CN114732410B - 隧道疲劳唤醒段设置方法、装置和道路隧道 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种隧道疲劳唤醒段设置方法和装置以及道路隧道。该隧道疲劳唤醒段设置方法包括确定疲劳唤醒段的多个颜色和亮度；基于多个样本，生成在多个不同车速下驾驶员的唤醒维持时间随刺激量变化的多个唤醒维持时间模型，样本包括在所述多个颜色和亮度下不同驾驶员在不同刺激量下的唤醒维持时间；根据所述隧道的规定车速，通过所述唤醒维持时间模型确定待设置疲劳唤醒段的长度和间距；基于所确定的疲劳唤醒段的长度和间距，在所述隧道中设置一个或多个疲劳唤醒段。本发明能为在各高速公路特长隧道中设置有效的疲劳唤醒段提供支持，从而能满足驾驶员在各特长隧道中安全舒适行车的生理心理需求。

Description

隧道疲劳唤醒段设置方法、装置和道路隧道
技术领域
本申请涉及道路照明技术领域，尤其是涉及隧道疲劳唤醒段设置方法和装置。此外，本申请还涉及相关的道路隧道。
背景技术
高速公路特长隧道具有空间狭小、封闭性强、隧道侧壁单调、隧道中间段亮度较低、噪音大且烟尘扩散较慢等特点。隧道空间结构净空的限制也会约束行车环境，在较长的隧道中行驶时，驾驶员长时间接收重复单调的信息，易产生生理机能下降，导致驾驶员出现反应迟钝、知觉减弱、意识水平下降、警觉性降低、心理压抑等状况，逐渐产生驾驶疲劳，处于疲劳状态的驾驶员在驶出隧道时还易存在超速逃逸等不良驾驶行为，给行车带来安全风险。
当前，有提出在特长隧道内设置疲劳唤醒段以缓解特长隧道内驾驶员驾驶疲劳。但是，当前方案往往是基于经验数据来设置疲劳唤醒段，即使部分方案搭建了简单的仿真场景，也难以仿真隧道内的亮度及色温等光环境特性对驾驶员安全行车的真实影响，导致所设置的疲劳唤醒段无法真正起到唤醒驾驶员的作用。
对此，为使公路隧道、尤其是高速公路特长隧道疲劳唤醒段技术满足驾驶员在特长隧道中安全舒适行车的生理心理需求，需要寻求测算高速公路特长隧道疲劳唤醒段设置参数或设置疲劳唤醒段的解决方案，以期为在各高速公路特长隧道广泛设置有效的疲劳唤醒段提供支持，从而能满足驾驶员在各特长隧道中安全舒适行车的生理心理需求。
本背景技术描述的内容仅为了便于了解本领域的相关技术，不视作对现有技术的承认。
发明内容
因此，本发明实施例意图提供一种隧道疲劳唤醒段设置方法和装置以及相关的道路隧道，其能为在各高速公路特长隧道中设置有效的疲劳唤醒段提供支持，从而能满足驾驶员在各特长隧道中安全舒适行车的生理心理需求。
在本发明的实施例中，提供一种隧道疲劳唤醒段设置方法，其包括：
S130：确定疲劳唤醒段的多个颜色和亮度；
S160：基于多个第五样本，生成在多个不同车速下驾驶员的唤醒维持时间随刺激量变化的多个唤醒维持时间模型，所述第五样本包括在所述多个颜色和亮度下不同驾驶员在不同刺激量下的唤醒维持时间；
S170：根据所述隧道的规定车速，通过所述唤醒维持时间模型确定待设置疲劳唤醒段的长度和间距；
S180：基于所确定的疲劳唤醒段的长度和间距，在所述隧道中设置一个或多个疲劳唤醒段。
在本发明的实施例中，每个所述唤醒维持时间模型具有唤醒维持时间随刺激量变化而大致恒定的第一平台段，唤醒维持时间随刺激量增大而增大的第二提升段和唤醒维持时间随刺激量变化而大致恒定的第三平台段。
在本发明的实施例中，每个所述唤醒维持时间模型如下式所示：
其中，T为唤醒维持时间，Q为刺激量，t0,t1,t2,a,b,c为模型参数，q0,q1,q2为刺激量范围的端点值，i指代唤醒维持时间模型的序号，所述模型参数和端点值因唤醒维持时间模型不同而不同。
优选地，所述多个唤醒维持时间模型分别如下式所示：
①第一车速
式中：T1——第一车速的疲劳唤醒段唤醒后驾驶员唤醒维持时间；
Q1——第一车速的疲劳唤醒段刺激量。
②第二车速
式中：T2——第二车速的疲劳唤醒段唤醒后驾驶员唤醒维持时间；
Q2——第二车速的疲劳唤醒段刺激量。
③第三车速
式中：T3——第三车速的疲劳唤醒段唤醒后驾驶员唤醒维持时间；
Q3——第三车速的疲劳唤醒段刺激量。
在本发明的实施例中，所述步骤S170包括：
S171：确定对应所述规定车速的唤醒维持时间模型；
S172：获取所确定的唤醒维持时间模型的第三平台段对应的唤醒维持时间和最小刺激量；
S173：由所述第三平台段对应的最小刺激量、所述颜色和所述亮度确定疲劳唤醒段的第一长度；
S174：由所述唤醒维持时间确定疲劳唤醒段的第一间距。
在本发明的实施例中，所述步骤S170还包括：
S175：获取所述隧道的长度；
S176：基于所述隧道的长度、所述第一长度和第一间距，由所确定的唤醒维持时间模型确定末段疲劳唤醒段的第二长度和第二间距。
在本发明的实施例中，所述步骤S180包括：在隧道中间段基于所述第一长度和第一间距设置中间段疲劳唤醒段，在隧道末段基于所述第二长度和第二间距设置末段疲劳唤醒段。
在本发明的实施例中，所述步骤S160包括：
S161：基于在参考车速下获得的多个第五样本，生成在参考车速下驾驶员的唤醒维持时间随刺激量变化的参考唤醒维持时间模型，优选地所述参考车速为零，即静止状态；
S162：基于回归分析算法处理所述参考唤醒维持时间模型，以生成分别对应所述多个不同车速的所述多个唤醒维持时间模型。
在本发明的实施例中，所述方法还包括：
S150：基于多个第四样本，生成驾驶员的唤醒程度随刺激量变化的唤醒程度模型，所述第四样本包括在所述多个颜色和亮度下不同驾驶员在不同刺激量下的唤醒程度。
在本发明的实施例中，所述步骤S160包括：利用所述唤醒程度模型确定的最小刺激量来约束所述多个唤醒维持时间模型。
在本发明的实施例中，所述方法还包括：
S140：获取用于生成所述第四样本和第五样本的第三实验数据，包括：
S141：使得多个实验驾驶员之一在隧道中间段的照明环境中视认第四预定时长，以采集非刺激状态的第四心率变异性数据；
S142：以所述多个颜色之一和所述亮度模拟疲劳唤醒段，以多个第五预定时长之一刺激以唤醒实验驾驶员，以采集刺激状态的第五心率变异性数据；
S143：关闭模拟疲劳唤醒段，使得实验驾驶员恢复在隧道中间段的照明环境中视认第六预定时长，以采集唤醒状态的第六心率变异性数据；
S144：针对每个第五预定时长，重复步骤S142和S143直至结束；
S145：针对每个实验驾驶员，重复步骤S141至144直至结束；
S146：针对每个颜色，重复步骤S141至S145直至结束。
在本发明的实施例中，所述第四样本根据第四和第五心率变异性数据获得。在本发明的实施例中，所述第五样本至少根据第六心率变异性数据获得。
在本发明的实施例中，所述步骤S130包括：
S131：获取用于生成第三样本的第二实验数据；
S132：利用唤醒程度量化模型处理所述第二实验数据，以获得第三样本，所述第三样本包括不同驾驶员在不同颜色下的唤醒程度；
S133：基于所述第三样本，确定所述唤醒程度阈值；
S134：基于确定的亮度和所述唤醒程度阈值，选择所述多种颜色。
在本发明的实施例中，所述步骤S131包括：
S1311：使得多个实验驾驶员之一在隧道中间段的照明环境中视认第一预定时长，以采集非刺激状态的第一心率变异性数据；
S1312：以所述颜色库中的颜色之一和亮度组中的亮度之一模拟疲劳唤醒段，以第二预定时长刺激以唤醒实验驾驶员，以采集刺激状态的第二心率变异性数据；
S1313：关闭该模拟疲劳唤醒段，使得实验驾驶员恢复在隧道中间段的照明环境中视认第三预定时长；
S1314：针对颜色库中的每个颜色，重复步骤S1311至S1313直至结束；
S1315：针对每个实验驾驶员，重复步骤S1311至1314直至结束；
S1316：针对亮度组中的每种亮度，重复步骤S1311至S1315直至结束。在本发明的实施例中，所述第三样本根据第一和第二心率变异性数据获得，所述颜色库中的颜色数量大于或等于被选择的多个颜色数量。
在本发明的实施例中，所述方法还包括：
S110：根据确定的驾驶疲劳度阈值和所述规定车速，确定疲劳唤醒段的起始设置位置。
在本发明的实施例中，所述步骤S180包括：基于疲劳唤醒段的起始设置位置、长度和间距，在所述隧道中设置一个或多个疲劳唤醒段。
在本发明的实施例中，所述步骤S110包括：
S111：确定至少一个入口段的长度；
S112：确定至少一个过渡段的长度；
S113：基于所述驾驶疲劳度阈值和所述规定车速，确定驾驶员在隧道中间段产生疲劳时的行车距离；
S114：基于所述至少一个入口段的长度、所述至少一个过渡段的长度和所述行车距离，确定所述起始设置位置。
优选地，所述驾驶疲劳度相对于心率变异性的模型如下式所示：
式中：Aij——第i个驾驶员隧道中在驾驶时间j时刻的驾驶疲劳度；
——第i个驾驶员在驾驶时间j时刻的心率变异性；
——第i个驾驶员在平静时的心率变异性。
优选地，所述多个疲劳度模型如下式所示：
①第一车速
②第二车速
③第三车速
式中：A——驾驶员在隧道环境下的驾驶疲劳度；
t——驾驶员在隧道环境下的驾驶时间。
在本发明的实施例中，所述步骤S113包括：
S1132：基于多个第一样本，根据给定的驾驶疲劳度相对于心率变异性的模型确定所述疲劳驾驶度阈值，所述第一样本包括不同驾驶员分别在平静状态时和在隧道环境下驾驶感到疲劳时的心率变异性；
S1133：基于多个第二样本，生成在不同车速下驾驶员的驾驶疲劳度随时间变化的多个疲劳度模型，所述第二样本包括不同驾驶员在不同车速下在隧道环境下驾驶的不同时刻的驾驶疲劳度；
S1134：基于所述驾驶疲劳度阈值和所述规定车速，通过所述疲劳度模型确定驾驶员在隧道中间段产生疲劳时的行车距离。
在本发明的实施例中，所述步骤S113还包括：
S1131：获取用于生成所述第一样本和第二样本的第一实验数据，具体包括：
S11311：采集多个实验驾驶员之一处于平静状态下的心率变异性数据；
S11312：使驾驶员驾驶车辆以多个实验车速之一进入隧道，并实时获取驾驶员的心率变异性数据；
S11313：获取驾驶员在驾驶过程中感到疲劳的时刻，用于确定驾驶员在该时刻的心率变异性数据；
S11314：针对每个实验驾驶员、针对每一实验车速，重复步骤S11311～S11313直至结束。
在本发明的实施例中，所述方法还包括：
S120：基于确定的驾驶员目高和所述规定车速，确定疲劳唤醒段的设置高度；
所述步骤S180包括：基于疲劳唤醒段的设置高度、长度和间距，在所述隧道中设置一个或多个疲劳唤醒段。
在本发明的实施例中，所述疲劳唤醒段包括设置在道路两侧的所述多个颜色交替出现的洗墙灯，所述洗墙灯具有所述亮度。
在本发明的实施例中，提供一种隧道疲劳唤醒段设置装置，其包括：
第一确定单元，配置成确定疲劳唤醒段的多个颜色和亮度；
生成单元，配置成基于多个第五样本，生成在多个不同车速下驾驶员的唤醒维持时间随刺激量变化的多个唤醒维持时间模型，所述第五样本包括在所述多个颜色和亮度下不同驾驶员在不同刺激量下的唤醒维持时间；
第二确定单元，配置成根据所述隧道的规定车速，通过所述唤醒维持时间模型确定待设置疲劳唤醒段的长度和间距；
设置单元，配置成基于所确定的疲劳唤醒段的长度和间距，在所述隧道中设置一个或多个疲劳唤醒段。
在本发明的实施例中，提供一种道路隧道，其包括根据本发明任一实施例所述的隧道疲劳唤醒段设置方法设置的疲劳唤醒段。
借助于本发明实施例所提供的设置方法、测算方法及其装置，从驾驶员在高速公路特长隧道中安全舒适行车的生理心理需求的角度，得到满足驾驶员生理心理需求的疲劳唤醒段的设置方式或设置参数，从而实现安全、舒适、合理、有效唤醒驾驶员的高速公路特长隧道疲劳唤醒段设置技术。
本发明实施例的可选特征和其他效果一部分在下文描述，一部分可通过阅读本文而明白。
附图说明
以下，结合附图来详细说明本发明的实施例，所示出的元件不受附图所显示的比例限制且附图中相同或相似的附图标记表示相同或类似的元件，其中：
图1示出了根据本发明实施例的设置方法的第一示例性流程图；
图2示出了根据本发明实施例的设置方法的第二示例性流程图；
图3示出了根据本发明实施例的设置方法的第三示例性流程图；
图4示出了根据本发明实施例的设置方法的第四示例性流程图；
图5示出了根据本发明实施例的设置方法的第五示例性流程图；
图6示出了根据本发明实施例的设置方法的第六示例性流程图；
图7示出了根据本发明实施例的设置方法的第七示例性流程图；
图8示出了根据本发明实施例的设置方法的第八示例性流程图；
图9示出了根据本发明实施例的设置方法的第九示例性流程图；
图10示出了根据本发明实施例的设置方法的第十示例性流程图；
图11示出了根据本发明实施例的驾驶疲劳度平均值随时间变化规律图；
图12示出了根据本发明实施例的人眼适应亮度曲线示意图；
图13A至C示出了根据本发明实施例的不同运行速度行驶时视觉可能刺激的区域及高度图；
图13D示出了根据本发明实施例的视觉可能刺激的区域及高度的立体计算示意图；
图14A示出了用于本发明实施例的实验场地示意图；
图14B示出了用于本发明实施例的实验场地示意图；
图15示出了根据本发明实施例的各个颜色的主观评价刺激强度排序示意图；
图16示出了根据本发明实施例的不同色彩疲劳唤醒段刺激后的唤醒程度的示意图；
图17示出了根据本发明实施例的不同侧壁亮度疲劳唤醒段刺激后唤醒程度的示意图；
图18示出了根据本发明实施例的疲劳唤醒段长度与各因素指标的关系示意图；
图19示出了根据本发明实施例的刺激量与唤醒程度的拟合曲线示意图；
图20示出了根据本发明实施例的不同刺激量疲劳唤醒段唤醒后驾驶员的心率变异性数据变化规律；
图21示出了根据本发明实施例的唤醒维持时间与疲劳唤醒段刺激量相关关系示意图；
图22示出了根据本发明实施例的长隧道内疲劳唤醒段设置示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合具体实施方式和附图，对本发明做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施方式及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
在本文中使用的术语“包括”及其变形表示开放性包括，即“包括但不限于”。除非特别申明，术语“或”表示“和/或”。术语“基于”表示“至少部分地基于”。术语“一个示例实施例”和“一个实施例”表示“至少一个示例实施例”。术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”。为了方便理解本说明书，顺序术语“第一”、“第二”等在本文中是为了区分不同的元素/物品/对象，并不表示不同元素/物品/对象的顺序或重要性。尤其是，以术语“第一”、“第二”等表示的方法步骤并不用于表示方法执行顺序；当某个实施例包含有靠后顺序表示的元素/物品/对象时，位于在前顺序的、以术语“第一”、“第二”等表示的元素/物品/对象并不必然是该实施例必不可少的技术特征。例如，当某个实施例中描述了“第五样本”时，并不意味着该实施例必须存在第一至第四样本。
如前所述，当前往往基于经验数据或简单的仿真场景来设置疲劳唤醒段，这些方案无法针对性地设置疲劳唤醒段以便在实际场景中有效唤醒驾驶员。
相应地，本发明实施例意图提供一种隧道疲劳唤醒段设置方法以及隧道疲劳唤醒段设置参数的测算方法及其装置以及相关的道路隧道，其能为在各高速公路特长隧道中设置有效的疲劳唤醒段提供支持，从而能满足驾驶员在各特长隧道中安全舒适行车的生理心理需求。
下面将参照附图，对本申请的具体实施例进行详细说明。如图1所示，示出了一种隧道疲劳唤醒段设置方法，其可包括：
S130：确定疲劳唤醒段的多个颜色和亮度；
S160：基于多个第五样本，生成在多个不同车速下驾驶员的唤醒维持时间随刺激量变化的多个唤醒维持时间模型；
S170：根据所述隧道的规定车速，通过所述唤醒维持时间模型确定待设置疲劳唤醒段的长度和间距；
S180：基于所确定的疲劳唤醒段的长度和间距，在所述隧道中设置一个或多个疲劳唤醒段。
在本发明的实施例中，所述第五样本包括在所述多个颜色和亮度下不同驾驶员在不同刺激量下的唤醒维持时间。
在该实施例中，通过提供多个体现刺激量和唤醒维持时间的相互关系的量化模型，能够基于隧道的规定车速来实现疲劳唤醒段的科学有效的设置方式，从而能够针对各种不同的隧道均能满足驾驶员安全舒适行车的生理心理需求的同时，有效节约能源。
在本发明的实施例中，所述规定车速作宽泛解释。在一个实施例中，所述规定车速为隧道的限速或者当有多个限速时，为限速之一，例如隧道大部分的限速。在一个实施例中，所述规定车速为本领域技术人员在实施本发明实施例时根据本发明教导设定的速度，例如基于限速，考虑安全系数之后设定的车速；或者，多个限速的平均值。在本发明实施例中，所述“根据所述隧道的规定车速”可以是整个隧道适用同一规定车速，例如前述的限速、限速之一、带安全系数的设定车速或车速平均值；也可以是针对隧道不同区域设定不同的速度，例如根据隧道不同区段的不同限速，来适用对应的唤醒维持时间模型。
在进一步的实施例中，每个所述唤醒维持时间模型具有唤醒维持时间随刺激量变化而大致恒定的第一平台段，唤醒维持时间随刺激量增大而增大的第二提升段和唤醒维持时间随刺激量变化而大致恒定的第三平台段。
在一个具体实施例中，每个所述唤醒维持时间模型如下式所示：
其中，T为唤醒维持时间，Q为刺激量，t0,t1,t2,a,b,c为模型参数，q0,q1,q2为刺激量范围的端点值，i指代唤醒维持时间模型的序号，所述模型参数和端点值因唤醒维持时间模型不同而不同。
在一个优选的实施例中，多个唤醒维持时间模型可以如下式所示：
①速度1(具体速度1(如60km/h)或速度范围1(如60km/h至80km/h(不含)))
式中：T1——速度1的疲劳唤醒段唤醒后驾驶员唤醒维持时间；
Q1——速度1的疲劳唤醒段刺激量。
②速度2(具体速度2(如80km/h)或速度范围2(如80km/h至100km/h(不含)))
式中：T2——速度2的疲劳唤醒段唤醒后驾驶员唤醒维持时间；
Q2——速度2的疲劳唤醒段刺激量。
③速度3(如具体速度3(如100km/h)或速度范围2(如100km/h至120km/h))
式中：T3——速度3的疲劳唤醒段唤醒后驾驶员唤醒维持时间；
Q3——速度3的疲劳唤醒段刺激量。
在本发明实施例中，所述多个不同车速可以指不同的具体车速，例如车速(点值)为40km/h、60km/h、80km/h、100km/h、120km/h，也可以指不同的车速范围，例如车速范围为40km/h至60km/h、60km/h(不含)至80km/h、80km/h(不含)至100km/h、100km/h(不含)至120km/h，还可以包括具体车速(点值)和车速范围的组合。
在本发明实施例中，若表示为速度范围的唤醒维持时间模型，其可以采用该速度范围内的具体值表征模型或者由具体值表征的样本来生成，例如上述速度范围1(60km/h至80km/h)的模型可以采用60km/h表征的模型作为该速度范围1的模型，或者在另外的实施例中，可以由60km/h下获得的样本生成的模型作为该速度范围1的模型。
相应地，可以基于上述的具有第一平台段、第二提升段、第三平台段的唤醒维持时间模型来确定刺激时间，进而相应地确定刺激量和唤醒维持时间，并进而确定疲劳唤醒段的长度和间距。
在本发明的一些实施例中，唤醒维持时间模型可以是基于由在参考速度下获得的第五样本而生成的。参考速度例如为零值，即处于静止状态。
例如，在图3所示的实施例中，所述步骤S160可包括：
S161：基于在参考车速下获得的多个第五样本，生成在参考车速下驾驶员的唤醒维持时间随刺激量变化的参考唤醒维持时间模型；
S162：基于回归分析算法处理所述参考唤醒维持时间模型，以生成分别对应所述多个不同车速的所述多个唤醒维持时间模型。
在一个优选实施例中，第五样本是实验驾驶员处于静止状态下获得的样本。也就是说，优选地所述参考车速为零。
在未示出的实施例中，可以在所述的不同车速下分别获取第五样本，并分别拟合生成模型。
在进一步的实施例中，第五样本可以与其他样本由同一实验获得的数据而生成，如下文进一步描述。
例如，在如图2所示的实施例中，所述步骤S170可包括：
S171：确定对应所述规定车速的唤醒维持时间模型；
S172：获取所确定的唤醒维持时间模型的第三平台段对应的唤醒维持时间和最小刺激量；
S173：由所述第三平台段对应的最小刺激量、所述颜色和所述亮度确定疲劳唤醒段的第一长度；
S174：由所述唤醒维持时间确定疲劳唤醒段的第一间距。
在本申请的一些实施例中，在步骤S180中，可以基于上述第一长度和第一间距设置全部疲劳唤醒段，也即是隧道、如超长隧道中的所有疲劳环境段具有上述的第一长度，且它们之间具有上述第一间距。在本申请的一些实施例中，在步骤S180中，可以基于上述第一长度和第一间距设置至少一个、如部分疲劳唤醒段，其他的疲劳唤醒段的长度和间距或其他特征可以以本发明进一步优选的实施例设置或者利用如当前的经验数据设置，这样设置至少一个或部分疲劳唤醒段的方案仍具有本发明相比于现有技术的优势。在本文中，所述疲劳唤醒段的间距作宽泛的解释，包括疲劳唤醒段之间的间距、与洞口(出口和/或入口)的间距和/或与其他功能段之间的间距。
而在本发明的优选实施例中，可以针对隧道末段特定地设置疲劳唤醒段的长度及其距离隧道出口的间距，这样的设置充分考虑了用户在隧道全程形势的生理心理感觉的一致性，并且有利于针对各隧道适应性地提供优化的能量节约。
可选地，如图2进一步地示出，所述步骤S170还可包括：
S175：获取所述隧道的长度；
S176：基于所述隧道的长度、所述第一长度和第一间距，由所确定的唤醒维持时间模型确定末段疲劳唤醒段的第二长度和第二间距。
相应地，在如图2所示的包括步骤S170至S176的实施例中，所述步骤S180可包括：在隧道中间段基于所述第一长度和第一间距设置中间段疲劳唤醒段，在隧道末段基于所述第二长度和第二间距设置末段疲劳唤醒段。
在本发明的实施例中，所述疲劳唤醒段包括设置在道路两侧的所述多个颜色交替出现的洗墙灯，所述洗墙灯具有所述亮度。
进一步地，在本发明的优选实施例中，所述的隧道疲劳唤醒段设置方法可包括前述图1所示实施例中的步骤S130、S160、S170、S180之外的一个或多个可选步骤(特征)。如图4示出了包括一个或多个可选步骤的隧道疲劳唤醒段设置方法的实施例，本领域技术人员将明白图4实施例进一步示出的一个或多个可选步骤(特征)可以单独或组合地结合到图1所示的实施例中以获得新的实施例。
在本发明实施例中，所述隧道疲劳唤醒段设置方法还可包括可选的步骤(特征)，以便获得附加的唤醒程度，用于约束步骤S160中生成的唤醒维持时间模型。
例如，在图4所示的实施例中，所述方法还可以包括可选步骤S150：
S150：基于多个第四样本，生成驾驶员的唤醒程度随刺激量变化的唤醒程度模型。
在本发明实施例中，所述第四样本包括在所述多个颜色和亮度下不同驾驶员在不同刺激量下的唤醒程度。
相应地，所述步骤S160可包括：利用所述唤醒程度模型确定的最小刺激量来约束所述多个唤醒维持时间模型。
在一些实施例中，可以利用唤醒程度模型确定的最小刺激量来约束唤醒维持时间模型中的刺激量的范围。例如，前述的刺激量范围的端点值q0,q1,q2受到该最小刺激量的约束。作为举例，若最小刺激量大于通过第五样本拟合和回归分析或直接拟合得到的模型中的端点值q0时，以该若最小刺激量作为该端点值q0。第一平台段、第二提升段或第三平台段的一部分受到最小刺激量的约束，从而例如部分有效。作为举例，若最小刺激量大于或等于通过第五样本拟合和回归分析或直接拟合得到的模型中的端点值q1时，对应的唤醒维持时间模型中仅第二提升段(部分)和第三平台段有效。
由此，通过唤醒程度模型确定的最小刺激量来提供约束能够实现更优良的实现有效疲劳唤醒段的效果，从而能满足驾驶员在各特长隧道中更加安全舒适行车的生理心理需求。
在本发明实施例中，可以利用共同的实验数据来为唤醒维持时间模型和唤醒程度模型的生成提供更具有一致性、科学性的支撑。
例如，在图4所示的实施例中，所述方法还可包括可选步骤S140：
S140：获取用于生成第四样本和第五样本的第三实验数据。
具体地，在如图5所示的实施例中，所述步骤S140可包括：
S141：使得多个实验驾驶员之一在隧道中间段的照明环境中视认第四预定时长，以采集非刺激状态的第四心率变异性数据；
S142：以所述多个颜色之一和所述亮度模拟疲劳唤醒段，以多个第五预定时长之一刺激以唤醒实验驾驶员，以采集刺激状态的第五心率变异性数据；
S143：关闭模拟疲劳唤醒段，使得实验驾驶员恢复在隧道中间段的照明环境中视认第六预定时长，以采集唤醒状态的第六心率变异性数据；
S144：针对每个第五预定时长，重复步骤S142和S143直至结束；
S145：针对每个实验驾驶员，重复步骤S141至S144直至结束；
S146：针对每个颜色，重复步骤S141至S145直至结束。
本领域技术人员将明白，如步骤S144、S145、S146所述的循环步骤可以变换嵌套方式实施。
在本发明的实施例中，所述第四样本根据第四和第五心率变异性数据(HeartRate Variability，HRV)获得。在本发明的实施例中，所述第五样本至少根据第六心率变异性数据获得。
在进一步的实施例中，例如可以基于唤醒程度相比于心率变异性数据的给定模型确定第四样本。例如，可以利用该模型，基于第四和第五心率变异性数据确定各个不同驾驶员在不同刺激时长(可选地不同颜色)下的唤醒程度，并且可以相应地基于刺激时长、颜色、亮度确定相应的刺激量，由此获得第四样本。
在进一步的实施例中，例如可以基于唤醒维持时间相比于心率变异性数据的给定模型和/或确定的唤醒(疲劳)临界心率变异性值或确定方式来确定第五样本。例如，可以基于例如通过不同方式确定的唤醒(疲劳)临界心率变异性值以及第六心率变异性数据，确定驾驶员处于唤醒(疲劳)临界的时间点，即唤醒维持时间终点，进而可以确定唤醒维持时间(时长)；并且相应地可基于刺激时长、颜色、亮度确定相应的刺激量，由此获得第五样本。或者，可以基于唤醒(疲劳)临界心率变异性值方式，来确定唤醒维持时间终点，例如通过确定驾驶员从停止刺激时的心率变异性(第五心率变异性数据)下降了预定程度时，基于获得的第六心率变异性数据来确定唤醒维持时间终点。这都落入发明的范围内。
在另外的实施例中，可以独立地或者仅获取第五样本。
在本发明实施例中，可以利用唤醒程度用于支撑疲劳唤醒段的颜色和亮度的选择。例如，在图4所示的实施例中，所述方法的步骤S130可以包括附加特征：基于确定的唤醒程度阈值，确定疲劳唤醒段的多个颜色和亮度。
在进一步的实施例中，如图6所示，所述步骤S130可包括：
S131：获取用于生成第三样本的第二实验数据；
S132：利用唤醒程度量化模型处理所述第二实验数据，以获得第三样本；
S133：基于所述第三样本，确定所述唤醒程度阈值；
S134：基于确定的亮度和所述唤醒程度阈值，选择所述多个颜色。
在本发明实施例中，所述第三样本包括不同驾驶员在不同颜色下的唤醒程度。
在进一步的实施例中，如图7所示，所述步骤S131可具体包括：
S1311：使得多个实验驾驶员之一在隧道中间段的照明环境中视认第一预定时长，以采集非刺激状态的第一心率变异性数据；
S1312：以所述颜色库中的颜色之一和亮度组中的亮度之一模拟疲劳唤醒段，以第二预定时长刺激以唤醒实验驾驶员，以采集刺激状态的第二心率变异性数据；
S1313：关闭该模拟疲劳唤醒段，使得实验驾驶员恢复在隧道中间段的照明环境中视认第三预定时长；
S1314：针对颜色库中的每个颜色，重复步骤S1311至S1313直至结束；
S1315：针对每个实验驾驶员，重复步骤S1311至S1314直至结束；
S1316：针对亮度组中的每种亮度，重复步骤S1311至S1315直至结束。
同样地，步骤S1314、S1315、S1316循环可以以其他方式嵌套，这落入发明的范围内。
在本发明的实施例中，所述第三样本根据第一和第二心率变异性数据获得，所述颜色库中的颜色数量大于或等于被选择的多个颜色数量。
类似地，例如可以基于唤醒程度相比于心率变异性数据的给定模型确定第三样本。例如，可以利用该模型，基于第一和第二心率变异性数据确定各个不同驾驶员在给定颜色下在第二预定时长下对于不同亮度的唤醒程度，并且可以相应地基于第二预定时长、颜色、亮度确定相应的刺激量，由此获得第三样本。可选地，在关闭该模拟疲劳唤醒段使得实验驾驶员恢复在隧道中间段的照明环境中视认时，可以采集第三心率变异性数据用于进一步研究。
在一些实施例中，用于处理所述第二实验数据的唤醒程度量化模型可以如下式所示。
式中：W——疲劳唤醒程度；
——驾驶员在疲劳唤醒段刺激后30s时的HRV值；
——驾驶员在疲劳唤醒段刺激前的HRV值。
在一些实施例中，可以将给定百分比(如85％位)驾驶员(人次)的唤醒程度LF/HF变化率指标值即W＝2.1作为疲劳唤醒段刺激量能将驾驶员唤醒后恢复到清醒状态的表征值，用于选择疲劳唤醒段的颜色。
在本发明的可选实施例中，步骤S130所确定的亮度可以是如下所述地基于道路安全性需求进行选择，并如前所述用于确定疲劳唤醒段的多个颜色，例如用于前述实验中的参数。例如，可以以确定的亮度作为实验亮度的中点值，以获得实验用的亮度组。
在本发明实施例中，还可以选择性地确定疲劳唤醒段的设置起点，且该起点的设置可以至少部分地基于确定的驾驶疲劳度阈值以及隧道的规定车速。这样的设置能够更加优化驾驶员在各特长隧道中安全舒适行车的生理心理需求。
例如，在图4所示的实施例中，所述方法可选地包括：
S110：根据确定的驾驶疲劳度阈值和规定车速，确定疲劳唤醒段的起始设置位置。
在进一步的实施例中，所述步骤S180可选地包括：基于疲劳唤醒段的起始设置位置、长度和间距，在所述隧道中设置一个或多个疲劳唤醒段。
在进一步的实施例中，如图8所示，所述步骤S110可选地包括：
S111：确定至少一个入口段的长度；
S112：确定至少一个过渡段的长度；
S113：基于所述驾驶疲劳度阈值和所述规定车速，确定驾驶员在隧道中间段产生疲劳时的行车距离；
S114：基于所述至少一个入口段的长度、所述至少一个过渡段的长度和所述行车距离，确定所述起始设置位置。
在本发明实施例中，入口段长度的确定可以根据给定模型、经验公式或者安全约束确定。可选地，入口段长度的确定可以根据任何已知或新颖的方式确定。
在本发明实施例中，过渡段长度的确定可以根据给定模型、经验公式或者安全约束确定。可选地，过渡段长度的确定可以根据任何已知或新颖的方式确定，例如可以根据本发明实施例教导的方式确定。
在本发明实施例中，入口段和中间段具有本领域的常规含义。在本发明实施例中，过渡段涉及入口段和中间段之间设置的道路区段。
在进一步的实施例中，如图9所示，所述步骤S113可选地包括：
S1132：基于多个第一样本，根据给定的驾驶疲劳度相对于心率变异性的模型确定所述疲劳驾驶度阈值；
S1133：基于多个第二样本，生成在不同车速下驾驶员的驾驶疲劳度随时间变化的多个疲劳度模型；
S1134：基于所述驾驶疲劳度阈值和所述规定车速，通过所述疲劳度模型确定驾驶员在隧道中间段产生疲劳时的行车距离。
在本发明实施例中，所述第一样本包括不同驾驶员分别在平静状态时和在隧道环境下驾驶感到疲劳时的心率变异性。
在本发明实施例中，所述第二样本包括不同驾驶员在不同车速下在隧道环境下驾驶的不同时刻的驾驶疲劳度。
类似地，例如可以基于疲劳程度相比于心率变异性数据的给定模型确定第一或第二样本。例如，可以利用该模型，基于平静状态时和在隧道环境下驾驶感到疲劳时的心率变异性确定驾驶员从隧道入口进入到中间段后感觉到疲劳时的心率变异性(差异)来确定该第一样本。例如，可以利用该模型，基于在隧道环境下驾驶时的心率变异性来确定该第二样本。
例如，如图9所示实施例中，所述步骤S113还可选地包括：
S1131：获取用于生成第一样本和第二样本的第一实验数据。
在如图10所示的实施例中，所述步骤S113可选地具体包括：
S11311：采集多个实验驾驶员之一处于平静状态下的心率变异性数据；
S11312：使实验驾驶员驾驶车辆以多个实验车速之一进入隧道，并实时获取驾驶员的心率变异性数据；
S11313：获取实验驾驶员在驾驶过程中感到疲劳的时刻，用于确定驾驶员在该时刻的心率变异性数据；
S11314：针对每个实验驾驶员、针对每一实验车速，重复步骤S11311～S11313直至结束。
可选地，所述驾驶疲劳度相对于心率变异性的模型如下式所示：
式中：Aij——隧道中驾驶员i在驾驶时间j时刻的驾驶疲劳度；
——隧道驾驶员i在驾驶时间j时刻的HRV值；
——驾驶员i在平静时的HRV初始值，以众数表示。
在一些实施例中，以给定比例的驾驶员(人次)感觉到疲劳时刻的心率变异性数据，利用该驾驶疲劳度相对于心率变异性的模型确定疲劳驾驶度阈值。
在一些实施例中，疲劳度模型如下式所示：
①速度1(具体速度1(如60km/h)或速度范围1(如60km/h至80km/h(不含)))
②速度2(具体速度2(如80km/h)或速度范围2(如80km/h至100km/h(不含)))
③速度3(具体速度3(如100km/h)或速度范围2(如100km/h至120km/h))
式中：A——长隧道驾驶员的驾驶疲劳度；
t——驾驶员在长隧道中间段的驾驶时间(单位s)。
在一些实施例中，以确定的疲劳驾驶度阈值和规定车速可以确定在规定车速下驾驶员产生疲劳的时间，并由此确认行车距离。
在本发明实施例中，还可以选择性地确定疲劳唤醒段的设置高度，且该设置高度可以至少部分地基于确定的驾驶员目高和规定车速。这样的设置能够更加优化驾驶员在各特长隧道中安全舒适行车的生理心理需求。
例如，在图4所示的实施例中，所述方法可选地包括：
S120：基于确定的驾驶员目高和规定车速，确定疲劳唤醒段的设置高度。相应地，所述步骤S180可包括：基于疲劳唤醒段的设置高度、长度和间距，在所述隧道中设置一个或多个疲劳唤醒段。
在本发明一个优选实施例中，所述步骤S180可包括：基于所确定的疲劳唤醒段的起始设置位置、设置高度、长度和间距，在所述隧道中设置一个或多个疲劳唤醒段。
在本发明的实施例中，还提供一种隧道疲劳唤醒段设置装置，其包括：第一确定单元，配置成确定疲劳唤醒段的多个颜色和亮度；生成单元，配置成基于多个第五样本，生成在多个不同车速下驾驶员的唤醒维持时间随刺激量变化的多个唤醒维持时间模型，所述第五样本包括在所述多个颜色和亮度下不同驾驶员在不同刺激量下的唤醒维持时间；第二确定单元，配置成根据所述隧道的规定车速，通过所述唤醒维持时间模型确定待设置疲劳唤醒段的长度和间距；设置单元，配置成基于所确定的疲劳唤醒段的长度和间距，在所述隧道中设置一个或多个疲劳唤醒段。
在本发明的教导下，方法实施例的特征可以以不矛盾的方式结合到装置实施例中以获得新的实施例，装置实施例的特征也可以以不矛盾的方式结合方法实施例中以获得新的实施例，这落入本发明的范围中。
在本发明的实施例中，提供一种道路隧道，其包括根据本发明任一实施例所述的隧道疲劳唤醒段设置方法设置的疲劳唤醒段。
为了进一步描述本发明的多种实施形式，以便以不同的实施例显示使疲劳唤醒段在使用过程中如何能够满足驾驶员安全视认需求，在下文中将以具体实施例的方式对疲劳唤醒段设计中涉及的设置位置、高度、色彩类型及亮度以及长度进行描述，并提供相应的实验及分析。在此，下文的具体实施例中的各特征可以单独地或组合地与前文所述的各个实施例以不矛盾的方式结合，以获得新的实施例。特别地，下文的具体实施例的公式将可以与前文所述的各个实施例结合，以获得新的实施例，这落入发明的范围内。
疲劳唤醒段设置位置
作为解释而非限制地，在特长隧道中间段以不同运行速度行驶时驾驶员的驾驶难易程度存在差异，速度越高，驾驶任务越困难，驾驶员更不容易达到驾驶疲劳。不同运行速度的驾驶员达到低负荷驾驶疲劳状态的时间不同，对疲劳唤醒段的设置位置需求也不同。本发明实施例提出，驾驶员的疲劳程度可用生理心理指标量化的方法来表达。可选地，可以根据驾驶员驾驶行为特性及驾驶疲劳的形成规律，来确定驾驶员的驾驶工作负荷度指标，以表征驾驶员的驾驶疲劳。更具体地，驾驶员的驾驶工作负荷度是由速度与驾驶员的心率变异性指标决定。
在此，示例性地提出下述实验实施例，其例如可获得用于确定疲劳唤醒段的起始设置位置的第一实验数据，以用于生成第一和第二样本。
1、实验设置
采用驾驶员生理心理HRV(Heart Rate Variability)定量指标与主观评价定性指标相结合的方法，分别测量被试驾驶员在长隧道、自由流条件下以60km/h、80km/h、100km/h运行时的实时生理心理指标参数值。确定驾驶员在特长隧道中间段的驾驶疲劳度阈值；分析不同运行速度下驾驶员驾驶疲劳度随行车时间的变化的模型，最终确定特长隧道中间段驾驶疲劳的产生时刻及疲劳唤醒段的设置位置。
2、实验对象
根据实验目的，采用现场随机抽样方法，抽取身体健康的24名驾驶员进行实验，要求被试驾驶员实验前无饮酒、用药等情况，休息良好、反应正常，被试驾驶员两眼裸视力达到视力表4.9以上，无色盲、色弱等眼部疾病。由于小客车驾驶员目高低于大货车，视野开阔程度较低，相同照明光环境下对目标物的视认更加困难。为保障实验数据的有效性，按最不利原则，选取典型小客车作为实验车型。
3、实验设备
实验中为测量模拟长隧道中间段环境中疲劳唤醒段侧壁的不同亮度及不同色彩的波长值，采用CS-150型可用于测量光源和表面亮度的单反型点式亮度计，亮度测量范围为0.001～299,900cd/m2。
为采集试验过程中驾驶员的心电指标，采用KF2型多参数生理检测仪，检测仪配备数据分析软件，可简化数据处理过程。
为记录驾驶员在试验过程中的注视特征信息，以辅助记录在试验过程中引起驾驶员生理心理指标变化的异常事件，采用iViewX 1.05build 49HED型动态眼动仪记录驾驶员注视点等信息。
为采集特长隧道内车辆的运行速度和行车距离，并对特长隧道内的特征位置进行标定，研究采用非接触式多功能速度仪。仪器采样频率为60Hz，速度测量范围为0～250.00km/h，最小分辨率为0.01km/h，距离测量范围为0～99999.999m，最小分辨率为1mm。
4、实验步骤
为消除时间和异常事件影响，每名驾驶员分别在上午9:00-11:00和下午3:00-5:00进行相同速度实验。具体实验步骤如下：
(1)给被试驾驶员配戴动态生理心理检测仪和眼动仪，车辆装载非接触式多功能速度仪，为保证实验数据的有效性，每次实验开始前必须准确校准各仪器的时间，使各实验检测仪器时间保持一致；
(2)1名实验员坐在车辆副座，随时记录驾驶员驾驶疲劳状况和车辆行驶时的异常状况；
(3)被试驾驶员根据表1驾驶疲劳程度调查问卷填写驾驶前的疲劳程度，实验员采集驾驶员坐在驾驶室开车前处于平静状态3min内的心电数据；
(4)驾驶员从特长隧道入口前200m处开始驾驶车辆分别以60km/h、80km/h、100km/h的运行速度进入隧道，在驾驶过程中感觉处于3级疲劳状态时告知实验员，实验员用非接触式多功能速度仪及时进行标定；
(5)重复步骤(1)～(4)至实验结束。
表1驾驶疲劳主观评价量表
5、驾驶疲劳度模型生成
在一些实施例中，心率变异性(HRV)数据为LF(低频)/HF(高频)数据。
将不同运行速度下生理心理参数检测仪、眼动仪、非接触式多功能速度仪采集的参数进行匹配，依据眼动仪采集的驾驶员注视点信息剔除异常事件影响的无效数据，将每名驾驶员两次实验数据按照对应的相同实验时长取平均值，获取驾驶员生理心理实验数组共计16728个LF/HF数据样本。
为排除不同驾驶员心率差异影响，获取可适用于特长隧道驾驶员的统一驾驶疲劳阈值，将计算得到的LF/HF数值均减去该段被试驾驶员实验前平静的LF/HF初始值的众数后再除以LF/HF初始值的众数，得到每位驾驶员的LF/HF变化率，计算结果被定义为特长隧道驾驶员的驾驶疲劳度(Aij)，其量化模型见式(1)。
式中：Aij——隧道中驾驶员i在驾驶时间j时刻的驾驶疲劳度；
——隧道驾驶员i在驾驶时间j时刻的HRV值；
——驾驶员i在平静时的HRV初始值，以众数表示。
通过分析不同运行速度条件下24名驾驶员进入长隧道中间段后驾驶疲劳时刻的驾驶疲劳度，得到其分布规律如图2所示。由于24名驾驶员在不同运行速度条件下驾驶疲劳时刻的驾驶疲劳度不存在显著差异，根据交通工程学对样本量满足85％以上驾驶员驾驶需求的要求，得到疲劳唤醒段设置能够满足85％以上的驾驶员达到驾驶疲劳时(即前述实施例所述的感到疲劳时)的疲劳度阈值为3.02。当驾驶员进入隧道中间段行驶一段时间后，其LF/HF值增长到该驾驶员在未开车状态时LF/HF值的3.02倍时(A＝3.02)，开始产生驾驶疲劳。
将24名驾驶员以不同运行速度进入隧道中间段后驾驶疲劳度的平均值作为所有驾驶员驾驶疲劳度的特征值，得到不同运行速度条件下24名驾驶员的平均驾驶疲劳度的变化规律如图11所示。
对不同运行速度条件下的驾驶疲劳度分别进行拟合，得到驾驶员以不同运行速度在长隧道中间段行车时驾驶疲劳度随时间的变化模型分别如式(2)、(3)、(4)所示。
①速度60km/h
②速度80km/h
③速度100km/h
式中：A——长隧道驾驶员的驾驶疲劳度；
t——驾驶员在长隧道中间段的驾驶时间(单位s)。
将长隧道中间段驾驶疲劳度阈值A＝3.02分别代入到式(2)、(3)和(4)，得到驾驶运行速度分别为60km/h、80km/h、100km/h时，驾驶员产生疲劳的时间分别为t＝146.60s、171.02s、205.22s，即驾驶员在长隧道中间段分别行驶约146.6×60/3.6＝2.44km、171.02×80/3.6＝3.8km、205.22×100/3.6＝5.7km时开始产生驾驶疲劳，此位置即为疲劳唤醒段设置的起始位置。
根据不同运行速度条件下驾驶员在中间段产生疲劳的行驶距离，加上隧道入口段和过渡段长度之和即为长隧道内设置第一段驾驶疲劳唤醒段距离隧道入口的位置，其可表达如式(5)所示。
P＝Df+(Dth1+Dth2)+(Dtr1+Dtr2+Dtr3)(5)
式中：P——长隧道疲劳唤醒段起始位置距洞口距离；
Df——长隧道中间段驾驶员产生疲劳时的行车距离；
Dth1——长隧道入口段1长度；
Dth2——长隧道入口段2长度；
Dtr1——长隧道过渡段1长度；
Dtr2——长隧道过渡段2长度；
Dtr3——长隧道过渡段3长度。
在具体的实施例中，可以根据需要设置长隧道入口段(如两个部段——入口段1和入口段2)的长度。
在具体的实施例中，可以根据CIE(国际照明委员会)中人眼适应亮度曲线，在隧道入口段与中间段之间设置过渡段来实现隧道外到隧道内明-暗适应的光环境过渡。在过渡段区域里，共设置过渡段I、过渡段II、过渡段III三个过渡照明段，其亮度比例按3:1划分，如图12所示。由此，这给驾驶员营造安全舒适的视觉环境的过渡以保证运行安全。
由此，在本申请的一些实施例中，可以设置第一和第二入口段以及多个个过渡段、优选三个，并且多个、优选三个过渡段设置成使得从第二入口段的亮度以等差形式降低到中间段的亮度。
疲劳唤醒段设置高度
作为解释而非限制地，驾驶员在长隧道中间段驾驶时，注视点在行车道前方路面上，以观察路面是否满足安全的行车条件，其次是其动态视野范围内可感知的侧墙信息以及隧道顶部。而由于小客车驾驶员目高低于大货车驾驶员目高，其视野范围相对于大货车驾驶员较小。在此，可以按照交通安全设施设置需满足最不利的原则，以小客车驾驶员视野范围为设置依据。假设小客车驾驶员目高为1.2m，车速分别为60km/h、80km/h、100km/h时，可以检测得到驾驶员的动态视野最大角度范围分别为10.95°、10.15°和8.95°。根据驾驶员动态注视点与车速的关系，可推导出车速为60km/h、80km/h和100km/h时，驾驶员在长隧道中间段侧墙的视野高度分别为3.4m、3.35m和4.4m，如图13A、图13B和图13C分别所示，图13D示意性地显示小客车驾驶员以80km/h速度行驶时视觉可能刺激的区域及侧墙高度。
疲劳唤醒段颜色及亮度选择
作为解释而非限制地，本申请实施例还着眼于考虑不同色彩类型的刺激强度排序以及亮度与驾驶员疲劳唤醒程度的相关关系。
在此，示例性地提出下述实验实施例，其例如可用于确定疲劳唤醒段所采用的颜色和亮度。该实验例如可用于获得上述的第二实验数据，以用于生成第三样本。
1、实验设置
采用驾驶员主观评价与驾驶员生理心理指标定量研究相结合的方法，在特长隧道中间段模拟环境中，采集被试驾驶员在不同色彩及亮度条件下唤醒前后的主观评价和生理心理指标变化值，分析不同色彩类型的刺激强度规律以及不同亮度条件下的刺激强度规律，得到满足安全驾驶需求基础上提供符合要求的、更优选地较高刺激强度的色彩类型及亮度。
2、实验对象
根据实验目的，采用现场随机抽样方法，抽取身体健康的12名驾驶员进行静态视认实验，要求被试驾驶员实验前无饮酒、用药等情况，休息良好、反应正常，被试驾驶员两眼裸视力达到视力表4.9以上，无色盲、色弱等眼部疾病。由于小客车驾驶员目高低于大货车，视野开阔程度较低，相同照明光环境下对目标物的视认更加困难。为保障实验数据的有效性，按最不利原则，选取典型小客车作为实验车型。
3、实验参数选取
考虑到大多数隧道工程用灯的光源特性、驾驶员安全舒适驾驶的光源需求及工程经济性，实验模拟中间段照明光源色温选用4000K，显色指数选取70，路面亮度为1cd/m2。为分析驾驶员对驾驶疲劳唤醒段色彩类型及亮度需求，选取红、橙、黄、绿、青、蓝、紫等7种单色光(色彩饱和度均为100％)，侧壁亮度值分别为0.5cd/m2、1cd/m2、1.5cd/m2和2cd/m2，共计28种不同视觉刺激强度的实验组合。
4、实验场地
为实现实验目标，剔除其他环境因素的影响，实验选择在某灯具厂家的光学实验室进行。在本申请实施例中，我国单向双车道高速公路隧道中间段标准横断面尺寸如图14A所示：横断面(左检修道0.75m+左侧向宽度0.5m+行车道3.75m×2+右侧向宽度0.75m+右检修道0.75m)为10.25m。相应地，实验场地尺寸为15m×7.5m×7m(见图14B)。在该示例中，实验仅模拟隧道单洞左半侧(左检修道0.75m+左侧向宽度0.5m+行车道3.75m＝5m)。
5、实验设备
实验所需色彩亮度计、多参数生理检测仪及眼动仪可以采用前述实验所使用的那些。
为搭建不同色彩、亮度组合的不同视觉刺激强度疲劳唤醒段环境，选择配光角30°的RGB三基色全彩色洗墙灯，可实现任意色彩波长以及亮度的连续调控，如图7所示。在模拟隧道中间段的检修道上连续放置1排LED洗墙灯，长5m。根据驾驶员识别颜色的视野范围计算得出从距驾驶员4.72m处向行车方向前方布置(保证洗墙灯的照射范围在驾驶员识别颜色的视区范围内)，不出现断点，无暗区拼接，均匀洗亮墙面。
在该实验中适用的是模拟隧道场景，但是在本申请实施例中，例如在前述步骤S131的子步骤中所述的隧道中间段可以是模拟场景，也可以是实际场景，这落入发明的范围内。
6、实验步骤
该实验包括生理心理指标测量。可选地，该实验还可以包括主观评价。
1)主观评价
被试驾驶员在每组侧壁亮度条件下所有不同色彩疲劳唤醒试验结束后，按照不同疲劳唤醒段色彩对驾驶疲劳唤醒的程度大小的主观感觉按照刺激强度的高低排序对各个疲劳唤醒段色彩进行打分，填写主观评分表，色彩刺激强度主观评分表如表2所示。按照不同疲劳唤醒段色彩对驾驶疲劳的唤醒程度大小进行打分，刺激强度最低的色彩分数为1，刺激强度最高的色彩分数为7。
表2色彩刺激强度主观评分表
2)生理心理指标量化测量
被试驾驶员在实验开始前，充分熟悉实验过程及实验要求，随机选择疲劳唤醒段色彩刺激顺序。生理心理指标量化测量的实验具体实施步骤如下：
(1)调节模拟隧道内的照明灯具，使路面、侧壁亮度及路面均匀性满足实验方案需求；
(2)驾驶员佩戴实验仪器，充分熟悉实验过程及实验要求，随机抽取疲劳唤醒段色彩刺激顺序(以抽取第一组实验色彩为例)；
(3)被试驾驶员在洗墙灯关闭的情况下，在模拟隧道中间段的照明环境中视认3min，模拟在隧道中间段环境中的行车状态，结束后打开洗墙灯调整为红色疲劳唤醒段，侧壁亮度调节到0.5cd/m2；
(4)用色彩亮度计测量隧道侧壁亮度及波长，保持洗墙灯当前色彩刺激唤醒10s；
(5)关闭洗墙灯，驾驶员恢复在模拟隧道中间段照明环境中视认3min，之后换下一组洗墙灯色彩橙色，亮度不变；
(6)重复步骤(4)～(5)，直至所有0.5cd/m2亮度下所有光源色彩疲劳唤醒段刺激唤醒实验完成；
(7)换下一位被试驾驶员，重复步骤(2)～(6)，直至12位被试驾驶员完成侧壁亮度0.5cd/m2下所有色彩疲劳唤醒段的刺激唤醒实验；
(8)调节下一组疲劳唤醒段侧壁亮度，重复步骤(2)～(7)，直至4组亮度下12位被试驾驶员完成所有疲劳唤醒段色彩的刺激唤醒实验。
7、疲劳唤醒段色彩类型及亮度需求分析
①主观评价特征规律
将12名驾驶员在7种单色光、4种亮度水平条件下的主观评分数据进行整理，每组亮度12名驾驶员主观评分的中位数来确定7种疲劳唤醒段色彩的刺激强度排序，得到主观评价结果如图15所示。在相同疲劳唤醒段侧壁亮度条件下，蓝色是刺激强度最高的颜色，青色、紫色次之，黄色是刺激强度最低的颜色，主观评价的色彩唤醒刺激强度排序为：蓝、青、紫、绿、红、橙、黄。
②生理心理指标量化分析
将每名驾驶员每组刺激强度唤醒的实验时间段的生理心理指标数据进行划分，分别得到每名驾驶员7种色彩、4种亮度唤醒作用下共28组数据，每组数据包含一一对应的中间段普通照明时段与不同刺激强度唤醒时段的数据。将不同刺激强度组合下生理心理参数检测仪采集的参数按照时间处理得到每名驾驶员在每个实验时段的LF/HF数据。依据眼动仪记录的驾驶员注视点信息，剔除无效和异常数据，共获得62840个数据样本。
为排除驾驶员之间的个体差异，取驾驶员在疲劳唤醒段刺激唤醒后30s的LF/HF相对于刺激唤醒前的LF/HF的变化率作为不同刺激下驾驶员唤醒程度的评价指标，以消除不同驾驶员自身差异的影响。为更好的量化不同刺激量疲劳唤醒段对驾驶员疲劳唤醒的程度，建立驾驶员唤醒程度量化模型如式(6)所示。
式中：W——疲劳唤醒程度；
——驾驶员在疲劳唤醒段刺激后30s时的HRV值；
——驾驶员在疲劳唤醒段刺激前的HRV值。
a、疲劳唤醒段色彩
该实施例中，心率变异性(HRV)同样基于LF/HF值。
在相同亮度条件下，不同色彩疲劳唤醒段刺激后驾驶员唤醒程度如图16所示。作为解释而非限制第，在不同疲劳唤醒段侧壁亮度环境下，驾驶员在不同疲劳唤醒段色彩刺激唤醒后的唤醒程度呈现一致的规律。LF/HF指标量化结果的疲劳唤醒段色彩刺激强度排序与驾驶员主观评价结果基本一致。
将85％位驾驶员唤醒程度LF/HF变化率指标值即W＝2.1作为疲劳唤醒段刺激量能将驾驶员唤醒后恢复到清醒状态的表征值。在该实施例中，可以选择在刺激时间10s下，驾驶员唤醒程度大于2.1的颜色，例如蓝、紫、青三种色彩作为疲劳唤醒段主色调最佳。
b、疲劳唤醒段亮度
在不同疲劳唤醒段色彩条件下，不同疲劳唤醒段亮度刺激后驾驶员唤醒程度如图17所示。
由图17可知，在相同唤醒色彩条件下，驾驶员的唤醒程度随着侧壁亮度的增大呈增长趋势。在红、橙、黄、绿四种色彩疲劳唤醒段刺激后随着亮度的升高，但驾驶员LF/HF增长的速率低于青、蓝、紫三种色彩。疲劳唤醒段亮度的设置应在保证驾驶员安全行车的基础上越高越好。
此外，可以基于CIE的规定，在隧道内明-暗亮度过渡时，亮环境的亮度不超过暗环境亮度的3倍，即隧道内疲劳唤醒段侧壁亮度不超过中间段普通环境侧壁亮度的3倍。作为解释而非限制，可以根据《公路隧道照明设计细则》(JTG D70/2-01—2014)中规定的不同设计速度下隧道中间段的亮度取值，计算得到不同设计速度下特长隧道内疲劳唤醒段侧壁的最高亮度，如表3所示。
表3不同设计速度疲劳唤醒段侧壁最高亮度
注：本研究均在自由流条件下，因此本表路面亮度选取小交通量的指标值。
疲劳唤醒段设置长度
作为解释而非限制地，驾驶员在长隧道中间段行车时，疲劳唤醒段设置长度决定了疲劳唤醒段刺激持续时间的大小。在本发明实施例中，疲劳唤醒段的刺激持续时间及视觉刺激强度共同决定视觉刺激量，刺激量的大小决定了驾驶员驾驶疲劳的唤醒程度及唤醒维持时间，为得到疲劳唤醒段的设置长度，将研究唤醒驾驶员所需的刺激量和刺激持续时间。在一个具体实施例中，疲劳唤醒段设置长度需考虑的各因素间的相关关系如图18所示。
在一个具体实施例中，采用驾驶员的唤醒程度及唤醒维持时间两个指标分别建立与刺激量的相关关系以确定疲劳唤醒段的刺激量需求。
在一个具体实施例中，假设视觉刺激量与唤醒程度及唤醒维持时间的相关关系如式(7)及式(8)所示。疲劳唤醒段刺激量的大小为刺激强度与刺激持续时间的乘积，如式(9)所示。
W＝f1(Q) (7)
T＝f2(Q) (8)
式中：W——驾驶员的唤醒程度；
T——驾驶员的唤醒维持时间；
Q——疲劳唤醒段视觉刺激量。
Q＝I*t (9)
式中：Q——隧道疲劳唤醒段视觉刺激量(cd·s/m2)；
I——隧道疲劳唤醒段视觉刺激强度，即疲劳唤醒段的色彩及亮度(cd/m2)；
t——隧道疲劳唤醒段刺激持续时间，即驾驶员在隧道疲劳唤醒段的行车时间(s)。
在此，示例性地提出下述实验实施例，其例如可用于确定疲劳唤醒段所的长度和间距。该实验例如可用于获得上述的第三实验数据，以用于生成第四和第五样本。
1、实验设置
在本实例的实验中，为研究驾驶员疲劳唤醒所需刺激量需求及刺激持续时间，通过在模拟隧道中间段环境条件下，采集在3种色彩、3种亮度、5种不同刺激持续时间共45种刺激量水平下12名驾驶员疲劳唤醒段唤醒前后的生理心理指标，研究驾驶员在不同刺激量疲劳唤醒段唤醒后的唤醒程度及唤醒维持时间规律，建立疲劳唤醒段刺激量与唤醒程度及唤醒维持时间的相关关系，研究驾驶员疲劳唤醒刺激量需求；基于刺激量需求确定固定色彩及亮度条件下满足驾驶员安全驾驶唤醒程度及与唤醒维持时间相对应的刺激持续时间需求；提出不同设计速度特长隧道内疲劳唤醒段的设置长度。
2、实验参数选取
为研究提出疲劳唤醒段设置长度，选取蓝、紫、青3种单色光色彩，侧壁亮度分别为1.5cd/m2、1.7cd/m2、1.8cd/m2，刺激时长分别为4s、6s、8s、10s、12s，共计45种刺激量水平条件下，采集12名驾驶员在疲劳唤醒段唤醒前后的生理心理指标，用于生成驾驶员的唤醒程度及唤醒维持时间两个指标值。
3、实验步骤
为了保证各实验检测仪器时间的同步，每次实验开始前可准确校准各仪器的时间。驾驶员在实验开始前，充分熟悉实验过程及实验要求。实验具体实施步骤如下：
(1)调节模拟隧道内的照明灯具，使路面亮度达到1cd/m2、侧壁亮度达到0.5cd/m2，路面亮度均匀性满足需求；
(2)被试驾驶员在洗墙灯关闭的情况下，在模拟隧道中间段的照明环境中视认3min，模拟在隧道中间段环境中的行车状态
(3)模拟在隧道中间段环境结束后，打开洗墙灯调整为蓝色疲劳唤醒段，疲劳唤醒段侧壁亮度调节到1.5cd/m2；
(3)用色彩亮度计测量隧道侧壁亮度及波长，保持洗墙灯当前色彩、亮度刺激唤醒4s；
(4)关闭洗墙灯，驾驶员恢复在模拟隧道中间段照明环境中视认3min，之后打开洗墙灯，色彩及亮度不变，保持洗墙灯刺激唤醒6s；
(5)重复步骤(4)，直至当前疲劳唤醒段色彩、亮度下4种不同刺激持续时间唤醒实验完成；
(6)换下一名被试驾驶员，重复步骤(2)～(6)，直至12名被试驾驶员全部完成疲劳唤醒段色彩蓝色、侧壁亮度1.5cd/m2下所有刺激持续时间的唤醒实验；
(7)换下一组洗墙灯色彩，重复步骤(2)～(6)，直至12名驾驶员完成3种疲劳唤醒段色彩、侧壁亮度1.5cd/m2下所有刺激持续时间的唤醒实验；
(8)重复步骤(1)～(7)，进行下一组疲劳唤醒段侧壁亮度实验，直至12名被试驾驶员完成所有刺激量的疲劳唤醒段唤醒实验。
在该实验中，除了用于疲劳唤醒段的亮度之外，还测试了另外两个亮度，但可以想到，在本申请实施例中可以仅测试用于疲劳唤醒段的亮度，也可以测试用于疲劳唤醒段的亮度之外，测试一个多个不同数值的亮度。若仅测试用于疲劳唤醒段的亮度，可以不设置上述步骤(8)。
4、疲劳唤醒段设置长度需求分析
在一些实施例中，生理心理指标数据、如心率变异性(HRV)数据为LF(低频)/HF(高频)数据。
实验共得到3种色彩、3种亮度、5种刺激持续时间共45组刺激量条件下12位被试驾驶员的生理心理指标数据，将不同刺激量组合下生理心理参数按照时间进行处理得到每名驾驶员在每个实验时段的LF/HF数据。依据眼动仪记录的驾驶员注视点信息，剔除无效和异常数据后，共获得102475个数据样本。
1)唤醒程度与刺激量相关关系
在一些实施例中，将特定色彩条件下亮度与刺激持续时间进行乘积得到刺激量，刺激量与驾驶员疲劳唤醒程度之间的相关关系。作为解释而非限制地，驾驶员的唤醒程度随着疲劳唤醒段刺激量的增大呈逐渐增长趋势，唤醒程度与疲劳唤醒段刺激量存在明显的正相关关系；随着疲劳唤醒段刺激量的增大，唤醒程度的增长速度越来越慢，而且由于驾驶员存在生理心理阈限，随着刺激量的增大，唤醒程度增长速率会越来越慢直至不再增加。
在一些实施例中，采用Pearson相关性分析得到刺激量与唤醒程度之间偏相关系数为0.959。在蓝紫青3种色彩疲劳唤醒段环境下，疲劳唤醒段的刺激量与唤醒程度成对数关系，对疲劳唤醒段的刺激量与唤醒程度数据进行拟合，建立蓝紫青3种色彩条件下疲劳唤醒段刺激量与唤醒程度之间相关关系模型如式(10)所示，刺激量与唤醒程度的拟合曲线如图19所示。
W＝0.7848ln(Q)+0.3898 (10)
式中：W——唤醒程度；
Q——蓝、紫、青三种色彩疲劳唤醒段刺激量。
驾驶员唤醒程度随着疲劳唤醒段刺激量的增大呈逐渐增长趋势，但随着刺激量增大到一定程度后，唤醒程度的增长速度越来越慢；且由于疲劳唤醒段不同色彩的刺激，驾驶员经过刺激后的唤醒程度一定大于0。在一个实施例中，给定驾驶员唤醒程度LF/HF变化率指标值需达到2.1，即W＝2.1，以使得疲劳唤醒段刺激量能将驾驶员唤醒后恢复到清醒状态，将W＝2.1代入式(10)，得到能够把驾驶员唤醒到清醒状态需要的最小刺激量为Q＝8.84cd·s/m2。在该具体实施例中，上述W＝2.1的唤醒程度阈值可以根据之前的第二实验中用于确定颜色时采用的唤醒程度阈值确定，但可以想到，在基于唤醒程度模型确定最小刺激量时，可以适用其他的唤醒程度阈值，这落入本发明范围内。
在该实施例中，上述拟合曲线是不区分颜色的。
2)疲劳唤醒段刺激量与唤醒维持时间相关关系
在本发明实施例中，可以采用多种方式或指标确定唤醒维持时间终点。在一些实施例中，可以基于通过驾驶员被不同刺激量疲劳唤醒段唤醒之后再次产生驾驶疲劳的时间计算不同刺激量唤醒后的唤醒维持时间。在具体的实施例中，可以采用驾驶员的HRV数据、如LF/HF指标变化规律进行研究。在更具体的实施例中，可以实时或者给定时间间隔地、如每隔30s获取所有驾驶员唤醒后的LF/HF，分别得到三种色彩疲劳唤醒段不同刺激量唤醒后驾驶员恢复在模拟隧道普通中间段环境下的LF/HF数据的变化规律，如图20所示。在特别优选的实施例中，可以基于该变化规律确定唤醒维持时间终点，更优选地，可以根据如图20所示的变化规律确定变化规律图中的平稳态(平台)数据大致确定用于确定唤醒维持时间终点(唤醒(疲劳)临界点)的HRV阈值、如LF/HF指标阈值。由此，以不同刺激量唤醒后驾驶员恢复在模拟隧道普通中间段环境下的LF/HF数据达到上述确定的HRV阈值时刻，则可确认为唤醒维持时间终点。
在一个示例中，驾驶员在静止状态下获得的数据所确定的唤醒维持时间与疲劳唤醒段刺激量相关关系如图21所示。如图21所示，驾驶员接受超过一定刺激量的唤醒刺激就可以达到45s以上的唤醒维持时间，在一定刺激量内，驾驶员唤醒维持时间保持不变，在超过某一刺激量后开始增大，根据刺激理论，这一刺激量就是最小刺激量。随着刺激量的增加，驾驶员唤醒维持时间增大，但当刺激量为14.4cd·s/m2时，唤醒维持时间达到最大值120s且不会随刺激量继续增加。可得到驾驶员在静态隧道中间段环境下驾驶疲劳产生的时间近似为120s。
作为解释而非限制地，考虑到唤醒维持时间与刺激量之间的相关关系符合离散选择法模型logistic函数的分布规律。对疲劳唤醒段刺激量与唤醒维持时间数据进行多元logistic回归分析，
由此，根据不同运行速度下驾驶员在隧道中间段产生疲劳的时间的不同，得到动态条件下隧道疲劳唤醒段刺激量与唤醒维持时间的相关关系模型(唤醒维持时间模型)分别如式(11)、(12)、(13)所示。
①速度60km/h
式中：T1——速度60km/h的疲劳唤醒段唤醒后驾驶员唤醒维持时间；
Q1——速度60km/h的疲劳唤醒段刺激量。
②速度80km/h
式中：T2——速度80km/h的疲劳唤醒段唤醒后驾驶员唤醒维持时间；
Q2——速度80km/h的疲劳唤醒段刺激量。
③速度100km/h
式中：T3——速度100km/h的疲劳唤醒段唤醒后驾驶员唤醒维持时间；
Q3——速度100km/h的疲劳唤醒段刺激量。
在本发明实施例中，前述唤醒程度与刺激量相关关系模型(唤醒程度模型)所确定的最小刺激量可以用于约束唤醒维持时间模型。例如，在该示例中，速度为60km/h的唤醒维持时间模型中的第一平台段中的刺激量的范围的下限端点值由最小刺激量约束。
3)疲劳唤醒段长度设置
作为解释而非限制地，长隧道疲劳唤醒段的设置长度、数量与间距取决于隧道中间段长度。在本发明的实施例中，在长隧道内的疲劳唤醒段设置时，刺激量应尽可能满足驾驶员达到最长的唤醒维持时间以尽可能的减少疲劳唤醒段的数量。最长的唤醒维持时间即驾驶员以不同速度进入长隧道中间段行驶第一次产生驾驶疲劳的时间。在本发明的优选的实施例中，还如此地设置末段疲劳唤醒段，其刺激量取决于驾驶员经历之前中间段疲劳唤醒段刺激后再次产生驾驶疲劳时剩余中间段的长度，刺激量对应的唤醒维持时间应保证驾驶员能行驶完剩余中间段。
如图22所示为长隧道内疲劳唤醒段设置示意图，假设S1为非末段的疲劳唤醒段的设置间距，为不同运行速度驾驶员分别产生疲劳的行驶距离(第一间距)；C1为非末段疲劳唤醒段的设置长度(第一长度)；S2是驾驶员再一次产生驾驶疲劳后剩余隧道长度，以此作为末段中间段距隧道出口的间距(第二间距)；C2为末段疲劳唤醒段的设置长度(第二长度)。
(1)长隧道内前几处疲劳唤醒段的设置长度
在该示例中，根据运行速度分别为60km/h、80km/h、100km/h时驾驶员产生驾驶疲劳的时间，长隧道前几处疲劳唤醒段刺激量的设置需分别满足驾驶员唤醒后维持时间达到146.6s、171.02s、205.22s。将T1＝146.6s、T2＝171.02s、T3＝205.22s分别代入式(11)、(12)、(13)，得到速度分别为60km/h、80km/h、100km/h时，长隧道采用蓝、紫、青三种色彩时驾驶疲劳唤醒段所需刺激量应分别为16.992cd·s/m2、22.608cd·s/m2、42.336cd·s/m2。根据表3，在速度60km/h、80km/h、100km/h的长隧道内疲劳唤醒段侧壁可设置的最高亮度应分别为1.8cd/m2、2.7cd/m2、5.4cd/m2，将Q＝16.992cd·s/m2、22.608cd·s/m2、42.336cd·s/m2以及I＝1.8cd/m2、2.7cd/m2、5.4cd/m2代入式(9)，得到以蓝、紫、青三种色彩为主色调的长隧道疲劳唤醒段，驾驶员以不同运行速度行驶所需要的刺激持续时间；最终计算得到不同运行速度刺激持续时间对应的行车距离，即所需的疲劳唤醒段长度C1，如表5所示。
表5长隧道内前几处疲劳唤醒段设置长度
在该示例中，驾驶员在运行速度60km/h的长隧道内，疲劳唤醒段设置色彩选择蓝、紫、青三种主色调，疲劳唤醒段侧壁亮度1.8cd/m2，这时疲劳唤醒段设置长度为160m；在运行速度80km/h的长隧道内，疲劳唤醒段设置色彩应选择蓝、紫、青三种主色调，疲劳唤醒段侧壁亮度2.7cd/m2，疲劳唤醒段设置长度为190m；在运行速度100km/h的长隧道内，疲劳唤醒段设置色彩选择蓝、紫、青三种主色调，疲劳唤醒段侧壁亮度5.4cd/m2，疲劳唤醒段设置长度为220m。在需要设置超过1处疲劳唤醒段的长隧道内的前几处疲劳唤醒段，可以按照驾驶员产生驾驶疲劳的行驶距离为长隧道的疲劳唤醒段的间距S1进行设置。
(2)长隧道最后一处疲劳唤醒段的设置长度
在该示例中，长隧道中间段最后一处疲劳唤醒段设置时，需根据剩余中间段的长度按照式(11)、(12)、(13)进行计算。当运行速度为60km/h、80km/h、100km/h，最短唤醒维持时间对应计算得到刺激持续时间分别需要达到3.93s、3.49s、3.27s，即驾驶疲劳唤醒段长度达到65.56m、77.53m、90.74m时，驾驶员可在再次达到驾驶疲劳前行驶916.25m、1425.167m、2137.708m的距离。
驾驶员从隧道中间段驶入隧道出口段时，通常会经历光环境的一个暗-明过渡变化，驾驶员的驾驶工作负荷升高，对驾驶员会产生一定程度的唤醒。因此在最后一处疲劳唤醒段设置时，若剩余的中间段长度S2小于不同设计速度隧道驾驶员产生驾驶疲劳的行驶距离S1，但又大于上述经历最小刺激量所需疲劳唤醒段唤醒后驾驶员会产生驾驶疲劳的行驶距离，则需要基于隧道剩余中间段的长度S2根据式(11)、(12)、(13)分别计算需要的刺激量及刺激持续时间，最终确定疲劳唤醒段的设置长度C2。
若剩余中间段长度S2不大于上述经历疲劳唤醒段最小刺激量唤醒后驾驶员产生驾驶疲劳的行驶距离，则疲劳唤醒段需要按照上述计算得到的最小刺激量进行设置，即疲劳唤醒段设置色彩为蓝、紫、青三种主色调时，当运行速度为60km/h、80km/h、100km/h，对应最高亮度1.8cd/m2、2.7cd/m2、5.4cd/m2时，疲劳唤醒段设置长度分别为65m、80m、90m。
在该示例中，未示出结合其他实施例所述的疲劳唤醒段的起始设置位置。但是，可以想到，在一些实施例中，该疲劳唤醒段的长度和间距的设置可以不结合起始设置位置，如首个疲劳唤醒段紧跟入口段或过渡段，或者距离隧道入口给定的距离，如以第一间距设置首个疲劳唤醒段；在一些优选的实施例中，该疲劳唤醒段的长度和间距的设置可以结合该起始设置位置，由此首个疲劳唤醒段自起始设置位置开始设置。
本发明实施例提供一种用于道路隧道、特别是高速公路特长隧道疲劳唤醒段的设置方法和/或技术参数的测算方法，可用于得到满足驾驶员生理心理需求的疲劳唤醒段设计和/或其技术参数。本发明实施例一方面从驾驶员生心需求角度触发以科学有效且精细的模型得到了道路隧道、特别是高速公路特长隧道疲劳唤醒段的有效设置方式和/或技术参数；另一方面能够广泛应用于各种不同的道路隧道的同时，仍能针对性地辅助营造良好、可靠、安全的疲劳唤醒段视觉环境，解决驾驶员在各种隧道、特别是特长隧道中间段驾驶疲劳而带来的行车安全风险问题。
除非明确指出，根据本发明实施例记载的方法、程序的动作或步骤并不必须按照特定的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
在本文中，针对本发明的多个实施例进行了描述，但为简明起见，各实施例的描述并不是详尽的，各个实施例之间相同或相似的特征或部分可能会被省略。在本文中，“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”意指适用于根据本发明的至少一个实施例或示例中，而非所有实施例。上述术语并不必然意味着指代相同的实施例或示例。在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
已参考上述实施例具体示出并描述了本发明的示例性***及方法，其仅为实施本***及方法的最佳模式的示例。本领域的技术人员可以理解的是可以在实施本***及/或方法时对这里描述的***及方法的实施例做各种改变而不脱离界定在所附权利要求中的本发明的精神及范围。

Claims (22)

1.一种隧道疲劳唤醒段设置方法，其特征在于，包括：
S130：确定疲劳唤醒段的多个颜色和亮度；
S160：基于多个第五样本，生成在多个不同车速下驾驶员的唤醒维持时间随刺激量变化的多个唤醒维持时间模型，所述第五样本包括在所述多个颜色和亮度下不同驾驶员在不同刺激量下的唤醒维持时间；
S170：根据所述隧道的规定车速，通过所述唤醒维持时间模型确定待设置疲劳唤醒段的长度和间距；
S180：基于所确定的疲劳唤醒段的长度和间距，在所述隧道中设置一个或多个疲劳唤醒段。
2.根据权利要求1所述的隧道疲劳唤醒段设置方法，其特征在于，每个所述唤醒维持时间模型具有唤醒维持时间随刺激量变化而大致恒定的第一平台段，唤醒维持时间随刺激量增大而增大的第二提升段和唤醒维持时间随刺激量变化而大致恒定的第三平台段。
3.根据权利要求2所述的隧道疲劳唤醒段设置方法，其特征在于，每个所述唤醒维持时间模型如下式所示：
其中，T为唤醒维持时间，Q为刺激量，t0,t1,t2,a,b,c为模型参数，q0,q1,q2为刺激量范围的端点值，i指代唤醒维持时间模型的序号，所述模型参数和端点值因唤醒维持时间模型不同而不同。
4.根据权利要求3所述的隧道疲劳唤醒段设置方法，其特征在于，
所述唤醒维持时间模型分别如下式所示：
①第一车速：所述第一车速具体在大于等于60km/h且小于80km/h的范围内，
式中：T1——第一车速的疲劳唤醒段唤醒后驾驶员唤醒维持时间；
Q1——第一车速的疲劳唤醒段刺激量；
②第二车速：所述第二车速具体在大于等于80km/h且小于100km/h的范围内，
式中：T2——第二车速的疲劳唤醒段唤醒后驾驶员唤醒维持时间；
Q2——第二车速的疲劳唤醒段刺激量；
③第三车速：所述第三车速具体在大于等于100km/h且小于等于120km/h的范围内，
式中：T3——第三车速的疲劳唤醒段唤醒后驾驶员唤醒维持时间；
Q3——第三车速的疲劳唤醒段刺激量。
5.根据权利要求2所述的隧道疲劳唤醒段设置方法，其特征在于，所述步骤S170包括：
S171：确定对应所述规定车速的唤醒维持时间模型；
S172：获取所确定的唤醒维持时间模型的第三平台段对应的唤醒维持时间和最小刺激量；
S173：由所述第三平台段对应的最小刺激量、所述颜色和所述亮度确定疲劳唤醒段的第一长度；
S174：由所述唤醒维持时间确定疲劳唤醒段的第一间距。
6.根据权利要求5所述的隧道疲劳唤醒段设置方法，其特征在于，所述步骤S170还包括：
S175：获取所述隧道的长度；
S176：基于所述隧道的长度、所述第一长度和第一间距，由所确定的唤醒维持时间模型确定末段疲劳唤醒段的第二长度和第二间距；
所述步骤S180包括：在隧道中间段基于所述第一长度和第一间距设置中间段疲劳唤醒段，在隧道末段基于所述第二长度和第二间距设置末段疲劳唤醒段。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的隧道疲劳唤醒段设置方法，其特征在于，所述步骤S160包括：
S161：基于在参考车速下获得的多个第五样本，生成在参考车速下驾驶员的唤醒维持时间随刺激量变化的参考唤醒维持时间模型；
S162：基于回归分析算法处理所述参考唤醒维持时间模型，以生成分别对应所述多个不同车速的所述多个唤醒维持时间模型。
8.根据权利要求7所述的隧道疲劳唤醒段设置方法，其特征在于，所述步骤S161还包括：
所述参考车速为零，即静止状态。
9.根据权利要求1至6中任一项所述的隧道疲劳唤醒段设置方法，其特征在于，所述方法还包括：
S150：基于多个第四样本，生成驾驶员的唤醒程度随刺激量变化的唤醒程度模型，所述第四样本包括在所述多个颜色和亮度下不同驾驶员在不同刺激量下的唤醒程度；
所述步骤S160包括：利用所述唤醒程度模型确定的最小刺激量来约束所述多个唤醒维持时间模型。
10.根据权利要求9所述的隧道疲劳唤醒段设置方法，其特征在于，所述方法还包括：
S140：获取用于生成所述第四样本和第五样本的第三实验数据，包括：
S141：使得多个实验驾驶员之一在隧道中间段的照明环境中视认第四预定时长，以采集非刺激状态的第四心率变异性数据；
S142：以所述多个颜色之一和所述亮度模拟疲劳唤醒段，以多个第五预定时长之一刺激以唤醒实验驾驶员，以采集刺激状态的第五心率变异性数据；
S143：关闭模拟疲劳唤醒段，使得实验驾驶员恢复在隧道中间段的照明环境中视认第六预定时长，以采集唤醒状态的第六心率变异性数据；
S144：针对每个第五预定时长，重复步骤S142和S143直至结束；
S145：针对每个实验驾驶员，重复步骤S141至S144直至结束；
S146：针对每个颜色，重复步骤S141至S145直至结束，
其中，所述第四样本根据第四和第五心率变异性数据获得；所述第五样本至少根据第六心率变异性数据获得。
11.根据权利要求1至6中任一项所述的隧道疲劳唤醒段设置方法，其特征在于，所述步骤S130包括：
S131：获取用于生成第三样本的第二实验数据；
S132：利用唤醒程度量化模型处理所述第二实验数据，以获得第三样本，所述第三样本包括不同驾驶员在不同颜色下的唤醒程度；
S133：基于所述第三样本，确定所述唤醒程度阈值；
S134：基于确定的亮度和所述唤醒程度阈值，选择所述多个颜色。
12.根据权利要求11所述的隧道疲劳唤醒段设置方法，其特征在于，所述步骤S131包括：
S1311：使得多个实验驾驶员之一在隧道中间段的照明环境中视认第一预定时长，以采集非刺激状态的第一心率变异性数据；
S1312：以所述颜色库中的颜色之一和亮度组中的亮度之一模拟疲劳唤醒段，以第二预定时长刺激以唤醒实验驾驶员，以采集刺激状态的第二心率变异性数据；
S1313：关闭该模拟疲劳唤醒段，使得实验驾驶员恢复在隧道中间段的照明环境中视认第三预定时长；
S1314：针对颜色库中的每个颜色，重复步骤S1312和S1313直至结束；
S1315：针对每个实验驾驶员，重复步骤S1311至S1314直至结束；
S1316：针对亮度组中的每种亮度，重复步骤S1311至S1315直至结束，
其中，所述第三样本根据第一和第二心率变异性数据获得，所述颜色库中的颜色数量大于或等于被选择的多个颜色数量。
13.根据权利要求1至6中任一项所述的隧道疲劳唤醒段设置方法，其特征在于，所述方法还包括：
S110：根据确定的驾驶疲劳度阈值和所述规定车速，确定疲劳唤醒段的起始设置位置；
所述步骤S180包括：基于疲劳唤醒段的起始设置位置、长度和间距，在所述隧道中设置一个或多个疲劳唤醒段。
14.根据权利要求13所述的隧道疲劳唤醒段设置方法，其特征在于，所述步骤S110包括：
S111：确定至少一个入口段的长度；
S112：确定至少一个过渡段的长度；
S113：基于所述驾驶疲劳度阈值和所述规定车速，确定驾驶员在隧道中间段产生疲劳时的行车距离；
S114：基于所述至少一个入口段的长度、所述至少一个过渡段的长度和所述行车距离，确定所述起始设置位置。
15.根据权利要求14所述的隧道疲劳唤醒段设置方法，其特征在于，所述步骤S113包括：
S1132：基于多个第一样本，根据给定的驾驶疲劳度相对于心率变异性的模型确定所述驾驶疲劳度阈值，所述第一样本包括不同驾驶员分别在平静状态时和在隧道环境下驾驶感到疲劳时的心率变异性；
S1133：基于多个第二样本，生成在不同车速下驾驶员的驾驶疲劳度随时间变化的多个疲劳度模型，所述第二样本包括不同驾驶员在不同车速下在隧道环境下驾驶的不同时刻的驾驶疲劳度；
S1134：基于所述驾驶疲劳度阈值和所述规定车速，通过所述疲劳度模型确定驾驶员在隧道中间段产生疲劳时的行车距离。
16.根据权利要求15所述的隧道疲劳唤醒段设置方法，其特征在于，所述驾驶疲劳度相对于心率变异性的模型如下式所示：
式中：Aij——第i个驾驶员隧道中在驾驶时间j时刻的驾驶疲劳度；
——第i个驾驶员在驾驶时间j时刻的心率变异性；
——第i个驾驶员在平静时的心率变异性。
17.根据权利要求16所述的隧道疲劳唤醒段设置方法，其特征在于，所述多个疲劳度模型如下式所示：
①第一车速：所述第一车速具体在大于等于60km/h且小于80km/h的范围内，
②第二车速：所述第二车速具体在大于等于80km/h且小于100km/h的范围内，
③第三车速：所述第三车速具体在大于等于100km/h且小于等于120km/h的范围内，
式中：A——驾驶员在隧道环境下的驾驶疲劳度；
t——驾驶员在隧道环境下的驾驶时间。
18.根据权利要求15所述的隧道疲劳唤醒段设置方法，其特征在于，所述步骤S113还包括：
S1131：获取用于生成所述第一样本和第二样本的第一实验数据，具体包括：
S11311：采集多个实验驾驶员之一处于平静状态下的心率变异性数据；
S11312：使实验驾驶员驾驶车辆以多个实验车速之一进入隧道，并实时获取驾驶员的心率变异性数据；
S11313：获取驾驶员在驾驶过程中感到疲劳的时刻，用于确定驾驶员在该时刻的心率变异性数据；
S11314：针对每个实验驾驶员、针对每一实验车速，重复步骤S11311至S11313直至结束。
19.根据权利要求1至6中任一项所述的隧道疲劳唤醒段设置方法，其特征在于，所述方法还包括：
S120：基于确定的驾驶员目高和所述规定车速，确定疲劳唤醒段的设置高度；
所述步骤S180包括：基于疲劳唤醒段的设置高度、长度和间距，在所述隧道中设置一个或多个疲劳唤醒段。
20.根据权利要求1至6中任一项所述的疲劳唤醒段设置方法，其特征在于，所述疲劳唤醒段包括设置在道路两侧的所述多个颜色交替出现的洗墙灯，所述洗墙灯具有所述亮度。
21.一种隧道疲劳唤醒段设置装置，其特征在于，包括：
第一确定单元，配置成确定疲劳唤醒段的多个颜色和亮度；
生成单元，配置成基于多个第五样本，生成在多个不同车速下驾驶员的唤醒维持时间随刺激量变化的多个唤醒维持时间模型，所述第五样本包括在所述多个颜色和亮度下不同驾驶员在不同刺激量下的唤醒维持时间；
第二确定单元，配置成根据所述隧道的规定车速，通过所述唤醒维持时间模型确定待设置疲劳唤醒段的长度和间距；
设置单元，配置成基于所确定的疲劳唤醒段的长度和间距，在所述隧道中设置一个或多个疲劳唤醒段。
22.一种道路隧道，其特征在于，包括根据权利要求1至20中任一项所述的隧道疲劳唤醒段设置方法设置的疲劳唤醒段。
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Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114732410B (zh) * 2022-04-22 2023-11-21 北京工业大学 隧道疲劳唤醒段设置方法、装置和道路隧道
CN116142188B (zh) * 2023-04-14 2023-06-20 禾多科技（北京）有限公司 一种基于人工智能的自动驾驶车辆控制决策确定方法
CN118070154B (zh) * 2024-04-22 2024-07-09 四川省公路规划勘察设计研究院有限公司 一种基于lstm神经网络驾驶疲劳判别方法和装置

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105868570A (zh) * 2016-04-20 2016-08-17 北京工业大学 不同光环境下对目标物的视觉功效的测算方法
CN107299602A (zh) * 2017-07-28 2017-10-27 武汉理工大学 一种高速公路长大隧道逆反射***设置方法
CN111028479A (zh) * 2019-12-06 2020-04-17 北京工业大学 一种高速公路特长隧道疲劳唤醒段设置方法
CN113795069A (zh) * 2021-11-18 2021-12-14 深圳市奥新科技有限公司 一种隧道照明控制方法及隧道照明***

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2021014637A1 (ja) * 2019-07-25 2021-01-28 三菱電機株式会社 運転支援装置、運転支援方法、運転支援プログラム、及び運転支援システム
CN114732410B (zh) * 2022-04-22 2023-11-21 北京工业大学 隧道疲劳唤醒段设置方法、装置和道路隧道

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105868570A (zh) * 2016-04-20 2016-08-17 北京工业大学 不同光环境下对目标物的视觉功效的测算方法
CN107299602A (zh) * 2017-07-28 2017-10-27 武汉理工大学 一种高速公路长大隧道逆反射***设置方法
CN111028479A (zh) * 2019-12-06 2020-04-17 北京工业大学 一种高速公路特长隧道疲劳唤醒段设置方法
CN113795069A (zh) * 2021-11-18 2021-12-14 深圳市奥新科技有限公司 一种隧道照明控制方法及隧道照明***

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
隧道驾驶疲劳唤醒段设置长度研究;岳振 等;隧道建设（中英文）;第第42卷卷(第第6期期);全文 *

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