建成环境对老年人交通事故严重程度异质性影响

为量化建成环境因素对事故伤害严重程度的影响,本文构建基于均值和方差异质性的随机参数Logit模型对老年人交通事故伤害严重程度进行异质性分析。采用2019年美国某州老年人交通事故数据,从老年人特性、车辆特性、道路特性、道路环境特性、建成环境特性这5个方面选取17个影响因素,利用平均弹性系数捕捉各因素对事故伤害严重程度的影响。结果表明：基于均值和方差异质性随机参数Logit模型的拟合优度更高;建成环境因素中事故发生地300 m缓冲区 内存在购物中心为随机变量,其均值与男性老年人、车道数为3显著相关,方差与道路控制方式为未控制显著相关;摩托车、直线、湿润等因素显著增加了老年人交通事故伤害严重程度。研究结果有助于交通管理者采取适当的策略降低老年人交通事故伤害严重程度。     

随机交通网络约束最可靠路径问题

为了模拟仿真交通网络中,约束条件下考虑风险性车辆路径选择行为,建立随机交通网络环境下约束最可靠路径问题数学规划模型,并讨论了其对偶问题.采用梯度下降算法求解对偶问题,获得原问题最优值的上界和下界,通过迭代获得原问题的近似解.针对Sioux Falls network展开数值试验并对数值结果进行了对比分析.计算结果表明：在随机交通网络环境下,无约束和有约束条件下求解的最可靠路径是不同的;不同的资源约束条件下求解的最可靠路径也是不同的,资源约束条件对交通网络中最可靠路径的选择有很大的影响.     

随机交通网络最小条件风险路径问题

为了研究风险性对于拥挤交通网络车辆的路径选择行为的影响,定义条件风险值为路径目标函数,建立随机交通网络环境下最小条件风险路径问题数学模型,证明了路径的条件风险值的次可加性,把最小条件风险路径问题转化为基于路段的最小条件风险路径问题,构造基于动态规划的标号算法求解该问题,针对Sioux Falls Network展开数值试验,对在不同风险置信水平条件下随机交通网络最小条件风险路径的计算结果进行了比较分析。结果表明:不同风险置信水平条件下求解的最小条件风险路径是不同的,风险置信水平对最优路径的选择具有重大影响。     

高速公路隧道行车视觉特性分析

从交通安全的角度,为获取高速公路隧道行车视觉特性,利用Tobii Glass2眼动仪在夏季11:00—14:00开展了实车测试实验,采集了驾驶人的眼动数据.选取驾驶人的注视持续时间、平均注视时间、瞳孔直径、注视时间比例、扫视时间比例等指标,利用ErgoLAB平台和Origin数据分析软件对相关指标统计分析.以老山隧道为例,分析了隧道照明分段、半开敞棚洞段和隧道内部视线不良路段的驾驶人视觉特性.实验结果表明,驾驶人在隧道照明出入口段驾驶过程中注视时间比例较高;驾驶人在隧道照明基础段行驶过程中注视时间比例降低,扫视时间比例升高;隧道出口段采用半开敞棚洞结构能够降低驾驶人行驶过程中的注视时间比例及扫视时间比例,减弱驾驶人获取驾驶信息的难度和驾驶过程中的紧张感;驾驶人在长大隧道内部视距不良路段行驶时,注视时间比例集中在70%左右,注视热点区域主要集中在视线正前方.      

高速公路连续隧道群驾驶人视觉特性分析

为了提高高速公路隧道群的行车安全,研究隧道群环境下驾驶人的视觉特性,在实际高速公路隧道群场景中,设计了驾驶人眼动特性实验方案,借助TobiiGlass2眼动仪与ErgoLAB数据分析平台采集了20名实验者的注视、扫视及瞳孔变化等眼动行为数据,对比分析了视觉特性变量在不同隧道、不同区段的差异.结果显示,在水平方向上第1条...     

基于随机参数Logit模型的校车事故伤害严重程度分析

为深入分析安全因素对校车事故伤害严重程度的影响，探寻事故数据中未观察到的异质性，基于随机参数Logit模型从驾驶员、车辆、道路特征及环境4个方面构建校车事故伤害严重程度模型。结果表明:①涉事车辆数为2辆且对应参数服从正态分布时，不发生死亡受伤事故的概率为83.84%；②驾驶员年龄35~44岁、涉事车辆数为1辆时，死亡受伤事故概率均降低0.58%；③道路限速值为40~50 km/h时发生死亡受伤事故概率增加0.35%，道路限速值大于60 km/h时发生死亡受伤事故概率增加0.96%；④安全气囊状态打开，死亡受伤事故概率增加2.35%；⑤交通控制方式为车道标线时可能伤害事故概率增加1.85%，控制方式为中央分隔带时未受伤事故概率降低1.44%，死亡受伤事故发生概率却增加0.48%；⑥不安全时倒车转弯时发生可能伤害事故概率降低0.42%，分心驾驶、未按规定车道行驶、跟车太近和其他（饮酒）时未受伤事故概率分别增加1.36%，0.56%，0.39%和0.97%，可能受伤事故和死亡受伤事故发生概率却有所降低。      

网联自动驾驶环境下改进的加权MOBIL自主性换道决策模型

为了提高高速公路运行效率,减少交通拥堵和交通事故的发生,改进了传统的MOBIL自主性换道决策模型.在网联自动驾驶的环境中考虑车辆换道后对原车道与目标车道多辆后随车制动影响程度的不同,构建权重因子表达式.利用MATLAB软件进行数值仿真实验,通过定性与定量分析将提出的加权MOBIL自主性换道决策模型与传统模型进行比较.实验结果表明:与传统换道模型相比,加权MOBIL换道决策模型能提高交通流的平均速度,减少延误以及减少整体的制动幅度.因此,提出的改进加权MOBIL自主性换道决策模型能提高交通流的运行效率以及安全性.     

有无信号控制路段下行人过街眼动特性研究

为反映有无信号控制条件下路段行人过街的眼动特性的差异,选取足够且广泛的行人样本,运用眼动仪在2种条件下追踪过街过程中行人的视线状态,对比分析了2种条件下行人在注视区域、注视目标、视负荷方面的眼动差异.实验结果表明,在水平注视区域,无信号控制关注左侧;有信号控制关注中部,占比为63.57%.在垂直注视区域,都明显更关注中部区域,占比60% 左右;其次是上下侧.在注视目标上,最受关注的是机动车,无信号控制尤为突出,比例达到了52.36%;有信号控制其次重视信号灯的情况,对于其他非交通目标也有一定程度的关注.在视负荷及受压迫程度上,透过扫视及眨眼的数据,表明无信号控制条件下视负荷大,易受到压迫.信号控制能减少一定的视负荷,缓解行人过街紧张状态.      

景区与城市道路环境下驾驶人眼动特性差异性分析

为反映景区和城市道路环境下驾驶特性的差异性,运用眼动仪进行实地视线追踪对比实验,从驾驶人这一关键视角分析了两种环境下驾驶人在注视区域、注视目标、视负荷和视疲劳方面眼动特性的差异。实验结果表明:在水平注视区域,驾驶人都更关注中部,且景区较城市道路更关注左右两侧。在垂直注视区域,于景区驾驶人关注中距离,于城市道路关注近处。在注视目标上,都更关注道路,机动车,尤其是城市道路,而景区注视目标多样。在城市道路驾驶人视负荷大,易于疲劳,驾驶更为谨慎。在景区,驾驶人视负荷小,不易受压迫,更为放松。研究结果可以分析景区交通的突出性,并对设计景区独立明确的各项交通设施规范提供了重要的依据。     

基于改进行程时间估计模型的最优路径选择

为解决交通网络最优路径问题，提出改进的行程时间估计模型，并设计基于该模型的最优路径算法。行程时间估计模型在分段截断二次速度轨迹模型的基础上进行改进，用路段节点的到达速度代替同一出发时刻下测得的速度，通过构造在时间和空间上连续的速度轨迹来估计行程时间。首先，基于Yen′s KSP算法以路段距离为阻抗求解K条最短路径；其次，分别用改进的行程时间估计模型估计K条最短路径的行程时间；最后，以行程时间为成本选择最优的路径。通过Sioux Falls网络的数值试验验证模型和算法的有效性和优越性。试验结果表明：改进的分段截断二次速度轨迹模型相比于原始模型精度平均提高了65%；算法的最优路径结果能减少路径经过的交叉口数和缩短最优路径的总长度，而且最优路径的行程时间估计结果 与真实值的MAPE保持在3%内。