中国公路学报

作者：阎莹, 周墨, 袁华智, 董帅, 陈信强

单位：1. 长安大学　运输工程学院，陕西　西安　710064","2. 兰州理工大学　土木工程学院，甘肃　兰州　730050","3. 福州市规划设计研究院集团有限公司，福建　福州　350000","4. 上海海事大学　物流科学与工程研究院，上海　201306

关键词：交通工程,交通安全,人车交互,过街冲突,机器学习,有序Logistic回归

<p>为研究人车交互的行为偏好和时空关系变化对潜在交通冲突的影响，利用无人机航拍采集无信控路段的人车过街数据，由交通轨迹提取出876对人车交互对；考虑交互动态，提出了基于路权竞争和碰撞关系的交互指标；通过训练表征学习模型发掘人车交互时序信息，转化为潜在表征并对其进行聚类，识别分析典型人车过街交互模式及特征；以交互模式和冲突严重程度为参照，构建多个有序Logistic模型分析冲突风险影响因素，并探究不同交互模式的风险致因差异。研究结果表明：人车过街交互可分为3种典型模式——近端交互、远端-软交互和远端-硬交互；人车相对距离的减小、车辆速度下限和行人速度上限的提升是降低冲突严重程度的普遍因素；对于近端交互，行人急减速、路权竞争和高速车辆会降低冲突风险，车辆急减速和行人急加速均会增加危险性；对于远端交互，行人速度下限的提升会导致冲突风险增加，车辆急减速和路权竞争会降低软交互的冲突风险，行人急减速和高速车辆是降低硬交互冲突风险的主要因素，行人急加速则会提升硬交互的危险性；组合方法的应用降低了人车交互行为异质性对分析结果的影响。研究成果将为城市道路行人过街环境的安全改善提供理论依据。</p>

来源：2024年第10期

《中国公路学报》期刊编辑部

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