倪定安 郭鳳香 周燕寧

（1.昆明理工大學(xué)交通工程學(xué)院 昆明 650500；2.武漢理工大學(xué)智能交通系統(tǒng)研究中心 武漢 430000；3.深圳市城市交通規(guī)劃設(shè)計研究中心 廣東深圳 518000）

0 引 言

根據(jù)第七次人口普查結(jié)果顯示，我國60歲以上人口占比已經(jīng)超過了18.7%，65 歲以上人口占比超過13.5%，距離65歲以上人口占比14%的正式“老齡社會”標(biāo)準(zhǔn)僅差0.5%，目前我國老齡人口仍在以3.3%的平均增長率擴(kuò)增，即將踏入老齡社會。伴隨著公安部實行新政取消70 歲的駕駛執(zhí)照申請年齡上限，越來越多通過身體機(jī)能測試的60歲以上老年人申請駕駛執(zhí)照駕車出行。越來越多的老年人開始駕車出行，與老年人相關(guān)的交通事故也急速增加[1]。由于老年駕駛?cè)嗽谝曈X上存在弱化[2-3]，事故率逐步上升[4]，駕駛穩(wěn)定性也更差[5-6]，而導(dǎo)致老年駕駛?cè)私煌ㄊ鹿实闹饕蛩厥悄挲g[7]、性別[8]、態(tài)度[9]、交通[10]、道路環(huán)境[11]。交叉口發(fā)生交通事故的概率要高于其他直線路段[12-14]，但是隨著城市化基礎(chǔ)設(shè)施的完善，大多數(shù)城市交叉口都設(shè)置了信號控制燈優(yōu)化交叉口減少沖突，交通事故率也較低。而在城鄉(xiāng)接合處、山區(qū)公路及農(nóng)村地區(qū)的交叉口多以無信號控制為主，存在交通流混亂、沖突區(qū)域多、交通事故頻發(fā)，以及事故責(zé)任劃分盲區(qū)等問題，相較于直行沖突，轉(zhuǎn)向行為產(chǎn)生的沖突點(diǎn)更多且交通流復(fù)雜。對此，本文在社會老齡化趨勢下研究無信號控制交叉口下老年駕駛?cè)说霓D(zhuǎn)向駕駛行為具有一定的意義。

交叉口處的駕駛行為主要包含直行與轉(zhuǎn)向，轉(zhuǎn)向行為較于直行存在更多的沖突點(diǎn)。轉(zhuǎn)向過程主要涉及到駕駛?cè)说鸟{駛操作，劉志強(qiáng)等[15]基于駕駛員的油門踏板操作量、制動踏板操作量，以及車速等數(shù)據(jù)建立了駕駛?cè)宿D(zhuǎn)向行為模型，該模型對駕駛行為具有較高的識別率。駕駛?cè)嗽谧筠D(zhuǎn)向與右轉(zhuǎn)向情境下的駕駛行為存在差異，薛志超等[16]通過分析駕駛?cè)嗽诓煌D(zhuǎn)向環(huán)境下的駕駛?cè)俗⒁饬Ψ峙涮卣?，發(fā)現(xiàn)駕駛?cè)嗽谧筠D(zhuǎn)向與右轉(zhuǎn)向環(huán)境下的注視區(qū)域存在差異；齊凱等[17]通過分析左右轉(zhuǎn)向下駕駛?cè)说哪X電信號特征，發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)向引起的腦電位變化與想象運(yùn)動過程中腦電位變化一致。Zhao 等[18]通過駕駛模擬器研究駕駛?cè)嗽谧筠D(zhuǎn)與右轉(zhuǎn)情境下的駕駛行為，研究發(fā)現(xiàn)左轉(zhuǎn)行為不會對交叉口造成嚴(yán)重的安全風(fēng)險。國內(nèi)外學(xué)者對無信號控制交叉口的研究重點(diǎn)更多是在如何提高通行能力、減少延誤等，對此類交叉口下駕駛?cè)瞬僮餍袨榈难芯枯^少，Digvijay等[19]通過模擬實驗評價駕駛?cè)说鸟{駛行為，發(fā)現(xiàn)右轉(zhuǎn)的車輛沖突反應(yīng)時短、風(fēng)險大；Akhilesh 等[20]通過視頻記錄無信號控制交叉口下的車輛行駛數(shù)據(jù)，分析車輛臨界間隙。老年駕駛?cè)嗽诮徊婵诃h(huán)境下的駕駛行為與普通人相比下會呈現(xiàn)一定的弱勢，Zhao 等[21]基于實車試驗研究老年駕駛?cè)嗽谥毙泻痛┰浇徊婵诘鸟{駛壓力，發(fā)現(xiàn)老年駕駛?cè)藭凸礼{駛壓力同時傾向于跟馳前車減少壓力。王佳敏[22]通過駕駛模擬實驗分析不同場景下老年駕駛?cè)说鸟{駛行為特征，建立了基于感知、決策的老年駕駛?cè)擞肄D(zhuǎn)的個性化操縱模型。綜合國內(nèi)外研究多是提取駕駛?cè)说男袨樘卣鲾?shù)據(jù)進(jìn)行靜態(tài)分析，缺少能將駕駛?cè)嗽谵D(zhuǎn)向行為中信息傳遞處理的過程從時序上呈現(xiàn)的方法，基于圖譜理論結(jié)合無信號控制交叉口下老年駕駛?cè)宿D(zhuǎn)向行為特征可將駕駛?cè)说霓D(zhuǎn)向行為時序可視化，可為制定老年駕駛?cè)税踩旭傆?xùn)練方法提供理論依據(jù)。

本文通過駕駛模擬實驗獲取無信號控制交叉口下老年駕駛?cè)伺c中青年駕駛?cè)说霓D(zhuǎn)向行為特性數(shù)據(jù)，分別從車輛行駛數(shù)據(jù)、眼動數(shù)據(jù)與生理心理數(shù)據(jù)上對2 類駕駛?cè)诉M(jìn)行轉(zhuǎn)向行為特征分析，重點(diǎn)分析了老年駕駛?cè)说男穆首儺愋韵嚓P(guān)時域頻域指標(biāo)；基于圖譜理論繪制駕駛?cè)说奶卣鞴?jié)點(diǎn)變化，動態(tài)展現(xiàn)駕駛?cè)宿D(zhuǎn)向過程中的信息處理過程，針對駕駛?cè)嗽谛袨閳D譜表征出來的行為問題進(jìn)行訓(xùn)練改正，可為老年駕駛?cè)诵袨楦纳拼胧┨峁├碚撘罁?jù)。

1 實 驗

1.1 實驗設(shè)計

為了研究駕駛?cè)嗽谵D(zhuǎn)向情境下的駕駛行為，設(shè)計了1條包含6個無信號控制交叉口的實驗場景，實驗場景應(yīng)用昆明理工大學(xué)交通工程學(xué)院自主研發(fā)的VS-Design 三維場景設(shè)計軟件繪制，實驗路線包含6個轉(zhuǎn)向交叉口，分別包括3個左轉(zhuǎn)向交叉口與3個右轉(zhuǎn)向交叉口，路線長度為6 km，具體實驗場景設(shè)置見圖1，其中虛線表示實驗主車行駛路線，轉(zhuǎn)向過程中存在不同復(fù)雜度的干擾車輛與行人。

圖1 行駛路線與仿真場景圖Fig.1 The route of driving and simulation scenarios

1.2 實驗對象

從社會中招募了45 名駕駛?cè)?，排除實驗過程中由于暈眩、誤操作等原因?qū)е碌?0 名無效駕駛?cè)藬?shù)據(jù)，共收集了35 名有效駕駛?cè)藬?shù)據(jù)，其中老年駕駛?cè)?4 人（男性10 人，女性4 人，平均年齡63.78±3.61 歲），中青年駕駛?cè)?1 人（男性12 人，女性9 人，平均年齡38.38±9.49 歲）。為了避免駕駛經(jīng)驗與駕齡等客觀因素對實驗結(jié)果的影響，受試駕駛?cè)司鶠榫哂? 年駕齡、20 000 km 駕駛里程的熟練駕駛?cè)恕?/p>

1.3 實驗儀器

采用DSR-1000TS2.0駕駛模擬系統(tǒng)平臺進(jìn)行實驗，DSR-1000TS2.0駕駛模擬系統(tǒng)是1套具有駕駛模擬操縱艙的半實物虛擬仿真產(chǎn)品，可實現(xiàn)在實驗室控制條件下對道路交通系統(tǒng)進(jìn)行的駕駛模擬閉環(huán)實驗。同時還需要用到i-viewHED4 眼動儀和Ergo-LAB生理心理儀分別采集駕駛?cè)说难蹌訑?shù)據(jù)和生理心理數(shù)據(jù)。儀器外觀圖見圖2。

圖2 實驗儀器Fig.2 Apparatus of experiment

1.4 實驗流程

實驗開始前需調(diào)試檢查駕駛模擬器、眼動儀、生理心理儀等硬件設(shè)備確保完好性，宣讀實驗導(dǎo)語，宣讀完畢后駕駛?cè)诉M(jìn)入駕駛艙熟悉駕駛艙的各項設(shè)備與操作，然后進(jìn)行5 min的駕駛適應(yīng)性行駛預(yù)實驗，在完全熟悉模擬器后給受試者佩戴眼動儀和生理心理儀并進(jìn)行設(shè)備校準(zhǔn)，調(diào)校完畢后在模擬器顯示屏上加載實驗場景并提示駕駛?cè)碎_始正式實驗，受試駕駛?cè)嗽诼牭教崾竞簏c(diǎn)火啟動模擬器，并掛擋松手剎踩油門開始行駛，駕駛?cè)诵枰凑兆陨眈{駛習(xí)慣并以40 km/h 的車速依次駛過6 個交叉口，在駕駛過程中實驗人員不得影響駕駛?cè)说鸟{駛操作確保實驗數(shù)據(jù)的真實性，行駛完畢后工作人員提示受試者實驗結(jié)束，受試者踩剎車?yán)謩x熄火，由工作人員幫助脫下實驗設(shè)備并填寫個人信息調(diào)查問卷。

1.5 實驗數(shù)據(jù)

通過駕駛模擬器系統(tǒng)、i-viewHED4眼動儀及ErgoLAB生理心理儀記錄采集受試駕駛?cè)嗽谛旭傔^程中的駕駛操作數(shù)據(jù)、眼動數(shù)據(jù)與生理心理數(shù)據(jù)，具體數(shù)據(jù)指標(biāo)見表1。

表1 駕駛模擬系統(tǒng)數(shù)據(jù)指標(biāo)Tab.1 The indicator of driving simulation system

2 數(shù)據(jù)分析

2.1 車輛運(yùn)行特性分析

速度是評價車輛運(yùn)行狀態(tài)最直觀的指標(biāo)，也可以反應(yīng)駕駛?cè)嗽隈{駛過程中駕駛行為的變化情況，結(jié)合加速度與制動踏板相關(guān)數(shù)據(jù)綜合分析駕駛?cè)嗽谵D(zhuǎn)向過程中的駕駛行為特征，其中加速度可以反應(yīng)駕駛?cè)宿D(zhuǎn)向速度變化的快慢，表征駕駛?cè)藢煌ōh(huán)境反應(yīng)的激烈程度，制動踏板深度與最早深制動時間均能表現(xiàn)駕駛?cè)嗽谵D(zhuǎn)向過程中的駕駛信心與反應(yīng)能力。為此以駕駛?cè)诵旭傊翉澋狼€中點(diǎn)處為時間點(diǎn)，分別截取曲線中點(diǎn)前后各10 s，共20 s的時間段數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源，分析老年駕駛?cè)伺c中青年駕駛?cè)说乃俣染?、?biāo)準(zhǔn)差、加速度均值、制動踏板深度、最早深制動時間，并對2 類駕駛?cè)说能囕v運(yùn)行特征值進(jìn)行獨(dú)立樣本T檢驗，結(jié)果見表2。

表2 不同場景下車輛運(yùn)行特征值與差異性分析Tab.2 Analysis of characteristic values and differences of vehicle operation in different scenarios

從表2可以看出，2類駕駛?cè)嗽谥饾u熟悉交叉口環(huán)境后駕駛速度也變快，中青年駕駛?cè)说男旭偹俣仁冀K高于老年駕駛?cè)?，但是，較于老年駕駛?cè)酥星嗄犟{駛?cè)说乃俣确植几x散；老年駕駛?cè)思铀俣却笥谥星嗄犟{駛?cè)说膱鼍坝?個，6個場景下老年駕駛?cè)说募铀俣染狄哂谥星嗄犟{駛?cè)耍讵?dú)立樣本T檢驗的結(jié)果里，2類駕駛?cè)司憩F(xiàn)出0.01水平下的顯著差異性，說明老年駕駛?cè)嗽谵D(zhuǎn)向過程中速度變化較快，對轉(zhuǎn)向環(huán)境的反應(yīng)較為激烈，中青年駕駛?cè)溯^老年駕駛?cè)孙@得穩(wěn)重，具有較高的駕駛質(zhì)量與舒適度；5個場景下老年駕駛?cè)说闹苿由疃却笥谥星嗄犟{駛?cè)?，同時有5 個場景下老年駕駛?cè)说淖钤缟钪苿訒r間早于中青年駕駛?cè)?，說明老年駕駛?cè)嗽谵D(zhuǎn)向過程中傾向于提前深踩制動控制車速，而中青年駕駛?cè)嗽谵D(zhuǎn)向過程中反應(yīng)能力較強(qiáng)，能夠有效的控制車速，在獨(dú)立樣本T 檢驗的結(jié)果中，2 類駕駛?cè)嗽谥苿犹ぐ迳疃扰c最早深制動時間上均表現(xiàn)出顯著的差異性。

2.2 眼動特性分析

在行駛過程中，駕駛員通過視覺獲取交通環(huán)境信息，并做出決策。眼動行為一般包括注視與掃視，注視提供信息的深度，掃視提供信息的廣度，二者構(gòu)成了駕駛?cè)说囊曈X信息源。選擇注視持續(xù)時間與掃視幅度分別作為注視與掃視行為的評價指標(biāo)。注視持續(xù)時間是指駕駛過程中1次注視行為所花費(fèi)的時間，可以反映駕駛?cè)藦慕煌ōh(huán)境中獲取有效信息所花費(fèi)的時間，花費(fèi)的時間長短表征駕駛?cè)双@取有效信息的難易程度。掃視幅度是指駕駛?cè)饲昂笞⒁朁c(diǎn)的夾角，可以反映駕駛?cè)藢煌ㄐ畔⑹占膹V度，幅度越大收集的信息也越完整。對駕駛?cè)说淖⒁暢掷m(xù)時間與掃視幅度數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總統(tǒng)計，并進(jìn)行差異性分析，分析結(jié)果見表3。

表3 駕駛?cè)搜蹌犹卣鹘y(tǒng)計及差異性分析Tab.3 Statistic and difference analysis of driver's eye movement characteristics

由表3可見：場景1～5 下老年駕駛?cè)说淖⒁暢掷m(xù)時間都長于中青年駕駛?cè)?，說明老年駕駛?cè)诵枰ㄙM(fèi)較多時間理解交通信息；除了場景4 下老年駕駛?cè)说膾咭暦却笥谥星嗄犟{駛?cè)耍溆?個場景下老年駕駛?cè)说膾咭暦染^小，說明老年駕駛?cè)嗽诮煌ㄐ畔⒉杉膹V度上要弱于中青年駕駛?cè)?。但? 類駕駛?cè)说囊曈X特性沒有表現(xiàn)出顯著的差異性。

2.3 生理特性分析

2.3.1 皮電特征

皮電值易受環(huán)境影響，因此選擇皮電增長率作為研究駕駛?cè)似る娮兓闹笜?biāo)，皮電增長率是指駕駛?cè)嗽隈{駛過程中的皮電增量值與平靜狀態(tài)下的皮電值的比值，可以表征駕駛?cè)嗽隈{駛過程中情緒變化的快慢，反映駕駛?cè)说木X程度。

基于Ergo LAB 數(shù)據(jù)處理軟件提取皮電數(shù)據(jù)并進(jìn)行處理，計算皮電增長率均值，并進(jìn)行獨(dú)立樣本T檢驗，結(jié)果見表4。

表4 駕駛?cè)似る娫鲩L率與差異性分析Tab.4 Analysis on the growth rate and difference of drivers'skin electricity

由表4 可見：老年駕駛?cè)说钠る娫鲩L率始終要高于中青年駕駛?cè)耍渲性趫鼍?/3/5下表現(xiàn)出顯著的差異性，反映老年駕駛?cè)嗽谵D(zhuǎn)向時情緒變化較快，同時警覺程度上升。

2.3.2 肌電特征

采用表面肌電（sEMG）信號作為數(shù)據(jù)源，同時考慮到表面肌電信號易受環(huán)境影響，應(yīng)用Ergo LAB 數(shù)據(jù)處理軟件對sEMG 信號進(jìn)行小波降噪處理，匯總肌電頻率均值，并進(jìn)行獨(dú)立樣本T 檢驗，結(jié)果見表5。

表5 肌電頻率均值及差異性分析Tab.5 Analysis of mean value and difference of EMG frequency

由表5 可見：老年駕駛?cè)伺c中青年駕駛?cè)嗽诩‰婎l率均值上的差異不大，同時在差異性檢驗上也不明顯。

2.4 心理特性分析

心率的快慢可以反應(yīng)駕駛?cè)饲榫w的緊張程度，但是考慮到年齡、性別都會影響駕駛?cè)说男穆剩瑧?yīng)用心率增長率與心率變異性研究駕駛?cè)说男睦碜兓闆r，其中心率增長率是指駕駛?cè)嗽谵D(zhuǎn)向過程中與靜態(tài)駕駛狀態(tài)下的差值與靜態(tài)駕駛狀態(tài)下心率值的比值，心率變異性用來反應(yīng)駕駛?cè)说纳硇睦矸磻?yīng)與情緒之間的互動關(guān)系，心率變異性中時域頻域的分析指標(biāo)較多，選擇時域中的SDNN、RMSSD、PNN50 與頻域中的LF、LF／HF、TP作為心率變異性的評價指標(biāo)，評價指標(biāo)解釋見表6。

表6 心率變異性評價指標(biāo)Tab.6 Evaluation indicator of heart rate variability

計算駕駛?cè)说男穆试鲩L率與心率變異性各評價指標(biāo)并統(tǒng)計匯總，并檢驗其差異性，分析結(jié)果見表7。

表7 駕駛?cè)诵碾娭笜?biāo)分析及差異性分析Tab.7 Analysis of driver's ECG indicator and difference

由表7可見：在6個交叉口場景下老年駕駛?cè)说男穆试鲩L率均大于中青年駕駛?cè)?，同時在場景3/4/6下2 類駕駛?cè)吮憩F(xiàn)出了顯著的差異性；在心率變異性的時域指標(biāo)上，SDNN、RMSSD與PNN50 可以反映轉(zhuǎn)向過程中駕駛?cè)诵奶g隔的快速變化情況和離散程度，其中SDNN與RMSSD值會隨著駕駛?cè)司o張程度的上升而減少，老年駕駛?cè)说? 類數(shù)據(jù)值均要小于中青年駕駛?cè)?，說明老年駕駛?cè)嗽谵D(zhuǎn)向時情緒較緊張，駕駛負(fù)荷較大，同時差異性主要體現(xiàn)在左轉(zhuǎn)向的場景1/3/6 下，在心率變異性的頻域指標(biāo)上，老年駕駛?cè)说腖F值低于中青年駕駛?cè)耍f明老年駕駛?cè)说纳窠?jīng)興奮程度較低，老年駕駛?cè)说腖F/HF值也較小表現(xiàn)出較差的駕駛平衡能力，老年駕駛?cè)说腡P值較低反映老年駕駛?cè)说纳眢w調(diào)節(jié)能力較差，老年駕駛?cè)伺c中青年駕駛?cè)说念l域差異性主要表現(xiàn)在左轉(zhuǎn)向的場景3 和場景6 中。結(jié)合心率增長率、心率變異性指標(biāo)的分析，發(fā)現(xiàn)老年駕駛?cè)嗽谵D(zhuǎn)向場景下容易出現(xiàn)身體機(jī)能不平衡與調(diào)節(jié)不及時的問題，在左轉(zhuǎn)向場景下行為的差異更為明顯。

3 圖譜與信息轉(zhuǎn)移模型的構(gòu)建

根據(jù)上述駕駛?cè)? 類行為特性數(shù)據(jù)的分析結(jié)果，可以反映出老年駕駛?cè)伺c中青年駕駛?cè)嗽谛袨樘卣髦瞪系牟町?，而為了表? 類駕駛?cè)说臅r空差異和駕駛系統(tǒng)中行為信息轉(zhuǎn)移的過程，應(yīng)用圖譜理論描述駕駛?cè)说霓D(zhuǎn)向行為變化特征，構(gòu)建駕駛?cè)宿D(zhuǎn)向行為圖譜，分析老年駕駛?cè)伺c中青年駕駛?cè)说男袨楣?jié)點(diǎn)變化，為老年駕駛?cè)烁倪M(jìn)駕駛行為提供參考。

3.1 駕駛?cè)宿D(zhuǎn)向行為圖譜構(gòu)建

基于上述數(shù)據(jù)，分別選擇駕駛?cè)说母黜椞匦灾笜?biāo)作為圖譜構(gòu)建基礎(chǔ)，指標(biāo)信息見表8。

表8 圖譜構(gòu)建的指標(biāo)信息Tab.8 Indicator information of map construction

為了減少環(huán)境及其他因素對特性指標(biāo)的影響，需要對轉(zhuǎn)向駕駛數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑降噪處理，平滑降噪計算見式（1）。

在上述特性數(shù)據(jù)經(jīng)過平滑降噪后，需要構(gòu)建特性節(jié)點(diǎn)，特性節(jié)點(diǎn)是用來表示某時刻該指標(biāo)值發(fā)生了明顯的變化，并引發(fā)下1個節(jié)點(diǎn)的變化，構(gòu)建節(jié)點(diǎn)需要計算出動態(tài)閾值Tu和Td，計算動態(tài)閾值的步驟如下。

1）在經(jīng)過平滑降噪處理后的駕駛?cè)烁黜椞匦灾笜?biāo)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，計算各行為特性指標(biāo)數(shù)據(jù)的均值mˉ與標(biāo)準(zhǔn)差s，見式（2）～（3）。

式中：f(xi)為平滑降噪后的數(shù)據(jù)，即式（1）計算結(jié)果；mˉ為該行為特性指標(biāo)數(shù)據(jù)平滑降噪后的均值；s為該行為特性指標(biāo)數(shù)據(jù)平滑降噪后的標(biāo)準(zhǔn)差；N為計算駕駛?cè)诵袨樘匦灾笜?biāo)數(shù)據(jù)的個數(shù)，每次取10。

2）應(yīng)用平滑降噪后的駕駛?cè)诵袨樘匦灾笜?biāo)數(shù)據(jù)，計算出各個行為特性指標(biāo)數(shù)據(jù)的最大差異性Xmax，見式（4）。

式中：xmax為該行為特性指標(biāo)數(shù)據(jù)平滑降噪后的極大值；xmin為該行為特性指標(biāo)數(shù)據(jù)平滑降噪后的極小值。

3）計算動態(tài)閾值Tu與Td，見式（5）～（7）。

式中：T15為處于85%分位值以外的數(shù)據(jù)，主要用于降低數(shù)據(jù)突變的影響；Xmax為式（4）的計算結(jié)果；mˉ與s分別為式（2）和式（3）的計算結(jié)果。

在計算出Tu與Td后，將平滑降噪后的各特性指標(biāo)數(shù)據(jù)與2 個動態(tài)閾值進(jìn)行比較，如果存在大于動態(tài)閾值Tu或者小于動態(tài)閾值Td，那么就可以構(gòu)建該行為特性的變化節(jié)點(diǎn)。

在數(shù)據(jù)編碼時，以20 s的數(shù)據(jù)截取時間為橫軸，駕駛?cè)诵袨樘匦灾笜?biāo)值為縱軸，分別以不同圖形標(biāo)記駕駛?cè)颂卣髦笜?biāo)值的變化。當(dāng)駕駛行為特性指標(biāo)數(shù)據(jù)大于動態(tài)閾值Tu時，記錄起止時間作為節(jié)點(diǎn)的起止時間，并進(jìn)行標(biāo)記，表示某時間段出現(xiàn)數(shù)值增加的節(jié)點(diǎn)，當(dāng)駕駛行為特性指標(biāo)數(shù)據(jù)值小于動態(tài)閾值Td時，記錄起止時間作為節(jié)點(diǎn)的起止時間，并進(jìn)行標(biāo)記，表示某時間段出現(xiàn)數(shù)值降低的節(jié)點(diǎn)，繪制出駕駛?cè)宿D(zhuǎn)向行為圖譜。

圖譜只能從時間上反應(yīng)駕駛?cè)说膫€體數(shù)據(jù)，所以分別選取2名具有代表性的老年駕駛?cè)伺c中青年駕駛?cè)?，選取標(biāo)準(zhǔn)為特性指標(biāo)值均在均值附近且不超過標(biāo)準(zhǔn)差范圍，選取復(fù)雜度相同的左轉(zhuǎn)向場景1和右轉(zhuǎn)向場景4作為代表場景，在經(jīng)過數(shù)據(jù)比較后，選擇8 號中青年駕駛?cè)耍?0 歲，具備10 年駕齡與11萬km 駕駛里程經(jīng)驗的男性駕駛?cè)耍┡c22 號老年駕駛?cè)耍?8歲，具備43年駕齡和70萬km駕駛里程經(jīng)驗的男性駕駛?cè)耍┳鳛?類駕駛?cè)说拇?，分別構(gòu)建駕駛?cè)宿D(zhuǎn)向行為圖譜。

基于場景1的駕駛?cè)藬?shù)據(jù)構(gòu)建駕駛?cè)俗筠D(zhuǎn)向行為圖譜，見圖3。基于場景4的駕駛?cè)诵袨樘匦詳?shù)據(jù)構(gòu)建駕駛?cè)擞肄D(zhuǎn)向行為圖譜，見圖4。

圖3 駕駛?cè)俗筠D(zhuǎn)向行為圖譜Fig.3 Graph of drivers'left turning behavior

圖4 駕駛?cè)擞肄D(zhuǎn)向行為圖譜Fig.4 Graph of drivers'right turning behavior

在圖3 的駕駛?cè)俗筠D(zhuǎn)向行為圖譜中，在駕駛操作中，中青年駕駛?cè)藭崆安扇∩钪苿涌刂栖囁伲夏犟{駛?cè)酥苿訒r間要慢于中青年駕駛?cè)瞬⑶視x擇多次制動控制車速；在視覺特性方面，2類駕駛?cè)司尸F(xiàn)出一定的注視時長，但是老年駕駛?cè)舜嬖谧⒁饬Ψ峙洳痪膯栴}導(dǎo)致在進(jìn)行注視時無法進(jìn)行一定程度的掃視行為，導(dǎo)致信息收集的廣度不夠；根據(jù)生理心理特性指標(biāo)數(shù)據(jù)的變化情況，2 類駕駛?cè)说闹笜?biāo)值都出現(xiàn)了增長，但是老年駕駛?cè)说脑鲩L持續(xù)時間較長，說明老年駕駛?cè)说木o張情緒持續(xù)時間較長，在心理調(diào)節(jié)方面要弱于中青年駕駛?cè)?。在圖4 的駕駛?cè)擞肄D(zhuǎn)向行為圖譜中，駕駛?cè)说男袨樘匦灾笜?biāo)值相較于在左轉(zhuǎn)向場景下都表現(xiàn)出了不同程度的提升，最為顯著的是視覺特性上老年駕駛?cè)嗽谶M(jìn)行注視的同時也能進(jìn)行一定程度的掃視行為，說明右轉(zhuǎn)向場景下駕駛?cè)说男睦韷毫Ρ茸筠D(zhuǎn)向場景下小，駕駛?cè)四芤暂^為穩(wěn)定的狀態(tài)完成轉(zhuǎn)向行為。

3.2 駕駛?cè)宿D(zhuǎn)向行為圖譜時空差異性分析

依據(jù)上面的駕駛?cè)宿D(zhuǎn)向行為圖譜可以定性的表征駕駛?cè)说牟町悾遣荒芰炕{駛?cè)酥g的差異，對此引入最長公共子序列（LCSS）量化老年駕駛?cè)伺c中青年駕駛?cè)酥g的差異，LCSS一般定義為多個序列中最長的公共序列，計算見式（8）。

式中：LCSS(k)(I,J) 為圖譜I與圖譜J之間前k組有公共區(qū)域的節(jié)點(diǎn)長度；為圖譜I中第k組節(jié)點(diǎn)與圖譜J有公共序列的起始時間點(diǎn)；)為圖譜J中第k組節(jié)點(diǎn)與圖譜I有公共序列的開始時間點(diǎn)；δk為圖譜I中第k組節(jié)點(diǎn)與圖譜J有公共序列的開始時間點(diǎn)差值上限；εk為圖譜I中第k組節(jié)點(diǎn)與圖譜J有公共序列的重合時間下限值；為圖譜I與J的公共序列中第k組節(jié)點(diǎn)的重合時間長度；m為圖譜I的節(jié)點(diǎn)數(shù)；n為圖譜J的節(jié)點(diǎn)數(shù)；l為圖譜I與圖譜J之間存在公共序列的節(jié)點(diǎn)數(shù)。

在計算出LCSS后，通過式（9）計算圖譜間的差異性指標(biāo)DLCSS(I,J)。

式中：LCSS(I,J)為式（8）計算出來的處于圖譜I與圖譜J之間的最長公共子序列；min(m,n)為圖譜I與圖譜J中存在的最小節(jié)點(diǎn)數(shù)。

將駕駛?cè)俗筠D(zhuǎn)向與右轉(zhuǎn)向的圖譜數(shù)據(jù)代入式（8）與式（9），計算出差異性指標(biāo)值DLCSS(I,J)，其中DLCSS(I,J)∈[0,1]，DLCSS(I,J)值越趨近于1，那么2類圖譜存在的差異性就越大。其中，駕駛?cè)嗽谧筠D(zhuǎn)向情境下的時空差異值為0.85，右轉(zhuǎn)向下的時空差異值為0.63，2類駕駛?cè)嗽谧筠D(zhuǎn)向場景下存在更為明顯的差異性。左轉(zhuǎn)向場景由于沖突點(diǎn)多、轉(zhuǎn)向半徑大、轉(zhuǎn)向時間長，老年駕駛?cè)宿D(zhuǎn)向過程中遇到?jīng)_突情況情緒容易緊張，導(dǎo)致信息獲取處理與反應(yīng)能力弱于中青年駕駛?cè)?；而右轉(zhuǎn)向場景沖突點(diǎn)少、轉(zhuǎn)向半徑小、轉(zhuǎn)向時間短，老年駕駛?cè)四軌驊{借駕駛經(jīng)驗完成右轉(zhuǎn)向，與中青年駕駛?cè)说牟町愝^小。

4 結(jié)束語

本文是在無信號控制交叉口的虛擬場景下進(jìn)行的駕駛?cè)宿D(zhuǎn)向?qū)嶒?，通過對比分析老年駕駛?cè)伺c中青年駕駛?cè)说霓D(zhuǎn)向行為特性研究不同年齡層次駕駛?cè)说牟町愋裕?yīng)用圖譜理論繪制駕駛?cè)宿D(zhuǎn)向行為圖譜。

1）交叉口轉(zhuǎn)向過程中老年駕駛?cè)嗽谲囕v運(yùn)行數(shù)據(jù)、眼動數(shù)據(jù)、生理心理數(shù)據(jù)上均表現(xiàn)出弱于中青年駕駛?cè)说内厔?，并且在左轉(zhuǎn)向情境下表現(xiàn)出了更大的駕駛壓力與緊張心理。

2）在駕駛?cè)宿D(zhuǎn)向行為圖譜中，老年駕駛?cè)酥饕娜蹴検窃谧⒁暤耐瑫r不能進(jìn)行掃視行為，交通信息的采集廣度不足，對此需要對老年駕駛?cè)诉M(jìn)行轉(zhuǎn)向掃視訓(xùn)練，提高信息收集的廣度，保障交通安全。

本文僅分析了老年駕駛?cè)嗽谵D(zhuǎn)向過程中的特征及缺陷，后期可在此基礎(chǔ)上進(jìn)行針對老年駕駛?cè)宿D(zhuǎn)向行為特征的訓(xùn)練優(yōu)化研究，驗證模型的準(zhǔn)確性。