基于驾驶行为的声屏障设计对行车安全及舒适性评价影响

doi:10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20240093

摘要/Abstract

摘要：

为量化评估声屏障设计对驾驶员驾驶行为及驾驶感受的影响，依托四川天府新区至邛崃高速公路，提出不同复杂度及不同样式的声屏障设计方案，通过构建5个实验场景，招募25名驾驶员进行驾驶模拟实验，分析不同设计方案下驾驶员的驾驶行为及生理、心理变化特性；选取具有代表性的车辆运行指标及驾驶员生理、心理指标，构建基于博弈论组合赋权-Topsis综合评价模型。结果表明：声屏障图案连续性、信息负荷度等指标对驾驶员的驾驶行为、生理及心理产生显著性影响，降低信息负荷度、提高声屏障图案连续性可以有效降低横向加速度标准差、速度标准差，提高行车稳定性及安全性的同时，驾驶员的驾驶舒适性也得到明显提升。

关键词: 声屏障设计, 信息负荷度, 驾驶模拟, 博弈论组合赋权?Topsis法

Abstract:

In order to quantitatively assess how the design of sound barriers affects the driver's behavior and experience， the study proposes various acoustic barrier design schemes for the Sichuan Tianfu New Area-Qionglai Expressway， with different levels of complexity and style. To analyze the driving behavior of subjects under different design schemes， 25 participants were recruited to conduct driving simulation tests in five different scenarios. The study selected representative vehicle operation indexes and physiological and psychological indexes of the subjects. A comprehensive evaluation model was constructed based on the combination of game theory and the Topsis evaluation model. The results of the study are summarized in the following table. The research results indicate that the Topsis comprehensive evaluation model has a significant impact on the driving behavior， physiology， and psychology of the driver. Specifically， the continuity of the sound barrier pattern and the degree of information loading are important indicators. To improve driving stability and safety， it is recommended to reduce the degree of information loading and improve the degree of pattern continuity. These changes can effectively reduce the lateral acceleration standard deviation and speed standard deviation. Additionally， the driver's driving comfort is also improved.

Key words: sound barrier design, information load degree, driving simulation, game theory combinatorial weighting Topsis method

中图分类号:

U417.9

徐强,樊兆董,黄迪,宋太龙,李鑫聃,陈亮. 基于驾驶行为的声屏障设计对行车安全及舒适性评价影响[J]. 吉林大学学报(工学版), 2025, 55(10): 3189-3199.

Qiang XU,Zhao-dong FAN,Di HUANG,Tai-long SONG,Xin-dan LI,Liang CHEN. Influence of noise barrier design based on driving simulation on driving safety and comfort evaluation[J]. Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition), 2025, 55(10): 3189-3199.

图/表 16

图1

图2

图3

表1

图4

表2

图5

图6

表3

图7

图8

图9

表4

表5

表6

表7

基于组合赋权的Topsis法评价结果"

组别	设计效果	正理想解 $C +$	负理想解 $C -$	相对接近度 $S i$	评价结果
对照组	-	0.664	0.461	0.410	4
实验组1		0.482	0.782	0.619	5
实验组2		0.826	0.285	0.256	1
实验组3		0.655	0.588	0.473	3
实验组4		0.484	0.739	0.604	2

表7

参考文献 23

[1]	. 公路声屏障第2部分:总体技术要求 [S].
[2]	[S].
[3]	张雨婷, 郭钰佳. 天府文化在景观声屏障设计中的应用研究[J]. 工业设计, 2020(6): 143-144.
	Zhang Yu-ting, Guo Yu-jia. Research on the application of Tianfu culture in the design of landscape sound barrier[J]. Industrial Design, 2020(6): 143-144.
[4]	阿靖仁. 公路景观设计中地域文化的体现与应用研究[J]. 居舍, 2020 (20): 129-130.
	Jing-ren A. The embodiment and application research of regional culture in highway landscape design[J]. Residence, 2020 (20): 129-130.
[5]	张景威, 常行. 传统文化在高速公路景观设计中的应用[J]. 河南科技, 2014(6): 178.
	Zhang Jing-wei, Chang Xing. Application of traditional culture in highway landscape design[J]. Journal of Henan Science and Technology, 2014(6): 178.
[6]	吴晓. 地域文化视野下的城市道路景观设计研究[D].合肥: 安徽农业大学林学与园林学院, 2019.
	Wu Xiao. Research on urban road landscape design under the vision of regional culture [D]. Hefei: School of Forestry & Landscape Architecture, Anhui Agricultural University, 2019.
[7]	于彦. 基于历史文脉的道路景观设计初探: 以凤阳洪武大道为例[D]. 合肥: 安徽农业大学林学与园林学院, 2022.
	Yu Yan. Exploration of road landscape design based on historical context: Taking hongwu avenue in eengyang as an example[D]. Hefei: School of Forestry & Landscape Architecture, Anhui Agricultural University, 2022.
[8]	商艳. 基于驾驶员眼动特性的草原公路直线段景观单调问题研究[D]. 呼和浩特: 内蒙古农业大学能源与交通工程学院, 2020.
	Shang Yan. Research on landscape monotonicity in straight sections of grassland highways based on driver eye movement characteristics[D]. Hohhot: College of Energy and Traffic Engineering, Inner Mongolia Agricultural University, 2020.
[9]	张婷婷. 地域文化在城市道路景观提升与优化中的应用研究[D]. 桂林: 桂林理工大学艺术学院, 2023.
	Zhang Ting-ting. Research on the application of regional culture in the enhancement and optimization of urban road landscape[D]. Guilin: College of Arts, Guilin University of Technology, 2023.
[10]	李今朝, 李滨杉, 王云, 等. 京台高速公路(泰枣段)声屏障景观设计方案及效果评价研究[J]. 环境科学与管理, 2023, 48(7): 171-176.
	Li Jin-zhao, Li Bin-shan, Wang Yun, et al. Research on landscape design scheme and effectiveness evaluation of sound barrier on Beijing-Taipei expressway (Tai zao section) [J]. Environmental Science and Management, 2023, 48(7): 171-176.
[11]	李南初. 基于驾驶模拟实验的景观因素对驾驶行为的影响研究[D]. 成都: 西南交通大学交通运输与物流学院, 2017.
	Li Nan-chu. Research on the impact of landscape factors on driving behavior based on driving simulation experiments[D]. Chengdu: College of Transport and Logistics, Southwest Jiaotong University, 2017.
[12]	刘江伟, 吴小萍. 基于视觉信息的高速铁路声屏障景观量化分析探讨[J]. 铁道学报, 2020, 42(2): 124-130.
	Liu Jiang-wei, Wu Xiao-ping. Exploring the quantitative analysis of high-speed railway sound barrier landscape based on visual information[J]. Journal of the China Railway Society, 2020, 42(2): 124-130.
[13]	World Health Organization.世界卫生统计报告[R/OL].[2023-08-22]. .
[14]	丁旭, 王海晓, 高明星, 等. 公路隧道出入口驾驶员视觉负荷评价与建模[J]. 隧道建设(中英文), 2022, 42(4): 679-687.
	Ding Xu, Wang Hai-xiao, Gao Ming-xing, et al. Evaluation and modeling of visual load on drivers at road tunnel entrances and exits[J]. Tunnel Construction, 2022, 42(4): 679-687.
[15]	高梦圆. 考虑景观围合度的长直线公路驾驶行为特性研究[D]. 青岛: 青岛理工大学土木工程学院, 2023.
	Gao Meng-yuan. Characterization of driving behavior on long straight highways considering landscape enclosure[D]. Qingdao: School of Civil Engineering, Qingdao University of Technology, 2023.
[16]	叶飞, 张兴冰, 苏恩杰, 等. 基于驾驶舒适性的公路隧道侧壁装饰研究[J]. 现代隧道技术, 2022, 59(4): 196-203.
	Ye Fei, Zhang Xing-bing, Su En-jie, et al. Research on side wall decoration of highway tunnels based on driving comfort[J]. Modern Tunnelling Technology, 2022, 59(4): 196-203.
[17]	马爱英, 高明星, 朱守林. 草原公路路侧景观对驾驶员心率变异的影响研究[J]. 科学技术与工程, 2016, 16(29): 312-316.
	Ma Ai-ying, Gao Ming-xing, Zhu Shou-lin. A study on the impact of grassland highway roadside landscape on driver heart rate variability[J]. Science Technology and Engineering, 2016, 16(29): 312-316.
[18]	叶飞, 应凯臣, 苏恩杰, 等. 基于眼动指标的公路隧道洞口景观设计舒适性及安全性评价[J]. 同济大学学报:自然科学版, 2021, 49(2): 218-226.
	Ye Fei, Ying Kai-chen, Su En-jie, et al. Comfort and safety evaluation of landscape design for highway tunnel openings based on eye movement indicators[J]. Journal of Tongji University(Natural Science), 2021, 49(2): 218-226.
[19]	杨鑫. 公路隧道景观对驾驶心理调适作用规律研究[D]. 重庆: 重庆交通大学交通运输学院, 2021.
	Yang Xin. A study on the role of highway tunnel landscape in adjusting driving psychology[D]. Chongqing: College of Traffic and Transportation, Chongqing Jiaotong University, 2021.
[20]	冯芝梅, 郭明洋, 贺玉龙, 等. 基于组合赋权-改进TOPSIS法的城市慢行三网融合评价方法[J]. 交通信息与安全, 2023, 41(4): 163-172.
	Feng Zhi-mei, Guo Ming-yang, He Yu-long, et al. Evaluation method for urban slow traffic network integration based on combination weighting and improved TOPSIS method[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2023, 41(4): 163-172.
[21]	毛明松, 邹瑞云, 毛福华,等. 基于排序学习的主客观组合赋权研究[J]. 统计与决策, 2024, 40(2): 67-72.
	Mao Ming-song, Zou Rui-yun, Mao Fu-hua, et al. Research on subject-objective combination assignment based on ranking learning[J]. Statistics & Decision, 2024, 40(2): 67-72.
[22]	吕安涛, 高勇斌, 韩汶, 等. 基于博弈论组合赋权-TOPSIS法的交通运输企业综合信用评价[J].山东大学学报:理学版, 2024,59(9):88-97.
	An-tao Lyu, Gao Yong-bin, Han Wen, et al. Comprehensive credit evaluation of transportation enterprises based on game theory com-bination weighting TOPSIS method[J]. Journal of Shandong University(Natural Science), 2024,59(9):88-97.
[23]	赵晓华, 樊兆董, 张常奋, 等. 基于TOPSIS与灰色局势决策的无信号交叉口交通安全设施综合评估[J]. 北京工业大学学报, 2019, 45(7): 671-678.
	Zhao Xiao-hua, Fan Zhao-dong, Zhang Chang-fen, et al. Comprehensive evaluation of traffic safety facilities at unsignalized intersections based on TOPSIS and grey situation decision-making[J]. Journal of Beijing University of Technology, 2019, 45(7): 671-678.

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指标类型	选取依据
行驶速度	反映驾驶员在道路行驶时主观上判断为安全的期望车速，与道路限速值越接近表明安全性越高
横向加速度	反映驾驶员驾驶车辆的稳定性，车辆稳定性越高，则安全性及舒适性越高
横向加速度标准差	反映行车的速度波动情况，数值越小，则车速前后变化越小，行驶越稳定
瞳孔直径	反映驾驶环境对视觉的刺激程度，瞳孔直径高于正常值，则视觉刺激较大，眼部舒适性较差
注视时间	反映被注视对象对驾驶员的吸引程度或驾驶员进行正确判断所需要的时间
注视次数	反映被注视对象对驾驶员的吸引程度
SDNN	心率变异性的指标之一，评估心脏交感神经和副交感神经的平衡状态，用于反映驾驶员心理压力
RMSSD	心率变异性的指标之一，指相邻正常心动周期差值的均方根，反映驾驶员心率快慢的变化程度
低频/高频（Low frequency/High frequency，LF/HF）	心率变异性的指标之一，指交感神经与副交感神经的相对活跃程度，反映驾驶员的心理负荷程度

组别	配对样本	差值95%置信区间		t	显著性（双尾）
组别	配对样本	下限	上限	t	显著性（双尾）
路段一（500 m）	对照组—实验组1	-2.488 817 50	-1.563 551 46	-9.908	.000^*
	对照组—实验组2	-.176 091 26	1.493 761 06	1.785	.108
	对照组—实验组3	-3.903 110 97	-3.478 986 46	-39.374	.000^*
	对照组—实验组4	-11.082 110 32	-9.571 268 88	-30.924	.000^*
路段二（900 m）	对照组—实验组1	2.091 719 64	2.997 195 05	12.714	.000^*
	对照组—实验组2	2.972 498 72	3.702 796 08	20.677	.000^*
	对照组—实验组3	-8.794 931 52	-6.097 018 44	-12.487	.000^*
	对照组—实验组4	-6.995 320 43	-6.659 303 79	-91.927	.000^*

指标类型	指标代码	指标名称	单位
驾驶行为数据	B1	平均行驶车速	m·s^-1
驾驶行为数据	B2	横向加速度标准差	m·s^-2
眼动数据	B3	瞳孔直径	mm
	B4	注视时间	s
	B5	注视次数	次
心率数据	B6	SDNN	ms
	B7	RMSSD	ms
	B8	LF/HF	-
问卷数据	B9	图案的连续性	-
	B10	色彩舒适度	-
	B11	路景融合度	-
	B12	信息负荷度	-

指标类型	准则层权重	指标代码	指标名称	因素层权重
驾驶行为指标	0.599 6	B1	平均行驶车速	0.250 0
驾驶行为指标	0.599 6	B2	横向加速度标准差	0.750 0
眼动指标	0.210 9	B3	瞳孔直径	0.637 0
		B4	注视时间	0.104 7
		B5	注视次数	0.258 3
心率指标	0.133 9	B6	SDNN	0.247 9
		B7	RMSSD	0.282 6
		B8	LF/HF	0.469 4
问卷数据指标	0.055 6	B9	图案连续性	0.131 8
		B10	色彩舒适度	0.131 8
		B11	路景融合度	0.067 8
		B12	信息负荷度	0.668 5

指标代码	指标名称	熵权法客观权重	AHP法主观权重	组合权重
B1	平均行驶车速	0.061 6	0.149 9	0.089 6
B2	横向加速度标准差	0.159 0	0.449 6	0.251 3
B3	瞳孔直径	0.095 5	0.134 4	0.107 8
B4	注视时间	0.072 1	0.022 1	0.056 2
B5	注视次数	0.079 2	0.054 5	0.071 4
B6	SDNN	0.085 0	0.011 8	0.061 8
B7	RMSSD	0.099 8	0.032 5	0.078 4
B8	LF/HF	0.068 8	0.089 6	0.075 4
B9	图案连续性	0.068 2	0.007 3	0.048 9
B10	色彩舒适度	0.069 2	0.007 3	0.049 6
B11	路景融合度	0.048 2	0.003 7	0.034 1
B12	信息负荷度	0.093 2	0.037 2	0.075 4