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%。     

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。     

基于心理场场强模型的路段行人过街安全措施

从心理学的角度分析了不同行人过街时的交通心理及其行为特点,运用物理学中场论的方法,结合对过街行人的心理分析,将行人过街时心理上的受力进行量化,建立了行人在路段过街时的心理场场强模型。通过模型可以得出行人与车辆间的安全场强。将心理场模型运用于对重庆市回龙路三处地点进行案例分析。结果表明,对行人进行心理受力分析可以为过街设施的改进提供基础。     

考虑下游交叉口的路段行人过街优化控制模型

为了处理好城市干道路段上行人过街安全与机动车交通效率之间的矛盾,提出了一种利用下游交叉口红灯信号时间来为路段行人提供专用过街信号相位的行人过街横道信号控制方法.它可由混合整数线性规划模型来描述,其优化目标是在保障行人过街安全和维持机动车现状运行水平的基础上,使路段过街横道行人绿灯时长最大化.通过VISSIM仿真和实例分析,对该信号控制设计方法的效果和可操作性进行了验证.研究表明,对于有行人中央驻足区的情况,过街横道可设置于路段任何需要的位置,且总能计算得到合适的信号配时方案;对于无中央驻足区的情况,应将人行横道设置位置与信号配时同时考虑才能实现良好的设计效果.     

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.     

路段行人-机动车冲突观测方法及冲突特性

基于交通冲突技术理论,对上海市9个路段的无信号灯控制人行横道处的人车冲突过程进行全程录像.通过读取冲突过程中的车速变化过程、车辆运行轨迹变化过程和行人的避险行为,建立了行人一车辆冲突严重程度的辨别指标,对人车冲突过程中行人以及车辆的避险特性进行了定量的总结和分析.研究表明,路段车速与行人过街速度呈线性管理;大多数车辆与行人发生冲突时,在距离冲突点的位置28 m以内才开始采取避险行为;在行人到达为120～140人·h-1或者平均车头间距为85～100 m时,行人通常会聚群寻找可穿越车流间隙过街.     

基于冲突相位组的自动驾驶交叉口行人过街控制方法

【目的】在无信号控制的自动驾驶环境下,自动驾驶车辆的通行轨迹将与过街行人产生大量冲突,如何利用交通控制手段使行人安全通过交叉口,并避免对自动驾驶车辆的通行造成较大的干扰,是亟待解决的关键问题。【方法】本文提出一种基于冲突相位组的自动驾驶交叉口行人过街控制方法,将到达交叉口的车辆流向分为4个冲突相位组,在各相位组内单独分配通行时间,基于冲突相位组对自动驾驶车辆和行人过街的通行时间进行建模;在穿插式通行模式的基础上,使用行人信号灯保障行人过街需求,建立考虑行人二次过街的自动驾驶交叉口交通控制模型。模型以交叉口各流向需求量与实际交通量乘积之和最大为目标,以各流向允许车辆通行的时间比例和行人信号灯状态为决策变量,综合考虑交通流量、行人和车辆通行权等约束,建立混合整数线性规划模型（mixed-integer linear program,MILP）,该控制模型可为各流向的车辆和行人分配通行权。【结果】本文模型的车均延误较定时控制方案的降低26.74%,较单次过街模型的降低11.53%,人均延误较定时控制方案的降低51.66%,较单次过街模型的降低36.20%。这表明本文模型能有效提升交叉口的通行...     

城市干道无信号控制人行横道行人过街特性分析

对城市干道无信号控制人行横道行人过街特性进行了分析,在对行人过街定性分析的基础上总结出反映行人过街效率的6个具体指标,以某市典型无信号控制人行横道为实例进行了交通调查,测算了行人过街效率指标的实际值.通过对指标值的分析,找出了观测路段交通秩序混乱的原因,提出了具体的改进建议.     

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．     

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.
关键词：     

行人过街设施选择偏好的非集计模型

为提高行人的交通安全水平和过街设施的使用效率,研究行人对过街设施的选择行为.对中关村大街选择人行横道和过街天桥的402个行人进行问卷调查,内容包括行人特性、设施特性及行人对过街设施的选择特性;基于调查数据,分析了影响行人选择过街设施的因素,并建立了反映选择偏好的二元Logit模型.观测数据和模型预测结果对比分析表明,模型对行人选择人行横道和过街天桥的预测准确率分别为80.29%和85.66%.     

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。      

基于元胞自动机的无信号人行横道处人车干扰机理研究

为了更准确地模拟行人与机动车的干扰机理,提出了基于元胞自动机的人车干扰模型。模型主要由机动车避让模型、行人过街决策模型以及运动模型组成。该模型不仅考虑了行人的主动性决策行为,还考虑了机动车的主动避让行为,重点分析了人行横道等候区域处,行人对机动车避让行为的影响。仿真结果显示,机动车旅行时间随着机动车限制速度的提高而减小,逐渐趋于平缓;机动车的饱和流量随着行人到达率的增加而降低;机动车的延误随着等候区人数的增加由线性增加逐步趋于平缓。     

公交站点区域行人与非机动车交互行为建模与仿真

为研究公交站点区域行人和非机动车的冲突行为,在元胞自动机模型的基础上,首先,考虑激进型行人和混合非机动车流,通过行人穿越决策规则和非机动车避让规则耦合行人运动模型和非机动车运动模型,采用双向行人Blue模型模拟进出站行人的运动行为,采用改进的NaSch模型模拟非机动车的运动行为,建立公交站点区域行人与非机动车交互模型。然后,在北京市西单商场公交站B站台开展观测实验,微观层面展现行人和非机动车之间的交互作用,分析在不同流量构成下二者冲突演化规律以及进出站行人到达率、非机动车到达率对延误和冲突数的影响。研究结果表明,非机动车堵塞多发生在非机动车与行人刚开始的交互处,并向来车方向延伸。与进出站行人到达率相比,行人和非机动车延误受非机动车到达率影响更显著;在进出站行人比例为0.5时,行人和非机动车延误达到峰值;进站行人比例为1时,行人和非机动车延误比出站行人比例为1时延误小;在行人到达率一定时,冲突数随着非机动车达到率的增大而增加,当行人到达率较小时,冲突数呈缓慢地增长趋势,随着行人到达率的增大,冲突数增长率呈现先增大后减小的趋势。     

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.     

考虑过街行人影响的右转车辆间隙接受模型

通过实地调研数据,对车辆右转的临界间隙进行了计算,发现右转车辆的临界间隙服从威布尔分布。用二项logistic回归模型建立间隙接受模型,结果表明,间隙值较大、行人流量较低时,司机对间隙接受的可能性较大,对单人过街的间隙接受的可能性更大,对较短的时间间隔比较谨慎,更倾向于接受较短的时间滞后。本研究既为对交叉口进行安全评估打下基础,也可用于对交叉口通行延误及通行能力进行分析。     

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。