為探究在不同場景下行人對信號交叉口右轉(zhuǎn)車輛跟馳行為的影響,采用無人機(jī)采集信號交叉口視頻錄像,通過視頻分析技術(shù)提取信號交叉口右轉(zhuǎn)車輛跟馳數(shù)據(jù),提出考慮行人過街平均流率影響的右轉(zhuǎn)車輛優(yōu)化速度函數(shù),構(gòu)建不同場景下基于行人影響的信號交叉口右轉(zhuǎn)車輛跟馳模型,并對模型進(jìn)行參數(shù)標(biāo)定和仿真驗(yàn)證.結(jié)果表明,保守駕駛員為避免人車沖突會先減速后停車,等待20 s可放行約27人;激進(jìn)的駕駛員選擇在過街行人間隙強(qiáng)行穿越人行橫道,穿行前平均速度由13.8 m/s降至8.3 m/s,穿越完成后加速離開,速度波動較小,符合實(shí)際情形. 

【文章來源】：交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息. 2020,20(04)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

場景構(gòu)建

如果直接探求速度與行人通行效率的關(guān)系，很難發(fā)現(xiàn)其規(guī)律性，故根據(jù)表2將車速劃分為整數(shù)區(qū)間，計(jì)算每個整數(shù)區(qū)間內(nèi)車速的平均值，并求出與之對應(yīng)的所有過街行人平均流率S，實(shí)現(xiàn)聚散為整.在本文中，車速集中在1～8 m/s，劃分7個整數(shù)區(qū)間，每個整數(shù)間隔內(nèi)的數(shù)據(jù)量充足.連續(xù)函數(shù)中的點(diǎn)并不是一個獨(dú)立的數(shù)據(jù)點(diǎn)，而是由對應(yīng)車速區(qū)間內(nèi)所有采集數(shù)據(jù)求平均而得.以行人過街平均流率為橫坐標(biāo)，以右轉(zhuǎn)跟馳車輛整數(shù)區(qū)間內(nèi)平均速度為縱坐標(biāo)，作散點(diǎn)圖，如圖3所示.由圖3可知：跟馳車的平均速度隨行人通行平均效率數(shù)值增加而減小，即平均通行效率在數(shù)值上與速度呈負(fù)相關(guān).針對這一特征，構(gòu)建基于指數(shù)函數(shù)的復(fù)合函數(shù)擬合該曲線，函數(shù)表達(dá)如式(4).根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)標(biāo)定，結(jié)果如表3所示.

在場景2中，假設(shè)行人平均通行效率(S)為常數(shù)1.35人/s，圖4(a)與圖4(b)分別是OV模型與改進(jìn)后的OV模型的仿真模擬效果.圖4(a)顯示的是OV模型中，車輛以緊急剎車的方式在人行橫道前停車等待，速度出現(xiàn)驟降，這正是OV模型容易造成過高的減速度缺點(diǎn)的體現(xiàn)；圖4(b)表明在改進(jìn)的OV模型中，駕駛員發(fā)現(xiàn)人行橫道上有行人通行，這時駕駛員謹(jǐn)慎行駛，保守的駕駛員會選擇避免與行人發(fā)生沖突而減速行駛，此時駕駛員在博弈的過程中會有極小幅度的速度波動，并在人行橫道前的安全距離處停車等待，行人完全通過后，車輛才會加速駛離人行橫道，此時速度表現(xiàn)出較大幅度的跳躍，且車輛在以6 m/s左右的速度運(yùn)動期間，根據(jù)優(yōu)化速度函數(shù)可知此時行人的平均通行效率約為1.37人/s，與仿真時假設(shè)的行人平均通行效率大致相同，因此，在車輛停車等待的20 s期間，約有27人通過人行橫道.在場景3中，圖5(a)為采用OV模型仿真交叉口右轉(zhuǎn)車輛跟馳速度的變化，右轉(zhuǎn)車輛發(fā)現(xiàn)前方有行人通過，將速度從13.8 m/s大幅減速至4.2 m/s，穿過行人間隙又加速離開，加、減速幅度都比較大；圖5(b)為改進(jìn)后的OV模型的仿真效果，部分激進(jìn)的駕駛員會選擇在行人通行間隙中強(qiáng)行穿越人行橫道，在穿行前速度會由13.8 m/s降至8.3 m/s，穿越完成后加速離開，速度波動較小，更加符合實(shí)際情形.


本文編號：3097923