【摘 要】
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立交入口作为交通分流节点对立交区域的通行效率和安全有重要影响。在雨天夜间环境下,立交入口路段识认性降低,容易阻碍驾驶员获取必要的行车信息,甚至产生错误引导。本研究
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立交入口作为交通分流节点对立交区域的通行效率和安全有重要影响。在雨天夜间环境下,立交入口路段识认性降低,容易阻碍驾驶员获取必要的行车信息,甚至产生错误引导。本研究首先通过立交入口路段道路几何特征、标志标线设置等相关资料,从人—车—路—环境分析了影响雨天夜间行车驾驶员立交入口识认性的因素,并通过主成分分析法确定了减速车道长度、环境照度、车速和标志信息量为识认性关键影响因素。然后在雨天夜间的条件下进行了实车眼动试验,获取了驾驶员注视点分布、注视次数、注视时间、瞳孔直径、注视角度等眼动数据,通过对试验数据进行归类、检验等统计学处理,分析驾驶员在立交入口路段行车过程中的眼动变化规律,进而对驾驶员寻路过程进行研究,将立交入口识认路段进行划分。量化不同因素对驾驶员识认立交入口的影响程度,并通过相关性分析,提出基于驾驶员累积注视时间的雨天夜间环境下立交入口识认性评价指标。采用BP人工神经网络方法,建立了雨天夜间城市立交入口路段识认性评价模型,并对模型的有效性和可靠性进行了验证。最后,针对雨天夜间环境下立交入口识认性存在的问题,提出了相关改善措施及建议。本研究中数据分析成果和建立的识认性评价模型,可作为实际立交入口路段识认性评价的一种技术手段,也可为其识认性改善提供理论依据。
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