基于人车协同的感应式路段行人过街信号控制系统设计

城市道路中信号控制路段行人过街往往因不合理的信号导致行人不愿遵守交通信号规则,造成机动车与行人通行冲突,给道路交通带来了极大地安全隐患。通过对路段行人过街现状调研分析,以人车协同控制为目标,充分考虑不同行人数量下行人过街的等待时间、过街需求及机动车的通行效率,设计了一套基于人车协同的感应式路段行人过街信号控制系统,通过实时检测行人驻足区等待行人数量和斑马线两侧机动车的通行状态,确定行人红灯等待时间及行人绿灯通行时间,同时将行人过街的信息通过车联网C-V2X技术实时推送至车辆,提醒注意过街行人。实地路口应用表明:系统能够显著减少机动车和行人平均通行延误,减少行人闯红灯现象,保障行人过街安全,有效提升了路段行人过街的整体通行效率和质量,系统对我国城市道路灯控路段行人过街场景具有广泛的适用性。     

相邻分体式路段人行横道的协调信号配时优化

人行横道是一种重要的行人过街设施.一体式人行横道适宜实施同步二次过街控制,分体式人行横道适宜实施独立二次过街控制.文中对于单个分体式路段信号控制人行横道,根据行人的时间距离关系,建立了行人最大过街时间计算方法.对于城市干道沿线的相邻分体式路段信号控制人行横道,根据机动车的时间距离关系,在保证机动车双向绿波效果的前提下,以最小化任意人行横道、任意步行方向的行人最大过街时间的最大值为目标,采用整数非线性规划方法,建立了协调信号配时优化模型.算例分析结果表明,该模型具有良好的实用性和广泛的适用性.     

协调交叉口间人行横道信号优化方法

引入行人过街等待容忍极限时间作为信号配时优化的约束条件之一,提出了线控路段上交叉口之间人行横道信号参数的信号协调控制优化方法.该方法先以两相邻交叉口共红时间作为行人过街绿灯时间,当共红时间不足时,利用路段机动车车队的离散性和流率关系建立延误函数,以机动车在人行横道处造成的总延误最小为目标求解配时优化参数.结果表明,该方法保证了行人过街的安全性,降低了行人延误.
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城市路段行人过街信号感应控制方法应用探究——基于杭州市代表性路段人行信号控制实验

针对杭州现有路段固定信号配时对交通流量的变化缺乏适应性的问题,分析路段人行过街特点,研究了一套路段人行道信号配时感应控制及学校行人过街信号设置的方法。并基于现有技术,设计了路段人行道信号灯配时感应控制及学生上放学时段灯光投射斑马线感应系统。可以有效提升路段人行道区域交通资源利用率,提高信号配时方案对交通状况的适应性。     

考虑车队离散的路段行人过街感应式信号控制方法

为了在保证路段行人过街安全与过街需求的前提下,同时提升路段车辆运行效率,本文充分考虑车队离散到达与路段行人过街的动态影响,建立了路段行人过街感应式信号控制方法。首先,本文基于Robertson车队离散模型,以车头时距对上游到达车队进行动态划分,并根据路段行人过街点位预测下游车辆排队状态;以车队离散度选择下游到达车队中车辆作为信号优化输入参数建立感应控制方法,同时分析了路段行人过街位置对配时方案的影响;然后,通过SUMO的交通控制接口(Traffic Control Interface, TraCI)搭建仿真环境,以车辆与行人的综合平均延误,分别对路段单向与双向交通环境的信号配时方案进行仿真验证与对比分析。结果表明,相比传统感应控制而言,优化后的感应控制在单向交通与双向交通情况下,行人与车辆综合平均延误分别降低5.56%、7.06%。     

城市道路路段立体行人过街设施设置条件研究

文章基于无信号控制方式下机动车道和人行横道通行能力的计算理论,提出了采用信号控制时的相应计算模型;运用概率论和可穿插间隙理论,分析了人行横道由无信号控制方式过渡到信号控制方式的设置条件;在此基础上,从机动车道和人行横道通行能力的角度,给出了路段行人过街由平面过街方式过渡到立体行人过街方式的临界条件,通过实例分析表明,该条件可作为城市路段立体行人过街设施设置参考依据。     

无信号控制路段行人过街方式适用性研究

建立了简练且有广泛应用性的无信号控制路段行人过街延误模型，定量的比较和分析了不同道路宽度和不同流量条件下一次过街方式和两次过街方式的行人延误，最后综合考虑行人过街的安全性、便捷性，机动车行驶效率和道路条件，给出了双向两车道和四车道时，两种过街方式的适用范围．研究成果可以应用于解析无信号控制行人过街设施的交通流特征和为最佳设置行人过街设施提供理论依据．     

基于信号控制人行横道处行人过街条件下城市道路通行能力研究

随着我国城市居民出行需求的快速增长,城市道路系统中行人与机动车之间的矛盾日益严重。为了有效缓减人机冲突,确保行人安全过街,提高城市道路的通行能力,本文主要从信号控制人行横道处研究行人过街对城市道路通行能力的影响。首先明确行人过街影响区、行人过街影响时间等概念,确定道路通行能力在行人过街影响下的计算公式;结合调查数据,得到过街行人到达率与影响时间的统计关系,建立行人过街对通行能力影响的数学模型;最后针对城市道路的典型路段,进行实例计算与仿真评价,通过对比模型计算值与仿真模拟值,对模型进行有效性验证。     

穿村镇路段行人-机动车冲突观测与分析

为了对我国村镇路段行人-机动车的冲突进行观测,首先分析了村镇路段行人过街的方式,界定了各种情况下冲突次数的判定方法,并给出了参数提取的方法,通过对各个地点调查视频进行人工观测,对调查的行人-机动车冲突的交通特性进行了统计分析,得到村镇路段发生潜在冲突时不同类型行人和机动车速度、加速度等交通参数。研究结果可以为村镇路段的安全设施设置提供一定的参考。     

无信号人行横道处行人过街选择行为研究

在无信号控制人行横道处,行人过街没有过街信号的保护,与机动车相冲突,研究行人过街穿越行为对提高行人的安全和效率有重要意义。本文首先分析了过街行人在不同到达车速下选择不同可穿越间隙的比例,接着通过分析行人过街时车辆速度的变化研究了过街行人与车辆的相互作用。     

基于感应控制的行人二次过街系统设计

为了改善一次过街方式交叉口的交通拥堵状况,以感应控制为核心的行人二次过街系统能够对交叉口的交通状况进行改善,并实现智能控制。系统基于对机动车道和人行横道交通信号相位的合理设置,同时利用行人和车辆检测器实时传输的数据,通过计算机分析计算,得出交叉口感应控制系统应显示的放行时间,设计出能够兼顾行人、非机动车与机动车三者安全通行的最佳方案,以此来提高交叉口道路的通行能力,保障交通安全。     

无交通信号路口行人过街的人车交互过程研究

自动驾驶汽车要进入人车混行的无交通信号路口，需确保与行人之间的交互安全，为解决这一问题，现以非自动驾驶汽车为研究对象，探索其与行人在无交通信号路口的交互过程。本文选取北京市内两处无交通信号灯的路口作为研究场景进行长期拍摄，基于视频数据从中提取行人的个体属性变量、行人的穿越行为变量、车辆的穿越行为变量以及间隙数据，将行人的过街行为分为穿越前、中两个阶段进行研究。结果表明，穿越阶段对行人的穿越时间具有显著性影响，穿越路口对行人的穿越时间不具有显著性影响。对于穿越前的等待时间，在有右转车道下对其具有影响的因素有行人的拒绝车辆个数和来自方向，在无右转车道下对其具有影响的因素有行人的拒绝车辆个数和起始位置。对于穿越中的穿越时间，在有无右转车道下对其具有影响的因素均为穿越人数和车辆1的行为。今后自动驾驶汽车行驶到无交通信号路口时，可以通过此结果去识别行人，并判断出行人的穿越时间，以便及时做出相应的措施。     

信号控制交叉口行人过街行为虚拟实验

以交通系统微观仿真模型VISSIM为基础,基于虚拟现实仿真理论开发了行人过街行为虚拟实验系统(PCBVRS).在上海市的中原社区和同济大学内招募了29名有代表性的出行者,以上海市大连路与飞虹路交叉口为对象,进行了行人过街行为虚拟实验,获得了230份行人过街样本数据.运用实验科学中的信度与效度理论,将实验数据与实测数据进行了对比分析.结果表明,PCBVRS可以有效地模拟实际场景中的行人过街行为;PCBVRS满足VR(虚拟现实)系统沉浸性、交互性以及现实感等实验特点,且造价便宜,易于携带.经过进一步的研究改进,将来可作为提高行人过街安全意识的培训工具.     

行人因素约束下单交叉路口交通信号模糊配时

针对人、车混合流现象,对四相位三车道十字交叉口的交通信号进行模糊配时。首先根据路口的交通流状况,合理地设置相位、相序,采用"迟起"、"早断"方式对行人交通信号进行配时;然后,考虑到行人控制信号对机动车通行的影响,借助于模糊控制算法,对机动车信号进行配时。数值实验表明,考虑行人因素的模糊控制方法在车辆平均延误时间上较之传统定时控制方法大为改善。     

智能交通灯控制系统的设计

采用AT89C52单片机,设计城市道口智能交通灯控制系统的硬件组成和软件实现方法.以该方法为基础,设计了南北和东西方向的交通灯正常工作时设置直行倒计时为45 s,左拐倒计时为15 s,行人通行的时候设有盲人提示音.该系统不仅有普通交通灯的功能,还增加了特种车辆自动通行功能及紧急情况的处理.设计中的硬件电路和软件程序均已...     

信号控制交叉口周期时长多目标优化模型及求解

从城市交通控制目标多样性的本质出发,考虑机动车时间效益、行人时间效益及环境效益,建立以机动车、行人流量为输入,机动车延误最小、行人延误最小及机动车停车率最小为目标的信号控制交叉口周期时长多目标优化模型,简称MOCLO模型.并应用多目标连续蚁群优化算法求解.算例的求解结果显示,连续蚁群优化算法能够均匀地逼近MOCLO模型的Pareto最优前沿的各部分;与F-B方法、ARRB方法相比,MOCLO模型对周期时长的优化结果在机动车时间效益、行人时间效益及环境效益三方面的综合性指标较好;MOCLO模型可提供多个不同特性周期时长以满足不同交通状态的需求.     

基于图表示的智能车行人意图识别方法

智能驾驶场景下的人车冲突问题与行人过街行为密切相关,为使高级驾驶辅助系统（advanced driving assistance system, ADAS）具备识别行人过街意图的功能,并对人车碰撞事件预警,提出一种基于图表示学习（graph representation learning, GRL）方法的行人过街意图识别框架。它采用开源工具对行人骨架信息进行识别,采用图方法,以行人在一段运动过程内每一帧的骨架关键点为节点,以骨架自然连接关系、相关关系和时域关系为边建立图模型,实现对行人动作序列的表征。以图结构数据为输入,基于支持向量机（support vector machine, SVM）训练行人过街意图识别模型。在自动驾驶数据集PIE上对所提出方法进行评估,结果显示,行人过街意图分类准确率可达90.29%,所提出方法能够有效识别行人过街意图,对提高智能车决策安全性具有重要意义。      

城市道路人车冲突和碰撞概率微观模型研究

利用临界间隙理论,定义了城市道路行人过街的安全感知特征;在此基础上,利用概率论方法,研究行人与机动车之间的交通冲突和碰撞微观机理,分别推导出人车冲突和碰撞概率微观模型.采用贝叶斯全概率公式和蒙特卡洛仿真方法求出具体的概率值,来分析行人安全感知、驾驶人反应时间、车流量及车速等对行人安全造成的影响.最后,基于人车冲突概率的90%置信水平,建立了行人过街的危险度评价指标,从而为交通管制实施提供最佳依据.