基于實車駕駛數據的信號交叉口車輛運行特性

龍巖松， 徐 進,2*， 潘存書， 孫子秋

(1.重慶交通大學交通運輸學院，重慶 400074； 2.山區復雜道路環境“人-車-路”協同與安全重慶市重點實驗室， 重慶 400074)

信號交叉口的延誤包含停車等待時間和損失時間，其中損失時間主要由車輛減速和啟動加速過程由于速度折損造成時間損失構成。掌握車輛在交叉口的運動學行為特性是分析交叉口微觀運行狀態的核心，車輛在信號交叉口減/加速度的實測值和分布是計算損失時間和通行能力的基本依據和基礎參數，因此，理解車輛的減速和加速行為是描述交叉口車輛運行特性的關鍵環節。

許多學者對交叉口的車輛運行狀態和駕駛行為特性進行了研究，唐克雙等[1]從交叉口視頻圖像中提取了車輛在相位切換時的加速度以及綠燈相位下的減速度，分析了交叉口的危險駕駛行為特征。江澤浩等[2]建立了隨機效應Logistic模型以描述車輛在綠燈倒計時下的“通過/停止”決策行為。馬新露等[3]通過圖像識別環形交叉口的車輛軌跡數據，引入駕駛心理參數，建立了車輛在信控環形交叉口的元胞自動機模型。馮仁科等[4]通過實車駕駛實驗采集駕駛員生理參數和車輛運行速度，建立了駕駛人心生理指標與減速度的關系模型。白婧榮等[5]通過采集設有縱向減速標線的城市道路交叉口路段和未設置標線的交叉口路段的流量、速度、駕駛員瞳孔指標和車輛橫向偏移量等數據，進行統計分析，發現設置縱向減速標線有利于駕駛人提前控制車速，提升交叉口安全性。Zhu等[6]針對信號相位切換情況下引起的車輛剎車減速行為進行研究，改進優化速度模型以描述信號交叉口車輛的跟馳行為。魏福祿等[7]基于信號交叉口的實測數據，分析了不同轉彎半徑下左轉車輛的速度分布特性，構建了改進的全速度差模型。雷朝陽等[8]針對信號交叉口通行效率問題提出了一種考慮信號燈狀態的經濟車速引導模型。Liao等[9]結合認知科學和最優控制思想，運用分層控制結構建立了各類交叉口的減速停車行為模型。Aswad-Mohammed等[10]分析了信號交叉口的視覺注意力分配與停車時間、車頭時距以及跟車類型之間的關系。Almallah等[11]基于信號交叉口的視頻圖像數據，分析了啟動加速度和加速度變化率與反應時間之間的關聯性。

目前，針對信號交叉口的駕駛行為研究主要是以跟馳行為、駕駛決策行為和速度控制行為為主。現有研究大多針對于車輛從進口道駛入交叉口的這一過程，分析信號交叉口環境因素、駕駛人因素對于車輛運行狀態變化的影響，缺乏對于車輛駛離交叉口這一過程的研究。而且，未給出紅燈相位減速停車時的減速度和綠燈啟亮后啟動加速的加速度這兩個核心參數的統計特征值和閾值，并對仿真模型參數進行標定和驗證。同時現有的手段主要是通過視頻圖像來提取車輛運行狀態，存在誤差大、視頻覆蓋區域受限的嚴重局限。為對車輛從駛入到駛出信號交叉口這一連續行為進行系統、精確的研究，基于實車駕駛試驗，采集車輛連續運行參數，分析車輛在信號交叉口的速度時變特性，確定信號交叉口車輛減速度和加速度的值域，為跟馳模型以及微觀交通仿真提供核心參數的標定值，為交叉口的信號配時和交通管理提供實測數據參考和理論依據。

1 試驗方案

1.1 試驗地點

在重慶市主城區開展了實車駕駛試驗，共包含8處信號交叉口，圖1所示為所選取信號交叉口的全景圖，8處交叉口幾何形狀各異，基本涵蓋了城市道路上常見的幾種交叉口類型。表1所示為各交叉口的主要信息。駕駛試驗分為兩處地點開展，第1～5處為渝中區的5處信號交叉口，第6～8處交叉口位于南岸區。

圖1 試驗選取的信號交叉口

表1 試驗地點主要信息

1.2 試驗設備及車輛

使用前向碰撞預警系統Mobileye 630(圖2)讀取汽車CAN總線數據，讀取頻率約為10 Hz。Mobileye輸出的數據文件中包括速度、時間、道路曲率、車間距等信息。對速度進行差分可以計算出車輛縱向加速度，利用移動平均濾波器對實時速度以及縱向加速度進行平滑處理，去掉信號噪聲和毛刺。在車輛前車窗和右側車窗各安裝一臺行車記錄儀，記錄車輛在行駛過程中的周圍道路環境，在后期處理數據時，對車速變化的原因進行分析。試驗車輛為別克GL8和現代勝達，均是城市道路上常見的車型。

1.3 試驗人員及試驗安排

實車駕駛試驗共招募了63名身體健康、具有熟練駕駛經驗的駕駛人，有3位駕駛人的數據丟失或者記錄中斷，有效試驗人數為60人，其中男性36人，女性24人。駕駛人的年齡分布為23～51歲，平均年齡為36.5歲；實際駕齡分布為2～22年，平均駕齡為10.1年。

測試前僅告知駕駛人行駛路線，為盡可能多的采集到駕駛人受交通信號阻滯的數據，每位駕駛人按照既定路線進行2～3次的駕駛循環。試驗過程中，讓駕駛人按照自己的平時的駕駛習慣開車，對于駕駛人的操作不做任何干預和提示，以采集自然駕駛狀態的行駛數據。

2 信號交叉口的減速/加速行為特征

本文中主要研究駕駛人在交叉口的減速停車行為，以及綠燈啟亮后的車輛起步加速行為。因為每次駕駛試驗車輛不一定停在停止線處，按照駕駛人在交叉口的停車位置將駕駛人通過交叉口的駕駛行為劃分為減速行為和加速行為。

從速度曲線中甄別出在交叉口有停車行為的行程并進行標記，然后將不同被試的速度曲線疊加在同一坐標系，如圖3所示。8處交叉口的幾何結構、視距和車流量存在差異，駛入時的行駛速度變化曲線也存在區別。圖3(a)、圖3(c)、圖3(d)3處信號交叉口的車流量飽和度較高、通視性較差，速度曲線在距離停車位置很近時才具有明顯的減速、加速趨勢，車輛距離停車位置較遠時速度波動較大。而圖3(b)、圖3(e)、圖3(f)、圖3(g)、圖3(h)5處信號交叉口的進口道路段均為平直線，車流量較低，跟車行為較少，車輛速度變化趨勢比較穩定，趨勢性較強。

圖3 試驗交叉口的車輛速度曲線

通過回看行駛過程的視頻圖像，按照試驗車輛受前車影響的情況，試驗車輛在駛近交叉口信號燈的減速行為可分為2種，自由流減速停車和跟車減速停車；加速通過交叉口的行為可分為有交通沖突和無交通沖突兩種情況。當車流量較大時，車輛運行速度主要受交通干擾的影響，不能很好反映駕駛人的駕駛意愿；而車輛在不受交通影響時的速度變化主要是由駕駛人的風格和駕駛經驗決定的，具有較強的規律性。因此，將試驗中車輛在交叉口不受交通干擾的數據匯集到一起，對車輛在信號交叉口以自由流狀態進行減速的行為和無交通沖突加速行為的速度特性進行研究。

2.1 減速行為特性

查看行駛視頻圖像，對自由流的行駛數據進行標記，提取出自由流的汽車行駛速度曲線并疊加在同一個坐標系內，如圖4(a)所示，曲線樣本數為137條。從交叉口前200 m到車輛停車每隔50 m劃分一個斷面，統計出85th、中位值、15th分位值，如表2所示。當車輛以自由流駛入交叉口時，車輛速度普遍較高，介于55～80 km/h之間。本文中試驗道路的最高限速為60 km/h，駕駛人在交通狀況較好時會選擇較高的行駛速度來駛入交叉口，甚至是超速行駛。

圖4 車輛駛入交叉口停車前的減速行為

表2 特征斷面的速度分布

在-200 ～100 m區間內，車速幅值平緩下降，但速度幅值的分布區間沒有明顯的變化，各斷面85th車速和15th車速差值基本都在20 km/h左右；從-100 m斷面位置起車速下降較快，車速幅值分布

區間明顯趨于收斂，并逐漸在停車點降為零。基于此，可以判定駕駛員在交叉口前100 m至停車時表現出更強的減速意愿，其中最后50 m內的速度下降幅度最大。

車輛在信號交叉口的減速停車行為是典型的預見性制動，駕駛人根據實時的車速、車輛位置以及對前方交通狀況的判斷，做出決策并采取相應的駕駛操作，以使車輛安全、平穩地在目標位置停止。將駕駛人在交叉口減速制動的初速度和減速距離數據繪制成散點圖，如圖4(b)所示，能發現制動初速度與減速距離具有明顯的相關性，即減速距離隨著初速度的增大呈非線性的增長，并且，初速度越高，各散點的離散程度越大。對初速度和減速距離數據進行曲線擬合，如表3所示，其中冪函數的擬合精度最高，得到初速度V0與制動距離S的關系式為

表3 初速度與減速距離擬合公式

(1)

2.2 加速行為特性

圖5(a)所示為車輛起步之后的速度實測值曲線，其變化趨勢與減速曲線相比具有一定的對稱性。表4所示為按50 m長度間隔設置斷面，提取斷面上的速度分位值，可以看出從車輛啟動開始到50 m斷面處，速度幅值的分布范圍逐漸增加，行駛了50 m之后車速分布的離散性趨于穩定。與表3進行對比，車輛加速駛離過程中的斷面車速都明顯小于減速駛入過程中對應斷面位置的車速，因此，車輛在無交通干擾的情況下，駕駛人駛離交叉口時需要更長距離才能加速至期望速度。

表4 特征斷面的速度分布

車輛駛離交叉口時的加速行為是一個速度持續上升并在達到目標速度后保持一個穩定車速行駛的過程。從每條速度曲線中識別出車輛達到穩定速度時的行駛位置，即加速距離，得到“加速距離-穩定速度”散點數據，如圖5(b)。雖然車輛在交叉口的減速曲線與加速曲線具有一定的對稱性，但距離-速度的散點數據分布存在顯著差別，加速行距離-穩定速度散點數據呈帶狀分布。對散點數據進行曲線擬合，由表5可看出各模型擬合精度相差不大。

圖5 綠燈相位車輛啟動后的行駛速度

表5 穩定速度與加速距離擬合公式

2.3 縱向加速度特性

縱向加速度是描述車輛運動學行為的重要參數，將縱向加速度分為制動減速度(駛入交叉口)和加速度(駛離交叉口)。根據實測數據，計算得到車輛在減速過程中的平均減速度和加速過程中的平均加速度，分別對其進行升序統計，得到縱向加速度累積頻率曲線，如圖6所示。從圖中能觀察到2條累積頻率曲線彼此分離，說明車輛在信號交叉口的制動減速度與加速度之間存在顯著的差異，減速度總體上大于加速度。對試驗樣本的制動減速度和加速度的均值進行計算，車輛在交叉口的減速度均值為-0.921 m/s2，標準偏差為0.269；加速度均值為0.785 m/s2，標準偏差為0.206；85th加速度值為1.02 m/s2，85th減速度為1.19 m/s2。

圖6 縱向加、減速度累積頻率曲線

3 駛入/駛離信號交叉口的駕駛模式

3.1 駛入交叉口時的減速模式

即使車輛在交叉口的減速行為不受周圍車輛影響，在減速過程中的減速度也不是一個定值，圖7(a)是車輛減速過程的速度-時間曲線，能觀察到汽車行駛速度并不是線性下降；圖7(b)是加速度-時間曲線，車輛從開始減速至停止的過程中，減速度呈一個先增大后減小的變化趨勢。按照減速度曲線變化的特點，車輛在交叉口的減速行為可分為3個階段，如圖7(b)中的虛線標注。

圖7 車輛駛入信號交叉口時的速度和減速度曲線

(1)階段Ⅰ: 減速行為的開始階段，車輛會保持一個較小的減速度進行勻減速，該階段減速度保持一個相對穩定的值，駕駛人在該階段松開油門踏板，發動機轉速降低，利用發動機的運轉阻力對車輛進行減速。

(2)階段Ⅱ: 駕駛人踩下制動踏板，制動減速度逐漸增大直到達到曲線波峰位置，輛制動減速度的幅值變化取決于駕駛人對制動踏板施加的力和行程。

(3)階段Ⅲ：駕駛人松開制動踏板，制動減速度由波峰值減小至零，車輛停止。

以減速度中位值曲線為例，整個減速過程持續約32 s，其中階段Ⅰ持續19 s左右，階段Ⅱ維持14 s，階段Ⅲ持續5 s然后停車。由此可知，駕駛人在距離交叉口較遠、車速較高時松開油門后不會立即使用制動踏板對車輛進行減速，而是松開油門踏板，依靠車輛的慣性繼續行駛，此階段車輛會進行輕微減速。

在圖7(b)中，85th、50th和15th減速度曲線的峰值分別為-2.035、-1.302、-0.767 m/s2,此時對應的車速分布介于8～20 km/h，說明駕駛員在減速到這個速度區間內會開始松開制動踏板，減小車輛制動減速度，如果繼續增大制動力會使車輛在未到達目標停車位置時就停下。減速行為的第一個階段，駕駛人的主要目的是停止給油，使車輛依靠慣性以較快的速度接近交叉口，提高燃油經濟性。第二個階段，是駕駛人根據前方交通信號，操縱制動踏板逐減增大減速度，使車輛速度迅速下降，達到一個安全車速。第三個階段，車輛速度在降到一個較低值時，駕駛人會逐漸松開制動踏板，放緩車輛的減速制動，以使車輛能在目標停止位置停下。

3.2 信號交叉口的加速行為模式

圖8(a)所示為車輛駛離信號交叉口時的速度-時間曲線，給出了15th、50th、85th速度曲線，能看到車速并不是線性的增加。圖8(b)所示為輛駛離交叉口時的加速度—時間曲線，車輛在加速過程中，加速度在整體上呈先增大后減小的變化趨勢。在加速過程中，車輛加速度的幅值變化主要是由車輛傳動系的結構特點決定的，車輛從剛起步時加速度隨著駕駛人踩下油門踏板而迅速增大，隨著速度升高變速器擋位也升高，傳遞的扭矩減小，加速度也隨之減小。

在圖8(b)中，3個特征百分位加速度曲線的峰值出現在車輛起步后的2～3 s，15th、50th、85th加速度曲線的峰值分別為0.934、1.309、1.678 m/s2。加速度峰值對應的車速分布介于8～14 km/h，分布區間比紅燈相位減速過程所對應的速度分布更加收斂，這是因為在減速行為中，減速度在達到峰值后下降是由駕駛人松開制動踏板導致的，而加速行為中車輛加速度在達到峰值后下降是由擋位升高所致。

圖8 車輛駛離交叉口時的速度和加速度曲線

4 結論

(1)在車流量較低的情況下，大部分駕駛人會以較高的車速駛近交叉口并開始減速；在加速通過交叉口的過程中，同一距離范圍內的速度幅值低于駛入交叉口時的速度。建議在車流較少的交叉口進口道設置減速標線或者立體標線，降低車輛的駛入速度，提升交叉口的安全性。

(2)車輛駛入交叉口的減速過程中，停車前100 m范圍內速度快速下降，前50 m趨勢最明顯；而綠燈相位車輛起步后，從起步開始至行駛50 m的區間內車速上升趨勢最為明顯；加速時的斷面速度分布比減速的速度分布更收斂。

(3)信號交叉口的減速度總體上大于加速度，平均減速度為-0.921 m/s2，平均加速度為0.785 m/s2；85分位加速度值為1.02 m/s2，85分位減速度為1.19 m/s2。

(4)駛入交叉口時的減速模式可以分為3個階段，階段Ⅰ：駕駛人松開油門，使車輛在高速行駛時依靠慣性繼續前行，車輛輕微減速；階段Ⅱ：踩制動踏板，制動力逐漸增大，車速迅速下降；階段Ⅲ：逐漸松開制動踏板，減緩車速的下降，使車輛能在目標位置停下；減速度峰值出現在停車前的5 s內。

(5)綠燈相位車輛起步后的2～3 s內隨著油門開度增大，加速度迅速增大至峰值；在達到相應車速后，車輛擋位升高，傳動扭矩減小，加速度減小。