高速公路施工区合流路段交通冲突模型

发布时间：2021-04-12 11:29

　　为了对高速公路施工区合流路段交通冲突进行微观分析以及探索交通冲突技术在无人驾驶领域的应用,采集12个交通微观信息变量数据作为训练集,结合先验知识,建立了贝叶斯网络模型并采用交叉验证方式评估模型精确度.结果表明:大车作为冲突主体车辆会导致交通冲突概率和冲突严重性上升;与冲突两车的前后相邻车辆会对两车的冲突有一定影响;当车辆采取超车行为时,会提升车辆发生交通冲突的概率;匝道合流路段发生交通冲突的概率和严重性较转幅路段更高.采用建立的贝叶斯网络交通冲突模型对驾驶策略进行评估并提出冲突规避措施,如分流大车;在特定路段采取管制措施禁止超车,限制单车道长度,设置车距确认设施等. 

【文章来源】：哈尔滨工业大学学报. 2020,52(09)北大核心EICSCD

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

不同类型合流路段与车辆类型对交通冲突的影响

为了构建交通冲突贝叶斯网络模型,在2019年1月10日至1月25日,选取了济青高速公路改扩建施工区多个区段合流区,通过雷达采集交通冲突数据. 高速公路改扩建合流路段是在施工区对两车道进行合流变为单车道的路段,有两种类型:一种是匝道合流路段;另一种是车辆变换车道同时合流的路段. 合流路段道路状况变化较大,交通情景复杂,具有重要的研究价值,本次实验所选的施工区合流路段,设计车速为100 km/h,施工时限速为80 km/h. 两种合流路段采集现场如图1所示,为了考虑施工区道路技术条件难以量化因素,选择多个不同区段进行数据采集,以提升训练得到的贝叶斯网络对于不同交通场景的适应性.本次数据采集时间包含早高峰8:00—9:00时,晚高峰16:00—17:00时以及平峰10:00—11:00时、15:00—16:00时,采集地点为济南-青岛高速公路K130+800、K176+800、K259+500、K277+300、K283+500、K287+700六个标段,共采集了25 h的数据,经过整理,保留数据完整的35 418帧的数据.

由图5可知,当B、C两车都为小车时,交通冲突和严重交通冲突发生的概率均较低;当B、C两车为一辆小车与一辆大车时,交通冲突发生的概率和严重冲突发生概率有所增加;当B、C两车都为大车时,交通冲突的概率较两车都为小车时增加,但严重冲突低于一辆大车与一辆小车的情景. 考虑到大车在高速行驶速度通常较快且因惯性较大,减速较慢,在高速公路合流区易提升交通冲突发生的概率. 当B、C车均为大车时,因为道路环境复杂,且都为大车,通常会提前减速谨慎通过,故交通冲突发生概率较B、C车为一辆大车一辆小车时稍低. 在高速公路改扩建施工区的合流路段,大车对于交通冲突发生概率的影响较大.类似地,基于学习得到的贝叶斯网络可以分析各变量对高速公路施工区交通冲突的影响.

【参考文献】：
期刊论文
[1]机动车交通冲突技术研究综述[J]. 朱顺应,蒋若曦,王红,邹禾,汪攀,丘积.  中国公路学报. 2020(02)
[2]基于期望间距的车辆跟驰模型的建立[J]. 贾洪飞,隽志才.  中国公路学报. 2000(04)



本文编号：3133220