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Logistic回归模型的闯红灯行人的人口特征研究

研究行人人口特征对闯红灯行为的影响.选取某个道路、交通和环境等条件单一的信号交叉口,从而控制这些客观因素对闯红灯行为的影响,采集1 095个过街行人数据,包括121名闯红灯行人、195名红灯时期到达路口等待绿灯通行的行人和779名绿灯期间到达并通行的行人.采用logistic回归模型,分析了行人闯红灯的选择与聚集性、性别、年龄的关系.研究结果表明,群体较之个人,男性较之女性,老年人较之青年人和中年人,闯红灯的可能性更大,从而为制定针对性的交通安全宣传策略提供指导.     

参照群体对行人从众过街行为决策的影响

从众过街是行人交通的重要安全隐患.在不确定交通环境下,群体参照效应伴随着行人过街行为决策的全过程.文中从行人过街行为的影响因素出发,基于动态博弈理论推演参照群体影响下的行人从众通过或等待的行为变化过程,构建行人过街行为的阈值模型,定量评估参照群体对行人行为决策的影响程度,探讨参照群体与个体行为的相互作用关系,并以某一交叉口为例进行了实证分析.研究结果表明,群体参照效应对行人过街行为决策存在显著影响.研究结果能够丰富和扩展行人行为研究的理论框架和分析方法,为制定、实施行人过街交通的安全管理策略提供科学的决策支持.     

信号控制交叉口行人个体过街行为选择模型

为减少行人违法过街现象,提高行人过街安全,对信号交叉口行人过街行为机理进行研究.首先,通过相关性分析找出个人属性、家庭属性、行人设施属性、交通状况属性中对行人过街行为有显著影响的因素.另外,除上述可见因素外,也存在一些观察不到的心理因素会对行人行为产生影响,如对交通安全的态度、对舒适性的要求、从众心理的强弱等.将这些心理层面的主观偏好定义为隐性变量,通过对解释变量和表征变量的结构方程建模获取.最后,将相关性分析得出的关键因素和隐性变量共同作为自变量,引入到logit模型中,建立行人个体违法过街行为的MNL模型.结果表明:到达时间对行人选择"先绿后红"行为影响最大;性别因素对行人"全红"行为影响最显著;年龄因素对行人"先红后绿"行为影响最为显著.     

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%。     

北京市行人过街使用手机对交通安全影响研究

从年龄、性别、受教育程度、使用手机用途及原因、产生影响等方面对行人过街使用手机行为进行了问卷调查,并对北京市路口、路段行人使用手机比例进行了实地调查。调查数据表明行人过街使用手机这一现象在青年群体中所占比例较高,北京市商务区此现象较为普遍。通过调查以及文献分析得出行人过街使用手机会降低道路通行能力、影响出行时间、引发交通事故,并提出相应的解决对策,如设置标志牌、加强网络宣传等,从而规范行人过街交通行为,降低道路交通事故率。     

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.     

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。     

考虑机动车干扰下的人行横道处行人延误研究

考虑到实际交通环境下行人违规现象对车辆造成干扰,建立有机动车干扰的行人延误模型。根据行人过街选择行为的差异性,将行人分为遵守交通规则的行人和违反交通规则的行人。首先,分析无信号控制时行人延误情况,为信号控制下的行人延误模型的建立奠定基础,基于截断的Adams模型,引入闯红灯率,建立信号控制下行人延误的解析模型,并分析车流量等因素对行人延误的影响。     

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．     

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。     

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。     

Modeling Mixed Traffic Flow at Crosswalks in Micro-Simulations Using Cellular Automata

The cellular automata (CA) micro-simulation model was used to describe the behavior of the mixed traffic flows at crosswalks where the pedestrians compete with the vehicles to cross the roadway. The focus of this paper is the behavior of pedestrians and the influence of pedestrians’ behavior on the vehicle flow, pedestrian flows, and the vehicle waiting time. The proportion of pedestrians who do not obey traffic laws, the group effect, and expected waiting time of pedestrians, regarded as the most important pedestrian characteristics, are taken into consideration in the analysis. Simulation results show the ability of the micro-simulation to capture the most important features of mixed traffic flow.     

基于生存分析方法的非机动车闯红灯行为研究

研究非机动车在信号交叉口的闯红灯行为及其重要影响因素. 通过录像拍摄获取非机动车的等待忍耐时间及其影响因素数据,采用生存分析中的非参数方法建立等待时间的生存函数模型. 结果表明,等待时间越长违规率越高;约32%的非机动车几乎不等待就闯红灯,约15%的非机动车愿意等待很长时间也不闯红灯;电动车的等待忍耐时间比自行车更短;当正在等待的非机动车数越少或正在违规的越多时,非机动车的违规率越高.      

基于5G手机的交叉路口行人检测

针对目前在交叉路口通过摄像头进行行人识别与检测容易受到天气的影响,且摄像头统计范围有限的问题,利用5G通信低时延的特性,提出了一种基于5G手机的交叉路口行人检测方法。该方法采集行人携带的5G移动终端的位置、速度、密度、方向4个典型运动特征,然后在路侧设备上建立模型进行行人检测,降低单一运动特征的行人检测造成的误差,提高了准确率。通过搭建车联网测试平台对该方法的有效性进行验证,试验结果表明:该方法可以准确地统计交叉路口行人,同时也实现了满意的检测速度,为未来的智能交通、安全预警等方向研究和应用提供技术支持。     

无信号路段行人过街决策行为模型

以吉林市吉林大街2个路段过街行人为对象,以车辆间隙、相邻车道拥挤度为变量,通过视频观测获取行人过街决策行为数据,利用Binary Logit模型建模.结果发现:该模型预测准确率达到89%,可应用于无信号交叉口或者无信号路段行人和车辆交互微观仿真模型中.     

考虑共同避让行为的门诊大厅多向行人仿真

医院门诊大厅建筑面积大、服务功能多,导致多向行人冲突频繁发生,影响行人服务感受,在大厅的空间规划、设计及管理时应充分考虑行人的多向冲突特性.实地调研发现,医院门诊大厅行人聚集区域的共同避让行为主要受行人通视、两共同避让行人间步行方向夹角及二者间距影响.基于社会力模型原理,结合共同避让行为影响因素,引入共同避让时行人间吸引力,建立门诊大厅多向行人共同避让行为仿真模型.以某中医院门诊大厅为例,通过共同避让行为特征和行人流参数对比,验证了仿真模型的真实性,据此研究不同门诊大厅空间布局对行人走行质量的影响,得到现状服务人流量及门诊大厅面积下,门诊大厅行人聚集区域长宽比以1∶0.1 ～1∶0.6为宜的结论.该模型可对医院门诊大厅等行人多向冲突频繁空间进行定量分析,为该类空间规划、设计及管理提供理论支持及方法依据.     

信号交叉口行人与自行车的等待忍耐行为分析

为了探究行人与自行车骑行者信号交叉口穿越行为的差异,本文运用生存分析方法比较了行人与自行车等待忍耐时间分布及其等待行为影响因素的异同。选取北京典型交叉口通过视频获取了1 595个行为数据,运用生存分析的乘积极限法和Cox比例风险模型分别比较了行人与自行车的等待忍耐时间分布差异以及等待行为的影响因素差异。结果表明整体上行人与自行车的等待忍耐时间分布无显著差异,但等待行为的影响因素及其影响程度上存在一定差异。自行车对等待位置和到达时正在违规的人数反应更敏感,行人对到达时正在等待的人数和机动车流量的反应更敏感。     

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。     

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。