機(jī)動(dòng)車闖紅燈違法行為是影響交叉口行車安全的重要原因之一,且闖紅燈事故造成的后果較為嚴(yán)重。基于車路協(xié)同系統(tǒng)的智能預(yù)警技術(shù)為降低闖紅燈事故提供新的方向,而如何通過設(shè)計(jì)合理高效的智能預(yù)警方案來輔助和改善駕駛?cè)诵袨?降低事故率是本研究重點(diǎn)解決的問題。因此,本論文對(duì)闖紅燈行為特征及其事故發(fā)生規(guī)律進(jìn)行全面分析研究,設(shè)計(jì)合理高效的智能預(yù)警方案,從人機(jī)工效學(xué)角度進(jìn)行智能預(yù)警技術(shù)對(duì)駕駛行為規(guī)律影響研究,研究成果為交叉口智能安全預(yù)警技術(shù)的發(fā)展提供科學(xué)支撐。主要內(nèi)容包含以下五個(gè)方面:（1）利用GES事故數(shù)據(jù)庫闖紅燈事故數(shù)據(jù)進(jìn)行闖紅燈駕駛?cè)诵袨樘卣骷帮L(fēng)險(xiǎn)分析。根據(jù)闖紅燈駕駛?cè)耸鹿是靶袨閷⑵浞譃橹毙嘘J紅燈和左轉(zhuǎn)闖紅燈,利用Quasi-Induced Exposure方法進(jìn)行闖紅燈行為特征及風(fēng)險(xiǎn)分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn),低于20歲和高于60歲的駕駛?cè)税l(fā)生直行和左轉(zhuǎn)闖紅燈行為的相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)較高;黃昏或者黎明的情況下直行闖紅燈行為的相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)較高,夜間無燈駕駛環(huán)境下左轉(zhuǎn)闖紅燈行為的相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)最高;分心駕駛、較差的能見度及超速因素均會(huì)導(dǎo)致直行和左轉(zhuǎn)闖紅燈行為相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)增加。而且,超過50歲、分心駕駛、能見度差及夜間條件下,駕駛?cè)税l(fā)生左轉(zhuǎn)闖... 

【文章來源】：北京交通大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：182 頁

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

圖２－１黃燈亮起時(shí)車輛位置示意圖??Ｆｉｇｕｒｅ?２－１?Ｄｉａｒａｍ?ｏｆ?ｖｅｈｉｃｌｅ’ｓ?ｄｉｓｔａｎｃｅ?ａｔ?ｔｈｅ?ｏｎｓｅｔ?ｏｆｅｌｌｏｗ??

Ｆｉｇｕｒｅ?３－１?Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ?ｏｆ?ＧＥＳ??本論文使用了數(shù)據(jù)庫中最為重要的五個(gè)數(shù)據(jù)文件（事故數(shù)據(jù)文件、車輛數(shù)據(jù)??文件、干擾數(shù)據(jù)文件、人員數(shù)據(jù)文件與視線數(shù)據(jù)文件）的統(tǒng)計(jì)項(xiàng)。??（１）事故數(shù)據(jù)文件??該數(shù)據(jù)文件涵蓋事故特點(diǎn)和事故發(fā)生時(shí)的環(huán)境特征，每一起事故對(duì)應(yīng)該數(shù)據(jù)??文件中的一條記錄。事故數(shù)據(jù)文件的統(tǒng)計(jì)項(xiàng)包括交通事故發(fā)生的具體時(shí)間（年月??日及小時(shí)分鐘）、碰撞方式、交叉口類型、工作區(qū)、照明情況、天氣情況、最大??

４．１直行闖紅燈車輛與直行非闖紅燈車輛相撞事故??基于ＧＥＳ數(shù)據(jù)庫提取了?２００２年至２０１４年闖紅燈兩車碰撞事故數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)結(jié)??果如圖４－１所示，結(jié)果顯示直行闖紅燈車輛與直行非闖紅燈車輛相撞事故，發(fā)生比??例最高，占所有闖紅燈事故的６６．７２％；其次是直行闖紅燈車輛與左轉(zhuǎn)非闖紅燈車??輛相撞事故，發(fā)生比例占所有闖紅燈事故的２４．９９％；最后是左轉(zhuǎn)闖紅燈車輛與直??行非闖紅燈車輛相撞事故，發(fā)生比例最低，占所有闖紅燈事故的８．２８％。其中綠色??箭頭代表非闖紅燈車輛的行駛路徑，紅色箭頭代表闖紅燈車輛的行駛路徑。??ｎｎ?ｆｈ?ｆｔｉ??ｉ?ｆ???Ｊ?ｖ??ｙ?Ｘ?ｖ??Ｊ?ｖ??—＾????ｂ？巴??—??ＤＤ?—????？?ＯＤ?■■?〇□??１??＿?１?／?￣＾?＾?＼?￣??出?ｍ?Ｉ丨咄??闖紅燈事故：６６．７２°／。?闖紅燈事故：２４．９９°／。?闖紅燈事故：８．２８％??直行闖紅燈車輛與直行非闖紅燈車輛?直行闖紅燈車輛與左轉(zhuǎn)非闖紅燈車輛?左轉(zhuǎn)闖紅燈車輛與直行非闖紅燈車輛??圖４－１三種闖紅燈事故分類??Ｆｉｇｕｒｅ?４－１?Ｔｈｒｅｅ?ＲＬＲ?ｃｒａｓｈｅｓ?ｔｙｐｅｓ?ｏｂｔａｉｎｅｄ?ｆｒｏｍ?ＧＥＳ?ｄａｔａｂａｓｅ??針對(duì)第一類闖紅燈事故，根據(jù)直行非闖紅燈車輛可能出現(xiàn)的方向，可以將第??一類闖紅燈事故分為兩個(gè)子類型：ａ）直行非闖紅燈車輛從左側(cè)出現(xiàn)，發(fā)生比例??３７??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]惡劣天氣下公路急彎路段追尾預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 張勝平,馬香娟.  公路交通科技(應(yīng)用技術(shù)版). 2016(09)
[2]基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的綠燈倒計(jì)時(shí)對(duì)駕駛行為的影響[J]. 趙靖,馬萬經(jīng),韓印.  公路交通科技. 2016(07)
[3]基于車聯(lián)網(wǎng)的交叉口行車事故預(yù)警方案及仿真[J]. 劉占文,王潤(rùn)民,趙祥模.  計(jì)算機(jī)仿真. 2016(06)
[4]紅燈倒計(jì)時(shí)對(duì)交叉口車輛駛離時(shí)間的影響研究[J]. 彭漢輝,張存保,石永輝,周斌,呂昌平.  武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(交通科學(xué)與工程版). 2016(03)
[5]基于汽車盲點(diǎn)輔助預(yù)警系統(tǒng)的超聲波測(cè)距模塊軟硬件設(shè)計(jì)[J]. 季鑫,鐘紹華,周利濤,胡軍,毛沖沖.  湖北汽車工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào). 2015(04)
[6]機(jī)動(dòng)車闖紅燈行為影響因素分析[J]. 王雪松,李佳,鐘楚君.  城市交通. 2015(06)
[7]交通違法成本不可不知[J]. 潘省橡.  汽車與安全. 2015(06)
[8]綠燈倒計(jì)時(shí)信號(hào)對(duì)駕駛行為的影響[J]. 曹弋,楊忠振,左忠義.  中國(guó)安全科學(xué)學(xué)報(bào). 2015(02)
[9]倒計(jì)時(shí)信號(hào)燈對(duì)交叉口交通安全影響研究[J]. 俞灝,劉攀,羊釗,陳昱光.  交通信息與安全. 2014(02)
[10]電子執(zhí)法對(duì)信號(hào)交叉口交通違法與交通事故的影響[J]. 蔣賢才,趙紫琴,裴玉龍.  哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2011(10)

碩士論文
[1]考慮隨機(jī)效應(yīng)的機(jī)動(dòng)車闖紅燈行為建模研究[D]. 劉巖.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016
[2]基于車路協(xié)同的車輛追尾預(yù)警系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 景首才.長(zhǎng)安大學(xué) 2016
[3]基于機(jī)器視覺的前向避撞預(yù)警系統(tǒng)算法研究[D]. 王芬芬.沈陽大學(xué) 2016
[4]基于元胞自動(dòng)機(jī)的交叉口車輛運(yùn)行追尾事故危險(xiǎn)狀況分析[D]. 丁遙先.北京交通大學(xué) 2015
[5]基于車路協(xié)同技術(shù)的交叉口協(xié)調(diào)方法研究[D]. 王彬.北京工業(yè)大學(xué) 2013
[6]基于駕駛模擬實(shí)驗(yàn)的手機(jī)通話對(duì)駕駛安全的影響研究[D]. 隋毅.北京交通大學(xué) 2013
[7]基于車路協(xié)同的城市交叉口交通安全預(yù)警模型的研究[D]. 李睿.蘭州交通大學(xué) 2013



本文編號(hào)：2927565