道路信号交叉口行人过街速度与延误估计仿真

为了探究信号交叉口行人群体过街速度和延误影响因素,采用无人机和地面机位从高空和地面获取交通视频,并利用Tracker物理影像分析软件对视频数据进行分析。从城市信号交叉口的微观角度出发,建立了传统社会力模型和改进社会力模型,通过仿真场景模拟了行人过街情况。利用哈尔滨市两个交叉路口的实际参数对仿真模型进行了标定。实验结果显示,当人行横道宽度从4 m增加至7 m过程中,传统社会力模型下的行人过街平均延误时间分别为4.22 s、3.47 s、2.57 s和2.28 s;改进社会力模型下的行人过街平均延误时间分别为3.56 s、2.91 s、2.78 s和2.26 s。经过对比验证发现,适当提升人行横道宽度使行人实际过街速度更接近期望速度,从而降低行人过街的延误时间。结果表明,通过增加人行横道宽度可以有效改善信号交叉口行人过街的效率。

基于动作条件交互的高效行人过街意图预测

城市化的进程不断加速,人车冲突问题已成为现代社会亟待解决的重大难题。复杂交通场景下,行人横穿马路行为导致交通事故频发,准确、实时地预测行人过街意图对避免人车冲突、提高驾驶安全系数和保障行人安全至关重要。本文提出基于动作条件交互的高效行人过街意图预测框架(efficient action-conditioned interaction pedestrian crossing intention anticipation framework,EAIPF)来预测行人过街意图。EAIPF引入行人动作编码模块增强多模态动作模式下的表征能力,挖掘深层骨架上下文信息。同时,引入场景对象交互模块挖掘与对象交互信息,理解交通场景中高级语义线索。最后,意图预测模块融合行人动作特征和对象交互特征,实现行人过街意图的鲁棒预测。所提出的方法在两个公共数据集JAAD和PIE上验证算法性能,准确率分别达到了89%和90%,表明本文方法可以在复杂交通场景下准确预测行人穿越意图。

行人过街事件网联HUD预警系统对驾驶行为的影响

为探索行人过街事件网联环境下平视显示预警系统在不同天气条件下对驾驶行为的影响,以论证预警系统的有效性。文中首先设计基线条件(Baseline)、低头显示(HDD)、平视显示(HUD)3种预警系统,依托驾驶模拟平台开发晴天和雾天天气条件下城市道路网联场景,通过实验测试提取驾驶行为参数;然后,从微观层面刻画行人过街事件网联HUD预警系统作用下驾驶行为的整个空间变化过程,分析预警系统和天气状况两种因素对驾驶行为的作用规律,构建包含避险阶段和恢复阶段的驾驶行为影响模式,提出了反映避险阶段安全水平、恢复阶段恢复水平以及全过程稳定水平等3个层面的综合指标体系,包括首次制动距离、最小冲突距离、恢复稳定时间、速度恢复量、最大减速度和最大加速度;最后,量化不同预警系统(Baseline/HDD/HUD)、天气状况(晴天/雾天)以及两因素间交互作用对驾驶行为的影响。结果表明:行人过街网联HUD预警系统对驾驶人在避险阶段和恢复阶段中的驾驶行为存在显著性作用,显著提高避险阶段驾驶行为的安全水平,同时对恢复阶段恢复效率具有明显的提升作用,也显著影响全过程运行特性的稳定水平;在雾天条件下行人过街网联HUD预警系统表现出更为明显的优势。

基于图像处理的行人过街安全警示系统设计与研究

为了提高行人过街的安全性和效率,避免安全事故的发生,设计一种可以实时检测行人过街行为以及车辆往来的行人过街安全警示系统。该系统采用图像处理技术和嵌入式系统技术,能够实时监测行人、车辆和交通信号灯状态,能准确快速地提醒过街行人注意出行及安全,提高城市交通秩序,有助于推进智慧城市建设和交通安全领域的技术创新,具有一定的理论和实践价值。

行人过街等待忍耐程度影响因素分析

交叉口的信号配时忽略行人的需求,降低了行人过街的等待忍耐程度,致使行人过街违法行为高发。以开封市内重点路口为研究对象,通过实地调研、设计调查问卷和构建二元Logit模型,对影响行人过街的因素、行人过街行为的特点进行分析,进而从加强行人过街基础设施建设、实施合理的惩戒措施、强化教育引导三个方面提出相应的改善措施,以达到提高行人过街等待忍耐程度、改善交叉口通行效率的目的。

基于冲突相位组的自动驾驶交叉口行人过街控制方法

【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。

交通公平性导向的平面过街横道信号配时设计

为了从交通公平性的角度解决平面过街横道的信号配时问题,避免配时结果偏向于机动车,文中首先通过采集平面过街横道几何参数以及交通流量数据,统计获得第15%位行人过街步速;然后基于双环相位结构,考虑相位绿灯时长、行人过街、信号周期等约束条件,以机动车和行人的平均延误之差和机动车平均延误最小为目标,建立平面过街横道的信号配时多目标优化模型,并设计遗传算法求解该模型;最后将求解得到的各种信号配时方案进行对比分析。结果表明:以机动车延误或总平均延误最小为目标,不能得到合理的信号配时结果;当机动车与行人平均延误之差的权重在0.3~0.9时,可以得到两种合理的信号配时结果。因此,以交通公平性为导向的平面过街横道信号配时方法,兼顾了公平性和高效性,在公平地对待每一个交通参与者的同时,也有效地提高了平面过街横道处的通行效率和质量,有利于更公平地分配交通资源,引导交通资源布局向合理化方向发展。

公路无信号交叉口行人过街主动安全预警技术研究应用

农村公路的本质决定了其接入干线公路存在“点多、面广、分布散”的特征。而现状交叉口普遍存在视认性差、视距不足、缺乏接入管理和交通管制、安全设施不完善、交通参与者安全意识相对薄弱、交通行为的盲目性和随意性大等问题,给道路交通安全埋下了安全隐患,一直是农村公路交通安全管理中的痛点和难点。近年来,针对农村公路交叉口警示的建设越来越多,管理的投入也越来越大,但很多都是常规的静态警示功能。传统静态防范手段无法感知判断道路交通参与者的运行信息,仅通过静态信息放大的方式往往会给驾驶员带来信息疲劳,无法达到及时提醒的目的。文章通过利用智能感知、计算机等技术,研究开发公路无信号交叉口行人过街主动安全预警技术,对交叉口的人、车进行主动探测、提前预警,提高交叉口的交通安全。

面向典型信号控制场景的行人过街特性探究

本研究旨在探究典型信号控制路段的行人过街特性。通过结合人工调查方法和视频采集方法,收集静态和动态的行人过街数据,应用Kaplan-Meier生存曲线和Cox比例风险模型,分析信号交叉口行人过街等待时间和行人过街时间,分析面向典型信号控制场景的行人过街特性。本研究结果对保障交通安全性、优化信号控制策略、改善城市规划设计和促进交通流畅性都具有重要的意义和应用价值。

人行立体过街设施设计中的关键问题分析

为何建设、怎样选择建设方案和总体设计是设计人行立体过街设施的关键问题。通过必要性分析论证建设需求的正当合理性;通过可行性分析论证出合理可行的建设方案;通过结构选型与总体布置、结构分析完成方案总体设计;结合工程实例分析如何根据具体应用场景设计合理的人行立体过街设施。同时,本文还对人行立体过街设施的设计过程中存在的一些问题进行了探讨和建议。希望这些研究能够为今后的人行立体过街设施的建设提供参考和借鉴。

基于轨道交通站点的行人过街方式可行性研究

城市道路网络中交叉口是各方向、各方式交通流汇聚的焦点,近年来过街行人与车流交通之间的矛盾日渐突出,行人过街难、过街不方便、行人过街交通事故频发的问题日益严峻。本文基于人行过街设施的类型与特点,轨道交通站点站厅与出入口设计规范与要求,采用问卷调查方法,对行人过街偏好与轨道交通站点功能衔接的适用性进行了分析,并结合案例分析,以安徽省合肥市地铁三号线安徽大学磬苑站出入口附近的交叉口为背景,运用调查分析结果,根据实际情况,对该交叉口行人过街设施提出了交通流线设计建议。

行人过街时间自适应调整方法研究

本文提出了一种行人过街时间自适应调整方法,首先根据行人最小绿灯时间与行人清空时间计算行人过街最小需求时间,然后基于上下游协调参数计算行人过街实际可放行时间,最后判断行人过街实际可放行时间是否满足行人过街最小需求时间并进行优化调整,该方法从根本上对影响行人过街时长的上下游协调参数进行作用,优化调整上下游交叉口的信号控制参数,自适应调节行人放行时间,提高行人过街的安全性与高效性,最后通过实际案例分析验证了方法的有效性。

地铁车站24 h过街通道研究——以长沙市为例

如何从根本上避免车流与人流之间的交织,在提高路段行车速度的同时保证过街安全是当前的研究热点。文中以长沙市为例,分析人行天桥、地下通道等既有设施的特点,以地铁出入口为突破口,对地铁车站24 h过街通道展开调查和研究,从定义、类型及规范要求等方面对过街通道进行阐述,并提出叠层过街、车站端部过街和上跨区间过街3种24 h过街通道设计方案,为长沙市轨道站点慢行交通衔接提供参考。

等待阶段使用手机对行人过街风险的影响

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。

弱势交通参与者智慧过街安全警示系统研究

为了提高弱势交通参与者过街安全,基于社会力矢量模型提出了弱势交通参与者智慧过街安全警示系统。分析了弱势交通参与者过街现状,针对现有过街问题提出了安全过街系统功能,建立了考虑弱势交通参与者过街行为的社会力矢量模型,构建了弱势交通参与者智慧过街安全警示系统。系统采用视频检测器对进入过街区域的弱势交通参与者实时监控,利用5G技术传输信息,在过街全过程中运用语音播报器、显示屏和发光标志道钉等设备对出现在安全区域外的弱势交通参与者警示并提醒其返回安全区域。最后,从技术效果与社会效益两方面分析了系统的实施效果,使社会力矢量模型更有效的模拟慢行交通过街动力学现象。研究结果可提高弱势交通参与者过街时的劣势地位,为智慧慢行交通的建设提供技术参考,具有一定的应用价值。

基于眼动特征的信号交叉口老年人等待过街精神负荷分析

为适应我国老龄化社会的到来,对比年轻人,分析了老年人在信号交叉口面对不同过街场景时精神负荷情况。选取重庆市南岸区内3个交叉口8张不同的图片作为实验场景的刺激物,并利用眼动仪采集被试的眼动数据。通过因子分析,以注视、眨眼和瞳孔直径作为典型指标,量化行人等待过街时的精神负荷。结果表明:老年人精神负荷最大为场景2(1.38);两类行人的精神负荷相对差值最大的为场景4,老年人高于年轻人55.02%;部分老年人更容易受到信号灯和路桩的影响;老年人对场景4中的黄色台阶和深色缓坡投入更多注意力(16.59%);老年人对场景2中的灰色路桩注视时间百分比为20.44%,对场景8中的蓝白色路桩注视时间百分比为27.01%,说明醒目的路桩可以显著提升老年人对远处安全设施的注意力。研究成果可为提升老年人过街的安全性设置提供一定的参考。

行人过街设施的设置依据与措施

结合中国城市的具体情况,阐述了行人过街设施的相关概念,从行人过街人流量的角度介绍了行人过街设施设置依据的有关计算,并概述了国内外部分行人过街设施的设置依据,分析了国内行人过街设施存在的问题,提出了设置人性化、科学合理的行人过街设施的一些措施。

信号倒计时显示方式对行人过街速度的影响

目的为探寻信号倒计时显示方式对行人过街速度的影响机制。方法设计并组织了真实环境下的行人过街试验,深入解析全程信号倒计时和10 s信号倒计时两种显示方式下行人过街速度的差异特性,并根据过街速度对绿灯时长进行了优化。结果在两种倒计时信号灯显示方式下,男性过街速度显著>女性,青年组过街速度显著>中年与老年组;步行速度随着过街起始时段的推移而增大;全程信号倒计时下过街速度>10 s信号倒计时;在全程信号倒计时显示方式下人行横道中段速度>前段与后段;在10 s信号倒计时显示方式下随着过街起始时段的推移,人行横道中段与后段速度差异性显著减小;在同一年龄人群中,信号倒计时显示方式是影响行人过街速度的显著性因素。结论本研究结果可为交通安全设施设计与优化提供理论支撑。

基于迁移的SIR模型的行人违章过街传播过程研究

针对城市中普遍存在的红灯期间行人违章过街现象,建立了具有迁移的SIR模型,对行人违章过街的传播机理进行分析,并通过采集大连西安路人行横道处红灯期间行人违章数据,应用最小二乘法对模型的参数β和γ值进行估计,进而对建立的具有迁移性的SIR模型进行参数灵敏度分析,得到违章过街人数的变化趋势,以此提出减少行人违章过街人数的有效措施。

基于毫米波雷达的过街轨迹识别与特征分析方法

针对行人、非机动车等慢行交通的过街轨迹识别与分析问题,提出一种基于毫米波雷达的实现方法。根据毫米波雷达提供的目标数据,采取坐标转换、数据清洗、数据滤波三步骤,识别获得过街轨迹数据,在此基础上,通过计算平均速度、最大速度、最小速度、过街方向等特征指标,判断过街类型,完成分类统计和特征分析。并结合实际案例应用,将识别与分析结果与人工统计结果进行比对,结果表明,该方法能有效提取过街轨迹,识别行人与非机动车,计算出其流量和速度,与实际较为相符,误差在10%以内。