考虑驾驶员选择通过行为的机非严重冲突判别

现有的严重冲突判别方法并不适用于我国的机非严重冲突判别,而驾驶员的选择通过行为对交通事故能否发生起到了至关重要的作用,因此该研究考虑了驾驶员的选择通过行为,提出了机非严重冲突的判别方法。研究首先通过坐标转换技术对实验视频进行了预处理,之后对交叉口内机非冲突数据进行提取,应用概率统计的方法,着重考虑驾驶员的因素,提出临界冲突时间差(CTDTC)的概念表示驾驶员的选择通过行为。研究发现当冲突时间差(TDTC)的绝对值小于0.66s时,驾驶员的选择通过行为会发生分歧,易引发交通事故,因此将其确定为机非严重冲突的判定条件,并进行了验证实验。验证实验结果表明,以冲突时间差(TDTC)的绝对值为0.66s作为机非严重冲突的判别阈值时,观测的非严重冲突的累计频率接近15%,严重冲突的累计频率接近85%,该结果与累计频率法相符。该方法的优势在于提出了明确的严重冲突判别阈值,判别结果不受人的主观因素干扰,因此更加准确客观。

高速公路转换区严重冲突识别与分析

为深入探究高速公路改扩建转换区发生严重冲突的原因,使用高精度雷达采集单车实时状态数据,对单车区间初速度与加速度进行K-means聚类组合。基于聚类组合内的冲突率与路段事故率,采用Pearson系数法确定车辆的严重冲突阈值。融合转换区单车、交通流和道路因素建立二项Logistic模型,分析严重冲突因素的影响程度。结果表明:速度在45.50~85.68 km/h且加速度在-3.53~-1.31 m/s^(2)区间,或速度在27.65~34.96 km/h且加速度在1.77~3.04 m/s^(2)区间存在严重冲突;车型、交通量、平均速度、加速度、单位长度行驶转角对发生严重冲突概率有非常显著的影响;通过交通组织分流大型车、增大转换区圆曲线半径、设置合理的限速标志,能有效降低高速公路改扩建转换区的严重冲突风险。

信控交叉口行人过街冲突严重程度评价模型

为探究城市信号交叉口影响人车冲突严重程度的关键因素,提升交叉口安全管理水平,本文选取典型的城市道路信号交叉口,采用无人机航拍获取交通流视频,基于人工观测和Tracker软件解析处理得到冲突点信息参数与位置分布特征。为量化冲突程度,采用后侵入时间、冲突区域车速、潜在碰撞距离作为人车冲突严重程度评价指标,利用K-means聚类算法将过街冲突按严重程度迭代分类,确定人、车、路三方面下的21个解释变量。通过Pearson相关性分析筛选,建立多元有序Logistic模型,并通过ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线验证得到模型对冲突严重级别的估计分类概率结果AUC(Area Under Curve)为0.971。结果表明:行人与冲突点的距离(0.364)、车辆在冲突点前的趋向(停车让行为-4.22,减速让行为-0.937)、行人是否闯红灯行为(0.818)、机动车道数量(0.29)、行人等待红灯时间长短(0.012)、行人年龄段(-0.869)、行人着装颜色(0.673)是影响人车冲突严重程度的显著因素。本文研究结果能够为行人过街安全的交通策略制定提供一定参考价值。

基于Ordered Probit模型的人车冲突安全影响因素研究

为探究和定量分析人车冲突严重程度的影响因素,通过采集3个信号交叉口的人车冲突视频数据,利用T-Analyst标定人车轨迹并计算冲突指标(PET),采用85%位累计频率曲线法划分人车冲突等级;从人、车、路及环境特征中选取10个因素作为变量,构建Ordered Probit模型,以确立人车冲突严重程度的显著影响因素,并通过边际效应定量分析不同显著因素的影响程度。研究结果表明:行人闯红灯情况、年龄、行人交通量、人行道占用情况、人行道起点终点、车辆速度变化及车流量是人车冲突严重程度的显著因素,相较于各自参考量,行人闯红灯、车辆加速通过冲突点、人行道起点及老年人造成严重冲突的概率分别增加8.2%,5.9%,5.1%,4.4%;相较于低流量的交通流,较高流量的车流和行人交通流使得严重冲突的概率分别增加3.7%,2.5%,但人行道占用使得严重冲突的概率下降6.8%。研究结果可为信号交叉口行人过街交通安全设施的设计和实施提供理论依据。

无信号交叉口人车冲突严重程度影响因素分析

为提高无信号交叉口通行效率并改善行人过街安全性,利用K-means++算法聚类冲突指标以判定人车冲突严重程度,通过多重共线性检验和皮尔逊相关性分析剔除严重共线性和影响不显著的因素,并进行影响因素强弱程度排序,采用多元有序Logistic回归算法,对比分析各显著独立因素对人车冲突严重程度的具体影响。结果表明:以碰撞时间、间隙时间、安全减速度为冲突指标,可将人车冲突严重程度分为严重、一般和轻微冲突;行人特征中,性别、分心行为、等候时间、平均穿越速度以及是否有人陪同对冲突严重程度的影响强弱程度依次减小;车辆特征中,车头时距、行驶意图和车辆类型对冲突严重程度有显著影响。

基于冲突严重性划分的公路平交口安全评价

以公路平交口为研究对象,引入交通冲突技术定量分析交通安全状况,提出应考虑不同严重程度的冲突对交通安全的影响。通过录像观测冲突距离、冲突速度参数,间接获得了一般冲突和严重冲突的TTC指标,并借助累积频率分析的方法,界定出我国公路平交口交通冲突严重性的判定标准,为冲突的分类采集提供了依据。结合对交通量参数的观测,以分时段不同严重程度的冲突数与交通量的比值作为评价指标,运用灰色理论的相关计算方法,对多项评价指标进行聚类分析,得到所调查的8个公路平交口的安全评价结果。

城市交叉口非机动车交通冲突及其严重程度模型

为研究非机动车在城市交叉口发生交通冲突的特性,根据呼和浩特市某典型交叉口的实际非机动车运行特点,对统计时段内单位时间某进口道直行非机动车、右转机动车和当量小汽车到达数与相应的机非冲突次数进行一元和多元回归分析。综合考虑并归一化冲突距离、冲突速度和冲突角度对冲突严重程度的影响,建立非机动车冲突严重程度模型,以反映非机动车冲突严重程度。结果显示,在9个一元回归模型中,当量小汽车到达数与冲突次数拟合的二次多项式对冲突的预测准确率最高,为85.3%;在4个多元回归模型中,直行非机动车和当量小汽车到达数与冲突次数的回归方程的预测准确率最高,为92.4%,对非机动车冲突次数的预测效果最好。所建立的非机动车冲突严重程度模型可用于衡量实际发生的交通冲突的严重程度。

交通冲突严重度模糊评价方法

交通冲突技术是一项近似事故的安全评价方法,具有许多事故评价不可比拟的优点.冲突严重度判别是交通冲突技术中非常重要的一个环节,一般采取距碰撞时间(tTTC)作为指标.但是由于传统的冲突技术最初是在人工观测的背景下开发出来的,因此冲突严重度的判别相对依赖人工经验,不够精确,因此不利于实现自动冲突检测.本文试图将模糊控制思想引入交通冲突严重度判别来解决这些问题,并相应地提出两种实用的方法及讨论了如何将其用于实时动态自动监测交通安全.

基于物理碰撞学理论的车流冲突严重性分析

以道路平面交叉口为研究对象,引入交通冲突技术定量分析道路交通安全状况,提出应考虑不同类型的交通冲突其严重性不同,对交通安全的影响也不同.通过对平面交叉口交通车流的分析以及对不同类型交通冲突的严重性研究,基于物理碰撞学的理论,利用转向车辆的角度变化及减速关系,以车辆碰撞后的动能损失量,推导出交叉冲突、合流冲突和分流冲突在交叉路口发生碰撞后严重程度的相互权重关系,建立了此三种类型的关系模型.并在分析交通冲突发生概率及碰撞后的严重程度基础上,引入了当量交通冲突数概念,作为评价交叉路口安全性的指标,以提供交通工程师评估路口安全性的依据.

无信控人行横道多类型冲突严重程度模型

为减少无信控人行横道处多类型冲突及其带来的交通安全问题,本文采用交通冲突指标和回归分析模型研究交通冲突的严重程度和影响因素。提出考虑驾驶员视野障碍影响的冲突指标(TTZ),结合后侵入时间(PET)和安全减速度(DST)冲突指标,量化交通冲突的严重程度;通过计算的冲突指标值,利用模糊C-均值聚类方法识别严重冲突和非严重冲突;将严重冲突和非严重冲突作为因变量,建立基于二元Logit模型的多类型交通冲突严重程度预测模型。结果表明,相较于单次冲突,多重威胁冲突的严重程度更高,其中,多重威胁冲突是严重冲突的占比为57.9%,单次冲突是严重冲突的占比为27.7%。相较于行人,非机动车的严重程度更高,其中,非机动车-机动车冲突是严重冲突的占比为45.7%,行人-机动车冲突是严重冲突的占比为35.4%。关于影响因素,机动车数量、过街等待时间、过街速度及侧面车辆合法屈服行为等因素对多重威胁冲突的严重程度具有显著影响;机动车数量、过街等待时间、过街速度及前方车辆屈服行为等因素对单次冲突的严重程度具有显著影响。

行人与右转车辆冲突严重度评估

为降低车辆与行人冲突潜在危险,针对右转机动车与过街行人进行人车冲突严重度量化分级研究。以重庆市南岸区3个典型交叉口为例,采用实地调查和视频采集相结合的方法调查晚高峰时段人车冲突数据,利用Tracker软件提取冲突样本的人车运动轨迹和运动参数。选取碰撞时间(time to collision,TTC)、安全减速度(deceleration to safety time,DST)和后侵占时间(post encroachment time,PET)为冲突指标,分析冲突指标、冲突类型及冲突点位置分布特征,并通过k-means聚类算法评估交叉口冲突严重程度。结果表明:TTC和PET与冲突严重程度呈负相关关系,DST与冲突严重程度呈正相关关系,模型聚类效果较好;不同过街冲突类型的冲突严重度存在差异,过街行人数量和人车相对距离对冲突严重程度存在显著影响。

路段交通冲突技术研究

对路段交通冲突进行定义和分类 ,着重研究严重冲突的判别标准和分级标准是对现有交通冲突技术理论的一种完善和改进 ,为路段交通安全分析评价提供一种新的研究途径。

基于航迹误差的空中交通冲突风险计算方法研究

随着我国空中交通流量的日益增加,空中交通冲突现象日益严重,为了量化空中交通的安全性,对航空器之间的飞行冲突风险进行了研究。以冲突过程为研究对象,根据航迹误差服从高斯分布,计算三维冲突概率,结合冲突严重程度,计算冲突风险。以实际发生冲突的两架航空器为例,采用航迹数据进行仿真,该曲线可为管制员提供更好的决策和支持,并验证上述理论的正确性。

基于车流当量期望冲突量无信号交叉口安全风险分析研究

在分析交通冲突特性的基础上,考虑交叉、合流与分流冲突发生的潜在概率、交通流量及车辆位置等因素,以期望值的观点,建立了各冲突类型的期望冲突量模型;由于不同类型的交通冲突对路口潜在威胁及严重性也不同,在分析各冲突类型易肇事的概率和肇事后严重程度的基础上,给出了3种冲突类型不同的权重值;并在期望冲突量和权重值辆指标的基础上,构建无信号交叉口车流当量期望冲突量,以一无信号交叉口为例,验证其实用性.

基于交通冲突的高速公路施工区安全评价

为解决目前交通冲突数据采集方法精度不高以及未考虑冲突后果严重性的问题,选择典型边施工边通车的四改八车道高速公路施工区(路基阶段)为研究对象,使用高空无人机拍摄高精度区域过境通行车辆运行视频,通过视频识别和冲突识别程序得到连续冲突车辆微观数据;基于车辆碰撞理论推导交通冲突后果严重性模型,利用冲突严重率指标对施工区进行交通安全评价。结果显示:交通量和大型货车率对冲突严重率有非常显著的影响;交通量小于700 pcu/h时,冲突严重率较低;当交通量超过900 pcu/h后,冲突严重率随交通量快速增高;大型货车率越高,冲突严重率越高;通过交通组织分流交通量和大型货车,能提高施工区交通安全性。

不同用地类型交叉口右转车与行人冲突分析

为减少人车冲突及其带来的交通安全隐患问题,对不同用地类型的交叉口右转机动车与行人之间的冲突进行研究。基于视频得到人车冲突数据,通过模糊C均值聚类方法分析不同交叉口冲突严重程度与冲突原因。通过冲突聚类分析发现,不同用地类型的交叉口冲突发生原因和严重程度各不相同。其中,生活区交叉口行人到达无规律,且路口尺寸较小,其严重性冲突占33.3%。

信号交叉口机非交通冲突安全评估

针对机非冲突多角度、强随机性等特征,建立了机动车"安全制动区"模型,采集机动车和非机动车轨迹,提出了基于安全制动区的机非冲突判别方法。基于距离碰撞时间和冲突速度两参数,提出一种新的机非冲突严重程度分析方法。以长沙市4个信号控制交叉口为例,采集机非冲突和相关交通运行参数,探讨了机非冲突次数和交叉口安全风险程度的影响因素。研究结果表明:基于安全制动区的机非冲突判别方法能适应中国城市交叉口混合交通流特征,机动车和非机动车流量是影响机非冲突数量的主要因素,交叉口面积、车道数、交通流量是影响交叉口安全风险程度的主要因素。

行人过街空间违章行为特性及安全影响分析

为探究提前右转车道处不同因素与人车冲突的相关性,以及行人空间违章对过街安全的影响。采集2062个行人及人车冲突的样本数据,获取行人和机动车的时空信息,对比分析不同类型行人过街轨迹的特征;综合考虑人车冲突时间和速度指标构建人车冲突严重度指标,从行人生理特征、车流条件、道路环境等方面选取8个因素作为自变量,构建人车冲突严重度的多元有序Logistic模型。研究结果表明:空间违章过街的行人平均过街速度和速度离散程度都明显高于其他行人;年龄、车速、人行横道长度、车辆到达率以及过街轨迹类型都是影响人车冲突严重程度的重要因素。各类型空间违章行为使严重冲突占比均提升75%以上。研究结果有助于交管部门采取措施保障行人过街安全。

本期导读

驾驶人的强行变道行为对交通安全具有较大影响。为研究快速路交织区驾驶人强行变道行为引发交通冲突的机理、提升变道场景的安全性,本研究选取变道收益、变道车辆特征、目标车道后方来车避险特征、交通冲突严重程度4个变量构建了结构方程模型(structural equation model,SEM)。

日本的民间故事与民族意识

尽管中国和日本已经打了200多年的交道，期间发生了多次严重冲突，但目前我们对日本的认识仍然是模糊不清的。要说“相似”，日本和我们的确有相似之处；但更多的，是“差异”。