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基于碰撞時(shí)間的追尾風(fēng)險(xiǎn)分析*

2014-12-14 06:02張文珺楊海飛
交通信息與安全 2014年5期
關(guān)鍵詞:主干道概率頻率

陸 建 張文珺 楊海飛 姜 軍

(1.東南大學(xué)城市智能交通江蘇省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 南京 210096;2.現(xiàn)代城市交通技術(shù)江蘇高校協(xié)同創(chuàng)新中心 南京 210096)

0 引言

隨著道路交通流密度增大,車輛間距減小,后車跟隨所在車道內(nèi)相鄰前車行駛且受前車制約的駕駛行為被稱為跟馳行為[1]。車輛在跟馳過(guò)程中,表現(xiàn)出制約性、延遲性和傳遞性[1]。一旦前車制動(dòng)減速,后車跟馳速度過(guò)快或跟馳距離較小而不足以做出及時(shí)反應(yīng)以完成制動(dòng)措施時(shí),追尾事故便會(huì)發(fā)生。目前,我國(guó)城市道路交通擁堵問(wèn)題日益嚴(yán)重,車輛在跟馳過(guò)程中發(fā)生追尾沖突的風(fēng)險(xiǎn)也隨之增大。因此,分析車輛的追尾風(fēng)險(xiǎn),可為輔助駕駛技術(shù)的研究提供理論支撐,對(duì)促進(jìn)道路交通安全狀況的改善有著重要意義。

近年來(lái),國(guó)內(nèi)外研究學(xué)者主要采用基于歷史事故數(shù)據(jù)的回歸統(tǒng)計(jì)法和非事故數(shù)據(jù)的理論推導(dǎo)法對(duì)追尾事故成因及風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析[2-3],但由于歷史事故數(shù)據(jù)的獲取需要采集大量長(zhǎng)期事故數(shù)據(jù)及天氣、交通等關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù),這種方法并不能夠廣泛適用于我國(guó)城市道路追尾風(fēng)險(xiǎn)研究。在以往有關(guān)我國(guó)城市道路追尾風(fēng)險(xiǎn)的研究中,條件概率的思想及基于自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊推理系統(tǒng)(簡(jiǎn)稱ANFIS)的理論曾被運(yùn)用于建立追尾風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,但研究數(shù)據(jù)大多為借鑒他人成果或通過(guò)仿真軟件獲得,且研究中多未考慮城市道路類型等因素的影響[4-6]。因此,總體而言,我國(guó)在城市道路追尾風(fēng)險(xiǎn)分析領(lǐng)域尚存在著數(shù)據(jù)缺乏且較少?gòu)奈⒂^層面展開(kāi)數(shù)據(jù)分析的問(wèn)題。針對(duì)此研究現(xiàn)狀,筆者通過(guò)車載實(shí)驗(yàn),觀測(cè)真實(shí)交通環(huán)境下專業(yè)和非專業(yè)駕駛?cè)说母Y行為特征,獲取相應(yīng)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),基于碰撞時(shí)間參數(shù),建立追尾風(fēng)險(xiǎn)概率模型,研究跟馳行為的追尾風(fēng)險(xiǎn)。

1 碰撞時(shí)間

碰撞時(shí)間,是最常用的評(píng)價(jià)交通安全的微觀指標(biāo),Hayward[7]在其研究中首次提出了碰撞時(shí)間TTC(time to collision)的概念,隨后大量學(xué)者進(jìn)行了相關(guān)研究。碰撞時(shí)間是指某一時(shí)刻跟隨車駕駛?cè)丝梢岳玫耐ㄟ^(guò)調(diào)整本車速度以避免與引導(dǎo)車碰撞的時(shí)間,等于跟馳距離除以相對(duì)速度,其計(jì)算公式為

式中:D為前后車之間的跟馳距離;vf為跟隨車的速度;vl為被跟隨車的速度;Δv為后車與前車的速度差(Δv=vf-vl)。

TTC只在跟隨車速度大于引導(dǎo)車速度時(shí)才有意義,TTC的值越小表示2車發(fā)生碰撞的風(fēng)險(xiǎn)越大。當(dāng)TTC大于20s時(shí),駕駛?cè)擞谐渥愕臅r(shí)間對(duì)突發(fā)情況進(jìn)行反應(yīng)并采取避讓措施,因此重點(diǎn)對(duì)小于20s的TTC進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

關(guān)于TTC已有大量的研究成果。Katja Vogel[8]對(duì)車頭時(shí)距和TTC這2個(gè)常用于安全評(píng)價(jià)的指標(biāo)進(jìn)行了比較,研究表明小的車頭時(shí)距往往表示潛在的危險(xiǎn)狀態(tài),而小的TTC值則表示即時(shí)的危險(xiǎn)狀態(tài)。TC存在前后車速度相等時(shí)無(wú)法表示的問(wèn)題,所以Raymond J.Kiefera 等[9]和Valentina E.Balas 等[10]引入碰撞時(shí)間倒數(shù)(TTC-1)的概念,TTC-1是速度差的連續(xù)函數(shù)。TTC-1≤0表示沒(méi)有碰撞風(fēng)險(xiǎn),TTC-1>0時(shí),碰撞風(fēng)險(xiǎn)隨著TTC-1的增加而增加。此外,國(guó)內(nèi)學(xué)者還曾基于TTC進(jìn)行追尾沖突數(shù)的研究[11]。

2 數(shù)據(jù)采集及處理

本次實(shí)驗(yàn)的目的是測(cè)量接受測(cè)試的駕駛?cè)耍▽I(yè)駕駛?cè)?、非專業(yè)駕駛?cè)耍┰诔鞘械缆飞闲旭倳r(shí)的跟馳行為特性參數(shù)。以下介紹實(shí)驗(yàn)設(shè)備、數(shù)據(jù)采集方法及數(shù)據(jù)處理過(guò)程。

2.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)備

實(shí)驗(yàn)設(shè)備和實(shí)驗(yàn)過(guò)程見(jiàn)圖1。

圖1 實(shí)驗(yàn)設(shè)備和實(shí)驗(yàn)過(guò)程Fig.1 Equipments and the experiment process

實(shí)驗(yàn)設(shè)備主要包括車載激光測(cè)速測(cè)距一體化系統(tǒng)1套(車載激光測(cè)距儀1臺(tái)、GPS 1個(gè)、攝像頭1個(gè))和筆記本電腦1臺(tái)。GPS用以測(cè)量實(shí)驗(yàn)車實(shí)時(shí)經(jīng)緯度坐標(biāo),從而確定實(shí)驗(yàn)車輛的位置;激光測(cè)距儀測(cè)量實(shí)驗(yàn)車與前車的跟馳距離;攝像頭用以記錄實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景和駕駛?cè)笋{駛行為;筆記本電腦用以連接GPS和激光測(cè)距儀并運(yùn)行實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集軟件。實(shí)驗(yàn)過(guò)程中,數(shù)據(jù)在筆記本電腦上動(dòng)態(tài)顯示。

2.2 實(shí)驗(yàn)對(duì)象和實(shí)驗(yàn)車輛

實(shí)驗(yàn)對(duì)象包括16名非專業(yè)駕駛?cè)撕?0名專業(yè)駕駛?cè)?。目前?guó)內(nèi)外對(duì)專業(yè)和非專業(yè)駕駛?cè)说膭澐譀](méi)有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),筆者定義駕齡大于7年、累計(jì)行程大于10 萬(wàn)km 且近2 年累計(jì)行程大于4萬(wàn)km 的駕駛?cè)藶閷I(yè)駕駛?cè)?;定義駕齡小于5年或累計(jì)行程小于6萬(wàn)km 且近2年內(nèi)累計(jì)行程小于3萬(wàn)km 的駕駛?cè)藶榉菍I(yè)駕駛?cè)?。受試駕駛?cè)说幕厩闆r見(jiàn)表1。

表1 受試駕駛?cè)嘶厩闆rTab.1 Basic information of the tested drivers

實(shí)驗(yàn)車為福特??怂棺詣?dòng)擋小汽車,排量為1.8L,車身長(zhǎng)度為4.48m,寬度為1.84m,此車型是目前道路上比較常見(jiàn)的車型。

2.3 數(shù)據(jù)采集和處理

實(shí)驗(yàn)在天氣狀況良好、無(wú)大風(fēng)大雨、光線充足的白天進(jìn)行,并且實(shí)驗(yàn)時(shí)間為08:00~11:00時(shí)和13:00~18:00時(shí),覆蓋平峰和高峰時(shí)段。經(jīng)過(guò)實(shí)地調(diào)查,選取的實(shí)驗(yàn)路線為:南京市龍?bào)粗新罚ǔ鞘锌焖俾罚鸾鹇罚ǔ鞘兄鞲傻溃澜郑ǔ鞘写胃傻溃猩綎|路(城市主干道)一線,全線長(zhǎng)度4km。實(shí)驗(yàn)道路路面情況良好、開(kāi)口較少并且有機(jī)非分隔帶,車輛行駛受非機(jī)動(dòng)車和行人的干擾較小,并且道路上行駛的車輛以小汽車為主。

實(shí)驗(yàn)過(guò)程如下:首先,在實(shí)驗(yàn)前先對(duì)受試駕駛?cè)诉M(jìn)行簡(jiǎn)單培訓(xùn),說(shuō)明本次實(shí)驗(yàn)的要求、實(shí)驗(yàn)路線等,使受試駕駛?cè)藢?duì)實(shí)驗(yàn)有一定的了解,同時(shí)讓其在實(shí)驗(yàn)中盡可能保持平時(shí)的駕駛習(xí)慣和狀態(tài),并且向其說(shuō)明,實(shí)驗(yàn)并不要求在特定的時(shí)間到達(dá)目的地,進(jìn)而避免受試駕駛?cè)艘蚋械綍r(shí)間壓力而對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果產(chǎn)生影響。然后,將準(zhǔn)備好的調(diào)查問(wèn)卷交給受試駕駛?cè)颂钔浚私怦{駛?cè)说幕厩闆r。隨后,受試駕駛?cè)笋{駛實(shí)驗(yàn)車行駛15min習(xí)慣實(shí)驗(yàn)車后,再正式開(kāi)始實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集。正式數(shù)據(jù)采集過(guò)程中,每個(gè)受試駕駛?cè)嗽诘缆飞闲旭偧s45 min,所有受試駕駛?cè)嗽谙嗤牡缆飞蠈?shí)驗(yàn),從而消除不同道路條件對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響。

激光測(cè)距儀采集跟馳前后車之間的距離,采用較高的采樣頻率20 次/s,即采樣時(shí)間間隔為0.05s/次,實(shí)驗(yàn)車輛的位置信息由GPS采集,采樣頻率為1次/s。去除無(wú)效數(shù)據(jù),實(shí)驗(yàn)中每秒鐘有約2 500條數(shù)據(jù)被采集。實(shí)驗(yàn)后,對(duì)獲得的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,包括:剔除丟失或錯(cuò)誤數(shù)據(jù)(本文使用局部加權(quán)擬合法對(duì)前車的軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,并建立數(shù)據(jù)篩選原則進(jìn)行人工篩選,以獲得前車準(zhǔn)確、平滑的行駛軌跡。篩選考慮了合理的前車軌跡數(shù)據(jù)應(yīng)符合:第一,前車軌跡數(shù)據(jù)應(yīng)為非嚴(yán)格單調(diào)遞增函數(shù),因?yàn)檎P旭傊熊囕v不可能倒退;第二,前車軌跡數(shù)據(jù)應(yīng)符合交通情況和車輛的物理極限,本文實(shí)驗(yàn)車輛為普通小汽車,根據(jù)車輛的加/減速能力將加速度<-5m/s2和加速度>10m/s2的軌跡數(shù)據(jù)為無(wú)效數(shù)據(jù),不滿足上述條件的軌跡數(shù)據(jù)需要被剔除。)、將GPS和激光測(cè)距儀的有效數(shù)據(jù)相匹配、計(jì)算跟馳行為的特性指標(biāo)(跟馳車的速度、加速度,時(shí)間間隔,速度差以及前車速度等)。

3 數(shù)據(jù)分析

根據(jù)實(shí)驗(yàn)實(shí)測(cè)獲取的有效數(shù)據(jù),研究跟馳行為中的不同道路上各類駕駛?cè)说呐鲎矔r(shí)間,統(tǒng)計(jì)碰撞時(shí)間頻率分布進(jìn)而確定碰撞時(shí)間的分布函數(shù),并結(jié)合安全跟馳狀態(tài)的碰撞時(shí)間標(biāo)準(zhǔn)[12],建立追尾風(fēng)險(xiǎn)概率模型。

3.1 碰撞時(shí)間統(tǒng)計(jì)值

碰撞時(shí)間的統(tǒng)計(jì)描述見(jiàn)表2,去除奇異值和極端值后得到穩(wěn)定跟馳狀態(tài)下碰撞時(shí)間的箱圖(見(jiàn)圖2)。主干道上非專業(yè)和專業(yè)駕駛?cè)说腡TC均值分別為7.88s和7s,非專業(yè)駕駛?cè)说腡TC均值比專業(yè)駕駛?cè)舜?.88s,大12.6%;快速路上分別為8.3s和7.03s,非專業(yè)駕駛?cè)说腡TC均值比專業(yè)駕駛?cè)舜?.27,大18.1%。主干道和快速路上非專業(yè)駕駛?cè)说腡TC均值都大于專業(yè)駕駛?cè)?,但是t檢驗(yàn)表明兩者均值無(wú)顯著差異(主干道上p=0.215、快速路上p=0.144);另外,駕駛?cè)嗽诳焖俾飞系腡TC均值都大于主干道上的TTC均值,但是t檢驗(yàn)表明兩者均值無(wú)顯著差異(非專業(yè)駕駛?cè)藀=0.617、專業(yè)駕駛?cè)藀=0.932)。主干道和快速路上非專業(yè)駕駛?cè)说腡TC分布范圍都大于專業(yè)駕駛?cè)恕?/p>

3.2 碰撞時(shí)間頻率與分布函數(shù)

主干道和快速路上駕駛?cè)伺鲎矔r(shí)間(TTC)的頻率分布分別見(jiàn)圖3和圖4,主干道和快速路上的TTC頻率表現(xiàn)出相同的趨勢(shì),即專業(yè)駕駛?cè)诉x擇較小TTC的頻率大于非專業(yè)駕駛?cè)?,而選擇較大TTC的頻率小于非專業(yè)駕駛?cè)?。說(shuō)明專業(yè)駕駛?cè)藘A向于選擇較小的TTC,而非專業(yè)駕駛?cè)藘A向于選擇較大的TTC。因?yàn)閷I(yè)駕駛?cè)笋{駛經(jīng)驗(yàn)更為豐富、駕駛技術(shù)更為熟練、心理素質(zhì)更加穩(wěn)定,認(rèn)為行駛時(shí)能夠較好地掌控自己的駕駛狀態(tài)和應(yīng)對(duì)外部環(huán)境條件的變化,所以更具有冒險(xiǎn)意愿而選擇較小的碰撞時(shí)間,而非專業(yè)駕駛?cè)擞捎隈{駛經(jīng)驗(yàn)不足、駕駛技術(shù)不熟練、行駛時(shí)更加緊張,所以行駛時(shí)會(huì)更加保守地選擇較大的碰撞時(shí)間以保障行車安全。但是值得注意的是,快速路上非專業(yè)駕駛?cè)诉x擇的TTC在0~2s范圍內(nèi)的頻率大于專業(yè)駕駛?cè)?。TTC在0~2s范圍內(nèi)表示較大的碰撞風(fēng)險(xiǎn),說(shuō)明在快速路上非專業(yè)駕駛?cè)丝赡苊鎸?duì)更加直接的、嚴(yán)重的碰撞風(fēng)險(xiǎn)。

圖2 碰撞時(shí)間的箱圖Fig.2 Box plots of TTC

觀察TTC頻率分布總體上類似于Gamma分布或?qū)?shù)正態(tài)分布。由于數(shù)據(jù)點(diǎn)樣本量較大(見(jiàn)表2),所以對(duì)碰撞時(shí)間數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣,每次隨機(jī)抽取100 個(gè)樣本,重復(fù)抽樣500次。對(duì)每次隨機(jī)抽取的樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行擬合和檢驗(yàn),將所有抽樣得到的參數(shù)平均值作為總體的擬合參數(shù),同時(shí)計(jì)算參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差和變異系數(shù),得到穩(wěn)定跟馳狀態(tài)下碰撞時(shí)間分布函數(shù)的擬合參數(shù)見(jiàn)表3。

表2 碰撞時(shí)間的統(tǒng)計(jì)描述Tab.2 Statistical description of TTC

圖3 碰撞時(shí)間頻率圖(主干道)Fig.3 Frequency distribution of TTC(Arterial)

圖4 碰撞時(shí)間頻率圖(快速路)Fig.4 Frequency distribution of TTC(Urban Expressway)

表3 碰撞時(shí)間分布函數(shù)的擬合參數(shù)Tab.3 Fitting parameters of TTC distribution function

擬合的對(duì)數(shù)正態(tài)分布估計(jì)參數(shù)的變異系數(shù)都小于Gamma分布估計(jì)參數(shù)的變異系數(shù),對(duì)數(shù)正態(tài)分布更加符合碰撞時(shí)間的分布。碰撞時(shí)間實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的分布頻率和擬合函數(shù)計(jì)算得到理論頻率的比較見(jiàn)圖3和圖4,對(duì)數(shù)正態(tài)分布函數(shù)與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的匹配效果很好,主干道上非專業(yè)和專業(yè)駕駛?cè)伺鲎矔r(shí)間服從lnN(1.865,0.657)和lnN(1.738,0.677)的對(duì)數(shù)正態(tài)分布,密度函數(shù)為別為f(TTC)=和快速路上非專業(yè)和專業(yè)駕駛?cè)伺鲎矔r(shí)間服從lnN(1.920,0.671)和lnN(1.713,0.749)的對(duì)數(shù)正態(tài)分布,密度函數(shù)分別為

3.3 追尾風(fēng)險(xiǎn)概率

Li[12]分析了判斷駕駛?cè)说母Y行為是否安全的碰撞時(shí)間TTC標(biāo)準(zhǔn)(見(jiàn)式(2)、(3)),當(dāng)碰撞時(shí)間TTC大于該標(biāo)準(zhǔn)時(shí),跟馳是安全的,否則為不安全的。當(dāng)行駛速度和前后車速度差相等時(shí),非專業(yè)駕駛?cè)说呐鲎矔r(shí)間標(biāo)準(zhǔn)約為專業(yè)駕駛?cè)说?.2倍。

非專業(yè)駕駛?cè)耍?/p>

專業(yè)駕駛?cè)耍?/p>

為了更準(zhǔn)確地表征駕駛?cè)烁Y行為的安全性,結(jié)合安全跟馳狀態(tài)的碰撞時(shí)間TTC標(biāo)準(zhǔn)和以上提出的駕駛?cè)伺鲎矔r(shí)間TTC的分布函數(shù),采用概率的形式來(lái)表示駕駛?cè)烁Y過(guò)程中可能發(fā)生追尾事故的風(fēng)險(xiǎn)。提出追尾風(fēng)險(xiǎn)概率模型為:

式中:TTC為實(shí)際的碰撞時(shí)間值,s;TTC*為安全跟馳狀態(tài)的碰撞時(shí)間標(biāo)準(zhǔn),s。

利用安全跟馳狀態(tài)的碰撞時(shí)間標(biāo)準(zhǔn)(見(jiàn)式(2)、(3)),計(jì)算得到主干道和快速路上不同速度和速度差下的安全跟馳狀態(tài)TTC標(biāo)準(zhǔn)分別見(jiàn)表4和表5。

基于以上建立的追尾風(fēng)險(xiǎn)概率模型計(jì)算得到主干道和快速路上不同速度和速度差下的追尾風(fēng)險(xiǎn)概率分別見(jiàn)表6、表7和表8。

表4 主干道上不同速度和速度差下的安全跟馳狀態(tài)TTC 標(biāo)準(zhǔn)Tab.4 TTCcriteria of safe car following for specific speeds and speed differences on the urban arterial roads

表5 快速路上不同速度和速度差下的安全跟馳狀態(tài)TTC 標(biāo)準(zhǔn)Tab.5 TTCcriteria of safe car following for specific speeds and speed differences on the urban expressways

表6 主干道上不同速度和速度差下駕駛?cè)说淖肺诧L(fēng)險(xiǎn)概率Tab.6 Rear-end risk probabilities of car following for specific speeds and speed differences on the urban arterial roads

表7 快速路上不同速度和速度差下駕駛?cè)说淖肺诧L(fēng)險(xiǎn)概率(非專業(yè))Tab.7 Rear-end risk probabilities of car following for specific speeds and speed differences on the urban expressways(non-professional drivers)

表8 快速路上不同速度和速度差下駕駛?cè)说淖肺诧L(fēng)險(xiǎn)概率(專業(yè))Tab 8 .Rear-end risk probabilities of car following for specific speeds and speed differences on the urban expressways(professional drivers)

對(duì)于專業(yè)與非專業(yè)駕駛?cè)?,在主干路與快速路上行駛速度較低時(shí),即使前后車速度差較大發(fā)生追尾的風(fēng)險(xiǎn)概率也較低,例如vf=20km/h,Δv=20km/h即跟隨車以20km/h的速度行駛,而引導(dǎo)車停止時(shí)的追尾風(fēng)險(xiǎn)概率一般都小于10%。隨著行駛速度的增加,即使在很小的速度差下發(fā)生追尾的風(fēng)險(xiǎn)概率也會(huì)迅速增加,例如主干道上vf=60km/,當(dāng)Δv=5km/h時(shí)駕駛?cè)税l(fā)生追尾的風(fēng)險(xiǎn)概率為25%左右,當(dāng)Δv=30km/h時(shí)發(fā)生追尾的風(fēng)險(xiǎn)概率為30%左右??焖俾飞蟰f=80 km/h,當(dāng)Δv=5km/h時(shí)駕駛?cè)税l(fā)生追尾的風(fēng)險(xiǎn)概率高達(dá)40%左右,當(dāng)Δv=40km/h時(shí)駕駛?cè)税l(fā)生追尾的風(fēng)險(xiǎn)概率高達(dá)45%左右。

盡管2類駕駛?cè)说淖肺诧L(fēng)險(xiǎn)概率總體上均存在上述趨勢(shì),但在不同類型道路上的追尾風(fēng)險(xiǎn)概率仍有差異。在相同的速度條件下,主干路上的非專業(yè)駕駛?cè)俗肺诧L(fēng)險(xiǎn)高于專業(yè)駕駛?cè)?;而在快速路上,卻出現(xiàn)了專業(yè)駕駛?cè)俗肺诧L(fēng)險(xiǎn)更高的情況。造成此結(jié)果的原因是,在相同的速度條件下,非專業(yè)駕駛?cè)说母Y距離一般大于專業(yè)駕駛?cè)?,并且兩者的差異在快速路上更為顯著,即非專業(yè)駕駛?cè)嗽诳焖俾飞蟽A向于選擇遠(yuǎn)大于專業(yè)駕駛?cè)说腡TC,這一傾向大大降低了非專業(yè)駕駛?cè)嗽诳焖俾飞系淖肺诧L(fēng)險(xiǎn)。

同樣,由上表可知,在相同的速度條件下,專業(yè)駕駛?cè)嗽诳焖俾飞系淖肺诧L(fēng)險(xiǎn)高于主干路;而非專業(yè)駕駛?cè)嗽诳焖俾飞系淖肺诧L(fēng)險(xiǎn)低于主干路。造成該差異的原因是:非專業(yè)駕駛?cè)嗽诳焖俾飞系母Y距離大于其在主干道上的跟馳距離,且兩者之間的差異隨速度的增加而增加,另外,非專業(yè)駕駛?cè)嗽谥鞲傻琅c快速路上的跟馳距離標(biāo)準(zhǔn)差也有明顯的差異;而專業(yè)駕駛?cè)嗽谥鞲傻篮涂焖俾飞系母Y距離差異較小,其跟馳距離標(biāo)準(zhǔn)差的也沒(méi)有明顯差異。說(shuō)明非專業(yè)駕駛?cè)诉x擇跟馳距離受道路類型的影響較大,而道路類型對(duì)專業(yè)駕駛?cè)烁Y距離保持行為的影響較小,專業(yè)駕駛?cè)嗽谥鞲傻琅c快速路上幾乎保持相同的跟馳距離。因此,在相同的速度條件下,非專業(yè)駕駛?cè)嗽诳焖俾飞蟽A向于選擇的TTC明顯大于主干路,而專業(yè)駕駛?cè)嗽趦深惖缆飞系腡TC差異較小。

4 結(jié)束語(yǔ)

筆者采集了真實(shí)交通環(huán)境下專業(yè)和非專業(yè)駕駛?cè)说母Y行為特性數(shù)據(jù),得到專業(yè)和非專業(yè)駕駛?cè)嗽诓煌愋统鞘械缆罚焖俾放c主干道)上碰撞時(shí)間的統(tǒng)計(jì)分布規(guī)律。結(jié)合判斷安全跟馳狀態(tài)的碰撞時(shí)間標(biāo)準(zhǔn)和碰撞時(shí)間的分布函數(shù),建立了追尾風(fēng)險(xiǎn)概率模型,計(jì)算了主干道和快速路上不同速度和速度差下的追尾風(fēng)險(xiǎn)概率。研究結(jié)果表明,專業(yè)和非專業(yè)駕駛?cè)嗽诓煌愋统鞘械缆罚焖俾放c主干道)上行駛速度較低時(shí),即使速度差較大的情況下發(fā)生追尾碰撞的風(fēng)險(xiǎn)概率也較低;隨著行駛速度的增加,即使速度差很小的情況下發(fā)生追尾碰撞的風(fēng)險(xiǎn)概率也會(huì)迅速增加。此外,研究還發(fā)現(xiàn),追尾風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)因駕駛?cè)祟愋团c道路類型的不同呈現(xiàn)趨勢(shì)上的差異性。由于本文建立的追尾風(fēng)險(xiǎn)概率模型尚未考慮速度、駕駛?cè)俗陨頎顟B(tài)等實(shí)時(shí)變量,有必要在后續(xù)的研究中應(yīng)該將這些因素在追尾風(fēng)險(xiǎn)概率模型中加以體現(xiàn),以獲取更加準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果。

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