基于ETC门架数据的高速公路车辆行驶特征画像方法

为合理评估高速公路车辆驾驶行为风险和通行费稽查状态异常程度,进而对风险车辆进行提前预警,提出了一种基于ETC门架数据的车辆行驶特征画像方法。首先,通过分析车辆风险驾驶行为和通行费稽查状态,构建了以超速驾驶行为、疲劳驾驶行为、门架状态异常情况、收费状态异常情况、路径状态异常情况为指标的车辆行驶特征画像指标体系;然后,利用熵权-TOPSIS法和熵权-灰色关联分析建立综合熵权法确定各指标权重;最后,选取8辆车作为实验对象生成车辆行驶特征雷达图来验证该方法的有效性。研究结果表明:在4辆1类客车中,有3辆存在超速驾驶行为,其超速驾驶指数趋于0.8,其余的行驶特征指数均趋于0;在4辆6类货车中,有2辆在疲劳驾驶指数上表现异常,其疲劳驾驶指数趋于0.4,还有1辆的收费状态异常指数趋于0.4,可能存在偷逃费风险。可以看出,该方法能有效区分不同车型的风险类型,在高速公路管理中可用于有针对性的风险决策制定。

驾驶行为特性对道路通行能力影响的量化研究

驾驶行为特性对道路宏观交通流特性及通行能力有着重要影响。但在2010年版《道路通行能力手册》(HCM2010)中,驾驶人总体特征修正系数取值在通常情况下建议为1,并未给出具体解释以及进一步量化。为了进一步细化研究不同驾驶员行为特性对道路通行能力的影响,将驾驶员类型分为冒险型、一般型和保守型3种,利用交通仿真软件Vissim 5.3构建基本路段和交织区仿真场景,提出以仿真实验为基础的通行能力影响量化分析方法。结果表明,在限速为80km/h的城市快速路上,自由换道行为可以提升道路设施空间利用率,提高交通流由自由运行状态向稳定运行状态的转变速度,而对道路通行能力没有显著影响;跟驰行为与强制换道行为对道路通行能力有显著影响。提出基本路段通行能力分析的修正系数,对应冒险型、一般型、保守型驾驶员分别为1.04,1.03,0.86;交织区通行能力分析的修正系数;在交织比为0.1~0.4的情况下,3类驾驶员对应的值有所差异,进一步细化了HCM2010中驾驶员的修正系数。