【目的】在无信号控制的自动驾驶环境下,自动驾驶车辆的通行轨迹将与过街行人产生大量冲突,如何利用交通控制手段使行人安全通过交叉口,并避免对自动驾驶车辆的通行造成较大的干扰,是亟待解决的关键问题。【方法】本文提出一种基于冲突...【目的】在无信号控制的自动驾驶环境下,自动驾驶车辆的通行轨迹将与过街行人产生大量冲突,如何利用交通控制手段使行人安全通过交叉口,并避免对自动驾驶车辆的通行造成较大的干扰,是亟待解决的关键问题。【方法】本文提出一种基于冲突相位组的自动驾驶交叉口行人过街控制方法,将到达交叉口的车辆流向分为4个冲突相位组,在各相位组内单独分配通行时间,基于冲突相位组对自动驾驶车辆和行人过街的通行时间进行建模;在穿插式通行模式的基础上,使用行人信号灯保障行人过街需求,建立考虑行人二次过街的自动驾驶交叉口交通控制模型。模型以交叉口各流向需求量与实际交通量乘积之和最大为目标,以各流向允许车辆通行的时间比例和行人信号灯状态为决策变量,综合考虑交通流量、行人和车辆通行权等约束,建立混合整数线性规划模型(mixed-integer linear program,MILP),该控制模型可为各流向的车辆和行人分配通行权。【结果】本文模型的车均延误较定时控制方案的降低26.74%,较单次过街模型的降低11.53%,人均延误较定时控制方案的降低51.66%,较单次过街模型的降低36.20%。这表明本文模型能有效提升交叉口的通行效率。【结论】本文模型能根据自动驾驶车辆和行人的通行需求,对交叉口时空通行权进行分配,有效保障行人过街安全。展开更多
为揭示等待阶段使用手机对行人过街风险的影响,本文选取典型信控人行横道进行数据采集,追踪行人过街过程。利用随机森林算法建立行人违章分类模型,提取过街风险表征参数,基于CRITIC(Criteria Importance Through Intercriteria Correlat...为揭示等待阶段使用手机对行人过街风险的影响,本文选取典型信控人行横道进行数据采集,追踪行人过街过程。利用随机森林算法建立行人违章分类模型,提取过街风险表征参数,基于CRITIC(Criteria Importance Through Intercriteria Correlation)权重法构建行人过街风险评估模型。研究表明:行人过街等待时间、位置选择、绿灯反应时间、启动速度、平均速度及目标速度未达成率对过街违章有重要影响;等待阶段使用手机对位置选择影响较小,但会导致行人反应变慢,平均速度降低,行人启动速度及目标速度未达成率升高;目标速度未达成率、过街位置选择及绿灯反应时间对过街风险影响较大,使用手机群体过街风险相对正常过街行人增大了26.1%。研究结果可为过街设施的优化与完善,行人安全教育手段的丰富与提升等提供重要参考。展开更多
文摘【目的】在无信号控制的自动驾驶环境下,自动驾驶车辆的通行轨迹将与过街行人产生大量冲突,如何利用交通控制手段使行人安全通过交叉口,并避免对自动驾驶车辆的通行造成较大的干扰,是亟待解决的关键问题。【方法】本文提出一种基于冲突相位组的自动驾驶交叉口行人过街控制方法,将到达交叉口的车辆流向分为4个冲突相位组,在各相位组内单独分配通行时间,基于冲突相位组对自动驾驶车辆和行人过街的通行时间进行建模;在穿插式通行模式的基础上,使用行人信号灯保障行人过街需求,建立考虑行人二次过街的自动驾驶交叉口交通控制模型。模型以交叉口各流向需求量与实际交通量乘积之和最大为目标,以各流向允许车辆通行的时间比例和行人信号灯状态为决策变量,综合考虑交通流量、行人和车辆通行权等约束,建立混合整数线性规划模型(mixed-integer linear program,MILP),该控制模型可为各流向的车辆和行人分配通行权。【结果】本文模型的车均延误较定时控制方案的降低26.74%,较单次过街模型的降低11.53%,人均延误较定时控制方案的降低51.66%,较单次过街模型的降低36.20%。这表明本文模型能有效提升交叉口的通行效率。【结论】本文模型能根据自动驾驶车辆和行人的通行需求,对交叉口时空通行权进行分配,有效保障行人过街安全。
文摘为揭示等待阶段使用手机对行人过街风险的影响,本文选取典型信控人行横道进行数据采集,追踪行人过街过程。利用随机森林算法建立行人违章分类模型,提取过街风险表征参数,基于CRITIC(Criteria Importance Through Intercriteria Correlation)权重法构建行人过街风险评估模型。研究表明:行人过街等待时间、位置选择、绿灯反应时间、启动速度、平均速度及目标速度未达成率对过街违章有重要影响;等待阶段使用手机对位置选择影响较小,但会导致行人反应变慢,平均速度降低,行人启动速度及目标速度未达成率升高;目标速度未达成率、过街位置选择及绿灯反应时间对过街风险影响较大,使用手机群体过街风险相对正常过街行人增大了26.1%。研究结果可为过街设施的优化与完善,行人安全教育手段的丰富与提升等提供重要参考。