崔洪军 由婷婷 李 霞 朱敏清 闫 寒

(1.河北工业大学土木与交通学院 天津 300401；2.河北工业大学建筑与艺术设计学院 天津 300401)

0 引 言

我国隧道照明控制模式单一，主要分为时序控制为主和人工控制为辅，多数隧道白天采用“全天候一个亮度级”的照明方式，夜晚采用长明灯式的基本照明方式。入口段作为公路隧道事故多发区[1]，固定亮度级不利于驾驶员行车安全舒适性，同时限制了隧道智能调光控制技术的发展，增加了隧道运营能耗。

JTG/T D70/2—01—2014《公路隧道照明设计细则》规定隧道照明应采用调光控制技术，而实际运营中，入口段亮度取值采用k值法[2]。目前，世界道路协会、CIE、欧洲标准委员会等学术团体均采用定值亮度折减系数作为入口段亮度条件设计依据[3-6]，但洞外亮度变化具有瞬时性，受天气、时间等因素影响，亮度值变化较快、较大，定值亮度折减系数计算入口段亮度不能满足行车安全舒适性和动态调光的要求。

国内外学者从行车安全舒适性、照明参数等方面对隧道入口段照明做了大量研究，Qing Li等[7]提出一种隧道亮度实时调节的智能控制方法，根据隧道洞外亮度、车速及车流量变化计算隧道内部亮度需求；He Shiyong等[8]研究了不同墙壁材料下驾驶员视觉参数的变化，提出在隧道入口段使用遮光板以满足节能和安全需求；L.Tähkämö等[9]从安全性出发，通过室内试验测量受试者反应时间，证明了隧道照明区域间亮度应逐渐降低。胡江碧等[10]提出了基于驾驶安全视认的隧道入口段亮度评价方法，得到不同设计速度下满足驾驶视认的亮度折减系数值；刘莹婴等[11]将对目标物的察觉反应时间作为评价隧道照明效果的指标，验证了在公路隧道入口段采用高色温、光谱分布偏向蓝绿光的LED光源照明时，驾驶员反应时间最短；胡英奎等以驾驶员不发生视觉障碍的最大瞳孔面积变化临界速率为约束条件，建立了行车速度为80 km/h时隧道入口段亮度计算模型[12]。

综上所述，关于隧道入口段照明研究主要集中于从驾驶员视觉角度出发，选取不同视觉参数评价隧道照明质量，但多数选取单一参数对小型车进行研究，缺乏LED光源下驾驶员安全舒适性的定量评价；另一方面，室内静态试验约束了结果的可靠性，尚无一定运行速度下隧道入口段照明动态阈值研究。

1 高速公路隧道实车试验设计

1.1 试验人员与车辆选择

本次试验共36人参与，其中隧道内调研人员22名，负责调查隧道内亮度数据、车流量及车速情况。考虑到不同驾龄的驾驶员驾驶技术不同，隧道照明设计要依据最不利原则才能保证所有驾驶员的安全，为增强样本的代表性，选取14名不同驾龄驾驶员佩戴眼动仪进行人眼视觉特性的测量，其中7名专业司机，7名私人驾驶员，8名驾驶员驾驶小型车进行试验，6名驾驶员驾驶大型车进行试验。所有的驾驶员均为男性，视力情况良好，驾驶技术均娴熟，无生理缺陷和交通事故经历，试验前对路段隧道具体情况均不了解，基本剔除了其他因素对驾驶员的影响。驾驶员基本信息见表1。

表1 驾驶员基本信息Tab.1 Driver basic information

通过统计调查分析隧道内不同车型的交通量，可以看出张承高速小汽车和大货车占比较大，因此，主要以小汽车和大货车为代表进行分析，试验车型选择小汽车和大货车为代表。车流量统计情况见图1。

选取何种车辆是保证试验安全顺利进行的关键，最终在小汽车车型上选择长安福特公司生产的蒙迪欧轿车，该车车载点烟器配合眼动仪电流输出较为稳定，且该车动力较强，便于试验车辆在隧道养护人员掉头处掉头，保证较短时间段内在隧道进行多次重复试验，解决了外界亮度变化大造成的数据测量范围小的问题。由于外界亮度变化较大，大型车测量周期不易保证，调查时在收费站随机抽取满足试验条件的大货车，同时在实验前对大货车司机基本情况进行详细调研。图2为被试大货车。

Dikalis眼动研究系统是德国Ergoneers最新科技研制的高精度、低侵入性的高端眼动仪。鉴于其体积小巧、重量较轻，对驾驶员的影响很小的特点，选取其测量驾驶员视觉特性，同一种车型，由于司机不同对视高的影响,绝大部分在5～10 cm范围内变动，少数司机的视高之差达10～20 cm[13]，所以同种车型驾驶员眼睛高度对结果影响忽略不计。驾驶员佩戴效果见图3。

图1 车流量统计图Fig.1 Vehicle flow statistics graph

图2 试验车辆Fig.2 Test vehicles

图3 驾驶员佩戴眼动仪Fig.3 The driver wears the eye tracker

1.2 试验路段与照明设施

JTG D70—2004《公路隧道养护技术规范》按照长度将隧道分为4类[14]，为确保试验的代表性和准确性，选取承德到张家口高速公路黄土梁1号隧道、老龙湾隧道、小营隧道及小三岔口隧道于2016年10月26-29日，2017年5月22-26日开展试验，调查日天气晴朗，4条隧道均为分离式隧道，车道形式为单向双车道，各隧道线形、路面条件及亮度设施完好，均采用色温5 000 K、显色指数70的LED光源，4条隧道照明系统分为白天开启加强照明和基本照明，夜间开启基本照明。具体隧道参数见表2。

表2 隧道基本参数Tab.2 Basic parameters of tunnel

1.3 试验流程

综合考虑实际情况，并结合现有试验设备情况，决定采用实车试验方法进行调查，试验流程如图4、图5所示。

1.3.1 隧道内试验流程

隧道内测量人员试验流程见图4。

图4 隧道内测量人员试验流程图Fig.4 Test flow chart of the surveyor in the tunnel

1.3.2 隧道外试验流程

驾驶员视觉特性试验流程见图5。

图5 隧道外测量人员试验流程图Fig.5 Test flow chart of the surveyor outside the tunnel

1.4 数据采集

通过隧道机电人员调节亮度级别采集驾驶员视觉数据，调光级别依次为10%，20%，…，100%。

试验中驾驶员佩戴Dikalis高端眼动仪，配置有2个摄像头：Eye-camera和Field-camera分别对眼动及场景进行捕捉和录制，数据记录在D-Lab分析软件中，隧道内测量人员在隧道洞口处随机摆放20 cm×20 cm×20 cm的目标障碍物，反射系数为0.2，由D-Lab软件Data Analysis板块中AOI Management功能捕捉障碍物区域，得到障碍物区域内注视时间。

驾驶的机动车上装有非接触式的VBOX数据采集盒，实时记录车速变化及行驶距离；隧道内测量人员使用GM1020数字式照度计测量隧道内亮度并记录于LuxLab软件中。

2 隧道入口段照明动态阈值研究

“按需照明”和“车来灯亮、车走灯灭”是隧道中理想、科学、节能的照明方式，其保证了驾驶员通过隧道时的安全舒适性，同时利于隧道节约电能。张承高速承德段隧道照明忽略了洞外亮度变化下的洞内外亮度差异，同时限制了隧道智能调光控制技术的发展，带来了很大的安全隐患，增加了隧道运营能耗。

笔者拟通过上述试验数据，分析不同亮度折减系数下瞳孔面积变化率及反应时间变化规律，结合被试车辆运行速度，在满足行车安全舒适性的基础上，通过回归分析建立瞳孔面积变化率-区间车速-亮度折减系数模型和反应时间-瞬时车速-亮度折减系数模型，计算公路隧道入口段亮度折减系数区间，实现科学、安全、舒适的隧道照明环境。

剔除其他受非隧道照明条件影响驾驶人视觉参数的样本量，最终对30组(小车22组、大车8组)试验样本进行分析。

2.1 视觉参数回归模型的建立

2.1.1 瞳孔面积变化率-区间车速-亮度折减系数模型

通过眼动仪适配软件D-Lab对驾驶员瞳孔面积进行统计分析，根据车辆经过时间，结合该时刻洞内外亮度，得到大车、小车驾驶员通过隧道入口段的瞳孔面积和照度关系见图6，图中横坐标70处为隧道洞口断面，由图6可见，小车、大车驾驶员在进入隧道时瞳孔面积产生突变，瞳孔通过增大或减小适应亮度的变化，瞳孔面积的变化反映了驾驶员行车过程中生理/心理状态，因此，采用瞳孔面积变化率评价驾驶员行车舒适性[15]。

图6 各车型驾驶员视觉特性Fig.6 Visual characteristics of each type of driver

分析试验数据得出小车、大车驾驶员瞳孔面积变化率与亮度之间的关系，如图7所示，图中横坐标70为隧道洞口断面。

图7 驾驶员在隧道入口段的瞳孔面积变化规律Fig.7 The change of pupil area at the entrance of tunnel

依据JTG—T—D702—01—2014《公路隧道照明设计细则》[2]，计算隧道接近段及入口段距离内的区间车速v，对瞳孔面积变化率与车辆区间速度、亮度折减系数进行回归分析，如图8～9所示，回归模型判定系数分别为0.934和0.948，可知瞳孔面积变化率与区间速度具有正相关关系，与亮度折减系数存在负相关关系。

图8 瞳孔面积变化率与区间速度关系Fig.8 Relationship between changing rate of pupil and vehicle interval speed

图9 瞳孔面积变化率与亮度折减系数关系Fig.9 Relationship between changing rate of pupil and luminance reduction coefficient

根据车辆在接近段的速度变化规律，将接近段分为5段，统计接近段车辆的平均速度，求得大车速度波动平均值为1.92 km/h，低于小车平均值2.08 km/h，说明大车速度波动较小，加速度平稳。结合大车、小车驾驶员通过隧道时的瞳孔面积变化率、瞬时速度，得出小车驾驶员在通过隧道时行车状况不稳定，根据最不利原则，对小车驾驶员视觉特性进行分析。

根据上述分析，利用Matlab对样本数据中U，k及v进行曲线拟合，其关系见图10。

图10 U、k、v拟合关系图Fig.10 Fitting graph of U，k and v

图中z轴为瞳孔面积变化率，x轴为车辆区间速度，y轴为亮度折减系数，得到其关系式，见式(1)。

U=-2.86+0.051 06v+276.8k-

0.000 209 6v2-4.673vk-1 783k2+

0.020 1v2k+13.73vk2+4 121k3

(1)

式中：U为瞳孔面积变化率，%；v为车辆区间速度，km/h；k为测得亮度折减系数。

式(1)判定系数R2=0.946，说明模型可靠性高。设Uc为满足驾驶员舒适性的临界值，当|U|≤Uc可求得满足驾驶员舒适性的亮度折减系数区间。

2.1.2 反应时间-瞬时车速-亮度折减系数模型

驾驶员的反应时间从根本上影响停车视距，在事故易发的隧道入口段，反应时间长短直接关系到行车安全，本文选取反应时间表征行车安全性。

JTG D 20—2006《公路路线设计规范》[16]中规定了停车视距的计算方法，见式(2)。

(2)

式中：t0为反应时间，s；vt为设计速度，km/h，当设计速度为100 km/h时，计算值取其85%，当设计速度为60 km/h时，计算值取其90%；φ为轮胎与道路的摩擦系数，由中国气象网查询知承德年平均降雨量为380 mm，路面为湿润路面，可由表3查到[17]；i为隧道道路纵坡，%；g为重力加速度，9.8 m/s2。

反应时间是指驾驶员发现障碍物后，进行判断直至采取制动措施生效的时间[18]，见式(3)。图11为眼动仪场景视频中隧道内人员放置目标障碍物，驾驶员穿过隧道截图。

t0=tf+tm

(3)

式中：tf为注视时间，s，为驾驶员注视障碍物区域未采取制动措施的时间；tm为驾驶员操作时间，s，指某时刻驾驶员发现障碍物后脚离开加速踏板移动到制动踏板所用的时间，驾驶员脚离开加速踏板后，车辆加速度变化较慢，当采取制动措施后，车辆加速度变化较快，通过区分不同斜率得到驾驶员踏板更换时间，由数据采集盒配套软件Toolboxs分析得到，见表3时间一栏中差值为某次试验踏板更换时间。

图11 眼动仪场景视频Fig.11 Scene video of Field-camera

开始值结束值差值时间/s2 463.2162 463.3780.162速度/(km/h)79.35077.740-1.610距离/m23 379.80923 384.1814.372

通过对数据分析可得，当大、小车亮度条件、车速一致时，由于大车视距高、视野好，大车发现障碍物时间较早，因此选取小车为不利样本建立反应时间的模型。当vt一定时，亮度折减系数k越大，注视时间越短，制动时间越短，反应时间也越短，这是由于亮度条件好，驾驶员较早看清障碍物进而采取制动措施，通过数据拟合可看出两者呈负相关关系，见图12；拟合分析车辆运行车速与反应时间，见图13，驾驶员在隧道接近段会习惯性减速并集中注意力，在此过程中车速对注视时间影响较小，其判定系数R2=0.314，说明车辆速度对反应时间影响不显著；由细则可知入口段亮度取值采用k值法，式(4)所示为入口段1计算方法，亮度折减系数k反映了洞内外亮度差异，由此可知k的变化与速度无关。

(4)

式中：Lth1为口段亮度，cd/m2；L20(S)为洞外亮度，cd/m2。

图12 反应时间与亮度折减系数的关系Fig.12 Relationship between luminance reduction coefficient and reaction time

图13 反应时间与车辆速度的关系Fig.13 Relationship between vehicle′s speed and reaction time

基于上述分析，利用Matlab软件Curve Fitting Tool对样本数据中t0，k进行曲线拟合，得到其实测值与预测值关系见图14。

图14 t0和k拟合关系图Fig.14 Fitting graph of t0 and k

得到其关系式，见式(5)。

t0=-3 443k3+668.1k2-58.76k+4.044

(5)

式中：k为亮度折减系数。

式(5)判定系数R2=0.967，说明模型可靠性较高。依据JTG1T D70 2—01—2014《公路隧道照明设计细则》可得隧道照明安全停车视距Ds值[2]，根据隧道照明设计速度计算反应时间t0，代入式(5)，得到满足驾驶员安全行车条件的亮度折减系数k值区间。

2.2 隧道入口段照明动态阈值计算

以小三岔口隧道为例对亮度折减系数区间进行分析，查表2，将照明设计速度vt=100 km/h代入式(1)，根据已有研究成果[19]，取Uc=20%，可得满足驾驶员舒适性指标的亮度折减系数区间[0.033,0.050]；小三岔口隧道照明安全停车视距为Ds=164 m，查文献[14]中的表A.2.2知φ=0.30[14]，因此，反应时间t0≥2.748 s，可求出该隧道亮度折减系数为k≥0.031。

最终求得的隧道入口段亮度折减系数区间为[0.033,0.050]，计算结果充分考虑了不同洞外亮度下驾驶员安全舒适性，为隧道照明控制部门实时调光提供了理论依据。

3 实例节能分析

以小三岔口隧道为例计算，其灯具布设方案见表3。

根据照度的定义可以求出灯具功率与照度的关系，见式(6)。

(6)

式中：E为计算区域内的照度值，lx；K(λ)为灯具光视效能，lm/W；P为灯具功率，W；S为计算区域内面积，m2；Φ为灯具额定光通量，lm。

由于照度与亮度成线形关系，灯具种类、间距均不变，据此就可以计算灯具功率与亮度的关系。

表3 小三岔口灯具布设方案Tab.3 Lamps layout scheme of XiaoSanChaKou tunnel

以半幅为代表可以计算之前能耗为24 h内总耗电量，见式(7)。

(7)

式中：Pi为i种灯具的功率，W；Ni为第i种灯的数量，h为工作时间，h；C为灯具功率比例系数，表示当前照明亮度级灯具发光功率占总功率的比例。

将亮度折减系数以等差数列(步长为0.001)分为i组，则调光等级组数，见式(8)。

(8)

将亮度分为j组，则其步长，见式(9)。

(9)

式中：Lmin，Lmax为隧道最小、最大洞外亮度，cd/m2。

由2.2已知隧道入口段亮度折减系数区间为[0.033,0.050]，小三岔口隧道调查日最大洞外亮度为4 314 cd/m2，最小为386 cd/m2，由式(7)、式(8)得出调光等级为18组，洞外亮度步长为231 cd/m2，对应亮度区间及调光等级分别为：{[386,610]，0.033}，{[610,841]，0.034}，…，{[4 083,4 314]，0.050}。

小三岔口隧道24 h内折合成小型车车流量情况见图16。

图15 小三岔口隧道车流量Fig.15 Traffic volume of XiaoSanChaKou tunnel

基于此就可以对实时调光后的总耗电量进行计算，由于车辆经过时，照明灯具依次开启，计算量较大，因此假设车辆通过时隧道灯处于开启状态，这样计算结果比实时调光模式计算结果大，同样符合要求，通过车流经过隧道时间可得隧道内LED灯具调节到最低亮度的时间，见图17。

图16 灯具最低亮度开启累积时间Fig.16 Lamps minimum brightness turn-oncumulative time

可以求出加强照明最低亮度开启累积时间为T加强=3.1 h，基本照明最低亮度开启累积时间为T基本=7.68 h。

最终可得实时调光后的总耗电量，见式(10)。

(10)

实时调光方案在保证驾驶员行车安全舒适性的前提下，保守计算日24 h半幅隧道节约了约20%的电能。

4 结束语

1) 通过分析不同车型驾驶员进入隧道过程中瞳孔面积变化率、反应时间与亮度折减系数、车速之间定量关系，以小型车为样本，分别建立基于驾驶员安全性、舒适性的回归模型，进而通过约束条件求解亮度折减系数区间。

2) 以小三岔口隧道为例，求得隧道入口段亮度折减系数区间为[0.033,0.050]，对调光方案进行了节能计算，方案实施后预计隧道半幅在24 h内约节能20%。模型在满足驾驶员安全舒适性的同时有效减小了隧道照明能耗。

3) 以瞳孔面积变化率和反应时间作为行车安全舒适性指标能较好地评价隧道入口段照明质量，研究成果为隧道调光控制技术提供了参考。

4) 隧道行车安全舒适性与隧道照明环境关联性较强，但隧道线形、洞口形式等外因以及驾驶员生理、心理等内因也对研究产生影响，未来应在进行大数据的测量基础上研究建立一套完善的隧道行车安全舒适性评价体系，进一步建立适合各种隧道特性的调光模型。