共享自行车及小汽车使用行为交互影响作用研究

为了从社会心理学层面更为深入地挖掘共享自行车出行与小汽车出行之间的交互影响作用,本研究基于网络调查数据分析了共享自行车用户人口统计属性、转移方式来源、出行方式组合模式、出行目的及出行频率等特征,并构建了共享自行车与小汽车使用行为交互影响的结构方程模型.研究结果显示:共享自行车使用障碍(如共享自行车车辆不足等)会减少共享自行车的使用,而小汽车使用障碍(如小汽车停车费用升高及停车不便等)不仅会减少小汽车的使用,也会在一定程度上促进共享自行车的使用,并且小汽车使用障碍对共享自行车使用意愿产生的影响大于共享自行车使用障碍产生的影响.因此,在短距离出行中小汽车使用相关管理对策的制定尤为重要.研究结论为促进绿色交通出行相关对策的制定提供了借鉴.     

行人过街模拟及车辆右转避障路径规划方法

为解决无信号十字路口右转车辆与同侧过街行人的交互冲突问题,提出一种模拟过街行为的行人过街运动模型,设计了车辆横纵向解耦避障路径规划算法,并进行了仿真实验。使车辆面向动、静态行人时能合理切换避障路径规划策略;同时,将过街运动模型驱动下的行人作为车辆避障对象,以过街模型输出的行人未来轨迹生成车辆纵向速度规划障碍位移—时间区域,从而让行人未来运动状态反馈到车辆避障中。结果表明:本文的行人过街运动模型相对观测值的准确率达到了90%,因此,该模型复现了行人过街过程;能根据行人运动状态切换避障方案,使车辆安全避让过街行人。     

无信号灯控制下行人过街对机动车流的影响

行人过街问题是引起中国城市道路交通秩序混乱、安全隐患大、交通效率低的主要根源之一。文中分析了城市路段间行人过街特性,通过引入双车道换道规则、行人过街对机动车流干扰规则,提出了一种无信号灯控制下基于元胞自动机的行人过街模型。数值模拟研究表明随着机动车流密度的增加,行人过街对机动车速度及流量的影响降低,当密度超过一定值后行人无法过街,因而不会对机动车流造成影响;随着行人可接受穿越空档的减小,行人过街对机动车行驶的干扰加剧,对快车道车辆行驶的干扰比慢车道明显。     

交叉口绿闪信号行人过街行为模型

城市信号交叉口通过设置绿闪信号,在机动车获得通行权之前清空人行横道上的过街行人.为研究行人在此信号期间的过街行为,提出一种绿闪信号时行人过街运动模型.综合分析绿闪信号、周围过街行人、人行横道边界以及右转冲突车辆对行人过街的影响机理,基于社会力模型,建立绿闪后人行横道上行人过街行为模型,并根据实际调查所获得的人行横道尺寸、行人与车辆速度等数据,标定模型参数.基于模型仿真行人运动行为,产生行人分层现象以及与周围行人、冲突车辆避碰等行为,验证模型在宏观层面的有效性;对不同断面的仿真行人与实际过街行人的过街速率变化曲线进行拟合,拟合优度指标显示模型对人行横道前/后半段过街行人模拟精度分别为83% 和95%,验证了模型在微观层面的有效性.      

信号交叉口行人过街速度调查与分析

为研究城市信号交叉口行人过街的速度及差别,分别对郑州市8种不同过街条件下的行人过街速度进行调查。分析了不同过街条件下行人过街速度的变化以及形成原因;分析了行人年龄、性别、人行横道长度、不同时段对过街速度的影响,为行人过街设计速度提供重要的参考。     

考虑自行车的行人过街绿灯时间研究

为合理设置行人过街绿灯时间,保障行人安全和提高运行效率,采用数理统计的方法对行人过街绿灯进行建模.行人消散时间和行人过街速度是行人过街绿灯时间的重要参数. HCM中的行人过街绿灯时间模型是建立在单个行人启动时间3.5 s和固定的行人速度基础上的,忽视了人群规模和人群中混入自行车的情况.本文通过大量的数据调查和理论分析,建立了考虑非机动车和人群的行人过街绿灯时间模型,消散时间模型中实测数据与模型中理论数据的均方根误差为0.094说明模型的精度较高.并对行人过街消散时间的影响因素进行了分析.     

信号交叉口行人使用手机对其过街行为和安全的影响

针对信号交叉口处行人使用手机对其安全产生不利影响的问题,以武汉市9个信号交叉口的实测数据为基础,对行人使用与不使用手机情况下的过街行为与安全性差异进行统计分析.以往的研究中,评价行人安全多通过简单的对比分析,很少有量化的参数依据;针对行人使用手机对过街安全的影响,以人车冲突为评价指标,建立了基于有序概率(OP)的模型,可以更好地量化评价与预测信号交叉口处的行人安全.结果 表明,有11个因素与人车冲突显著相关,包括行人年龄、使用手机方式、过街速度、行人是否与他人结伴过街、嘹望次数、闯红灯与否、车道数、上游车道左转流量、上游车道右转流量、进口道右转流量和信号周期.其中,使用手机会增加人车冲突的概率:在双向2,4,5,6和7车道上,过街时打电话行人的人均冲突分别是不使用手机行人的3.56,3.42,3.33,3.29和3.00倍;看屏幕行人的人均冲突分别是不使用手机行人的4.78,4.17,3.80,3.59和3.30倍;而听音乐行人和不使用手机行人之间的人均冲突并没有明显差异.      

信号交叉口右转机动车与行人冲突运动模型

在一些信号交叉口,右转机动车的转弯行为不受信号控制,容易与过街行人发生冲突。现有冲突研究的内容多为冲突判别和冲突分级研究,对人车冲突运动过程研究相对较少。为减少交通冲突,提高行人过街安全性,提出一种新的右转机动车与行人冲突运动过程的仿真模型。研究右转车辆的决策过程,分析人车冲突机理。建立人车冲突模型,依据实际调查所获得的车辆速度和可接受间隙数据,对模型参数进行标定。对模型进行仿真分析,通过比较冲突时间、后侵占时间、安全减速度、间距时间4个冲突严重性指标,选择后侵占时间(PET)这一评价指标进行安全评价。仿真得到的车辆速度和 PET 数据与调查得到数据相比误差不超过5%,验证了模型的有效性。通过灵敏度分析,小交叉口 PET 提高了10%,说明小交叉口有助于降低冲突的严重性。      

城市行人过街速度研究

为研究城市平面行人过街的速度及差别,分别对哈尔滨市冬夏两季的信号交叉口、无信号交叉口、环形交叉口、路段人行横道和自由过街5种不同过街条件下的行人过街速度进行调查。分析了冬季与夏季和不同过街条件下行人过街速度的变化以及形成原因;分析了行人年龄、性别、人行横道长度、过街行人数量和绿灯时间对行人过街速度的影响;采用数理统计方法,用15%位速度作为行人过街的设计速度,提出冬夏两季不同过街条件下的行人过街设计速度推荐值。     

面向自动驾驶车辆的路段人车冲突判别模型

针对无信号控制路段自动驾驶车辆和行人冲突判别建模,选择武汉市6处无信号控制路段作为调查地点,从而保证足够的车辆及行人数据量,采用视频采集技术获取交通流量以及行人与车辆的行为数据.利用决策树分析方法将决策分为两各层级,分别为行人过街决策和冲突判别,利用二元Logit模型建立面向自动驾驶车辆的路段人车冲突判别模型,对行人和自动驾驶车辆之间可能发生的冲突概率进行计算.建立的模型可以作为自动驾驶技术中的一部分,能够帮助自动驾驶汽车具备人类驾驶员与行人间的通行权沟通能力,使自动驾驶汽车控制系统更加智能且接近人类的判断能力.