CN103632535A - 路段行人过街信号灯设置判定方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种路段行人过街信号灯设置判定方法，属于交通管理和交通安全领域。该方法首先从路段获取相关信息，并提取相关参数，然后基于集聚模型建立路段行人过街信号灯的设置依据值与所提取参数之间的关系式，再通过指定相关参数不同取值的组合，计算相应的路段行人过街信号灯依据值W，接着根据指定路段设置行人过街信号灯阈值W₀，当某路段对应的参数组合的依据值W值大于该阈值W₀时，则该路段需要设置行人过街信号灯；反之，则不需要设置。本发明中考虑包括机动车和行人在内的各种道路特征、交通流量和交通环境对路段设置行人过街信号灯的影响，有利于缩短判定的时间周期，提高判定的效率和精度，提高路段的通行效率和行人的交通安全。

Description

路段行人过街信号灯设置判定方法

技术领域

本发明涉及一种路段行人过街信号灯设置判定方法，属于道路交通管理和交通安全领域。

背景技术

行人交通是近距离出行最常用的方式，更是城市交通的重要组成部分。与机动车、非机动车相比，行人是交通流中数量最大、最无规则的组成部分，是交通活动中的弱者，当行人和车流发生事故时，受害者的往往是行人。为了提高行人过街的安全性，设置行人过街信号灯是提升道路交通安全、保障道路畅通的重要措施之一。但目前国内对信号设置方面的大部分研究多以机动车为主要考虑因素，大多忽视了行人的交通需求，导致行人违章穿越道路，造成交通混乱和交通事故。合理的设置行人过街信号灯能有效提高路段的通行能力，减少车辆和行人的延误，降低交通事故率的发生；但行人过街信号灯如果设置不当，则会违背驾驶者和行人的期望，影响交通流的正常运行，增加事故率的发生。因此，行人过街信号灯的合理设置至关重要。

以往的路段行人过街信号灯设置主要是离散因素的方法，如英国、美国和日本等国家制定了以行人流量、机动车流量、交通事故、行人可穿越间隙数等设置依据；国内主要以交通效率、通行能力、交通延误、行人流量等离散的方法，我国《道路交通信号灯设置与安装规范》（2006）及《人行横道信号灯控制设置规范》（2009）中提出了基于高峰小时流量、12小时流量、行人高峰小时流量及连续8小时流量的路段人行横道信号灯设置依据，该方法只需满足其中某一个特定的因素考虑设置路段人行过街信号灯；而路段行人过街信号灯的设置是一个涉及众多因素的问题，如道路条件、车辆的组成、行人需求、几何条件等因素，仅凭经验或依赖一个单一的指标不能满足城市交通规划与管理的要求，因此如果能寻找一种方法，既能满足城市道路交通需求的复杂性和多样性的要求、又能体现实际的道路交通状况，则可显著提高判定路段行人过街信号灯设置方法的效率和可信度。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对上述背景技术的不足，提供一种路段行人过街信号灯设置判定方法，该方法实现了在相应路段上合理设置行人过街信号灯，以提高路段交通安全性能和通行能力。

为达到上述目的，本发明提出的技术方案如下：

路段行人过街信号灯设置判定方法，包括如下具体步骤：

步骤1：提取待设置信号灯的路段的相关信息，所述相关信息包括：路段的道路特征参数、交通流量参数和交通环境参数；

步骤2：基于集聚模型建立路段行人过街信号灯设置依据模型，即

$W=\frac{\mathrm{PVLS}}{K}\·\mathrm{EEF}---\left(1\right)$

其中，W为路段行人过街信号灯设置依据值，P为行人穿越路段的高峰小时当量流量，V为路段双向高峰小时当量车流量，L为路段宽度，S为车辆85%的行车速度，K为调整系数，EEF为交通环境影响因子，是所提取的参数的乘积，即

EEF=SF·GF·VF·LUF·AF        (2)

其中，SF为路段所处的行人特征影响因子，GF为坡度影响因子，VF为停车视距影响因子，LUF为土地利用特征影响因子，AF为历史事故数据影响因子；

步骤3：根据不同路段所对应的情况，依据调查统计数据确定式（1）和式（2）上各变量的取值，计算出该路段行人过街信号灯依据值W；

步骤4：指定对应的路段设置行人过街信号灯的阈值W₀，当步骤（3）中所述的某路段选择设置行人过街信号灯的依据值W大于该阈值W₀时，则该路段需要设置行人过街信号灯；当小于该阈值W₀时，则不需要设置行人过街信号灯。

作为本发明的进一步优化方案，所述阈值W₀选定为100分值。

作为本发明的进一步优化方案，所述的路段的道路特征参数包括：路段宽度，坡度，停车视距，85%的行车速度；交通流量参数包括：路段双向交通流量，行人流量；交通环境参数包括：路段所处的行人特征，土地利用特征，历史事故数据。

有益效果

本发明提出了一种路段行人过街信号灯设置判定方法，通过集聚模型分析的方法，建立基于道路特征、交通流量和交通环境因素的设置依据值，来判定该路段是否需要设置行人过街信号灯，由于综合考虑了路段的实际条件，因此更合理，有利于缩短判定的时间周期，提高判定的效率和精度，提高路段的通行效率和行人的交通安全。同时，本发明通过建立行人过街信号灯设置依据图能够简化操作流程，使用简便，实用性强，具有较好的应用前景。

附图说明

图1所示为路段设置行人过街信号灯的方法流程图；

图2为路段设置行人过街信号灯的示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细说明：

如图1所示，一种路段行人过街信号灯设置判定方法，所述方法的实现过程为：

步骤1：通过当地交管局资料和实地人工调查、数据采集等途径，从路段获取相关信息，所述信息包括：路段的道路特征、交通流量和交通环境；并从所取的信息中提取相应的参数，其中，路段的道路特征参数包括：路段宽度（m）、路段坡度（%）、停车视距（m），85%的行车速度（km/h）；交通流量参数包括：路段双向高峰小时车流量（简称路段双向交通流量）（veh/h），高峰小时行人流量（简称行人流量）；交通环境参数包括：路段附近的行人特征（是否有小学，初中或高中）、土地利用性质（工业、商业、乡镇或城镇）、近3年历史事故数据。

步骤2：基于集聚模型建立路段设置行人过街信号灯依据模型，即：

$W=\frac{\mathrm{PVLS}}{K}\·\mathrm{EEF}---\left(1\right)$

其中，W为路段行人过街信号灯设置依据值，P为行人穿越路段的高峰小时当量流量（简称行人流量），V为路段双向高峰小时当量车流量（简称路段双向交通流量），L为道路宽度，S为车辆85%的行车速度，K为调整系数，EEF为交通环境影响因子，是所提取的参数的乘积，即

EEF=SF·GF·VF·LUF·AF          (2)

其中，SF为路段所处的行人特征影响因子，GF为坡度影响因子，VF为停车视距影响因子，LUF为土地利用特征影响因子，AF为历史事故数据影响因子；

步骤3：根据不同路段所对应的情况，依据调查统计数据或依据相关国家标准确定式（1）和式（2）上各变量的取值，具体过程如下：

式（1）P的取值为行人穿越路段的高峰小时当量流量，即不同类型的人群换算成成年人的行人流量，其换算系数如表1所示，

表1当量行人穿越路段的高峰小时流量换算系数

V的取值为路段双向高峰小时当量车流量，即不同类型的车辆换算成小客车的车流量，根据《城市道路工程设计规范》（CJJ37-2012），其换算系数如表2所示，

表2路段双向高峰小时当量车流量换算系数

式（2）中SF的取值取决于该路段的行人特征，如果路段附近有小学，SF的值为5，如果路段附近有初、高中学校，SF的值为3，否则SF的值为1，

GF的取值取决于路段所处的坡度的大小，若为下坡路段，且坡度＞8%，则GF取值为3，否则GF取值为1，

VF的取值取决于该路段所处的停车视距的大小，如表3所示，

表3停车视距影响因子的取值

LUF的取值取决于土地利用特征，如表4所示，

表4土地利用特征影响因子的取值

AF的取值取决于历史事故严重程度的大小，如表5所示，

表5历史事故数据影响因子的取值

路段高峰小时车流量，行人穿越路段高峰小时流量，85%的行车速度，可使用VEVID（Vehicle Video-Capture Data Collector）视频处理软件获得，路段宽度，停车视距，路段所处的行人特征，路段土地利用特征可通过现场调查获得，设计速度，坡度，历史事故数据可通过道路设计部门和交通管理部门获得。

这里，取常值K为10,000,000；

步骤4：对于以上变量的不同取值，计算路段行人过街信号灯依据值W；

步骤5：指定对应的路段设置行人过街信号灯的阈值W₀，所述W₀阈值的选取主要是通过：国家《信号灯设置规范》中规定的以交通量为设置依据转换为无量纲的分值，再通过K值的调整系数标准化后取得。当步骤（4）中所述的某路段选择设置行人过街信号灯依据值W大于该阈值W₀时，则该路段需要设置行人过街信号灯；反之，则不需要设置。

作为本发明的进一步优化方案，本发明中上述W值的阈值W₀选定为100分值。

示例：选择南京市建邺区汉中门大街某一路段为研究对象，对该路段进行了连续高峰小时的交通量观测，整理分析了该路段的交通流量，该路段的道路特征及交通环境特征数据，如下表所示：

表6汉中门大街某一路段调查数据结果

1、确定路段行人过街信号灯设置依据模型的相关参数

1.1）根据表1，当量行人穿越路段的高峰小时流量P=12×2.5+2×2+16×1.5+31=89；

1.2）根据表2，路段双向高峰小时当量车流量V=20×2.5+25×2+320=420（pcu/h）；

1.3）路段宽度L=20（m）；

1.4）车辆85%的行驶速度S=50（km/h）；

1.5）交通环境影响因子EEF：

①路段附近无学校，行人特征影响因子SF=1；

②路段坡度为2%（＜8%），坡度影响因子GF=1；

③根据表3，停车视距影响因子VF=2；

④根据表4，土地利用特征影响因子LUF=4；

⑤根据表5，历史事故数据影响因子AF=4；

由①、②、③、④、⑤的值，根据式2，得到交通环境影响因子EEF=1×1×2×4×4=32。

2、计算行人过街信号灯设置依据值W

依据(1)式，计算行人过街信号灯设置依据值

$W=\frac{\mathrm{PVLS}}{{10}^7}.\mathrm{EEF}=\frac{89\×420\×20\×50}{{10}^7}\×32=120,$ 大于步骤（4）中指定的阈值（W₀=100），因而建议在该路段设置行人过街信号灯。如图2所示，为路段设置行人过街信号灯的示意图。

本发明中所述具体实施案例仅为本发明的示例而已，并非限制本发明的范围及其应用。

Claims (3)

1.路段行人过街信号灯设置判定方法，其特征在于：包括如下具体步骤：

步骤1：提取待设置信号灯的路段的相关信息，所述相关信息包括：路段的道路特征参数、交通流量参数和交通环境参数；

步骤2：基于集聚模型建立路段行人过街信号灯设置依据模型，即

$W=\frac{\mathrm{PVLS}}{K}\·\mathrm{EEF}---\left(1\right)$

其中，W为路段行人过街信号灯设置依据值，P为行人穿越路段的高峰小时当量流量，V为路段双向高峰小时当量车流量，L为路段宽度，S为车辆85%的行车速度，K为调整系数，EEF为交通环境影响因子，是所提取的参数的乘积，即

EEF=SF·GF·VF·LUF·AF            (2)

其中，SF为路段所处的行人特征影响因子，GF为坡度影响因子，VF为停车视距影响因子，LUF为土地利用特征影响因子，AF为历史事故数据影响因子；

步骤3：根据不同路段所对应的情况，依据调查统计数据确定式（1）和式（2）上各变量的取值，计算出该路段行人过街信号灯依据值W；

步骤4：指定对应的路段设置行人过街信号灯的阈值W₀，当步骤（3）中所述的某路段选择设置行人过街信号灯的依据值W大于该阈值W₀时，则该路段需要设置行人过街信号灯；当小于该阈值W₀时，则不需要设置行人过街信号灯。

2.根据权利要求1所述的路段行人过街信号灯设置判定方法，其特征在于：所述阈值W₀选定为100分值。

3.根据权利要求1所述的路段行人过街信号灯设置判定方法，其特征在于：所述的路段的道路特征参数包括：路段宽度，坡度，停车视距，85%的行车速度；交通流量参数包括：路段双向交通流量，行人流量；交通环境参数包括：路段所处的行人特征，土地利用特征，历史事故数据。

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