公交車進(jìn)出港灣式?？空景踩栽u(píng)價(jià)*

汪濟(jì)洲 徐良杰 余金林 趙 瑋 姚裔虎

(武漢理工大學(xué)交通學(xué)院1) 武漢 430063) (中國(guó)管理科學(xué)院武漢分院城市交通管理研究所2) 武漢 430001)

公交車進(jìn)出港灣式?？空景踩栽u(píng)價(jià)*

汪濟(jì)洲1)徐良杰1)余金林2)趙 瑋1)姚裔虎1)

(武漢理工大學(xué)交通學(xué)院1)武漢 430063) (中國(guó)管理科學(xué)院武漢分院城市交通管理研究所2)武漢 430001)

為研究公交車進(jìn)出港灣式?？空镜陌踩裕捎枚喾N傳感器設(shè)備及攝像機(jī)采集公交車進(jìn)出港灣式?？空具\(yùn)動(dòng)參數(shù)，分析校正車速、車速差百分比、加速度，以及與站臺(tái)間距等公交車運(yùn)行特征參數(shù)分布規(guī)律并建立可靠數(shù)據(jù)集.采用灰色聚類分析方法訓(xùn)練公交車進(jìn)出港灣式?？空景踩栽u(píng)價(jià)模型，根據(jù)不同灰類的取值范圍劃分五個(gè)安全等級(jí)，對(duì)公交車在減速進(jìn)站、駐站停靠和加速出站三個(gè)階段的安全性進(jìn)行評(píng)價(jià)，并對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證分析.研究結(jié)果表明，公交車在0～30 m的減速進(jìn)站階段總體處于較危險(xiǎn)等級(jí)；公交車在30～120 m的駐站?？侩A段以及加速出站總體處于較安全等級(jí).

城市交通；港灣式公交停靠站；車輛運(yùn)動(dòng)特征；灰色聚類分析；安全等級(jí)

0 引 言

港灣式?？空镜脑O(shè)置有效地降低了公交車停靠對(duì)道路通行能力的影響[1-2].但是，公交車減速進(jìn)站、駐站?？?，以及加速出站等復(fù)雜過(guò)程容易誘發(fā)交通事故[3-4].因此，有必要研究公交車輛進(jìn)出港灣式?？空镜陌踩?

國(guó)內(nèi)外學(xué)者主要研究港灣式停靠站的設(shè)計(jì)方法和對(duì)道路通行能力影響.楊曉光等[5]采用仿真實(shí)驗(yàn)分析了公交?？空镜耐ㄐ心芰σ约皩?duì)外側(cè)車道的影響；Fumihiko[6]分析了不同港灣式公交?？空镜脑O(shè)計(jì)方法，提出了改進(jìn)設(shè)計(jì)；葛宏偉[7]分析了公交車進(jìn)出站的運(yùn)動(dòng)特征規(guī)律以及對(duì)交叉口通行能力的影響，并提出了公交停靠站的空間優(yōu)化布局方法；Nurdin等[8-9]研究了港灣式公交?？空緦?duì)道路通行能力的影響；胡啟洲等[10]采用灰色評(píng)價(jià)方法對(duì)公交線網(wǎng)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià).然而，在公交車進(jìn)出港灣式?？空镜陌踩苑矫娴难芯繋缀蹩瞻?，良好的公共交通系統(tǒng)在保證承載力和車流通暢的同時(shí)，須對(duì)運(yùn)行的安全性做出合理的評(píng)估.

基于公交車進(jìn)出港灣式?？空景踩缘慕嵌瘸霭l(fā)，采用灰色聚類分析方法建立公交車進(jìn)出港灣式?？空景踩u(píng)價(jià)模型，評(píng)價(jià)公交車進(jìn)出港灣式公交?？空静煌A段的安全等級(jí)，為保障公共交通的出行安全和完善港灣式公交站的設(shè)計(jì)提供理論基礎(chǔ).

1 公交車進(jìn)出港灣式?？空景踩绊懸蛩胤治?/h2>

公交車進(jìn)出港灣式停靠站包括減速進(jìn)站、駐站?？亢图铀俪稣具^(guò)程.三個(gè)過(guò)程受到許多因素的影響，主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

1) 速度因素 速度越高，車輛越難以控制.在減速進(jìn)站階段，公交車進(jìn)站速度過(guò)高會(huì)因轉(zhuǎn)向不及時(shí)誘發(fā)碰撞站臺(tái)事故；在加速出站階段，公交車加速并入主線速度過(guò)高會(huì)因制動(dòng)距離不足誘發(fā)與主線前車追尾事故.

2) 速度差因素 速度差說(shuō)明車輛運(yùn)行的平順性，速度差越大，越容易誘發(fā)追尾事故.在減速進(jìn)站和加速出站階段，公交車的車速差過(guò)大會(huì)影響到前后車輛的運(yùn)行安全.

3) 加速度因素 加速度絕對(duì)值越大，存在的安全風(fēng)險(xiǎn)也隨之增大.公交車在剛進(jìn)入進(jìn)站漸變段以及?？繒r(shí)均會(huì)采取剎車行為，容易造成后車追尾；公交車在出站時(shí)會(huì)采取加速并入行為，容易與主線社會(huì)車輛沖突.

4) 與站臺(tái)間距因素 公交車與站臺(tái)間距的大小反映出公交車對(duì)站臺(tái)乘客安全性的影響，間距越小，站臺(tái)乘客的安全性越差.

國(guó)內(nèi)外專家也對(duì)這四項(xiàng)安全影響因素進(jìn)行了研究，而且相關(guān)規(guī)定給出了四個(gè)安全影響因素的閾值[11-14]，見(jiàn)表1.

表1 四個(gè)安全影響因素的閾值

2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)采集

2.1 實(shí)驗(yàn)過(guò)程及條件

選取武漢市和平大道余家頭、楊園和四美塘三個(gè)相似的港灣式公交?？空具M(jìn)行調(diào)查，三個(gè)站點(diǎn)類型一致且均符合港灣式公交?？空驹O(shè)置條件和標(biāo)準(zhǔn)，無(wú)上下游交叉口干擾.為避免高峰期社會(huì)車輛對(duì)公交車的影響，研究自由流狀態(tài)下公交車的運(yùn)行狀況，調(diào)查時(shí)間選取為2015年4月9—10日，09:00—11:00，14:00—16:00平峰時(shí)期.調(diào)查的公交車均為單層同一類型且公交車自身長(zhǎng)度最小為10.5 m，避免車輛自身屬性對(duì)運(yùn)動(dòng)特征的影響.

2.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)備及數(shù)據(jù)采集方法

實(shí)驗(yàn)設(shè)備主要為手機(jī)內(nèi)置陀螺儀、交通流分析儀NC200和高清攝像機(jī).為了統(tǒng)計(jì)公交車進(jìn)站狀態(tài)變化情況，將整個(gè)港灣式公交?？空緟^(qū)域按照每間隔10 m設(shè)置一個(gè)調(diào)查點(diǎn)(N1～N13共13個(gè)調(diào)查點(diǎn)).分別在進(jìn)站漸變段、駐站?？慷魏统稣緷u變段布設(shè)三個(gè)攝像機(jī)，用攝像機(jī)觀測(cè)公交車到達(dá)每個(gè)調(diào)查點(diǎn)的時(shí)間間隔，結(jié)合車輛速度、時(shí)間和距離關(guān)系間接獲取車輛運(yùn)動(dòng)的絕對(duì)加速度.

在每個(gè)調(diào)查點(diǎn)布設(shè)便攜式交通流分析儀NC200，設(shè)置于公交車運(yùn)行車道中心線上，對(duì)13個(gè)點(diǎn)位的車速進(jìn)行采集.NC200和攝像機(jī)布設(shè)見(jiàn)圖1，采用攝像機(jī)對(duì)車輛運(yùn)行軌跡進(jìn)行錄制，且攝像機(jī)的系統(tǒng)時(shí)間與NC200一致.此外，在數(shù)據(jù)采集過(guò)程中為了避免儀器可能出現(xiàn)的故障，采用雷達(dá)槍人工采樣記錄的方法對(duì)車速數(shù)據(jù)進(jìn)行校核，若出現(xiàn)顯著差異則重新觀測(cè).每輛被觀測(cè)的公交車上安排實(shí)驗(yàn)人員利用固定手機(jī)支架隨車采集傳感器數(shù)據(jù)，以用于校對(duì)和補(bǔ)充NC200、攝像機(jī)采集的數(shù)據(jù)集.

圖1 數(shù)據(jù)收集設(shè)備布設(shè)示意圖

2.3 數(shù)據(jù)基本處理

校對(duì)后共得到48輛公交車的有效運(yùn)行特征參數(shù)值，采用圖像處理中的幀間差分法，以港灣式公交?？空具M(jìn)站轉(zhuǎn)角處為運(yùn)動(dòng)分析起點(diǎn)，以N1～N13調(diào)查點(diǎn)位置關(guān)系，分析公交車右前輪進(jìn)入?？空镜目v向位置變化，從而得到公交車在整個(gè)站點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)軌跡特征，并將坐標(biāo)值換算成公交車與站臺(tái)間距值.和平大道余家頭、楊園和四美塘三個(gè)港灣式公交停靠站的48輛公交車的平均運(yùn)行特征值見(jiàn)表2.

表2 三個(gè)港灣式公交?？空拒囕v平均運(yùn)行特征數(shù)值

注：車速差百分比為該處的車速與前10 m處的車速差百分比.

3 公交車進(jìn)出港灣式?？空景踩栽u(píng)價(jià)

3.1 公交車運(yùn)行特征參數(shù)的安全性權(quán)重確定

公交車進(jìn)出站點(diǎn)時(shí)的轉(zhuǎn)向角越大，說(shuō)明車輛運(yùn)動(dòng)越不平順.進(jìn)站漸變段起終點(diǎn)和出站漸變段起終點(diǎn)四處轉(zhuǎn)向角的大小與公交車的車速、加速度以及與站臺(tái)間距均存在一定的關(guān)聯(lián)性，因此，以轉(zhuǎn)向角指標(biāo)判斷公交車進(jìn)出站是否安全，分析公交車各個(gè)運(yùn)行特征參數(shù)的安全性權(quán)重.

進(jìn)出停靠站公交車的轉(zhuǎn)向角計(jì)算公式為

(1)

式中：α為轉(zhuǎn)向角；Δy為相鄰觀測(cè)點(diǎn)公交車縱坐標(biāo)的變化值；Δx為相鄰觀測(cè)點(diǎn)公交車橫坐標(biāo)的變化值，即10 m.

為了消除公交車各運(yùn)行特征參數(shù)的量綱，構(gòu)建關(guān)聯(lián)矩陣并采用極值標(biāo)準(zhǔn)化處理，通過(guò)調(diào)查結(jié)果得到它們之間的等價(jià)關(guān)系矩陣為

{y;x1,x2,x3,x4}=

(2)

假設(shè)轉(zhuǎn)向角、車速、車速差百分比、加速度絕對(duì)值，以及與站臺(tái)間距向量組分別為y,x1,x2.x3.x4，它們之間的關(guān)系為

(3)

{y}=0.39{x1}+0.45{x2}+

0.14{x3}+0.02{x4}

(4)

3.2 公交車進(jìn)出站點(diǎn)安全性灰色聚類分析

灰色聚類可以檢查許多因素中是否有若干個(gè)因素大體上屬于同一類，使得能用這些因素的綜合平均指標(biāo)或其中的某一個(gè)因素來(lái)代表這若干個(gè)因素而使信息不受嚴(yán)重?fù)p失[15].因此，對(duì)影響公交車進(jìn)出港灣式停靠站的車速、車速差百分比、加速度絕對(duì)值，以及與站臺(tái)間距等因素進(jìn)行灰色聚類分析.

灰類劃分以及區(qū)間確定，將公交進(jìn)出港灣式?？空景踩詣澐譃?安全，較安全，較危險(xiǎn)，非常危險(xiǎn)，極度危險(xiǎn))五個(gè)等級(jí).車速灰類區(qū)間劃分：有中線的城市道路限速為40 km/h，調(diào)查的公交車進(jìn)出站車速分布在0～40 km/h，因此按照每間隔10 km/h進(jìn)行灰類區(qū)間劃分；車速差百分比灰類區(qū)間劃分：車速差百分比的限定條件不超過(guò)100%，因此按照每間隔20%進(jìn)行灰類區(qū)間劃分；加速度灰類區(qū)間劃分：加速度規(guī)定的最高值不超過(guò)3 m/s2，但是調(diào)查得到的最高值接近4 m/s2，因此按照每間隔1 m/s2進(jìn)行灰類區(qū)間劃分；與站臺(tái)間距灰類劃分：候車亭與站臺(tái)變現(xiàn)豎向縮進(jìn)距離不應(yīng)小于0.25 m，因此按照每間隔0.25 m進(jìn)行灰類區(qū)間劃分.因此，公交車各運(yùn)行特征參數(shù)關(guān)于不同灰類的取值范圍見(jiàn)表3.

表3 港灣式公交?？空竟卉囘\(yùn)行特征參數(shù)不同灰類的取值范圍

3.3 基于中心點(diǎn)三角白化權(quán)函數(shù)的灰色評(píng)價(jià)

基于中心點(diǎn)三角白化權(quán)函數(shù)的灰色評(píng)價(jià)，將灰類向左右延拓，得到延拓值，然后計(jì)算白化權(quán)值.白化權(quán)函數(shù)值計(jì)算式為

(5)

(6)

將表2車輛平均運(yùn)行特征值代入到基于中心點(diǎn)三角白化權(quán)函數(shù)的灰色評(píng)價(jià)模型中，得到公交車進(jìn)出港灣式?？空镜陌踩跃C合聚類系數(shù)值見(jiàn)表4.

表4 公交車進(jìn)出港灣式?？空镜陌踩跃C合聚類系數(shù)值

由表4可知，公交進(jìn)出港灣式停靠站的安全等級(jí)存在明顯差異.在0～30 m范圍的公交車減速進(jìn)站階段內(nèi)，安全灰類、較危險(xiǎn)灰類以及非常危險(xiǎn)灰類均有分布，而總體上處在較危險(xiǎn)灰類，主要由于車輛進(jìn)站過(guò)程速度變化較大，發(fā)生交通事故的幾率相對(duì)較高.在公交車駐站停靠階段，車輛速度較低甚至處于停車狀態(tài)，車輛安全性較高，總體處在較安全灰類.而在90～120 m范圍的公交車加速出站階段，由于車輛起步運(yùn)行速度較慢，呈現(xiàn)出一定的安全性，而由于駛出公交站時(shí)與道路正常交流存在一定沖突，表現(xiàn)出一定的危險(xiǎn)性，總體在安全類灰類和危險(xiǎn)類灰類均有分布.

3.4 基于端點(diǎn)三角白化權(quán)函數(shù)的灰色評(píng)價(jià)

為了分析上述評(píng)價(jià)結(jié)果的精確性，采用基于端點(diǎn)三角白化權(quán)函數(shù)的灰色評(píng)價(jià)模型進(jìn)行驗(yàn)證.其中白化權(quán)函數(shù)計(jì)算式為

(7)

將表2統(tǒng)計(jì)結(jié)果代入到基于端點(diǎn)三角白化權(quán)函數(shù)的灰色評(píng)價(jià)模型中，得到公交車進(jìn)出港灣式?？空镜陌踩跃C合聚類系數(shù)值見(jiàn)表5.

表5 公交車進(jìn)出港灣式?？空镜陌踩跃C合聚類系數(shù)驗(yàn)證值

由表5可知，在公交車減速進(jìn)站階段總體處于危險(xiǎn)類灰類，在公交車駐站?？亢图铀俪稣倦A段均處于較安全類灰類，但在加速出站階段同時(shí)存在一定的危險(xiǎn)性.

3.5 對(duì)比驗(yàn)證分析

為了準(zhǔn)確分析評(píng)價(jià)模型的準(zhǔn)確性，分別對(duì)基于中心點(diǎn)和端點(diǎn)的三角白化權(quán)函數(shù)灰色評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，比較不同評(píng)價(jià)方法的結(jié)果差異性，主要以最大灰類系數(shù)作為該點(diǎn)的安全等級(jí)，每個(gè)灰類等級(jí)采用數(shù)字表示：安全1，較安全2，較危險(xiǎn)3，非常危險(xiǎn)4，極度危險(xiǎn)5.其結(jié)果見(jiàn)表6.

表6 對(duì)比分析

由表6可知，基于中心點(diǎn)和端點(diǎn)的三角白化權(quán)函數(shù)灰色評(píng)價(jià)結(jié)果基本相同，在減速進(jìn)站階段上存在少許差異.但從灰類系數(shù)上可以看出，對(duì)于N2采集點(diǎn)，中心點(diǎn)法(安全1為0.450，非常危險(xiǎn)4為0.323)和端點(diǎn)法(安全1為0.371，非常危險(xiǎn)4為0.385)，評(píng)價(jià)結(jié)果值相差較小.而對(duì)于N4采集點(diǎn)，結(jié)果均處于安全類灰類，評(píng)價(jià)結(jié)果相近.

兩類灰色評(píng)價(jià)結(jié)果在安全等級(jí)以及數(shù)值分布上基本相同，因此，驗(yàn)證了公交車進(jìn)出港灣式?？空景踩苑治龅臏?zhǔn)確性和有效性.

4 結(jié) 論

1) 將轉(zhuǎn)向角用于判斷公交車進(jìn)出港灣式停靠站的安全性，影響公交車進(jìn)出港灣式?？空镜陌踩砸蛩卮笮∨判蛞来螢檐囁俨畎俜直?、車速、加速度絕對(duì)值以及與站臺(tái)間距.

2) 公交車進(jìn)出港灣式?？空景踩苑治鼋Y(jié)果表明：減速進(jìn)站存在較危險(xiǎn)和非常危險(xiǎn)等級(jí)，而駐站?？亢图铀俪稣揪幱诎踩洼^安全等級(jí).因此，對(duì)港灣式公交?？空镜倪M(jìn)站安全需進(jìn)行相關(guān)改善.

3) 公交車在整個(gè)港灣式?？空镜陌踩灾饕且怨卉嚨倪\(yùn)動(dòng)特征參數(shù)進(jìn)行判斷，而駕駛員自身因素、港灣式公交?？空驹O(shè)置條件以及不同車型因素對(duì)公交車進(jìn)出?？空镜陌踩杂绊懶枰M(jìn)一步研究.

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Safety Evaluation of Bus Moving in and out of Harbor-shaped Stop

WANG Jizhou1)XU Liangjie1)YU Jinlin2)ZHAO Wei1)YAO Yihu1)

(School of Transportation, Wuhan University of Technology, Wuhan 430063, China)1)(Urban Traffic Management Institute, Wuhan Branch of Chinese Academy of Management, Wuhan 430001, China)2)

In order to study the safety of bus moving in and out of harbor-shaped stop, the speed and acceleration of the bus are acquired by sensor devices and accelerometer. An investigation is carried out to analyze the distribution laws of speed, percentage of speed difference, acceleration of bus and distance between bus and station. The grey-clustering analysis method is used to build the safety evaluation model of bus moving in and out of harbor-shaped stop. Assessment and validation of the bus safety are performed for the three phases of bus moving in and out of harbor-shaped stop: deceleration, stop and acceleration. Results show that it may be more dangerous for the bus in the 0～30 m deceleration phase and be safer in the 30～120 m stop phase and accelerated outbound.

urban traffic; harbor-shaped bus stop; bus motion characteristics; grey-clustering analysis; safety rank

2017-01-22

*國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51108361)、吉林省交通運(yùn)輸科技計(jì)劃項(xiàng)目(2014-1-8)、中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目(2015-zy-024)資助

U491.2

10.3963/j.issn.2095-3844.2017.03.020

汪濟(jì)洲(1990—)：男，碩士生，主要研究領(lǐng)域?yàn)榻煌ò踩敖煌ㄔO(shè)計(jì)