技术文章 ￨ 行人在夜间十字路口对车灯的识别与响应情况研究作者 丨 印度理工学院 Venkatesh Balasubramanian, Rahul Bhardwaj 编者 丨 翁梓馨 编辑 丨 Lemon 摘要 在交通事故中，约有22%的车祸会涉及到行人。 因此，本文将研究在不同情况下行人对驶近车辆做出识别和正确反应的时间。 实验结果显示： 当车灯间装有LED灯带时，对采用近光灯和远光灯汽车的识别时间分别为7.62 ± 2.39秒、11.23 ± 2.94秒，识别正确率分别为93.33%、86.67%。 当汽车没有安装LED灯带时，其对采用近光灯和远光灯汽车的响应时间分别20.55 ± 3.50秒、25.57 ± 4.14秒，正确率分别为90.00%、56.67%。 简介 世界卫生组织统计出每年大约有125万人死于城市道路交通车祸，而其中行人的死亡人数占到了22%，加上骑行的车祸人员死亡人数则占到了49%。 在汽车与行人相撞的车祸中，夜间可视性下降是车祸发生的一个关键因素。 Owens和 Sivak（1996）、Sullivan和Flannagan（2002）的研究发现夜间道路的较暗的照明环境是引起事故的最主要因素，超过了酒精甚至驾驶疲劳。 Sullivan和Flannagan报告称，与行人发生车祸，部分原因是车辆引起的注意力不够，另一部分原因则是行人难以看见车辆。 人眼的视网膜感光细胞包括杆状细胞和锥状细胞。 杆状细胞主要在暗视觉条件下工作， 锥状细胞主要在明视觉条件下工作。 在暗环境下，人眼对视觉信息的处理能力会弱一些，这也是导致行人在夜间对车辆信息误判的原因。 其他因素还包括年龄、车速、当天具体时间等。 Gould等人在摩托车上安装了两个附加光源，与只拥有单独前照车灯的摩托车相比，行人在夜间对摩托车位置和车速的辨识能力得到了提高。 可见，车灯的造型也是影响因素之一。 许多研究都对夜间条件下行人的视觉可见性进行了研究。 本文将让行人对夜间道路情况下不同类型的汽车驶近时的情况进行辨认，统计其辨认情况与正确率，为汽车灯具的设计提供依据。 实验方法 实验邀请到了30名男性，均视觉正常。 实验将事前在夜间道路环境下录制6种类型车辆由500m远处驶近的视频，这6种类型车辆分别设置为： 1. 开启近光灯的汽车； 2. 两辆开启近光灯的自行车； 3. 开启远光灯的汽车； 4. 两辆开启远光灯的自行车； 5. 开启附加灯带和近光灯的汽车； 6. 开启附加灯带和远光灯的汽车。 如图1-6所示。
图1 92m远和2m处开启近光灯的汽车
图2 92m远和2m处开启近光灯的自行车
图3 92m远和2m处开启远光灯的汽车
图4 92m远和2m处开启远光灯的自行车
图5 92m远和2m处开启近光灯和灯带的汽车
图6 92m远和2m处开启远光灯和灯带的汽车 实验时，这6种类型的车辆都以50km/h速度匀速前行，两辆自行车间距在行驶过程中保持不变。 视频会在距离被试人员2m处的屏幕上播放，屏幕周围保持为黑暗环境。 每段视频都为40秒，所有被试人员需要在每段视频开始播放的35秒时间内辨认出视频内车辆的类型，并用口头方式告知主试人员。 实验将统计被试人员的正确率、错误率、敏感指数d′、报告标准c和似然比β。 同时，实验也会记录被试人员的响应时间。 结果分析
表1 6种类型车辆实验数据统计 根据表中数据可以看出，当汽车开启附加灯带和近光灯时，行人对汽车辨识的正确率最高（93.33%）。 当汽车开启远光灯时，辨识正确率最低，为56.67%，但如果加上附加灯带，对汽车的辨识正确率会有所提高，达到86.67%。 敏感指数d′代表了对信号和噪声的辨识能力，为0时代表信号与噪声之间无区别，d′值越大，代表可辨识能力越强。 从表中数据可以看出，当汽车开启附加灯带和近光灯时，d′值最大，最易被识别。 其次为近光灯汽车和带有附加灯带的远光灯汽车。 c和β值代表了被试的反应偏向。β=1时，代表被试回答是中肯的，β＞1代表被试倾向于肯定的回答，β＜1代表被试倾向于否定的回答。c值是基于β的另一种指数，但不会受d′影响。 c值为正代表倾向于肯定回答，c值为负代表倾向于否定回答。从表中数据可以看出，开启近光灯的汽车有最小的c值和β值，被试者的回答有明显的偏向。 响应时间上，行人对近光灯汽车和远光灯汽车的平均响应时间分别为20秒、25秒。安装了附加灯带之后，平均响应时间分别缩短至9秒、11秒。 结论 实验结果发现，在汽车开启附加灯带时，行人对汽车的辨识能力明显提高，反应时间也明显缩短。 在考虑设计智能车灯的同时，可以考虑合理设计车灯样式，降低汽车行驶时的安全风险。 本文来自Accident Analysis and Prevention 110 (2018) 128–135 |
