交叉路口的安全风险因素有哪些安全风险改善的基本策略是什么

<正>交叉路口的复杂程度较高,且事故风险隐患较多,常见的交叉路口安全风险因素有哪些?如何判断交叉路口是否存在安全风险因素,又该如何改善?一、如何考量交叉路口安全(一)考量交叉路口安全要有路网概念进行交叉路口研究一定要有路网概念。路网的四大组成因子是面、带、线、点。点在整个路网中处于最底层,即面带线点。交叉路口就是"点"的一种,不论平面道路交叉路口、快速路还是高速     

交叉路口场景下自动驾驶感知识别关键技术研究

交叉路口因其交通参与者类型复杂、交通行为随机性大等特点成为城市交通事故常发的典型场景。本文总结14种典型交叉路口冲突场景,通过事故案例及自然驾驶数据分析单车多传感器信息融合感知技术在交叉路口下的潜在风险,并提出交叉路口自动驾驶感知技术方案构想,为提升城市交叉路口交通安全提供参考。     

安全行车六经验

现在在城市大多数交叉路口前，都设有导向车道线，驾驶员在行车过程中，应首先确认各车道导向标志的指导方向，并在距交叉路口约30～50m处按照行驶方向驶入相应的导向车道。在通过交叉路口前要早打转向灯，早变道；经过交叉路口还要坚持“右转弯走小弯，左转弯走大弯”的原则，以确保安全通过交叉路口。     

信息

三亚市禁限摩图总第47期制作杨帆从2013年3月中旬起开始,海南省三亚市中心城区及部分区域道路限制摩托车通行。摩托车限行范围拟定四个区域和二条路段。四个区域是:(一)凤凰路与河东路交叉路口(火车站路口),凤凰路与金鸡岭路交叉路口,河东路与金鸡岭路交叉路口,三亚湾路与金鸡岭路交叉路口(银海路口),凤凰路与迎宾路交叉路口(公安局路口),榆亚大道榆林基地三号门为分界点连线形成的闭合区域(含连线道路及交叉路口)内所有道路。(二)三亚湾路与新城路交叉路口,新城路与海虹路交叉路口,海虹路与三亚湾路交叉路口(海虹广场)为分界     

安全驾车经验多

一、早变晚不变,路口最关键 现在在城市大多数交叉路口前,都设有导向车道线,驾驶员在行车过程中,应首先确认各车道导向标志的指导方向,并在距交叉路口约30～50米处按照行驶方向驶入相应的导向车道.在通过交叉路口前要早打转向灯,早变道;经过交叉路口还要坚持"右转弯走小弯,左转弯走大弯"的原则,以确保安全通过交叉路口.     

交叉路口通行方法

交叉路口及其附近地区是交通事故频繁发生的地带，几股交通流统统在这一点上汇聚，不小心通过可真是不行。交叉路口的进入、在其内的行驶、左转弯以及对行人、自行车和摩托车的避让等等都是安全通过需要注意的地方。通过路口之前，最重要的莫过于看清楚通行标志的提示了，在设有导向车遒线的交叉路口前，应该在距离交叉路口约30～50m处就按照行驶方向驶入相应的导向车遒内。在无导向车遒的交叉路口，则应该注意在道路中心线的右侧行驶。     

城市交叉路口交通规划状况对比分析

对比分析大城市和中小城市交叉路口的交通规划状况,认为中小城市交叉路口的交通规划可以通过以下方面进行改进:在易堵路口增设左转车道专用信号灯,交通标志线要清晰可辩,易堵路口增派人力进行现场指挥,加长人流密集交叉路口的人行道标志线。     

熊氏无灯交叉通行法

针对城市道路经常塞车的情况,提出一种公路交叉路口车流通行方案,该方案通过巧妙地设计道路与车流,创建车辆调头区,使得交叉路口不需红绿灯,各种流向的车辆在通过交叉路口时不需停车,各行其道,从而可以最大限度地发挥道路的通行能力,大大提高城市车辆通行速度,消除城市塞车。并且采用这种通行方案的成本极低,因此便于在大中城市推广实施。     

提前右转的科学性论证

分析了十字交叉路口直行车流和右转车流产生交通分流冲突的原因,以及因此而造成的交通事故隐患。为解决这个问题,笔者在借鉴国内外交通冲突技术(TCT)的理论研究成果的基础上,建立了十字路口直行车流和右转车流分流冲突模型,并用北京市火神庙十字路口的调查统计数据对模型进行了验证,从而在理论上证明了"提前右转"对于减少交通冲突,提高交叉路口安全的科学性,对于交叉路口设计和改造具有较强的指导意义。     

公路立交桥的分类与交通标志及其行车规定

<正>公路立交桥是解决公路交叉路口交通拥挤、提高车流量较为有效的交通设施。随着大、中城市汽车保有量的不断增加,市区车速不断下降,交叉路口堵塞     

浅议改善道路交叉口的措施

交叉路口是车流，人流汇集，转向和通过地点，是道路的咽喉。改善交叉路口是提高道路通行能力，增加行车安全性和减少阻滞的关键。改善交叉路口的措施有：改善相北道路线型，拓宽交叉路口，渠化交通组织，健全交通控制，加强交通组织与管理，设置行人天桥，立交等。可供参考。 改善道路交叉口的方法，国内外经验表明，只要抓住消除平交路口的行人与车辆，机动车与机动车，机动车与非机动车之间的冲突点和提高路口通行力着手，采取改     

不同渗透率下非信控交叉路口混合预约多车协同控制EI北大核心CSCD

预约式方法是解决非信控交叉路口多车协同控制问题的经典方法。传统预约式方法通常假设路口中仅存在智能网联车辆(intelligent and connected vehicle,ICV),缺少对人类驾驶车辆(human-driven vehicle,HDV)和ICV并存情况的讨论。本文基于预约式方法,针对ICV与HDV混行的非信控交叉路口协同控制方法展开研究,并探究ICV渗透率变化对非信控交叉路口通行效率的影响。首先,对混合交通流下非信控交叉路口进行功能区域划分,并提出混合预约多车协同控制架构;其次,基于预约式方法制定考虑HDV驾驶行为特性的混合预约多车协同控制策略,包括ICV单元格预约策略和ICV速度控制策略;最后,基于SUMO/Python搭建非信控交叉路口混合交通联合仿真平台,以路口通过率和路段平均速度为评价指标,在ICV渗透率分别为100%、90%、60%和30%的情况下进行不同交通流量下的仿真验证。结果表明,所提出的控制策略能保证所有车辆安全通过交叉路口,且非信控路口通行效率随ICV渗透率的提高而提高。     

大陆集团推出智慧城市智能交叉路口技术

正交叉路口和T型路口是众所周知的交通事故多发易发地。许多发生在交叉路口的事故都是由于人为失误造成的。从全球范围内看,注意力不集中、判断错误、车道堵塞及其他弱势道路使用者通行受阻是引发交通事故,导致伤亡的罪魁祸首。     

关于柳叶大道与紫缘路交叉路口交通改善方案的分析

通过从道路断面型式、交通流量调查等方面,分析现状柳叶大道与紫缘路交叉路口交通混乱的原因。详细论述了对异形(圆盘)交叉路口进行整治的优化思路和具体方案,对类似项目有一定参考价值。     

配对交叉路口系统应用问题分析

配对交叉路口系统作为一种区域交通组织方法,可以使一个区域内的交通流得到有效组织,实现有序、高效、简便和节约的目的,是解决中国复杂繁重城市交通问题的一种好办法.文中概述了配对交叉口的基本原理及配对交叉路口系统的组成、作用和在中国的应用前景.     

基于两级模糊控制城市交叉口的设计与仿真

针对城市单交叉口存在关键车流与非关键车流的特点，提出了一种单交叉口两级模糊控制的方法，设计了单交叉路口的两级模糊控制器，并给出了控制算法，仿真结果表明，本所设计的基于两级模糊控制器的交叉路口可使通过的车辆的总延误时间大幅度地减少，适用于多车流的单交叉路口。     

是司机“矫情”还是另有隐情？从一起事故看交叉路口如何设计才能确保转弯让直行

<正>前段时间,一辆左转轿车在交叉路口与直行摩托车碰撞的事故视频在网络上引发热议,网友对于事故原因持有不同意见。从交通工程角度来分析,是什么原因导致了事故发生呢?通过这起案例,又有哪些交叉路口设计问题值得关注和讨论呢?     

基于虚拟车队的自动交叉路口车辆时序优化模型

智能网联汽车可通过彼此交互协同安全地通过交叉路口,自动交叉路口控制已成为未来发展趋势。为解决现有基于预约的自动交叉路口控制模型未全局优化车辆通过顺序及模型非线性导致求解效率低等问题,提出一种基于虚拟车队的自动交叉路口车辆时序优化模型,实现车辆通过时序的高效全局优化。首先,为构建到达安全时间间隔约束,基于车辆冲突分析计算交叉口进口道停车线到各相互作用点的距离。其次,为便于建模和求解,基于时间维度构建虚拟车队并形成车辆索引序列。然后,以交叉口车辆总延误最小为优化目标,车辆通过控制区段的最小行程时间和到达冲突区域边界的安全间隔为约束条件,构建自动交叉路口车辆通过时序非线性优化模型。在此基础上,引入0-1变量将该模型转化为混合整数线性规划模型,并基于开源求解器CBC对模型进行求解。最后,设计数值仿真试验验证模型的有效性并进行了模型的参数敏感性分析。研究结果表明:所构建模型在不同交通需求下优化效果均优于基于"先到先服务"规则的模型,车均延误和最大单车延误能够减少61.50%和39.73%;当安全间距和优化周期较大时,构建模型的延误控制效果更为显著;模型和算法为未来智能网联环境下自动交叉路口控制提供了一种可选的方法。     

基于路况信息的城市道路交通管理控制

阐述一种新型的路况信息监控器－远程交通微波传感器ＲＴＭＳ的工作原理及技术特性，并与其它道路交通检测技术性能进行了分析比较。ＲＴＭＳ用于交叉路口的信号灯控制管理，根据ＤＴＭＳ对交叉路口交通状况的实时探测，实现对交叉路口的自寻优控制，可有效地疏导交通，改善道路交通的通行能力，提高交通运输效率和行车安全。     

一种实时确定城市交通网络流量的方法

介绍一种基于城市交通控制系统的实时确定交通网络流量及进行动态个人最优交通分配的方法。车流在每一个交叉路口根据其选择的方向被分成子流。定义入口关联矩阵及出口关联矩阵。通过检测每一周期内进入交叉路口不同方向的流量来获知整个网络的流量分布模式并据此进一步寻找最优路径。