王輝, 秦華,2*, 冉令華, 石熙普, 張然

(1.北京建筑大學(xué)機(jī)電與車(chē)輛工程學(xué)院, 北京 102616; 2.北京市建筑安全監(jiān)測(cè)工程技術(shù)研究中心, 北京 102600; 3.中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)化研究院, 北京 100191)

據(jù)統(tǒng)計(jì),由于機(jī)動(dòng)車(chē)導(dǎo)致的交通事故數(shù)量在總事故數(shù)量中占較大一部分比重[1-2]。對(duì)于無(wú)交通信號(hào)路口,機(jī)非混行現(xiàn)象嚴(yán)重,行人隨意穿越過(guò)街,具有重大安全隱患[3]。非自動(dòng)駕駛汽車(chē)與行人在交互時(shí)可以通過(guò)眼神、手勢(shì)等方法達(dá)成意圖統(tǒng)一,但當(dāng)自動(dòng)駕駛汽車(chē)進(jìn)入城市交通當(dāng)中,由于沒(méi)有駕駛員,因此無(wú)法與行人進(jìn)行眼神或手勢(shì)的溝通,使得行人無(wú)法得知自動(dòng)駕駛汽車(chē)的意圖,從而會(huì)造成交通事故。對(duì)于自動(dòng)駕駛汽車(chē)來(lái)說(shuō),在無(wú)交通信號(hào)路口與行人如何交互將成為主要研究問(wèn)題。

對(duì)于無(wú)交通信號(hào)路口的人行橫道,存在機(jī)動(dòng)車(chē)駕駛員不避讓行人的情況,使得行人的過(guò)街環(huán)境比交叉口更加復(fù)雜和危險(xiǎn)[4]。這樣的路段是機(jī)動(dòng)車(chē)、非機(jī)動(dòng)車(chē)和行人構(gòu)成的混合交通共享街道空間[5-6],行人可隨時(shí)根據(jù)街道車(chē)流量情況穿過(guò)街道。Sun等[7]研究了無(wú)交通信號(hào)路口行人過(guò)街的交通沖突問(wèn)題,認(rèn)為產(chǎn)生交通沖突的主要原因在于:一是行人對(duì)高速行進(jìn)中的車(chē)輛速度估計(jì)不準(zhǔn)確;二是行人不能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)車(chē)輛的停止距離。行人過(guò)街總是希望無(wú)需等待即可直接穿越到達(dá)街道另一側(cè),但大多數(shù)情況需要行人等待一段時(shí)間,等待時(shí)長(zhǎng)超過(guò)行人主觀愿意接受的范圍行人會(huì)強(qiáng)行過(guò)街[8]。

目前對(duì)行人的過(guò)街行為研究是基于有信號(hào)燈的路口,從行人的角度看,在做出正確的過(guò)街決策前,首先要對(duì)交通場(chǎng)景形成正確的情境意識(shí)(situation awareness),即對(duì)車(chē)輛行為進(jìn)行準(zhǔn)確地感知、理解和預(yù)測(cè)[9]。Muley等[10]研究發(fā)現(xiàn),行人通過(guò)信號(hào)交叉口時(shí),其過(guò)街速度受信號(hào)相位的影響,且隨人行橫道長(zhǎng)度的增大而加快,行人出口速度則受到交叉口方向的影響較大。張學(xué)連等[11]通過(guò)視頻采集和圖像處理相結(jié)合的方法調(diào)查早晚高峰時(shí)段行人的過(guò)街行為和狀態(tài),結(jié)果表明,行人年齡、綠燈時(shí)段、人行橫道長(zhǎng)度、次要任務(wù)、用地性質(zhì)和需求速度等對(duì)行人遵章過(guò)街速度均有影響。Aghabayk等[12]通過(guò)觀測(cè)有信號(hào)和無(wú)信號(hào)路口下552名行人的過(guò)街行為,將線(xiàn)性混合模型和廣義線(xiàn)性混合模型應(yīng)用于行人過(guò)馬路行為模型,研究結(jié)果顯示各種干擾因素在穿越有信號(hào)和無(wú)信號(hào)的路口時(shí)會(huì)危及行人的安全。

對(duì)于無(wú)交通信號(hào)燈路口行人與車(chē)輛交互的問(wèn)題,Zhao等[13]基于接受間隙,對(duì)行人在無(wú)信號(hào)的人行橫道上的過(guò)街決策進(jìn)行了建模,發(fā)現(xiàn)當(dāng)穿越距離長(zhǎng)且車(chē)輛體積小時(shí),行人的接受間隙較大。Feliciani等[14]基于改進(jìn)的無(wú)信號(hào)人行橫道接受間隙模型創(chuàng)建了人車(chē)交互(pedestrian-vehicle interaction, PVI)模型,該模型可以合理評(píng)估不同交通條件下較長(zhǎng)時(shí)間的碰撞時(shí)間。Zhang[15]通過(guò)對(duì)加拿大碰撞數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn),約50%的行人死亡是發(fā)生在無(wú)信號(hào)交叉路口,相比有信號(hào)交通路口,行人的死亡率明顯增大。Zafri[16]通過(guò)實(shí)地觀測(cè)數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)在沒(méi)有信號(hào)控制條件下,行人過(guò)街速度明顯變快,且過(guò)街時(shí)候人數(shù)越少,過(guò)街速度越快。研究表明,在視負(fù)荷及受壓迫程度上,透過(guò)掃視及眨眼的數(shù)據(jù),表明無(wú)信號(hào)控制條件下視負(fù)荷大,易受到壓迫[17]。信號(hào)控制能減少一定的視負(fù)荷,緩解行人過(guò)街緊張狀態(tài)。董潔霜等[18]基于Logit模型和非完全信息靜態(tài)博弈論建立了考慮多種影響因素的PVI模型,得到人行橫道處6種人車(chē)交互情形的概率,為更準(zhǔn)確的估計(jì)行人影響下的交叉口通行能力提供了借鑒。

過(guò)往對(duì)于無(wú)交通信號(hào)路口人車(chē)交互的問(wèn)題研究大多都是利用建立模型仿真,并與實(shí)際道路的情況進(jìn)行對(duì)比后得到分析結(jié)果,對(duì)于行人的過(guò)街行為以及路口的類(lèi)型沒(méi)有細(xì)分,研究表明,行人過(guò)街過(guò)程中從路邊向中間穿越和從中間向?qū)γ媛愤叴┰叫袨椴煌琜19-20]。鑒于此,從行人與車(chē)輛的交互為出發(fā)點(diǎn),將行人的過(guò)街過(guò)程分為穿越前、中兩個(gè)階段進(jìn)行分析。將行人的過(guò)街行為細(xì)分為穿越之前的等待行為、穿越中的肢體行為、行人的來(lái)自方向和起始位置等。在此基礎(chǔ)上,對(duì)無(wú)信號(hào)交通路口進(jìn)行劃分,包括有右轉(zhuǎn)車(chē)道的路口和無(wú)右轉(zhuǎn)車(chē)道的路口,對(duì)行人在兩種路口下與車(chē)輛的交互展開(kāi)研究,為今后行人能夠更加安全地穿越過(guò)街提供數(shù)據(jù)支持。

1 研究方法

研究目標(biāo)為探究行人在無(wú)交通信號(hào)路口與車(chē)輛交互的行為,基于北京市內(nèi)無(wú)交通信號(hào)路口的特點(diǎn),選取有右轉(zhuǎn)車(chē)道和無(wú)右轉(zhuǎn)車(chē)道兩種路口,進(jìn)行實(shí)地調(diào)查,將日均人流量大作為選擇條件并進(jìn)行拍攝,采用拍攝視頻觀察法對(duì)行人在兩種路口下的過(guò)街行為進(jìn)行記錄,由于行人過(guò)街過(guò)程中從路邊向中間穿越和從中間向?qū)γ媛愤叴┰叫袨椴煌?因此將行人的過(guò)街過(guò)程分為穿越前、中兩個(gè)階段進(jìn)行分析,為了方便后續(xù)分析,將視頻中得到的所有變量重新編碼以便提取,包括行人個(gè)體屬性變量、行人穿越行為變量、車(chē)輛穿越行為變量和間隙數(shù)據(jù)。通過(guò)采用多因素方差分析法分析穿越階段和穿越路口對(duì)行人穿越時(shí)間的顯著性影響,后采用回歸分析和卡方檢驗(yàn)分析行人穿越前行為對(duì)等待時(shí)間的影響,以及穿越中行為對(duì)穿越時(shí)間類(lèi)型的影響。具體的技術(shù)路線(xiàn)圖如圖1所示。

圖1 技術(shù)路線(xiàn)圖Fig.1 Technical roadmap

1.1 實(shí)地調(diào)研

1.1.1 實(shí)地調(diào)研地點(diǎn)的選取條件

(1)雙向四車(chē)道。行人過(guò)街分為兩步,路邊緣到中央安全島,中央安全島到路邊。只觀測(cè)單向雙車(chē)道行人在同一安全島與路邊通過(guò)的過(guò)程。

(2)無(wú)左轉(zhuǎn)或掉頭車(chē)輛。本研究選取路段均為機(jī)動(dòng)車(chē)只能直線(xiàn)通過(guò)路口的路段,這將最大限度減少轉(zhuǎn)彎車(chē)輛對(duì)交通流的阻斷,從而在一個(gè)相對(duì)暢通的交通流下進(jìn)行觀測(cè)。

(3)交通流、行人流大。利于收集到足夠的樣本數(shù)據(jù)。

(4)無(wú)交通信號(hào)燈,無(wú)交警或協(xié)管員維護(hù)秩序。避免人為干擾行人的決策。

(5)共選用兩種路口來(lái)涵蓋大部分情況。一種是車(chē)輛完全直行,另一種是直行道有右轉(zhuǎn)路口,有右轉(zhuǎn)路口的情況下,有右轉(zhuǎn)傾向的車(chē)輛將影響行人過(guò)街的行為。

最終選取北京市東城區(qū)崇文門(mén)新世界1期與新世界2期中間路段、北京市朝陽(yáng)區(qū)龍湖長(zhǎng)楹天街西區(qū)與東區(qū)中間路段作為實(shí)地調(diào)研路口。二者路段皆為雙向四車(chē)道,前者為十字路口,具有右轉(zhuǎn)車(chē)道以及非機(jī)動(dòng)車(chē)道,道路兩側(cè)的人流量以及道路中的車(chē)流量相對(duì)較大。后者為普通路段,沒(méi)有岔路口和右轉(zhuǎn)車(chē)道,道路兩側(cè)為商業(yè)繁華區(qū),人流量和車(chē)流量相對(duì)較大。實(shí)地調(diào)研時(shí)長(zhǎng)為10 d,分別在路段架置攝影機(jī)記錄,選取時(shí)間均為工作日17:30—18:30的晚高峰時(shí)段,觀測(cè)當(dāng)天天氣選擇為晴天、無(wú)風(fēng),有利于觀測(cè)行人的過(guò)街行為,如圖2、圖3所示。

圖2 崇文門(mén)實(shí)地圖片F(xiàn)ig.2 Field picture of Chongwenmen

圖3 長(zhǎng)楹天街實(shí)地圖片F(xiàn)ig.3 Field picture of Changying Tianjie

1.1.2 觀測(cè)行人

對(duì)于行人的觀測(cè),有效數(shù)據(jù)的要求為:行人的穿越方向與視頻拍攝的方向一致;行人獨(dú)立自主過(guò)馬路,若父母帶小孩,則小孩不作為有效樣本;行人到達(dá)路口時(shí)兩車(chē)道分別至少有一輛車(chē)正在通過(guò)或即將通過(guò)潛在沖突點(diǎn)。假如行人到達(dá)時(shí)兩車(chē)道均暢通完全可以直接通過(guò),則該行人的過(guò)街行為不被記錄;行人穿越馬路時(shí)交通流處于運(yùn)行狀態(tài),若出現(xiàn)大量行人正在過(guò)馬路兩車(chē)道車(chē)輛必須被迫停止讓行的情況,數(shù)據(jù)不被記錄;行人在劃定范圍內(nèi)過(guò)馬路,研究者將根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際情況,以斑馬線(xiàn)所在位置為參考劃定范圍,超出該范圍,如從遠(yuǎn)端斜穿馬路等嚴(yán)重違規(guī)行為將不被記錄;行人整個(gè)過(guò)街過(guò)程均被攝像機(jī)記錄,否則作為無(wú)效數(shù)據(jù)。

1.2 變量提取

行人過(guò)街選擇行為與個(gè)人屬性、固有和隨機(jī)過(guò)街條件相互作用機(jī)制有關(guān)[21]。除個(gè)人屬性之外,其他影響因素均有多個(gè)影響因子,為了方便后續(xù)的分析,將變量中的多個(gè)影響因子進(jìn)行分類(lèi)、重新編碼,得到新的變量定義。

1.2.1 行人個(gè)體屬性變量提取

行人個(gè)體屬性變量分別為性別(男、女)、年齡(青年、中年、老年)、交通方式(步行、自行車(chē)、電動(dòng)車(chē)、其他)和特殊屬性(攜帶包裹、使用手機(jī)、送餐、帶小孩、無(wú))。其中年齡可以從面容估計(jì)大致年齡,在不能看到面部時(shí),可以從穿越者的衣著風(fēng)格(偏成熟或偏青春),頭發(fā)顏色(花白程度),身體形態(tài)(佝僂、挺拔),職業(yè)(如70%外賣(mài)騎手低于 35歲)等綜合因素進(jìn)行合理猜測(cè)。如遇到實(shí)在難以估計(jì)年齡的個(gè)體,事后可通過(guò)集體討論的方式進(jìn)行估計(jì)。

1.2.2 行人穿越行為變量提取

行人穿越行為變量主要包括來(lái)自方向、起始位置、等待肢體動(dòng)作、穿越前肢體動(dòng)作、穿越中肢體動(dòng)作、穿越路徑、穿越時(shí)間、穿越時(shí)間類(lèi)型。穿越路徑可以根據(jù)起始位置和來(lái)自方向來(lái)劃分,特別的,因?yàn)榇┰綍r(shí)間是一個(gè)數(shù)值型變量,為了后續(xù)分析,固將穿越時(shí)間分為三類(lèi):快速穿越(快)、中速穿越(中)、慢速穿越(慢),將數(shù)值型變量轉(zhuǎn)化為分組變量更利于比較其中的差異性,如表1所示。

表1 行人穿越行為定義Table 1 Definition of pedestrian crossing behavior

1.2.3 車(chē)輛穿越行為變量提取

車(chē)輛穿越行為變量分為:車(chē)輛類(lèi)型、車(chē)輛通過(guò)行為、車(chē)輛所在車(chē)道、車(chē)輛右轉(zhuǎn)傾向、車(chē)輛是否接受行人過(guò)街意圖,其中車(chē)輛所在車(chē)道分為近行人車(chē)道2、遠(yuǎn)側(cè)車(chē)道1,如表2所示。

表2 車(chē)輛穿越行為定義Table 2 definition of vehicle crossing behavior

1.2.4 間隙數(shù)據(jù)的處理

間隙數(shù)據(jù)主要包括:接受間隙主導(dǎo)車(chē)道、間隙類(lèi)型、接受間隙和平均拒絕間隙,如表3所示。其中接受間隙主要有兩種類(lèi)型,計(jì)算方法分別為:①間隙值=近/遠(yuǎn)邊穿越后第一輛車(chē)到達(dá)沖突點(diǎn)時(shí)刻-行人近/遠(yuǎn)邊啟動(dòng)時(shí)刻,其中沖突點(diǎn)指的是行人的穿越路徑與車(chē)輛的行駛路徑相重合的那個(gè)點(diǎn);②間隙值=穿越前倒數(shù)第一輛車(chē)到達(dá)沖突點(diǎn)時(shí)刻-穿越后第一輛車(chē)到達(dá)沖突點(diǎn)時(shí)刻。

表3 間隙數(shù)據(jù)類(lèi)型定義Table 3 Definition of gap data type

拒絕間隙同樣有兩種類(lèi)型,計(jì)算方法分別為:①間隙值=近/遠(yuǎn)邊穿越前倒數(shù)第一輛車(chē)到達(dá)沖突點(diǎn)時(shí)刻-行人到達(dá)時(shí)刻/到達(dá)中央分隔線(xiàn)時(shí)刻;②間隙值=穿越前倒數(shù)第一輛車(chē)到達(dá)時(shí)刻-穿越前倒數(shù)第二輛車(chē)到達(dá)時(shí)刻。

2 結(jié)果與分析

通過(guò)將行人的穿越分為穿越前、中兩個(gè)階段,分析行人在兩個(gè)階段中分別在有右轉(zhuǎn)和無(wú)右轉(zhuǎn)路口下的行為差異。

2.1 描述性統(tǒng)計(jì)

通過(guò)對(duì)兩個(gè)路段的觀測(cè)和調(diào)查,獲取得到的有效樣本量共計(jì)553個(gè)。表4為穿越階段和穿越路口針對(duì)行人過(guò)街時(shí)間的描述性統(tǒng)計(jì),通過(guò)描述性統(tǒng)計(jì)可以得知,不論當(dāng)行人處于哪個(gè)穿越階段,有無(wú)右轉(zhuǎn)車(chē)道對(duì)其穿越時(shí)間基本上沒(méi)有影響,從數(shù)據(jù)可以看出,無(wú)右轉(zhuǎn)車(chē)道路口下行人的平均穿越時(shí)間為4.35 s,有右轉(zhuǎn)車(chē)道路口下行人的平均穿越時(shí)間為4.33 s,僅相差0.02 s。但當(dāng)行人在同樣的路口下進(jìn)行穿越時(shí),行人在穿越前和穿越中的穿越時(shí)間相差很大,從數(shù)據(jù)可以看出,穿越前行人的平均穿越時(shí)間為3.64 s,穿越中行人的平均穿越時(shí)間為5.03 s,二者相差1.39 s。

表4 穿越時(shí)間描述性統(tǒng)計(jì)Table 4 Descriptive statistics of crossing time

2.2 方差分析

表5為主體間效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果,可以看出,穿越階段對(duì)行人穿越時(shí)間的顯著性值小于0.05,說(shuō)明呈現(xiàn)出顯著性。穿越路口對(duì)行人穿越時(shí)間的顯著性值大于0.05,說(shuō)明穿越路口對(duì)于行人過(guò)街的時(shí)間不具有顯著性影響。穿越前的時(shí)間為到達(dá)等待位置的時(shí)刻與開(kāi)始穿越的時(shí)刻之間的間隔時(shí)長(zhǎng),穿越中的時(shí)間為穿越開(kāi)始至穿越結(jié)束的時(shí)長(zhǎng)。

表5 多因素方差分析結(jié)果Table 5 Results of multivariate analysis of variance

由表6可知,對(duì)于穿越前的等待時(shí)間來(lái)說(shuō),有右轉(zhuǎn)車(chē)道路口下行人的等待時(shí)間受行人的拒絕車(chē)輛個(gè)數(shù)和來(lái)自方向影響,當(dāng)行人在等待并且認(rèn)為此時(shí)車(chē)輛與車(chē)輛之間的間隙不適合穿越時(shí),行人會(huì)多次拒絕車(chē)輛,直到出現(xiàn)一個(gè)較長(zhǎng)的間隙,行人才會(huì)選擇進(jìn)行穿越,因此行人拒絕車(chē)輛的個(gè)數(shù)成為決定行人等待時(shí)間的主要影響因素。行人從直線(xiàn)方向來(lái)到等待位置時(shí),其更容易第一時(shí)間捕捉到合適的間隙并進(jìn)行穿越,因此相對(duì)從左、右側(cè)來(lái)的行人,其等待時(shí)間會(huì)更少,所以來(lái)自方向?qū)π腥说牡却龝r(shí)間有顯著性影響。無(wú)右轉(zhuǎn)車(chē)道路口下行人的等待時(shí)間受拒絕車(chē)輛個(gè)數(shù)和等待位置影響,在無(wú)右轉(zhuǎn)車(chē)道時(shí),行人只需要考慮直線(xiàn)穿越,處于起始點(diǎn)前或起始點(diǎn)時(shí),其只需要更短的時(shí)間進(jìn)行穿越,相反處于起始點(diǎn)左右或者后面時(shí),都會(huì)增加行人的等待時(shí)間,因此起始位置會(huì)對(duì)等待時(shí)間具有顯著性影響。今后自動(dòng)駕駛汽車(chē)行駛到無(wú)交通信號(hào)路口時(shí),可以通過(guò)識(shí)別行人的來(lái)自方向、起始位置和拒絕車(chē)輛個(gè)數(shù)來(lái)分別判斷有無(wú)右轉(zhuǎn)車(chē)道下行人的等待時(shí)間,從而做出相應(yīng)的速度調(diào)整。

表6 穿越前行為對(duì)等待時(shí)間的線(xiàn)性回歸結(jié)果Table 6 Linear regression results of pre crossing behavior to waiting time

對(duì)于穿越中的穿越時(shí)間來(lái)說(shuō),主要受兩方面影響:一方面是行人的間隙類(lèi)型(即行人選擇立即穿越、等待合適間隙穿越、等待動(dòng)態(tài)間隙穿越、無(wú)接收間隙);另一方面是行人的穿越時(shí)間類(lèi)型(快、中、慢速進(jìn)行穿越)。這兩方面決定行人在穿越中的穿越時(shí)間。如表7、表8所示,穿越人數(shù)和車(chē)輛1(最先與行人發(fā)生交互的車(chē)輛)的行為成為了主要影響因素,經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn),在有右轉(zhuǎn)車(chē)道的路口時(shí),當(dāng)穿越人數(shù)在1、2人時(shí),行人均會(huì)以中速或快速進(jìn)行穿越。穿越人數(shù)達(dá)到3人時(shí),會(huì)出現(xiàn)一部分行人認(rèn)為此時(shí)比較安全,因此選擇以慢速進(jìn)行穿越。當(dāng)穿越人數(shù)達(dá)到4人時(shí),大部分行人都會(huì)選擇以中速進(jìn)行穿越,當(dāng)人數(shù)達(dá)到5人時(shí),大部分行人會(huì)普遍認(rèn)為車(chē)輛一定會(huì)做出讓行,因此以相對(duì)較慢的速度進(jìn)行穿越。

表7 穿越中行為對(duì)行人間隙類(lèi)型卡方檢驗(yàn)結(jié)果Table 7 Chi square test results of crossing behavior on pedestrian gap type

表8 穿越中行為對(duì)行人穿越時(shí)間類(lèi)型卡方檢驗(yàn)結(jié)果Table 8 Chi square test results of crossing behavior on pedestrian crossing time type

由于行人在穿越中需要與第二車(chē)道上的車(chē)輛進(jìn)行交互,因此其車(chē)輛的行為決定了行人的間隙類(lèi)型。車(chē)輛的行為主要會(huì)使行人在立即穿越和等待合適間隙穿越之間發(fā)生變化,當(dāng)車(chē)輛的行為由加速通過(guò)變?yōu)閯蛩?再到減速,最后變?yōu)橥＼?chē),選擇立即穿越的行人會(huì)變得越來(lái)越多,選擇等待合適間隙穿越的人數(shù)會(huì)越來(lái)越少,不同的行為都會(huì)導(dǎo)致行人不同的間隙類(lèi)型,從而形成不同的穿越時(shí)間。

在無(wú)右轉(zhuǎn)車(chē)道的路口時(shí),當(dāng)穿越人數(shù)在2人及以下時(shí),大部分行人均會(huì)以中速或快速進(jìn)行穿越,避免影響交通擁堵的情況下,相對(duì)降低了穿越時(shí)間。當(dāng)人數(shù)達(dá)到3人時(shí),一部分行人認(rèn)為此時(shí)的人數(shù)會(huì)使得車(chē)輛實(shí)現(xiàn)讓行,一部分會(huì)認(rèn)為還是不夠安全,因此行人會(huì)選擇以快速或者慢速進(jìn)行穿越,選擇中速的人會(huì)變得很少,當(dāng)達(dá)到4人及以上時(shí),結(jié)果顯示行人均會(huì)以中速進(jìn)行穿越。當(dāng)?shù)诙?chē)道上車(chē)輛的行為由加速通過(guò)變?yōu)閯蛩?再到減速,最后變?yōu)橥＼?chē),選擇立即穿越的行人會(huì)變得越來(lái)越多,選擇等待合適間隙穿越的人數(shù)會(huì)越來(lái)越少,行人的穿越時(shí)間就會(huì)變得更短。因此可以得出穿越人數(shù)和車(chē)輛1的行為對(duì)穿越中的穿越時(shí)間具有顯著性影響。今后自動(dòng)駕駛汽車(chē)行駛到無(wú)交通信號(hào)路口時(shí),如若發(fā)現(xiàn)有行人在穿越馬路過(guò)程當(dāng)中,可以通過(guò)識(shí)別此時(shí)的穿越人數(shù)以及車(chē)輛1的行為,從而判斷行人的穿越時(shí)長(zhǎng),按此時(shí)的速度行駛是否會(huì)發(fā)生交通事故,以便做出相應(yīng)的措施。

3 結(jié)論

從行人過(guò)街的兩個(gè)階段(穿越前、穿越中)以及兩個(gè)路口(有右轉(zhuǎn)車(chē)道路口、無(wú)右轉(zhuǎn)車(chē)道路口)進(jìn)行分析,找出對(duì)行人穿越時(shí)與車(chē)輛交互的主要影響,對(duì)具有顯著性差異的因素進(jìn)行討論與分析,得出如下結(jié)論。

(1)穿越階段。穿越前和穿越中之間的穿越時(shí)間存在顯著性差異,穿越前對(duì)等待時(shí)間具有影響的因素有行人拒絕車(chē)輛的個(gè)數(shù)、行人的來(lái)自方向和起始位置,穿越中對(duì)穿越時(shí)間具有影響的因素有穿越時(shí)的人數(shù)和車(chē)輛1的行為。

(2)穿越路口。有無(wú)右轉(zhuǎn)車(chē)道對(duì)于行人整體的穿越時(shí)間沒(méi)有顯著性的影響,但是影響穿越前等待時(shí)間的因素不同,在有右轉(zhuǎn)車(chē)道路口時(shí),起到影響作用的因素有行人拒絕車(chē)輛的個(gè)數(shù)和行人的來(lái)自方向。在無(wú)右轉(zhuǎn)車(chē)道路口時(shí),起到影響作用的因素為行人拒絕車(chē)輛的個(gè)數(shù)和行人的起始位置。

綜上,在行人穿越無(wú)交通信號(hào)的路口時(shí)與自動(dòng)駕駛汽車(chē)交互的問(wèn)題上,自動(dòng)駕駛汽車(chē)可以通過(guò)識(shí)別不同階段不同路口下行人的行為特征,判斷其等待時(shí)間和穿越中時(shí)間的時(shí)長(zhǎng),從而做出相應(yīng)的速度調(diào)整或者通過(guò)外顯界面顯示相應(yīng)的信息,這樣可以有效的增強(qiáng)行人在無(wú)交通信號(hào)路口與自動(dòng)駕駛汽車(chē)交互時(shí)的安全保障。今后可將自動(dòng)駕駛汽車(chē)作為研究對(duì)象,研究其在無(wú)交通信號(hào)路口與行人的交互問(wèn)題,從而為自動(dòng)駕駛汽車(chē)所需要的交通數(shù)據(jù)流提供幫助。