071328055樊冬信号交叉口行人非机动车绿灯放行特性研究Word文档格式.docx
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摘要1
Abstract1
1引言2
2国内外研究概况3
2.1国外研究概况3
2.2国内研究概况3
3视频调查方法4
3.1视频调查特点4
3.2采用视频调查的必要性4
4绿灯放行的两阶段性4
4.1绿灯放行的两阶段中概念定义界定6
4.2聚集群内部结构变化分析7
4.2.1行人比例较高时聚集群内部结构变化7
4.2.2行人比例较低时聚集群内部结构变化7
4.3绿灯放行的两阶段划分必要性和方法8
4.4行人非机动车时空特性曲线图12
4.5绿灯放行的两阶段时间划分16
5聚集群空间占有率模型17
5.1划分虚拟网格17
5.2聚集群空间占有率计算19
5.3聚集群各个过程空间占有率分析20
6人行横道交通靠左行驶特性21
7结束语23
参考文献24
致谢25
信号交叉口行人非机动车绿灯放行特性研究
摘要:
交叉口的行人非机动车混合交通现象是中国城市交叉口最为显著的交通特点之一。
为了便于有效的研究交叉口混合交通信号控制策略及交叉口交通仿真,提高交叉口运行效率,保障交叉口安全状况。
提出了新的绿灯放行两阶段验证方法,并且对绿灯放行两阶段定义进行修正,明确了两阶段时间划分。
分析了第一阶段聚集群在通行过程的内部结构变化、群体放行速度;
利用人行横道“虚拟网格”方法,建立了聚集群空间占有率模型,分析了放行过程聚集群空间占有率的变化;
提出并分析了人行横道交通的靠侧通行特性。
以福州市交叉口调查数据为基础,进行了信号交叉口行人非机动车放行特性研究。
关键词:
信号交叉口人行横道混合交通绿灯放行
Abstract:
MixedtrafficisoneofthemostremarkabletransportationcharacteristicsinChinesecity.Inordertofacilitatetoresearchintersectiontrafficsignalcontrolstrategiesandsimulationtoimproveintersectionefficiency,protectthesecuritysituationintheintersection.Thisarticleisproposedanewauthenticationmethodoftwo-stageaboutgreenlight,andcorrectedthedefinitionoftwo-stage,thetimedeterminedthetwo-stagemodel;
Analyzedthefirststageoftheprocessofthepassagegatherinternalstructurechanging,groupreleasespeed;
Used"
virtualgrid"
pedestrianmethod,establishedspacesharemodelofthegatheredgroup,analyzedthegatheredgroupinthereleaseprocessofchangeinshare;
Proposedamethodofdifferenttrafficintensitystatedivision;
Analyzedthereleasecharacteristicsindifferenttrafficintensity.Fuzhoucityintersectionsurveydataisthebasis,StudiedonReleasingCharacteristicsofPedestriansandNon-motorvehiclesinUrbanSignalizedIntersectionofGreenTime
Keywords:
Signalintersection;
Pedestrian;
Mixedtraffic;
Greenrelease
1引言
行人非机动车混合交通是人行横道上交通的显著特点,同时近几年来电动自行车的兴起,又使得人行横道交通有了新的特点和特性,混合流中不仅有行人、自行车,更有电动自行车。
虽然三种交通方式都有各自的特点和规律,但在交叉口绿灯时间这个特点时间、地段,通行特性会受其他交通方式、人行横道宽度、人行横道类型、流量、交通工具混合比率等因素影响。
在绿灯放行这个特定情况下,不论个人,还是混合群体,通行的速度、结构、密度、心理特征都有自己的特点。
同时城市交叉口混合交通现象的存在,容易产生交通拥堵,引发交通事故,造成交叉口的通行能力下降等不利影响,因此深入分析我国城市信号交叉口人行横道混合交通特性对于提高交叉口运行效率、实现交通的深度仿真、保障交叉口安全状况等都意义重大。
现今城市人行横道的混合交通中各种交通方式比例,发生了很大的变化。
在1992年的我国拥有两三百万辆自行车,但到2010年的应经下降到了70万辆。
同时截至2010年第3季度,每百户城镇居民家庭电动自行车拥有量已达28辆,电动自行车社会保有量超过了1.2亿辆。
电动车行业在仅仅几年时间,便实现了从零星分布到大范围普及飞跃。
电动汽车作为绿色交通工具,将在21世纪给人类社会带来巨大的变化。
顺应当前国际科技发展的大趋势。
国内外不少学者对信号交叉口人行横道内的行人和自行车交通特性进行过研究”,但主要是把行人和自行车分开考虑进行研究的,并且研究对象主要集中在行人和自行车的速度、流量、延误以及到达特性等,或者就是考虑到行人与非机动车的整体性,但是没有进行全面系统的论述[1,2,3,4,5,6]。
他们大多集中考虑行人和自行车,把行人自行车作为一个整体考虑,分析绿灯放行过程中行人自行车交通特性,对现今数量众多的电动自行车等非机动车缺乏研究。
同时,将行人、自行车和电动自行车一起整体考虑的研究很缺乏,对人行横道的通行能力也缺乏评价的数据和指标。
人行横道的设置一直是使用外国的数据来参考,常常没进行通行能力评价,因此,本文把信号交叉口行人自行车和电动自行车视作整体进行考虑,对人行横道行人非机动车绿灯放行特性进行了深入研究,可以为研究适合我国城市信号交叉口混合交通特性的信号控制策略、交通仿真等提供理论基础。
为中国特色的交通理论发展奠定基础,充实交通理论外延和广度。
我国行人自行车数量众多,行人非机动车混行等是我国的国情,是中国特色,也是我国的现状。
对行人非机动车混合交通进行专门的调查和分析,需找这些混合交通的特性和规律,确定参数,建立模型。
为解决行人非机动车混合交通的管理、交叉口信号配时的研究、智能交通和仿真研究提供理论基础。
在这样的背景下,选择福建省福州市信号交叉口为研究对象,收集各项数据探求信号交叉口行人非机动车绿灯放行特性。
提出自己的一些研究方法和思路,和以往的研究相互印证,完善。
2国内外研究概况
2.1国外研究概况
WinaiRaksuntorn进行的自行车交通行为实验以及在信号交叉口混合交通的行为研究;
Allen等人通过对美国的一些城市自行车的调查,分析了自行车对有信号平面交叉口通行能力的影响,论文提出用自行车通行利用率对能力进行计算。
HCM2000指出,如果步行路段的老年人(≥65岁)比例不超过20%,则可以采用1.22m/s作为步行速度,推荐的步行速度为1.01m/s[7]。
Henderson对澳大利亚悉尼的实测数据表明男性的平均步速为1.62m/s,女性为1.38m/s。
LaPlante认为所有年龄段的男性和女性步行速度的均值基本上为1.2m/s。
在此基础上,美、日、欧等国家已经开发了一些成熟的交通仿真软件,并商品化。
但是,但是这些软件是基于单一的机动车流的,仿真类型单一,不适应中国的具有机动车、非机动车、行人的混合交通流[8]。
从国外的众多研究中可以发现,外国的研究并没有进行行人非机动车在混合行驶时的交通特性进行研究。
这主要是中国的交通情况和外国有着很大的区别,很少有出现行人和非机动车混行的路口,常常是行人和非机动车各行其道,基本不发生混行。
国外行人过街方式、非机动车通行方式以及路权的法律保障和我国存在根本的区别,其道路大多设有专用的自行车道。
这就使得外国的许多研究数据和研究成果很难在我国直接应用。
2.2国内研究概况
国内的一些学者和专家运用最新的研究方法,在大量的调查数据的基础上,对行人非机动车的绿灯放行特性提出了一些基本概念和理论,得到一些比较普遍的结论。
目前已经有院校和学者开始重视人行横道的混合交通特性的研究,开展了一些交叉口行人自行车车群特性的相关研究,如刘金广、刘小明等研究了城市信号交叉口行人自行车的绿灯放行特性,建立聚集群空间占有率模型[1];
刘金广、于泉等进行了信号交叉口行人自行车交通强度状态划分研究[2];
罗振科、陈俊利用元胞自动机交通流模型(cellularauotmation,CA)对机、非混行的运行速度特性进行了研究分析[3];
徐良俊建立了信号交叉口混合交通流控制优化仿真模型;
吴建平、黄玲等研究了信号口交叉口内成群自行车在骑行时呈现的形状[4];
曲昭伟等根据实际数据提出了自行车车流的释放饱和流率释放速度,并对自行车交通特性的成因进行了研究分析[5]。
以上的研究为探究行人自行车绿灯放行特性的研究奠定基础。
目前的研究处在发展阶段,行人非机动车放行的很多特性的一般规律和普适参数还没有很好的测定。
很多数据的相互影响关系还不很清楚,模型建立的还不够完善,系统。
但就目前确定的行人非机动车的群特性的多种参数,建立的可行的模型,已经取的了很
好的效果。
为仿真模拟提供很多的参数和模型,加快了仿真模拟以及智能交通等多方面的进展。
如通过行人自行车时空位移变化曲线图,分析绿灯放行的两阶段特性,并且通过时空分布图分析第一阶段聚集群的内部结构变化;
运用人行横道“虚拟网格[1]”方法,应用聚集群空间占有率模型,对聚集群的空间占有率动态变化进行定量分析。
或从信号交叉口人行横道的“时空资源[2]”利用角度,提出了划分人行横道绿灯时间行人自行车交通强度状态概念及必要性,选取了行人自行车绿灯时间通过流率、绿灯时间利用率以及行人自行车绿灯时间的空间占有率三个指标作为强度划分依据,选取K均值聚类为强度状态划分方法,对人行横道绿灯时刻行人自行车交通强度状态划分为三类,分别为低强度、中等强度和高强度。
这些模型是绿灯放行特性的宝贵探索。
3视频调查方法
3.1视频调查特点
调查方法为现场视频采集、室内观测的方法,该方法的优点是大大减少调查人员数量要求,工作量大量减少,也减少了数据处理时间,并且能获得满足要求的交通流量、速度等数据,并且对车群放行特征也有很直观的反映。
但是由于是室内观测的,所以不可能做到像视频分析软件那样得到很精确的时间位移速度的瞬时对应值。
速度位移等数据很多是求的平均速度,也做不出视频软件得到的时间位移曲线这样的图表,而是采用一些新的方法来克服缺少的信息,达到期望的目的。
也得不到包括车辆长度、宽度和运动轨迹等特征的信息,因此采用的是虚拟网格的方法来解决,这样避免了对车辆长度、宽度数据的调查。
3.2采用视频调查的必要性
信号交叉口人行横道上的交通是一种混合交通,有行人和非机动车,这种混合交通流在不同时刻发生着不同的位移变化,而且还有特别的群通行特征。
以往的调查实验方法,往往针对交通量、速度、密度和延误调查的。
视频还可以得到入不同时间的交通状态,集聚群的内部结构,不同交通方式的分布等数据。
因此视频分析,数据为更为详细,也更符合论题的要求。
4绿灯放行的两阶段性
经过对福州七个信号交叉口绿灯放行现象的大量观测,发现在绿灯放行时间内,行人和非机动车在绿灯放行进入人行横道过程具有明显两阶段的特性。
第一阶段行人和非机动以“行人和非机动车聚集群”(如图1所示)的形式通过-通行过程受对向和同向人车流较大的影响,第二阶段行人自行车以“随机单体”(如图2所示)的形式通过-通行过程不受到对向和基本不受同向的人车流影响。
“绿灯放行第一阶段”过程——在绿灯放行开始,前一个周期红灯时间内聚集下来的行人和非机动车,将会陆续开始启动,呈现出行人和非机动车聚集群的形式,人行横道内两个方向的行人和非机动车保持聚集群的形式行进一段距离后,两个方向的行人和非机动车聚集群相遇,形成一个双方向的聚集群;
相遇过后,两个方向的行人和非机动车继续保聚集群形式,继续行进直到通过人行横道。
“绿灯放行第二阶段”过程——聚集群进入人行横道之后的绿灯时间内,由于行人和非机动车随机到达路口,所以接下来的绿灯时间内,行人和非机动车以随机自由的形式通过路口。
自由通行
图1行人非机动车在人行横道前形成聚集群
图2行人非机动车随机通过人行横道
图3绿灯放行第一阶段——第一个过程
图4绿灯放行第一阶段——第二个过程
图5绿灯放行第一阶段——第三个程图6人行横道内聚集群的构成
从上面可以看出绿灯放行第一阶段,聚集群发生了3个过程变化:
聚集群开始过程、对向聚集群相遇过程和聚集群结束过程。
细致区分为:
第一个过程——从放行开始到双方向的聚集群相遇(如图12中A1);
第二个过程——双方向的聚集群相遇到双方向的聚集群相互分离(如图12中B1);
第三个过程——双方向的聚集群相互分离到聚集群通过人行横道(如图12中C1)。
4.1绿灯放行的两阶段中概念定义界定
集聚群:
在单位面积上大量积聚的行人非机动车混合车群(如图1所示)。
在前面红灯影响下人行横道前会有行人非机动车汇集,形成明显的人车的集聚群。
在放行时集聚群放行时也是以群体过街。
因为显著的人车群特性,为了便于研究说明,将这种人车群定义为集聚群。
两个阶段定义:
第一阶段,行人非机动车以群体的形式通过交叉口-通行过程受对向和同向人车流较大的影响。
第二个阶段,行人非机动车以“随机单体”的形式通过-通行过程不受到对向和基本不受同向的人车流影响。
两个阶段状态的简单界定,第一阶段为等待的车群从绿灯开始到通过交叉口。
第二个阶段为集聚群完全进入人行横道到绿灯放行结束。
从定义来看两个阶段是有时间上的重叠,但是在空间位置上却是严格分开的。
所知参考文献对阶段的划分本质上以驶入人行横道是群体形式还是单体形式为阶段划分的依据。
本文以整个通行过程是群体通过还是单体自由通过为划分依据。
首先,自由驶入并不能决定整个通行过程的自由行驶,再者,自由驶入的人车也可能会合流到集聚群中,成为群体一部分。
这样划分后,第一阶段在时间上就和参考文献有了不同,时间要长了,但第二阶段划分上基本上是一样的。
因此两个阶段在时间上是有重叠的,当空间位置完全真正区分开来的。
这样划分另外一个原因是没有先进的技术条件支持,只能根据在视频调查条件下统计数据的情况,合理确定划分依据来实现与视频调查数据相匹配。
即用视频调查数据所能体现的情况来划分,能准确合理体现真实的情况,也才有可能找与实际相符的规律和特性。
这样也为同样没有技术条件,但想研究这个规律的人提供一种方法和思路。
4.2聚集群内部结构变化分析
虽然绿灯放行阶段有两个过程,但是有集聚群的阶段只有第一阶段。
因此只分析第一阶段聚集群三个过程的空间占用情况。
绿灯放行的第一阶段,行人、自行车以及电动自行车以聚集群的形式行进,随着聚集群在人行横道上行进,聚集群在内部结构上也在发生着变化。
4.2.1行人比例较高时聚集群内部结构变化
绿灯放行开始,集聚群中行人比例不同时,开始行进时聚集群内部结构也有不同,当行人的比例较高时。
集聚群结构是行人位于聚集群的前列,自行车、电动自行车在行人的周围或后面,自行车混杂在电动自行车中;
随着绿灯放行,电动自行车和自行车速度较快,开始在行人两边绕过或者从行人间隙穿过,随后,速度较快的电动自行车和自行车超过行人到达聚集群的前端。
最后自行车相比电动自行车速度稍慢,自行车逐渐落后成为第二梯度,在行人和电动自行车之间。
当人行横道通行结束时,完全通过人行横道的顺序为电动自行车、自行车和行人。
为了更好的说明行人比例较小时聚集群内部结构变化,选取福州市贤南路与八一七路交叉口西侧人行横道的一个绿灯放行周期,选取合适的图片来说明集聚群内部结构的变化。
图6示的聚集群是由人行横道内的行人、自行车和电动自行车构成。
图3显示了在绿灯放行开始阶段,行人非机动车集聚群的构成,行人位于聚集群的前端,非机动车位于聚集群的后端和两侧;
图4显示为,随着绿灯的放行,非机动车开始从聚集群的两侧进行超越行人;
图5显示为,非机动车已经超越行人,到达行人自行车聚集群的前端。
4.2.2行人比例较低时聚集群内部结构变化
当行人占集聚群的比例较低时。
集聚群结构是电动自行车和自行车位于聚集群的前列并且位于前面主要是电动自行车,自行车混杂在其中,行人在自行车和电动自行车群中混杂或者在周围或后面,零散的分布。
绿灯放行开始后,电动自行车和自行车速度较快,很快将行人完全甩在后面,电动自行车和自行车完全在行人前面。
之后,因为自行车相比电动自行车速度稍慢,电动自行车逐渐位于最前端,之后分别是自行车和行人。
为了
更好的说明行人比例较小时聚集群内部结构变化,选取福州市杨桥路与工业路交叉口西侧人行横道的一个绿灯放行周期,选取合适的图片来说明集聚群内部结构的变化。
图7示的聚集群是由行人、自行车和电动自行车构成,电动自行车和自行车位于集聚群前部,行人位于非机动车后部或两侧。
图8显示了在绿灯放行过程,行人非机动车集聚群的构成,非机动车基本位于集聚群的前端,行人处于聚集群的尾部。
图9显示,随着绿灯的放行,自行车开始从非机动车聚集群中分离出来,落在电动自行车后面,行人完全处在集聚群后部。
图10显示,集聚群通过交叉口时,位于集聚群后部的行人最后通过。
图7绿灯放行开始时聚集群的构成
图8放行过程中非机动车位于聚集群前面
图9放行过程聚集群中行人自行车位置图图10绿灯放行结束时行人在聚集群尾部
4.3绿灯放行的两阶段划分必要性和方法
从所知道的论文看,确定两阶段方法都是选取人行横道一个信号周期内的行人自行车进行分析,并且只有一个方向的位移曲线图。
从数据的充分性上来看,数据是不能完全说明问题的结论的;
还有人行横道绿灯放行是两个方向交通,作者只根据一个方向上的时间位移曲线,反映一个方向的行进状态得出,便得出放行的两阶段的结论。
这样用不充分也不全面的数据,却得出论文肯定的结论,缺乏说服力;
再者,福州市和北京市
表1交叉口绿灯放行时间和第一阶段时间以及时间差值的统计
绿灯编号
绿灯放行时间/s
阶段一时间/s
时间差/s
时间差一/s
时间差二/s
1
40
21
19
48
27
22
5
2
14
26
49
31
17
3
16
24
50
20
7
4
51
23
52
15
12
6
53
11
18
54
8
55
57
34
9
56
30
33
10
36
58
41
59
37
13
60
61
28
29
42
62
63
38
64
65
35
25
66
67
68
69
70
-2
-1
71
32
43
72
73
74
75
39
76
-3
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
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