搭接相位信号交叉口非机动车过街行为分析

为提高信号交叉口非机动车通行的安全水平，本研究以广州市典型的搭接相位控制信号交叉口的调查数据为基础，基于C5.0决策树算法对非机动车过街行为进行影响因素分析。考虑到一个信号周期内的不同时段对非机动车过街行为的影响，本研究将一个完整的信号周期按照非机动车过街的风险冲突划分为对向绿灯风险期、同向绿灯安全期、同向绿灯风险期和垂直方向风险期4个风险时段，并根据非机动车在交叉口的等待选择和闯红灯情况将过街行为分为冒险型、机会型和守法型3类，通过构建C5.0决策树模型分别研究3类过街行为的影响因素并分析评价模型的分类效果。结果表明：决策树模型分类结果的整体准确率大于83.04%,AUC（受试者工作特征曲线下的面积）值大于0.880，模型预测精度较优；搭接相位控制信号交叉口非机动车的过街行为主要与交通环境显著相关，而与骑手的行为因素显著性较低，到达风险期、非机动车信号灯设施、冲突机动车流量、车道数和过街风险对冒险型过街行为的发生存在显著影响，其中到达风险期为最主要的影响因素；车道数、红灯时间和到达风险期对机会型过街行为的发生存在显著影响，其中车道数为最主要的影响因素；冲突机动车流量、信号周期、车道数...     

考虑驾驶人性别差异的绿灯倒计时时长推测

为了提升高级驾驶辅助系统(advanced driving assistance system, ADAS)在绿灯倒计时长(green light countdown time, GSCT)类型的辅助驾驶决策性，首先，通过实车实验采集到信号交叉口不同绿灯倒计时时长下的1 475 524条自然驾驶行为数据，包括18名驾驶员在不同绿灯倒计时时长下，分别通过城市道路18个信号交叉口前150 m情境的驾驶行为数据；然后，分析驾驶决策、速度、平均瞳孔大小位置、心电、肌电在男、女性驾驶人之间的差异，得到男、女性驾驶人在绿灯20 s倒计时期间的注视特性平稳、皮电特性最为稳定，在绿灯9 s倒计时期间男、女驾驶人心理特性最为稳定的结论；最后，利用KNN、SVM、GBDT等3种经典机器学习方法，基于前述5类特征参数，建立考虑多特征变量的信号倒计时长判断模型。结果表明：集成学习GBDT模型判断准确率为88.1%,精确率均值为85.4%,AUC均值为0.98,有助于ADAS提供决策支持和理论支撑，可为不同性别驾驶员在城市道路信号交叉口前提供速度调节辅助信息。     

交叉口绿灯信号倒计时等因素对车速的影响

针对绿灯信号倒计时与其他道路交通因素对交通运行的综合作用问题,选择6处道路交叉口为调查地点,使用雷达测速设备采集进口道自由流车速及车辆通过的时间点,同时标记超速数据。运用描述统计及假设检验、方差分析、列联表等推断统计方法分析速度均值、离散度、超速率等数据与绿灯信号倒计时等因素之间的关系。结果发现：是否安装交通违法检测设备对车速均值具有显著影响,而绿灯信号倒计时则没有显著影响;在绿灯信号倒计时且无交通违法检测设备的情况下,车辆速度均值会更高;绿灯倒计时会对超速比例产生影响。研究结果表明,单独使用绿灯信号倒计时会对交通安全产生不利影响,应同时安装交通违法检测设备,会使车速与超速率得到有效控制。     

避免感应控制交叉口主路车辆紧急制动研究

连接城市和郊区道路交叉口支路交通流有很大的随机性,为了提高交叉口的通行效率采用感应信号控制方式,然而感应控制的道路交叉口信号周期不固定,绿灯时长无法全程倒计时显示,主路车辆车速较快,当驶近交叉口时绿灯突然闪烁,往往导致驾驶人紧急制动甚至闯红灯。研究增加支路行人信号灯,利用行人绿灯闪烁时间早于机动车绿灯闪烁,使得主路车辆驾驶人获得更多的反应时间,根据不同的车速和预留给驾驶人的反应时间计算出车辆安全停车距离,当安全停车距离大于车辆与停止线之间的距离时候,就能减少车辆的紧急制动和闯红灯。通过增加支路行人信号灯,主路驾驶人的反应时间至少增加4 s,大大降低采取紧急制动的发生,具有很强的实用性。     

基于导航数据的交叉口进口道安全风险评估及诊断方法

以导航软件采集的驾驶行为、空间位置、交通状况及用户量等大数据为基础,应用交通秩序指数评价道路安全性。通过分析与进口道相关的道路几何特征、交通执法设备以及信号控制设施的安全性特征,构建交叉口安全性结构方程模型,深入挖掘交叉口进口道风险致因。结果表明,交叉口各方向车道总数、信号相位,与进口有关的进口道车道数、调头车道数、横断面类型、中央分隔带类型、违法监控设备数量,都对交叉口安全性具有显著影响。拥堵状态对于交叉口安全性的影响最大,且在不同时段交叉口安全性存在较大差异。其次,信号控制设施与道路几何特征,交通执法设备对交叉口的安全影响最小。在改善交叉口进口道的安全性时,首要是鼓励错峰出行、改善拥堵状态,尽量采用带有全红时间的信号配时方案。道路设计过程中,在进口方向增加车道数量并设置硬性中央分隔带,尽量设置调头车道。提出一种基于导航数据的进口道风险与交叉口相关属性间量化关系的挖掘方法,进而实现交叉口进口道风险的评估与诊断,为其他类型道路及交通网全域风险防控和安全改造提供借鉴和参考。     

交叉口机动车违章行为特征分析

城市道路平面交叉口交通行为复杂,交通事故频发,主要由机动车驾驶员违章行为和不文明驾驶行为导致。本文在对多个交叉口机动车违章行为的调查基础上,对交叉口机动车违章行为从时间特征、环境特征、驾驶车辆性质特征、相交道路等级、不同车道违章行为等特征进行分析,找出其需要改善的重点,提出降低交叉口违章行为的有效措施,从而改善交叉口交通秩序和通行能力。     

信号交叉口行人交通冲突特性及影响因素分析

为减少行人交通冲突、有效避免交通事故,以信号交叉口的调查数据为基础,开展行人与机动车冲突特征和影响因素分析.在高峰时段,运用基于视频的人工观测法采集行人与机动车冲突数据,分析人车冲突的形式与类型.获取交通冲突表征指标,运用FCM聚类分析方法得出各类型交通冲突的严重性和危险度.在此基础上,进一步分析违法率、行人观察行为与行人冲突的相关性,发现违法率与行人交通冲突存在正向线性关系,而行人的观察行为能有效防止交通冲突的产生.     

机非交互的交叉口右转机动车行为建模与仿真

为准确刻画交叉口机非交互行为、准确模拟右转机动车轨迹,在充分考虑非机动车群组特征和右转机动车驾驶人动态多步决策特征的基础上,基于认知过程建立驾驶人环境感知-规划决策-控制执行的行为模型,并通过改进社会力模型进行仿真实现与模型评价.研究成果可为二维仿真平台的构建和自动驾驶汽车的拟人化驾驶提供模型支撑.     

信号交叉口上游路段网联车换道博弈特性及模型

为提高网联驾驶车辆在信号交叉口上游路段与驾驶员车辆换道博弈的主动性,以左转网联驾驶车辆为研究对象分析该路段的强制换道博弈特性。首先,通过分析信号交叉口上游路段车辆的行驶意图和换道行为,设定驾驶人期望函数来客观反映车辆的行驶需求,以车辆的安全和行驶效率为收益并进行量化,在完全信息的假设下通过博弈均衡解得到最优换道决策来实现换道收益最大化;其次,为提高换道的舒适性,以五次多项式规划换道轨迹并实现网联驾驶车辆对驾驶员车辆博弈换道的过程;最后,利用仿真试验对模型进行验证,分析不同换道位置和绿灯剩余时间等因素对网联驾驶车辆决策的影响。研究结果表明,在信号交叉口上游非合作博弈强制换道过程中,随单位换道位置增加换道概率平均增加0.69%,随单位绿灯剩余时间增加车辆换道概率平均降低0.82%。通过仿真分析信号交叉口上游路段车辆的博弈换道特性和决策倾向,有利于为网联驾驶车辆换道提供决策引导。     

基于交叉口处机动车交通行为概率的延误模型

通过分析信号控制交叉口处机动车的交通行为,利用交叉口的信号周期、有效绿灯时间,求得各种交通行为的概率和平均延误时间,提出一种基于分析各种交通行为概率的交通延误的模型。以石家庄市中山东路与建设南大街交叉口为例,采用Beckham模型对其进行交通流延误的计算。经过对结果的对比,误差为2%,在规定的误差范围内,说明基于分析交通行为概率的延误模型可以为计算交叉口处车辆的平均延误提供一种估计方法,并且求得的平均延误也可以作为评价交叉口服务水平的指标之一。     

重载公路信号交叉口车辆跟驰特性及折算系数

为研究重载公路信号交叉口处不同车型车辆跟驰行为的差异,调查获取自然驾驶条件下某重载公路信号交叉口通行车辆的跟驰数据,分析各车型车辆的跟驰特性。结果显示：绿灯启亮后,重载公路信号交叉口的车辆加速非常缓慢,车流长期处于加速阶段,几乎无法在绿灯期间达到稳定车速;此外,在跟驰过程中,车辆车间时距随车型变化差异显著,随车速变化差异不明显。基于以上发现,并考虑不同运行阶段车流运行特性的差异,分别对容量计算法和车头时距法进行改进,利用实测数据计算得出重载公路信号交叉口加速阶段和稳定阶段的车辆折算系数。     

基于实车驾驶数据的信号交叉口车辆运行特性

为得到信号交叉口的车辆运行特性和驾驶模式,开展实车驾驶试验,采集车辆在自然驾驶状态下通过信号交叉口的速度、加速度等运行参数,得到了车辆速度和纵向加速度的变化趋势、分布范围和统计特征值,分析了车速与行驶距离的相关性,确定了减速停车和起步加速的驾驶模式。结果表明：车辆驶入交叉口时在停车前100米范围内车速下降最明显;而绿灯启亮后,车辆在头50米内速度提升最明显。减速距离与初速度之间具有较高的关联度,加速距离和稳定速度之间的关联度略低。减速度总体上大于加速度,85分位减速度为1.19 m/s2,85分位加速度为1 m/s2。减速度峰值出现在停车前5秒内,而加速度峰值出现在起步后的3秒内。本研究可为跟驰模型和微观交通仿真提供参数标定值,为城市交叉口信号配时和交通管理提供实际数据参考和理论依据。     

基于车辆对道路不满意度的微观换道决策

自动驾驶汽车有着极大的应用潜力且高速公路环境下车辆变换车道是常见的行为。为进一步分析高速公路中自动驾驶汽车的微观换道决策,本文定义道路不满意度来表示车辆对行驶道路的不满意程度并将车辆换道意图的产生按本车是否达到目标车速而分为两类,当本车达到目标车速时为第一类,换道意图产生源于本车与前车间距的减小和本车相对于前车速度的增加。当本车未达到目标车速时为第二类,换道意图产生源于本车与前车间距的减小和本车达到目标车速时相对于前车移动距离的增大。针对不同类换道意图的产生机制,结合模糊推理设计道路不满意度算法。换道决策利用当前行驶车道和邻近车道的道路不满意度大小、安全跟车距离、换道安全距离来综合决定换道意图的发生。最后在MATLAB环境下搭建自动驾驶环境并仿真换道决策模型,结果显示本文相比其它换道决策,本文不仅考虑换道安全而且也考虑了目标车道和本车道的跟车安全,更具有实际意义。同时本文的模糊换道决策能兼顾安全性和智能性且适用于依目标车速定速巡航、为达到目标车速而加减速等多种复杂工况下的换道情况。     

典型信号控制交叉口左转电动自行车通行空间交通特性研究及宽容设计方法

研究了典型信号控制交叉口左转电动自行车通行空间的交通特性,设计了左转电动自行车在典型信号控制交叉口通行空间交通特性的数据采集方案,系统地分析了典型信号控制交叉口左转同向并行电动自行车横向间距、左转对向电动自行车避让行为特性,得出如下结论:(1)电动自行车在典型信号交叉口左转时,在同一行车速度同一累计频率下,同一进口道左转同向电动自行车与机动车之间的横向距离要大于不同进口道同向左转电动自行车之间的横向间距;(2)当单位时间电动自行车流量≤0.52辆/s时,单位时间电动自行车流量与左转相位下避让行为个数大致呈线性正相关关系;当单位时间电动自行车流量0.52辆/s时,左转电动车相对会选择跟随并匀速行驶;(3)同向左转电动车的速度大多分布在0～9 m/s。     

冰雪条件下信号交叉口上游拥堵识别方法

为解决冰雪条件下的信号交叉口上游拥堵识别问题,提出基于研究临界消散车队长度值的拥堵识别方法. 该方法根据汽车行驶理论与拥堵区间车辆行驶特点,将拥堵临界车辆的行车过程分为加速、匀速和减速过程,通过分析的拥堵排队车辆通过交叉口的过程,建立不同冰雪路面信号交叉口拥堵识别模型. 通过不同条件下相关参数标定,计算上游路段拥堵临界位置. 利用哈尔滨市区一个交叉口的实际调查数据进行验证,证明该模型能很好与实际相契合.     

联网自动车环境下的信号交叉口优化方法研究

为适应智能交通发展新趋势,改进了两个信控交叉口通行能力模型,使得新模型适用于联网自动车（connected autonomous vehicles,CAVs）环境。其一是最小延迟模型,通过最小化交叉路口的总延迟得出绿灯时间并根据流速得出周期长度,模型引入了每个车道或车道组的绿灯延时和具体排队服务时间的比率作为参数,该参数依赖于交叉路口处车辆到达的概率分布。其二是混合模型,包括两个模型,分别是估计排队服务时间的静态排队模型和从单位延时、流速、车道的限速、检测器长度中估计得到绿灯延伸时间的动态模型。数值算例表明,CAVs环境下新模型的交叉口延误显著减小,从而验证了两个通行能力模型的有效性,可为交管部门进行路口改造提供依据。     

联网自动车环境下的信号交叉口优化方法研究

为适应智能交通发展新趋势,改进了两个信控交叉口通行能力模型,使得新模型适用于联网自动车（connected autonomous vehicles,CAVs）环境。其一是最小延迟模型,通过最小化交叉路口的总延迟得出绿灯时间并根据流速得出周期长度,模型引入了每个车道或车道组的绿灯延时和具体排队服务时间的比率作为参数,该参数依赖于交叉路口处车辆到达的概率分布。其二是混合模型,包括两个模型,分别是估计排队服务时间的静态排队模型和从单位延时、流速、车道的限速、检测器长度中估计得到绿灯延伸时间的动态模型。数值算例表明,CAVs环境下新模型的交叉口延误显著减小,从而验证了两个通行能力模型的有效性,可为交管部门进行路口改造提供依据。     

交叉口直行待行区时空资源集成优化模型

直行待行区是提高信号控制交叉口空间资源利用率、提高直行进口道通行能力、降低直行车道车辆排队长度及缓解交叉口拥堵的有效方法.探讨了信号控制交叉口直行待行区的设置条件及其利弊,分析了直行待行区设置前后的直行进口道车辆运行特征.针对直行待行区设置后会增加车辆二次起动-停车而造成的车辆油耗及尾气排放增加等问题,提出了一种以车辆排队长度最短、直行进口道通行能力最大、车辆平均停车率最小为优化目标的交叉口直行待行区时空资源集成多目标优化模型.通过VISSIM仿真对该优化模型进行有效性分析,仿真结果表明通过合理设置直行待行区长度,并配以直行相位协调控制策略,能够提高交叉口直行待行区交通运行效益及环境效益.     

网联混合车流车辆换道博弈行为及模型

车联网环境中,交通系统将长期呈现智能网联汽车和传统人工驾驶车辆混合共存的状况.针对智能网联交通环境下的新型混合车流,建立了车辆的换道行为决策模型.对于混合车辆交通流引入最小安全区域模型,自主车辆交通流基于博弈论的思想进行建模.自主车辆之间的换道被看作为1种非合作博弈行为,车辆以自身行驶状态为博弈收益,寻求行驶条件更优的车道.运用SUMO软件对提出的换道模型进行仿真验证分析.仿真结果表明,博弈换道模型相比于传统间隙阈值接受模型具有较高的车道利用率和安全稳定性.