城市交叉口的闯红灯违规分析研究

闯红灯冲突比起交叉路口所有冲突占有比较高的伤害百比率.通过对西安部分城市交叉路口机动车辆违规行为的调查分析,对设置有全红灯间隔、没有设置全红灯间隔以及是否安装闯红灯自动检测系统的交叉口进行了比较研究,分析了闯红灯违规的特点,研究分析表明在信号灯相位及其间隔设置合理的前提下,实施安装自动闯红灯监测系统可以明显减少闯红灯行为的发生,闯红灯自动检测系统机动车驾驶员的行为规范得到改善.还给出了黄灯信号期通过交叉口车辆的微观仿真建模及其实验结果,初步探讨了减少闯红灯违规的有效措施.     

城市交叉口的闯红灯违规分析研究

闯红灯冲突比起交叉路口所有冲突占有比较高的伤害百比率。通过对西安部分城市交叉路口机动车辆违规行为的调查分析，对设置有全红灯间隔、没有设置全红灯间隔以及是否安装闯红灯自动检测系统的交叉口进行了比较研究，分析了闯红灯违规的特点，研究分析表明在信号灯相位及其间隔设置合理的前提下，实施安装自动闯红灯监测系统可以明显减少闯红灯行为的发生，闯红灯自动检测系统机动车驾驶员的行为规范得到改善。还给出了黄灯信号期通过交叉口车辆的微观仿真建模及其实验结果，初步探讨了减少闯红灯违规的有效措施。     

用于城区交叉口闯红灯预测的车辆轨迹特征参数分析

通过对比闻红灯预测算法的性能,选择出用于区分车辆走、停行为的车辆轨迹特征参数.为实现对交叉口车辆闯红灯行为预测,根据闯红灯车辆为在红灯亮起后通过停止线的车辆这一定义,提出闯红灯预测算法的两个主要功能:估计车辆到达停止线的时刻;预测车辆到达停止线后的走、停行为.研究结果表明:在速度、加速度、行驶时间和车头时距4个物理量中...     

信号交叉口动态困境区及黄灯时间模型研究

交叉口进口道困境区的存在增加了交叉口冲突的可能,设置合理的黄灯时间能减少陷入困境区的车辆,从而提高整个交叉口的交通安全。通过实际观测数据探讨不同驾驶行为参数与进口道黄灯启亮时车速和85%位车速之间的关系,通过模型回归不同速度下的驾驶行为参数,最终构建了动态困境区模型以及黄灯时间计算模型,为不同控制速度情况下的交叉口提供黄灯时间确定方法。     

基于轨迹数据的交叉口相位切换期间危险驾驶行为实证分析

基于交叉口相位切换期间的车辆轨迹数据,分别根据单车和跟车行驶状态,识别和分析了相位切换期间可能发生的危险驾驶行为。通过视频拍摄和图像处理的方式,提取了曹安公路沿线3个交叉口共312条单车状态和四平路-大连路交叉口共449条跟车状态的高精度车辆轨迹数据。针对交叉口相位切换期间的危险驾驶行为特征,利用速度、加减速度、减速度变化率、潜在碰撞时间（TTC）等指标,研究在此期间车辆发生危险驾驶行为的特点和类型。对于单车状态下行驶的车辆,按停止、通过分类,依据减速度、减速度变化率、减速度变化率的峰值差等指标将停止车辆的危险驾驶行为分为紧急减速型、增强减速型和持续急减型,依据过停车线时间、速度、加速度等指标将通过车辆分为闯红灯型、超速过线型、激进加速型和持续高速型。对于在跟车状态下行驶的车辆,按前、后车不同的停止、通过决策组合分类,依据连续5个时间间隔（0.12 s）的TTC分析前、后车的危险驾驶行为及发生追尾事故的危险程度。针对识别出的危险驾驶行为类型,讨论车辆的关键行为参数与危险驾驶行为之间的内在关联。研究结果表明：单车状态下有17%的车辆存在危险驾驶行为,其中53%为紧急减速行为;跟车状态下有19%的跟车行为是危险的,其中停止车辆的比例是通过车辆的2倍以上。研究成果可进一步应用于驾驶行为模型的参数标定、基于车辆轨迹的交叉口安全评价以及预防危险驾驶行为的主动安全控制策略等。     

基于FTA与PCA的城市平面交叉口交通冲突因素分析

为了分析城市平面交叉口交通冲突产生的致因因素,采用事故树分析法探寻交通冲突的可能致因因素,将实地调研所获取的西安市15个平面交叉口的487个交通冲突样本按照交通冲突产生的原因进行归类,运用主成分分析法进行数据分析,分析结果表明:机-机不按规定让行、车辆的避险不当、非机动车及行人过失、机动车闯红灯和机动车违规变道、超车及调头等是导致交叉口交通冲突的主要影响因素。规避交叉口的以上违章及不当行为有助于降低严重冲突的风险。针对以上影响因素及分析结果,提出了相应的建议和措施。     

信号交叉口行车风险场建立及车辆通行行为优化

随着汽车逐步向智能化、网联化发展,智能网联车辆逐步进入实际应用阶段。进行智能网联车辆的通行行为优化,对提升驾驶安全性和行车效率,避免事故发生和交通拥堵至关重要。车辆在通过交叉口时将受到很多环境及运动因素的影响,而现有的通行优化模型难以准确表达各类因素共同作用下的行驶环境。为此,基于风险场理论建立由环境场和运动场组成的信号交叉口行车风险场,表征信号交叉口中每点的实时行车风险程度,从而引导车辆驶向风险值低点,并提供下一步长的位移及速度指引,实现车辆的动态轨迹优化及速度控制。典型场景下的仿真结果表明：在优化模型的控制下单车的信号交叉口通行效率明显提升,其中直行方向车辆单车平均通行效率提升最高,平均提升6.35%,通过对交叉口面积内所有车辆进行通行行为优化,交叉口通行效率提升了9.3%,这表明所建模型可以准确表达交叉口行车环境并优化车辆通行行为。研究结论可应用于自动驾驶车辆的交叉口通行控制,并为网联环境下的行车环境表达和安全驾驶控制提供模型基础。     

考虑燃油消耗和排放的交叉口汽车路径规划与控制模型

针对现有道路交叉口环保驾驶研究中未充分结合交通状态、未充分考虑道路交叉口冲突区域等问题,基于车联网(V2X)技术,研究提出了一种道路交叉口环保驾驶汽车路径优化控制模型。该模型提前采集前方道路交叉口交通信号灯控制时间信息,并在交叉口前设置控制区域,整个控制过程分为两个阶段:首先,以最低燃油消耗和排放最低为目标,对进入控制区域的车辆进行速度规划,确保以最为环保的方式通过信号灯;其次,以最大程度避开交叉口冲突点为目标,对进入交叉口的车辆进行通行速度规划,使车辆最大程度回避分流冲突点、交叉冲突点、合流冲突点。通过两个阶段的路径规划与控制,实现车辆整体上以最环保的方式通过交叉口的目的。为了验证模型的有效性,搭建了Python和Vissim集成的仿真平台进行仿真,设置了不同的交通流状态场景,并和Webster信号配时下,不受其他控制器控制的车辆进行了燃油消耗和排放对比。试验结果显示,相比于Webster信号配时下,不受其他控制器控制的车辆,受路径规划控制模型控制车辆的燃油消耗降低了42.7%,CO排放量减少了4.26%,表明研究构建的路径规划控制模型是一种有效的道路交叉口环保驾驶路径优化控制策略,可以为车联网条件下车辆环保驾驶提供依据。     

有无倒计时条件下黄灯第二类困境区域分布

为进一步论证倒计时对黄灯第二类困境区域分布的影响,以有无倒计时信号交叉口为研究对象,利用视频观测法,采集黄灯启亮时首停车和末行车至停车线的距离和速度,分析有无倒计时条件下驾驶员行驶行为决策,应用二元 Logit 回归分析方法,构建有无倒计时条件下停车概率模型,确定第二类困境区域上下边界,并探讨有无倒计时条件下第二类困境区域分布.结果显示,黄灯启亮时车辆至停车线距离和倒计时增大停车概率,但黄灯启亮时车辆速度减小停车概率;倒计时条件下第二类困境区域移向停车线,但其长度仍为24.1 m.因此,倒计时不能缩小黄灯第二类困境区域.然而,确定第二类困境区域边界过程中未考虑倒计时与其他变量之间的相互作用,这可能导致低估倒计时的效果,后续研究将予以改进.      

考虑能效均衡的信号交叉口车辆协同轨迹优化策略

为缓解信号交叉口区域交通拥堵与污染物排放问题，建立了考虑能效均衡的信号交叉口车辆上下游协同轨迹优化模型。根据信号灯相位配时建立上游区域车辆通行预判模型，基于能源消耗与通行效率建立车辆上下游协同轨迹优化策略，采用带精英策略的非支配排序遗传算法求解多目标优化模型的最优速度曲线，并与无引导方法、三角函数优化法进行了对比试验，结果表明，采用所提出的多目标优化引导算法最大可减少交叉口上下游区域的燃油消耗量21.05%，缩短行程时间13.85%，具有更好的适应性和鲁棒性。     

Driver behavior formulation in intersection dilemma zones with phone use distraction via a logit-Bayesian network hybrid approach

Use of cellular phone while driving is one of the top contributing factors that induce traffic crashes, resulting in significant loss of life and property. A dilemma zone is a circumstance near signalized intersections where drivers hesitate when making decisions related to their driving behaviors. Therefore, the dilemma zone has been identified as an area with high crash potential. This article utilizes a logit-based Bayesian network (BN) hybrid approach to investigate drivers' decision patterns in a dilemma zone with phone use, based on experimental data from driving simulations from the National Advanced Driving Simulator (NADS). Using a logit regression model, five variables were found to be significant in predicting drivers' decisions in a dilemma zone with distractive phone tasks: older drivers (50–60 years old), yellow signal length, time to stop line, handheld phone tasks, and driver gender. The identified significant variables were then used to train a BN model to predict drivers' decisions at a dilemma zone and examine probabilistic impacts of these variables on drivers' decisions. The analysis results indicate that the trained BN model was effective in driver decision prediction and variable influence extraction. It was found that older drivers, a short yellow signal, a short time to stop line, nonhandheld phone tasks, and female drivers are factors that tend to result in drivers proceeding through intersections in a dilemma zone with phone use distraction. These research findings provide insight in understanding driver behavior patterns in a dilemma zone with distractive phone tasks.     

Evaluating the effects of external factors on pedestrian violations at signalized intersections (a case study of Mashhad,Iran)

One of the most critical reasons for accidents involving pedestrians in signalized urban intersections is their violations regarding running red lights. Therefore, studying the essential factors in this issue is of interest to researchers. This research aims to evaluate the external factors affecting the pedestrians' violation, specifically, factors regarding the geometrical design and traffic situation. Cameras recorded the behavior of 1590 pedestrians in 10 crosswalks of 6 intersections in Mashhad. Afterward, the effect of 12 distinct variables for each pedestrian was assessed. To analyze the data, SPSS was used in combination with binary logistic regression. Out of the nine variables participated in the model, “traffic volume”, “the number of violators”, “length of the crosswalk”, “red light duration”, and “physical movement problems” affect the pedestrians' decision to comply with or violate a red light. The analysis shows that with an increasing number of vehicles, the probability of violation would reduce by 9.5%. Moreover, if the number of other violating pedestrians grows, the probability of violation would increase significantly. The increase of one unit in “length of the crosswalk”, would result in a violation reduction of 13.9%. Also, if the pedestrian suffers from physical disabilities, the probability of violation decreases by 78.6%. On the other hand, the growth of one unit in “red light duration” would increase the violations by pedestrians 2.2%.     

基于驾驶模拟器的性别对信控铁路道口抵近行为的影响研究

为了分析不同性别驾驶人抵近信号灯控制铁路道口的驾驶行为特性,设计了5个具有不同红灯触发时距的信号灯控制铁路道口的虚拟场景,并进行了驾驶模拟试验,采集24名男性驾驶人和20名女性驾驶人抵近道口的微观驾驶行为数据。基于时空特性将抵近行为划分为月白灯期间、红灯进入时刻、红灯期间3个阶段,利用混合线性模型和二元Logistics线性回归模型对比分析了2组驾驶人抵近道口的制动行为、加速行为和闯红灯行为特性,并探索性别与信号灯控制铁路道口抵近行为的相关关系。结果表明：男性驾驶人更倾向于在月白灯期间提前制动,其提前制动率是女性驾驶人的1.57倍;男性驾驶人在红灯进入时刻和红灯期间的车辆操控行为特性与女性驾驶人无显著性差异;男性驾驶人的总体违法率是女性驾驶人的1.5倍,尤其在红灯触发时距较大（4~6 s）时,女性驾驶人几乎无人违法,而男性驾驶人在3个场景下的违法率仍然达到25.0%、12.5%和16.7%;男性驾驶人闯红灯的严重性更高,驾驶风格更加冒险激进;另外,驾驶人闯红灯行为还受红灯进入时刻位置、制动时刻位置和加速时刻位置显著影响,说明驾驶人在走停决策的制定上更依赖于物理空间位置,与车辆运行速度和驾驶人反应能力无关。研究结果可应用于铁路道口安全管理与防护对策设计。     

城市道路交叉口小缘石转角半径下人行道切角研究

为推进城市道路设计精细化转变,提升过街安全,近几年交叉口路缘石转角半径相应减小。为解决缘石转角半径减小引发的交叉口人行道空间大幅缩小问题,首先分析了决定交叉口人行道空间的三大因素,即通行空间、绿化空间与红灯等候空间。然后选取北京市典型交叉口,确定等候空间范围。最后考虑不同等级道路的红线切角大小,给出不同缘石转角半径情况下,人行道切角后退距离。得出结论：当缘石转角半径为5 m和8 m,人行道切角后退距离分别为5 m与3 m时,可以同时满足等候空间、通行空间及绿化空间要求。     

城市道路平面信号交叉口行人安全分析

应用交通流及交通冲突理论,建立了道路平面信号交叉口行人安全的风险度模型,将其进一步界定为绿灯时间范围内穿越、红灯时间范围内穿越及基于中间岛的二次穿越3种方式,并以哈尔滨市嵩山路一汉水路十字交叉口为应用案例进行危险度计算。进而从一驾驶员驾驶行为、交叉口设计及行人特性角度探讨了交叉口行人过街的风险致因机理,提出了规避行人风险的相关建议。     

北京市信号交叉口行人过街忍耐时间研究

行人交通是信号交叉口交通的重要组成部分.目前信号交叉口的规划设计优先考虑机动车效率,为了保障机动车的通行效率,北京市多数行人过街环境遭到破坏,"中国式过马路"应运而生.结合当前北京市交通的特点,以红灯期间到达信号交叉口人行横道等待区的行人为研究对象,运用视频调查和人工调查相结合的方法获取北京市不同影响因素下行人过街忍耐时间的基础数据,采集了9554个行人过街忍耐时间样本.建立信号交叉口行人过街忍耐时间的 Cox 风险回归模型,结果表明信号交叉口行人过街的最大忍耐时间是52.88 s,信号交叉口行人过街忍耐时间与温度、性别、年龄、出行时间、红灯时长、单位机动车流量、人行横道长度等影响因素有关,用地性质对信号交叉口行人过街忍耐时间的影响不显著.      

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.