交叉口困境区驾驶人驾驶决策行为对比分析

2020-03-10王雨营赵泽辰邢永进丁祎陈雨薇

运输经理世界 2020年7期

文/王雨营、赵泽辰、邢永进、丁祎、陈雨薇

1 前言

在城市道路中，交叉口一直以来都是交通事故高发地，并且大部分发生在信号过渡期内，因此提高信号过渡期内交通安全性尤为重要[1]。若能精准解析各种因素对驾驶人决策行为的影响作用，并对驾驶人在困境区的决策行为加以引导，可以大大提升通行的安全性和交叉口通行能力。

在国外，Zegger 于20 世纪70年代基于驾驶人的选择概率提出了另一种确定“困境区”的方法；Mabuchi和Vall 对有倒计时和无倒计时信号交叉口进行了调查分析；Shen 的研究表明，绿闪信号作为过渡信号的情况下驾驶人处于犹豫期的概率会大大降低[2]。

在国内，李克平基于车辆动力性原理对黄灯“决策困境区”的范围和影响因素进行了识别；辛秀颖基于经济学的风险决策理论，分析驾驶人在交叉口闯黄灯行为决策过程和主要影响因素。

在充分调查影响驾驶人决策的各种因素前提下，对各因素与驾驶人决策行为关系进行分析，建立了影响公交车驾驶人在交叉口困境区驾驶决策的logistics回归模型，对即将进入交叉口困境区的驾驶人的决策行为进行预测，避免其进入困境区提供了依据[3]。

2 数据采集与处理

2.1 数据来源

由于采取传统的视频采集方法时要保证目标进口道上有行人过街天桥等设施，这种方法得到的数据不够准确且无法得到有关驾驶人特性的数据。因此该研究选择实地调查的方法，分析所得数据[4]。

2.2 信息采集

将可能影响驾驶人决策行为的因素分为四大类，并由此制作了调查表。调查过程中，调查人员在吉林、山东、辽宁、江苏这四个省份中的六个市随机乘坐公共汽车观察记录各项数据，并询问驾驶人的信息，记录驾驶人在信号过渡区的决策行为，得到调查数据198 份。筛除不处于困境区的数据以及其他不符合要求的数据，最终得到有效数据110 份。

2.3 数据提取与分析

2．3．1 数据预处理

首先，将各组数据中车辆瞬时速度、车辆距停车线的距离等代入GHM 经典公式进行筛选，删除不属于困境区的数据。

式中：Xc为最小停车距离，m；X0为临界通行距离，m；V0为黄灯信号启亮时的车辆速度，m s；dmax为车辆最大减速度，m s2；amax为车辆最大加速度，m s2；δ为驾驶人反应时间，s；Y为黄灯信号时长，s；w为信号交叉口宽度，m；L为车辆长度，m。

2．3．2 数据标注

建立变量值标签对应表，选择最后一个等级为参考等级，最终结果均参照单个类别中最高等级进行分析。

表1-1 部分变量转换表

最后，由于在109 组有效数据中，性别变量中性别男有102 个，性别女有1 个，明显不满足分析要求，故将性别变量剔除。同样，剔除有无特殊交通标志变量。

2.4 数据分析

根据前人的研究成果，速度越大，车辆距停车线的距离越短，驾驶人选择通过交叉口的比例越大。随着车辆速度和车辆距停车线距离增加，驾驶人选择通过交叉口比例逐渐上升。调查结果与预想不符。

考虑到决策行为可能由速度（V）和距离（S）两个变量共同作用决定，建立变量U=V/S，分析U 与决策行为的关系。数据显示，选择通过交叉口的驾驶人的比例并非预想中随着U 的增大而增大。同时，在显著性分析过程中也发现车辆的瞬时速度、车辆距停车线的距离对驾驶人的决策行为不产生显著性影响。进一步证明了以往研究中认为速度和距离因素对决策行为有重要影响。

根据显著性分析，驾驶人决策行为与公交车内空气流通性有关，根据上表也显示出在流通性较差的条件下驾驶人更倾向于选择停车。但是样本数据相对较少，因此结论有待进一步证实。

将所有自变量放入SPSS 首次建模。根据SPSS 分析结果显示，年龄、车道数、受教育程度和空气流通性变量对模型有显著性影响。结果如图1-2。