信号交叉口机非交通冲突安全评估

针对机非冲突多角度、强随机性等特征,建立了机动车"安全制动区"模型,采集机动车和非机动车轨迹,提出了基于安全制动区的机非冲突判别方法.基于距离碰撞时间和冲突速度两参数,提出一种新的机非冲突严重程度分析方法.以长沙市4个信号控制交叉口为例,采集机非冲突和相关交通运行参数,探讨了机非冲突次数和交叉口安全风险程度的影响因素.研究结果表明:基于安全制动区的机非冲突判别方法能适应中国城市交叉口混合交通流特征,机动车和非机动车流量是影响机非冲突数量的主要因素,交叉口面积、车道数、交通流量是影响交叉口安全风险程度的主要因素.     

直行非机动车避让右转车辆轨迹分析

通过交叉口拍摄视频的观察实验,对非机动车不安全行为进行了分析,对交叉口的直行非机动车与右转机动车之间的冲突现象进行了观察,对冲突发生时非机动车避让机动车的轨迹进行了分析.并从骑行者性别、年龄和车辆类型等角度人手,分析了不同因素对避让轨迹选择的影响,同时,验证了直行非机动车与右转大型车辆冲突时存在的安全隐患.最后,从机动...     

基于驾驶人行为选择的交叉口混合交通流建模与分析

针对信号交叉口混合交通流机动车和非机动车冲突问题,采用元胞自动机模型建立交叉口处混合交通流模型。该模型将驾驶人行为选择引入演化规则,包括决策点规则和启动点规则。利用Matlab软件进行仿真,结果表明:首先,模型能够描述右转机动车和直行非机动车交通冲突的相互关系;其次,当非机动车到达率增加时,机动车饱和流量和临界到达率分别下降的百分比为80%和12%;最后,改变决策点和启动点驾驶行为概率对改变机动车流量效果明显。     

右转车辆穿越直行非机动车流延误计算方法

论文通过分析信号控制交叉口直行非机动车流的消散过程和右转车辆穿越直行非机动车流过程,探讨机非冲突机理,提出了一种右转车辆穿越直行非机动车流延误计算方法。并且通过南京市西康路与汉口西路交叉口实例分析验证,得到交叉口右转车辆由于直行非机动车所产生的实际延误与所计算的理论值的比值控制在1±0.05,可以得出由该方法计算所得结果在合理的误差范围内,符合右转车辆延误的实际值。此计算方法可以用来分析设立右转专用相位前后的交叉口延误,以助于正确评价右转专用相位的整体效益。     

信号控制交叉口交通冲突特征与影响因素

对信号控制交叉口交通冲突的特征及影响因素进行分析能够快速明确交叉口的安全隐患,并提出合理的改善措施。通过对上海市5个信号控制交叉口进行交通冲突调查,分析信号控制交叉口的冲突类型特征和冲突点空间分布规律,揭示信号控制交叉口交通冲突的致因。结果表明,最突出的机—机冲突类型为直行与对向左转冲突(45%)。另外,超过50%的机—非冲突以及机—人严重冲突与右转机动车相关。利用线性回归模型和负二项模型分析冲突及严重冲突的影响因素,结果显示左转专用相位、右转车比例及大型车比例是显著影响因素。     

直行非机动车与右转机动车的避让行为研究

交叉口交通冲突是造成交通拥堵和安全事故的重要原因之一。因此,着重研究直行非机动车和右转机动车之间的冲突,探究影响非机动车避让行为的因素,包括骑行者的性别、年龄、冲突点位置以及机动车车型等。对实际交叉口的观测数据进行统计分析,得出非机动车避让行为与上述因素的关系。在此基础上,为进一步深入了解避让行为与人格特质的关系,选取16PF量表中的3个人格因素进行问卷调查,从心理学的角度去解读骑行者的避让行为选择。最后,据此提出改善交叉口骑行环境,提高非机动车穿越交叉口安全性的具体措施。     

信号控制平面交叉口非机动车交通安全分析

运用统计方法研究非机动车与机动车的交通冲突,分析了非机动车在信号控制道路平面交叉口的交通安全.研究表明,非机动车交通流率的增加将导致非机动车和机动车交通冲突的增加.对于机动车车头时距和非机动车及机动车的行驶速度而言,存在一个非机动车和机动车交通冲突的高发区域;而在该区域的左右两侧,交通冲突趋于减少.最后,针对非机动车交通安全的内在机理提出5项改善措施.     

右转车与慢行交通冲突的调查研究

右转车辆与行人及非机动车的干扰,严重影响了交叉口的通行效率.文章采用问卷调查的方法,主要对行人、骑车人及机动车驾驶员在交叉口冲突时的行为进行了调查.调查中发现,73.36%的行人或骑车人在发生冲突时让右转车辆先行,17.65%的机动车驾驶员跟随前方强行通过的车辆通过冲突点.根据调查结果提出了相应的管理策略.     

非机动车影响下信号交叉口通行能力计算模型

为量化非机动车对信号交叉口通行能力的影响,分析了信号交叉口非机动车影响机动车运行的方式,估计了其持续时间,基于流量-速度关系,计算了不同情况下的饱和流率,建立了非机动车影响下典型信号交叉口通行能力模型。计算结果表明:利用本模型计算的左转、直行机动车通行能力总体上低于HCM(Highway Capacity Manual)计算值;而右转机动车通行能力计算值在非机动车流量较低时与HCM计算值接近,在非机动车流量较高时略高于HCM计算值。可见,此模型可有效应用于计算非机动车影响下的信号交叉口通行能力。     

设置导流岛的信号交叉口交通流特性研究

应用统计推理方法分析设置导流岛后信号交叉口交通流特性.结果表明,设置导流岛后交叉口行人和自行车到达符合泊松分布；行人和自行车分三阶段过街;机非冲突集中在右转车道的人行横道上,机非冲突面大大缩小.     

基于车流冲突线的无信号交叉口风险分析

为更客观、系统地分析无信号交叉口的安全性能,提出“车流冲突线”概念.通过分析首部车冲突概率、碰撞后严重程度比和冲突向后传递长度,构建无信号交叉口安全风险评估模型.研究表明：基于临界冲突距离值构建的首部车冲突概率模型,考虑两车速度、角度、加速度和反应时间,更接近交通冲突的真实过程;借助物理碰撞学原理可确定 3种冲突型态碰撞严重程度的权重关系,即,交叉∶合流∶分流为 12.705∶1.000∶1.000;利用数学期望知识建立的交叉口当量期望车流冲突量模型,综合考虑冲突发生的潜在机率、交通量大小、车辆位置等因素,可更真实描述实际车流冲突行为.     

基于车流冲突线的无信号交叉口风险分析

为更客观、系统地分析无信号交叉口的安全性能,提出“车流冲突线”概念.通过分析首部车冲突概率、碰撞后严重程度比和冲突向后传递长度,构建无信号交叉口安全风险评估模型.研究表明：基于临界冲突距离值构建的首部车冲突概率模型,考虑两车速度、角度、加速度和反应时间,更接近交通冲突的真实过程;借助物理碰撞学原理可确定 3种冲突型态碰撞严重程度的权重关系,即,交叉∶合流∶分流为 12.705∶1.000∶1.000;利用数学期望知识建立的交叉口当量期望车流冲突量模型,综合考虑冲突发生的潜在机率、交通量大小、车辆位置等因素,可更真实描述实际车流冲突行为.     

山区双车道公路货车碰撞预测的双变量冲突极值模型

为预测山区双车道公路货车与冲突车辆发生的碰撞，本文基于无人机视频，提取货车与交互车辆的高精度轨迹数据，选取适用于不同运行轨迹的交通冲突指标，结合极值理论，构建双变量冲突极值(BTCEV)模型，将后侵入时间(PET)与碰撞时间(TTC)纳入统一框架，实现山区双车道公路货车与冲突车辆的碰撞预测，并以云南省货车事故高发的山区双车道公路为例，验证 BTCEV模型的预测性能。研究表明：PET为0.382 s、TTC为4.471 s是山区双车道公路货车严重冲突的阈值；BTCEV 模型预测山区双车道公路货车年事故发生率为 5.84%，预测准确性高达 98.92%，较PET模型以及TTC模型分别提高了167.33%和10.80%；且相比于单变量模型，双变量模型所估计的置信区间更窄，预测精度更高。研究结果将山区双车道公路货车碰撞预测方法从单变量扩展到双变量，在山区货车交通安全分析方面有广阔的应用前景。     

无信控人行横道多类型冲突严重程度模型

为减少无信控人行横道处多类型冲突及其带来的交通安全问题，本文采用交通冲突指标和回归分析模型研究交通冲突的严重程度和影响因素。提出考虑驾驶员视野障碍影响的冲突指标(TTZ)，结合后侵入时间(PET)和安全减速度(DST)冲突指标，量化交通冲突的严重程度；通过计算的冲突指标值，利用模糊C-均值聚类方法识别严重冲突和非严重冲突；将严重冲突和非严重冲突作为因变量，建立基于二元Logit模型的多类型交通冲突严重程度预测模型。结果表明，相较于单次冲突，多重威胁冲突的严重程度更高，其中，多重威胁冲突是严重冲突的占比为57.9%，单次冲突是严重冲突的占比为27.7%。相较于行人，非机动车的严重程度更高，其中，非机动车-机动车冲突是严重冲突的占比为45.7%，行人-机动车冲突是严重冲突的占比为35.4%。关于影响因素，机动车数量、过街等待时间、过街速度及侧面车辆合法屈服行为等因素对多重威胁冲突的严重程度具有显著影响；机动车数量、过街等待时间、过街速度及前方车辆屈服行为等因素对单次冲突的严重程度具有显著影响。     

一体式车辆避撞轨迹规划与跟踪控制

为提升复杂交通环境中智能车辆的避撞能力,将路径规划、速度规划及跟踪控制整合为一个优化问题,提出一种基于模型预测控制(MPC)的一体式车辆避撞轨迹规划和跟踪控制方法。首先,分析实际交通环境中的避撞场景,将智能车辆的避撞控制问题转化为多约束优化问题;其次, 搭建7DOF(七自由度)车辆动力学模型和复合滑移工况的UniTire轮胎模型设计MPC控制器;再次,针对变速控制问题中传统基于时域预测模型的MPC控制方法无法在预测时域中实现车辆空间和位姿约束的问题,设计了基于空间域预测模型的MPC控制器;最后,基于Matlab和CarSim联合仿真平台设计了不同避撞场景验证所提方法,并与现有基于恒速假设的一体式避撞控制方法进行对比。仿真结果表明：所提方法能够充分发挥车辆的机动性能,解决现有一体式控制方法在 复杂环境中避撞失败的问题,并保证避撞过程稳定和轨迹平滑。     

智能网联车环境下交叉口车流轨迹优化模型

在智能网联环境下,车辆可通过相互穿插和协作通过交叉口,无需信号灯控制。为保证车辆安全高效运行,建立车辆到达时序和速度协同优化的交叉口车流轨迹优化模型。提出车辆到达时序优化模型和车辆速度优化模型,建立车辆到达时刻与速度的函数关系;在此基础上,模型以所有车辆在控制区域的行程时间与油耗加权最小为目标,车辆路径、到达时刻和速度等关键参数为决策变量,设计迭代式算法求解,实现同时优化车辆到达时刻和速度且交叉口运行效益最大的目的。实验结果表明,与车辆时序和轨迹分别优化的两阶段模型相比,本文模型降低车均延误 32.1%,减少车均油耗9.9%,说明该模型具有良好的主动性和适应性,在降低车辆延误的同时也节省了油耗。     

车辆荷载特性影响下的碰撞时间分布规律

受车辆荷载特性影响的碰撞时间(Time-To-Collision, TTC)，被认为是车辆避撞系统中跟驰过程风险评估的有效指标.本文以车辆类型、超重和超速指标量化表征车辆荷载特性，分解前后车辆不同荷载特性组合的12类跟驰场景.基于动态称重技术获取融合荷载特性的交通流数据，分析车辆荷载特性对自由流交通状态下12类跟驰场景TTC分布的影响，利用KS 检验对比TTC分布的显著性.结果表明：TTC累计频率分布服从指数模型，在5%置信度水平上，跟驰前后车的车辆类型对TTC分布无显著影响；前后车均为超重轻车显著增加了潜在冲突风险，超重增加了轻车跟驰重车，轻车跟驰轻车场景的潜在冲突风险；前后车不超速跟驰场景下，轻车跟驰重车的风险比例高于轻车跟驰轻车.     

车辆荷载特性影响下的碰撞时间分布规律

受车辆荷载特性影响的碰撞时间(Time-To-Collision, TTC),被认为是车辆避撞系统中跟驰过程风险评估的有效指标.本文以车辆类型、超重和超速指标量化表征车辆荷载特性,分解前后车辆不同荷载特性组合的12类跟驰场景.基于动态称重技术获取融合荷载特性的交通流数据,分析车辆荷载特性对自由流交通状态下12类跟驰场景TTC分布的影响,利用KS 检验对比TTC分布的显著性.结果表明：TTC累计频率分布服从指数模型,在5%置信度水平上,跟驰前后车的车辆类型对TTC分布无显著影响;前后车均为超重轻车显著增加了潜在冲突风险,超重增加了轻车跟驰重车,轻车跟驰轻车场景的潜在冲突风险;前后车不超速跟驰场景下,轻车跟驰重车的风险比例高于轻车跟驰轻车.