基于车头时距的无信号路段安全性分析.pdf

第2 0 期AUTOMOBILEAPPLIEDTECHNOLOGY标准法规管理10.16638/ki.1671-7988.2023.020.035基于车头时距的无信号路段安全性分析郭伦（长安大学汽车学院，陕西西安7 10 0 6 4）摘要：在无信号控制的路段上，行人过街行为是干扰混合交通流正常行驶的一个重要因素。受到干扰的行驶车辆通常伴随着驾驶员急加速、急减速等驾驶行为，会造成车辆行驶能耗的不必要增加。文章针对无信号路段行人过街对路段上混合交通流行驶的影响，分析行人过街时间与车头时距之间的关联，结合道路安全性问卷调查的结果对路段安全性进行分类，提出基于车头时距的无信号路段安全性分析模型，并通过实例求解验证模型的可行性。结果表明，模型分析的路段安全性与基于车头时距分布的分析结果和过街行人主观安全性感受结果较为符合；随着路段安全性的提高，混合交通车流的急加速和急减速行为显著减少，可以为混合交通流下的生态驾驶理念研究提供一定的参考。关键词：车头时距；无信号路段；行人过街行为；混合交通流；生态驾驶GUO Lun中图分类号：U491.5Safety Analysis of Unsignalized Road Sections Based on Vehicle HeadwayAbstract:On the road section without signal control,pedestrian crossing behavior is an importantfactor that interferes with the normal driving of mixed traffic flow.Disturbed vehicles are usuallyaccompanied by drivers driving behaviors such as rapid acceleration and rapid deceleration,whichwill cause unnecessary increase in vehicle energy consumption.In this paper,aiming at the influenceof pedestrians crossing the street on mixed traffic flow on the road section,the relationship betweenpedestrian crossing time and headway is analyzed,and the road safety is classified according to theresults of road safety questionnaire survey,so that the safety analysis model of the road sectionwithout signal based on headway is put forward,and the feasibility of the model is verified by solvingan example.The results show that the road safety analyzed by the model is in good agreement withthe analysis results based on the headway distribution and the subjective safety feeling results ofpedestrians crossing the street.With the improvement of road safety,the rapid acceleration anddeceleration of mixed traffic flow are significantly reduced,which can provide some reference for作者简介：郭伦（1999一），男，硕士研究生，研究方向为交通运输工程，E-mail:。文献标识码：A文章编号：16 7 1-7 98 8(2 0 2 3)2 0-17 3-0 5(School of Automobile,Changan University,Xian 710064,China)174the study of ecological driving concept under mixed traffic flow.Keywords:Vehicle headway;Unsignalized section;Pedestrian crossing behavior;Mixed trafficflow;Ecological driving生态驾驶是通过改善驾驶员的驾驶行为，使车辆节能减排的一种驾驶方式。由于缺乏交通信号的指示和约束，相较于有交通信号控制的路段，无信号控制路段上行驶的混合交通流的急加速、急减速等不符合生态驾驶理念的驾驶行为较多，这些非生态驾驶行为会增加车辆的行驶能耗，减少车辆的续驶里程，也会造成交通堵塞现象。影响无信号路段上混合交通流通行能力的因素包括道路线性、行人过街、交通流量等，其中，行人过街是影响车辆正常行驶，造成路段交通延误的重要因素1-3。车头时距是决定无信号路段行人过街决策的最直接因素4。在路段上行驶的车流之间保持稳定的车头时距是车辆以匀速稳定行驶的保障。车头时距通常是用于研究驾驶行为和驾驶员表现的一种安全措施，与驾驶员的反应时间有关5。秦严严等6 通过研究车头时距对不同协同自适应巡航控制（Cooperative Adaptive Cruise Control,CACC)比例下的混合交通流稳定性的影响，为CACC车头时距设计提供参考。目前，道路交通环境基本处于电动汽车、混动汽车和传统燃油汽车混行的混合交通环境之中，研究混合交通流下的车辆生态驾驶是很有必要的。ZHAO等7 设计了一组混合自动驾驶汽车和人类驾驶汽车的车辆实时协同生态驾驶策略，基于模型预测控制（Model Predictive Control,MPC）算法降低车辆的燃料消耗。本文根据无信号路段上采集的车头时距和行人过街的主观感受，采用指数的形式衡量混合交通流的混乱程度，得出安全性计算公式分析道路的安全性，提出基于车头时距的无信号路段风险性分析模型，并采用道路示例验证该模型的可靠性。1行人过街特性1.1行人过街速度行人过街速度是影响过街安全性的重要因素。联邦公路管理局（Federal HighwayAdmini-stration，FH W A）确定行人过街参考标准速度为1.22m/s。美国交通工程研究所（Institute of Trans-汽车实用技术portation Engineers，I T E）经过统计数据整合，发现8 7%的老年过街行人的过街速度为0.7 6 m/s。本文通过对选取的无信号路段进行实地调查，将观测得到的行人过街速度按不同年龄段以及性别划分并进行数据整合，得到行人平均过街速度如表1所示。表1行人过街速度分类整体 男女少年青年中年老年平均速1.201.241.16度/(m/s)由表1数据可知，不同年龄段的行人过街速度存在差异，年龄越高的行人过街平均速度越慢。少年、青年过街平均速度高于整体行人过街平均速度；中年、老年行人过街平均速度较慢。女性通常会选择结伴过街，男性行人平均过街速度高于女性行人。1.2行人过街时间本文研究路段为无信号控制路段的一侧单向路段，行人穿越同向车流后在路中间等待穿越另一车向车流，两次穿越行为假设相互独立。行人过街的安全性并不完全取决于行人过街的速度，还包括行人视觉、认知能力和决策能力等影响因素。其中，决策能力对年龄较大的行人过街安全性影响更为突出8。假设行人过街速度保持匀速，道路为无中央分隔带的无信号路段，路段过街行人特性为单人过街，过街行为不受其他行人的干扰。行人走单向车道的过街时间为Wt=+to式中，t为行人过街时间，S；W 为单向路面宽度，m；v 为行人过街速度，m/s；t o 为行人过街决策时间，S。2安安全性分析模型2.1车头时距概述车头时距是分析车辆驾驶安全性的重要指标，与道路车辆交通流状态、路段的堵塞情况、车辆行驶速度等因素相关。2023年1.341.241.061.02(1)第2 0 期车头时距是指在同一条行驶车道上，前后两辆车通过道路某一处固定路面标点的时间间隔。车头时距一般采用前车与相邻的后方车辆之间的车头间距与后车的平均车速之比来计算。1T=-Vo式中，T为车头时距，S；1为前车与相邻的后方车辆之间的车头间距，m；v o 为后车的平均车速，m/s。车头时距是行人对能否安全穿越交通流到达对面路侧的重要决策依据。当道路交通流的车头时距集中于短时长时，行人的过街行为对道路交通情况的影响显著，可能会增加混合交通流中车辆驾驶人的急加速、急减速等驾驶操作。2.2安全程度等级划分将行人主观过街感受调查问卷的调查结果按安全性等级划分为4个级别，级别越高代表行人过街时的主观感受越安全。调查问卷结果基本呈对数正态分布，将统计整合后的调查结果数据进行K-S（K o l mo g o r o v-Smi r n o v）检验，对数正态分布检验概率如图1所示。0.950.900.750.500.250.100.0500.51.01.52.0 2.53.0 3.54.04.5调查问卷数据图1调查问卷数据检验概率结果验证在置信区间为95%的情况下，调查问卷数据结果符合对数正态分布，其检验准确率约为97.18%。基于调查问卷安全性统计结果符合对数正态分布，统计各个安全程度等级的样本比例，得到每个安全程度等级的划分范围，以作为模型安全程度等级的上下限，如表2 所示。由表2 数据可知，当计算得到的安全程度在相应范围区间内，可得到对应的路段安全性等级，并以该安全性等级作为模型求解所得的路段安全郭伦：基于车头时距的无信号路段安全性分析(2)2.3安全程度表达式行人基于选取合适的车头时距作为过街的可穿越间隙，其发生碰撞或刮擦事故的风险性往往集中于车头时距和行人过街时间的不匹配性。当行人选取的车头时距恰好略大于其过街时间时，可能由于车辆速度的变化等因素导致所选取的车头时距减少，从而产生刮擦或碰撞等事故。因此，引入安全缓冲时间To，其定义为车辆面对突然变化的道路情况而做出制动反应所需要的时间，包括驾驶员反应时间和制动反应时间。假设路段车头时距保持稳定，若行人的过街时间小于选取的车头时距与安全缓冲时间之和，则行人可以安全过街。以PI表示在理想状态下行人可以安全过街的概率，其表达式为R=P(tT-To)假设行人过街速度恒定，过街路线垂直于道路线形，行人过街前车辆保持匀速行驶，可将无信号路段行人过街安全性分为三个类别，行人过街安全性判别标准及安全性分类如表3所示。表3行人过街安全性序号判别标准1tT-To2tT3T由表3可知，行人的过街时间小于车头时距与安全缓冲时间之差时，行人可以安全过街；当行人的过街时间小于车头时距时，可能会随着道路情况的变化而发生交通事故，行人过街存在一定的风险性；当行人过街时间大于车头时距时，行人过街存在很大风险，过街安全隐患较大。基于熵理论描述混合交通流的安全性程度，由于传统信息熵计算公式的局限性，当随机变量取值概率为0 时，信息熵将失去描述意义，而指数焰则很好地避免了这个问题9。由此，本文基于指数熵的理念，提出安全程度系数E作为衡量路段安全性的指标，建立基于车头时距的无信号路段安全性分析公式为E=pi exp(1-pl)175性等级。表2 模型安全程度等级划分安全等级范围区间10.8620.53,0.8630.23,0.5340.23安全性高较高一般低(3)安全性安全风险危险(4)176式中，E为安全程度系数；P1为行人过街时间小于车头时距的概率。混合交通流的交通情况复杂多变，高峰时段会加剧车头时距的变化，安全缓冲时间T。可以为驾驶员在车头时距发生变化时做出应对反应。因此，以概率p2来衡量车辆在安全缓冲时间中的安全性操作对避免碰撞的影响，其定义为行人过街时间小于车头时距的概率与行人过街时间小于车头时距和安全缓冲时间之差的概率的差值，表达式为P2=P(tT)-P(tT-To)安全缓冲时间在安全性越高的路段所产生的作用越小。因此，引入缓冲权重系数以减少安全缓冲时间对路段安全性分析的影响。加权处理后基于车头时距的无信号路段安全程度分析公式为E=Pi exp(1-pi)+p2 exp(1-p2)车辆之间的车头时距保持越稳定，越不容易产生车辆与过街行人的碰撞或者刮擦事件。因此，安全缓冲时间在路段安全性评价中所占权重应较小，取0.7。3实实例应用3.1实验数据采集以陕西省西安市高陵区南新街北段的一处无信号控制路段为例，该路段道路宽度为10 m，且为双向四车道。通过人工和视频录制对所研究的无信号控制路段晚高峰时段（17：0 0 一18：30）的车头时距进行数据采集，收集由南向北路段车头时距有效数据7 0 4条与由北向南路段车头时距有效数据627条。将采集到的数据进行统计，如表4和表5所示。表4由南向北路段机动车车头时距分布车头时距/s频数T44254T919891429合计704除去过街前的决策时间，该无信号控制路段行人穿越单向车道的时间约4秒左右。由表4和表5数据可知，在高峰时段该路段可供行人安全穿越的车头时距出现次数比例约42%左右，行人汽车实用技术有较大的几率在准备过街时选取到合适的车头时距，因此，从车头时距的分布角度，该无信号控制路段的安全性较高。表5由北向南路段机动车车头时距分布车头时距/s频数T43534T918091454合计6273.2模型分析结果(5)通过实地勘测和文献查阅，所选无中央分隔设施的无信号控制路段单向道路宽度W为5m；行人平均过街速度v为1.2 0 m/s；行人过街决策时间to为1.0 s；安全缓冲时间To为0.7 s。经过安全程度计算公式求解，该无信号路段安全性结果如表6 所示。表6 行人过街安全性(6)路段方向由南向北路段由北向南路段经过模型分析，该无信号控制路段的双向车道安全性等级均较高，结果与基于车头时距分布的安全性分析结论基本相符。依据模型分析结果可得出以下结论：1）较高安全性的无信号控制路段上行驶的混合交通流的急加速、急减速等行为较少，车辆之间的车头时距受到行人过街的干扰程度较小。2）高峰时段的无信号控制路段车辆之间的车头时距分布多集中在4s以内，受行人过街行为的干扰较为严重。短时长的车头时距出现次数越多，混合交通车流之间的车头时距越小，因行人过街行为而产生的碰撞或刮擦风险性就越大，路段的安全性就会越低。4结语概率本文建立了基于车头时距的无信号路段安全0.6037性分析模型，分析无信号路段上行驶的混合交通0.2813流的车头时距受行人过街的干扰影响，为改善路0.073.90.041 212023年概率0.563 00.287 10.063 80.08611安全程度安全性0.595 8较高0.676 8较高段安全性、保持车头时距稳定性提供一定的参考。1）通过实地询问过街行人的主观安全性感受，归纳整理得到无信号路段高峰时期的行人过街的主观安全性评价，利用K-S检验方法分析调查问卷结果，检验结果符合对数正态分布，检验准确率达到97.18%。第2 0 期2）车头时距分布与路段安全性密切相关。当路况仅存在过街行人的干扰的情况下，车头时距分布越集中于短时长，路段的安全性就越低，驾驶员就越可能因过街行人的干扰而频繁的踩制动踏板和加速踏板，造成汽车能耗的增加。参考文献1 董艳涛，常玉林，张鹏.无信号控制路段行人过街速度分析J.公路交通科技,2 0 16,33(2):12 0-12 4,150.2 黎凯.城市道路通行能力建模及实例分析：以普洱市思茅区园丁路与茶苑路十字交叉路口为例.普洱学院学报,2 0 2 0,36(3):46-50.3 郝轶,李文刚.人为因素对城市道路通行能力的影响及对策J.公路交通科技(应用技术版),2 0 17,13(2):238-240.4袁黎,孙艺航,蔡明杰,等.基于安全熵的无信号路段行人过街风险评估模型.贵州大学学报(自然科学版),2 0 18,35(5):93-99.5BISWAS R K,FRISWELL R,OLIVIER J,et al.A郭伦：基于车头时距的无信号路段安全性分析息,2 0 19,19(6):6 1-6 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