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        交叉口混合交通流跟馳行為研究

        2020-03-07 05:33:11陳諾許超然郭季
        汽車(chē)實(shí)用技術(shù) 2020年3期
        關(guān)鍵詞:信號(hào)燈交通流交叉口

        陳諾 許超然 郭季

        摘 要:為了研究機(jī)動(dòng)車(chē)流和非機(jī)動(dòng)車(chē)流在交叉口交通信號(hào)燈影響下的過(guò)街跟馳情況,文章對(duì)西安市南稍門(mén)十字以及小寨十字進(jìn)行了觀測(cè)與記錄,采用錄制視頻的方式,觀測(cè)了在一個(gè)交通信號(hào)燈周期內(nèi)車(chē)流的過(guò)街跟馳情況,采集并分析數(shù)據(jù)后,針對(duì)機(jī)動(dòng)車(chē)流的跟馳行為構(gòu)建了基于安全距離的跟馳模型,通過(guò)分析可以看出,在交叉口處機(jī)動(dòng)車(chē)和非機(jī)動(dòng)車(chē)過(guò)街行為受行人和機(jī)動(dòng)車(chē)流影響較大,轉(zhuǎn)向車(chē)流與直行的車(chē)流也會(huì)互相影響。

        關(guān)鍵詞:交叉口;機(jī)動(dòng)車(chē);非機(jī)動(dòng)車(chē);跟馳行為

        中圖分類(lèi)號(hào):U4691.2+33? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A? 文章編號(hào):1671-7988(2020)03-234-03

        前言

        隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展,我國(guó)車(chē)輛保有量逐年攀升,近年來(lái)各地政府出臺(tái)多項(xiàng)政策鼓勵(lì)綠色出行,其中非機(jī)動(dòng)車(chē)出行作為一種綠色低碳的出行方式,有效緩解了交通污染問(wèn)題。但隨著各類(lèi)非機(jī)動(dòng)車(chē)的推廣,城市道路上存在著大量的自行車(chē)、電動(dòng)自行車(chē)、三輪車(chē)、架子車(chē)等非機(jī)動(dòng)車(chē),在無(wú)機(jī)非硬隔離或無(wú)交警執(zhí)勤的路口,非機(jī)動(dòng)車(chē)騎行者常常存在占用機(jī)動(dòng)車(chē)道或越線排隊(duì)的不規(guī)范行為[1]。

        在這樣的交通背景下,非機(jī)動(dòng)車(chē)與機(jī)動(dòng)車(chē)之間的交通沖突,加劇了交通擁堵,導(dǎo)致了交通事故頻發(fā),嚴(yán)重威脅了居民的財(cái)產(chǎn)安全和人身安全。本文對(duì)城市道路中的交叉口混合交通流跟馳行為特性進(jìn)行研究和分析,以此來(lái)減少跟馳行為引發(fā)的交通事故,提高道路的通行能力和服務(wù)水平,從而進(jìn)一步完善城市道路交叉口的交通安全。

        1 跟馳模型

        1.1 跟馳模型的介紹

        車(chē)輛跟馳模型對(duì)研究微觀交通流非線性特性,解決擁堵、安全等問(wèn)題具有重要意義。Reuschel和Pipes[2]首創(chuàng)以解析方法研究車(chē)輛跟馳問(wèn)題[3]。Bando等提出了基于當(dāng)前車(chē)間距的優(yōu)化速度模型[4],該模型能夠模擬實(shí)際交通流中各種非線性現(xiàn)象。Helbing等通過(guò)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)并進(jìn)行仿真分析,發(fā)現(xiàn)跟馳車(chē)在靠近前方車(chē)輛時(shí)會(huì)產(chǎn)生不切實(shí)際的加速度,進(jìn)而提出了廣義力模型,后來(lái)不斷涌現(xiàn)優(yōu)化速度差模型和考慮前后車(chē)效應(yīng)及記憶效應(yīng)的等從各種角度進(jìn)行優(yōu)化的模型。目前尚未發(fā)現(xiàn)較為成熟的關(guān)于車(chē)輛跟馳模型在信號(hào)交叉口混合交通流的適應(yīng)性驗(yàn)證方面的研究。

        1.2 跟馳模型的分析

        1.2.1 非機(jī)動(dòng)車(chē)跟馳模型及思路

        不同燈色的信號(hào)燈對(duì)非機(jī)動(dòng)車(chē)的跟馳行為有著不同程度的影響。當(dāng)信號(hào)燈的燈色為紅色和黃色時(shí),車(chē)輛將采取一定的制動(dòng)措施,此時(shí)跟馳車(chē)輛受到被跟馳車(chē)輛的信號(hào)燈的共同刺激作用。此次主要考慮當(dāng)交叉口的信號(hào)燈為紅燈和黃燈時(shí)的情況。在信號(hào)燈為紅燈或者黃燈時(shí),采用刺激-反應(yīng)模型。

        式中:t為被跟馳車(chē)輛采取加減速行為時(shí)的時(shí)刻;T為反應(yīng)時(shí)間;a(t+T)為跟馳車(chē)輛在t + T 時(shí)刻的加速度;vn(t)為被跟馳車(chē)輛在t 時(shí)刻的速度;vn+1(t)為跟馳車(chē)輛在t 時(shí)刻的速度;μ為跟馳車(chē)輛駕駛員的反應(yīng)靈敏度。

        1.2.2 機(jī)動(dòng)車(chē)跟馳模型及思路

        本文主要研究地點(diǎn)為城市道路交叉口,道路交叉口是事故的高發(fā)地,而事故的常見(jiàn)原因是前后車(chē)的安全距離過(guò)小,所以本文重點(diǎn)研究跟馳模型中的安全距離模型。采用的安全距離模型是Kometani提出的,其表達(dá)式如下:

        上述模型都是基于簡(jiǎn)單的牛頓運(yùn)動(dòng)學(xué)公式所推導(dǎo)得到的車(chē)輛速度與車(chē)頭間距及車(chē)身長(zhǎng)度之間的關(guān)系,具有明確的物理意義。

        2 機(jī)動(dòng)車(chē)流跟馳模型及數(shù)據(jù)采集

        2.1 數(shù)據(jù)采集

        通過(guò)秒表和米尺及攝像機(jī)、雷達(dá)測(cè)速器等試驗(yàn)儀器測(cè)得50組數(shù)據(jù),包括前車(chē)速度,后車(chē)速度以及兩車(chē)距離。

        2.2 模型的建立

        運(yùn)用SPSS軟件對(duì)模型進(jìn)行參數(shù)的標(biāo)定,處理數(shù)據(jù)如下:

        3 非機(jī)動(dòng)車(chē)交通流分析及數(shù)據(jù)采集

        3.1 非機(jī)動(dòng)車(chē)交通流特性

        對(duì)非機(jī)動(dòng)車(chē)交通流的速度、密度等參數(shù)進(jìn)行觀測(cè)[5]。有如下一些特點(diǎn):

        (1)流動(dòng)性:非機(jī)動(dòng)車(chē)流的流動(dòng)行駛,常用流量、密度和速度等描述非機(jī)動(dòng)車(chē)流。

        (2)行為性:?jiǎn)屋v非機(jī)動(dòng)車(chē)都是由人驅(qū)動(dòng)控制的,所以就不可避免地滲透了人的某種行為現(xiàn)象在其中。

        (3)連續(xù)性:對(duì)于非機(jī)動(dòng)車(chē)車(chē)流來(lái)講也可以相對(duì)地把它看作連續(xù)介質(zhì),常用非機(jī)動(dòng)車(chē)流的連續(xù)性假設(shè)解決實(shí)際問(wèn)題。

        (4)壓縮性:非機(jī)動(dòng)車(chē)流的密度是可以變化的,就形成了事實(shí)上的可壓縮性。

        3.2 非機(jī)動(dòng)車(chē)交通流的時(shí)間特性

        根據(jù)調(diào)查資料分析,在早晨上班高峰小時(shí)非機(jī)動(dòng)車(chē)出行人次約占其全日出行總?cè)舜蔚?0%~25%,而22:30~5:30八小時(shí)流量超不出全天流量的5%。上、下午均出現(xiàn)高峰,顯然這兩個(gè)高峰均是由上下班(工作出行)形成的,由于非機(jī)動(dòng)車(chē)行駛速度較機(jī)動(dòng)車(chē)慢,形成了高峰在早晨往往比機(jī)動(dòng)車(chē)高峰超前15~30min,城市規(guī)模越大,超前就越多,而晚高峰則比機(jī)動(dòng)車(chē)的晚高峰要晚。

        3.3 數(shù)據(jù)的收集與分析

        本次研究所采用的數(shù)據(jù)采集方法是人工觀測(cè)法,選取的交叉口為南稍門(mén)十字交叉口以及小寨十字交叉口。通過(guò)錄像記錄了該兩個(gè)交叉口某時(shí)刻該路口非機(jī)動(dòng)車(chē)的跟馳行為。下表為交叉口非機(jī)動(dòng)車(chē)交通量匯總表。

        通過(guò)對(duì)非機(jī)動(dòng)車(chē)在交叉口的運(yùn)行狀況分析,造成交叉口內(nèi)沖突加劇的主要原因非機(jī)動(dòng)和機(jī)動(dòng)車(chē)混合行駛且相互干擾,以及行人的干擾。機(jī)動(dòng)車(chē)在交叉口對(duì)非機(jī)動(dòng)車(chē)流也產(chǎn)生了一定的影響[6],這些影響主要是:非機(jī)動(dòng)車(chē)行駛速度較低,需要更長(zhǎng)的行程時(shí)間;非機(jī)動(dòng)車(chē)起動(dòng)較快,往往搶行與直行車(chē)形成沖突點(diǎn);綠燈初亮?xí)r,成團(tuán)的非機(jī)動(dòng)車(chē)駛出和綠中期路口內(nèi)停留的左轉(zhuǎn)非機(jī)動(dòng)車(chē)造成對(duì)機(jī)動(dòng)車(chē)的側(cè)向擠壓。

        因此,解決沖突是非機(jī)動(dòng)車(chē)交通交叉口優(yōu)化設(shè)計(jì)的主要方法,其次,在交叉口處,由于交通信號(hào)燈的影響,非機(jī)動(dòng)車(chē)也是要經(jīng)歷制動(dòng)與再啟動(dòng)的過(guò)程。但是在啟動(dòng)時(shí),行人會(huì)對(duì)其跟馳行為有一定的影響。

        例如小寨十字交叉口情況,交通信號(hào)燈和行人的影響較大。非機(jī)動(dòng)車(chē)的車(chē)頭間距大約為兩米左右,同時(shí)在交叉口處非機(jī)動(dòng)車(chē)的轉(zhuǎn)向十分頻繁,也對(duì)跟馳行為有一定的影響。對(duì)小寨十字交叉路口進(jìn)一步分析,觀測(cè)非機(jī)動(dòng)車(chē)在一個(gè)信號(hào)周期內(nèi)的排隊(duì)現(xiàn)象,得到如下數(shù)據(jù):

        由上表可以看出,信號(hào)交叉口的延誤程度和排隊(duì)長(zhǎng)度主要取決于車(chē)輛的到達(dá)率和交叉口的通行能力。在一般情況下,交叉口的到達(dá)率和交叉口通行能力都隨時(shí)間而變化的。

        5 結(jié)論

        對(duì)于不同的交通影響參數(shù),得到的模型參數(shù)會(huì)有所不同,本文機(jī)動(dòng)車(chē)交通流跟馳模型基于城市道路信號(hào)交叉口混合交通流的交通條件進(jìn)行模型的標(biāo)定。對(duì)于其他的交通狀況條件,有待進(jìn)一步的研究分析。

        非機(jī)動(dòng)車(chē)和機(jī)動(dòng)車(chē)在交叉口內(nèi)共同行駛以致相互干擾,綠燈亮?xí)r,由于非機(jī)動(dòng)車(chē)啟動(dòng)速度快,行動(dòng)靈活,因此非機(jī)動(dòng)車(chē)搶先駛出停車(chē)線進(jìn)入交叉口,因受到行人過(guò)街的影響,非機(jī)動(dòng)車(chē)行駛速度又較慢,直行車(chē)平均車(chē)頭間距較大,此時(shí)易形成沖突區(qū);黃燈啟亮?xí)r,假設(shè)在黃燈亮的瞬間恰有最后一排非機(jī)動(dòng)車(chē)和最后一輛機(jī)動(dòng)車(chē)駛過(guò)停車(chē)線,并繼續(xù)行駛,由于機(jī)動(dòng)車(chē)的速度較快,將先通過(guò)與側(cè)向交通的沖突區(qū),非機(jī)動(dòng)車(chē)后通過(guò)。如果這時(shí)側(cè)向已經(jīng)放行,就可能再次發(fā)生沖突[7]。

        此次的研究還有很多不足,由于設(shè)備限制,車(chē)速與車(chē)數(shù)測(cè)量均存在一定誤差;機(jī)動(dòng)車(chē)流與非機(jī)動(dòng)車(chē)流的相互影響的定量關(guān)系有待進(jìn)一步研究。

        參考文獻(xiàn)

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