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信号控制道路平面交叉口交通冲突研究

来源:用户上传      作者:杜靖毅

摘 要:信号控制道路平面交叉口具有非常明显的混合交通流的特点,也是引发平面交叉口交通拥堵或是交通冲突问题的重要原因,在相同相位但是方向不同的机动车和机动车之间或是机动车和非机动车之间可能会有一定的干扰和冲突,导致交通的正常性与平面交叉口的枢纽功能等受到一定影响。为保证信号控制平面交叉口交通冲突问题的有效应对,该文主要分析交通冲突的发生原因,利用模型的方式分析实际情况充分展现出信号控制道路平面交叉口的交通冲突问题形成机理,为问题的解决提供帮助。

关键词:信号控制道路平面交叉口 交通冲突 模型 预测 问题的应对

中图分类号:U491.2+3 文献标识码:A

Abstract: Signalized intersections have obvious characteristics of mixed traffic flow, which is also an important cause of traffic congestion or traffic conflict at intersections. There may be some interference and conflict between motor vehicles and non motor vehicles in the same phase but in different directions, resulting in a certain impact on the normality of traffic and the hub function of grade intersection. In order to ensure the effective response to the traffic conflict problem of signal controlled intersection, this paper mainly analyzes the causes of traffic conflict, analyzes the actual situation by means of model, fully shows the formation mechanism of traffic conflict problem of signal controlled Road intersection, and provides help for the solution of the problem.

Key Words: Signalized intersection; Traffic conflict; Model; Prediction; Response to problems

信號控制道路平面交叉口交通冲突问题分析的过程中,可通过广义线性模型的方式了解机动车和非机动车与机动车和机动车之间的交通冲突问题,构建相应的冲突预测模型,形成良好的冲突问题分析和研究作用。

1 道路平面交叉口交通冲突

1.1机动车与机动车冲突

从本质层面而言,信号控制道路平面交叉口具有道路交通的网络衔接功能和交通流疏导功能,可以确保交通流方向的合理调整,但是在实际应用的过程中由于相同相位但是不同方向的交通流量相互可能会发生交通冲突,很容易导致出现交通时空资源竞争的现象,引发交通拥堵的问题和混乱的问题,甚至还会出现安全事故。最为典型的就是机动车与机动车之间出现交通冲突,例如:机动车相互有直行和对向左转方面、右侧右转河流方面或者是左转和对向右转河流方面的冲突问题、追尾事件、违规事件等,并且各类冲突问题的发生频率存在一定的差异性,而出现此类冲突问题的原因主要涉及到:(1)左转车流的因素。左转向的机动车会导致车流相互之间出现冲突问题的频率增加,和对向直行车流之间出现冲突问题,尤其是在相交点位之中的车流分布数量增多的情况下出问题的发生率就越高,导致交叉口区域位置中的车流通行受到不利影响,干扰的现象非常严重;由于执行交通的数量比左转交通的数量高,车辆在左转的过程中很难获得充足的穿越间隙,如果左转车辆较多,那么就会在一个周期范围之内无法全部地完成左转车辆的通行,下一个周期的组织造成不利影响。(2)交通数量的因素。一般情况下在机动车与机动车出现交通冲突问题的过程中主要是两股或者是多股交通流互相之间竞争道路资源所引发,以5 min为时间进行统计分析发现在5 min的范围之内车辆的数量越大出现机动车与机动车相互之间的冲突问题也就越多。(3)车头时距的因素。此类因素主要就是微观交通运行过程中的参数,可以将驾驶员的行为特点反映出来,尤其是平面交叉口的交通形式非常复杂,直行机动车的车头时距会使得两个车辆在某个时间段之内的通过间隔受到影响,也会直接决定是否会出现直行机动车和左转机动车的冲突问题,例如:在直行机动车车头时距很小的情况下,对向左转的机动车可能会利用突然减速的方式、突然停车的方式等预防和直行机动车相撞,而这样也很容易引发冲突事件[1]。(4)速度的因素。在交通运行的过程中速度属于微观参数,可以将车辆在平面交叉口领域中的运作状态准确反映出来,驾驶员需要结合对向车辆进入道路交叉口的速度情况,明确自身是不是可以穿越对向车辆相互之间的车头间隙,而且对向车辆的行驶速度也会导致驾驶员的心理受到影响,甚至还会使用突然减速或是停车的方式避让,容易出现冲突的问题。(5)车型的特点分析。目前在交通领域中机动车的车型可以划分成为小型、中型与大型三种,其中的小型车辆主要就是小轿车或是小客车或者是长度在6 m之内的机动车,中型车辆主要就是中型货车、中型巴士或是长度在6 m到12 m之间的机动车,大型车辆主要就是大客车、公交车或者是长度超出12 m的机动车,根据调查小型机动车相互之间出现交通冲突的发生率在66%左右,大型机动车与中型机动车或是大型机动车发生的冲突率为18%左右、9%左右。

1.2机动车与非机动车冲突的类型与形成因素

机动车和非机动车之间出现交通冲突问题,主要就是二者在道路中竞争时空资源,引发交通拥堵现象和秩序混乱的现象,具体原因涉及到以下几点:(1)交通量因素。从宏观层面而言机动车和非机动车之间发生冲突问题,主要就是两种车型同时在某一条道路中竞争资源或是路权,尤其是在信号控制道路平面交叉口方面,不同车流的交通流非常复杂,二者之间也可能会在竞争路权和道路资源期间出现冲突问题。(2)车型特点分析。非机动车主要就是自行车类型与电动自行车类型等,机动车主要就是大型、小型、中型三种车型,一般情况下小型机动车和非机动车之间出现冲突的问题发生率很高,将近81%左右,中型机动车和非机动车之间出现冲突的发生率在12%左右,其余则是大型机动车和非机动车之间出现冲突[2]。

2 信号控制道路平面交叉口交通冲突

2.1 机动车与机动车冲突

2.1.1 创建广义线性模型

由于发生机动车与机动车之间交通冲突问题的影响因素很多,因此需要创建相应的冲突模型,通过模型的创建展示交通冲突问题的发生规律,同时考虑到出现交通冲突问题属于机动车相互之间作用之下而产生的随机性事件,冲突数据信息具备技术数据的特点预测的模型种类较多,应用较为广泛的就是广义线性模型,可以全面分析交通冲突问题的影响因素[3]。之所以使用广义线性模型,原因就是传统的一般线性模型存在局限性:

公式(1)中的属于常数,属于回归系数,代表的是残差数据值,所创建的线性模型必须要保证符合下面的几点假设:其一,模型之内的系数与因变量数据值相互之间有着线性的关系。其二,,符合独立性的假设。其三,,,符合方差齐性的假设要求。但是由于交通冲突属于非负性与离散性的随机整数,不能与一般线性的模型假设条件之间相符,而广义线性模型在应用的过程中就可以合理进行交通冲突问题的分析研究,主要的模型公式为:

可以将其划分成为以下几个部分:其一,随机性的部分、因变量的部分,也就是在模型公式(2)中。其二,系统化的自变量部分,属于自变量线性的组合,也就是模型公式(2)中的,属于,从理论层面而言。其三,连接函数的部分,也就是模型公式(2)之内的函数g(),具有恒等性的特点,因此。在该模型中由于采用了连接函数,使得应用的范围与一般线性模型相比有所拓宽,除了能够进行因变量连续性数据信息的处理之外还能进行技术数据或是离散数据的处置,具有一定的应用意义[4]。

2.1.2 创建冲突预测模型

创建冲突预测模型能够确保提前预测和分析可能会出现的交通冲突现象、相关的问题,便于制订完善的预防和应对计划方案。从本质层面而言广义线性模型一般情况下是交通领域中的泊松回归模型,因变量必须要与泊松分布的要求相符,而在交通沖突预测的过程中直行车辆、对向左转车辆之间相互冲突数据信息在泊松分布方面处于服从的状态,与模型均值要求、方差相等的标准等相符,所以可以使用泊松回归分析模型对直行机动车、对向左转机动车的冲突进行预测。

例如:通过代表在i时间段范围之内期望出现的冲突数据信息,那么在这个时间段之内就能够准确进行个冲突数据的概率分析与观测。对冲突问题的形成因素进行研究与分析可以了解到,主要涉及到车头时距方面、时速方面、车型方面、交通量方面等,因此可以将此类数据当作是模型之内的候选变量,设置的时间间隔长度为5 min,按照泊松模型的具体要求和规定等选择时间间隔范围之内全部冲突的车头平均时距数据信息、直行机动车与左转机动车的平均速度数据信息,利用模型准确描述、分析各类候选变量内容[5]。

通过创建泊松模型针对信号控制平面交叉口交通冲突的数据信息进行拟合,现场区域收集、存储大量的交通冲突数据信息内容,利用现代化的软件系统开展回归性的计算工作,模型的表达方式为公式(3)。

在公式(3)之内的主要就是直行交通量数据值、对向左转交通量数据值、对向左转大车比例数据值、对向左转速度数据值、对向直行速度数据值。在模型分析的过程全面了解不同侯变量对交通冲突所产生的影响,研究不同侯变量的情况、数据值等,这样在各类数据信息的支持下就可以准确分析影响机动车、机动车相互之间出现交通冲突问题的因素,为应对与解决问题提供帮助[6]。

2.2 机动车与非机动车冲突

信号控制道路平面交叉口的机动车、非机动车之间的交通冲突问题,是两种车流之间互相进行道路资源竞争、互相进行路权竞争之后出现的随机事件,所以冲突数据信息也属于计数数据,因此可以创建与上述机动车、机动车之间交通冲突的广义线性模型。在此过程中应该研究此类交通冲突问题的分布特点,便于合理创建冲突预测模型,明确需要服从的概率分布。在此之后就要合理创建关于非机动车与机动车的冲突预测模型,按照泊松分布的特点使用泊松回归模型进行处理,将交通量数据信息、机动车车型数据信息、非机动车车型数据信息、速度数据信息等作为侯变量,考虑实际冲突问题的特征增设非机动车左转比例的侯变量,研究5 min间隔时间段之内的非机动车与机动车交通量最高数据值、最低数据值、平均数据值,分析非机动车左转比例、电动自行车与机动车大车比例的最高数据值、最低数据值、平均数据值,同时还需明确机动车速度的最高数据值、最低数据值、平均数据值。将所有数据值作为基础创建泊松回归模型,主要为公式(4)。

在公式(4)中的主要就是非机动车交通量数据值,主要就是机动车交通量数据值,代表的是非机动车左转比例,代表的是电动自行车比例。完成模型的创建之后就可以按照公式计算的指标、内容等分析各类侯变量对交通冲突所产生的影响,明确形成显著性影响的因素,这样在一定程度上可以通过公式的计算增强交通冲突问题的分析效果。例如:在(4)的模型公式中由于本次所选择的交叉口大车的比例很小,平均数值为0.08,因此大车对交通冲突所产生的作用不是非常显著,所以在日后如果交叉口的大车比例较高,就应进一步利用泊松模型进行计算和分析,明确大车比例对交通冲突所产生的影响。

3结语

综上所述,信号控制道路平面交叉口交通冲突的问题主要就是机动车和机动车之间、机动车与非机动车之间的冲突,发生问题的因素和交通量与车型等存在直接的联系,为合理解决此类问题应准确进行未来交通冲突问题的预测,创建机动车和非机动车之间、机动车和机动车之间的交通冲突预测模型,准确预测的情况下合理进行处理,预防发生交通冲突问题,维护交通的安全性。

参考文献

[1]孟祥海,马亿鑫,孙佳豪.城市道路平面信号交叉口交通事故成因分析[J].交通工程,2020,20(3):1-6,13.

[2]薛艳青.城市道路平面交叉口公交优先智能信号控制系统研究[J].交通工程,2020,20(5):74-78.

[3]李素兰,张谢东,施俊庆,等.信号控制交叉口交通流建模与通行能力分析[J].公路交通科技,2017,34(12):108-114.

[4]胡路.城市道路交叉口电动自行车与机动车交通冲突研究[D].兰州:兰州交通大学,2017.

[5]龙可可,杨晓光.基于混合交通流的信号交叉口绿灯间隔设计方法[J].交通信息与安全,2019,37(2):56-61,69.

[6]李宁.考虑慢行交通的平面交叉口交通组织优化研究[D].西安:长安大学,2017.


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