行人與右轉車輛沖突嚴重度評估

蘭柳亭，徐 磊，龔 毅，張 磊，彭金栓

(重慶交通大學 交通運輸學院，重慶 400074)

0 引言

城市交叉口作為城市交通的重要節點，也是人車沖突的高發區。在中國城市交叉口中，右轉專用信號相位設置并不普遍，人車沖突現象明顯。據統計，中國約有29.7%的道路交通事故發生在交叉口，行人占道路交通事故總死亡人數的23%[1]。可見，行人交通安全問題十分嚴峻。隨著禮讓行人政策的推行，人車沖突有了一定的改善。但由于多數交叉口未設置車輛搶行抓拍攝像頭，右轉車輛搶行現象嚴重。

已有研究表明，交通沖突與交通事故具有強相關性，可以作為事故替代變量進行交叉口安全性分析[2]。國內外學者利用參數、指標展開了包括人車沖突影響因素、沖突嚴重度等級劃分、沖突概率估計等多方面的研究[3-6]。孫重靜等[7]修改和延伸了傳統沖突指標，將碰撞時間分為車輛碰撞時間(Vehicle TTC)和行人碰撞時間(Pedestrian TTV)，利用沖突指標將人車沖突分為5個等級。彭勇等[8]統計分析了人、車、路3方面共計14個指標，認為使用電子設備、是否關注車輛間隙等9個指標顯著影響人車沖突嚴重程度。Kumar等[9]認為行人屬性、過街類型和右轉車流量對人車沖突具有顯著影響。任剛等[10]通過SOMK聚類算法將人車沖突分為4個等級，分析了不同類型沖突的危險度。馬瑩瑩等[11]建立了人車沖突概率估計模型，以實際數據對模型進行了驗證。Ni等[12]將車輛對行人的影響劃分3個等級，定量評價交叉口的安全性。不同研究人員對沖突指標的選取各有側重，對沖突嚴重度的量化分級也沒有統一的界定標準。大部分研究人員將沖突嚴重程度劃分為3～5個等級。其中，人車沖突TTC的取值在3 s以下，沖突時間一般小于5 s[13-14]。

目前國內外研究大多集中于應用方面，很少有文獻考慮到右轉車輛通行規則，尤其是右轉車輛與行人交通沖突的研究較少。因此，本文選取無右轉專用相位的信控交叉口，通過視頻分析技術提取右轉機動車與過街行人的軌跡數據和相關參數，進一步確定嚴重沖突的指標參考值，為人車沖突安全問題和道路交叉口安全設施設計提供理論參考。

1 人車沖突調查

1.1 方案設計

采用視頻調查與人工調查相結合的方法采集交叉口過街行人與右轉機動車的沖突數據。綜合考慮機動車和行人過街信號設置、過街行人與右轉車輛沖突頻次、人行橫道長度和寬度等道路交通條件，選取重慶市南岸區具有代表性的3個信控交叉口(水云路-廣福大道交叉口、二塘路-匯龍路交叉口、白鶴路-桃源路交叉口)作為調查地點，調查交叉口實景如圖1所示。視頻采集設備為索尼HDR-PJ820E高清攝像機，視頻幀率為25FPS，具有自動逆光補償和外接儲存卡，可以保證數據采集的清晰度和準確性。調查時間為工作日晚高峰18∶00—19∶00，能夠獲取足夠的人車沖突數據，保證試驗的有效性。攝像機架設在調查交叉口附近視線良好的建筑頂樓處，便于后續軌跡數據提取。在交叉口處設置交通調查員，記錄交叉口基礎數據，如表1所示。

圖1 調查交叉口實拍圖

表1 交叉口基礎數據統計

1.2 人車軌跡數據提取

右轉車輛在一次右轉彎過程中會2次穿越人行橫道，與過街行人存在2個沖突區域。由于信號相位的控制，人車沖突多發生在右轉車輛第二次穿越的人行橫道上。人車沖突研究區域如圖2所示。

圖2 沖突區域劃分

反復調取拍攝的視頻，截取沖突片段。截取片段包含右轉車輛進入交叉口到行人通過人行橫道這一完整過程。當兩沖突對象分別離開沖突點的時間差超過6 s時，認為不會發生交通沖突[13]。將符合沖突識別規則的視頻片段導入Tracker軟件中，共計157組沖突樣本。以人行橫道左后頂點為坐標原點O，人行橫道寬度為X軸，長度為Y軸，選取人行橫道寬度為定標尺，將視頻數據與實際數據相對應。視頻播放步驟設置為5幀，采用0.2 s的時間間隔提取全時空人車位置坐標、速度、加速度等數據信息，Tracker操作界面如圖3所示。由于俯拍角度，視頻顯示數據與實際數據存在一定的誤差，對各交叉口直角坐標數據進行誤差分析，發現平均誤差為2.1%，誤差在可接受范圍內，數據具有有效性。

圖3 提取參數的Tracker操作界面

1.3 沖突樣本分類

根據交通參與者數量和人車相對位置，將沖突樣本劃分為A～E 5種類型，分別為單人近端過街沖突、單人遠端過街沖突、多人近端過街沖突、多人遠端過街沖突和多人兩端同時過街沖突，如圖4所示。

圖4 行人與右轉車沖突類型

2 人車沖突特征分析

2.1 沖突指標選取與計算

基于國內外學者對人車沖突指標的研究，考慮指標的代表性，選取沖突時間(time to collision，TTC)、安全減速度(deceleration to safety time，DST)以及后侵占時間(post encroachment time，PET)作為沖突度量指標[15]。

TTC表示沖突雙方不改變運動狀態下，保持沖突速度矢量到達沖突點所需的時間。本文選取沖突過程中TTC最小值作為此次沖突的TTC值。計算示意圖如圖5所示。

圖5 TTC計算示意圖

車輛優先于行人到達沖突區域時，計算公式為：

(1)

式中：TTCi表示i時刻的TTC值；Spi表示i時刻過街行人到沖突點的距離；Vpi表示i時刻過街行人的瞬時速度。

當行人優先于右轉車輛到達沖突區域，計算公式為：

(2)

式中：Sci表示i時刻右轉車輛到沖突點的距離；Vci表示i時刻右轉車輛的瞬時速度。

計算出各時刻的TTCi，得到此次沖突的TTC為[16]：

TTC=Min{TTCi}

(3)

DST表示右轉車輛運行到沖突點時恰好不與過街行人發生碰撞所需的減速度。選取沖突過程中DST絕對值的最大值作為此次沖突的DST值。計算示意圖如圖6所示。

圖6 DST示意圖

計算出各時刻的安全減速度DSTi，得到此次沖突的安全減速度DST，計算公式為[16]：

(4)

DST=Max{|DSTi|}

(5)

式中：DSTi表示i時刻的DST值；ti表示右轉車輛從B點行駛至B1所需的時間。

PET是指沖突一方離開沖突點到沖突另一方剛好到達沖突點的時間差。計算公式為[10]：

PET=tb-ta

(6)

式中：ta表示沖突前一方離開沖突點的時刻；tb表示沖突后一方到達沖突點的時刻。

2.2 沖突指標分布

根據計算得到沖突樣本的3項指標值，繪制沖突指標箱線圖和頻數分布圖，如圖7—8所示。TTC和PET指標越小，表明行人和右轉車輛的時空距離越近，DST指標越大，表明減速至不發生沖突所需的減速度越大，發生嚴重沖突的可能性越大。由圖可知，沖突樣本中3項指標頻數呈正態分布。沖突指標TTC的均值為2.94 s，取值范圍在1～6 s，86%的數據分布在1～4 s范圍內；DST的均值為3.37 m/s2，2.5～4.5 m/s2范圍內的頻數較大，累計頻數為84；PET的均值為4.08 s，取值集中在2.5～6 s。由于人車沖突軌跡提取階段已經進行了數據的選擇性提取，故未發現異常指標值。

圖7 沖突指標箱線圖

圖8 沖突指標頻數分布

2.3 沖突次數

交叉口各類型沖突次數如表2所示。可以看出，SI1和SI3處沖突次數相差不大，分別為62次和58次，各方向人行橫道處平均每分鐘發生一次行人與右轉車的沖突；SI2處沖突次數相對較少，共37次。相較之下，多人從人行橫道近端過街沖突(C型)頻率最高，沖突次數占總樣本數的29.3%。行人在人行橫道近端發生沖突的頻率明顯高于遠端。因為行人從人行橫道近端過街時，右轉車輛減速或制動的時間較少，較易發生人車沖突。

表2 交叉口沖突次數

2.4 沖突點位置分布

根據人車軌跡數據，提取出沖突點位置坐標如表3所示。

表3 沖突點坐標

由于調查交叉口沖突樣本較多，為便于分析沖突點分布特征，將所有沖突點映射到同一坐標系進行分析，沖突點位置分布如圖9所示。其中，區域①為(X≤0)∪(X≥8)，表示人行橫道寬度范圍以外；區域②為(0

圖9 沖突點位置分布

可以看出，人車沖突點的X坐標基本分布在(-2，10)范圍內，Y軸坐標基本分布在(-1，5)范圍內。其中有24次沖突發生在人行橫道外(區域①)，說明行人過街時存在不文明過街現象。文明過街樣本中，有24次人車沖突點分布在第二車道內(區域②)，其余109次沖突點均分布在靠近最右側車道的人行橫道上(區域③和區域④)。結合視頻數據觀察行人和右轉車輛的行為可知，沖突點在沖突區域的分布不均勻，但總體呈現出一定的規律。在區域②，由于行人與右轉車輛的距離較遠，雙方有更多的時間判斷選擇此次過街是先行或是讓行，加之駕駛人在右轉時通常會選擇最右側車道，因而此區域內沖突次數較少。在區域③和區域④內，由于駕駛人在過街時通常伴隨著減速行為，加上禮讓行人的推行，增加了行人過街的信心，行人過街時行為更加大膽，增加了發生人車沖突的概率。與區域④相比，區域③內沖突樣本相對更少，因為在區域③內行人與右轉車輛距離較近，右轉車輛通常會停車讓行，行人過街也會更加謹慎。

3 人車沖突嚴重度評估

3.1 人車沖突聚類模型與等級劃分

表4 沖突樣本聚類結果

圖10 沖突指標聚類圖

根據聚類結果，可以得到人車嚴重沖突參考值為TTC<1.79 s，DST>4.96 m·s-2，PET<3.18 s。沖突嚴重程度從輕微到嚴重的次數分別為34次、71次、52次。在157次沖突樣本中，嚴重沖突次數占比33.1%，一般沖突次數最多，約占45.2%。根據沖突指標聚類結果圖可以看出，3項指標分布緊湊，聚類效果明顯。

根據Matlab聚類后輸出的聚類成員繪制不同類型沖突樣本嚴重程度分布圖，如圖11所示。

圖11 沖突樣本三維統計圖

從沖突類型來看，多人近端過街沖突次數明顯高于其他類型沖突，其中，絕大部分多人從人行橫道近端過街沖突樣本屬于一般沖突。單人近端過街沖突中，嚴重沖突占比較大，這是由于人車之間時空距離較近，發生嚴重沖突的概率較大。從沖突嚴重程度來看，一般沖突占比較大，嚴重沖突中A型沖突次數最多，C型次之。可見人行橫道近端處發生人車沖突的概率較大。

3.2 人車沖突嚴重度計算

為表征行人與車輛沖突嚴重性，采用以下公式分別計算各類型沖突嚴重度和交叉口沖突嚴重度[17]

(7)

(8)

式中：i取值為1～5，分別表示A～E 5種沖突類型；j取值為1～3，分別表示輕微、一般、嚴重3個沖突等級；P(ij)表示第i類型沖突占第j級沖突的比例；Wj表示第j級沖突嚴重等級的權值，由輕微到嚴重的權值分別為1、3、5；Ni表示交叉口中第i類沖突的次數；M(i)表示交叉口中第i類型沖突的嚴重度;S表示交叉口的沖突嚴重度。

根據式(4)計算可得5種類型沖突的嚴重度分別為：3.84、3.38、3.26、3.00、2.78。根據式(5)計算出SI1、SI2、SI3交叉口的沖突嚴重度和平均沖突嚴重度，如表5所示。可知調查交叉口平均沖突嚴重程度屬于一般沖突。

表5 交叉口沖突嚴重度

4 結論

通過3個交叉口的人車沖突調查分析，求得人車沖突指標值并完成了聚類分析，得到嚴重沖突指標參考值和交叉口的沖突嚴重度，從而得出以下結論：

1)選取TTC、DST、PET作為人車沖突嚴重度評價指標，聚類結果表明3個指標的聚類效果明顯。人車嚴重沖突指標參考為：TTC<1.79 s，DST>4.96 m·s-2，PET<3.18 s。調查的3個交叉口人車沖突平均嚴重度屬于一般沖突。

2)不同過街沖突類型的發生頻率和沖突嚴重度均存在差異，超過69.4%的人車沖突發生在靠近最右側車道的人行橫道上。表明過街行人數量和人車相對距離與沖突嚴重度存在一定的關系。

3)調查交叉口均未設置右轉專用信號相位和車輛搶行抓拍攝像頭。當右轉車流量較大時，人車交互頻繁，應設置右轉專用信號相位對右轉車輛進行管控，將過街行人與右轉車輛在時間上分離，推進禮讓行人政策的施行，降低人車沖突發生的頻率。

本文在指標計算過程中考慮了人車沖突的連續過程，但指標TTC和DST的計算模型條件較為苛刻，有待進一步改進。此外，在交叉口沖突嚴重度評估過程中未考慮全路口的人車沖突數據，亦未考慮直行車輛對右轉車速度的影響，與實際的指標值存在一定的差異，有待在未來的研究中進一步優化。