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        基于人均延誤的交叉口信號(hào)配時(shí)優(yōu)化

        2021-12-07 05:59:00賈庭勇
        公路交通科技 2021年11期
        關(guān)鍵詞:過街左轉(zhuǎn)綠燈

        李 娟,賈庭勇,2

        (1.西南交通大學(xué) 交通運(yùn)輸與物流學(xué)院,四川 成都 611756;2. 西南交通大學(xué) 綜合交通運(yùn)輸智能化國家地方聯(lián)合工程實(shí)驗(yàn)室,四川 成都 611756)

        0 引言

        早期的交叉口信號(hào)配時(shí)方法僅以機(jī)動(dòng)車為研究對象,通過建立使機(jī)動(dòng)車車均延誤最小、停車次數(shù)最少或保證綠燈時(shí)期車輛全部駛出進(jìn)口道為目標(biāo)的模型對信號(hào)控制方案進(jìn)行設(shè)計(jì),典型的模型包括Webster配時(shí)法[1]、ARRB法[2]和HCM(2010)[3]。此類方法將所有機(jī)動(dòng)車等同看待,無法體現(xiàn)大客車載客多的特性[4]。鑒于此,相關(guān)學(xué)者從人均延誤角度提出信號(hào)配時(shí)優(yōu)化模型,引入機(jī)動(dòng)車乘客數(shù)作為修正參數(shù),消除了不同類型機(jī)動(dòng)車載客率的差異性[5-7],但上述研究均未涉及到非機(jī)動(dòng)車和行人。

        在信號(hào)控制交叉口,機(jī)非混合行駛常常造成交叉口通行秩序混亂,影響了交叉口的通行效率和安全[8-9]。為此,相關(guān)學(xué)者對混合交通流環(huán)境下機(jī)非運(yùn)行特性及相互沖突情況進(jìn)行了深入研究:蔣海峰[10]在其博士論文中詳細(xì)研究了混合交通流的干擾機(jī)理問題;景春光等[11]根據(jù)交叉口機(jī)非沖突情況,提出了非機(jī)動(dòng)車提前截止時(shí)間和臨界流量計(jì)算模型[11];但上述研究只是將非機(jī)動(dòng)車和行人當(dāng)作干擾因素進(jìn)行考慮,未從整體上對機(jī)非混合條件下的信號(hào)控制作優(yōu)化研究。陳小紅等[12]、王雪元[13]將非機(jī)動(dòng)車和行人統(tǒng)一看作慢行交通,在混合交通條件下對交叉口進(jìn)行信號(hào)配時(shí)優(yōu)化研究,但前者在慢行延誤計(jì)算時(shí)未對不同轉(zhuǎn)向交通流作區(qū)分,后者雖詳細(xì)推導(dǎo)了不同轉(zhuǎn)向慢行交通的延誤計(jì)算方式,但其研究僅針對2次過街模式,未涉及到四相位交叉口左轉(zhuǎn)非機(jī)動(dòng)車可以采取1次過街的組織模式。非機(jī)動(dòng)車采用不同過街模式對交叉口會(huì)產(chǎn)生不同的影響,目前尚沒有明確統(tǒng)一規(guī)定左轉(zhuǎn)非機(jī)動(dòng)車采用何種模式過街。楊曉光、陳曉明等[14-15]根據(jù)非機(jī)動(dòng)車的不同過街模式,分別建立了非機(jī)動(dòng)車影響下的機(jī)動(dòng)車通行能力模型,分析不同交通條件下非機(jī)動(dòng)車采用不同過街模式對交叉口通行效率的影響,但均未對信號(hào)配時(shí)情況進(jìn)行研究;趙亞杰[16]針對非機(jī)動(dòng)車在不同過街模式下分別做了信號(hào)配時(shí)優(yōu)化對比分析,但其配時(shí)模型未區(qū)分不同交通方式之間載客率的差異性。

        綜上,國外學(xué)者關(guān)于交叉口信號(hào)配時(shí)主要針對機(jī)動(dòng)車進(jìn)行研究,非機(jī)動(dòng)車和行人往往只作為干擾因素對模型進(jìn)行修正,對于非機(jī)動(dòng)車不同過街模式以及不同交通方式的差異性考慮不足。因此,本研究將機(jī)動(dòng)車、非機(jī)動(dòng)車和行人作為研究對象,并以交叉口人均延誤最小為優(yōu)化目標(biāo),對非機(jī)動(dòng)車不同過街模式分別建模進(jìn)行信號(hào)配時(shí)優(yōu)化。最后,以實(shí)際交叉口數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行測算,對比分析交叉口在不同交通條件下非機(jī)動(dòng)車采用不同過街模式的綜合運(yùn)行效果,為相關(guān)交叉口的交通組織與管控提供參考。

        1 信號(hào)配時(shí)優(yōu)化模型

        1.1 優(yōu)化目標(biāo)

        平面交叉口的通行延誤直接反映了交叉口的通行效率,同時(shí)也間接反映了交叉口的通行能力和交通擁擠狀況。研究表明,非飽和交通狀態(tài)下,信號(hào)交叉口延誤主要包括信號(hào)延誤、沖突延誤和繞行延誤[13]。其中,信號(hào)延誤是由于信號(hào)燈交替變換而產(chǎn)生的;沖突延誤是由于不同流向交通流相互交叉,導(dǎo)致部分交通流減速讓行而產(chǎn)生的,以左轉(zhuǎn)交通流造成的沖突最為顯著;繞行延誤主要針對左轉(zhuǎn)行人和非機(jī)動(dòng)車,由于兩次直行實(shí)現(xiàn)左轉(zhuǎn)而增加過街距離,從而產(chǎn)生繞行延誤。本研究以典型四相位交叉口為研究對象,其左轉(zhuǎn)交通流有專用相位,沖突延誤可忽略不計(jì)。因此,機(jī)動(dòng)車延誤主要考慮信號(hào)延誤部分,非機(jī)動(dòng)車和行人延誤考慮信號(hào)延誤和繞行延誤。

        1.1.1 機(jī)動(dòng)車延誤

        機(jī)動(dòng)車通行延誤參考HCM2010中的延誤計(jì)算模型[3],此模型適用于車道組飽和度X低于1的交叉口。HCM法在計(jì)算延誤時(shí)將交叉口進(jìn)行了車道組劃分,基于車道組的延誤計(jì)算模型為:

        (1)

        (2)

        dj=d1(PF)+d2,

        (3)

        一個(gè)周期內(nèi)進(jìn)口道A總延誤dA及交叉口總延誤DV分別為:

        (4)

        (5)

        1.1.2 非機(jī)動(dòng)車延誤

        為方便討論,在計(jì)算非機(jī)動(dòng)車延誤時(shí)作如下假設(shè):(1)非機(jī)動(dòng)車到達(dá)服從均勻分布;(2)在進(jìn)口道等候綠燈的非機(jī)動(dòng)車,在獲得綠燈信號(hào)時(shí),所有非機(jī)動(dòng)車同時(shí)過街;(3)非機(jī)動(dòng)車在每個(gè)周期內(nèi)能全部放行完,無跨越周期等候的非機(jī)動(dòng)車。非機(jī)動(dòng)車在不同過街模式下其通行延誤不同,下面分別進(jìn)行分析。

        1.1.2.1 一次過街模式

        四相位信號(hào)控制交叉口非機(jī)動(dòng)車采用1次過街模式時(shí),非機(jī)動(dòng)車通行規(guī)則同機(jī)動(dòng)車,不同流向的非機(jī)動(dòng)車延誤均為1次等待綠燈的延誤。由于非機(jī)動(dòng)車均勻到達(dá),故可得相位i非機(jī)動(dòng)車的平均信號(hào)延誤和一個(gè)周期內(nèi)總延誤[3]分別為:

        (6)

        (7)

        式中,C為信號(hào)周期;gi為第i相位綠燈時(shí)間;n為相位數(shù);λbi為第i相位非機(jī)動(dòng)車實(shí)際流率之和。

        1.1.2.2 二次過街模式

        (1)信號(hào)延誤

        圖1 非機(jī)動(dòng)車流向Fig.1 Directions of non-motor vehicle volumes

        由于2次過街模式下直行非機(jī)動(dòng)車和行人依然只有1次穿越街道的過程,故其延誤計(jì)算方式同1次過街模式,而不同時(shí)刻到達(dá)的左轉(zhuǎn)非機(jī)動(dòng)車需要分別討論。典型四相位交叉口的信號(hào)相位方案為南北直行+南北左轉(zhuǎn)+東西直行+東西左轉(zhuǎn),分別記為相位i=1,2,3,4。以南進(jìn)口左轉(zhuǎn)非機(jī)動(dòng)車為例,其選擇初始過街方向(順行方向1或逆行方向2)的概率和該方向的優(yōu)先通行時(shí)間成正比,此處某方向的優(yōu)先通行時(shí)間為另一方向直行綠燈結(jié)束至本方向直行綠燈結(jié)束之間的時(shí)間段,如圖2所示,g1和g2分別為兩個(gè)方向的直行綠燈時(shí)間,t2即為方向2的優(yōu)先通行時(shí)間。

        圖2 優(yōu)先通行時(shí)間示意圖Fig.2 Schematic diagram of priority transit time

        Ajj

        (8)

        選擇順行方向的左轉(zhuǎn)非機(jī)動(dòng)車中延誤最大和最小的車輛分別為第1輛車和最后1輛車,延誤值分別為:

        (9)

        (10)

        式中,gi為該進(jìn)口道直行相位綠燈時(shí)間;gi+1為其下一相位綠燈時(shí)間,當(dāng)i=4時(shí),令i+1=1;I為綠燈間隔時(shí)間;l1為順行方向街道的寬度;vb為非機(jī)動(dòng)車過街速度。

        根據(jù)式(9)和(10),選擇順行方向的左轉(zhuǎn)非機(jī)動(dòng)車平均信號(hào)延誤為:

        (11)

        同理,選擇逆行方向的左轉(zhuǎn)非機(jī)動(dòng)車平均信號(hào)延誤為:

        (12)

        式中l(wèi)2為逆行方向街道的寬度。

        (13)

        (14)

        可得交叉口2次過街模式下非機(jī)動(dòng)車1個(gè)周期內(nèi)信號(hào)延誤為:

        (15)

        (2)繞行延誤

        左轉(zhuǎn)非機(jī)動(dòng)車2次過街模式下存在2次直行過街過程,相比于1次過街模式存在因繞行而產(chǎn)生的繞行延誤,假設(shè)1次過街模式下左轉(zhuǎn)非機(jī)動(dòng)車的軌跡為對角線,從而左轉(zhuǎn)非機(jī)動(dòng)車1個(gè)周期內(nèi)交叉口總繞行延誤DBb為:

        (16)

        式中λbl為交叉口左轉(zhuǎn)非機(jī)動(dòng)車到達(dá)率之和。

        綜上,四相位交叉口非機(jī)動(dòng)車總延誤可表示為:

        DB=γDB1+(1-γ)(DB2+DBb),

        (17)

        式中,γ取0或1,γ取1時(shí)代表非機(jī)動(dòng)車采用1次過街模式,反之為2次過街模式。

        1.1.3 行人通行延誤

        行人在通行特性及習(xí)慣上跟非機(jī)動(dòng)車有很大的相似性,在沒有行人專用道及專用相位時(shí),一般認(rèn)為左轉(zhuǎn)行人遵循2次過街規(guī)則。因此,本研究行人延誤參考非機(jī)動(dòng)車2次過街模式下的計(jì)算方法,則進(jìn)口道A1個(gè)周期內(nèi)選擇方向j(j=1,2)的左轉(zhuǎn)行人數(shù)為:

        (18)

        各進(jìn)口道選擇順行和逆行的左轉(zhuǎn)行人平均延誤分別為:

        (19)

        (20)

        式中vp為行人過街速度。

        (21)

        (22)

        可得交叉口2次過街模式下行人1個(gè)周期內(nèi)信號(hào)延誤為:

        (23)

        行人繞行延誤為:

        (24)

        式中λPl交叉口左轉(zhuǎn)行人到達(dá)率之和。

        從而交叉口行人總延誤為:

        DP=DPS+DPB。

        (25)

        1.1.4 人均延誤指標(biāo)

        根據(jù)不同類型車輛的平均載客率可求得整個(gè)交叉口的人總延誤,再除以1個(gè)周期內(nèi)通過的總?cè)藬?shù)可得交叉口的人均延誤為:

        (26)

        1.2 約束條件

        (1)信號(hào)周期C

        在一定的道路條件下,信號(hào)控制交叉口周期時(shí)長越長,一定時(shí)間內(nèi)相位切換次數(shù)就越少,從而損失時(shí)間也越少,交叉口的通行能力越大,但通行延誤及排隊(duì)長度等也隨信號(hào)周期的增加而增大。因此,周期時(shí)長不宜過大,此處取最大周期時(shí)長為200 s,最短周期由最小綠燈時(shí)間等參數(shù)決定。

        (2)最小綠燈時(shí)間gmin

        直行相位最小綠燈時(shí)長應(yīng)大于行人過街最短時(shí)間,可按式(27)計(jì)算[17]:

        (27)

        另外,非機(jī)動(dòng)車1次過街模式下,左轉(zhuǎn)相位綠燈時(shí)間應(yīng)大于非機(jī)動(dòng)車過街時(shí)間,其計(jì)算式如下:

        (28)

        (3)飽和度α

        交叉口飽和度α取值范圍設(shè)定為(0.7~0.9)。理由是:當(dāng)交叉口處于欠飽和狀態(tài)(α<0.7)時(shí),通行能力遠(yuǎn)大于交通需求,交叉口運(yùn)行通暢,進(jìn)行信號(hào)配時(shí)優(yōu)化的效果不明顯;當(dāng)交叉口處于過飽和狀態(tài)(α>0.9)時(shí),交叉口車流狀態(tài)極不穩(wěn)定,容易造成大面積阻塞,采用信號(hào)配時(shí)優(yōu)化往往不能得到理想效果。

        1.3 優(yōu)化模型

        本研究信號(hào)配時(shí)優(yōu)化模型如下:

        (29)

        1.4 求解算法

        上述配時(shí)優(yōu)化模型是在給定約束條件下計(jì)算各相位綠燈時(shí)長,從而使整個(gè)交叉口的人均延誤最小,而粒子群(Particle Swarm Optimization, PSO)算法正是一類非確定的全局最優(yōu)型算法[18],鑒于其不依賴于問題本身數(shù)學(xué)性質(zhì),且具有良好的全局搜索能力和穩(wěn)健性,本研究采用PSO算法對模型進(jìn)行求解。PSO算法的粒子速度和位置更新公式為:

        vid(t+1)=ωvid(t)+c1r1[Pid(t)-Xid(t)]+

        c2r2[Pgd-Xid(t)],

        (30)

        Xid(t+1)=Xid(t)+vid(t),

        (31)

        式中,vid(t),Xid(t)分別為第t代粒子第i個(gè)變量速度和位置的第d維,其中,vmin≤vid≤vmax,vmin、vmax為粒子速度最值;Pid(t)為第t代粒子第i個(gè)變量個(gè)體極值的第d維;Pgd為全局最優(yōu)解的第d維;r1,r2是屬于[0,1]的隨機(jī)數(shù);c1,c2是加速常數(shù),根據(jù)Huang,c1=c2=2時(shí)可以得到很好的收斂最優(yōu)解。ω為慣性系數(shù),為平衡算法的尋優(yōu)能力,采用魏秀業(yè)等[20]的方法動(dòng)態(tài)選擇慣性系數(shù)對PSO算法進(jìn)行改進(jìn),其調(diào)整公式為:

        (32)

        式中,ωmax,ωmin分別為慣性系數(shù)最大值和最小值,此處分別取1.2和0.2;t為迭代次數(shù),T為最大迭代次數(shù)。

        2 案例分析

        2.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)調(diào)查

        根據(jù)研究對象特點(diǎn),選取成都市一環(huán)路與洗面橋街交叉口進(jìn)行實(shí)例研究。該交叉口一環(huán)路方向交通量較大,洗面橋街左轉(zhuǎn)車輛較多,晚高峰時(shí)期偶爾出現(xiàn)擁堵現(xiàn)象。交叉口渠化及信號(hào)相位示意圖如圖3所示。

        圖3 交叉口示意圖Fig.3 Schematic diagram of intersection

        根據(jù)實(shí)地交通調(diào)查及相關(guān)計(jì)算得到該路口工作日(2020年8月17日,星期一)晚高峰時(shí)段(17:00—18:30)的交通量情況如表1所示。其中,機(jī)動(dòng)車以小客車和大客車為主,其他類型車輛比例很小,此處暫不考慮;行人流量相對較小,且轉(zhuǎn)向比例較為均衡,文中做等比例轉(zhuǎn)向處理。經(jīng)統(tǒng)計(jì),該路口晚高峰時(shí)段小客車平均載客數(shù)為2.2,大客車平均載客數(shù)為13.3,非機(jī)動(dòng)車平均載客數(shù)為1.1。

        表1 交叉口晚高峰時(shí)段交通量Tab.1 Traffic volume at evening peak hours at intersection

        本研究交叉口各車道組飽和流率采用交叉口的實(shí)測數(shù)據(jù)。通過現(xiàn)場拍攝視頻的方式記錄交叉口的通行情況,并通過電腦軟件逐幀處理,測算各車道組的飽和車頭時(shí)距。飽和流率可用下式計(jì)算:

        (33)

        式中h0為飽和車頭時(shí)距。

        剔除異常數(shù)據(jù)后,得各進(jìn)口道不同流向飽和流率見表2,各相位綠燈間隔時(shí)間均取5 s。由于該交叉口非機(jī)動(dòng)車大部分采用2次過街模式,故表中左轉(zhuǎn)非機(jī)動(dòng)車飽和流率參照文獻(xiàn)[21]確定。

        表2 各流向飽和流率 (單位:veh/h)Tab.2 Saturation flow rate in each direction (unit: veh/h)

        2.2 算法求解結(jié)果

        使用軟件MATLAB R2014b(8.4.0)進(jìn)行編程,運(yùn)用改進(jìn)粒子群算法對信號(hào)配時(shí)優(yōu)化模型進(jìn)行求解,相關(guān)參數(shù)設(shè)置如下:最大迭代次數(shù)T設(shè)置為1 000,目標(biāo)函數(shù)自變量為各相位綠燈時(shí)間,因此個(gè)數(shù)為4,粒子速度最值分別為-5和5,初始速度和位置通過隨機(jī)化產(chǎn)生,粒子群規(guī)模M設(shè)置為50,算法達(dá)到最大迭代次數(shù)時(shí)終止。通過MATLAB求解得優(yōu)化模型配時(shí)參數(shù)與傳統(tǒng)webster法配時(shí)及現(xiàn)狀配時(shí)參數(shù)對比見表3。

        表3 優(yōu)化前后信號(hào)配時(shí) (單位:s)Tab.3 Signal timing before and after optimization (unit:s)

        2.3 優(yōu)化結(jié)果評(píng)價(jià)

        將交叉口交通流數(shù)據(jù)及優(yōu)化前后信號(hào)配時(shí)參數(shù)分別代入文中人均延誤模型,計(jì)算交叉口的人均延誤,并和Webster配時(shí)法進(jìn)行對比,如表4所示。從表4中可以看出,本研究的信號(hào)配時(shí)模型的人均延誤比Webster法和實(shí)際信號(hào)配時(shí)分別降低18.3,13.5 s,優(yōu)化比例分別為30%,24%。從非機(jī)動(dòng)車的不同過街模式來看,現(xiàn)有交通條件下,1次過街模式(γ=1)比2次過街模式(γ=0)人均延誤低1.3 s,交叉口非機(jī)動(dòng)車適宜設(shè)置1次過街模式。

        表4 交叉口人均延誤 (單位:s)Tab.4 Delay per capita at intersection(unit: s)

        2.4 靈敏度分析

        為進(jìn)一步研究交叉口在不同流量條件下非機(jī)動(dòng)車兩種左轉(zhuǎn)模式的適用性,保持行人流量不變,通過改變機(jī)動(dòng)車和非機(jī)動(dòng)車左轉(zhuǎn)流量進(jìn)行分析,不同左轉(zhuǎn)流量下人均延誤及相應(yīng)的信號(hào)配時(shí)情況見表5。

        表5 不同左轉(zhuǎn)流量下人均延誤Tab.5 Delay per capita with different left-turn volumes

        根據(jù)表5可得不同左轉(zhuǎn)流量下非機(jī)動(dòng)車兩種過街模式的人均延誤變化情況如圖4所示。

        圖4 不同左轉(zhuǎn)流量下人均延誤Fig.4 Delay per capita with different left-turn volumes

        由圖4可知,當(dāng)左轉(zhuǎn)機(jī)動(dòng)車流量大于400 pcu/h 時(shí),1次過街模式的人均延誤低于2次過街模式,且二者延誤的差值隨左轉(zhuǎn)流量的增大而增大;當(dāng)左轉(zhuǎn)機(jī)動(dòng)車流量小于400 pcu/h時(shí),1次過街模式的人均延誤大于2次過街模式,且二者的差值隨左轉(zhuǎn)流量的減小而增大。當(dāng)左轉(zhuǎn)機(jī)動(dòng)車流量為400 pcu/h,左轉(zhuǎn)非機(jī)動(dòng)車流量大于200 veh/h 時(shí),1次過街模式的延誤小于2次過街模式,且二者的差值隨著左轉(zhuǎn)流量的增大而增大;但當(dāng)左轉(zhuǎn)非機(jī)動(dòng)車流量增大到500輛/h時(shí),1次過街模式的延誤急劇增加,此時(shí)2次過街模式的延誤更小。

        結(jié)合前文分析,造成上述現(xiàn)象的原因是:當(dāng)機(jī)動(dòng)車左轉(zhuǎn)流量大于400 pcu/h時(shí),由于左轉(zhuǎn)非機(jī)動(dòng)車1次過街模式只有1次過街過程,其信號(hào)延誤和繞行延誤都比2次過街模式小。而當(dāng)機(jī)動(dòng)車左轉(zhuǎn)流量小于400 pcu/h時(shí),2次過街模式下交叉口可根據(jù)左轉(zhuǎn)流量對左轉(zhuǎn)綠燈時(shí)間進(jìn)行同步調(diào)整,而1次過街模式由于左轉(zhuǎn)非機(jī)動(dòng)車最短過街時(shí)間限制,無法進(jìn)一步減小綠燈時(shí)間,由此造成交叉口人均延誤高于2次過街模式。另外,當(dāng)左轉(zhuǎn)機(jī)動(dòng)車流量為400 pcu/h,左轉(zhuǎn)非機(jī)動(dòng)車流量增加到500 veh/h時(shí),由于左轉(zhuǎn)相位非機(jī)動(dòng)車的飽和度約束,導(dǎo)致左轉(zhuǎn)綠燈時(shí)間和信號(hào)周期變長,從而交叉口人均延誤顯著增加。

        結(jié)合不同左轉(zhuǎn)流量下的信號(hào)配時(shí)情況可進(jìn)一步求得各關(guān)鍵相位飽和度??梢园l(fā)現(xiàn),當(dāng)機(jī)動(dòng)車左轉(zhuǎn)流量較小時(shí),南北向直行相位的飽和度偏低,綠燈時(shí)間未充分利用,如表6所示。

        表6 南北向直行關(guān)鍵相位飽和度Tab.6 Saturation rates of key phases in north-south straight direction

        結(jié)合交叉口幾何參數(shù)分析,造成此現(xiàn)象的原因是,南北向直行行人過街距離較長,直行相位最短過街時(shí)間限制了信號(hào)配時(shí)的進(jìn)一步優(yōu)化。

        3 結(jié)論

        本研究提出的基于人均延誤的交叉口信號(hào)配時(shí)優(yōu)化模型,綜合考慮了交叉口所有交通參與者的通行效益;同時(shí),以人均延誤為優(yōu)化指標(biāo)消除了不同交通方式之間載客率的差異性。通過對交叉口非機(jī)動(dòng)車不同過街模式分別建模優(yōu)化,對比分析交叉口在不同交通條件下采用兩種模式的運(yùn)行效果,為同類型交叉口的交通組織與管控提供了依據(jù)。文中對2次過街模式下的非機(jī)動(dòng)車和行人延誤計(jì)算方法進(jìn)行了修正,其科學(xué)性還需在實(shí)際應(yīng)用中進(jìn)行驗(yàn)證。

        另外,筆者研究發(fā)現(xiàn),交叉口非機(jī)動(dòng)車和行人過街的最短綠燈時(shí)間對交叉口的信號(hào)配時(shí)優(yōu)化效果有很大影響。1次過街模式下,根據(jù)式(27),左轉(zhuǎn)非機(jī)動(dòng)車過街時(shí)間與兩條街道的寬度有關(guān),未來可在本研究基礎(chǔ)上進(jìn)一步研究非機(jī)動(dòng)車過街模式適用性和街道寬度之間的關(guān)系。根據(jù)式(26),行人最短綠時(shí)間和街道寬度直接相關(guān),可通過增設(shè)交通島,或利用中央駐足區(qū)設(shè)置行人多步穿越街道的組織方式,并配置相應(yīng)信號(hào)燈,以此來縮短行人過街距離,減少行人過街時(shí)間。如南北向部分直行行人可利用東西向左轉(zhuǎn)相位提前穿越一半街道到中央駐足區(qū)等待,并在南北向直行綠燈亮起時(shí)穿越后半段街道實(shí)現(xiàn)過街。

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