无信号控制路段行人过街方式适用性研究

建立了简练且有广泛应用性的无信号控制路段行人过街延误模型,定量的比较和分析了不同道路宽度和不同流量条件下一次过街方式和两次过街方式的行人延误,最后综合考虑行人过街的安全性、便捷性,机动车行驶效率和道路条件,给出了双向两车道和四车道时,两种过街方式的适用范围.研究成果可以应用于解析无信号控制行人过街设施的交通流特征和为最佳设置行人过街设施提供理论依据.

无信号控制路段手机对行人过街行为和安全的影响

行人过街时使用手机会对其过街行为和交通安全产生一定的影响.本文以武汉市6个无信号路段交通调查数据为基础,对行人使用手机时的行为和安全性进行统计分析,并建立了基于Order Probit回归分析的人车冲突量化模型.结果表明:11.76%的行人在过街时会使用手机,其中看手机屏幕、打电话和听音乐分别占6.65%、2.83%和2.28%;使用手机对行人过街行为有明显影响,包括行人过街时间增加、过街眺望次数减小等;与不使用手机的行人相比,行人使用手机会有更大的几率与机动车产生冲突,其中,打电话对是否产生轻微冲突的影响最大,看手机屏幕对是否产生严重冲突的影响最大.

无信号控制路段行人过街速度分析

为了解析无信号控制路段过街横道处的行人过街平均速度,采集了镇江市5处过街横道处的行人过街行为数据样本,得出不同人群分类的过街平均速度。基于行人的年龄、性别、过街方式、过街干扰因素对过街平均速度影响的分析结果,使用SPSS软件,以行人过街平均速度为因变量,以行人年龄、性别、过街方式、是否跑步、是否使用手机、是否负重为自变量进行了模型验证。结果表明:青年、少年、是否负重对行人过街速度影响不显著。针对影响显著变量建立了行人过街速度的线性回归模型,并标定了系数。

基于安全熵的信号控制路段行人过街风险评估模型

为定量分析信号控制路段行人过街安全性,首先通过实地调查分析行人过街特性;然后提出安全熵概念,在修正传统COX比例风险回归模型基础上构建安全熵模型;借助主成分分析法提取影响行人过街危险度主成分求解模型,运用模糊理论划分安全等级,并将模型用于评价南京市儿童医院外一处信号控制路段行人过街安全性。研究表明：绿灯惯性心理和红灯截尾心理是支配信号控制路段行人闯红灯的主要心理;水平截集α越高对安全等级评估越保守,α=9时所得熵值集合可作为安全等级划分依据;实例应用得到南京市儿童医院外一处信号控制路段行人过街安全等级为C级,与实际情况相符。

无信号控制路段行人过街风险分析模型

为加强无信号控制路段的行人过街交通安全管理,分析行人过街过程,定量描述过街风险状态。探讨行人过街理想等待时间的概率分布,提出行人过街方式、步行速度、启动时间、对向干扰等过街风险的核心要素,建立行人过街时间计算方法。探讨车头时距的分布规律,并在此基础上确定行人可接受过街间隙的概率分布,构建行人过街安全度的计算模型。实例应用表明,路段的车流量大、车道多、无中途停驻设施等情况,会导致行人可获得的安全过街间隙小,实际等待时间较长,过街安全度值低。

无信号控制路段行人过街决策行为分析

在城市道路无信号控制路段进行驾驶员与过街行人的决策风险试验,得到不同车速情况下过街行人的感知风险和决策行为.通过对获取的240个试验数据进行整理分析,建立了行人感知风险与车辆初始速度、行人决策行为与初始速度和行人感知风险与决策行为的关系.结果发现,路段上车辆的行驶速度对行人的过街决策行为影响极大.研究成果可以为制定合理的行人安全过街控制措施提供参考依据.

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。

寒区城市无信号控制路段行人过街特性分析

为加强寒区城市道路无信号控制路段的行人过街交通安全管理,分析温度因素对行人过街特性的影响,对长春市四处无信号控制路段在不同气候条件下进行行人过街速度、过街行为等参数调查。数据分析结果表明,气候因素对行人过街特性存在影响,男性行人过街平均速度高于女性,冰雪气候条件下女性过街速度分布的集中程度高于男性,不同性别、不同气候条件下行人的二次过街行为不同,感受到危险情况下,行人倾向于结群过街。

无信号控制路段电动自行车过街特性

为提高电动自行车过街安全,选取苏州市四个无信号控制路段,采用人工录像与无人机航拍相结合,获取了电动自行车过街视频数据。利用Tracker软件提取电动自行车速度、时间和电动自行车坐标等参数,采用过街速度、过街等待时间和轨迹作为电动自行车过街特性描述特征指标,采用SPSS软件进行分析。研究发现:76.5%的骑行人员会选择加速或减速过街,加速过街的平均速度为4.1802 m/s;电动自行车的过街等待时间的均值为46.26 s,标准差为38.113;同时发现,性别、职业以及地理位置等因素都对过街速度以及等待时间有影响;将电动自行车的过街轨迹与路口现状图叠加分析发现斑马线两端开口越宽轨迹偏移量越明显,地块出入口的位置也对行驶轨迹有影响。

无信号控制路段人车过道交互高效通行的数学模型分析

在众多交通事故的诱发因素中,道路条件和过道方式是不容忽视的重要因素,而在无信号控制路段人车过道冲突是最大的安全隐患之一。通过建立无信号控制路段人车沿直线匀速交互通行轨迹的数学模型,利用计算机软件编程进行人车过道安全性分析,得到了人车交互高效通行安全通行角度计算方法,为无信号控制路段行人的过道方式选择及安全的汽车驾驶方式提供了理论依据,对提高无信号控制路段的人车交互通行的安全性和高效性具有一定的指导意义。

路段信号控制人行横道的控制方案设计与分析

以城市干路路段信号控制人行横道为研究对象,介绍了行人信号控制方式,提出了控制方案的设计原则,以行人可接受等待时间为设计依据,以选取的典型城市干路路段为例,介绍了定时和感应控制方案的一般设计方法,并对各种控制方案的适用性进行了分析。

无信号路段行人过街决策行为模型

以吉林市吉林大街2个路段过街行人为对象,以车辆间隙、相邻车道拥挤度为变量,通过视频观测获取行人过街决策行为数据,利用Binary Logit模型建模.结果发现:该模型预测准确率达到89%,可应用于无信号交叉口或者无信号路段行人和车辆交互微观仿真模型中.

无信控路段行人过街处驾驶员眼动参数分析

昼夜不同光照条件会对驾驶员视觉特性产生影响。通过驾驶员佩戴眼动仪在白天早高峰和夜间晚高峰时段通过施划过街人行横道路段的实地行车实验,获取驾驶员在不同情况下的眼动参数,分析路面条件和光照条件对驾驶员视觉特性的影响。研究结果可以为城市道路无信控路段行人过街的设置提供参考依据。

行人过街人车冲突等级评价及影响分析

无信号控制路段人车冲突等级的划分对于采取交通安全策略有重要意义,本文采用交通调查和数据分析的方法探索人车冲突严重程度的影响因素.通过视频采集确定了综合人、车、路3方面特性的14个解释变量,通过变量间相关性分析对解释变量进行筛选,再建立基于Odered Probit回归分析的人车冲突量化模型确定了影响显著的因素.

基于VISSIM仿真的间断流设施交织区组织研究

将快速路和城市常规道路不合理衔接造成的城市道路拥堵问题作为一种典型的间断流设施交织区问题,研究其拥堵机理,提出"以时间换空间"的理念,采用路段信号控制方法来实现2个交通流在时间上的分离,减少交织的优化方案,最后利用VISSIM仿真软件对其效果进行验证,并找出其适用范围。

无信控路段行人与非机动车过街行为分析

无信号控制路段人行横道处的交通冲突行为对城市交通系统的运行有着重要影响,为研究行人与非机动车在无信控人行横道处的过街行为特征,以武汉市某双向四车道无信号控制路段的调查视频为基础,对行人的过街轨迹、过街时间、运动横摆率及非机动车的过街膨胀率、到达规律等特征进行分析。最后根据上述分析结果,从交通系统的角度出发,针对现阶段无信控路段人行横道存在的交通问题,提出相应的行人分道过街和非机动车专用过街通道等安全改善措施。研究结果可为后续行人与非机动车的行为特征研究提供理论依据。