徐 進(jìn)， 楊 奎， 羅 驍， 汪 旭， 邵毅明， 彭金栓,3

(1. 重慶交通大學(xué) 交通運(yùn)輸學(xué)院，重慶 400074; 2. 西南交通大學(xué) 交通運(yùn)輸與物流學(xué)院，成都 610031;3. 汽車運(yùn)輸安全保障技術(shù)交通行業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，西安 710004)

山區(qū)雙車道公路運(yùn)行速度預(yù)測模型的加速度標(biāo)定

徐 進(jìn)1， 楊 奎2， 羅 驍1， 汪 旭1， 邵毅明1， 彭金栓1,3

(1. 重慶交通大學(xué) 交通運(yùn)輸學(xué)院，重慶 400074; 2. 西南交通大學(xué) 交通運(yùn)輸與物流學(xué)院，成都 610031;3. 汽車運(yùn)輸安全保障技術(shù)交通行業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，西安 710004)

為標(biāo)定運(yùn)行速度模型中的汽車加速度值，在山區(qū)雙車道公路上開展小客車連續(xù)行駛實(shí)驗(yàn)，采集軸向加速度的連續(xù)數(shù)據(jù)，并通過斷面觀測得到大客車和大貨車的加速度值，獲得峰值加速度的累積頻率曲線以及統(tǒng)計(jì)分布特性，并建立加速度-道路幾何參數(shù)關(guān)系模型.結(jié)果表明：小客車的入彎減速度幅值要比出彎加速度高一倍左右，不宜將加、減速度簡化成同一個(gè)值，應(yīng)該分別進(jìn)行標(biāo)定；加速度和減速度累積頻率曲線的斜率突變點(diǎn)都不是發(fā)生在85th百分位，而是臨近95th，應(yīng)重新考慮85th百分位的使用價(jià)值；大客車的加、減速度幅值非常接近，而重載貨車的減速度要明顯大于加速度，同時(shí)，重載貨車的加速度和減速度值要雙雙低于大型客車；小客車的加速度與彎道半徑負(fù)相關(guān)，而與彎道轉(zhuǎn)角正相關(guān).

運(yùn)行速度；自然駕駛；加速度；減速度；軸向加速度；縱向加速度

近20年來，基于運(yùn)行速度曲線的協(xié)調(diào)性分析由于其快速、有效、便捷的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)，一直是公路幾何線形安全性評(píng)價(jià)的主要手段，在減少山區(qū)公路事故發(fā)生率和降低事故多發(fā)路段的形成上發(fā)揮了重要作用.運(yùn)行速度模型的功能是預(yù)測出汽車沿公路行駛時(shí)的連續(xù)行駛速度曲線，它可以只針對(duì)平面線形，也可以綜合考慮空間三維線形的影響，它的合理性決定了速度預(yù)測值的精度，進(jìn)而決定了評(píng)價(jià)結(jié)果的可靠性，因此對(duì)模型的持續(xù)改進(jìn)以及不斷提出新的預(yù)測模型是道路工程領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn).由于公路線形可在空間上投影成平、縱、橫等3個(gè)剖面，單就平面而言，又可以分解成直線、緩和曲線和圓曲線，因此現(xiàn)有的模型大都是針對(duì)某種特定的路段單元，或是一個(gè)/幾個(gè)幾何要素，比如平曲線模型[1-3]、直線路段模型[4]、彎坡組合路段模型[5-6]、期望速度模型[7]、路側(cè)干擾模型[8]、交通量影響模型[9]、隧道路段模型[10]、立交匝道模型[11]等，以上模型共同組成了目前的運(yùn)行速度模型體系.

一條公路上的運(yùn)行速度連續(xù)變化特征由兩個(gè)因素決定：一是不同形式路段單元上的通過速度；二是速度在相鄰單元之間的調(diào)整，比如進(jìn)入曲線時(shí)的減速，駛出曲線時(shí)的加速，而這種調(diào)整可以用汽車加(減)速度來描述.為了解決這個(gè)問題，國內(nèi)外研究者作出了很多假設(shè)，比如將減速度和加速度都假定為0.85 m/s2[12]；為加速度設(shè)定一個(gè)區(qū)間[amin,amax]，然后結(jié)合當(dāng)前速度在該區(qū)間內(nèi)線性取值，通常是速度越高、加速度越小[13-14]；假設(shè)車輛在相鄰單元之間作勻加速或是勻減速運(yùn)動(dòng)，因此加(減)速度值取決于路段單元間的速度差和距離[15-16]；還有學(xué)者根據(jù)實(shí)測數(shù)據(jù)建立了加速度-速度模型[17]、加速度-加速距離模型[18]等.但以上模型沒有對(duì)加速度和減速度進(jìn)行區(qū)分，忽略了由汽車動(dòng)力特性導(dǎo)致的加、減速度之間的顯著差異，偏離了實(shí)際的汽車運(yùn)行特點(diǎn).還有學(xué)者根據(jù)小規(guī)模的實(shí)測數(shù)據(jù)建立了加(減)速度-半徑模型[19-20]，但由于道路樣本數(shù)少，模型的適用場合受到局限.也有研究者通過速度或加速度數(shù)據(jù)觀測，得到了加(減)速度值的分布特性，比如文獻(xiàn)[21]采集了平曲線路段和彎坡組合路段時(shí)的汽車加(減)速度，得到了加(減)速度隨行駛距離的變化關(guān)系；文獻(xiàn)[22]獲取了小客車在山區(qū)公路連續(xù)行駛時(shí)的加(減)速度，分析了晝夜、冬夏、電子導(dǎo)航等因素對(duì)駕駛行為的影響；文獻(xiàn)[23]根據(jù)不同斷面的速度實(shí)測值以及相鄰斷面的間距，得到了曲線路段的汽車平均減速度及其分布特征.

根據(jù)上述分析，現(xiàn)有關(guān)于汽車加(減)速度的相關(guān)研究存在以下幾方面的局限：其一，很多假設(shè)不是從道路上的真實(shí)駕駛行為出發(fā)，而是為了計(jì)算方便，因此與現(xiàn)實(shí)情況偏差很大；其二，一些研究者雖建立了加(減)速度回歸模型，但由于樣本數(shù)據(jù)少，可靠性和合理性有待提高，難以應(yīng)用到同類型的其他道路；其三，現(xiàn)有的研究幾乎都是以小客車作為分析對(duì)象，尚未有關(guān)于山區(qū)公路尤其是山區(qū)雙車道公路重型貨車和大型客車行車加(減)速度特性的文獻(xiàn)報(bào)道.為此，本文在山區(qū)雙車道公路上開展了自然駕駛實(shí)驗(yàn)(路上實(shí)驗(yàn))和路外觀測實(shí)驗(yàn)，采集了小客車、重載汽車和大型客車的加速度數(shù)據(jù)，由此獲得了不同車型的加(減)速度的統(tǒng)計(jì)特性和指標(biāo)值，并建立了加(減)速度與道路幾何要素之間的關(guān)系模型，為山區(qū)公路運(yùn)行速度模型中的加(減)速度值的標(biāo)定提供了不同的解決方案，彌補(bǔ)了現(xiàn)有研究的不足.

1 實(shí)驗(yàn)方案

1.1 實(shí)驗(yàn)道路

在山區(qū)地形條件下尤其是中高山區(qū)，雙車道公路是最主要的道路形式，本文在重慶轄域內(nèi)選擇6條山區(qū)雙車道公路作為研究對(duì)象，見表1.其中雙車道公路均具有地形條件艱險(xiǎn)、線形組合復(fù)雜、路側(cè)危險(xiǎn)度大、事故發(fā)生率/致死率高的特點(diǎn)，圖1為S102巫溪至云陽段其中一小段路的平面線形.

表1 試驗(yàn)道路的主要信息

圖1 山區(qū)雙車道公路1處測試路段的平面線形

1.2 實(shí)驗(yàn)方法

采用兩種不同的方法來獲取汽車加(減)速度數(shù)據(jù)，第1種是基于移動(dòng)測試車技術(shù)的路上連續(xù)行駛實(shí)驗(yàn)，讓被試駕駛員在自然駕駛狀態(tài)下(維持其平日的駕駛習(xí)慣)操縱汽車沿道路行進(jìn)，連續(xù)采集汽車的運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)，包括軌跡、速度、加速度、姿態(tài)以及周圍環(huán)境，如圖2(a)～(d)，此方法主要是針對(duì)小客車.其中軌跡和速度是用厘米級(jí)精度DGPS獲??；使用微機(jī)械式航姿參考系統(tǒng)(即慣性測量單元IMU)采集加速度和行駛姿態(tài)數(shù)據(jù)；用3個(gè)500萬像素的行車記錄儀分別攝錄正前方、右側(cè)和后方的環(huán)境信息.第2種是路外觀測，主要是針對(duì)大型車，如圖2(e)～(h).先在公路上選取觀測區(qū)段，然后根據(jù)線形特點(diǎn)確定出觀測斷面，在每個(gè)斷面附近設(shè)置1個(gè)觀測點(diǎn)，實(shí)驗(yàn)人員用雷達(dá)測速儀記錄大客車和重型貨車兩種車型駛過該斷面的行駛速度.車輛駛過第1個(gè)斷面時(shí)，此位置的實(shí)驗(yàn)員用對(duì)講機(jī)播報(bào)該車輛的特征，后續(xù)斷面同時(shí)記錄車速并對(duì)該車輛進(jìn)行編號(hào)，以保證同一車輛駛過各個(gè)斷面時(shí)的速度能夠一一對(duì)應(yīng)，即得到數(shù)據(jù){(i,Vpi)|i= 1,2, …,Np}，其中Np為觀測斷面數(shù)量，Vpi為某輛車在斷面i的速度觀測值，然后計(jì)算相鄰斷面i～i-1之間的平均加(減)速度，計(jì)算公式為

式中Lpi為斷面i與斷面i-1之間的行駛距離.然后在大于零的各axi中選出最大值作為峰值加速度，再從小于零的各個(gè)axi中選出最小值作為峰值減速度.需要說明的是，由于小客車是用航姿參考系統(tǒng)連續(xù)記錄汽車軸向加速度，采樣頻率為10Hz，試驗(yàn)過程中每個(gè)彎道可以采集100個(gè)以上的數(shù)據(jù)點(diǎn)，而大型車是用路外觀測法，根據(jù)觀測斷面的速度和間距計(jì)算出加速度值，每個(gè)彎道7個(gè)觀測斷面.小客車由于采樣點(diǎn)密集，能夠捕捉到加速度的峰值，而大型車的加速度計(jì)算結(jié)果是相鄰兩個(gè)觀測斷面之間的平均值，因此在幅值上要低于兩斷面之間的峰值.

圖2 山區(qū)道路的汽車軸向加速度采集

1.3 試驗(yàn)車輛以及被試駕駛員

開展路上連續(xù)行駛實(shí)驗(yàn)時(shí)，實(shí)驗(yàn)用車為三菱勁炫(2.0 L，自動(dòng)四驅(qū)，4座)、別克陸尊(2.4 L，7座)、豐田海獅(2.7 L手動(dòng)版)、海獅改裝版(2.7 L手動(dòng)改裝版9座).共有16名技術(shù)熟練的駕駛員參與本項(xiàng)實(shí)驗(yàn)，每人的實(shí)際駕齡均在2～31 a之間，平均駕齡13.9 a，年齡在22～59歲之間，平均年齡38.2歲.每個(gè)測試路段配備3～4名被試駕駛員，每名駕駛員以平日的自然駕駛習(xí)慣往返行駛1次，同時(shí)，在行駛過程中車上實(shí)驗(yàn)人員不對(duì)駕駛員發(fā)出指令或者進(jìn)行任何提示.

2 小客車加(減)速度的分布特征

在很多運(yùn)行速度模型中，加(減)速度常被簡化成一個(gè)固定值，國外文獻(xiàn)大都是將加、減速度統(tǒng)一設(shè)置成0.85 m/s2(針對(duì)雙車道公路的小客車)，我國公路項(xiàng)目安全性評(píng)價(jià)規(guī)范[24]給出的是一個(gè)取值區(qū)間，即小客車的加、減速度為0.15～0.5 m/s2，大貨車的為0.2～0.25 m/s2，也是假設(shè)汽車的加速特性與減速特性相同.

為了得到能夠適應(yīng)我國山區(qū)道路條件、汽車運(yùn)行特性以及駕駛行為特征的汽車加(減)速度值，本文對(duì)車載航姿參考系統(tǒng)輸出的縱向加速度連續(xù)數(shù)據(jù)曲線(路上實(shí)驗(yàn))，先進(jìn)行平滑濾波處理，去掉信號(hào)噪聲和毛刺，然后設(shè)計(jì)了峰值提取算法，得到汽車駛?cè)肫角€時(shí)的減速度峰值和駛出曲線時(shí)的加速度峰值；之后按加速、減速分別匯總并排序，得到數(shù)據(jù){(j,axj)|j=1,2,…,N}和{(i,abi)|i=1,2,…,M}，其中axj和abi分別為峰值加速度和峰值減速度，N、M分別為加、減速度峰值的個(gè)數(shù)；最后得到每一款試驗(yàn)車型的加(減)速度累積頻率曲線.

圖3(a)和3(b)分別給出了各實(shí)驗(yàn)車型的加、減速度的累積頻率曲線，同時(shí)對(duì)85th、90th和95th等特征百分位進(jìn)行了標(biāo)注.從圖中可以觀察到幾個(gè)明顯的特征：1)汽車減速度的最大值要比加速度高一倍左右，差異非常顯著，這是由于汽車的制動(dòng)減速度是由路面附著系數(shù)f來決定，其峰值可以接近甚至達(dá)到f·g，這里g為重力加速度，而加速度在良好路面條件下是由發(fā)動(dòng)機(jī)扭矩和傳動(dòng)/驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)來決定，在目前的技術(shù)條件下，小客車的加速度要明顯低于減速度，因此現(xiàn)有的一些研究和規(guī)范對(duì)加、減速度不加區(qū)分的做法顯然是不合理的.2)累積頻率曲線的斜率突變點(diǎn)并不是之前一直認(rèn)為的85th百分位，而是臨近95th百分位，由于現(xiàn)行運(yùn)行速度設(shè)計(jì)方法的核心理念是以85th百分位(曲線斜率發(fā)生突變的百分位)的駕駛行為來控制道路幾何設(shè)計(jì)，因此根據(jù)本文結(jié)果需要對(duì)其進(jìn)行修正.3)不同車型之間的加(減)速度幅值存在一定的差異，比較圖3(a)和3(b)能發(fā)現(xiàn)加速度幅值高的車型其減速度幅值也高，單就加速度而言，除了座位數(shù)較多的豐田海獅之外(比功率偏低)，其他3款車型的85th百分位加速度

值都在1m/s2之上，85th百分位減速度值更高，因此一些文獻(xiàn)將加、減速度簡化成0.85m/s2顯然不符合雙車道公路的實(shí)際情況.

(a) 行車加速度

(b) 制動(dòng)減速度

從累積頻率曲線的數(shù)據(jù)中提取出50th、85th、90th、95th百分位特征值和最大值，同時(shí)計(jì)算出均值，見表2.表中的特征分位值可以用于山區(qū)公路運(yùn)行速度預(yù)測模型中的小客車加、減速度值標(biāo)定，在標(biāo)定時(shí)可以根據(jù)道路條件和車型進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整；表中的最大值可用于汽車行駛仿真中邊界條件的設(shè)定.

表2 小型車的加(減)速度的統(tǒng)計(jì)值

注：I—G212北碚至合川段，別克陸尊；II—G319黔江至秀山段，豐田海獅；III—S102和S205，豐田海獅改裝；IV—S103和S201，三菱勁炫.

3 大型車加(減)速度的分布特性

國外學(xué)者提出的運(yùn)行速度模型幾乎都是針對(duì)小客車，這是由于小客車在歐、美、澳等發(fā)達(dá)國家的公路交通組成中占主要比例，并且行駛速度快，事故后果嚴(yán)重；而大貨車和大客車的駕駛員經(jīng)過極為嚴(yán)格的教育培訓(xùn)，遵守交通法規(guī)的意識(shí)高，事故率非常低.而我國近年來嚴(yán)峻的交通安全形勢(shì)卻表明，大型車輛事故尤其是其導(dǎo)致的重特大群死群傷事故已經(jīng)成為威脅道路用戶生命安全的最突出因素[25]，為此非常有必要建立大型車運(yùn)行速度模型，進(jìn)而檢驗(yàn)大型車輛-路線設(shè)計(jì)之間的協(xié)調(diào)性.

圖4為重載貨車(20 t以上)在雙車道公路上的軸向加速度實(shí)測結(jié)果(路外觀測)，大于零時(shí)為加速度，小于零時(shí)為減速度，從圖4(a)的散點(diǎn)圖中能看到軸向加速度與行駛速度之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系. 圖4(b)為軸向加速度累計(jì)頻率曲線，把減速度取絕對(duì)值后，與加速度累計(jì)頻率曲線疊加在一起后，得到圖4(c)，可以觀察到重型貨車的減速度幅值要略高于加速度.

圖5為用同樣方法得到的大客車(37座以上)軸向加速度結(jié)果，呈現(xiàn)兩個(gè)特點(diǎn)：其一，加、減速度的幅值要比重載貨車高出50%以上，這是由于大客車的載質(zhì)量比大貨車低，具有更大的單位質(zhì)量比功率，因此加速性能和制動(dòng)性能要優(yōu)于重載貨車；其二，加、減速度之間的差別非常小，即針對(duì)大客車這種車型，可以用同一個(gè)值來統(tǒng)一標(biāo)定加、減速度.表3給出了兩種車型的特征分位值、最大值和均值，可用于山區(qū)公路大型車輛運(yùn)行速度模型中加(減)速度值的標(biāo)定，以及大型車輛行駛仿真的邊界條件設(shè)置.

圖4 大貨車的加(減)速度實(shí)測結(jié)果

圖5 大客車的加(減)速度實(shí)測結(jié)果

車輛類型行車加速度/(m·s-2)最大值均值50th85th90th95th行車減速度/(m·s-2)最大值均值50th85th90th95th大型客車1.3960.3420.2300.5840.6271.0751.1870.3540.2800.6900.8451.026載重貨車0.8470.1270.0750.2310.3090.4080.8880.1720.1120.3030.4070.548

4 加(減)速度與道路幾何要素關(guān)系

駕駛員在山區(qū)公路上調(diào)整行駛速度的一個(gè)主要目的是適應(yīng)不斷變化的平面線形曲率，以使行駛速度不超過平曲線尤其是小半徑平曲線的臨界安全速度，且同時(shí)能夠維持一定的行駛舒適性.圖6為S102巫溪至云陽方向其中一小節(jié)具有復(fù)雜線形的連續(xù)彎道路段，圖7為小客車在該路段的行駛速度和軸向加速度變化，從中可以看到每個(gè)彎道的出現(xiàn)都引起了行駛速度的變化，進(jìn)而導(dǎo)致軸向加速度的發(fā)生，因此彎道幾何參數(shù)與軸向加速度之間存在緊密的關(guān)聯(lián)性.

圖6 山區(qū)公路的連續(xù)彎道

(a)行駛速度

(b)軸向加速度

圖8為從小客車路上連續(xù)行駛實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中整理得到的散點(diǎn)圖，從中可以觀察到加(減)速度與彎道半徑之間存在較強(qiáng)的負(fù)相關(guān)性，即彎道半徑越小，車輛進(jìn)彎時(shí)駕駛員采取的制動(dòng)強(qiáng)度越大，同時(shí)出彎時(shí)駕駛員的加速意愿也越強(qiáng)烈.其原因?yàn)榘霃皆叫?，彎道的臨界安全速度越低，進(jìn)彎時(shí)需要駕駛員降低的速度幅值越大，因此減速度值更高；而出彎時(shí)由于彎道通過速度與駕駛員期望速度之間的差值更大，駕駛員往往采用較大的加速度以盡快提高行駛速度.圖中呈現(xiàn)的趨勢(shì)性為建立加(減)速度和半徑R關(guān)系模型提供了合理依據(jù).通過比較不同函數(shù)形式的擬合精度，以下兩式具有較好的效果.

ax=0.429e-0.405R+0.384e-0.001 98R，R2=0.418；

(2)

ab=0.884e-0.284R+0.338e-0.001 52R，R2=0.407.

(3)

圖9給出的是加(減)速度與彎道轉(zhuǎn)角之間的散點(diǎn)數(shù)據(jù)，與彎道半徑的影響正好相反，加(減)速度是隨著彎道轉(zhuǎn)角的增加而增大，即彎道回轉(zhuǎn)角度越大，駕駛員采取的制動(dòng)強(qiáng)度越大，同時(shí)加速出彎的傾向越明顯，這是由于轉(zhuǎn)角越大，彎道給駕駛員帶來的視覺感受是越“急”，同時(shí)轉(zhuǎn)角的增加通常還會(huì)導(dǎo)致行車視距變差，此種情況下駕駛員會(huì)選擇一個(gè)更低的速度來通過彎道，因此減速度值增加. 根據(jù)散點(diǎn)數(shù)據(jù)回歸得到的模型表達(dá)式為ax= -1.11×10-5Δ2+0.004 7Δ+0.013 4，R2=0.435；

(4)ab= -3.32×10-6Δ2+0.004 86Δ+0.212，R2=0.482.

(5)

式(2)～(5)中的ab和ax分別為汽車進(jìn)彎時(shí)的減速度和出彎時(shí)的加速度，R為平曲線半徑，Δ為平曲線轉(zhuǎn)角，以(°)為單位.以上4式可用于山區(qū)雙車道公路運(yùn)行速度模型小客車加、減速度值的計(jì)算和標(biāo)定，進(jìn)而與圓曲線速度模型、直道模型、期望速度模型相互補(bǔ)充，構(gòu)成一個(gè)完整的運(yùn)行速度模型體系.

(a) 減速度-半徑散點(diǎn)圖及模型

(b) 加速度-半徑散點(diǎn)圖及模型

Fig.8Scatterplotofaccelerationanddecelerationversuscurveradiusofpassengercars

(a) 減速度-轉(zhuǎn)角散點(diǎn)圖及模型

(b) 加速度-轉(zhuǎn)角散點(diǎn)圖及模型

Fig.9 Scatter plot of acceleration and deceleration versus curve deflection angle of passenger cars

5 結(jié) 論

1)小客車的減速度幅值要顯著高于加速度，因此將加、減速度簡化成同一個(gè)值顯然不合理，應(yīng)該分別進(jìn)行標(biāo)定，并且現(xiàn)有文獻(xiàn)的標(biāo)定值明顯偏低.

2)加(減)速度累積頻率曲線的斜率突變點(diǎn)都不是發(fā)生在85th百分位，而是出現(xiàn)在臨近95th的某一點(diǎn)，因此應(yīng)重新考慮85th百分位的使用意義.

3)大客車的加、減速度幅值非常接近，而重載貨車的減速度要明顯大于加速度；同時(shí)，重載貨車的加(減)速度值要雙雙低于大型客車.

4)小客車加(減)速度與彎道半徑之間呈負(fù)相關(guān)，而與彎道轉(zhuǎn)角正相關(guān)，本文根據(jù)散點(diǎn)數(shù)據(jù)分別建立了加(減)速度-半徑模型和加(減)速度-轉(zhuǎn)角模型.

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(編輯 魏希柱)

Calibrating of acceleration and deceleration rate for the operating speed prediction models of two-lane roads in a mountainous area

XU Jin1, YANG Kui2, LUO Xiao1, WANG Xu1, SHAO Yiming1, PENG Jinshuan1,3

(1.College of Traffic and Transportation, Chongqing Jiaotong University, Chongqing 400074, China;2.School of Traffic and Logistics, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, China; 3.Key Laboratory for Automotive Transportation Safety Enhancement Technology of the Ministry of Communication, Xi’an 710004, China)

To determine the acceleration and deceleration rate for the operating speed prediction model, the continuously driving tests of passenger car, bus, and heavy trucks were carried out on two-lane roads in a mountainous area. Longitudinal acceleration of vehicles was collected, and the cumulative frequency curves of peak acceleration and deceleration rate were analyzed. The statistical distribution and the eigenvalues of acceleration (ax)anddeceleration(ab)wereobtained,andthemodelsofaxandabwithroadgeometryparametersasindependentvariableswereestablished.Theresultsshowthat:duetothatthemagnitudeofabofpassengercarsisabouttwicehigherthanax,theaxandabcouldnotbesimplifiedtoasamefixedvalue.Slopebreakpointofcumulativefrequencycurveofaxandabdoesnotappearsonthe85thpercentilebutnearthe95thpercentile.Theaxandaboflargebusesdisplayverycloseamplitude,andabofheavy-dutytrucksissignificantlygreaterthanax.axandabofheavy-dutytrucksarelowerthanlargebuses’.Thereisanegativecorrelationbetweenlongitudinalaccelerationofpassengercarandcurveradius,andapositivecorrelationwithcurvedeflectionangle.

operating speed; natural driving; acceleration; deceleration; longitudinal acceleration; axial acceleration

10.11918/j.issn.0367-6234.2017.03.029

2015-10-20

交通運(yùn)輸部應(yīng)用基礎(chǔ)研究項(xiàng)目(2015319814050)；重慶市科技計(jì)劃項(xiàng)目(cstc2014jcyjA30024)；汽車運(yùn)輸安全保障技術(shù)交通行業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放課題(2014G1502015)

徐 進(jìn)(1977—)，男，博士，副教授

徐 進(jìn), yhnl_996699@163.com

U491

A

0367-6234(2017)03-0181-08