剧下降的趋势，反而局部出现上扬现象。这一现象体现了驾驶员对前方急刹事件信息和将要采取的措施具有心理预期，驾驶心理更加自信，速度把控更加稳定，已经由从基于视觉的刺激反应行为转换为基于心理预期的主动应对行为。

4 结论与展望

(1)搭建了车路协同系统实验测试平台，设计了前车急刹事件及车载HMI。

(2)给出了一种基于时空图的车路协同环境下急刹驾驶特性分析方法，通过计算时空图各点曲率特征，获取前方急刹事件下本车的速度调整强度和位置信息。

(3)通过对35名驾驶员在有无HMI预警信息提示情况下的平均时空图曲线特性分析，发现有HMI预警信息提示情况下开始采取控速行为的位置更接近急刹车辆，且速度调整强度更低，驾驶稳定性较高。基于平均时空图曲线曲率分析，从数据层面进一步发现HMI预警信息开启情况下速度调整强度降低了39.4%，曲率峰值位于无HMI预警信息提示情况下的曲率峰值之后，驾驶员面对急刹车辆控速更稳定，表现出驾驶自信特征。

(4)基于驾驶员平均加速度特征分析，证明了有HMI预警信息提示情况下驾驶员能在视距范围外感知急刹车辆的存在并采取一定程度的控速行为，观察到急刹车辆时心理存在预期，速度调整也更平稳。从数据层面上看当HMI预警信息开启时较HMI预警信息关闭时加速度强度下降0.284 3 m/s2，视觉刺激点位置至急刹车停车位置平均加速度标准差降低0.041 0，说明驾驶员在应对前车急刹事件时会从基于视觉的刺激反应行为转换为基于心理预期的主动应对行为，速度调整更加从容，表现出驾驶自信特征。

(5)驾驶自信心理对于道路通行效率和交通安全水平等具有一定的影响，随着我国车路协同技术测试和网联车辆道路实测的逐步展开，基于车路协同环境下车辆时空实测数据，分析驾驶自信特征对道路通行效率以及交通安全等方面的影响，将可能是未来的研究方向。