为研究小型车和大型车两类车辆在高速公路隧道路段内的跟驰行为,本文使用“卡口相机结合激光雷达”的数据采集模式,采集广东省祈福隧道的车辆行驶轨迹,并分别提取两类车辆的跟驰轨迹数据;提出实时安全裕度偏差(Real-time Deviation of S...为研究小型车和大型车两类车辆在高速公路隧道路段内的跟驰行为,本文使用“卡口相机结合激光雷达”的数据采集模式,采集广东省祈福隧道的车辆行驶轨迹,并分别提取两类车辆的跟驰轨迹数据;提出实时安全裕度偏差(Real-time Deviation of Safety Margin,RDSM)评估车辆实时跟驰风险水平,采用模糊C-均值聚类方法将风险水平划分为无风险或低风险、中风险及高风险;从跟驰前车类型、车辆在隧道内位置、驾驶环境、当前时刻的车辆驾驶和交互状态,以及历史的车辆驾驶和交互状态这5个方面,在数据中选取26项潜在影响因素,构建两类车辆的多项Logit模型和相关随机参数Logit模型,分析和比较各项因素对两类车辆的高速公路隧道实时跟驰风险的影响,揭示影响因素的异质性。结果表明:大型车在隧道内的实时跟驰风险受到更多因素的影响;跟驰车辆与其前车的车辆类型不同时,隧道实时跟驰风险会相对降低;前车驾驶状态的波动更容易导致跟驰高风险;平均边际效应显示,相比于在隧道进口段,小型车在隧道出口段实时跟驰风险为高风险的概率增加了0.0413,大型车在隧道内部路段实时跟驰风险为高风险的概率增加了0.0155;高风险状态下的跟驰间距标准差在两类车辆中均表现出异质性。展开更多
为更全面研究高速公路车辆冲突风险的影响因素,笔者考虑微观与宏观因素影响,分析其可能存在的异质性,建立了随机参数Logit模型对其进行分析。使用高分辨率车辆轨迹数据,以碰撞时间(time to collision,TTC)为风险识别标准,提取风险发生前...为更全面研究高速公路车辆冲突风险的影响因素,笔者考虑微观与宏观因素影响,分析其可能存在的异质性,建立了随机参数Logit模型对其进行分析。使用高分辨率车辆轨迹数据,以碰撞时间(time to collision,TTC)为风险识别标准,提取风险发生前1 s内数据,处理得到车辆自身运动状态、与周围车辆的微观交互以及路段宏观交通流状态三类特征,并基于皮尔逊相关系数和嵌入法进行特征筛选;以筛选后的特征作为模型自变量,以车辆是否存在冲突风险为因变量,分别构建随机参数Logit模型以及考虑均值异质性的随机参数模型并进行对比。研究结果表明:考虑均值异质性的随机参数Logit模型拟合效果最好,且三类变量均对冲突风险有显著影响,其中车辆自身运动状态的波动以及车辆与前方车辆的速度差与风险呈正相关,相邻车道的大车比例与风险呈负相关;车辆自身运动状态以及与前方车辆的微观交互两类特征对冲突风险影响较大,而宏观交通特征的影响相对较小。展开更多
文摘为研究小型车和大型车两类车辆在高速公路隧道路段内的跟驰行为,本文使用“卡口相机结合激光雷达”的数据采集模式,采集广东省祈福隧道的车辆行驶轨迹,并分别提取两类车辆的跟驰轨迹数据;提出实时安全裕度偏差(Real-time Deviation of Safety Margin,RDSM)评估车辆实时跟驰风险水平,采用模糊C-均值聚类方法将风险水平划分为无风险或低风险、中风险及高风险;从跟驰前车类型、车辆在隧道内位置、驾驶环境、当前时刻的车辆驾驶和交互状态,以及历史的车辆驾驶和交互状态这5个方面,在数据中选取26项潜在影响因素,构建两类车辆的多项Logit模型和相关随机参数Logit模型,分析和比较各项因素对两类车辆的高速公路隧道实时跟驰风险的影响,揭示影响因素的异质性。结果表明:大型车在隧道内的实时跟驰风险受到更多因素的影响;跟驰车辆与其前车的车辆类型不同时,隧道实时跟驰风险会相对降低;前车驾驶状态的波动更容易导致跟驰高风险;平均边际效应显示,相比于在隧道进口段,小型车在隧道出口段实时跟驰风险为高风险的概率增加了0.0413,大型车在隧道内部路段实时跟驰风险为高风险的概率增加了0.0155;高风险状态下的跟驰间距标准差在两类车辆中均表现出异质性。
文摘为更全面研究高速公路车辆冲突风险的影响因素,笔者考虑微观与宏观因素影响,分析其可能存在的异质性,建立了随机参数Logit模型对其进行分析。使用高分辨率车辆轨迹数据,以碰撞时间(time to collision,TTC)为风险识别标准,提取风险发生前1 s内数据,处理得到车辆自身运动状态、与周围车辆的微观交互以及路段宏观交通流状态三类特征,并基于皮尔逊相关系数和嵌入法进行特征筛选;以筛选后的特征作为模型自变量,以车辆是否存在冲突风险为因变量,分别构建随机参数Logit模型以及考虑均值异质性的随机参数模型并进行对比。研究结果表明:考虑均值异质性的随机参数Logit模型拟合效果最好,且三类变量均对冲突风险有显著影响,其中车辆自身运动状态的波动以及车辆与前方车辆的速度差与风险呈正相关,相邻车道的大车比例与风险呈负相关;车辆自身运动状态以及与前方车辆的微观交互两类特征对冲突风险影响较大,而宏观交通特征的影响相对较小。
