基于交通冲突技术的平面交叉口安全分析

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1、万方数据西南交通大学硕士研究生学位论文第1页1．1研究背景和意义第1章绪论随着我国经济的快速发展，我国各主要城市规模得到了迅速扩张，人们的生活水平变得越来越好，小汽车越来越得到人们的亲睐，致使汽车保有量迅猛发展。但造成的后果就是，现有的道路条件无法满足交通量的持续增长，再加上交通管理不善等原因，导致交通事故频发，伤亡人数增多，我国交通事故死亡人数已成为世界上最多的国家之一。如何提高道路交通安全，降低交通事故已成为我国当前需要迫切研究的重点。平面交叉口作为城市交通系统的重要组成部分，是道路交通畅行与中断的关键节点，它通过将不

2、同方向的道路相连接，构成一个道路网络，从而使不同方向的交通流可以在交叉口内实现自由转向和交叉。但正是因为这种功能，大量的车流、人流在交叉口处集聚，形成交通瓶颈，交通冲突时常发生，再加上一些驾驶员的不良习惯，如闯红灯、不遵守交通规则、抢行等，使交叉口成为交通事故的多发地。据相关事故数据统计【ll，美国2002年在交叉口及附近产生的交通事故和死亡交通事故分别占全国总交通事故的50％和总死亡交通事故的22．8％；日本1995年在交叉口产生的交通事故和死亡交通事故分别占全国的58．7％和44．7％；英国发生在交叉口的交通事故大约为

3、33％；法国大约为24％；而我国则为60％。由此可见，交叉口的安全问题已经迫在眉睫。对于传统的两相位信号控制平面交叉口，由于存在同相位不同方向的机动车与机动车之间的干扰和冲突，这些干扰和冲突严重地影响了交叉口的枢纽功能，增大了交叉口的交通安全隐患，同时也增加了交叉口内车辆的延误，造成整个道路网络通行能力下降。而这些干扰和冲突其实是交叉口不安全状态的一种外在表现。因此，需要对交叉口实施科学合理的安全分析，探讨交叉口交通冲突产生机理，找出影响交叉口安全的显著因素，对于提高交叉口安全水平，减少交叉VI交通事故，均具有十分重要的意

4、义。万方数据西南交通大学硕士研究生学位论文第2页1．2国内外研究现状1，2．1两相位信号平交口研究现状国内外学者关于两相位信号平交口方面的研究大多都是关于左转车流通行能力方面。如李淑庆【2】等通过分析两相位信号平交口中左转车流和对向直行车流的交通特性，借鉴无信号交叉口的可接受间隙理论，建立了左转车流通行能力模型，通过仿真，验证了模型的有效性。戴宵‘31、王殿海[41等通过分析两相位信号交叉口直行车流与左转车流冲突机理，建立了直行车流优先条件下的左转车流通行能力模型，通过具体的实例验证了模型的可靠性。雷蕾【5坝4利用可接受间

5、隙理论、交通流理论对传统的停车线法进行改进，并根据交叉口直行车流的股数，分别对左转车辆穿越一股、两股直行车流时的随车时距和临界间隙进行标定，进而建立了有左转专用车道的左转车流理论通行能力模型。美国德州A&M大学D．B．F锄bro【6】等对两相位信号交叉口左转车穿越直行车流的间隙进行观测，进而研究其通行能力，得出适用于计算左转车流通行能力的车头时距，即有左转车专用道时，车头时距为2．5s，无左转车专用道时，车头时距为2．6s。美国加州大学C．一YChart[7】等对左转车穿越对向直行车流的间隙进行研究，分析了对向直行车在左转

6、车到达时间前后的运行状态，提出了不同情况下左转车的转弯类型，包括没有停车直接通过交叉口的情况、遇到人行横道上正好有行人通过的情况、前面有车辆需要排队通过的情况、当信号灯为全红或黄灯时通过的情况等。而在车辆冲突延误模型、半感应控制算法方面的研究，宋现敏【8】等针对两相位信号平交口存在的直行车流和左转车流的冲突，研究了直行车与左转车在冲突点处发生冲突时产生的延误。在借鉴无信号控制交叉口次路车流Admas延误模型的构建原理，构建了两相位信号交叉口左转车流发生冲突时的延误模型。于泉【91等通过分析两相位信号交叉口左转车穿越非机动车

7、流、行人流的特点，研宄了非机动车流、行人流对半感应控制配时算法的影响，在HCM2000(highwaycapacitymanual2000)最小绿灯时间服务模型的基础上，运用临界间隙理论，建立了计算两相位信号交叉口半感应控制配时算法的最小绿灯时间模型。综上所述，以往在两相位信号平交口的研究主要集中在左转车通行能力、车辆冲突延误模型、半感应控制算法等方面。然而，在两相位信号平交口安全方面的研究，万方数据西南交通大学硕士研究生学位论文第3页尤其在探讨两相位交叉口安全影响因素的研究却少之又少，对两相位信号平交口中交通冲突发生机理

8、的认识以及准确把握交通冲突影响因素，将有助于提高交叉口的安全性，减少交通事故发生。1．2．2交通冲突技术研究现状交通冲突技术(TrafficConflictTechnique)作为一种以非事故统计为基础的交通安全评价方法，较之传统的以事故统计为基础的评价方法具有数据收集时间短、样本容量大且不易缺失等显著