信号交叉口过街老年人比例与行人步行速度关系分析

为了对不同老年人混入比例下的行人步行速度进行较细致的分析,进而确定老年人比例达到一定程度时的行人信号设置依据,以重庆市3个信号交叉口以及一路段的老年人和成年人过街情况为分析对象,通过现场观测和后期人工提取获取了相关参数。使用统计学的方法,对比分析了老年人和成年人、不同信号交叉口设施设置情况下的步速等特征。最后借助微观仿真软件,使用未知拐点的回归模型分析了老年人的比例与行人步行速度的关系,结果表明:老年人比例超过14%时,行人的步行速度出现显著的变化,进而提出老年人比例超过14%时,建议信号交叉口的步行速度设计值为0.97 m/s。研究成果可以为老年人通行需求较多的信号交叉口行人信号配时提供基础。     

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.     

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。     

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。     

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.     

信号交叉口右转交通安全的影响因素研究

为研究人、车、路、环境因素对信号控制交叉口右转车辆与行人交互的安全影响机理,收集了51名驾驶员在28组不同交叉口设计参数和交通运行场景下的右转行驶轨迹,以车辆平均穿行速度、最大减速度、后侵入时间为表征指标,采用CatBoost-SHAP模型分析了交叉口设计、交通运行和驾驶人特征对右转车辆行驶稳定性和行人过街安全性的影响重要度,运用路径分析探索了各因素对交叉口右转运行安全的影响路径.研究结果表明：交叉口设计和交通运行特征既对行人过街安全有直接作用,又通过影响右转车辆的最大减速度对其产生间接作用.交叉口转弯半径的增加会降低右转车辆行驶稳定性,增大行人过街的安全风险;相比右转专用车道和直右混行车道,交通岛后右转车道上的行人面临更大的事故风险,驾驶员的平均穿行速度和最大减速度最高可分别增加2.182m·s^-1和1.034m·s^-2;右转车辆在行人流量增大时运行更加平稳,在后方有直行车辆跟随且鸣笛时则表现得更为激进.     

浅谈信号交叉口机动车与过街行人的冲突影响模型

随着近几年机动车的日益增多,机动车与行人在交叉口的冲突也日趋频繁。本文以信号交叉口的过街行人与右转机动车为研究对象,通过模型分析讨论了其冲突带来的影响。大多数信号交叉口右转车辆与过街行人的绿灯信号是在同一相位,不可避免地产生彼此冲突,同时也增加了事故的隐患。本文使用车道的饱和流率来描述冲突的效应。由HCM 2010与最近出版的Sweden Capacity Manual中共选取了两个模型来分析讨论这一情景。     

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.     

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...     

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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无信号交叉口行人过街决策行为分析

通过分析拟合广西梧州市中心城区无信号交叉口的实测数据, 研究了行人的过街决策行为和过街速度, 并在此基础上, 引入了行人决策距离和临界安全距离两个概念. 实测数据表明, 交通平常期行人过街速度在平均速度附近变化: 如果考虑行人在路边的等待时间, 行人的平均过街速度为0.6 m/s; 如果不考虑行人在路边的等待时间,行人的平均过街速度为0.8 m/s. 经统计学D’Agostino法检验发现,交通平常期行人过街的平均速度分布不满足正态分布.     

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。     

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。     

基于时空消耗法的信号交叉口行人通行能力

为计算信号交叉口行人通行能力,提出时空消耗的方法.采用摄像法和人工测量法对北京中关村大街北四环和黄庄信号交叉口进行观测,采集数据包括交叉口人行横道长度、宽度、行人绿灯时间、行人步行时间、行人占用空间等,得到交叉口的时空资源并计算行人最小平均时空消耗,从而推算出人行横道的通行能力.2个交叉口的模型计算结果与实际观测数据误差分别为11.0%和5.8%.其对比分析结果表明,基于时空消耗方法的行人通行能力模型能够应用于交叉口的规划设计和控制管理.     

基于车路协同的行人过街主动安全预警系统

为了解决交叉口信号过渡期间行人与车辆常因路权不明确而产生冲突导致交通事故的问题,设计基于车路协同的行人过街主动安全预警系统;采用模块化设计方案,将该系统分为检测模块、控制模块、预警模块及无线通信模块;该系统检测行人和车辆的位置与速度,并对冲突情况进行判别,针对不同情况,执行相应的预警方案;该系统通过语音提示桩对行人进行预警,通过智能斑马线的不同颜色显示,对行人和车辆进行双向预警;在对停车视距模型和行人过街安全心理模型进行改进的基础上,提出考虑人车特性的车辆安全制动距离模型。结果表明：所提出的模型将多种因素协同耦合,考虑了车辆大小和类型对行人心理的影响,具有安全性和有效性;所设计的系统从理论和技术2个方面解决了行人过街安全问题。     

信号交叉口行人空间分布与人车冲突行为分析

人车冲突是影响城市道路信号交叉口通行能力的重要因素。本文通过选取典型信号交叉口,分析了过街行人堆积与右转机动车之间的冲突行为。对北京市闹市口大街和宣武门西大街的交叉口高峰时段进行了全程录像,提取了行人等待和右转车辆的空间分布特征数据,并根据数据分析了影响机动车右转的相关因素,通过线性回归分析解释了各影响因素与机动车延误之间的关系。研究发现,过街行人堆积的数量对右转机动车延误的影响最大,二者存在较强的线性关系。在今后的交通管理控制中,减少或避免人车冲突具有现实意义。     

单进口放行方式下交叉口行人嵌套相位设计

依据单进口放行方式下的信号相位设计原理,考虑到行人与不同相位机动车之间的冲突,利用行人二次过街方案设置原理,提出了单进口放行方式下交叉口行人嵌套相位设计方案;并给出了该方案下行人过街延误计算模型。运用VISSIM仿真软件对南宁市快环路下某信号交叉路口进行模拟分析。结果表明:该方案可行有效,实施行人二次过街嵌套相位方案后,交叉口机动车平均延误降低了22.1%,该相位下行人延误减少了50.7%。进一步,当行人流量不大于1 000 per/h时,行人延误计算模型接近仿真值。     

“礼让斑马线”对无信号控制人行横道处通行能力影响研究

行人过街设施是连接整个步行系统的重要环节。"礼让斑马线"的政策保障了行人安全,同时改变了无信号人行横道处行人与机动车的优先通行权。为了研究"礼让斑马线"政策对无信号人行横道以及路段通行能力的影响,在分析"礼让斑马线"条件下无信号控制人行横道道路通行能力的影响因素基础上,建立了路段通行能力计算模型,通过实例分析发现,"礼让斑马线"条件下:行人过街速度没有明显改变;行人极限心理等待时间缩短;人行横道通行能力增加;路段通行能力降低。     

信号交叉口个体行人与群体行人过街闯红灯行为分析

行人过街闯红灯行为受道路、交通及行人自身等因素影响,为深入挖掘行人过街闯红灯行为规律,随机调查了1 157名过街行人,包含当时的道路、车流状况,如人行道长度、行人相位信号时长、行人穿越车流时的车头时距等。个体行人过街闯红灯行为与群体行人存在显著差异,利用显著性检验,判定个体行人闯红灯的显著影响因素为车流的车头时距与行人等待时间,群体行人闯红灯的显著影响因素为行人数量与行人群中最长行人等待时间。根据所得显著影响因素,建立了个体行人与群体行人闯灯率的Logit模型,结果显示:等待时间对个体行人与群体行人闯灯率的影响并无差异,当等待时间达到46 s时,个体行人与群体行人闯灯率曲线均达到拐点,此时行人违章率增加最快;当群体行人数量达到4人时,最容易激发行人群的集体闯灯行为。结论为交叉口信号配时及行人违法闯红灯的管理提供的了参考。     

无信号控制路段电动自行车过街速度分析

为了解析无信号控制路段过街横道处的电动自行车过街速度,采集了镇江市5处过街横道处的电动车自行车过街行为数据样本,得出不同条件下的电动自行车车过街平均速度:男性为2.19 m/s;女性为2.04 m/s;青年、中年与老年分别为2.18 m/s、2.12 m/s、1.95 m/s。基于年龄、性别、过街方式、过街干扰因素对电动自行车过街平均速度影响的分析结果,利用SPSS软件以电动自行车过街平均速度为因变量,性别、年龄、过街方式、是否推车、是否交谈、是否使用手机、是否负重作为自变量进行建模分析。结果表明:老年、是否负重对电动自行车过街速度影响不显著,并针对影响显著变量建立了电动自行车过街平均速度的线性回归模型,并标定系数。