- 无标题文档
查看论文信息

中文题名:

 

公路隧道群韵律型线性诱导系统设置理论与方法

    

姓名:

 郑号染    

学号:

 104971190199    

保密级别:

 公开    

论文语种:

 chi    

学科代码:

 082300    

学科名称:

 工学 - 交通运输工程    

学生类型:

 博士    

学校:

 武汉理工大学    

院系:

 交通与物流工程学院    

专业:

 交通运输工程    

研究方向:

 隧道交通安全    

第一导师姓名:

 杜志刚    

第一导师院系:

 交通与物流工程学院    

完成日期:

 2023-09-04    

答辩日期:

 2023-11-28    

中文关键词:

 

公路隧道群 ; 视觉环境 ; 线性视线诱导 ; 韵律型信息 ; 模糊数学

    

中文摘要:

公路隧道群由多个相邻隧道组成,具有单体隧道数量多、相邻隧道间距近、空间封闭性强等典型特征。相较于普通单体隧道,驾驶人在公路隧道群行车过程中需要多次承受光环境的快速、循环、剧烈变化,对交通信息的感知和视认更加困难,交通安全形势更为严峻。此外,我国公路隧道群数量众多,交通安全与照明节能之间矛盾突出。视线诱导技术在全寿命周期成本控制方面具有显著优势,但当前视线诱导系统应用多以点状信息为主,存在信息区分度不足、信息量过载、布设位置低、可视距离近以及诱导功能弱等问题,难以为驾驶人提供连续、一致的线形诱导和轮廓诱导。考虑到公路隧道群光环境变化过程本身呈现出重复、交错的视觉信息刺激,以及人类对韵律型信息的天然偏好。鉴于此,在综合考虑隧道群光环境特征以及视线诱导设施属性的基础上,从以人为本、尊重自然的角度重构视觉参照系,成为了行业发展亟需解决的重要课题,对于低成本提升公路隧道群行车安全水平具有重要意义。

本文利用实车试验,分析了驾驶人在公路隧道群行车过程中的瞳孔面积波动趋势,揭示了视觉震荡节律性特征。并通过对相邻隧道连接段“白洞效应”作用期间的视觉负荷程度和视觉适应性进行定量表达,系统性地指出了公路隧道群视觉环境中需要重点调控的区域。在此基础上,为保障驾驶人在行车过程中获得连续、一致的线形诱导及轮廓诱导,提出基于线性视线诱导(简称“线性诱导”)原理重构隧道行车视觉参照系。此外,综合考虑公路隧道群视觉环境调控关键以及驾驶人对韵律型信息的偏好,探讨了公路隧道群韵律型线性诱导系统设置理论及其对视觉环境的调控效果,以期为公路隧道群路段的交通安全优化设计提供实质性的指导和支持。论文的主要工作及研究内容如下。

以瞳孔面积自调节度(PAA)为关键指标,通过分析驾驶人在公路隧道群行车过程中瞳孔面积的相对波动程度,探讨了公路隧道群光环境下驾驶人视觉震荡的节律性特征,揭示了公路隧道群行车过程中的“鞭梢效应”现象,主要表现:为随着车辆逐渐接近隧道群行车方向的尾端,驾驶人视觉震荡程度增加;并且末隧长度的缩短与视觉震荡的剧烈程度之间存在显著的正相关关系,在一定程度上揭示了驾驶人在公路隧道群行车过程中存在负荷积累现象。在此基础上,根据视觉震荡的节律性特征明确了公路隧道群视觉环境的重点调控区域,并通过Robust回归指出了显著影响开敞区域视觉震荡水平的风险因素。强调了根据各个单体隧道的视觉震荡程度进行针对性优化设计的必要性,突出了末隧行车安全形势的严峻性。

在考虑驾驶人视觉行为受隧道长度影响的前提下,以瞳孔面积最大瞬态速度值(MTVV)和瞳孔面积变化率为关键参数,分析了驾驶人在相邻隧道连接段的视觉负荷和视觉适应性。结果表明,在驶入连接段时,驾驶人的视觉负荷程度依次为短隧道>特长隧道>长隧道>中隧道,突破了以往对“黑框效应”的认知局限,强调了单体短隧道对行车安全的威胁;当上游隧道为短隧道或中隧道时,驾驶人在连接段所需的“白洞效应”适应时间均为5 s,而当上游隧道为长隧道、特长隧道时则分别为8 s和9 s,并进一步结合驾驶人的视觉适应时间和注视点距离对连接段长度阈值进行了限定。

以视线诱导技术为基础,结合驾驶人的视觉需求以及交通工程视线诱导设施特点,提出了基于线性诱导的公路隧道视觉参照系重构理论。这一理论强调了以线性诱导为主、点状信息为辅的设计原则,通过采用多频多尺度的局部诱导元素重构整体视觉参照系,低成本实现隧道空间的多层线形诱导和多层轮廓诱导,以满足不同视觉条件下驾驶人对交通信息的视认能力,确保视线诱导的连续性、一致性。并进一步在对公路隧道群交通环境、线性诱导系统进行韵律相关性分析的基础上,面对韵律型评价指标多样性和评价个体主观性问题,基于模糊数学原理对不同韵律形式在线性诱导系统中的适用性进行了量化处理,并根据量化结果提出了起伏性、交错性韵律优先原则。

 在全面考虑公路隧道群不同区段视觉环境改善需求的基础上,运用视线诱导信息组合技术,提出了公路隧道群韵律型线性诱导系统设置方案。结合车辆运行特征和驾驶人视觉行为特征,选取横向偏移、运行车速、注视持续时间、扫视角度和扫视速度等多项指标,借助仿真驾驶试验分析了韵律型线性诱导设计理念在提升公路隧道群行车安全方面的实际应用效果。结果表明,通过融合韵律型和线性诱导对公路隧道群视觉参照系进行重构,能够显著提高驾驶人对行车轨迹及行车速度的感知和控制能力,同时降低驾驶人在动态视觉条件下对环境信息的注视持续时间、小角度扫视行为比例以及扫视速度,增强驾驶人对交通信息的提取和视认能力,并且其作用效果不受照明条件的限制。

本文综合考虑了驾驶人的动态视觉特性和公路隧道群建筑环境特征,研究了驾驶人在公路隧道群行车过程中的视觉震荡节律性特征,分析了相邻隧道连接段的视觉负荷程度和视觉适应性,明确了公路隧道群路段的视觉环境重点调控和改善区域,并围绕公路隧道群韵律型线性诱导系统设置方法及应用效果展开讨论。所得结果具有一定的理论意义和应用价值,能够为公路隧道群路段的交通运营和优化设计提供实质性的参考和依据,从而为提升公路隧道群路段的行车安全水平做出积极贡献。

参考文献:

[1] 中华人民共和国交通运输部. 2022年交通运输行业发展统计公报[R]. 北京: 中华人民共和国交通运输部, 2022.

[2] Zhao L, Qu S, Zhang W, et al. An energy-saving fuzzy control system for highway tunnel lighting[J]. Optik, 2019, 180: 419-432.

[3] Wickens C D, Vincow M, Yeh M. Design applications of visual spatial thinking: The importance of frame of reference[J]. The Cambridge handbook of visuospatial thinking, 2005: 383-425.

[4] Xia Z, Lv Y, Pan X, et al. Research on design pattern of city tunnel side wall based on the driver visual effect[C]//Advances in Human Aspects of Transportation: Proceedings of the AHFE 2016 International Conference on Human Factors in Transportation, July 27-31, 2016, Walt Disney World®, Florida, USA. Springer International Publishing, 2017: 689-701.

[5] RIGTER B, EVANS A, TESSON M. Human Factors and Road Tunnel Safety Regarding Users[J]. 2007.

[6] 倪洪亮, 戴忧华, 赵庆鑫. 高速公路隧道事故分布研究[J]. 公路, 2010 (4): 126-129.

[7] Arias A V, López S M, Fernandez I, et al. Psychosocial factors, perceived risk and driving in a hostile environment: driving through tunnels[J]. International journal of global environmental issues, 2008, 8(1-2): 165-181.

[8] Lee J, Kirytopoulos K, Pervez A, et al. Understanding drivers’ awareness, habits and intentions inside road tunnels for effective safety policies[J]. Accident Analysis & Prevention, 2022, 172: 106690.

[9] Kirytopoulos K, Kazaras K, Papapavlou P, et al. Exploring driving habits and safety critical behavioural intentions among road tunnel users: A questionnaire survey in Greece[J]. Tunnelling and Underground Space Technology, 2017, 63: 244-251.

[10] Calvi A, De Blasiis M R, Guattari C. An empirical study of the effects of road tunnel on driving performance[J]. Procedia-social and behavioral sciences, 2012, 53: 1098-1108.

[11] 陈光勇, 万利, 周逸凯. 高速公路隧道照明智能控制[J]. 吉林大学学报 (信息科学版), 2022, 40(6): 984-993.

[12] 中华人民共和国交通运输部. JTG/T D70/2-01-2014. 公路隧道照明设计细则[S]. 北京: 人民交通出版社股份有限公司, 2014.

[13] Williamson A, Lombardi D A, Folkard S, et al. The link between fatigue and safety[J]. Accident Analysis & Prevention, 2011, 43(2): 498-515.

[14] 杨宏刚, 赵江平, 郭进平, 等. 人-机系统事故预防理论研究[J]. 中国安全科学学报, 2009, 19(2): 21-26.

[15] 沙爱敏. 高速公路交通事故分析及预防对策研究[D]. 南京: 东南大学, 2006.

[16] 周昱. 基于贝叶斯网的高速公路隧道交通事故预测及应急预案研究[D]. 西安: 长安大学, 2018.

[17] 张玉春, 何川, 方勇, 等. 高速公路隧道群交通事故风险致因分析[J]. 中国安全科学学报, 2009, 19(9): 120-124.

[18] Castro C. Human factors of visual and cognitive performance in driving[M]. CRC Press, 2008.

[19] Crundall D, Underwood G. Visual attention while driving: measures of eye movements used in driving research[M]//Handbook of traffic psychology. Academic Press, 2011: 137-148.

[20] Lee J D. Fifty years of driving safety research[J]. Human factors, 2008, 50(3): 521-528.

[21] Caliendo C, De Guglielmo M L, Guida M. A crash-prediction model for road tunnels[J]. Accident Analysis & Prevention, 2013, 55: 107-115.

[22] Martens M H, Kaptein N A. Effects of tunnel design characteristics on driving behaviour and traffic safety: a literature review[M]. TNO Human Factors, Nederlandse Organisatie voor Toegepast-Natuurwetenschappelijk Onderzoek/Netherlands Organization for Applied Scientific Research, 1997.

[23] Huang H, Peng Y, Wang J, et al. Interactive risk analysis on crash injury severity at a mountainous freeway with tunnel groups in China[J]. Accident Analysis & Prevention, 2018, 111: 56-62.

[24] 胡顺峰. 山区高速公路隧道群交通事故特征及致因机理分析[J]. 公路, 2016, 61(5): 134-138.

[25] 张玉春, 何川, 吴德兴, 等. 高速公路隧道交通事故特性及其防范措施[J]. 西南交通大学学报, 2009, 44(5): 776-781.

[26] 赖金星, 张鹏, 周慧, 等. 高速公路隧道交通事故规律研究[J]. 隧道建设, 2017, 37(1): 37-42.

[27] 杨波, 徐姣, 倪晓阳. 高速公路隧道交通安全事故树分析[J]. 安全与环境工程, 2011, 18(3): 59-63.

[28] 王雪松, 石琦, 高珍. 基于视频数据的城市隧道交通运行特征与安全研究[J]. 中国安全科学学报, 2011, 21(8): 129-137.

[29] 赵跃峰, 张生瑞, 马壮林. 基于部分优势比的公路隧道交通事故严重程度分析模型[J]. 中国公路学报, 2018, 31(9): 159-166.

[30] 马壮林, 邵春福, 李霞. 基于 Logistic 模型的公路隧道交通事故严重程度的影响因素[J]. 吉林大学学报 (工学版), 2010, 40(02): 423-0426.

[31] 张璇, 唐进君, 黄合来, 等. 山区高速公路隧道路段与开放路段的事故影响因素分析[J]. 交通信息与安全, 2022, 40(3): 10-18.

[32] Lu J J, Xing Y, Wang C, et al. Risk factors affecting the severity of traffic accidents at Shanghai river-crossing tunnel[J]. Traffic injury prevention, 2016, 17(2): 176-180.

[33] Ma Z, Steven I, Chien J, et al. Exploring factors affecting injury severity of crashes in freeway tunnels[J]. Tunnelling and underground space technology, 2016, 59: 100-104.

[34] Lemke K. Road safety in tunnels[J]. Transportation Research Record, 2000, 1740(1): 170-174.

[35] Nussbaumer C. Comparative analysis of safety in tunnels[C]//Young Researchers Seminar. Brno, Czech Republic Austrian Road Safety Board, 2007, 4: 27-30.

[36] Amundsen F H, Engebretsen A. Studies on Norwegian road tunnels II: An analysis on traffic accidents in road tunnels 2001-2006[J]. 2009.

[37] Yeung J S, Wong Y D. Road traffic accidents in Singapore expressway tunnels[J]. Tunnelling and Underground Space Technology, 2013, 38: 534-541.

[38] Manser M P, Hancock P A. The influence of perceptual speed regulation on speed perception, choice, and control: Tunnel wall characteristics and influences[J]. Accident Analysis & Prevention, 2007, 39(1): 69-78.

[39] Savage S W, Potter D D, Tatler B W. Does preoccupation impair hazard perception? A simultaneous EEG and eye tracking study[J]. Transportation research part F: traffic psychology and behaviour, 2013, 17: 52-62.

[40] Qin X, Zhang N, Zhang W, et al. How does tunnel interior color environment influence driving behavior? Quantitative analysis and assessment experiment[J]. Tunnelling and Underground Space Technology, 2020, 98: 103320.

[41] Bassan S. Sight distance and horizontal curve aspects in the design of road tunnels vs. highways[J]. Tunnelling and underground space technology, 2015, 45: 214-226.

[42] Bassan S. Sight distance and horizontal curve aspects in the design of road tunnels vs. highways: Part II (trucks)[J]. Tunnelling and Underground Space Technology, 2017, 70: 422-434.

[43] Gramann K, Sharkawy J E, Deubel H. Eye-movements during navigation in a virtual tunnel[J]. International Journal of Neuroscience, 2009, 119(10): 1755-1778.

[44] 马文倩. 基于明-暗视认需求的高速公路隧道光环境安全研究[D]. 北京: 北京工业大学, 2015.

[45] Jiao F, Du Z, Wang S, et al. Drivers’ saccade characteristics in curves of extra-long urban underwater tunnels[J]. Transportation research record, 2020, 2674(2): 102-111.

[46] Wang S, Du Z, Chen G, et al. Drivers’ visual characteristics in small-radius optically long tunnels on rural roads[J]. Tunnelling and Underground Space Technology, 2021, 113: 103969.

[47] Liu H, Ding G, Zhao W, et al. Variation of drivers’ visual features in long-tunnel entrance section on expressway[J]. Journal of Transportation Safety & Security, 2011, 3(1): 27-37.

[48] He S, Liang B, Pan G, et al. Influence of dynamic highway tunnel lighting environment on driving safety based on eye movement parameters of the driver[J]. Tunnelling and underground space technology, 2017, 67: 52-60.

[49] Yang Y, Du Z, Zhang S, et al. Research on drivers’ eye movement characteristics in the combined section of longitudinal slope and curve in the extra-long underwater tunnel[J]. Tunnelling and Underground Space Technology, 2023, 136: 105078.

[50] Hu X, Zhang F, Lu J, et al. Research on influence of sun glare in urban tunnels based on cellular automaton model in the framework of Kerner’s three-phase traffic theory[J]. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2019, 527: 121176.

[51] Zhao X, Zhang C, Ju Y, et al. Evaluation of tunnel retro-reflective arch in an extra-long tunnel based on the matter-element extension method[J]. Accident Analysis & Prevention, 2021, 150: 105913.

[52] Zhigang D, Zheng Z, Zheng M, et al. Drivers’ visual comfort at highway tunnel portals: A quantitative analysis based on visual oscillation[J]. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 2014, 31: 37-47.

[53] Bin Y, Ji-biao Z, Lu W. Effectiveness of traffic sign setting in adjacent tunnel exit[J]. Procedia-social and behavioral sciences, 2013, 96: 5-11.

[54] Yan Y, Wang X, Shi L, et al. Influence of light zones on drivers' visual fixation characteristics and traffic safety in extra-long tunnels[J]. Traffic injury prevention, 2017, 18(1): 102-110.

[55] Redenbo S J, Lee Y C. Effects of cognitive and perceptual loads on driver behavior[J]. Transportation research record, 2009, 2138(1): 20-27.

[56] Macdonald J S P, Lavie N. Visual perceptual load induces inattentional deafness[J]. Attention, Perception, & Psychophysics, 2011, 73: 1780-1789.

[57] Yan Y, Dai Y, Li X, et al. Driving risk assessment using driving behavior data under continuous tunnel environment[J]. Traffic injury prevention, 2019, 20(8): 807-812.

[58] Yan B, Chen H, Wang L. Visual characteristics of the driver to tunnel group traffic safety[M]//ICTE 2011. 2011: 3009-3014.

[59] 阎莹, 叶飞, 王晓飞, 等. 隧道群路段环境光照度与驾驶人瞳孔面积分析[J]. 华南理工大学学报: 自然科学版, 2016, 44(12): 89-96.

[60] 赵炜华, 刘浩学, 刘玮, 等. 高速公路隧道群出入口段驾驶人视觉特征[J]. 交通科学与工程, 2011, 27(3): 75-81.

[61] Luin B, Petelin S. Coupling models of road tunnel traffic, ventilation and evacuation[J]. Transport, 2020, 35(3): 336-346.

[62] Xing Y, Lu J, Lu L, et al. Comprehensive safety assessment model of road long tunnel based on VISSIM[J]. Intelligent Automation & Soft Computing, 2014, 20(4): 501-514.

[63] Zhou J, Chen H, Yan B, et al. Risk assessment of operation safety in freeway tunnels: An evaluation approach using multiple safety indices[J]. Journal of Transportation Safety & Security, 2014, 6(2): 93-116.

[64] 方守恩, 邬洪波, 廖军洪, 等. 山区高速公路隧道群路段安全评价[J]. 同济大学学报: 自然科学版, 2013, 41(5): 693-699.

[65] 郭延永, 刘攀, 吴瑶, 等. 山区高速公路隧道交通运行环境安全评价[J]. 武汉理工大学学报, 2013, 35(7): 53-58.

[66] 国威, 潘晓东, 蒋曙豪. 基于相对差异函数的隧道群交通安全评价[J]. 同济大学学报: 自然科学版, 2013 (1): 101-105.

[67] 文聪. 山区高速公路事故风险因子识别与等级度量研究[D]. 西安: 长安大学, 2019.

[68] Kircher K, Ahlstrom C. The impact of tunnel design and lighting on the performance of attentive and visually distracted drivers[J]. Accident Analysis & Prevention, 2012, 47: 153-161.

[69] Zhang Q. Research on safety evaluation method of tunnel visual environment[C]//IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. IOP Publishing, 2020, 741(1): 012084.

[70] Campbell J L, Richard C M, Brown J L, et al. Human factors guidelines for road systems, chapter 17: speed perception, speed choice, and speed control, NCHRP Report 600C[J]. Washington DC: Transportation Research Board, 2010: 4-5.

[71] Patten C, Mårdh S. Interior tunnel design and traffic safety aspects[C]//16th International Conference Road Safety on Four Continents. Beijing, China (RS4C 2013). 15-17 May 2013. Statens väg-och transportforskningsinstitut, 2013.

[72] 周忠业, 廖志高, 柳本民, 等. 高速公路隧道群行车特性及安全性分析[J]. 交通与计算机, 2008, 26(1): 27-30.

[73] 吴玲, 张冬梅, 刘浩学, 等. 高速公路中长隧道出入口段视错觉减速标线设置研究[J]. 中国安全科学学报, 2016, 26(1): 81-86.

[74] 潘国兵, 刘圳, 李灵爱. 公路隧道节能照明研究现状与展望[J]. 照明工程学报, 2017, 28(1): 102-106.

[75] 王彦锋.公路隧道照明节能研究[D].西安: 长安大学.2009.

[76] 单浩仁.基于DALI的智能照明系统硬件设计[D].西安:西安电子科技大学,2010.

[77] Cengiz C, Puolakka M, Halonen L. Reaction time measurements under mesopic light levels: Towards estimation of the visual adaptation field[J]. Lighting Research & Technology, 2015, 47(7): 828-844.

[78] 中华人民共和国交通运输部. JTJ 026.1-1999. 公路隧道通风照明设计规范[S]. 北京:人民交通出版社, 2000.

[79] 中华人民共和国交通运输部. JTG/T D70/2-02—2014.公路隧道通风设计细则[S]. 北京: 人民交通出版社股份有限公司, 2014.

[80] Adrian W. A method for the design of tunnel entrance lighting[J]. Journal of the Illuminating Engineering Society, 1990, 19(1): 125-133.

[81] Rands J. Versatility and control: key features of modern road tunnel lighting[J]. Lighting Journal, 2006, 71(3).

[82] Wei B, Ji W, Huang X, et al. Research of Light Reduction Components Applied on Highway Tunnel Portals Based on the Visual Adaptation[J]. Light & Lighting, 2014, 38(2):15-21.

[83] 刘成, 李剑仕. 浅析隧道群中毗邻隧道照明控制方案[J]. 中国交通信息化, 2016 (3): 120-121.

[84] 吴林峰. 高速公路隧道群照明系统集约化控制应用[J]. 中国交通信息化, 2011 (6): 107-108.

[85] 赵炜华, 刘浩学. 我国高速公路隧道照明问题研究[J]. 公路, 2013 (4): 217-220.

[86] Bullough J, Skinner N, Brons J, et al. Using lighting and visual information to alter driver behavior[J]. Accident reconstruction journal, 2013, 23(6): 33-44, 64.

[87] 杜志刚, 徐弯弯, 向一鸣. 基于视线诱导的公路隧道光环境优化研究框架[J]. 中国公路学报, 2018, 31(4): 122-129.

[88] 杜志刚, 倪玉丹, 杨理波, 等. 高速公路隧道曲线路段视线诱导设施有效性试验[J]. 交通运输工程学报, 2020, 20(1): 215-225.

[89] 杜志刚, 孟爽, 郑展骥, 等. 基于视觉参照系重构的高速公路长隧道照明设置新方法[J]. 公路, 2017, 62(2): 230-237.

[90] 樊兆董. 特长隧道特殊交通安全设施评估及优化方法研究[D]. 北京: 北京工业大学, 2018.

[91] 王延锋, 王勇, 李欣. 城市快速路长隧道交通安全设施设置研究[J]. 公路, 2017, 062(009):12-15.

[92] 李海光, 周土瑶, 杜志刚,等. 基于安全感的高速公路隧道入口视线诱导系统[J]. 交通科技, 2018, 022(1):72-75.

[93] 万红亮, 杜志刚, 冯超, 等. 基于视错觉的公路隧道中部安全控速方法[J]. 交通信息与安全, 2014, 32(05): 146-153.

[94] 张冬梅. 高速公路中长隧道出入口段视错觉减速标线设置研究[D]. 西安: 长安大学, 2015.

[95] Sun X, Das S, Zhang Z, et al. Investigating safety impact of edgelines on narrow, rural two-lane highways by empirical Bayes method[J]. Transportation research record, 2014, 2433(1): 121-128.

[96] 段萌萌, 陶盼盼. 隧道反光环设置间距对驾驶员视觉的影响研究[J]. 武汉理工大学学报, 2016, 38(2): 50-56.

[97] 李柯. 川西高原低交通量隧道照明节能技术研究[D]. 成都: 西南交通大学, 2018.

[98] 信志刚, 王春雨, 张续光,等. 隧道路段逆反射轮廓标设置技术研究[J]. 安全与环境学报, 2015, 15(05):156-161.

[99] Liang G, Zhang D, Du S, et al. Effects of the installation angle of raised pavement markers on a horizontal curve section on the line of sight induction performance[J]. Mathematical Problems in Engineering, 2018, 2018.

[100] 赵晓华, 鞠云杰, 李佳, 等. 基于驾驶行为和视觉特性的长大隧道突起路标作用效果评估[J]. 中国公路学报, 2020, 33(6): 29-41.

[101] 朱泳旭. 基于通行效率的城市隧道交通安全设施布设研究[D]. 南京: 南京林业大学, 2019.

[102] 黄婷, 陈云, 牟星宇,等. 高速公路隧道提质升级交通安全设施典型问题及对策[J]. 公路, 2020, 65(04):261-266.

[103] 陈磊. 高速公路隧道群路段安全设施设置研究[D]. 西安: 长安大学, 2012.

[104] 樊兆董, 赵晓华, 李美玲,等. 基于驾驶模拟技术的隧道反光环设置间距综合效果分析[J]. 科学技术与工程, 2019, 019(034):394-400.

[105] 尚婷, 张勃, 朱汉容. 按驾驶人瞳孔变化的隧道导行反光环色彩设置研究[J]. 科学技术与工程, 2016, 16(022):276-281.

[106] 牟星宇, 杨理波, 向一鸣,等. 基于曲率感知的高速公路隧道弯道路段调控方法研究[J]. 隧道建设(中英文), 2020, 40 (05):695-701.

[107] 陈君朝, 陈峰, 罗红杰,等. 基于驾驶视觉特性的隧道内反光轮廓标设置方案研究[J]. 公路交通科技(应用技术版), 2018, 000(005):199-201.

[108] 何坚, 张成龙, 张凡,等. 基于虚拟现实的隧道交通设施与环境评估技术[J]. 同济大学学报(自然科学版), 2020, 48(02):61-68.

[109] 杜志刚, 陈云, 倪玉丹. 公路隧道视线诱导设施典型问题及对策[J]. 公路, 2019, 64(08):158-162.

[110] 徐茂臻. 建筑造型中的韵律处理[D]. 天津: 天津大学, 2002.

[111] 荆薇. 城市带状景观中韵律设计的研究[D]. 西安: 西安建筑科技大学, 2014.

[112] 孙建明, 张婧, 杜志刚, 等. 城市水下特长隧道中部光环境优化设计方法[J]. 中国安全科学学报, 2019, 29(2): 106-111.

[113] Zheng Z, Du Z, Yan Q, et al. The impact of rhythm-based visual reference system in long highway tunnels[J]. Safety science, 2017, 95: 75-82.

[114] 郑展骥, 杜志刚, 李平凡. 长隧道韵律型视觉环境设计研究[J]. 安全与环境学报, 2017, 17(5): 1800-1805.

[115] Mehri A, Sajedifar J, Abbasi M, et al. Safety evaluation of lighting at very long tunnels on the basis of visual adaptation[J]. Safety science, 2019, 116: 196-207.

[116] Jiangbi H, Meijie Z. The Length Definition of the Expressway Tunnel Based on Driving Safety and Comfort[C]//2010 International Conference on Optoelectronics and Image Processing. IEEE, 2010, 2: 557-560.

[117] 中华人民共和国交通运输部. JTG 3370.1-2018. 公路隧道设计规范 第一册 土建工程[S]. 北京: 人民交通出版社股份有限公司, 2019.

[118] 焦方通,杜志刚,王首硕,等.城市水下特长隧道出入口视觉及舒适性研究[J].中国公路学报, 2020, 33(6):10:147-156.

[119] Zhao X, Ju Y, Li H, et al. Safety of raised pavement markers in freeway tunnels based on driving behavior[J]. Accident Analysis & Prevention, 2020, 145: 105708.

[120] Piha S J, Halonen J P. Infrared pupillometry in the assessment of autonomic function[J]. Diabetes research and clinical practice, 1994, 26(1): 61-66.

[121] Higuchi S, Ishibashi K, Aritake S, et al. Inter-individual difference in pupil size correlates to suppression of melatonin by exposure to light[J]. Neuroscience letters, 2008, 440(1): 23-26.

[122] Gurler D, Doyle N, Walker E, et al. A link between individual differences in multisensory speech perception and eye movements[J]. Attention, Perception, & Psychophysics, 2015, 77: 1333-1341.

[123] Cascone L, Medaglia C, Nappi M, et al. Pupil size as a soft biometrics for age and gender classification[J]. Pattern Recognition Letters, 2020, 140: 238-244.

[124] 杨运兴, 陈芳, 张咏富, 等. 山区高速公路长大下坡路段驾驶员视觉行为特征研究[J]. 公路, 2018, 63(1): 132-137.

[125] Gao J, Zhang S, He Y, et al. Impact of tunnel groups on pupil diameter of drivers on mountainous freeway in China: a real-world driving study[J]. Journal of Advanced Transportation, 2021, 2021: 1-14.

[126] Wang J, Pervez A, Wang Z, et al. Crash analysis of Chinese freeway tunnel groups using a five-zone analytic approach[J]. Tunnelling and Underground Space Technology, 2018, 82: 358-365.

[127] Pervez A, Huang H, Lee J, et al. Factors affecting injury severity of crashes in freeway tunnel groups: A random parameter approach[J]. Journal of transportation engineering, Part A: Systems, 2022, 148(4): 04022006.

[128] Zhao W H, Liu H X, Liu W, et al. Visual features of driver in exit and entrance of tunnel group[J]. J. Transp. Sci. Eng, 2011, 27(3): 75-81.

[129] Murphy G, Greene C M. High perceptual load causes inattentional blindness and deafness in drivers[J]. Visual Cognition, 2015, 23(7): 810-814.

[130] Pervez A, Huang H, Lee J, et al. Crash analysis of expressway long tunnels using a seven-zone analytic approach[J]. Journal of Transportation Safety & Security, 2021, 13(1): 108-122.

[131] 中华人民共和国交通运输部. JTG B01-2014. 公路工程技术标准[S]. 北京: 人民交通出版社股份有限公司, 2014.

[132] 中华人民共和国交通运输部. JTG/T D70-2010.公路隧道设计细则.[S]. 北京: 人民交通出版社股份有限公司, 2010.

[133] 于丽, 王明年, 施洪乾. 高速公路隧道群交通事故区段划分[J]. 地下空间与工程学报, 2012, 8(A01): 1591-1594.

[134] 杜志刚,黄发明,严新平,等.基于瞳孔面积变动的公路隧道明暗适应时间[J].公路交通科技, 2013, 30(5):98-102.

[135] Sun Z, Liu S, Li D, et al. Crash analysis of mountainous freeways with high bridge and tunnel ratios using road scenario-based discretization[J]. PLoS one, 2020, 15(8): e0237408.

[136] Decker J S, Stannard S J, McManus B, et al. The impact of billboards on driver visual behavior: A systematic literature review[J]. Traffic injury prevention, 2015, 16(3): 234-239.

[137] Fitch G M, Bartholomew P R, Hanowski R J, et al. Drivers' visual behavior when using handheld and hands-free cell phones[J]. Journal of safety research, 2015, 54: 105. e29-108.

[138] Muñoz M, Reimer B, Lee J, et al. Distinguishing patterns in drivers’ visual attention allocation using Hidden Markov Models[J]. Transportation research part F: traffic psychology and behaviour, 2016, 43: 90-103.

[139] Engström J, Johansson E, Östlund J. Effects of visual and cognitive load in real and simulated motorway driving[J]. Transportation research part F: traffic psychology and behaviour, 2005, 8(2): 97-120.

[140] Choi D, Sato T, Ando T, et al. Effects of cognitive and visual loads on driving performance after take-over request (TOR) in automated driving[J]. Applied ergonomics, 2020, 85: 103074.

[141] Zhou Y, He S, Li X, et al. Study on Drivers’ Visual Load Features in Lighting Environments of Interior Zones of Extra-Long Tunnels over 10 km[J]. Advances in Civil Engineering, 2022.

[142] 杜志刚, 潘晓东, 郭雪斌. 公路隧道进出口行车安全评价指标应用研究[J]. 同济大学学报(自然科学版), 2008, 36(3): 325-329.

[143] 杜志刚, 潘晓东, 杨轸, 等. 高速公路隧道进出口视觉震荡与行车安全研究[J]. 中国公路学报, 2007, 20(5): 101-105.

[144] Wang S, Du Z, Jiao F, et al. Drivers’ visual load at different time periods in entrance and exit zones of extra-long tunnel[J]. Traffic injury prevention, 2020, 21(8): 539-544.

[145] 段萌萌, 唐伯明, 胡旭辉, 等. 高隧道比路段隧道出入口驾驶员视觉负荷研究[J]. 交通运输系统工程与信息, 2018, 18(3): 113-119.

[146] 潘晓东, 宋永朝, 杨轸, 等. 基于视觉负荷的公路隧道进出口环境改善范围[J]. 同济大学学报: 自然科学版, 2009, 37(6): 777-780.

[147] 马勇, 付锐. 驾驶人视觉特性与行车安全研究进展[J]. 中国公路学报, 2015, 28(6): 82-94.

[148] Xu Q, Shao F, Guo T Y, et al. Driver’s psychophysical performance at urban tunnel[J]. Applied Mechanics and Materials, 2014, 641: 871-880.

[149] Qin L, Dong L L, Xu W H, et al. Influence of vehicle speed on the characteristics of driver’s eye movement at a highway tunnel entrance during day and night conditions: a pilot study[J]. International journal of environmental research and public health, 2018, 15(4): 656.

[150] Jiao F, Du Z, Chen G, et al. Entrance zone length of extra-long undersea tunnels based on vision adaptation[J]. Tunnelling and Underground Space Technology, 2021, 113: 103970.

[151] Sikander G, Anwar S. Driver fatigue detection systems: A review[J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2018, 20(6): 2339-2352.

[152] 诸文江, 潘晓东. 隧道群连接段临界安全行车速度研究[J]. 交通运输工程与信息学报, 2014, 12(1): 74-78.

[153] 张雅丽, 袁伟, 付锐,等. 驾驶人应激反应能力强化培训方法[J]. 中国安全科学学报, 2018, 28(5): 24-29.

[154] 裴玉龙, 金英群, 陈贺飞. 基于脑电信号分析的不同年龄驾驶人疲劳特性[J]. 中国公路学报, 2018, 31(4): 59-65.

[155] 杜文举, 李引珍, 俞建宁. 基于驾驶人特性的双车道跟驰模型稳定性分析[J]. 交通运输系统工程与信息, 2019, 19(5): 66-77.

[156] 曾超, 王文军, 李燕, 等. 考虑性别因素的驾驶人疲劳状态 HRV 非线性特征[J]. 东南大学学报: 自然科学版, 2019, 49(3): 595-602.

[157] Ghadban N R, Abdella G M, Al-Khalifa K N, et al. A real case-based study exploring influence of human age and gender on drivers’ behavior and traffic safety[C]//Advances in Human Aspects of Transportation: Proceedings of the AHFE 2017 International Conference on Human Factors in Transportation, July 17− 21, 2017, The Westin Bonaventure Hotel, Los Angeles, California, USA 8. Springer International Publishing, 2018: 807-816.

[158] 赵亮, 刘浩学. 城市道路环境下新老驾驶人视觉特性研究[J]. 安全与环境学报, 2016, 16(6): 98-102.

[159] 李准, 耿龙海, 郭永刚. 基于物联网的 “两光源互补” 隧道照明智能控制系统设计[J]. 公路, 2020, 65(7): 326-330.

[160] 包逸帆, 王明年, 秦鹏程,等. 基于视觉适应曲线的公路隧道群遮阳棚设计[J]. 现代隧道技术, 2020, 395(06):120-126.

[161] 段玉良, 孙巧燕, 王晓明,等. 公路隧道景观照明设计[J]. 隧道建设(中英文), 2019, 39(S02): 283-293.

[162] Uherek-Bradecka B. Linear Lighting in Architectural Interior and Exterior Design: Current Trend or a Future?[C]//IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. IOP Publishing, 2019, 603(2): 022061.

[163] 尹力, 史玲娜, 刘贞毅,等. 基于发光反光高性能涂料的隧道照明安全与节能技术应用研究[J]. 隧道建设(中英文), 2019, 039(A01):327-333.

[164] 杜志刚, 陈逸飞, 焦方通,等. 面向主动诱导的自解释道路环境评价体系及优化应用[J]. 中国安全科学学报, 2022, 32(11):47-54.

[165] 杨理波, 杜志刚, 徐弯弯,等. 隧道内不同组合信息条件下驾驶员视错觉研究[J]. 中国安全科学学报, 2018, 28(1): 32-37.

[166] 梅家林, 汤振农, 杜志刚, 等. 高速公路隧道入口区域交通工程设施改善对策与应用[J]. 隧道建设 (中英文), 2020, 40(4): 545-551.

[167] 杜志刚, 梅家林, 倪玉丹,等. 基于视觉需求的城市水下特长隧道光环境评价与优化综述[J]. 交通运输工程学报, 2020, 20(6): 48-61.

[168] 杜志刚, 余昕宇, 向一鸣,等. 基于交通事故预防的高速公路隧道光环境优化研究[J]. 武汉理工大学学报(交通科学与工程版), 2018, 42(05):5-9.

[169] Jiao F, Du Z, Wang S, et al. Research on drivers’ visual characteristics in different curvatures and turning conditions of the extra-long urban underwater tunnels[J]. Tunnelling and Underground Space Technology, 2020, 99: 103360.

[170] Du Z, Wang S, Yang L, et al. Experimental study on the efficacy of retroreflective rings in the curved freeways tunnels[J]. Tunnelling and Underground Space Technology, 2021, 110: 103813.

[171] 杨磊. 公路隧道洞口美学设计及评价研究[D]. 长安大学, 2017.

[172] American Association of State Highway and Transportation Officials. A Policy on Geometric Design of Highways and Streets[M]. Washington DC: AASHTO, 2011.

[173] 中华人民共和国交通运输部. JTG D20-2017. 公路路线设计规范[S]. 北京: 人民交通出版社股份有限公司, 2017.

[174] 冯士雍. 抽样调查理论与方法[M]. 北京: 中国统计出版社, 1998.

[175] 崔金垚. 山区四级公路连续弯道车辆行驶轨迹偏移量特性研究[D]. 福州: 福建农林大学, 2016.

[176] Reimer B. Impact of cognitive task complexity on drivers’ visual tunneling[J]. Transportation Research Record, 2009, 2138(1): 13-19.

[177] Christie J M, Just M A. Remembering the location and content of sentences in a prose passage[J]. Journal of Educational Psychology, 1976, 68(6): 702.

[178] Konstantopoulos P, Chapman P, Crundall D. Exploring the ability to identify visual search differences when observing drivers’ eye movements[J]. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour, 2012, 15(3): 378-386.

[179] Chan A H S, Tang N Y W. Visual lobe shape and search performance for targets of different difficulty[J]. Ergonomics, 2007, 50(2): 289-318.

[180] Underwood G, Chapman P, Bowden K, et al. Visual search while driving: skill and awareness during inspection of the scene[J]. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour, 2002, 5(2): 87-97.

[181] Underwood G. Visual attention and the transition from novice to advanced driver[J]. Ergonomics, 2007, 50(8): 1235-1249.

[182] 赵小平, 闵忠兵, 薛运强. 新手驾驶人疲劳状态下的视觉特性研究[J]. 重庆理工大学学报 (自然科学), 2023, 37(1): 149-157.

[183] 殷莉, 吴玲, 路巧珍, 等. 基于扫视特征的车载信息系统与驾驶安全关系研究[J]. 中国安全科学学报, 2015, 25(6): 124-128.

[184] 梁波,张红杰,牛佳安等.基于扫视变化特性的城市隧道驾驶紧张情绪分析[J/OL].安全与环境学报(网络首发), doi:10.13637/j.issn.1009-6094.2022.1486.

[185] 周泽仑, 戴欢, 束沁冬, 等. 基于信道状态信息的 Wi-Fi 认证方法[J]. 计算机应用与软件, 2021, 38: 5.

[186] 周泽仑, 戴欢, 黄河, 等. 基于 Wi-Fi 感知的人员计数方法研究[J]. 软件学报, 2020, 30(S1): 62-70.

[187] Pearson R K, Neuvo Y, Astola J, et al. Generalized hampel filters[J]. EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, 2016, 2016: 1-18.

[188] 胡超, 鲁邦彦, 杨彦兵, 等. 基于低成本物联网芯片 ESP32 的人体行为识别系统[J]. 物联网学报, 7(2): 133-142.

[189] 李振江, 万利, 吴涛, 等. 隧道侧壁效应下的交通流粘滞特性建模[J]. 吉林大学学报 (信息科学版), 2022, 40(6): 937-945.

[190] 王海晓, 丁旭, 吕贞, 等. 基于注视行为特性的驾驶人分心负荷评估[J]. 华南师范大学学报 (自然科学版), 2022, 54(4): 7-17.

[191] 戚春华, 卢姗, 李航天. 标志信息及驾驶时间影响驾驶员视觉特性分析[J]. 科学技术与工程, 2022, 22(30): 13515-13520.

[192] 焦方通, 杜志刚, 王首硕, 等. 城市水下特长隧道弯道驾驶人扫视行为研究[J]. 中国安全科学学报, 2019, 29(7): 104.

中图分类号:

 U491.5+9    

条码号:

 002000074528    

馆藏号:

 YD10002660    

馆藏位置:

 203    

备注:

 403-西院分馆博硕论文库;203-余家头分馆博硕论文库    

无标题文档

   建议浏览器: 谷歌 火狐 360请用极速模式,双核浏览器请用极速模式