PART 01

研究背景

隧道空间与地面道路相比，其空间封闭、单调且缺少参照物，长时间行驶容易使司机产生视觉疲劳和松弛的驾驶状态，从而增加行车的潜在危险。隧道中的交通事故分布与长度和区段有直接关系，长隧道更容易发生交通事故，且中间段的事故次数显著高于出入口段，疲劳驾驶和超速是导致事故发生的主要原因，这与隧道环境对驾驶人的生理和心理影响有关。现有研究通过对驾驶人的眼动追踪中的瞳孔状态、AOI注视次数等和脑电α波等前沿科技的研究，基本验证了隧道景观带在疲劳唤醒方面的良好效果，并为确定景观带设计参数提供了一定建议，但未考虑现实中光环境和视觉信息量突变导致的驾驶负荷急剧增加的问题。

图1 景观带处的环境变化

研究目的

针对公路隧道景观带引起的视觉突变问题，提出一种在景观带接近和离开方向进行线性渐变的措施，并通过驾驶模拟试验，结合心率、视觉分心次数和瞳孔状态，探究了不同渐变位置和长度对驾驶安全性与舒适性的影响。

研究方法

试验共招募被试人员30人，借助由高性能计算机、三联屏和logitech驾驶模拟器构成的驾驶平台进行，采用七鑫易维“aSeeGlasses”眼镜式眼动仪和心率带采集被试人员的眼动数据和心率数据。眼动仪可实现全视场角追踪，精度为0.5°，数据采集率为120Hz，延迟低于5ms，质量不超过50g。

为区分渐变措施在驶入和驶离景观带时对视觉刺激的缓解程度，设置了3种情况进行研究，其中，�� 、�� A、�� E分别代表景观带的正常段长度、接近方向渐变长度和驶离方向渐变长度。

图2 试验设备

  图3 景观带渐变措施示意

研究结果

驾驶人在驶入和驶出隧道过程中，其瞳孔直径发生显著变化，具有明显的明适应和暗适应过程，而隧道中间段的瞳孔直径则保持相对平稳、小幅震颤变化的状态。另外，在隧道景观带位置，驾驶人的瞳孔直径产生了与隧道入口段和出口段相似的急剧变化，这说明景观带处也存在一定的明适应和暗适应过程，给驾驶人带来了较为强烈的视觉刺激。同样，驾驶人心率在隧道入口和出口处均有所增加，景观带处驾驶人的心率不断降低并维持了一定时间，驶出景观带后又重新增高至较大值。

图4 全段瞳孔直径与心率变化

在视觉分心事件发生次数上，将驾驶人视野分为3个区域（图5），并将驾驶人视线偏离 FRD 区域持续时长大于2s的情况视为视觉分心事件。区域①为安全区(FRD区)，包括路面和中央视野区；区域②为危险区，包括左右边墙和拱顶；区域③为仪表盘区。从数据结果看，各方渐变方案对原有景观带处的驾驶安全风险无不利影响。

图5 眼动兴趣区划定-视野分区

图6 瞳孔直径极差变化率

结论与讨论

隧道洞内景观带渐变设置不论在接近方向还是离开方向，均不会对隧道内驾驶安全性产生显著影响，且隧道洞内景观带渐变设置在接近方向的效果优于设置在离开方向。另一方面，渐变景观带不宜设置太长，应在较柔和的瞳孔直径变化率过渡与唤醒作用中取得平衡，当景观带长度为300m时，推荐在接近方向设置200m渐变。

 

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PART 02

 

推荐理由：

•前沿设施的系统性评估：研究聚焦于“自发光道路标线”这一新型主动交通安全控制设施，填补了其在夜间无信号交叉口复杂冲突场景下应用效果的研究空白。

•多维指标的深度融合：通过高精度的驾驶模拟平台，将驾驶操纵行为（速度、加速度）、心理生理指标（心率）与精细化的眼动追踪数据（注视、眨眼、瞳孔）结合，构建了客观、全面的安全评估体系。

•创新的评价模型应用：引入了基于熵权的物元分析模型（Matter-Element Extension Model），将多项非线性、异质化的数据指标转化为直观的评估分数，为交通设施的优劣判定提供了科学依据。

•高性能眼动技术的实战应用：研究采用了高性能眼镜式眼动仪（120Hz），在动态驾驶环境中实现了对驾驶员视觉注意力分配的精准捕捉，验证了眼动数据作为安全评价“先导指标”的可靠性。

通过本文您能够了解到：

•自发光标线的视觉引导机理：了解自发光标线如何通过提高对比度和亮度，在低能见度环境下增强驾驶员对冲突点的感知。

•不同设计方案的效能差异：深入分析“持续发光”与“过渡发光”、以及“图形标线”与“文字标线”在诱发驾驶员减速行为上的不同表现。

•交通设施评估的新范式：学习如何通过“心理负荷—视觉搜索—操作反馈”的全链条逻辑，利用模拟器实验验证基础设施升级的实际收益。

一、 研究背景与痛点

无信号交叉口（Unsignalized Intersections）是城市及郊区道路网中的薄弱环节，由于缺乏信号灯约束，路权冲突频繁且复杂。统计数据显示，夜间此类路段的事故率显著高于白天。核心瓶颈在于：

1.视觉可见度低：传统反光标线（Retro-reflective markings）高度依赖车辆灯光照射角度，且在雨夜或磨损情况下，逆反射系数急剧下降。

2.视觉引导失效：驾驶员在黑暗中难以准确判断交叉口的确切位置和潜在横向冲突点（如行人横道）。

自发光道路标线作为一种主动发光技术，具备“自亮”、“色彩可调”及“环境自适应”等优势。然而，其亮度设置是否会造成眩光？动态闪烁是否会引起视觉疲劳？这些问题需要通过科学实验进行系统验证。

 

二、 实验设计与方法论

本研究依托同济大学8自由度高仿真驾驶模拟平台，构建了1:1的夜间郊区道路环境。

•受试者分析：32名驾驶员确保了样本的代表性，实验涵盖了不同驾龄和性别的群体。

•变量控制：研究设置了四个对比方案：

1.NPWM（对照组）：传统非发光标线。

2.CPWM（持续发光横道预告）：在人行横道前设置持续发光的菱形块。

3.CYWM（持续发光文字预告）：在交叉口入口处设置持续发光的“让”字标线。

4.TPWM（过渡发光方案）：标线在车辆接近时通过传感器触发，由暗转亮（模拟智能响应）。

图1：（1）基于国家标准GB 5768.3-2009《道路交通标志和标线》，设计自发光道路标线警示方案并进行驾驶模拟实验。

 

图中“♢”为行人过街预警标线，“让”字在中文中对应英文中的“yield”，均意为提醒驾驶员减速慢行；下图中包含仿真驾驶模拟平台及眼镜式眼动仪佩戴示意图，实验中使用的是七鑫易维aSee Glasses眼镜式眼动追踪设备，采样率为120 Hz；（2）考虑驾驶员的心理生理因素，选择指标并构建综合评价体系；（3）运用物元模型分析不同方案下驾驶行为的差异，确定最优标线设计。 

三、 基于眼动数据的多维评价发现

研究通过aSee Glasses眼镜式眼动仪获取了关键视觉指标，发现自发光标线对驾驶员的调节作用主要体现在以下维度：

1. 视觉搜索效率与注视时长（FD） 实验结果显示，在配备自发光标线（尤其是CYWM文字方案）的场景下，驾驶员对前方潜在冲突区的注视起始点明显提前。与NPWM（传统标线）相比，驾驶员在更远的距离处就能捕捉到“让”字信息，减少了由于信息搜索带来的视觉迟滞。

2. 瞳孔面积（PA）与心理负荷 瞳孔扩张通常与认知负荷及心理压力呈正相关。研究发现，TPWM（过渡发光）方案虽然亮度较高，但由于光线的突然出现产生了“突跳感”，导致驾驶员瞳孔面积出现剧烈波动，心率变异率也随之改变。这说明这种动态触发模式可能给驾驶员带来了额外的心理负担，不宜在高速路段推广。

3. 眨眼率（BR）与扫视速度（SV）在持续发光方案（CPWM和CYWM）下，驾驶员的眨眼率保持在平稳区间，且扫视速度较为稳健，表明自发光标线提升了环境的可感知度，降低了驾驶员因过度紧张而产生的视觉凝视。

图2：四种方案下的视觉特征指标。采集和分析的关键眼动指标包含注视时长、眼跳速度、眨眼频率和瞳孔直径

四、 驾驶操作行为的联动分析

视觉注意的改变直接反馈到了操作层面：

•平均速度（V-M）：在CYWM方案下，驾驶员在进入交叉口前的平均速度降低了约12-15%，减速行为更加平顺。

•侧向稳定性（SWA-SD）：自发光标线提供了更好的横向参照，显著降低了驾驶员在夜间频繁修正方向盘的次数。

•冲突缓解（PET）：在模拟行人横穿的测试中，自发光方案使得车辆与行人之间的碰撞时间差（PET）显著增大，提升了安全冗余。

五、 基于熵权物元模型的综合评估

为了科学判定哪种方案最适合实际铺设，研究引入了物元分析模型。

1.指标赋权：通过熵权法客观确定了速度、PET、注视时长等9项指标的权重。

2.关联度计算：计算各方案与“理想安全状态”的贴近度。

3.最终排名：CYWM（持续发光文字）> CPWM（持续发光横道）> NPWM（传统）> TPWM（过渡发光）。

六、 结论与行业应用建议

研究结论指出，自发光道路标线在提升夜间无信号交叉口安全性方面具有巨大潜力，但其设计必须遵循视觉心理原则：

1. 首选文字信息引导：含有明确语义的“让”字（CYWM）比纯图形标线更能有效诱发减速行为。
2. 避免剧烈亮度跳变：过渡发光模式虽然节能，但由于破坏了视觉适应过程，应谨慎使用或优化渐变时间。
3. 基础设施数字化协同：未来可将此类发光标线与车路协同（V2X）技术结合，通过眼镜式眼动仪进一步测试其在自动驾驶接管过程中的视觉提示作用。

 

七、总  结

本文通过严谨的驾驶模拟实验和眼动追踪技术，量化了自发光标线对驾驶员“感知—决策—执行”全过程的影响。研究不仅证明了自发光标线在改善夜间视觉环境方面的有效性，更为未来智慧道路设施的参数设定（如亮度、布局、交互方式）提供了基于人因工程的宝贵数据支持。

眼动追踪在夜间交通设施研究中的优势：

研究中再次证明了眼动追踪技术在基础设施评估中不可替代的价值。与传统的仅依赖车辆行驶轨迹或速度数据的评价方法不同，眼动追踪能够洞察驾驶员在事故发生前的“感知阶段”状态。

·揭示隐性视觉负荷：夜间驾驶环境下，驾驶员的心理压力往往先于操作行为发生变化。通过瞳孔直径（PA）和眨眼率（BR）的实时监测，研究者可以准确识别出哪些标线方案能降低视觉搜索难度，哪些（如TPWM）则可能造成视觉干扰。

·精确定位视觉触发点：无信号交叉口的安全取决于驾驶员何时观察到警告信息。眼镜式眼动仪允许被试在自由头动下进行驾驶，捕捉其在接近交叉口时对自发光标线的首注视点和注视时长（FD），从而优化标线铺设的物理位置。

·排除数据噪声的鲁棒性：在高速运动的模拟驾驶中，眼动指标（如扫视速度SV）能更灵敏地反映空间感知能力的波动。研究利用120Hz的高采样率，确保了在复杂的视觉环境背景下，仍能精准剥离出对特定交通标线的视觉注意反馈，避免了单一维度数据的局限性。