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        道路環(huán)形交叉口機(jī)動(dòng)車沖突風(fēng)險(xiǎn)區(qū)識(shí)別模型研究

        2024-03-03 01:02:38胡立偉張瑞杰趙雪亭賀雨陳琛劉冰侯智
        關(guān)鍵詞:沖突點(diǎn)高峰區(qū)段

        胡立偉,張瑞杰,趙雪亭,賀雨,陳琛,劉冰,侯智

        (昆明理工大學(xué),交通工程學(xué)院,昆明 650500)

        0 引言

        無(wú)信控環(huán)形交叉口作為一種特殊的平面交叉口,具有一定的自組織性。在交通需求較小的情況下,它能使進(jìn)入交叉口的直行和左轉(zhuǎn)車輛繞島沿逆時(shí)針?lè)较蚯斑M(jìn),化車流沖突點(diǎn)為交織點(diǎn),從而在一定程度上降低交通沖突和事故的發(fā)生率,提高車輛的行車安全。然而,隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,許多環(huán)形交叉口的承載能力已經(jīng)難以滿足城市快速增長(zhǎng)的交通需求,特別是在高峰時(shí)段由于環(huán)內(nèi)交通量過(guò)大、合分流交織區(qū)過(guò)短以及彎道線性條件的復(fù)雜性,使得環(huán)內(nèi)交通環(huán)境復(fù)雜,車輛加減速和換道操作頻繁,駕駛員容易對(duì)安全車速、車距產(chǎn)生錯(cuò)誤判斷及操作,從而產(chǎn)生行車風(fēng)險(xiǎn),引發(fā)交通事故。因此,準(zhǔn)確地識(shí)別無(wú)信號(hào)環(huán)形交叉口的機(jī)動(dòng)車沖突區(qū)域,對(duì)于提高環(huán)形交叉口車輛的運(yùn)行安全具有重要的意義。

        目前,國(guó)內(nèi)外學(xué)者主要從幾何設(shè)計(jì)、信號(hào)配時(shí)設(shè)計(jì)、交通流特性、機(jī)非沖突、不同類型交叉口安全性能差異性以及駕駛行為等幾個(gè)方面對(duì)環(huán)形交叉口的安全性評(píng)價(jià)和改善措施進(jìn)行研究,并構(gòu)建相應(yīng)的評(píng)價(jià)體系與優(yōu)化方法。幾何設(shè)計(jì)方面:潘兵宏等[1]提出一種新型立體環(huán)形交叉口,以提高交叉口的通行效率和行車安全;Keisuke Yoshioka等[2]以入環(huán)車輛對(duì)環(huán)內(nèi)行駛車輛的不可見(jiàn)概率和碰撞沖擊力為基礎(chǔ)建立環(huán)形交叉口幾何設(shè)計(jì)安全性的評(píng)價(jià)指標(biāo)。信號(hào)配時(shí)設(shè)計(jì)方面:柴婷婷[3]以沖突特性為切入點(diǎn),提出基于沖突分析的環(huán)形交叉口信號(hào)配時(shí)參數(shù)計(jì)算方法。交通流特性方面:成衛(wèi)[4]在研究環(huán)形交叉口入口處到達(dá)混合交通流沖突特性的基礎(chǔ)上,建立了城市2 車道與3 車道環(huán)形交叉口混合交通流條件下的通行能力模型;Aleksandra Deluka Tiblja?等[5]在微觀仿真模型的基礎(chǔ)上,分析無(wú)人駕駛汽車和常規(guī)車輛在不同構(gòu)成比例下對(duì)環(huán)形交叉口安全水平的影響。機(jī)非沖突方面:張棟[6]通過(guò)提取機(jī)動(dòng)車和電動(dòng)自行車運(yùn)行軌跡,分析駕駛?cè)伺c騎行者在環(huán)形交叉口處發(fā)生沖突的機(jī)理以及沖突分布情況。在各類型交叉口安全性能評(píng)價(jià)方面:Prakash Ranjitkar[7]的研究表明,對(duì)于行車效率和安全性能來(lái)說(shuō),環(huán)形交叉口僅在中等交通量需求下比信號(hào)交叉口表現(xiàn)更好,而在高交通量需求下,信號(hào)交叉口通常比環(huán)形交叉口表現(xiàn)更好;林雨平[8]以沖突率為評(píng)價(jià)指標(biāo),利用模糊綜合評(píng)價(jià)方法對(duì)多個(gè)信控環(huán)形交叉口整體交通安全狀況進(jìn)行評(píng)價(jià)。駕駛行為方面:劉擎超等[9]對(duì)環(huán)形交叉口場(chǎng)景下人工接管智能汽車過(guò)程中的事故風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行探究,結(jié)果表明,速度是致使環(huán)形交叉口內(nèi)車輛接管過(guò)程事故率發(fā)生的重要因素,且交叉口入口區(qū)域的車輛接管行為的事故率要明顯高于環(huán)道區(qū)域。另外,目前交通沖突技術(shù)的研究大多數(shù)應(yīng)用在常規(guī)交叉口[10],公交站臺(tái)[11],出、入口匝道[12-14]以及急彎路段[15]等交通場(chǎng)景下,而環(huán)形交叉口在物理結(jié)構(gòu)和運(yùn)行規(guī)則上與之都不相同,交通流特性和交通沖突特點(diǎn)與上述交通場(chǎng)景存在較大差異,因此有必要對(duì)環(huán)形交叉口內(nèi)部具體的沖突易發(fā)區(qū)域進(jìn)行更加深入的研究。

        鑒于此,本文基于交通沖突技術(shù)對(duì)環(huán)形交叉口的交通沖突特性與規(guī)律進(jìn)行研究,探討環(huán)形交叉口沖突風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域識(shí)別方法。首先,以昆明國(guó)際會(huì)展中心環(huán)形交叉口為調(diào)查對(duì)象,利用無(wú)人機(jī)拍攝工作日早、晚高峰和平峰交通流視頻,并借助Kinovea軟件對(duì)航拍視頻進(jìn)行預(yù)處理,構(gòu)建本次研究的數(shù)據(jù)庫(kù);然后,基于避險(xiǎn)行為和交通沖突評(píng)價(jià)指標(biāo)TTC對(duì)交通沖突風(fēng)險(xiǎn)嚴(yán)重性進(jìn)行判別,從而構(gòu)建環(huán)形交叉口機(jī)動(dòng)車沖突風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型;最后,以數(shù)形結(jié)合的方式直觀地分析環(huán)形交叉口內(nèi)交通沖突分布特性,并對(duì)36 個(gè)子區(qū)段的沖突風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行評(píng)定,以期對(duì)環(huán)形交叉口安全水平的提高作參考。

        1 數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理

        1.1 數(shù)據(jù)采集地點(diǎn)和時(shí)間

        為獲取城市無(wú)信控環(huán)形交叉口的交通流狀態(tài)數(shù)據(jù)以及交通沖突數(shù)據(jù),本文選取云南省昆明市國(guó)貿(mào)路—海明路環(huán)形交叉口作為研究對(duì)象,其相交道路中國(guó)貿(mào)路方向(東西方向)為雙向6 車道,海明路方向(南北方向)為雙向4 車道,環(huán)形交叉口內(nèi)部為3 個(gè)環(huán)道,路面均為瀝青混凝土路面。數(shù)據(jù)采集時(shí)間為2023年3月1日早高峰8:00-8:30,平峰10:00-10:30,晚高峰16:00-16:30,天氣晴朗。環(huán)形交叉口數(shù)據(jù)采集現(xiàn)場(chǎng)及幾何構(gòu)造示意圖如圖1所示。

        圖1 數(shù)據(jù)采集現(xiàn)場(chǎng)及幾何構(gòu)造示意圖Fig.1 Schematic diagram of data collection site and geometric structure

        1.2 數(shù)據(jù)獲取及處理

        1.2.1 數(shù)據(jù)獲取

        本次實(shí)驗(yàn)使用如圖2(a)所展示的大疆御3無(wú)人機(jī),其具備寬視野、長(zhǎng)航程和高分辨率的特點(diǎn)。通過(guò)GPS(Global Positioning System)定位,無(wú)人機(jī)在距離地面約100 m的高度靜止懸停拍攝,覆蓋范圍為長(zhǎng)600~700 m,寬300~350 m。所拍攝的視頻精度達(dá)到了0.2 m,滿足車輛數(shù)據(jù)采集要求。無(wú)人機(jī)最長(zhǎng)飛行時(shí)間為40 min,支持4 K/60 P的視頻錄制分辨率。相比傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集方式,無(wú)人機(jī)視頻拍攝可以采集環(huán)形交叉口內(nèi)所有車輛的數(shù)據(jù),便于識(shí)別車輛軌跡,連續(xù)性較好。

        圖2 航拍設(shè)備及Kinovea軟件處理車輛軌跡操作界面Fig.2 Aerial photography equipment and Kinovea software processing vehicle trajectory operation interface

        1.2.2 數(shù)據(jù)處理

        本文使用如圖2(b)所展示的Kinovea視頻運(yùn)動(dòng)分析軟件解析實(shí)驗(yàn)拍攝的視頻,以環(huán)島中心為原點(diǎn)建立平面直角坐標(biāo)系,每7幀輸出一次區(qū)域內(nèi)所有車輛的實(shí)時(shí)軌跡坐標(biāo)(x,y)、車輛ID、速度、加速度、車輛繞環(huán)島中心轉(zhuǎn)過(guò)的弧度θ,并將識(shí)別結(jié)果保存下來(lái)以供后續(xù)進(jìn)行沖突風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。視頻識(shí)別結(jié)果如表1所示。

        表1 視頻識(shí)別部分結(jié)果Table 1 Video recognition partial results

        2 機(jī)動(dòng)車沖突風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域識(shí)別模型構(gòu)建

        2.1 沖突風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判定

        為提高工作效率,對(duì)無(wú)人機(jī)拍攝的視頻進(jìn)行沖突預(yù)判至關(guān)重要。在環(huán)形交叉口內(nèi)行駛的車輛發(fā)生沖突時(shí),可能出現(xiàn)以下情況:

        (1)入環(huán)車輛禮讓環(huán)內(nèi)車輛導(dǎo)致減速或停車;(2)環(huán)內(nèi)車輛禮讓入環(huán)車輛導(dǎo)致減速或停車;(3)出環(huán)車輛禮讓前方出環(huán)車輛導(dǎo)致減速或停車;

        (4)外側(cè)環(huán)道車輛禮讓內(nèi)側(cè)環(huán)道車輛變道出環(huán)導(dǎo)致減速或停車;

        (5)環(huán)內(nèi)后車禮讓環(huán)內(nèi)前車變道出環(huán)導(dǎo)致減速或停車;

        (6)環(huán)內(nèi)車輛出環(huán)導(dǎo)致轉(zhuǎn)向行為;

        (7)環(huán)外車輛入環(huán)導(dǎo)致轉(zhuǎn)向行為等。

        根據(jù)避險(xiǎn)行為原則,當(dāng)兩輛車可能發(fā)生碰撞時(shí),至少一方會(huì)采取加減速、停車或改變軌跡的行為。因此,當(dāng)加速度的絕對(duì)值大于4 m·s-2或運(yùn)動(dòng)方向變化大于30°時(shí),則認(rèn)定目標(biāo)車輛存在避險(xiǎn)行為。通過(guò)對(duì)沖突風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)判,可以剔除正常行駛車輛的軌跡數(shù)據(jù)以減少工作時(shí)間。

        2.2 直線路段車輛TTC計(jì)算

        本文主要關(guān)注環(huán)形交叉口內(nèi)沖突點(diǎn)的分散情況,而后侵入時(shí)間(Post Encroachment Time,PET)是用來(lái)計(jì)算前后兩輛車到達(dá)某一給定位置的時(shí)間差,并不能直接用于找尋沖突點(diǎn)的位置,因此本文選用碰撞時(shí)間(Time to Collision,TTC)作為環(huán)形交叉口交通沖突的判別指標(biāo)。通過(guò)利用TTC 來(lái)評(píng)估車輛在發(fā)生避險(xiǎn)行為時(shí)駕駛員的避險(xiǎn)能力。TTC 值越小,表示避險(xiǎn)時(shí)間越短,發(fā)生事故的概率越高。在水平直線路段,TTC的計(jì)算公式為

        式中:STTC為第i輛車碰撞到第i-1輛車的時(shí)間(s);xi-1(t)、xi(t)為前車i-1 與跟隨車輛i在t時(shí)刻時(shí),直線路段的坐標(biāo)位置(m);vi-1(t)、vi(t)為前車i-1與跟隨車輛i在t時(shí)刻的瞬時(shí)速度(m·s-1);li-1為前車i-1的車長(zhǎng)(m);Li_i-1為兩車的位置差(m)。

        2.3 環(huán)形交叉口車輛TTC計(jì)算

        直線路段TTC 算法是假設(shè)前后車輛在某一時(shí)刻保持當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)方向和速度不變,直到發(fā)生碰撞。然而,在環(huán)形交叉口中,車輛沿著中心環(huán)島曲線行駛,導(dǎo)致車輛的運(yùn)動(dòng)方向不斷變化。這就使得直線路段TTC 算法不能準(zhǔn)確應(yīng)用于環(huán)形交叉口場(chǎng)景。

        如圖3(a)所示,如果前后車輛位于同一環(huán)道上,意味著在任何時(shí)刻兩車沿著切線方向繼續(xù)作直線運(yùn)動(dòng)永遠(yuǎn)不會(huì)相交,導(dǎo)致直線路段TTC算法無(wú)法找到?jīng)_突點(diǎn),進(jìn)而無(wú)法計(jì)算得出TTC 值;如圖3(b)所示,如果前后車輛位于不同環(huán)道上并且由于前車或后車的換道行為導(dǎo)致即將發(fā)生碰撞時(shí),使用直線路段TTC算法雖然可以找到兩車運(yùn)動(dòng)軌跡的交點(diǎn),但所得的沖突點(diǎn)位置與實(shí)際沖突點(diǎn)存在較大偏差,并且該沖突點(diǎn)不在兩車軌跡線之間。圖3中,Vi-1、Vi為前車i-1與跟隨車輛i在將要發(fā)生碰撞時(shí)的瞬時(shí)速度(m·s-1);為兩車?yán)@環(huán)島中心作圓周運(yùn)動(dòng)所對(duì)應(yīng)的半徑平均值(m)。

        圖3 環(huán)形交叉口TTC算法相對(duì)于直線路段TTC算法的優(yōu)勢(shì)Fig.3 Advantages of roundabout TTC algorithm over straight section TTC algorithm

        為應(yīng)對(duì)環(huán)形交叉口道路線形的特殊性,本文提出一種改進(jìn)的環(huán)形交叉口車輛TTC 計(jì)算方法,如圖3(c)所示。該方法假設(shè)前后車輛沿著軌跡平均半徑計(jì)算得到的同一圓弧運(yùn)動(dòng),只要后車的速度大于前車,就會(huì)存在沖突點(diǎn),并且該沖突點(diǎn)位于兩車運(yùn)動(dòng)軌跡線之間。這一改進(jìn)使得TTC 計(jì)算更符合實(shí)際兩車發(fā)生沖突時(shí)的運(yùn)動(dòng)軌跡情況,從而提高了TTC計(jì)算的精確性。改進(jìn)后的TTC計(jì)算公式為式中:Ri-1(t)、Ri(t)為前車i-1 與跟隨車輛i在t時(shí)刻繞環(huán)島中心作圓周運(yùn)動(dòng)所對(duì)應(yīng)的半徑(m);θi-1(t)、θi(t)為前車i-1 與跟隨車輛i在t時(shí)刻繞環(huán)島中心轉(zhuǎn)過(guò)的弧度(rad);vi-1(t)、vi(t)為前車i-1 與跟隨車輛i在t時(shí)刻的沿運(yùn)動(dòng)軌跡切線方向的瞬時(shí)速度(m·s-1);li-1為前車i-1 的車長(zhǎng)(m);R_為兩車?yán)@環(huán)島中心作圓周運(yùn)動(dòng)所對(duì)應(yīng)的半徑平均值(m);Δθ為兩車的弧度差(rad)。環(huán)形交叉口TTC算法示意圖如圖4所示,其物理變量同上所述。

        圖4 環(huán)形交叉口區(qū)域的TTC計(jì)算Fig.4 TTC calculation in roundabout area

        3 沖突風(fēng)險(xiǎn)嚴(yán)重性判別及沖突風(fēng)險(xiǎn)統(tǒng)計(jì)

        3.1 沖突風(fēng)險(xiǎn)嚴(yán)重性判別

        由于環(huán)形交叉口相較于直線路段具有更高的交通動(dòng)態(tài)性和信息密度,故兩者的TTC閾值有所差異。為提高本文結(jié)論的可信度,采用累積頻率曲線法確定TTC 的閾值。累積頻率曲線法是交通工程中常用的統(tǒng)計(jì)分類方法,可用于確定道路的限速值。該方法基于實(shí)測(cè)速度數(shù)據(jù)構(gòu)建累積頻率曲線,并利用曲線上與限速對(duì)應(yīng)的百分位數(shù)來(lái)確定最低限速、中位車速和最高限速。類似地,可以運(yùn)用累積頻率曲線法來(lái)確定環(huán)形交叉口交通沖突事件的嚴(yán)重程度。本文選擇早、晚高峰和平峰各20 min的數(shù)據(jù)采集片段,利用2.3 節(jié)所述方法計(jì)算環(huán)形交叉口TTC值。將計(jì)算得到的TTC數(shù)據(jù)以0.2 s為間隔進(jìn)行分組,并繪制TTC的累積頻率曲線,按照15%、50%和85%位累積頻率對(duì)應(yīng)的TTC 值作為嚴(yán)重沖突、一般沖突和輕微沖突的劃分標(biāo)準(zhǔn),如圖5所示。

        圖5 車輛TTC帕累托圖Fig.5 Pareto diagram of vehicle TTC

        由圖5 和表2 可知,15%、50%、85%分位對(duì)應(yīng)TTC區(qū)間分別為(1.2,1.4]s,(2.8,3.0]s,(4.4,4.6]s。因此,當(dāng)TTC 值處于(0.0,1.2] s 時(shí),為嚴(yán)重沖突;當(dāng)TTC值處于(1.2,2.8]s時(shí),為一般沖突;當(dāng)TTC值處于(2.8,4.4] s 時(shí),為輕微沖突;當(dāng)TTC 值處于(4.4,6.0]s 時(shí),視為無(wú)效沖突。具體沖突風(fēng)險(xiǎn)嚴(yán)重程度閥值劃分如表3所示。

        表2 車輛TTC累計(jì)頻率分布Table 2 Accumulated frequency distribution of vehicle TTC

        表3 環(huán)形交叉口機(jī)動(dòng)車沖突風(fēng)險(xiǎn)嚴(yán)重程度劃分Table 3 Severity classification of motor vehicle conflict risks at roundabouts

        3.2 沖突風(fēng)險(xiǎn)數(shù)統(tǒng)計(jì)

        通過(guò)以上劃分標(biāo)準(zhǔn),對(duì)僅存在交通干擾的現(xiàn)象進(jìn)行剔除,確定受調(diào)查環(huán)形交叉口內(nèi)共存在交通沖突個(gè)數(shù)為1700 個(gè),其中嚴(yán)重沖突為301 個(gè),占比17.71%;一般沖突為646個(gè),占比38.00%;輕微沖突為753個(gè),占比44.29%。各個(gè)采集時(shí)段內(nèi)交通量和交通沖突數(shù)統(tǒng)計(jì)如表4所示。

        表4 各時(shí)段交通量、交通沖突數(shù)統(tǒng)計(jì)Table 4 Statistics of traffic volume and number of traffic conflicts at different time periods

        4 交通沖突風(fēng)險(xiǎn)時(shí)空分布及風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分

        4.1 空間結(jié)構(gòu)劃分

        為深入分析環(huán)形交叉口區(qū)域內(nèi)交通流特性和交通沖突空間分布,首先,以環(huán)島中心至海明路以北方向的車道中心線為起點(diǎn),沿逆時(shí)針?lè)较驅(qū)⒄麄€(gè)環(huán)形交叉口劃分為36 個(gè)子區(qū)段,每個(gè)區(qū)段的角度間隔為10°。這樣的劃分方式既避免了區(qū)段過(guò)大或過(guò)小導(dǎo)致交通流和沖突特性變化不連續(xù),也便于進(jìn)行后續(xù)的統(tǒng)計(jì)和圖形展示。接下來(lái),根據(jù)車輛的運(yùn)行規(guī)律,將這36個(gè)子區(qū)段組合成4個(gè)大區(qū)段。具體的組合方式為:第Ⅰ區(qū)段由1~9 子區(qū)段組成,第Ⅱ區(qū)段由10~18 子區(qū)段組成,第Ⅲ區(qū)段由19~27 子區(qū)段組成,第Ⅳ區(qū)段由28~36子區(qū)段組成。每個(gè)大區(qū)段都經(jīng)歷了合流段、交織段和分流段的過(guò)程。這種組合方式能夠更深入地研究交通沖突特性在不同階段的演變規(guī)律,揭示環(huán)形交叉口內(nèi)部交通沖突的動(dòng)態(tài)變化。通過(guò)以上的劃分和組合方法,建立環(huán)形交叉口的結(jié)構(gòu)化框架,有助于進(jìn)一步準(zhǔn)確定位交通沖突聚集點(diǎn)。具體劃分情況如圖6所示。

        圖6 環(huán)形交叉口區(qū)域劃分Fig.6 Division of roundabout areas

        4.2 環(huán)形交叉口交通沖突風(fēng)險(xiǎn)時(shí)空分布規(guī)律探究

        通過(guò)視頻識(shí)別輸出的軌跡數(shù)據(jù),可以計(jì)算出車輛之間發(fā)生碰撞前的時(shí)間間隔(最小TTC值),再結(jié)合發(fā)生碰撞前對(duì)應(yīng)幀數(shù)下兩車的速度、繞環(huán)半徑、位置關(guān)系和最小TTC值,可以反推出兩車預(yù)計(jì)軌跡相交沖突點(diǎn)Q的坐標(biāo)位置。然后,利用3.1 節(jié)計(jì)算的沖突嚴(yán)重性閾值判別識(shí)別到的各個(gè)沖突點(diǎn)的沖突嚴(yán)重性,從而直觀準(zhǔn)確地得出環(huán)形交叉口不同類別交通沖突的空間分布規(guī)律,車輛軌跡沖突點(diǎn)具體計(jì)算流程如圖7所示。本文對(duì)比分析了3個(gè)時(shí)間段的交通沖突空間分布圖,如圖8所示。

        圖7 車輛軌跡沖突點(diǎn)計(jì)算流程圖Fig.7 Vehicle trajectory conflict point calculation flowchart

        圖8 各時(shí)段交通沖突空間分布Fig.8 Spatial distribution of traffic conflicts at different time periods

        根據(jù)圖8可以觀察到:該環(huán)形交叉口的交通沖突分布呈現(xiàn)一定的潮汐特性,即在早高峰時(shí)段,西向東方向的交通沖突點(diǎn)數(shù)量與分布情況與晚高峰時(shí)段的東向西方向的交通沖突點(diǎn)數(shù)量與分布情況大致相當(dāng);在第2~6 區(qū)段、第13~17 區(qū)段、第20~24區(qū)段和第31~35區(qū)段,交通沖突明顯比其他區(qū)段更為集中,表明這些區(qū)段是該環(huán)形交叉口的事故頻發(fā)區(qū)域。此外,在該環(huán)形交叉口的東、西進(jìn)出口斑馬線附近,交通沖突較為集中的原因是橫向通行的行人數(shù)量較多,車輛會(huì)頻繁停車讓行,導(dǎo)致后續(xù)車輛多次制動(dòng),增加交通沖突的發(fā)生。另外,盡管該交叉口南進(jìn)出口方向的交通量不大,但仍然存在大量的交通沖突,這是由于一些車輛在該方向的出入口附近違規(guī)停車,導(dǎo)致外側(cè)車道被侵占,路面變窄,迫使車輛在進(jìn)出口時(shí)不得不逆行通過(guò),引發(fā)交通擁堵。因此,對(duì)該交叉口的安全改進(jìn)應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注上述區(qū)段,特別是需要解決南進(jìn)出口方向的違規(guī)停車現(xiàn)象。

        為進(jìn)一步研究交通沖突在環(huán)形交叉口的空間分布,量化交通沖突,分別統(tǒng)計(jì)早、晚高峰及平峰時(shí)段每一區(qū)段的交通沖突次數(shù)和嚴(yán)重交通沖突率(即嚴(yán)重交通沖突數(shù)與沖突總數(shù)之比)。由圖9可知,第17區(qū)段總的交通沖突數(shù)最多,第24區(qū)段和第6區(qū)段次之,交通沖突次數(shù)在每一個(gè)大區(qū)段上呈現(xiàn)先增加后減少,再增加再減少的變化規(guī)律,如早高峰時(shí)段交通沖突次數(shù)在第1~4 區(qū)段先增加再減少,第5~9區(qū)段再增加再減少。

        圖9 分區(qū)段交通沖突數(shù)統(tǒng)計(jì)Fig.9 Statistics of traffic conflicts in different sections

        由圖10可知,在第3~5區(qū)段、第14~16區(qū)段、第21~23 區(qū)段、第32~34 區(qū)段的嚴(yán)重交通沖突率處于高位遞增的趨勢(shì),其中早高峰時(shí)段第16 區(qū)段和第23區(qū)段的嚴(yán)重交通沖突率最高約為35%,是該環(huán)形交叉口事故高危區(qū)域。此外,還比較了高峰時(shí)段和平峰時(shí)段的交通沖突情況,在高峰時(shí)段某一子區(qū)段上交通沖突的平均發(fā)生次數(shù)約為15 次,嚴(yán)重沖突的平均發(fā)生率為17.45%;在平峰時(shí)段某一子區(qū)段上交通沖突的平均發(fā)生次數(shù)約為8次,嚴(yán)重沖突的平均發(fā)生率為8.28%。結(jié)果顯示,高峰時(shí)段的交通沖突相比平峰時(shí)段更為嚴(yán)重,高峰段的交通沖突和嚴(yán)重沖突發(fā)生率約為平峰段的2倍。

        圖10 分區(qū)段嚴(yán)重沖突率統(tǒng)計(jì)Fig.10 Statistics on severe conflict rate of partition segments

        4.3 區(qū)段交通沖突風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)定

        根據(jù)環(huán)形交叉口各區(qū)段的交通沖突數(shù)和嚴(yán)重交通沖突率,可以評(píng)估每一區(qū)段的交通沖突風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。綜合考慮早高峰、平峰和晚高峰的交通沖突數(shù)據(jù)和嚴(yán)重交通沖突率,利用均值法得出該環(huán)形交叉口在每一區(qū)段上的綜合交通沖突次數(shù)為13 次,綜合嚴(yán)重交通沖突率為14.28%?;谶@兩個(gè)閾值,可將區(qū)段的風(fēng)險(xiǎn)劃分為4個(gè)等級(jí),具體如表5所示。

        表5 區(qū)段風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)判依據(jù)表Table 5 Evaluation basis table for section risk level

        TTC是一種描述事故接近程度的時(shí)間度量值,TTC值越小,事故風(fēng)險(xiǎn)程度越大,當(dāng)TTC值為0時(shí),則可認(rèn)為事故已經(jīng)發(fā)生。因此,本文通過(guò)對(duì)不同沖突嚴(yán)重程度的閾值取倒數(shù)作為風(fēng)險(xiǎn)值,將4.2 節(jié)得到的交通沖突點(diǎn)繪制成三維風(fēng)險(xiǎn)值熱力分布圖,如圖11 所示,并將其與各區(qū)段風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)判定結(jié)果圖對(duì)照,如圖12所示。

        圖11 平高峰三維風(fēng)險(xiǎn)值熱力分布圖Fig.11 Thermal distribution map of three-dimensional risk values during normal and peak periods

        圖12 平高峰各區(qū)段風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)定結(jié)果Fig.12 Risk level assessment results for different sections of flat and peak periods

        對(duì)圖12 中平峰、高峰時(shí)段環(huán)形交叉口風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)定結(jié)果進(jìn)行整理,可得到如表6 所示的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

        表6 平高峰不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)對(duì)比Table 6 Comparison of different risk levels during normal and peak periods

        根據(jù)研究結(jié)果分析可得,環(huán)形交叉口在高峰時(shí)段更容易發(fā)生交通事故。此外,不論是高峰時(shí)段還是平峰時(shí)段,第17、23和24區(qū)段的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)都一直維持在重度風(fēng)險(xiǎn),這意味著這些區(qū)段存在持續(xù)且頑固的交通安全風(fēng)險(xiǎn)。另外,根據(jù)圖11可知,風(fēng)險(xiǎn)值較高的區(qū)域主要集中在出口至入口的交織區(qū)段,尤其是西南和東南方向的交織區(qū)段,這兩個(gè)區(qū)域的亮點(diǎn)區(qū)域最強(qiáng)也最大。與此相對(duì)應(yīng),風(fēng)險(xiǎn)值較低的區(qū)域則主要出現(xiàn)在環(huán)流段上,與圖12 中環(huán)形交叉口各區(qū)段風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)定結(jié)果一致。

        5 結(jié)論

        (1)本文提出適應(yīng)環(huán)形交叉口道路線形特征的車輛TTC 計(jì)算方法,研究結(jié)果表明,在該環(huán)形交叉口中,嚴(yán)重沖突與一般沖突的閾值為1.2 s,一般沖突與輕微沖突的閾值為2.8 s,輕微沖突與無(wú)效沖突的閾值為4.4 s。

        (2)將環(huán)形交叉口劃分為36 個(gè)子區(qū)段,以研究交通沖突風(fēng)險(xiǎn)的分布特征。相比傳統(tǒng)的整體評(píng)價(jià)方法,這種劃分可以更準(zhǔn)確地了解不同功能分區(qū)間的交通沖突風(fēng)險(xiǎn)差異,從而更有針對(duì)性地采取風(fēng)險(xiǎn)防控措施,提升交通管理效果。

        (3)根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),該環(huán)形交叉口交通沖突分布呈現(xiàn)以下規(guī)律,靠近交織區(qū)段的首、末端交通沖突頻發(fā),而靠近交織段的中間位置交通沖突更嚴(yán)重。這些規(guī)律可為預(yù)防和治理環(huán)形交叉口交通事故提供理論依據(jù)。

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