Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Учет зрительного восприятия наружной рекламы при технико-экономическом анализе проектных вариантов ее размещения 10
1.1. Современные подходы к оценке проектных вариантов наружной рекламы 10
1.1.1. Виды рекламы 10
1.1.2. Особенности восприятия наружной рекламы 12
1.1.3. Методики экспертизы проектных вариантов наружной рекламы 16
1.2. Основные подходы к исследованию зрительного восприятия 25
1.2.1. Когнитивный подход к исследованию зрительного восприятия 26
1.2.2. Экологический подход к исследованию зрительного восприятия .31
1.2.2.1. Концепция инвариантов в экологической оптике 35
1.3. Компьютерные системы визуализации виртуальной реальности 40
1.3.1. Методы визуализации объемных моделей 41
1.3.1.1. Способы описания трехмерных объектов 42
1.3.1.2. Системы координат 48
1.3.1.3. Проекции 51
1.3.1.4. Удаление невидимых линий и поверхностей 53
1.3.1.5. Обобщенная структура ЗБ-конвейера 55
1.3.1.6. Метод трассирования лучей 57
1.3.1.7. Метод диффузного отражения 59
1.3.2. Основные программные интерфейсы трехмерной графики 60
1.3.2.1. OpenGL 61
1.3.2.2. Direct3D 62
1.3.2.3. Сравнение интерфейсов трехмерной графики 63
1.3.3. Системы визуализации на основе явного представления модели 65
Глава 2. Формальный подход к моделированию зрительного восприятия 71
2.1. Обоснование использования имитационного моделирования в качестве источника информации о зрительном восприятии параметров движения 71
2.2. Имитационное моделирование транспортных потоков 75
2.3. Концептуальная модель формализации экологического подхода к зрительному восприятию 82
2.3.1. Инварианты оптического потока 85
2.3.1.1. Физический смысл дивергенции оптического потока 88
2.3.2. Характеристика динамической зрительной плавности 90
Глава 3. Компьютерная реализация инструментального средства для автоматизированной оценки проектных вариантов придорожной рекламы на основе модели зрительного восприятия 95
3.1. Основные принципы компьютерного моделирования зрительного восприятия 95
3.1.1. Расчет поля скоростей оптического потока 95
3.1.2. Расчет полей инвариантов оптического потока 100
3.1.3. Нахождение касательной к проекции кромки в точке 101
3.1.3.1. Нахождение углового коэффициента касательной методом обхода периметра области S 102
3.1.3.2. Нахождение углового коэффициента касательной методом обхода проекции кромки в области S 104
3.1.4. Модель остроты зрения 107
3.2. Программная реализация инструментального средства автоматизированной оценки проектных вариантов придорожной рекламы 115
3.2.1. Выбор и обоснование средств разработки 115
3.2.2. Форматы входных и выходных данных 118
3.2.3. Обобщенная схема алгоритма 121
3.2.4. Описание интерфейса взаимодействия с пользователем 124
Глава 4. Методика автоматизированной оценки рисков безопасности дорожного движения в проектных вариантах размещения придорожной рекламы 130
4.1. Методика автоматизированной оценки влияния средств придорожной рекламы на риски безопасности дорожного движения 130
4.2. Применение разработанной методики для оценки рисков безопасности дорожного движения на прямолинейных участках дороги 132
4.3. Использование разработанной методики для оценки рисков безопасности дорожного движения на криволинейных участках дороги 137
4.4. Методика оценки рисков в системах поддержки принятия решения по выбору проектных вариантов придорожной рекламы 153
4.4.1. Системы поддержки принятия решений 153
4.4.2. Разработанная методика, как элемент системы поддержки принятия решения по выбору проектных вариантов придорожной рекламы 155
Заключение 158
Библиографический список использованной
Литературы 159
Приложения 176
- Основные подходы к исследованию зрительного восприятия
- Имитационное моделирование транспортных потоков
- Программная реализация инструментального средства автоматизированной оценки проектных вариантов придорожной рекламы
- Применение разработанной методики для оценки рисков безопасности дорожного движения на прямолинейных участках дороги
Введение к работе
Актуальность проблемы. По данным консалтингового агентства PricewaterhouseCoopers, российский рынок наружной рекламы входит в тройку ведущих стран Европы, уступал первое и второе места Великобритании и Франции соответственно. Ожидается, что в 2006 году объем рынка вырастет на 27% и составит $1,27 млрд. против $1 млрд. в 2005 году. Такие прогнозы делают наруж?гую рекламу, одним из самых привлекательных для инвестиций ме-диасегментов.
Однако, введенный в 2005 году государственный стандарт, регламентирующий технические требования к средствам наружной рекламы, при отсутствии основанной на исследованиях доказательной базы, вводит запретительные требования, которые по экспертным оценкам оставляют вне правового поля до 80 процентов установленных на законных основаниях рекламных конструкций, что ставит под угрозу существование и развитие целой отрасли экономики.
В свою очередь на предприятиях, занимающихся созданием и размещением наружной рекламы, оценка проектных вариантов расположения рекламы с точки зрения ее влияния на безопасность дорожного движения осуществляется на основе экспертных оценок, которые по своей природе субъективны и, зачастую, противоречивы.
Таким образом, назрела необходимость в уточнении и научном обосновании критериев оценки проектных вариантов придорожной рекламы с учетом рисков безопасности дорожного движения, что предопределило выбор темы диссертации, цели и задач исследования.
Цель работы
В диссертации предлагается подход к оценке рисков безопасности дорожного движения и его приложение к автоматизированной оценке проектных вариантов придорожной рекламы.
Идея работы
Основная идея работы заключается в разработке методического и инструментального обеспечения, позволяющего оценить проектные варианты расположения придорожной рекламы с учетом показателей оптического потока экологического подхода к зрительному восприятию.
Задачи исследования:
анализ современных подходов к оценке проектных вариантов придорожной рекламы;
анализ основных подходов к исследованию зрительного восприятия;
разработка и обоснование методов получения исходной информации о зрительном восприятии параметров движения водителями транспортных средств;
анализ существующих компьютерных систем визуализации виртуальной реальности;
разработка алгоритмов и компьютерных программ для оценки влияния расположения придорожной рекламы на риски безопасности дорожного движения;
разработка методики использования подхода для решения управленческих задач и апробация данной методики.
Теоретической п методологической базой исследования послужили работы ведущих отечественных и зарубежных специалистов в области зрительного восприятия. Научно-методологический инструментарий диссертационного исследования включает системный и ситуационный подходы, экологический подход к зрительному восприятию, теорию инвариантов векторных полей, методы компьютерной визуализации виртуальной реальности и математического моделирования сложных систем.
Защищаемые научные положения и их новизна:
предложен новый набор критериев оценки проектных вариантов придорожной рекламы (группа критериев безопасности);
разработаны и обоснованы методы получения исходной информации для автоматизированной оценки проектных вариантов придорожной рекламы (включая методику проведения компьютерных экспериментов на участке размещения придорожной рекламы);
разработана методика автоматизированной оценки проектных вариантов придорожной рекламы с учетом ее влияния на безопасность дорожного движения, и на основе методики разработано инструментальное средство.
Научное значение состоит в:
научном обосновании критериев оценки проектных вариантов размещения придорожной рекламы;
выявлении влияния придорожной рекламы на зрительное восприятие водителем дорожной обстановки с учетом ряда факторов;
определении количественного показателя степени влияния придорожной рекламы на зрительное восприятие водителем дорожной обстановки.
Практическое значение результатов диссертации заключается в их направленности на решение конкретных задач, стоящих перед регулирующими органами и предприятиями, занимающимися созданием и размещением придорожной рекламы. Использование предложенной методики и разработанного инструментария позволяет повысить точность и научную обоснованность принимаемых решений в вопросах оценки проектных вариантов придорожной рекламы. Результаты диссертационного исследования нашли практическое применение при разработке ГОСТ Р 52289-2004, подтвержденное актом о внедрении ФГУП «РосдорНИИ».
Апробация работы. Основные положения и результаты выполненного исследования докладывались и обсуждались на XV международной интернет-конференции молодых ученых, аспирантов и студентов по современным проблемам машиноведения, на IV международной научно-практической конференции «Участие молодых ученых, инженеров и педагогов в разработке и реализации инновационных технологий», на XIV международной конференции по компьютерной графике и машинному зрению «Графикой», на всероссийской междисциплинарной конференции «Философия искусственного интеллекта», на 1-й всероссийской конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Искусственный интеллект: философия, методология, инновации», на международной научной конференции «Проблемы регионального и муниципального управления», а также на ежегодных международных конференциях «Проблемы управления безопасностью сложных систем».
Публикации. Основное содержание диссертации отражено в одиннадцати публикациях автора. В их числе семь публикаций в материалах международных научных конференций.
Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав основного текста, заключения, библиографического списка (212 наименований) и приложения, содержит 81 рисунок и 8 таблиц.
Основные подходы к исследованию зрительного восприятия
Современная психология восприятия представляет собой достаточно пеструю картину разнообразных подходов, методов и частных концепций, имеющих задачей упорядочить непрерывно расширяющийся поток экспериментальных данных. Даны десятки определений понятия восприятия; оно рассматривается как образование гештальта [118] и как функция анализатора [92], как процесс и результат построения образа [86], как особая способность [133] и как разновидность деятельности [48], как непосредственное впечатление [162] и как переработка информации [67], как решение задачи [29] и функция стимуляции [134]. За этом многообразием определений скрываются по крайней мере два обстоятельства: во-первых, многомерность данного класса психических явлений и, во-вторых, отсутствие общей теории восприятия. Несмотря на разногласия в определениях и выбираемых точках зрения, специалисты сходятся в главном, а именно в указании области основных фактических данных, или феноменов, и в содержании центральных проблем психологии восприятия. К таким областям относятся, например, перцептивная константность, пространственно-временные иллюзии, наглядно-чувственная данность человеку пространства, времени, движения, цвета окружающей действительности и другие явления, которые не входят в предметы других областей психологического знания.
В самой общей форме можно сказать, что психология восприятия ориентирована на познание принципов, закономерностей и свойств чувственного отражения человеком (животным) материальной действительности в процессе его непосредственного взаимодействия с окружающим миром (средой) [12].
Проблема восприятия принадлежит к числу классических в психологии и имеет богатую, насыщенную коллизиями историю, которая достаточно полно описана в отечественной и зарубежной литературе [19] [86] [118]. В настоящее время можно выделить два ведущих направления исследований психологии восприятия, которые выражают основные тенденции ее развития: когнитивное (информационно-процессуальное) и экологическое.
Резкий качественный скачок в развитии и использовании электронно-вычислительной техники в середине 60-х годов отразился на психологии двояко. Во-первых, произошло переоснащение ее экспериментальной базы, что повело за собой стремительный рост методического арсенала и формирование новой стратегии научного исследования. Во-вторых, ряд ключевых проблем психологии (в том числе проблема восприятия) был переформулирован в терминах так называемой компьютерной метафоры - предметных представлений и языка, заимствованных из кибернетики, информатики и вычислительной техники, что послужило началом развития когнитивного подхода к исследованию познавательных процессов.
Согласно компьютерной метафоре познавательная сфера человека по своей архитектуре и принципам функционирования аналогична современной ЭВМ. Подобно компьютеру, она представляет собой систему, которая принимает, хранит и использует поступающую извне информацию; последняя выступает для человека в форме знания об окружающем мире [67] [164]. Как и в ЭВМ, информация перерабатывается человеком поэтапно, причем каждый блок, или подсистема, познавательной сферы обладает ограниченной пропускной способностью. В методическом плане это означает, что любой познавательный процесс, локализованный исследователем в промежутке между стимулом и ответом, может быть разбит на ряд подпроцессов, которые совершаются в более короткие интервалы времени и каждый из которых соответствует какой-либо группе промежуточных преобразований информации. Функционально выделенный блок (операция) образует единицу анализа познавательных процессов. В контексте когнитивного подхода к восприятию относят совокупность процессов регистрации стимульной информации, селекции, означивания и включения в контекст. Результатом этих процессов полагают непосредственно-чувственный образ окружающей человека действительности, описываемой системой перцептивных категорий. Восприятие условно проходит в два этапа (рис. 1.1).
На первом этапе создается сенсорный слепок физической реальности, воздействующей на органы чувств. Предполагается, что связь физических характеристик среды и сенсорных впечатлений осуществляется благодаря работе специализированных каналов, или детекторов, настроенных на выделение определенных свойств действительности (величины объектов, их скорости, направления движения, ориентации, контраста и др.). Наряду с детекторами отдельных признаков, постулируются и детекторы более высокого порядка, выделяющие сложные структуры среды, которые характеризуются комплексами элементарных свойств (например, каналы пространственных частот). Благодаря совместной работе детекторов (каналов) происходит предварительный анализ и синтез поступающей информации, которая короткое время (несколько сот миллисекунд) удерживается в сенсорных регистрах памяти. Данная форма репрезентации внешнего мира получила название тонического (для зрения) и эхоического (для слуха) образов. Распознавание образа, или отнесение его к определенной категории, происходит как бы на втором этапе. Оно представляет собой сравнение стимула с той информацией, которая получена о нем ранее и хранится в долговременной памяти в закодированном виде. Допускается, что информация в сенсорной долговременной памяти существует в сопоставимой форме. За процедурой сравнения следует принятие решения - выбор из множества актуализированных кодов такого, который в наибольшей степени соответствует данному стимулу. На втором этапе происходит также интеграция стимульной информации, поступающей по разномодальным каналам, ее селекция и включение в пространственно-временной и семантический контекст воспринимаемых событий. Таким образом, в рамках когнитивного подхода непосредственно-чувственное восприятие открывается как многомерный двухэтапный процесс преобразования информации, начиная с воздействия стимулов на органы чувств и до ее самостоятельного функционирования в кратковременной памяти.
Имитационное моделирование транспортных потоков
Существующие методы оценки параметров и характеристик движения автомобилей в составе транспортных потоков можно условно разделить на три основные группы [10]: - эмпирические; - расчетные методы, основанные на анализе режимов движения автомобилей в составе транспортного потока на оцениваемом участке; - компьютерная имитация движения автомобилей в составе транспортных потоков. К первой группе относятся методы, основанные на собирании и обработке эмпирических данных. Все они имеют ряд общих недостатков, главными из которых являются: - необходимость располагать надежными эмпирическими данными; - крайняя сложность, а чаще всего невозможность организации и проведения необходимых натурных экспериментов; - опасность и дороговизна натурных экспериментов; - ориентация на устаревший парк автотранспортных средств; - отсутствие обоснованных подходов к прогнозированию. Ко второй группе относятся методы, использующие главным образом аналитические зависимости (обычно, линейные) для определения режимов движения автомобилей в составе транспортного потока и вывода на этой основе расчетных методов оценки его характеристик. К недостаткам этих методов следует прежде всего отнести недостаточное обоснование их применимости для всего широкого диапазона влияющих факторов, а также слабую достоверность алгоритмов вычисления необходимой для них информации. Прежде всего это касается участков дорог со сложным сочетанием их геометрических параметров, впрочем, как и остальных случаев. Перечисленные недостатки первых двух методов требуют новых подходов к решению данной проблемы. Таким подходом является метод компьютерной имитации транспортных потоков для оценки режимов движения автомобилей, который лишен недостатком описанных методов.
Опишем вкратце методологию компьютерной имитации транспортных потоков предложенную Ереминым В.М. [10] [42] [43]. Автомобильная дорога с движущимися по ней потоками автомобилей представляет собой типичный пример сложной системы «водитель-автомобиль-дорога-окружащая среда» (ВАДС). Поэтому чем точнее модели системы ВАДС описывают реальные процессы, тем точнее и обоснованней расчетные методы оценки характеристик транспортных потоков, поскольку они вытекают из этих моделей. Реальной системе ВАДС присущи, в частности, следующие признаки: - наличие многообразия влияющих факторов; - стохастичность поведения; - нестационарность; - невоспроизводимость натурных экспериментов; - многокритериальное . Указанные признаки приводят к необходимости построения макротеорий ВАДС, суть которых заключается в следующем. На основе априорной и эмпирической информации строится микроописание системы ВАДС (имитационная модель системы), т. е. набор моделей поведения отдельных элементов системы, механизмов их взаимодействия между собой и их реакций на поступающие извне сигналы. Затем с заданным микроописанием (имитационной моделью) проводятся серии компьютерных экспериментов, на основании которых и строятся макротеории исследуемой системы. Таким образом, макротеории системы являются, по существу, следствием ее исходного микроописания. Моделируемая реальная система ВАДС представляет собой открытую динамическую систему, состоящую из конечного числа элементов (автомобилей), движущихся в некоторой заданным образом организованной области (элементы улично-дорожной сети, схема организации движения и т. д.). Извне в систему могут поступать входные сигналы (в частности, новые автомобили, управляющие сигналы). Времена поступления и вид поступающих в систему входных сигналов подчиняется определенным (обычно, вероятностным) законам (законы влияния внешнего мира). Каждый элемент характеризуется конечным набором атрибутов, которые изменяются во времени. Так, автомобиль в каждый момент времени описывается следующими параметрами: положение на дороге (координаты определенных точек), курсовой угол, линейная скорость, ускорение (замедление), скорость и направление поворота рулевого колеса, номер передачи коробки передач и др. Другими словами, каждый элемент представим в виде вектора конечной длины, каждая компонента которого может изменяться в заданных пределах. Совокупность возможных значений вектора, характеризующего данный элемент, определяет пространство состояний данного элемента. Пространство состояний системы в целом в данный момент времени есть прямое произведение пространств состояний находящихся в системе элементов. В качестве основной рабочей гипотезы при разработке микроописания ВАДС принята следующая: в процессе функционирования системы функция изменения любого параметра любого элемента изменяется скачкообразно в дискретные моменты времени и остается непрерывной в промежутках между скачками. Суть данной гипотезы заключается в том, что скачкообразное изменение параметров системы не является спонтанным, а обусловлено определенной причиной. Поэтому системное микроописание ВАДС должно давать ответы на два типа вопросов: 1. Что именно является причиной скачка функции параметра? 2. Что представляет собой скачок и как ведут себя функции параметров после скачка, если известна предыстория процесса? Ответ на первый вопрос дискрептивно представляет собой перечень особых ситуаций, возникающих в процессе движения, которые вынуждают водителей изменять режим движения своих автомобилей. В разработанные модели включено большинство таких ситуаций, которые встречаются в реальном процессе движения. Все особые ситуации поделены на три категории. К первой категории относятся ситуации, определяющие условия и характер взаимодействия элементов с окружающей средой (включая дорогу и придорожное пространство). Примеры такого рода ситуаций: - автомобиль достиг участка дороги с изменившимися геометрическими параметрами; - автомобиль достиг участка дороги с изменившейся схемой организации движения, и т. д. Ко второй категории относятся ситуации, определяющие условия и характер взаимодействия автомобилей между собой. Примеры таких ситуаций: - автомобиль догнал впереди идущий по своей полосе движения; - автомобиль приблизился к впереди идущему автомобилю на опасное расстояние и т. д. К третьей категории относятся ситуации, определяющие характер влияния входных сигналов. Примеры таких ситуаций: - на входе рассматриваемого участка дороги появился новый автомобиль; - на заданном участке моделируемой дороги ухудшилась видимость из-за спустившегося тумана; - появление в пределах видимости водителей автомобилей средств придорожной рекламы и т. д.
Программная реализация инструментального средства автоматизированной оценки проектных вариантов придорожной рекламы
Программная реализация используемых в диссертационной работе алгоритмов требует больших вычислительных ресурсов. Поскольку взаимодействие пользователя и программы происходит в режиме реального времени, необходимо применение высокопроизводительных языковых средств. Применение языков-интерпретаторов (Java, Visual Basic, С# и др.) в данном случае не целесообразно, так как интерпретаторы требуют дополнительной трансляции машинно-независимого кода (байт-кода) во время выполнения. Использование языка ассемблера или машинного кода как основного языка программирования также не оправданно ввиду трудоемкости написания и сопровождения программы, а также из-за их не переносимости на другие аппаратные платформы. Тем не менее, уместно применение ассемблера для оптимизации наиболее критичных и часто выполняемых участков кода. В качестве основного алгоритмического языка программирования был выбран язык С и его объектно-ориентированное надмножество C++. Язык С - это универсальный язык программирования, для которого характерны выразительность, быстродействие и переносимость. Язык С не является ни языком «очень высокого уровня», ни «большим» языком, и не предназначается для некоторой специальной области применения, но отсутствие ограничений и общность языка делают его более удобным и эффективным для многих задач, чем языки, предположительно более мощные. Язык С, первоначально предназначавшийся для написания операционной системы UNIX на ЭВМ DEC PDP-11, был разработан и реализован на этой системе Деннисом Ричи [55]. Язык С, не связан с какими-либо определенными аппаратными средствами или системами, и на нем легко писать программы, которые можно пропускать без изменений на любой ЭВМ, имеющей С-компилятор.
В настоящее время язык С является основным языком программирования для подавляющего числа вычислительных систем. Разработчиком языка C++ является Бьерн Страуструп, он же создал первый транслятор с этого языка [93]. За исключением второстепенных деталей язык C++ содержит язык С как подмножество. Язык С расширяется введением гибких и эффективных средств, предназначенных для построения новых типов. Программирование с использованием таких средств обычно называют объектно-ориентированным. Платформой для программной реализации было выбрано семейство операционных систем Microsoft Windows NT на аппаратной платформе Intel х86, так как данная аппаратно-программная платформа имеет наибольшее распространение. Стандартным средством разработки программных продуктов в ОС Windows является Microsoft Visual Studio, включающее компилятор языка C++. В качестве библиотеки явного представления модели был выбран программный продукт Open Inventor, т.к. его возможности удовлетворяют предъявляемым требованиям, и на момент начала программной реализации проекта он был единственной законченной библиотекой, свободно доступной в исходных кодах.
Поскольку оригинальный SGI Open Inventor 2.1 не обладал поддержкой оконных функций системы Microsoft Windows, то использовалась реализация Open Inventor от компании TGS. Однако в процессе реализации проекта обнаружилось, что, не смотря на заявления о полной поддержке стандарта ISO VRML97 (VRML 2.0) [194], текущая версия Open Inventor 5.0 от компании TGS реализует функциональность VRML97 лишь в объеме SGI Open Inventor 2.1. Таким образом, многие узлы VRML не реализованы, или реализованы не в полном объеме (см. табл. 3.3), что ограничивает возможности создания антуража сцен. В результате было принято решение использовать программную библиотеку Coin3D [121], обратно совместимую с SGI Open Inventor 2.1 на уровне программного интерфейса, и обеспечивающую поддержку стандарта VRML97. Немаловажной особенностью Coin3D является ее распространение в исходных кодах по лицензии GNU GPL [123] [138], в отличие от TGS Open Inventor, распространяемого исключительно на платной основе с закрытыми исходными кодами [195]. Однако, в отличие от TGS Open Inventor, библиотека Coin3D не реализует классов интеграции с библиотекой оконных классов Microsoft Foundation Classes (MFC). Поэтому такая интеграция была осуществлена автором самостоятельно. Варьируемыми параметрами модели являются: - геометрические параметры дороги (ширина проезжей части, длина прямой, радиус поворота и т.д.); - габариты, форма, расположение и ориентация щита придорожной рекламы относительно дороги; - траектория движения и скоростной режим транспортного средства; - направление взгляда и высота глаз наблюдателя относительно поверхности дороги; - продолжительность и время начала наблюдения; - конфигурация поля остроты зрения (для учета индивидуальных особенностей наблюдателя). Модель сцены представляет собой текстовое описание сцены на языке моделирования виртуальной реальности VRML 2.0 [78]. Это описание предварительно подготавливается на основе исходных данных о геометрии сцены в пакете моделирования трехмерной графики, таком как, например, Autodesk 3D Studio Max [73] или NewTek LightWave 3D [104]. Полученное описание сцены сохраняется для дальнейшего использования в дисковый файл в формате VRML. Структуры языка VRML имеют прямое соответствие узлам графа сцены Open Inventor и считываются из файла средствами библиотеки Open Inventor.
Применение разработанной методики для оценки рисков безопасности дорожного движения на прямолинейных участках дороги
В качестве модели объекта имитационного эксперимента используется компьютерная модель автомобильной дороги с установленным щитами придорожной рекламы. Рассматривается движение автомобиля на прямолинейном участке дороги.
Моделируется монокулярное зрение водителя. Точкой фиксации взгляда водителя при отсутствии размещения рекламы берется среднее расстояние S, на котором оценивается состояние дорожного покрытия при заданной скорости движения. Т.е. в каждый момент времени центр поля зрения водителя направлен в точку на поверхности дороги, над которой был бы центр зрительной проекции (узловая точка глаза водителя) через SIV секунд при движении по заданной траектории с текущей мгновенной скоростью V. Значение отношения SIV взято равным 3 с. Точкой фиксации взгляда водителя при наличии рекламы является центр рекламного щита. Угловые размеры поля зрения водителя (120х40) и поле остроты зрения взяты из п.3.1.4. Размеры области отображения составляют 1501 х 501 пиксель. Средневзвешенные значения угла ф рассчитываются по обеим кромкам проезжей части дороги, без учета разметки полос дорожного полотна.
Дорога имеет четыре полосы движения, ширина каждой полосы 3,5 м. Автомобиль движется по крайней правой полосе движения. Глаз водителя расположен в центре полосы на расстоянии 1,2 м над поверхностью проезжей части. Рекламные щиты имеют габариты 6x3м. Они расположены на прямой р, перпендикулярной направлению дороги (рис. 4.1). Центр щита №1 расположен на расстоянии 5,75 м левее левой кромки дороги. Центры щитов №2, №3 и №4 расположены соответственно на расстоянии 5,75 м, 13,25 м и 28,25 м правее правой кромки дороги. Центры всех щитов находятся на высоте 5,1 м над поверхностью дороги.
Автомобиль движется равномерно и прямолинейно в сторону прямой р с расстояния 150 м до прямой, со скоростью 25 м/с (90 км/ч). Таким образом, в случае отсутствия рекламы средняя точка фиксации взгляда водителя расположена на дорожном покрытии, на расстоянии 75 м от текущего положения по ходу движения автомобиля. Интервал времени наблюдения придорожной рекламы соответствует времени прохождения автомобилем участка дороги А-Б лежащего на расстоянии от 100 до 25 м до прямой р (рис. 4.2).
На рис. 4.3 приведены зависимости от расстояния d до прямой р, средневзвешенного значения угла ф между касательной к проекции кромки дороги и вектором скорости в точке касания для кромок дороги лежащих в поле зрения водителя для различных вариантов направления взгляда водителя. Для варианта №0 взгляд водителя всегда направлен вперед на дорогу на расстояние 75 м. Для вариантов №1, №2, №3 и №4 взгляд водителя всегда направлен в центр соответственно щита №1, №2, №3 и №4. На рис. 4.4 приведены разности А0 между средневзвешенным значением угла ф при ориентации взгляда водителя на дорогу и на рекламный щит для вариантов расположения щитов №1, №2, №3 и №4 на расстоянии от 100 до 25 м до прямой р. На рис. 4.5 приведены зависимости от времени наблюдения нарастающих интегральных показателей риска АФ равных площадям соответствующих криволинейных трапеций изображенных на рис. 4.4.
Зависимости инвариантов оптического потока и отношения площади проекции дороги к площади поля зрения (PSR) приведены в Приложении 1.
Таким образом, при непрерывном наблюдении щитов в течение 3 с при приближении к прямой/? с расстояния 100 метров со скоростью 25 м/с вариант расположения рекламного щита №2 обладает наименьшим показателем риска безопасности дорожного движения. Следует, однако, отметить, что при наблюдении щитов на расстоянии меньшем, чем 35 м до прямой р наиболее предпочтительным является вариант расположения №1.
Рассматривается движение автомобиля по автомобильной дороге вблизи поворотов различного радиуса и направления. Условия проведения компьютерных экспериментов такие же, как и в случае прямолинейного участка дороги, за исключением геометрических параметров дорог, траекторий движения автомобиля и расположения рекламных щитов.
Рассмотрим варианты размещения придорожной рекламы вблизи левого поворота на Волоколамском шоссе между городом Красногорск и поселком Опалиха (рис. 4.6).
На рассматриваемом участке Волоколамского шоссе имеется четыре полосы движения (по две в каждом направлении), ширина каждой полосы 3,5 м. Моделируется движение автомобиля со скоростью 25 м/с по крайней правой полосе движения в сторону г. Красногорска. Согласно спутниковому снимку, радиус рассматриваемого поворота составляет 300 м. Угол поворота: 45%. У поворота с правой стороны дороги по направлению движения в сторону г. Красногорска расположен рекламный щит (см. рис. 4.6, рис. 4.7, рис. 4.8 и рис. 4.9). Размеры щита 6x3 метров. Щит повернут на 12 от перпендикуляра к направлению дороги в ближайшей к щиту точке, его центр находится на расстоянии 5,5 м. Центр щита расположен на высоте 5,1 м от поверхности дороги. Центр щита расположен на расстоянии 75 м после начала поворота в сторону г. Красногорска, по прямой продолжающей правую кромку дороги до поворота и на расстоянии 3,5 м влево от этой прямой.
