基于车辆轨迹的信号交叉口机非冲突判别

选取长沙市中心区4个典型信号交叉口,利用视频轨迹追踪软件,提取右转机动车与直行非机动车的冲突交通流轨迹数据。以减速、换道等避险行为与可能发生碰撞(距离碰撞点时间小于2 s)为依据,采集机非冲突样本;选择距离碰撞最大时间(MTTC)和冲突时间差(TDTC)作为评价指标,提出一种基于交通流运行轨迹的改进型TTC(Time to Collision)法的机非冲突判别方法。选择某实例交叉口,分别采用TTC法、改进型TTC法和后侵入时间(PET)法,评估得到右转机动车与直行非机动车的冲突数,分别为7,24,22次。结果表明,传统的TTC法低估了交叉口的机非冲突水平,改进型TTC法的判别准确率提高了2.14倍,证明了方法的可行性。     

基于交通冲突技术的交叉口事故多发点判别及致因分析

事故数据记录不完善制约了基于事故数据的交叉口安全分析方法的运用.冲突数据样本量大、观测周期短,可以作为事故数据的补充,评价交叉口安全状况及分析事故致因.选取上海市区交叉口进行冲突视频观测,提取冲突类型及冲突严重程度等数据.建立了事故率与机-机、机-非、机-人严重冲突率多元线性回归方程,该方程可用于交叉口事故多发点判别.以武宁路-兰溪路交叉口为例进行致因分析,分析冲突类型及分布进而提出针对的改善措施.     

城市道路交叉口机非冲突概率研究

交叉口机非冲突主要由交叉口内非机动车的数目决定,当交叉口内部非机动车数目小于该阈值时,可以认为无机非冲突发生;当交叉口内部非机动车数目大于该阈值时,机非冲突概率就会急剧增加。     

城市道路交叉口机非冲突概率研究

交叉口机非冲突主要由交叉口内非机动车的数目决定,当交叉口内部非机动车数目小于该阈值时,可以认为无机非冲突发生;当交叉口内部非机动车数目大于该阈值时,机非冲突概率就会急剧增加。     

交叉口交通冲突严重程度量化方法

为提高交通冲突严重程度的判别精度,基于运动单元圆假设与视频检测技术,提出了交叉口两车交通冲突严重程度量化方法。利用视频处理程序与实地采集的视频图像提取圆单元运动学参数,并通过迭代方法进行了冲突检测与冲突时间判定。充分考虑车辆的制动性能,将非完全制动停车距离与瞬时车速的比值作为冲突严重程度判别临界值,以冲突时间与临界值为参数,建立了冲突严重程度量化值,并对其严重程度进行了量化与分级,以北京市某交叉路口为例进行了应用实例分析。分析结果表明:两运动单元驶入交叉口后,二者之间的冲突严重程度量化值由1.32增大为2.45,后又不断减小直至无交通冲突;随着冲突严重程度的增大,驾驶人会采取紧急制动措施使冲突严重程度减小,直至冲突消解。可见该方法可以方便地检测交通冲突,准确量化交叉口两运动单元之间的冲突严重程度。     

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。     

信号交叉口直行非机动车膨胀特性分析与风险评估

随着信号交叉口的非机动车流量激增,非机动车通过交叉口时的膨胀特性也进一步凸显。针对该现象所带来的冲突问题,在分析非机动车膨胀特性的基础上,提出信号交叉口直行非机动车冲突风险实时评估方法。选取天津市4个典型城市交叉口,通过视频分析软件,获取非机动车的行驶行为数据,分析膨胀特性下直行非机动车行驶行为特征。在此基础上,通过K-means聚类分析将直行非机动车的行驶区域划分为释放区、膨胀区和汇入区这3个区域。构建以直行非机动车不同行驶区域为一级指标,不同区域内的行驶行为特征为二级指标的信号交叉口直行非机动车冲突风险评价体系,提出基于改进熵权法的非机动车冲突风险熵计算方法。以天津市围堤道交叉口为例进行风险评估,结果表明,其冲突风险主要集中于车辆超车与并行行为频发的地带,风险点变化和分布与车辆膨胀过程中风险变化趋势一致,可以为信号交叉口非机动车冲突风险研究提供一定的参考。     

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.     

设置非机动车等候区的信号交叉口交通流模型

城市机非混行交叉口的管理与控制是交通管理的重要内容.针对信号交叉口设置非机动车等候区的交通组织方式,建立了交叉口元胞自动机模型.对机动车流采用基于经典 NaSch(NS)的改进多车道元胞自动机模型,建立了交叉口换道规则,增加主动减速规则;对非机动车流采用具有侧向运动的扩展多值 CA模型.研究了设置等候区的车流状态特性,以及非机动车密度和等候区纵向长度对信号交叉口的影响.研究结果表明：设置等候区能在一定程度上提高交叉口的通行能力,但长度并非越长越好,当长度过长时在一定条件下会增大对机动车流的阻滞,总体上等候区是一种值得借鉴的方式;非机动车密度对机动车流的基本图具有显著影响.     

设置非机动车等候区的信号交叉口交通流模型

城市机非混行交叉口的管理与控制是交通管理的重要内容.针对信号交叉口设置非机动车等候区的交通组织方式，建立了交叉口元胞自动机模型.对机动车流采用基于经典 NaSch(NS)的改进多车道元胞自动机模型，建立了交叉口换道规则，增加主动减速规则；对非机动车流采用具有侧向运动的扩展多值 CA模型.研究了设置等候区的车流状态特性，以及非机动车密度和等候区纵向长度对信号交叉口的影响.研究结果表明：设置等候区能在一定程度上提高交叉口的通行能力，但长度并非越长越好，当长度过长时在一定条件下会增大对机动车流的阻滞，总体上等候区是一种值得借鉴的方式；非机动车密度对机动车流的基本图具有显著影响.