我國(guó)城市交通的典型特點(diǎn)是混合交通,在行人流量很大的路段,如商業(yè)街、地鐵口,行人和機(jī)動(dòng)車之間的干擾比較嚴(yán)重,不僅造成系統(tǒng)通行能力的下降,而且導(dǎo)致交通事故多發(fā)。本文在交通實(shí)測(cè)的基礎(chǔ)上,針對(duì)有信號(hào)燈和無(wú)信號(hào)燈交叉口行人過街、通道中行人和車輛混行干擾等問題,建立改進(jìn)的元胞自動(dòng)機(jī)模型,并進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)值模擬和分析,得到了一系列有創(chuàng)新性的成果。本文的主要工作如下:(1)為了了解人車相互作用的復(fù)雜特性,我們對(duì)廣西梧州市中心城區(qū)無(wú)信號(hào)燈交叉口行人過街情況進(jìn)行了實(shí)測(cè),探討了無(wú)信號(hào)燈交叉口行人過街決策行為和過街速度分布特性。通過分析實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)了平常期行人決策距離為10.8m和人車臨界安全距離為15.3m。通過數(shù)據(jù)擬合,還獲得了平常期行人過街速度的經(jīng)驗(yàn)公式。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明,平常期的行人速度在平均速度附近擾動(dòng)。當(dāng)考慮路邊等待時(shí)間時(shí),行人平均過街速度為0.6m/s;而不考慮等待時(shí)間的情形下,行人平均過街速度為0.8 m/s。另外,使用D'Agostino法來(lái)檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)平常期行人過街速度分布不服從正態(tài)分布。(2)為了細(xì)致地描述行人和車輛在人行橫道處的相互作用,我們提出了考慮信號(hào)燈影響的車輛及行人的元胞自動(dòng)機(jī)模型,研究路口有信號(hào)燈時(shí)經(jīng)過人行橫道的行人與車輛的相互干擾,行人和車輛的相互作用主要體現(xiàn)在信號(hào)燈切換期間:綠燈變紅燈時(shí)車輛來(lái)不及剎車而沖過人行橫道,或者紅燈變綠燈時(shí)行人還未通過人行橫道而影響車輛的通行。在模型中,車輛運(yùn)動(dòng)采用了細(xì)化的NaSch模型,引入了減速區(qū)。在人行橫道的設(shè)置中引入等待區(qū),在紅燈期間未能順利過街的行人將會(huì)滯留在其中。我們研究了車輛處于周期和開放兩種邊界條件下的人車相互干擾。除了研究車輛運(yùn)動(dòng)基本圖等基本性質(zhì)外,首次給出了行人等待時(shí)間以及行人占用車輛通行時(shí)間和車輛占用行人通行時(shí)間等反映人車相互作用特征量的定量描述,在已有的文獻(xiàn)中尚未看到。通過數(shù)值模擬,我們給出了車流量、行人等待時(shí)間、行人占用車輛通行時(shí)間和車輛占用行人通行時(shí)間等物理量的定量性質(zhì),并結(jié)合車輛運(yùn)動(dòng)的時(shí)空演化斑圖進(jìn)行了細(xì)致的討論,最后還給出了相圖,可以全面反映該模型的定性性質(zhì)。(3)研究了行人通過無(wú)信號(hào)燈人行橫道時(shí)與車輛的相互作用。為了防止交通事故,引入了行人和車輛的交替通行機(jī)制,對(duì)于車輛和行人都設(shè)定等待時(shí)間閾值。當(dāng)一方等待的時(shí)間超過其閾值時(shí)就可以通過人行橫道,而另一方必須等待。但是車輛和行人的實(shí)際通行時(shí)間還要取決于過街的車輛數(shù)和行人數(shù)的相對(duì)大小。當(dāng)減速區(qū)(等待區(qū))無(wú)車(人)時(shí),等候過街的行人(車輛)就可以開始過街,而無(wú)需等待時(shí)間超過其閾值。該模型可以較好地刻畫無(wú)信號(hào)燈時(shí)行人過街和車輛通過路口的競(jìng)爭(zhēng)行為。我們研究了車輛處于周期和開放兩種邊界條件下的人車相互干擾。除了研究車輛運(yùn)動(dòng)基本圖等基本性質(zhì)外,我們給出了車流量、行人等待時(shí)間、行人占用車輛通行時(shí)間和車輛占用行人通行時(shí)間等物理量的定量性質(zhì),并結(jié)合車輛運(yùn)動(dòng)的時(shí)空演化斑圖進(jìn)行了細(xì)致的討論,最后還給出了相圖。與有信號(hào)燈的情況不同,出現(xiàn)了車輛密度(入車概率)大而行人到達(dá)率小情況下的高車流量相。邊界條件對(duì)于系統(tǒng)的相變有明顯的影響。在周期邊界下,當(dāng)車輛密度很大時(shí),可能出現(xiàn)行人無(wú)法過街的現(xiàn)象。(4)構(gòu)建了一個(gè)行人-車輛運(yùn)動(dòng)耦合元胞自動(dòng)機(jī)模型,研究狹長(zhǎng)通道中車輛和行人之間的相互作用,分別討論了人車同向運(yùn)動(dòng)和人車反向運(yùn)動(dòng)兩種情況。行人的運(yùn)動(dòng)方向由背景場(chǎng)來(lái)確定,而車輛(及其影響區(qū))作為一個(gè)可移動(dòng)的障礙物導(dǎo)致背景場(chǎng)的改變。同時(shí)引入車輛影響區(qū)域,增大了車輛與行人的作用范圍。由于車速不斷變化和車輛的移動(dòng),造成背景場(chǎng)的改變,使行人的運(yùn)動(dòng)方向也做出相應(yīng)的調(diào)整。通過數(shù)值模擬,得到了典型參數(shù)下的行人流基本圖,并對(duì)兩種情況進(jìn)行對(duì)比。我們發(fā)現(xiàn),在密度很低和密度很高時(shí),兩種情況下的行人基本圖沒有明顯差別。在這兩種情況下,行人在車道內(nèi)的分布都比較均勻。而在介于臨界密度[Pi,P2]之間的密度范圍,兩種情況下的人群平均速度和流量有明顯不同。這是由于人車反向運(yùn)動(dòng)時(shí),車輛前方形成的擁堵區(qū)域使得人群的平均速度顯著降低。我們進(jìn)一步考慮了車輛最大限速,行人預(yù)判時(shí)間和車輛寬度的影響,發(fā)現(xiàn)車輛寬度的影響最大,行人預(yù)判時(shí)間有助于提高車輛運(yùn)行的速度,而車輛最大限速的影響則相對(duì)較小。最后,我們總結(jié)了本論文所做的工作,并對(duì)未來(lái)的研究作了展望。
【學(xué)位單位】：上海大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：U491
【部分圖文】：

１．１研宄背景和意義??隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展和城市化進(jìn)程的不斷加快，城市規(guī)模急劇增長(zhǎng)，帶??來(lái)了交通擁堵、交通事故和交通污染等一系列城市交通問題（參看圖１．１）。對(duì)于??人口和資源相對(duì)密集的大中城市而言，日益加劇的交通問題己成為嚴(yán)重制約城市??（ａ）高速路上的交通擁堵?（ｂ）人－車混合交通流??圖１．１典型的交通場(chǎng)景??近年來(lái)，我國(guó)道路基礎(chǔ)設(shè)施持續(xù)不斷增加。２０１６年我國(guó)新增高速公路６０００??多公里，總里程突破１３萬(wàn)公１；新增二級(jí)及以上公路１．５萬(wàn)公里，新改建農(nóng)村??公路超過２９萬(wàn)公里ｍ。但是，交通運(yùn)輸基礎(chǔ)設(shè)施的增加仍不能有效地改善交通??狀況，交通擁堵問題仍然嚴(yán)峻。以北京市為例，２０１５年平均擁堵持續(xù)時(shí)問（包括??嚴(yán)重?fù)矶潞椭卸葥矶拢椋承r(shí)，比上年增加了?Ｉ小時(shí)５分鐘，其中嚴(yán)重?fù)矶潞??中度擁堵的持續(xù)時(shí)間分別增加了?５分鐘和１小時(shí)＼?２０１５年工作円早高峰（７：??００－９：?００）共出現(xiàn)１５個(gè)嚴(yán)重?fù)矶绿欤ㄖ笖?shù)超過８．０），１４０個(gè)中度擁堵天（指數(shù)??６．０－８．０）；晚高峰共出現(xiàn)７５個(gè)嚴(yán)重?fù)矶绿?

ＬＧ模型中右行行人選擇三個(gè)方向行走的概率分別為，其中??表示向右行走的概率，表示向上行走的概率，表示向下行走的概率（這??里“向上”和“向下”表示該行人的左側(cè)方向和右側(cè)方向）。對(duì)于圖１．２所示的??八種可能空間狀態(tài)，右行人向相應(yīng)格點(diǎn)行走的概率見表１．１，其中，Ｄ?（ＯＳＤＳ?１）??為主運(yùn)動(dòng)方向的偏向強(qiáng)度，反映了行人選擇主運(yùn)動(dòng)方向概率的權(quán)重。??表１．?１右行行人所有可能的位置構(gòu)型的行走概率???（ａ）?（ｂ）?（ｃ）?（ｄ）?（ｅ）?（ｆ）?（ｇ）?（ｈ）??Ｐ，ｙ?（ｌ－Ｚ＾）／３?０?＂?｛＼￣Ｄ）／２?￣?１／２?￣￣０￣?１?０?￣?０??Ｐ，，ｘ?￣ｇｆ（ｌ－Ｚ？）／３?￣ＩＸ｛＼－Ｄ）／２?￣?ＩＸ｛＼－Ｄ）／２?＇?０?１?０?０?０??Ｐ，－，?（ｌ－Ｄ）／３?｛＼－Ｄ）／２?０?｜?１／２?｜?０?｜?０?｜?１?｜?０??１３??

３行人的可能運(yùn)動(dòng)及其相應(yīng)的移動(dòng)概率矩陣Ｍ?＝丨（圖片來(lái)源于文獻(xiàn)［９９］）??場(chǎng)模型中，行人的移動(dòng)概率＆表達(dá)式為??ｐ＾ＮＭＪＳ，丨?ｄ?（１．是標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)，用來(lái)保證＆為靜態(tài)場(chǎng)場(chǎng)強(qiáng)，反映了靜小；％為動(dòng)態(tài)場(chǎng)，反映了動(dòng)態(tài)場(chǎng)的場(chǎng)強(qiáng)大��；表示目標(biāo)元胞的元胞被占據(jù)％?＝１，否則？＝０。??學(xué)者對(duì)背景場(chǎng)模型進(jìn)行簡(jiǎn)化、改進(jìn)和推廣。２００２年，Ｋｉｒｃｈｎｅｒｎｅｉｄｅｒ？１對(duì)最初的背景場(chǎng)模型進(jìn)行了簡(jiǎn)化，同樣可以有效的再現(xiàn)典象。Ｋｉｒｃｈｎｅｒ等人＂°１１在背景場(chǎng)模型中，引入了摩擦參數(shù)蘆（／＾ｅ［０人位置沖突問題。Ｖａｍｓ等人＂７￣改進(jìn)了背景場(chǎng)生成方法，研宄了出位置、房間中有無(wú)障礙等因素對(duì)疏散時(shí)間的影響。Ｙａｍａｍｏｔｏ等人１？
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2890406