高等级公路中绿化与安全的关系分析

在高等级公路中，绿化与安全的关系问题越来越为人们所重视。绿化一方面可以改善公路的交通安全状况；另一方面也会带来一些安全隐患。本文论述了绿化的视线诱导、线形预告、消除紧张、明暗过渡、缓冲栽植等作用，同时也分析了公路绿化中存在的影响视线、侵占道路、加重事故后果、造成眩目、视觉污染、视线误导等影响安全的问题，最后提出了符合交通安全要求的公路绿化基本方法。     

高海拔地区货车运行车速影响因素研究

为了研究高海拔地区货车运行车速变化规律,采集了西藏地区 20辆货车的 GPS数据,通过 Civil3D的处理恢复了道路的线形,分别以纵坡、平曲线、海拔和休息时间为关键变量,构建了货车运行速度的上坡与下坡面板数据模型并进行速度的影响因素分析.研究结果表明,平曲线与纵坡显著影响货车上坡速度,平曲线、纵坡、时间和海拔显著影响货车下坡速度;线形因素对上下坡的影响程度有差异性,但速度高危区的位置是相似的;少于 2 h的短时间休息对于驾驶人的速度控制没有显著性的影响,但是会显著影响驾驶人上坡时的速度离散性.通过本研究可以解析高海拔地区重载货车的速度变化规律,同时有利于提高该地区的驾驶人行驶安全性.     

基于视觉信息量计算的城市道路交通环境评价

通过对驾驶人在城市道路交通环境下的视觉信息需求进行分析与计算,将城市道路交通环境按照信息量含义的不同进行分层,建立了基于视觉信息层级模型的信息量计算方法.在此基础上,通过实车实验提取分析数据,对信息量计算中的参数进行计算与标定,得出信息量计算模型,并以行驶速度作为城市道路交通环境的评价参数,求出速度与信息量之间的关系,最终确定信息量阈值,建立基于视觉信息量计算的城市道路交通环境评价方法.该评价方法中速度与信息量之间呈较好的幂函数关系,R2达到0.9356,只需采集城市道路驾驶人视觉图像,通过软件分析可得出图像信息量,根据关系式和道路限速可得出信息量阈值,对比分析进行交通环境评价.该方法仅需采集驾驶人视觉图像即可完成评价,方便快捷、结果准确,但在软件处理图像信息量上尚未达到智能分析处理,尚需进一步研究改进.      

考虑驾驶员选择通过行为的机非严重冲突判别

现有的严重冲突判别方法并不适用于我国的机非严重冲突判别,而驾驶员的选择通过行为对交通事故能否发生起到了至关重要的作用,因此该研究考虑了驾驶员的选择通过行为,提出了机非严重冲突的判别方法.研究首先通过坐标转换技术对实验视频进行了预处理,之后对交叉口内机非冲突数据进行提取,应用概率统计的方法,着重考虑驾驶员的因素,提出临界冲突时间差(CTDTC)的概念表示驾驶员的选择通过行为.研究发现当冲突时间差(TDTC)的绝对值小于0.66 s 时,驾驶员的选择通过行为会发生分歧,易引发交通事故,因此将其确定为机非严重冲突的判定条件,并进行了验证实验.验证实验结果表明,以冲突时间差(TDTC)的绝对值为0.66 s 作为机非严重冲突的判别阈值时,观测的非严重冲突的累计频率接近15%,严重冲突的累计频率接近85%,该结果与累计频率法相符.该方法的优势在于提出了明确的严重冲突判别阈值,判别结果不受人的主观因素干扰,因此更加准确客观.      

平原微丘区高速公路低路堤设计研究

高填土路堤具有一系列的缺点,所以高速公路进行低路堤设计是一种必然的趋势.本文分析了造成我国高速公路路堤偏高的原因,进而给出我国平原微丘区低路堤的定义,接着分析决定路堤高度的因素,最后论述了平原微丘区高速公路低路堤设计方法要点.     

立交环形匝道平面线形组合安全性研究

通过梳理分析国内20个快速路立交上的37条环形匝道平面线形组合情况,取七种具有缓圆比代表性的平面线形组合分别建立匝道模型,然后通过模拟实验对不同平面线形组合的立交匝道安全性影响做详细分析,从而对城市快速路互通立交环形匝道安全设计提出建议。     

农村公路不同行车环境下的车辆运行特征分析

驾驶行为的产生是驾驶员通过对行车环境的感知、判断和决策,通过操控车辆运行形成的,它受到众多因素的影响,其中行车环境自然是主要的方面。通过对大量农村公路条件下的实车驾驶数据进行分析,探究在农村公路行车环境下车辆速度、三轴加速度等运行特征变化的规律,旨在探究行车环境与驾驶行为的相互关系,为提高农村公路行车环境的协调性提供技术参考。     

基于驾驶人视觉感知的高速公路速度控制措施效果分析

为了从驾驶人视觉感知角度了解4种控制措施(限速标志、警告标志、减速标线、彩色路面)对驾驶人行车速度控制的效果,基于驾驶人动态视觉特性,建立了视觉信息负荷模型,将驾驶人前方视觉区域划分成1个中央视野和4个周边视野,量化了速度控制措施对驾驶人视觉感知影响。基于实车试验数据分析表明:行车速度与驾驶人感知到的速度控制设施的视觉信息量显著相关,信息量越大,减速幅度越大;在速度控制措施的持续影响下,减速频率不会超过,而后趋于稳定。     

基于支持向量回归的视距计算模型建立和应用

为了更加有效地对山区高速公路隧道段的行车视距进行检验,建立基于支持向量机的视距计算模型,并将该模型应用于实际隧道的视距检验中。首先对驾驶人视觉图像识别的道路中心线建立视觉车道模型,提取6个特征值作为形状参数,包括视曲线长和视曲率,相关性分析发现上述6个参数之间存在显著的线性相关性,采用主成分分析法将6个参数降维成2个独立的主成分。然后基于支持向量机建立计算行车视距的模型,训练测试完成后,该模型的均方误差为0.071 8,拟合优度为0.359。最后,利用该模型对浙江上三高速公路新昌至白鹤段的10个隧道路段进行视距检验,发现南往北向马岙岭隧道和北往南向龙山隧道存在运行视距不足的情况,对照各个隧道的驾驶人视觉图像,发现这2处地点存在不合理的视觉环境设计,包括速度控制、视线诱导和增强等设施,导致在行驶过程中,视觉环境供给的视距难以满足驾驶人需求的视距。研究结果表明:横向减速标线配合隧道口彩色路面提醒可对隧道入口段进行有效速度控制,从而降低行车视距的需求;通过在隧道内设置闪光式轮廓标和出口外设置绿化带或植被护坡可以增强驾驶人视觉感知,从而减少隧道入口段黑洞现象和出口段白洞现象的持续时间,增加视觉环境中供给的视距;2种设计都有助于实现视距供需的平衡。     

基于 Logistic 回归模型的三线城市道路事故数据分析

根据乌鲁木齐市2006~2010年的交通事故统计资料,分别以城市道路中9类不同的交通事故形态为因变量,从道路设施、道路环境等方面选取了9个因素作为自变量,通过二项logistic模型进行事故形态分析,建立事故形态与9个影响因素间的线性相关模型,对模型参数进行了估计,并对模型的拟合程度、可靠性进行了分析,研究了所有自变量单独/组合等不同情况下对因变量的影响。再通过多项Logistic模型对不同道路条件下,各种形态的事故发生几率进行了预测,并与实际情况进行对比,检验了模型拟合效果。