一种考虑机动车避让率的无信号控制路段机动车通行与人行横道行人过街交互的总延误估计方法

本发明属于城市交通管理，具体地说涉及交通运行效率及安全评价分析方法。

背景技术：

1、随着城市化进程的加快，城市交通系统面临着巨大的挑战。在众多交通管理控制领域中，无信号控制路段人行横道的交通效率和安全问题尤为突出，人车交互延误作为评估交通系统的运行效益、安全效益及可持续性的关键指标，提供了量化这些维度的重要数据。

2、在“礼让行人”的背景下，这一法律规定并未被严格遵守，实际交通流运行中机动车的让行率并未达到100％，尤其在早晚高峰期，机动车的避让行为不稳定，这一现实情况进一步增加了估计人车交互延误的复杂性和挑战性。

3、目前的延误估计模型通常基于理想化或简化的假设，未能充分考虑机动车避让率的变化对人车交互延误的实际影响，难以准确预测和处理无信号控制路段人行横道的人车交互延误问题。因此，有必要在考虑机动车避让率的实际变化和交通流的动态变化条件下，建立一个更精确的人车交互延误估计模型，为城市交通规划者及交通政策制定者的道路设计规划、交通信号系统优化以及交通管理策略实施过程提供更为精确地量化数据。

技术实现思路

1、为此，本发明所要解决的技术问题在于从机动车通行和行人过街产生交互行为时使用道路路权的维度进行人车运行总延误时长的求解。本发明以带有人行横道的无信号控制路段为场景，基于穿越间隙理论，考虑不同机动车避让率情况下人车通行的总延误时长，将其求解过程分为三个阶段。第一阶段相继提出机动车通行与人行横道行人过街交互的最小安全间隙距离、等待时间的求解方法；第二阶段相继提出机动车通行与人行横道行人过街交互的次枝延误、主枝延误的求解方法；第三阶段确定无信号控制路段机动车通行与人行横道行人过街交互的总延误。

2、为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为一种考虑机动车避让率的无信号控制路段机动车通行与人行横道行人过街交互的总延误估计方法，该方法的实现过程如下：

3、步骤一：进行研究时段选取及交通场景数据获取，所述研究时段选取指的是以任意时刻为起始时间、以1小时为一个时段长度，针对每个研究时段进行路段机动车通行与人行横道行人过街交互的总延误估计；所述交通场景数据指的是获取道路基础设施参数、机动车通行参数、行人过街参数；

4、所述道路基础设施参数是指人行横道长度l、机动车道宽度w；

5、所述机动车通行参数是指机动车小时交通量qv、机动车避让率y、机动车过街平均车速vc、机动车通过人行横道的平均时间tv、机动车的平均刹车时间tb、机动车的反应判断时间tr；

6、所述行人过街参数是指双向行人小时交通量qp1及qp2、行人过街平均速度vp、行人的反应判断时间tr'；

7、步骤二：提出机动车通行与人行横道行人过街交互的最小安全间隙距离求解方法，所述最小安全间隙是指路段机动车通行时穿越行人的最小安全间隙距离τp、人行横道行人过街穿越机动车的最小安全间隙距离τv；

8、所述求解方法的机动车穿越行人的最小安全间隙距离τp为：

9、

10、式中，l为人行横道长度；vp为行人过街平均速度；tb为机动车的刹车时间；tr为机动车的反应判断时间；均根据步骤一获取；

11、所述求解方法的行人穿越机动车的最小安全间隙距离τv为：

12、

13、式中，w为机动车道宽度；vp为行人过街平均速度；tr'为行人的反应判断时间；tv为机动车通过人行横道的平均时间；均根据步骤一获取；

14、步骤三：提出机动车通行与人行横道行人过街交互的等待时间求解方法，所述等待时间是指满足路段机动车通行的等待时间满足人行横道行人过街的等待时间所述求解方法是以穿越间隙理论为依据、以机动车避让率y为变量，根据步骤二所述的路段机动车通行时穿越行人的最小安全间隙距离τp及人行横道行人过街穿越机动车的最小安全间隙距离τv进行求解；

15、述求解方法的机动车避让率y是指路段机动车的交通规则遵守度，表现在人车交互过程中，路段机动车通行时避让人行横道行人过街的概率，取值范围为y＝n，n是精度为1％的数，n∈{40％,41％,42％,...,90％}，y的取值越大，代表路段机动车的交通规则遵守度越大，否则反之；

16、所述求解方法的满足路段机动车通行的等待时间是指机动车由起始静止状态直至出现行人时距，即前后相邻的两行人依次通过人行横道过街的时间间隔大于机动车穿越行人的最小安全间隙距离τp的时间；

17、所述求解方法的满足人行横道行人过街的等待时间是指行人由起始静止状态直至出现车头时距，即前后相邻的两机动车依次经过人行横道的时间间隔，大于行人过街穿越机动车的最小安全间隙距离τv的时间；

18、特别地，满足路段机动车通行的等待时间为：

19、

20、式中，为机动车等待行人的平均数目；为机动车等待一个行人通过人行横道的平均时间；均根据步骤一获取；

21、其中，机动车等待行人的平均数目为：

22、

23、式中，τp为路段机动车通行时穿越行人的最小安全间隙距离；λp1及λp2为双向行人的平均到达率，分别由λp1＝qp1/3600、λp2＝qp2/3600计算得出；y为机动车避让率；k为机动车穿越行人前等待的行人时距数，k＝1,2,3,...,n，k∈n*，n*是全体正整数的集合；i为机动车穿越行人前等待的行人时距数中，小于机动车穿越行人的最小安全间隙距离τp的行人时距数，i＝1,2,3,...,k，i∈n*，n*是全体正整数的集合；为在k个机动车穿越行人前等待的行人时距中不计顺序选取i个小于机动车穿越行人的最小安全间隙距离τp的行人时距的所有可能组合数，由计算得出；

24、其中，机动车等待一个行人通过人行横道的平均时间为：

25、

26、式中，τp为路段机动车通行时穿越行人的最小安全间隙距离；λp1及λp2为双向行人的平均到达率，分别由λp1＝qp1/3600、λp2＝qp2/3600计算得出；y为机动车避让率；tα为当第一股行人流的行人时距小于机动车穿越行人的最小安全间隙距离τp时机动车的平均等待时间，由计算得出；tβ为当第一股行人流的行人时距大于机动车穿越行人的最小安全间隙距离τp，且另一股行人流的行人时距小于机动车穿越行人的最小安全间隙距离τp时机动车的平均等待时间，由计算得出；tγ为当双向行人流的行人时距均大于机动车穿越行人的最小安全间隙距离τp，且机动车选择让行时机动车的平均等待时间，由计算得出；

27、特别地，满足人行横道行人过街的等待时间为：

28、

29、式中，为行人等待机动车的平均数目，为行人等待一辆机动车通过的平均时间；

30、其中，行人等待机动车的平均数目为：

31、

32、式中，τv为行横道行人过街穿越机动车的最小安全间隙距离；λv为机动车的平均到达率，由λv＝qv/3600计算得出；y为机动车避让率；k'为行人可穿越机动车前等待的行人时距数，k'＝1,2,3,...,n，k'∈n*，n*是全体正整数的集合；

33、其中，行人等待机动车的平均数目为：

34、

35、式中，τv为行横道行人过街穿越机动车的最小安全间隙距离；λv为机动车的平均到达率；

36、步骤四：提出机动车通行与人行横道行人过街交互的次枝延误求解方法，所述次枝延误求解是指路段机动车通行产生的加减速延误机动车通行产生的停车等待延误人行横道行人过街产生的等待延误

37、机动车通过人行横道产生的加减速延误为：

38、

39、式中，vc为机动车过街平均车速；

40、特别地，机动车通行产生的停车等待延误根据步骤三求解的机动车等待时间进行求解；

41、机动车通过人行横道产生的停车等待延误为：

42、

43、式中，λv为机动车的平均到达率；vc为机动车过街平均车速；为满足路段机动车通行的等待时间

44、特别地，人行横道行人过街产生的等待延误根据步骤三求解的行人等待时间进行求解；

45、行人通过人行横道产生的等待延误为：

46、

47、式中，为满足人行横道行人过街的等待时间；

48、步骤五：提出机动车通行与人行横道行人过街交互的主枝延误求解方法，所述主枝延误求解是指行人干扰下造成的路段机动车通行产生的平均延误dv、机动车干扰下造成的人行横道行人过街产生的平均延误dp；

49、特别地，行人干扰下造成的路段机动车通行产生的平均延误dv根据步骤四求解的路段机动车通行产生的加减速延误和停车等待延误进行求解；

50、行人干扰下造成的路段机动车通行产生的平均延误dv为：

51、

52、式中，为路段机动车通行产生的加减速延误；为路段机动车通行产生的停车等待延误；

53、特别地，机动车干扰下造成的人行横道行人过街产生的平均延误dp根据步骤四求解的人行横道行人过街产生的等待延误进行求解；

54、机动车干扰下造成的人行横道行人过街产生的平均延误dp为：

55、

56、式中，λv为机动车的平均到达率；为人行横道行人过街产生的等待延误。

57、步骤六：确定无信号控制路段机动车通行与人行横道行人过街交互的总延误d；

58、无信号控制路段机动车通行与人行横道行人过街交互的总延误d为：

59、d＝dv+dp

60、式中，dv为行人干扰下造成的路段机动车通行产生的平均延误；dp为机动车干扰下造成的人行横道行人过街产生的平均延误，由步骤五计算得出。

61、本发明的上述技术方案相比现有技术具有以下优点：

62、一是本发明所提出的考虑机动车避让率的无信号控制路段机动车通行与人行横道行人过街交互的总延误估计方法具备较强的普适性，能够推广应用至不同类型的交通场景，具备对于不同交通参数的适应能力，如机动车避让率、行人小时流量以及机动车小时流量。二是所提出的延误估计方法能够提供各类交通场景下人车交互总延误的量化数据：可在“礼让行人”背景下，为交通政策制定者提供决策验证与效果评估的方法工具，从而进行精细化地政策调整；此外，可为城市交通规划者准确分析交通流动模式提供数据支撑，从而进行针对性地交通管控措施调整，如交通信号的设置与优化、道路设计规划及交通管理策略的制定。