汪濟洲 徐良杰 余金林 趙 瑋 姚裔虎

(武漢理工大學交通學院1) 武漢 430063) (中國管理科學院武漢分院城市交通管理研究所2) 武漢 430001)

公交車進出港灣式?？空景踩栽u價*

汪濟洲1)徐良杰1)余金林2)趙 瑋1)姚裔虎1)

(武漢理工大學交通學院1)武漢 430063) (中國管理科學院武漢分院城市交通管理研究所2)武漢 430001)

為研究公交車進出港灣式?？空镜陌踩?，采用多種傳感器設(shè)備及攝像機采集公交車進出港灣式?？空具\動參數(shù)，分析校正車速、車速差百分比、加速度，以及與站臺間距等公交車運行特征參數(shù)分布規(guī)律并建立可靠數(shù)據(jù)集.采用灰色聚類分析方法訓練公交車進出港灣式?？空景踩栽u價模型，根據(jù)不同灰類的取值范圍劃分五個安全等級，對公交車在減速進站、駐站?？亢图铀俪稣救齻€階段的安全性進行評價，并對評價結(jié)果進行驗證分析.研究結(jié)果表明，公交車在0～30 m的減速進站階段總體處于較危險等級；公交車在30～120 m的駐站?？侩A段以及加速出站總體處于較安全等級.

城市交通；港灣式公交?？空?；車輛運動特征；灰色聚類分析；安全等級

0 引 言

港灣式?？空镜脑O(shè)置有效地降低了公交車?？繉Φ缆吠ㄐ心芰Φ挠绊慬1-2].但是，公交車減速進站、駐站?？浚约凹铀俪稣镜葟?fù)雜過程容易誘發(fā)交通事故[3-4].因此，有必要研究公交車輛進出港灣式停靠站的安全性.

國內(nèi)外學者主要研究港灣式?？空镜脑O(shè)計方法和對道路通行能力影響.楊曉光等[5]采用仿真實驗分析了公交?？空镜耐ㄐ心芰σ约皩ν鈧?cè)車道的影響；Fumihiko[6]分析了不同港灣式公交?？空镜脑O(shè)計方法，提出了改進設(shè)計；葛宏偉[7]分析了公交車進出站的運動特征規(guī)律以及對交叉口通行能力的影響，并提出了公交?？空镜目臻g優(yōu)化布局方法；Nurdin等[8-9]研究了港灣式公交?？空緦Φ缆吠ㄐ心芰Φ挠绊?；胡啟洲等[10]采用灰色評價方法對公交線網(wǎng)進行綜合評價.然而，在公交車進出港灣式?？空镜陌踩苑矫娴难芯繋缀蹩瞻?，良好的公共交通系統(tǒng)在保證承載力和車流通暢的同時，須對運行的安全性做出合理的評估.

基于公交車進出港灣式停靠站安全性的角度出發(fā)，采用灰色聚類分析方法建立公交車進出港灣式停靠站安全評價模型，評價公交車進出港灣式公交?？空静煌A段的安全等級，為保障公共交通的出行安全和完善港灣式公交站的設(shè)計提供理論基礎(chǔ).

1 公交車進出港灣式?？空景踩绊懸蛩胤治?/h2>

公交車進出港灣式停靠站包括減速進站、駐站?？亢图铀俪稣具^程.三個過程受到許多因素的影響，主要表現(xiàn)在以下幾個方面：

1) 速度因素 速度越高，車輛越難以控制.在減速進站階段，公交車進站速度過高會因轉(zhuǎn)向不及時誘發(fā)碰撞站臺事故；在加速出站階段，公交車加速并入主線速度過高會因制動距離不足誘發(fā)與主線前車追尾事故.

2) 速度差因素 速度差說明車輛運行的平順性，速度差越大，越容易誘發(fā)追尾事故.在減速進站和加速出站階段，公交車的車速差過大會影響到前后車輛的運行安全.

3) 加速度因素 加速度絕對值越大，存在的安全風險也隨之增大.公交車在剛進入進站漸變段以及?？繒r均會采取剎車行為，容易造成后車追尾；公交車在出站時會采取加速并入行為，容易與主線社會車輛沖突.

4) 與站臺間距因素 公交車與站臺間距的大小反映出公交車對站臺乘客安全性的影響，間距越小，站臺乘客的安全性越差.

國內(nèi)外專家也對這四項安全影響因素進行了研究，而且相關(guān)規(guī)定給出了四個安全影響因素的閾值[11-14]，見表1.

表1 四個安全影響因素的閾值

2 實驗設(shè)計及數(shù)據(jù)采集

2.1 實驗過程及條件

選取武漢市和平大道余家頭、楊園和四美塘三個相似的港灣式公交?？空具M行調(diào)查，三個站點類型一致且均符合港灣式公交?？空驹O(shè)置條件和標準，無上下游交叉口干擾.為避免高峰期社會車輛對公交車的影響，研究自由流狀態(tài)下公交車的運行狀況，調(diào)查時間選取為2015年4月9—10日，09:00—11:00，14:00—16:00平峰時期.調(diào)查的公交車均為單層同一類型且公交車自身長度最小為10.5 m，避免車輛自身屬性對運動特征的影響.

2.2 實驗設(shè)備及數(shù)據(jù)采集方法

實驗設(shè)備主要為手機內(nèi)置陀螺儀、交通流分析儀NC200和高清攝像機.為了統(tǒng)計公交車進站狀態(tài)變化情況，將整個港灣式公交?？空緟^(qū)域按照每間隔10 m設(shè)置一個調(diào)查點(N1～N13共13個調(diào)查點).分別在進站漸變段、駐站?？慷魏统稣緷u變段布設(shè)三個攝像機，用攝像機觀測公交車到達每個調(diào)查點的時間間隔，結(jié)合車輛速度、時間和距離關(guān)系間接獲取車輛運動的絕對加速度.

在每個調(diào)查點布設(shè)便攜式交通流分析儀NC200，設(shè)置于公交車運行車道中心線上，對13個點位的車速進行采集.NC200和攝像機布設(shè)見圖1，采用攝像機對車輛運行軌跡進行錄制，且攝像機的系統(tǒng)時間與NC200一致.此外，在數(shù)據(jù)采集過程中為了避免儀器可能出現(xiàn)的故障，采用雷達槍人工采樣記錄的方法對車速數(shù)據(jù)進行校核，若出現(xiàn)顯著差異則重新觀測.每輛被觀測的公交車上安排實驗人員利用固定手機支架隨車采集傳感器數(shù)據(jù)，以用于校對和補充NC200、攝像機采集的數(shù)據(jù)集.

圖1 數(shù)據(jù)收集設(shè)備布設(shè)示意圖

2.3 數(shù)據(jù)基本處理

校對后共得到48輛公交車的有效運行特征參數(shù)值，采用圖像處理中的幀間差分法，以港灣式公交停靠站進站轉(zhuǎn)角處為運動分析起點，以N1～N13調(diào)查點位置關(guān)系，分析公交車右前輪進入?？空镜目v向位置變化，從而得到公交車在整個站點的運動軌跡特征，并將坐標值換算成公交車與站臺間距值.和平大道余家頭、楊園和四美塘三個港灣式公交?？空镜?8輛公交車的平均運行特征值見表2.

表2 三個港灣式公交停靠站車輛平均運行特征數(shù)值

注：車速差百分比為該處的車速與前10 m處的車速差百分比.

3 公交車進出港灣式?？空景踩栽u價

3.1 公交車運行特征參數(shù)的安全性權(quán)重確定

公交車進出站點時的轉(zhuǎn)向角越大，說明車輛運動越不平順.進站漸變段起終點和出站漸變段起終點四處轉(zhuǎn)向角的大小與公交車的車速、加速度以及與站臺間距均存在一定的關(guān)聯(lián)性，因此，以轉(zhuǎn)向角指標判斷公交車進出站是否安全，分析公交車各個運行特征參數(shù)的安全性權(quán)重.

進出?？空竟卉嚨霓D(zhuǎn)向角計算公式為

(1)

式中：α為轉(zhuǎn)向角；Δy為相鄰觀測點公交車縱坐標的變化值；Δx為相鄰觀測點公交車橫坐標的變化值，即10 m.

為了消除公交車各運行特征參數(shù)的量綱，構(gòu)建關(guān)聯(lián)矩陣并采用極值標準化處理，通過調(diào)查結(jié)果得到它們之間的等價關(guān)系矩陣為

{y;x1,x2,x3,x4}=

(2)

假設(shè)轉(zhuǎn)向角、車速、車速差百分比、加速度絕對值，以及與站臺間距向量組分別為y,x1,x2.x3.x4，它們之間的關(guān)系為

(3)

{y}=0.39{x1}+0.45{x2}+

0.14{x3}+0.02{x4}

(4)

3.2 公交車進出站點安全性灰色聚類分析

灰色聚類可以檢查許多因素中是否有若干個因素大體上屬于同一類，使得能用這些因素的綜合平均指標或其中的某一個因素來代表這若干個因素而使信息不受嚴重損失[15].因此，對影響公交車進出港灣式?？空镜能囁?、車速差百分比、加速度絕對值，以及與站臺間距等因素進行灰色聚類分析.

灰類劃分以及區(qū)間確定，將公交進出港灣式?？空景踩詣澐譃?安全，較安全，較危險，非常危險，極度危險)五個等級.車速灰類區(qū)間劃分：有中線的城市道路限速為40 km/h，調(diào)查的公交車進出站車速分布在0～40 km/h，因此按照每間隔10 km/h進行灰類區(qū)間劃分；車速差百分比灰類區(qū)間劃分：車速差百分比的限定條件不超過100%，因此按照每間隔20%進行灰類區(qū)間劃分；加速度灰類區(qū)間劃分：加速度規(guī)定的最高值不超過3 m/s2，但是調(diào)查得到的最高值接近4 m/s2，因此按照每間隔1 m/s2進行灰類區(qū)間劃分；與站臺間距灰類劃分：候車亭與站臺變現(xiàn)豎向縮進距離不應(yīng)小于0.25 m，因此按照每間隔0.25 m進行灰類區(qū)間劃分.因此，公交車各運行特征參數(shù)關(guān)于不同灰類的取值范圍見表3.

表3 港灣式公交?？空竟卉囘\行特征參數(shù)不同灰類的取值范圍

3.3 基于中心點三角白化權(quán)函數(shù)的灰色評價

基于中心點三角白化權(quán)函數(shù)的灰色評價，將灰類向左右延拓，得到延拓值，然后計算白化權(quán)值.白化權(quán)函數(shù)值計算式為

(5)

(6)

將表2車輛平均運行特征值代入到基于中心點三角白化權(quán)函數(shù)的灰色評價模型中，得到公交車進出港灣式?？空镜陌踩跃C合聚類系數(shù)值見表4.

表4 公交車進出港灣式?？空镜陌踩跃C合聚類系數(shù)值

由表4可知，公交進出港灣式?？空镜陌踩燃壌嬖诿黠@差異.在0～30 m范圍的公交車減速進站階段內(nèi)，安全灰類、較危險灰類以及非常危險灰類均有分布，而總體上處在較危險灰類，主要由于車輛進站過程速度變化較大，發(fā)生交通事故的幾率相對較高.在公交車駐站停靠階段，車輛速度較低甚至處于停車狀態(tài)，車輛安全性較高，總體處在較安全灰類.而在90～120 m范圍的公交車加速出站階段，由于車輛起步運行速度較慢，呈現(xiàn)出一定的安全性，而由于駛出公交站時與道路正常交流存在一定沖突，表現(xiàn)出一定的危險性，總體在安全類灰類和危險類灰類均有分布.

3.4 基于端點三角白化權(quán)函數(shù)的灰色評價

為了分析上述評價結(jié)果的精確性，采用基于端點三角白化權(quán)函數(shù)的灰色評價模型進行驗證.其中白化權(quán)函數(shù)計算式為

(7)

將表2統(tǒng)計結(jié)果代入到基于端點三角白化權(quán)函數(shù)的灰色評價模型中，得到公交車進出港灣式停靠站的安全性綜合聚類系數(shù)值見表5.

表5 公交車進出港灣式?？空镜陌踩跃C合聚類系數(shù)驗證值

由表5可知，在公交車減速進站階段總體處于危險類灰類，在公交車駐站?？亢图铀俪稣倦A段均處于較安全類灰類，但在加速出站階段同時存在一定的危險性.

3.5 對比驗證分析

為了準確分析評價模型的準確性，分別對基于中心點和端點的三角白化權(quán)函數(shù)灰色評價結(jié)果進行對比分析，比較不同評價方法的結(jié)果差異性，主要以最大灰類系數(shù)作為該點的安全等級，每個灰類等級采用數(shù)字表示：安全1，較安全2，較危險3，非常危險4，極度危險5.其結(jié)果見表6.

表6 對比分析

由表6可知，基于中心點和端點的三角白化權(quán)函數(shù)灰色評價結(jié)果基本相同，在減速進站階段上存在少許差異.但從灰類系數(shù)上可以看出，對于N2采集點，中心點法(安全1為0.450，非常危險4為0.323)和端點法(安全1為0.371，非常危險4為0.385)，評價結(jié)果值相差較小.而對于N4采集點，結(jié)果均處于安全類灰類，評價結(jié)果相近.

兩類灰色評價結(jié)果在安全等級以及數(shù)值分布上基本相同，因此，驗證了公交車進出港灣式停靠站安全性分析的準確性和有效性.

4 結(jié) 論

1) 將轉(zhuǎn)向角用于判斷公交車進出港灣式?？空镜陌踩?，影響公交車進出港灣式?？空镜陌踩砸蛩卮笮∨判蛞来螢檐囁俨畎俜直取④囁?、加速度絕對值以及與站臺間距.

2) 公交車進出港灣式停靠站安全性分析結(jié)果表明：減速進站存在較危險和非常危險等級，而駐站?？亢图铀俪稣揪幱诎踩洼^安全等級.因此，對港灣式公交?？空镜倪M站安全需進行相關(guān)改善.

3) 公交車在整個港灣式?？空镜陌踩灾饕且怨卉嚨倪\動特征參數(shù)進行判斷，而駕駛員自身因素、港灣式公交?？空驹O(shè)置條件以及不同車型因素對公交車進出停靠站的安全性影響需要進一步研究.

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Safety Evaluation of Bus Moving in and out of Harbor-shaped Stop

WANG Jizhou1)XU Liangjie1)YU Jinlin2)ZHAO Wei1)YAO Yihu1)

(School of Transportation, Wuhan University of Technology, Wuhan 430063, China)1)(Urban Traffic Management Institute, Wuhan Branch of Chinese Academy of Management, Wuhan 430001, China)2)

In order to study the safety of bus moving in and out of harbor-shaped stop, the speed and acceleration of the bus are acquired by sensor devices and accelerometer. An investigation is carried out to analyze the distribution laws of speed, percentage of speed difference, acceleration of bus and distance between bus and station. The grey-clustering analysis method is used to build the safety evaluation model of bus moving in and out of harbor-shaped stop. Assessment and validation of the bus safety are performed for the three phases of bus moving in and out of harbor-shaped stop: deceleration, stop and acceleration. Results show that it may be more dangerous for the bus in the 0～30 m deceleration phase and be safer in the 30～120 m stop phase and accelerated outbound.

urban traffic; harbor-shaped bus stop; bus motion characteristics; grey-clustering analysis; safety rank

2017-01-22

*國家自然科學基金項目(51108361)、吉林省交通運輸科技計劃項目(2014-1-8)、中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金項目(2015-zy-024)資助

U491.2

10.3963/j.issn.2095-3844.2017.03.020

汪濟洲(1990—)：男，碩士生，主要研究領(lǐng)域為交通安全及交通設(shè)計