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高速公路长隧道入口段昼间照明优化方法技术

技术编号:9312330 阅读:155 留言:0更新日期:2013-11-06 18:45
本发明专利技术公开了一种高速公路长隧道入口段昼间照明优化方法,该方法采集隧道环境照度、驾驶人视觉适应时间、驾驶人瞳孔面积数据,建立驾驶人瞳孔面积与照度模型,照度与隧道纵深模型和驾驶人视觉适应模型;利用软件做出驾驶人瞳孔面积、视觉适应时间、相应环境照度之间的三维曲面,根据曲面所得参数建立函数模型并根据计算最终求得隧道纵深、车速与隧道优化照度之间的关系。本方法不仅能消除昼间隧道环境行车时,因照度差异造成的暗适应问题,减少视觉障碍诱发的交通事故,同时能大幅度降低隧道照明设施电能消耗。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及交通安全领域,具体涉及一种高速公路长隧道入口段昼间照明优化方法
技术介绍
随着我国公路建设逐渐向西部推进,越来越多的公路隧道被建成和投入运营。隧道作为道路上的特殊构造物,具有环境封闭、内外差异大的特点,尤其是照明环境差异极其明显。受结构、环境特点限制,隧道成为道路上事故高发的黑点或段。一旦发生道路交通事故,又存在救援困难、交通组织复杂、损失较重的问题,对道路的运行效益具有极大影响。在人、车、路和环境的系统中,驾驶人是影响交通安全的决定性因素。而驾驶是以视觉为引导的,相关信息循环加工、产生决策的过程。在上述过程中,视知觉是决定性因素。受人眼生理功能限制,在环境照度发生变化时,会产生明、暗适应问题,造成视觉认知功能短时障碍,严重影响行车安全。为提高隧道内外环境一致性,减少上述问题的发生,隧道环境中往往要设置照明设施,以改善视场环境。在我国的隧道通风照明标准中,较为详细地给出隧道照明相关参数和设计方法,但存在诸多问题未能全面考虑,致使存在很大安全隐患。在实际隧道照明中,考虑设施施工技术和运营管理的简易性,照度实际值与标准又存在差异,与驾驶人需求相去甚远,进一步加重环境突变带来的安全隐患。与此同时,隧道照明不仅需要配置较多机电设施,而且运营中耗费大量电能,造成运营成本居高不下。按照国家标准规定,长度大于100m的公路隧道应设置照明,每延公里隧道照明负荷应不小于60Kw,照明时间按每日10小时计算,年平均耗电量达21.6万度(折合成标准煤76吨),导致公路隧道照明成为运营单位的沉重负担。节能是长期目标,但是不能以降低隧道运营安全为代价来降低能耗,有些运营单位为了降低隧道运营费用,往往采取开启1/4到1/2左右,有的隧道甚至干脆不开灯,造成隧道内环境照度很低,且亮暗不均匀,很容易导致驾驶人视觉产生疲劳,带来了严重的安全隐患。隧道照明的安全性与节能性存在着此消彼长的矛盾。针对隧道照明问题,国内外开展了诸多研究并取得一些成果,但均未能明确解决上述问题。赵炜华,刘浩学等,利用眼动仪研究驾驶人在隧道行车过程中视觉特征参数变化规律,并建立模型进行分析。同济大学利用瞳孔面积变化进行隧道行车安全水平评价,并提出了很多结论。但从研究内容和方法来看,将瞳孔面积变化完全归因于驾驶人心理紧张程度,而未考虑环境照度和暗适应时间的影响。张亚林对高速公路短隧道照明问题进行研究,但短隧道所产生的暗适应问题并不明显。同样,涂耕等研究了短隧道照明参数,但并未涉及长隧道条件下相关数值。近两年的隧道照明问题研究,则更多的集中于LED的使用问题。国外对于隧道照明的研究,多从驾驶人视觉变化以及明暗适应与交通安全关系角度开展,提出昼间隧道入口段照度值。国外隧道照明标准中所提出的各参数,则主要是基于CIE曲线所定制。但由于行车速度和交通条件不同,加上国内外驾驶人生理和心理差异,其相关参数的计算方法与国内需求存在较大区别。但由于行车速度和交通条件差异,其各段长度计算方法与国内需求存在较大差异。虽然上述研究取得了一些成果,但均未能明确解决上述相关问题。因此,基于现有隧道照明研究和实践中的问题,从驾驶人视觉认知和变化规律入手,以隧道环境照度为研究对象,提出了一种高速公路长隧道入口段昼间照明优化方法。
技术实现思路
本专利技术的目的在于,提供一种高速公路长隧道入口段昼间照明优化方法。为了实现上述任务,本专利技术采取如下的技术解决方案:一种高速公路长隧道入口段昼间照明优化方法,该方法包括以下步骤:步骤一,采集驾驶人瞳孔面积、隧道环境照度、驾驶人视觉适应时间数据;步骤二,根据步骤一采集的驾驶人瞳孔面积、环境照度和驾驶人视觉适应时间数据分别建立驾驶人瞳孔面积与照度模型,照度与隧道纵深模型和驾驶人视觉适应模型;其中驾驶人瞳孔面积与照度模型为:取驾驶人瞳孔面积为Q、隧道环境照度为l,对昼间高速公路隧道入口段数据样本建立ln(Q×l)与ln(l)的关系图并进行回归分析,驾驶人瞳孔面积与环境照度存在如式(1)的关系:ln(Ql)=8.368-0.576lnl    (1)将式(1)进行转换,整理得到驾驶人瞳孔面积Q与隧道环境照度l的关系函数,如式(2)所示:Q=e8.368l-1.576    (2)照度与隧道纵深模型:隧道环境照度l与隧道纵深d是乘幂关系,拟合的关系式为:l=17963d-0.959    (3)驾驶人视觉适应模型:构建驾驶人瞳孔面积Q、驾驶人在隧道中视觉适应时间t和相应隧道环境照度l的二元四次函数:Q=x0+x1t4+x2t3+x3t2+x4t+x5l4+x6l3+x7l2+x8l+x9tl3+x10tl2+x11tl+x12t2l2+   (4)x13t2l+x14t3l+ε式中:ε~N(0,σ2),表示随机误差的变量;通过对驾驶人瞳孔面积Q与驾驶人在隧道中视觉适应时间t和相应隧道环境照度l多次测量统计,取得i组数值:(ti4,ti3,ti2,ti1,li4,li3,li2,li1,tili3,tili2,tili,ti2li2,ti2li,ti3li,yi),i=1,2,…,n.(5)构成方程组如下: y 1 = x 0 + x 1 t 1 4 + · · · + x 14 t 1 3 本文档来自技高网
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【技术保护点】
一种高速公路长隧道入口段昼间照明优化方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:步骤一,采集驾驶人瞳孔面积、隧道环境照度、驾驶人视觉适应时间数据;步骤二,根据步骤一采集的驾驶人瞳孔面积、环境照度和驾驶人视觉适应时间数据分别建立驾驶人瞳孔面积与照度模型,照度与隧道纵深模型和驾驶人视觉适应模型;其中驾驶人瞳孔面积与照度模型为:取驾驶人瞳孔面积为Q、隧道环境照度为l,对昼间高速公路隧道入口段数据样本建立ln(Q×l)与ln(l)的关系图并进行回归分析,驾驶人瞳孔面积与环境照度存在如式(1)的关系:ln(Ql)=8.368?0.576lnl????(1)将式(1)进行转换,整理得到驾驶人瞳孔面积Q与隧道环境照度l的关系函数,如式(2)所示:Q=e8.368l?1.576????(2)照度与隧道纵深模型:隧道环境照度l与隧道纵深d是乘幂关系,拟合的关系式为:l=17963d?0.959????(3)驾驶人视觉适应模型:构建驾驶人瞳孔面积Q、驾驶人在隧道中视觉适应时间t和相应隧道环境照度l的二元四次函数:Q=x0+x1t4+x2t3+x3t2+x4t+x5l4+x6l3+x7l2+x8l+x9tl3+x10tl2+x11tl+x12t2l2+????(4)x13t2l+x14t3l+ε式中:ε~N(0,σ2),表示随机误差的变量;通过对驾驶人瞳孔面积Q与驾驶人在隧道中视觉适应时间t和相应隧道环境照度l多次测量统计,取得i组数值:(ti4,ti3,ti2,ti1,li4,li3,li2,li1,tili3,tili2,tili,ti2li2,ti2li,ti3li,yi),i=1,2,…,n.(5)构成方程组如下:y1=x0+x1t14+···+x14t13l1+ϵ1y2=x0+x1t24+···+x14t23l2+ϵ2...yn=x0+x1tn4+···+x14tn3ln+ϵn---(6)其中:ε1,ε2,…,εn相互独立,将方程组转化成矩阵形式如式(7):Y=λX+ε(7)其中:Y=y1y2...yn,λ=1t14t13...t13l11t24t23...t23l2...............1tn4tn3...tn3ln,X=x0x1...x14向量Y,λ都是已知的,利用最小二乘法,计算出向量X的估计值,过程如下:根据最小二乘法定义可以得到式(8):F(x0,x1,···,x14)=Σi=1n(yi-x0-x1ti4-···-x14ti3li)2---(8)向量X的最小二乘估计值,应满足F取最小值时的解,对Q求偏导数,可以得到正规方程组如式(9):nx0+x1Σti4+···+x14Σti3li=Σyix0Σti4+x1Σti4ti4+···+x14Σti4ti3li=Σti4yi...x0Σti3li+x1Σti3liti4+···+x14Σti3liti3li=Σti3liyi---(9)相应的矩阵形式为λTY=λTλX,λTλ列满秩,故向量X有唯一解,将其代入驾驶人瞳孔面积Q与驾驶人在隧道中视觉适应时间t和相应隧道环境照度l的二元四次函数式(4)中,即获得驾驶人视觉适应函数模型,如式(10)所示:Q=?0.151t4?35417×10?10l4?1.7093×1O?5l3?0.0146l2?8.3614×10?6tl3+0·0104tl2?0·00l2t2l2+0·0151t3l????(10)步骤三:昼间长隧道入口段照明优化利用matlab软件做出驾驶人瞳孔面积Q、视觉适应时间t、相应环境照度l之间的三维曲面,驾驶人视觉适应函数模型中,瞳孔面积作因变量,分别对驾驶人在隧道中视觉适应时间t和相应隧道环境照度l求偏导数,建立式(11)方程组:∂Q&Partia...

【技术特征摘要】
1.一种高速公路长隧道入口段昼间照明优化方法,其特征在于,该方法包括
以下步骤:
步骤一,采集驾驶人瞳孔面积、隧道环境照度、驾驶人视觉适应时间数据;
步骤二,根据步骤一采集的驾驶人瞳孔面积、环境照度和驾驶人视觉适应时
间数据分别建立驾驶人瞳孔面积与照度模型,照度与隧道纵深模型和驾驶人视觉
适应模型;
其中驾驶人瞳孔面积与照度模型为:
取驾驶人瞳孔面积为Q、隧道环境照度为l,对昼间高速公路隧道入口段数
据样本建立ln(Q×l)与ln(l)的关系图并进行回归分析,驾驶人瞳孔面积与环境照
度存在如式(1)的关系:
ln(Ql)=8.368-0.576lnl    (1)
将式(1)进行转换,整理得到驾驶人瞳孔面积Q与隧道环境照度l的关系函数,
如式(2)所示:
Q=e8.368l-1.576    (2)
照度与隧道纵深模型:
隧道环境照度l与隧道纵深d是乘幂关系,拟合的关系式为:
l=17963d-0.959    (3)
驾驶人视觉适应模型:
构建驾驶人瞳孔面积Q、驾驶人在隧道中视觉适应时间t和相应隧道环境照
度l的二元四次函数:
Q=x0+x1t4+x2t3+x3t2+x4t+x5l4+x6l3+x7l2+x8l+x9tl3+x10tl2+x11tl+x12t2l2+    (4)
x13t2l+x14t3l+ε
式中:ε~N(0,σ2),表示随机误差的变量;
通过对驾驶人瞳孔面积Q与驾驶人在隧道中视觉适应时间t和相应隧道环
境照度l多次测量统计,取得i组数值:
(ti4,ti3,ti2,ti1,li4,li3,li2,li1,tili3,tili2,tili,ti2li2,ti2li,ti3li,yi),i=1,2,…,n.(5)
构成方程组如下:
y 1 = x 0 + x 1 t 1 4 + · · · + x 14 t 1 3 l 1 + ϵ 1 y 2 = x 0 + x 1 t 2 4 + · · · + x 14 t 2 3 l 2 + ϵ 2 . . . y n = x 0 + x 1 t n 4 + · · · + x 14 t n 3 l n + ϵ n - - - ( 6 ) ]]>其中:ε1,ε2,…,εn相互独立,
将方程组转化成矩阵形式如式(7):
Y=λX+ε(7)
其中: Y = y 1 y 2 . . . y n , λ = 1 t 1 4 t 1 3 . . . t 1 3 l 1 1 t 2 4 t 2 3 . . . t 2 3 l 2 . . . . . . . . . . . . . . . 1 t n 4 t n 3 . . . t n 3 l n , X = x 0 x ...

【专利技术属性】
技术研发人员:刘浩学赵炜华谢陈江林淼
申请(专利权)人:长安大学
类型:发明
国别省市:

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