李海洋，曲大義，劉浩敏，王少杰，張可琨

(青島理工大學(xué) 機(jī)械與汽車工程學(xué)院，山東 青島 266520)

城市道路交叉口是車流與人流的交匯點(diǎn)，是交通事故的多發(fā)區(qū)域。據(jù)統(tǒng)計(jì)，60%以上的交通事故發(fā)生在城市道路交叉口，而其中90%發(fā)生在信號(hào)過(guò)渡期間[1]。研究[2]發(fā)現(xiàn)，如果行人在綠燈變化前最后5 s內(nèi)開始過(guò)街，則在紅燈啟亮前幾乎無(wú)人能完成過(guò)街。如果行人在信號(hào)過(guò)渡期間過(guò)街，通常會(huì)出現(xiàn)行人未完全通過(guò)，而車輛已獲通行權(quán)并開始啟動(dòng)，行人過(guò)街與車輛產(chǎn)生沖突，進(jìn)而造成交通事故。在交通參與者中，行人是數(shù)量最多、范圍最廣的，也是交通系統(tǒng)中的弱勢(shì)群體[3]。交通事故中行人的傷亡人數(shù)約占交通事故傷亡總?cè)藬?shù)的20%，而行人過(guò)街過(guò)程中的傷亡人數(shù)則超過(guò)了其中的50%[4]。由此可見，信號(hào)過(guò)渡期間行人過(guò)街安全問(wèn)題亟待解決。

針對(duì)行人過(guò)街過(guò)程中的人車沖突問(wèn)題，國(guó)內(nèi)外學(xué)者設(shè)計(jì)了多種安全系統(tǒng)，以減少交通事故的發(fā)生。Jin等[5]設(shè)計(jì)了一種包含發(fā)光標(biāo)志、發(fā)光二極管(LED)人行橫道燈、文字顯示、語(yǔ)音裝置的人行橫道安全系統(tǒng)；當(dāng)出現(xiàn)超速車輛接近過(guò)街行人時(shí)，系統(tǒng)向車輛和行人雙方傳遞視覺和聽覺警示信息。Sowmiya等[6]為了減少行人在斑馬線處發(fā)生交通事故和死亡的情況，設(shè)計(jì)一種包括車廂模塊、傳感器模塊、交通燈模塊、電源模塊的智能車廂，有效保證了行人和車輛的安全。陸毅忱等[7]對(duì)行人和車輛運(yùn)動(dòng)狀況進(jìn)行檢測(cè)，根據(jù)檢測(cè)情況進(jìn)行信號(hào)控制，并增設(shè)物理隔離和語(yǔ)音提示裝置，改善行人過(guò)街安全性。陳澤等[8]針對(duì)行人反應(yīng)快于車輛制動(dòng)的特性，建立了一種根據(jù)車速和信號(hào)控制方案不同，通過(guò)顯示不同燈色的斑馬線對(duì)車輛和行人進(jìn)行雙向警示的安全警示系統(tǒng)。楊艷等[9]針對(duì)行人過(guò)街與車輛沖突現(xiàn)象，設(shè)計(jì)了一種以單片機(jī)為核心并且可進(jìn)行光電、聲音雙重提示的安全裝置，以保證交通安全。

綜上所述，國(guó)內(nèi)外學(xué)者在設(shè)計(jì)行人過(guò)街安全系統(tǒng)的過(guò)程中，對(duì)信號(hào)過(guò)渡期間的解決方案考慮不夠系統(tǒng)，尚未綜合考慮人車特性，另外在預(yù)警時(shí)沒有分車道精細(xì)化控制。為了解決信號(hào)過(guò)渡期間行人過(guò)街安全問(wèn)題，同時(shí)兼顧人車特性，本文中設(shè)計(jì)一種基于車路協(xié)同的行人過(guò)街主動(dòng)安全預(yù)警系統(tǒng)，在改進(jìn)停車視距模型和行人過(guò)街安全心理模型的基礎(chǔ)上，提出考慮人車特性的車輛安全制動(dòng)距離模型。

1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

基于車路協(xié)同的行人過(guò)街主動(dòng)安全預(yù)警系統(tǒng)共分為4個(gè)模塊，即檢測(cè)模塊、控制模塊、預(yù)警模塊及無(wú)線通信模塊，如圖1所示。系統(tǒng)采用分布式結(jié)構(gòu)，每個(gè)交叉口安置1個(gè)主控、3個(gè)副控，布置在交叉口斑馬線盡頭處的行人等待區(qū)，從而覆蓋交叉口整個(gè)行人過(guò)街區(qū)域。系統(tǒng)具有行人檢測(cè)、車輛檢測(cè)、行人通過(guò)時(shí)間計(jì)算、系統(tǒng)內(nèi)無(wú)線通信、智能斑馬線變換燈色預(yù)警、語(yǔ)音警告等功能。

1.1 檢測(cè)模塊

檢測(cè)模塊包含車輛檢測(cè)和行人檢測(cè)2個(gè)部分。通過(guò)對(duì)行人和車輛雙重檢測(cè)，防止行人與車輛因信息不對(duì)稱而產(chǎn)生不安全問(wèn)題。

1.1.1 車輛檢測(cè)

毫米波雷達(dá)通過(guò)發(fā)射電磁波并接收障礙物的反射波，可同時(shí)檢測(cè)多車道、多目標(biāo)的物體信息，用于檢測(cè)交叉口各進(jìn)口道停車線前是否有車輛停止。

采用視頻檢測(cè)的方式，并選擇目前應(yīng)用較廣泛的差分圖像法采集車速等信息。在交叉口進(jìn)口道前預(yù)先設(shè)定視頻檢測(cè)區(qū)，并在視頻檢測(cè)區(qū)內(nèi)劃定一組虛擬線圈Loop 1、Loop 2，用于檢測(cè)車速，以實(shí)現(xiàn)類似傳統(tǒng)雙線圈檢測(cè)器的測(cè)速功能。

通過(guò)對(duì)所拍攝的視頻進(jìn)行圖像差分分析，能夠得到車輛通過(guò)2個(gè)虛擬線圈Loop 1、Loop 2的平均速度。車輛檢測(cè)部分如圖2所示。

分別提取相鄰2幀圖像的特征，即統(tǒng)計(jì)相鄰2幀圖像的RGB(紅、綠、藍(lán)三原色)值，再對(duì)2個(gè)RGB統(tǒng)計(jì)值進(jìn)行差分，可得車輛經(jīng)過(guò)Loop 1、Loop 2時(shí)產(chǎn)生的信號(hào)。圖像RGB統(tǒng)計(jì)值的差分dRGB[10]為

(1)

式中：f(x,y,t)為第t幀圖像點(diǎn)(x,y)處的像素值；RGB(·)為(x，y)處的紅、藍(lán)、綠色通道值以及灰度值的統(tǒng)計(jì)函數(shù)；M、N分別為圖像的長(zhǎng)度、寬度。 車輛經(jīng)過(guò)Loop 1、Loop 2時(shí)產(chǎn)生的圖像差分信號(hào)能反映車輛經(jīng)過(guò)虛擬線圈的整個(gè)過(guò)程[10]，如圖3所示。

車輛通過(guò)Loop 1、Loop 2的平均速度va[11]為

(2)

圖1 基于車路協(xié)同的行人過(guò)街主動(dòng)安全系統(tǒng)組成

圖2 檢測(cè)模塊中的車輛檢測(cè)部分

車輛到達(dá)、駛離Loop 1時(shí)的時(shí)間；車輛到達(dá)、駛離Loop 2時(shí)的時(shí)間。圖3 車輛經(jīng)過(guò)虛擬線圈Loop 1、Loop 2時(shí)產(chǎn)生的圖像差分信號(hào)輸出

根據(jù)各交叉口實(shí)際交通情況確定視頻檢測(cè)區(qū)中虛擬線圈劃定的位置，依據(jù)實(shí)際工程案例中的經(jīng)驗(yàn)，虛擬線圈一般設(shè)置在停車線前40 m左右處。

虛擬線圈位置確定后，需要計(jì)算車輛從虛擬線圈到停車線剛好能夠安全停車的初始運(yùn)行速度v0。v0由停車視距模型[12]反推得出，即

(3)

式中：S0為停車視距；t0為駕駛?cè)酥苿?dòng)反應(yīng)時(shí)間，考慮到反應(yīng)遲緩的情況，取為2.5 s；g為重力加速度，取為9.8 m/s2；φ為潮濕系數(shù)，在較潮濕的情況下取為0.4；φ為粗糙系數(shù)，取為0.03～0.05。

由式(3)反推出車輛剛好能夠安全停車的初始運(yùn)行速度v0后，通過(guò)比較v0與車輛駛過(guò)虛擬線圈的平均速度va，判斷車輛是否處于安全車速。

1.1.2 行人檢測(cè)

行人檢測(cè)是對(duì)整個(gè)區(qū)域多個(gè)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)與跟蹤的過(guò)程，為了保證數(shù)據(jù)的精確度與可靠性，采用敏感度較高、測(cè)速測(cè)距精度相對(duì)較高的調(diào)頻連續(xù)波毫米波雷達(dá)。該雷達(dá)具有較強(qiáng)的抗干擾能力，能連續(xù)跟蹤測(cè)得多個(gè)目標(biāo)的距離與速度。行人檢測(cè)部分如圖4所示。

圖4 檢測(cè)模塊中的行人檢測(cè)部分

由于雷達(dá)捕捉較敏感，因此需要剔除與行人相似的其他目標(biāo)物[13]。在判斷目標(biāo)物是否為行人時(shí)，設(shè)雷達(dá)到目標(biāo)物頂端和底端的距離為l1、l2，雷達(dá)到目標(biāo)物頂端和底端的夾角為α1、α2，可得檢測(cè)到的目標(biāo)物高度h為

(4)

由于行人一般高度為0.7～2 m[13]，因此可將h與行人一般高度進(jìn)行比較，判斷并剔除不在高度區(qū)間內(nèi)的目標(biāo)，即非行人目標(biāo)。

通過(guò)計(jì)算行人與雷達(dá)的相對(duì)距離可以確定行人所處的位置。行人與雷達(dá)存在相對(duì)運(yùn)動(dòng)時(shí)，距離的測(cè)算公式[14]為

(5)

式中：r為雷達(dá)與行人的相對(duì)距離；T為信號(hào)周期；c為光速；Δf-、Δf+分別為信號(hào)重疊后負(fù)向、正向調(diào)頻段的差頻信號(hào)頻率；ΔF為調(diào)頻帶寬。

在行人相對(duì)雷達(dá)的運(yùn)動(dòng)過(guò)程中，也可測(cè)算行人運(yùn)動(dòng)速度[14]，即

(6)

(7)

(8)

式中：Δf為發(fā)射信號(hào)和反射信號(hào)的頻差；f0為發(fā)射信號(hào)的中心頻率；vb為目標(biāo)相對(duì)于雷達(dá)的運(yùn)動(dòng)速度；vp為行人運(yùn)動(dòng)速度。

通過(guò)檢測(cè)行人的位置與速度，可以精確掌握各車道前方行人狀況，與各車道檢測(cè)到的車速形成配合，可以針對(duì)不同車道的不同情況，進(jìn)行分車道精細(xì)化預(yù)警控制。

1.2 控制模塊

控制模塊包含微控制單元(MCU)、行人信號(hào)剩余時(shí)間讀取、車速提取、行人運(yùn)動(dòng)檢測(cè)、智能斑馬線及語(yǔ)音提示樁控制6個(gè)部分。微控制單元以單片機(jī)為核心，讀取行人信號(hào)剩余時(shí)間，在綠燈剩余時(shí)間為10 s時(shí)開始工作。當(dāng)檢測(cè)到行人存在過(guò)街意圖但是無(wú)法在剩余通行時(shí)間內(nèi)完成過(guò)街時(shí)，語(yǔ)音提示樁通過(guò)聲音預(yù)警，提醒行人無(wú)法通過(guò)。當(dāng)行人無(wú)視語(yǔ)音預(yù)警，執(zhí)意過(guò)馬路時(shí)，智能斑馬線啟動(dòng)，根據(jù)不同情況變換顏色對(duì)行人和車輛進(jìn)行雙向預(yù)警。

為了判斷行人能否完成過(guò)街或抵達(dá)安全島，系統(tǒng)需要計(jì)算行人過(guò)街行程時(shí)間tp[15]，即

(9)

其中：Lc為單條車道寬度；k為車道個(gè)數(shù)；x′、y′分別為斑馬線左、右兩側(cè)行人個(gè)數(shù)；s為安全系數(shù)，一般取為5。

通過(guò)對(duì)比行人過(guò)街行程時(shí)間tp和行人綠燈剩余時(shí)間u，可判斷行人能否完成過(guò)街或到達(dá)路中央安全島。當(dāng)語(yǔ)音預(yù)警無(wú)效，行人已在斑馬線上時(shí)，根據(jù)前方下一車道停車線前車輛狀態(tài)，智能斑馬線預(yù)警可分為3種情況，如圖5所示。

1)情況1。如果有車輛停止，則控制行人所在車道和前方下一車道前的斑馬線紅燈閃爍(見圖5(a))，從而防止當(dāng)信號(hào)切換時(shí)，車輛駕駛?cè)艘蜃⒁饬Σ患衃16]或疏于觀察而起步，造成交通事故。

2)情況2。如果目前無(wú)車停止，并且有超過(guò)安全車速的車輛駛來(lái)，則控制前方下一車道前的斑馬線紅色預(yù)警(見圖5(b))，從而警告車輛和行人即將發(fā)生危險(xiǎn)。

3)情況3。如果目前無(wú)車停止，并且有未超過(guò)安全車速的車輛駛來(lái)，則控制前方下一車道前的斑馬線黃色預(yù)警(見圖5(c))，從而警告駕駛?cè)撕托腥嗽谂袛喟踩那闆r下通過(guò)。

針對(duì)行人過(guò)街的全過(guò)程，控制模塊的控制流程如圖6所示。

u—行人綠燈剩余時(shí)間；tp—行人過(guò)街行程時(shí)間。圖6 基于車路協(xié)同的行人過(guò)街主動(dòng)安全預(yù)警系統(tǒng)中控制模塊的控制流程

1.3 預(yù)警模塊

預(yù)警模塊包括語(yǔ)音提示樁和智能斑馬線，語(yǔ)音提示樁采用現(xiàn)有交叉口語(yǔ)音提示樁即可，可重新修改現(xiàn)有交叉口語(yǔ)音提示樁的控制程序，接入到系統(tǒng)。如果交叉口無(wú)語(yǔ)音提示樁，則可增設(shè)語(yǔ)音提示樁。

Rista等[17]通過(guò)研究LED嵌入式標(biāo)志對(duì)司機(jī)收益率的影響發(fā)現(xiàn)，采用LED嵌入式標(biāo)志是人行道、較小運(yùn)行速度處提高司機(jī)收益率的有效處理方案。鑒于此，選擇LED燈作為智能斑馬線發(fā)光組件，并將智能斑馬線安裝于傳統(tǒng)斑馬線位置代替?zhèn)鹘y(tǒng)斑馬線。

考慮到在工程運(yùn)用中，LED燈需要具有亮度高、易識(shí)別、壽命長(zhǎng)、能耗低等特點(diǎn)，因此本文中選擇ND16系列LED高亮指示燈，效果如圖7所示。

圖7 ND16系列發(fā)光二極管高亮指示燈效果

根據(jù)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)GB 5768.3—2009《道路交通標(biāo)志和標(biāo)線》中的規(guī)定，斑馬線基本長(zhǎng)度為3～5 m，每條寬度為45～60 cm，間距為60 cm。假設(shè)每條斑馬線的長(zhǎng)度和寬度均取最小值，可以確定理想情況下斑馬線長(zhǎng)度為300 cm，寬度為45 cm。

ND16系列LED高亮指示燈直徑約為3 cm，每條斑馬線中安置5列，LED高亮指示燈兩兩之間的間隔為5 cm，則每列需要布置300/(3+5)≈37個(gè)LED高亮指示燈，每條斑馬線需要安置37×5=185個(gè)LED高亮指示燈。

考慮到智能斑馬線在應(yīng)用過(guò)程中需要有防水和抗壓性能，因此在智能斑馬線表面密封安裝高強(qiáng)度鋼化玻璃，使智能斑馬線在保證透光性的前提下，具有很好的耐久性。同時(shí)，為了防止表面過(guò)于光滑造成行人和車輛打滑，對(duì)鋼化玻璃表面作防滑處理。

另外，考慮到LED高亮指示燈容易產(chǎn)生眩光，影響行人與車輛的視覺，因此對(duì)鋼化玻璃表面作防眩光(AG)處理[18]，即在高強(qiáng)度鋼化玻璃表面噴涂特殊化學(xué)制劑，使玻璃表面變?yōu)閱」饴瓷浔砻?。智能斑馬線結(jié)構(gòu)如圖8所示。

1.4 無(wú)線通信模塊

鑒于有線設(shè)備的鋪設(shè)需要破壞路面，為了減少施工并提高系統(tǒng)的智能化程度，選擇無(wú)線通信的方式進(jìn)行系統(tǒng)內(nèi)部和區(qū)域范圍內(nèi)多個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)交換，如圖9所示。

LED—發(fā)光二極管；I/O—輸入輸出。圖8 預(yù)警模塊中的智能斑馬線結(jié)構(gòu)

圖9 基于車路協(xié)同的行人過(guò)街主動(dòng)安全預(yù)警系統(tǒng)中的無(wú)線通信模塊

無(wú)線通信主要通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)(IoT)模塊進(jìn)行，IoT模塊固化于系統(tǒng)內(nèi)部，通過(guò)通用異步收發(fā)傳輸器(UART)接口與單片機(jī)連接。通過(guò)IoT模塊實(shí)現(xiàn)交叉口處各分布的系統(tǒng)間信息交互，同時(shí)也在系統(tǒng)內(nèi)部各模塊間同步車輛、行人和信號(hào)方案等數(shù)據(jù)，保證整套系統(tǒng)的協(xié)同運(yùn)行。系統(tǒng)中交換的數(shù)據(jù)包括信號(hào)方案剩余時(shí)間、車速信息、行人過(guò)馬路意圖、斑馬線上行人的位置及速度等。

2 考慮人車特性的車輛安全制動(dòng)距離模型

在基于車路協(xié)同的行人過(guò)街主動(dòng)安全預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中，車輛檢測(cè)部分采用停車視距模型。結(jié)合實(shí)際工程案例發(fā)現(xiàn)，當(dāng)車輛向行人駛來(lái)時(shí)，盡管能夠停在行人前方，但是會(huì)導(dǎo)致行人表現(xiàn)出變速、轉(zhuǎn)向等隨機(jī)性突出的行為，易產(chǎn)生安全問(wèn)題。現(xiàn)有的停車視距模型僅考慮了道路因素和車輛特性，沒有考慮行人特性，因此本文中綜合考慮車輛和行人特性，構(gòu)建一種考慮人車特性的車輛安全制動(dòng)距離模型。

2.1 車輛最小安全制動(dòng)距離模型改進(jìn)

最小安全制動(dòng)距離是車輛能夠安全停車的最短距離，也稱為停車視距。停車視距模型如式(3)所示?，F(xiàn)有的停車視距計(jì)算模型僅考慮了駕駛?cè)酥苿?dòng)反應(yīng)時(shí)間，而實(shí)際制動(dòng)過(guò)程中還涉及克服制動(dòng)踏板自由行程、車輛制動(dòng)蹄與制動(dòng)鼓接觸的時(shí)間及駕駛?cè)思哟罅Χ炔认轮苿?dòng)踏板使制動(dòng)減速度達(dá)到最大的時(shí)間。制動(dòng)的后2個(gè)過(guò)程雖然時(shí)間較短，但是也應(yīng)在模型建立過(guò)程中加以考慮。

t0—駕駛?cè)酥苿?dòng)反應(yīng)時(shí)間，其中為制動(dòng)意識(shí)時(shí)間，為制動(dòng)行為時(shí)間；t1—制動(dòng)減速度aj產(chǎn)生時(shí)間；t2—aj增大時(shí)間；t3—aj持續(xù)時(shí)間；t4—aj消除時(shí)間；O—坐標(biāo)系原點(diǎn)；a—緊急制動(dòng)信號(hào)接收時(shí)刻；b—制動(dòng)踏板壓力p產(chǎn)生時(shí)刻；c—aj產(chǎn)生時(shí)刻；d—p最大時(shí)刻；e—aj最大時(shí)刻；f—p消失時(shí)刻；h—aj消除時(shí)刻。圖10 簡(jiǎn)化的車輛制動(dòng)過(guò)程

根據(jù)車輛制動(dòng)過(guò)程，在式(3)所示停車視距模型的基礎(chǔ)上，同時(shí)考慮制動(dòng)踏板自由行程、車輛制動(dòng)蹄與制動(dòng)鼓間隙、制動(dòng)減速度上升時(shí)間以及道路縱坡等因素，提出停車視距的改進(jìn)模型，即

(10)

2.2 行人安全心理制動(dòng)距離建模

當(dāng)車輛與行人發(fā)生沖突而需要制動(dòng)時(shí)，如果僅滿足最小安全制動(dòng)距離，則會(huì)因車輛過(guò)快而導(dǎo)致停車過(guò)于靠近行人，對(duì)行人產(chǎn)生巨大的心理沖擊[20]。由此可知，當(dāng)車輛與行人發(fā)生沖突時(shí)，不僅要保證車輛的安全制動(dòng)，還應(yīng)考慮行人的安全心理距離，防止車輛過(guò)快或停車過(guò)于靠近行人造成行人恐懼等情緒，進(jìn)而產(chǎn)生冒進(jìn)、回跑等無(wú)法預(yù)測(cè)的危險(xiǎn)行為。

行人過(guò)街安全心理距離Lp[21]為

(11)

式中：vi為第i車道車速；n為車道個(gè)數(shù)；tr為行人反應(yīng)時(shí)間，平均值為1.8 s；Cs為到達(dá)車輛距行人的安全距離，取為3～5 m。

由于行人過(guò)街安全心理距離針對(duì)的是車輛不減速的情況，因此需要加入減速項(xiàng)進(jìn)行修正。制動(dòng)過(guò)程速度減小很快，忽略空氣阻力，由力的平衡方程可得車輛制動(dòng)減速度aj為

(12)

式中δ為旋轉(zhuǎn)質(zhì)量換算系數(shù)，一般取為1.1～1.4。

研究[22]表明，行人對(duì)安全心理距離的要求還與車輛類型和大小有關(guān)。當(dāng)面對(duì)不同車輛類型和外觀大小的車輛時(shí)，行人的安全心理距離為

(13)

式中：rs為行人面對(duì)不同車輛時(shí)的安全心理距離；K為行人的特征參數(shù)，與行人的性別、年齡、冒險(xiǎn)行為傾向等因素有關(guān)，一般取值大于0；a0、b0分別為目標(biāo)車身長(zhǎng)度、高度；a*、b*分別為參考車輛的車身長(zhǎng)度、高度。

(14)

2.3 考慮人車特性的安全制動(dòng)距離建模

綜合改進(jìn)后的停車視距模型和行人安全心理制動(dòng)距離模型，根據(jù)不同地段行人與車輛對(duì)路權(quán)要求程度的不同和車輛與行人的通行需求不同，在保證安全的前提下，將兩者賦予不同的權(quán)重β，可得考慮人車特性的安全制動(dòng)距離S為

(15)

其中β取值為0.5～1。為了保證車輛能夠安全制動(dòng)并兼顧到行人的心理影響，同時(shí)又不使安全停車距離過(guò)大而失去實(shí)際意義，β的取值一般不小于0.5。

忽略常數(shù)項(xiàng)，并把式(14)中的vi用各車道的v0替換，可得考慮人車特性的安全制動(dòng)距離模型，即

(16)

為了直觀地分析車輛初始運(yùn)行速度v0和權(quán)重β對(duì)模型的作用，將其他因素取為定值，可得考慮人車特性的車輛安全制動(dòng)距離曲面，如圖11所示。

v0—車輛初始運(yùn)行速度；β—權(quán)重；S—考慮人車特性的安全制動(dòng)距離。圖11 考慮人車特性的車輛安全制動(dòng)距離曲面

3 模型對(duì)比分析

為了驗(yàn)證所提出的考慮人車特性的車輛安全制動(dòng)距離模型的合理性與安全性，通過(guò)數(shù)值計(jì)算，將該模型與停車視距模型、停車視距改進(jìn)模型、行人過(guò)街安全心理制動(dòng)模型進(jìn)行對(duì)比分析。

為了便于比較，將除了車輛初始運(yùn)行速度v0和權(quán)重外的其他所有參數(shù)進(jìn)行統(tǒng)一的標(biāo)定與取值。

考慮到反應(yīng)遲緩的情況，駕駛?cè)酥苿?dòng)反應(yīng)時(shí)間取為2.5 s，制動(dòng)力上升時(shí)間取為0.6 s，重力加速度g取為9.8 m/s2，在較潮濕的情況下潮濕系數(shù)取為0.4，粗糙系數(shù)取為0.04，道路縱坡度取為0，安全距離取為5 m；只討論行人穿越某車道的情況，車道個(gè)數(shù)n取為1，單條車道寬度Lc設(shè)定為3.5 m，行人過(guò)街步速vp取為一般標(biāo)準(zhǔn)速度1.5 m/s，行人反應(yīng)時(shí)間tr取為平均值1.8 s，到達(dá)車輛距行人距離Cs取為3 m，旋轉(zhuǎn)質(zhì)量換算系數(shù)取為1.2，求得車輛制動(dòng)減速度aj為3.6 m/s2，行人特征參數(shù)K按一般情況取為1；按普通小汽車外觀尺寸確定目標(biāo)車身長(zhǎng)度和高度分別為4.8、1.4 m，參考車輛的車身長(zhǎng)度和高度分別取為5、1.6 m。

S0—停車視距；改進(jìn)后的停車視距；Lp—行人過(guò)街安全心理距離；β—權(quán)重。圖12 不同權(quán)重時(shí)考慮人車特性的車輛安全制動(dòng)距離模型求解的安全距離

綜上，通過(guò)對(duì)比不同權(quán)重時(shí)的考慮人車特性的車輛安全制動(dòng)距離模型、停車視距模型、停車視距改進(jìn)模型和行人過(guò)街安全心理制動(dòng)距離模型，能直觀地說(shuō)明所提出模型的合理性和安全性。

4 結(jié)論

本文中針對(duì)交叉口信號(hào)過(guò)渡期間行人與車輛產(chǎn)生沖突的現(xiàn)狀，基于車路協(xié)同理論，設(shè)計(jì)了一種行人過(guò)街主動(dòng)安全預(yù)警系統(tǒng)，并針對(duì)現(xiàn)有停車模型未考慮對(duì)行人心理的現(xiàn)狀，提出一種考慮人車特性的安全制動(dòng)距離模型，得到以下主要結(jié)論：

1)所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)實(shí)時(shí)檢測(cè)行人和車輛的位置及速度，對(duì)行人與車輛的沖突進(jìn)行分情況判別，針對(duì)不同情況運(yùn)行不同的預(yù)警方案。通過(guò)語(yǔ)音提示樁對(duì)行人進(jìn)行預(yù)警，通過(guò)智能斑馬線的啟亮紅色、紅色閃爍、啟亮黃色，對(duì)行人和車輛進(jìn)行雙向預(yù)警，能夠有效減少行人與車輛的沖突，避免交通事故。

2)所提出的模型在改進(jìn)車輛停車視距模型的基礎(chǔ)上，融合了行人安全心理距離和對(duì)車型影響的考慮，使得車輛制動(dòng)安全性進(jìn)一步改善，同時(shí)減小了制動(dòng)過(guò)程對(duì)行人心理的沖擊。

本文中針對(duì)行人過(guò)街安全問(wèn)題從理論和技術(shù)2個(gè)方面提出了優(yōu)化方案，為解決行人過(guò)街安全問(wèn)題提供了新的依據(jù)。