信号交叉口黄灯期间驾驶特性与风险研究

发布时间：2019-08-17 15:22

【摘要】：驾驶人作为城市交通系统的重要组成部分,其行驶过程中的决策直接影响着城市交通安全,尤其是在信号交叉口的黄灯信号期间。本文在黄灯信号期间车辆行驶实测数据的基础上,对影响驾驶人黄灯期间驾驶决策潜在因素进行分析研究,明确各个因素对驾驶人黄灯期间驾驶决策的影响,在此基础上建立黄灯信号期间的驾驶决策模型,并根据模型对黄灯信号期间的潜在安全风险展开分析,研究相应的安全对策。基于对实测行驶参数的分析,明确了首停车与末行车的交通组成特性至停车线距离特性、速度特性和车头时距特性;通过分析探讨首停车制动减速度和反应时间的影响因素,末行车行驶加速度和行驶时间的影响因素,对相关特性进行分布拟合,明确了各特性的最佳拟合分布。通过分析和探讨影响驾驶人黄灯信号期间决策行为的因素,明确了黄灯启亮时的速度、至停车线距离、行人、倒计时器、车道数以及黄灯时长是显著影响因素,采用回归法标定了各影响因素的系数,建立了基于二元logistic的驾驶决策模型,并对模型进行了验证。基于经典GHM模型建立第一类黄灯困境边界模型,分析和探讨了不同黄灯信号时长情况下的第一类黄灯困境分布情况,发现第一类黄灯困境随黄灯信号时长增大而减小;基于二元logistics驾驶决策模型建立了第二类黄灯困境边界模型,明确了各类情况下第二类黄灯困境分布情况,发现速度、车道数、黄灯信号时长、过街行人以及黄灯信号倒计时不影响第二类黄灯困境区域的长度,但会导致其位置与停车线的距离发生变化。其次分别建立了发生追尾碰撞和侧面碰撞的风险概率模型,为交叉口黄灯信号期间事故风险概率评估奠定了基础。对黄灯信号期间的黄灯困境风险和交通冲突风险探讨相应对策,提出包括调整黄灯信号时长、建立第二类黄灯困境预警系统、建立追尾碰撞预警系统、增设动态全红信号等措施改善黄灯信号期间交叉口的交通运行状态,保证交叉口的安全有序运行。
【图文】：

章将基于经典 GHM 模型建立第一类黄灯困境边界模型，分析和探时长情况下的第一类黄灯困境分布情况；基于二元 logistics 驾驶决二类黄灯困境边界模型，明确各类情况下第二类黄灯困境分布情况动学分别建立发生追尾碰撞和侧面碰撞的风险概率模型，为交叉口事故风险概率评估奠定了基础。灯困境风险分析 第一类黄灯困境风险分析外学者Gazis等[35]在1960年首次提出了信号控制交叉口第一类黄灯并将其定义为：位于第一类黄灯黄灯困境的车辆既无法在黄灯信号通过交叉口又无法舒适地在停车线前停车。如图 4-1 所示，当黄灯辆行驶的最大距离 XC小于黄灯信号启亮时车辆开始制动至完全停 XS时形成第一类黄灯困境。

0S03.187 - 0.932lnLa V(4-7)（4）第一类黄灯困境边界模型将公式(4-2)-(4-7)分别代入(4-1)，分别得到直行和左转第一类黄等困境边界模型：020 00 0.031020(4.408 0.042 )3.6 10.3421(7.254 0.117 )3.6 2S S VC SV VX VeVX V (4-8)020.05530000201.84525.92(0.846 0.049 )1(3.187-0.932ln )3.6 2VS LC LVX V eVVX V (4-9)（5）第一类黄灯困境边界分布根据式（4-8）和（4-9）直行和左转第一类黄灯困境边界模型，，分别给出黄灯时长为 3s、4s 和 5s 时的第一类黄灯困境边界，如图 4-2 至 4-4 所示。
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：U491

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本文编号：2527872