張陳楠 楊城城

摘 要：無控制人行橫道行人與車輛相遇時(shí)，雙方各自選擇通過或等待的決策是相互獨(dú)立的。為量化無控制人行橫道處的車輛避讓率，通過皮爾遜分析法研究了影響人車交互過程的主要因素，在此基礎(chǔ)上以影響人車交互的主要因素為變量建立了路段無控制人行橫道人車交互避讓率估計(jì)模型，可為交通管理部門對交通安全的改善和通行效率的提高提供借鑒，具有實(shí)踐價(jià)值。

關(guān)鍵詞：交通工程;人車交互;概率模型;避讓率

中圖分類號：U491.1 ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A ? ? ? ? ? ?文章編號：1006—7973（2020）08-0131-03

在無信號控制路段人行橫道處，行人與車輛相遇時(shí)以人車交互規(guī)則通過，即車輛應(yīng)當(dāng)禮讓行人先行通過，然后車輛通過。而在實(shí)際交通環(huán)境中，部分駕駛員存在搶先行人通過的現(xiàn)象，在很大程度上增加了人車沖突的概率，在嚴(yán)重時(shí)還可能進(jìn)一步引發(fā)交通事故。實(shí)際交通環(huán)境中存在4種人車交互情形：①車讓人同時(shí)人讓車;②車讓人;③人讓車;④人不讓車同時(shí)車不讓人。如圖1所示。

車輛避讓率是指車輛與過街行人之間上述4種情形發(fā)生的過程。依據(jù)相關(guān)規(guī)定，“車讓人”已由一種理念轉(zhuǎn)變?yōu)榫哂袕?qiáng)制性的交通法規(guī)。這將在一定程度上改變駕駛員與過街行人的交互行為，進(jìn)而引起人車交互避讓率的改變。

目前，國內(nèi)外眾多學(xué)者針對無控制人行橫道人車交互行為的影響因素進(jìn)行了較多研究。已有研究發(fā)現(xiàn)交通環(huán)境因素[1， 2]、行人因素[3]、車輛因素[4]等均會影響信號控制交叉口人車交互機(jī)制。而人車交互行為也會直接影響信號控制交叉口交通模型（包括通行能力估計(jì)模型、延誤估計(jì)模型等、信號配時(shí)等）。Kathuria [5]等人研究利用先進(jìn)的軌跡數(shù)據(jù)分析非信號交叉口在復(fù)雜交通環(huán)境下的道路使用者交互行為，提出了一種基于道路使用者行為的行人—車輛交互行為分類方法。TingFu [6]基于視覺的軌跡數(shù)據(jù)研究了無信號控制交叉口人車交互第二階段的交互行為;胡宏宇等[7]基于視頻圖像處理技術(shù)分析了信號交叉口人車交互行為中交互行為的辨識方法。本文則在上述學(xué)者研究基礎(chǔ)上，運(yùn)用交叉口視頻數(shù)據(jù)分析交叉口人車交互行為，建立人行橫道處的人車交互模型。通過此模型可得到不同人車交互的概率，此概率可用于交叉口或路段通行人行橫道的安全程度估計(jì)，判斷人車交互的危險(xiǎn)程度，并根據(jù)模型中的參數(shù)實(shí)施交通管理措施，以提高道路的交通安全。

1 人車交互影響因素

1.1 行人決策影響因素

根據(jù)前人研究，在無控制人行橫道處影響行人選擇通過與否的因素包括以下方面：交通監(jiān)控設(shè)施、光線強(qiáng)度、車流量、車速、道路寬度、車輛與行人的距離、車輛種類、人行橫道幾何因素（長度和寬度等）、行人流量、行人特征。在對影響行人決策的因素進(jìn)行相關(guān)性分析之前，首先通過問卷調(diào)查對其中的車輛特征、行人特征以及光線強(qiáng)度進(jìn)行定量描述。

車輛特征：行人在面對不同種類的車輛時(shí)，感受到的安全程度是不同的。研究中將所有車輛進(jìn)行了3個方面的劃分：小型車（小汽車）、中型車以及大型車，并根據(jù)李克特五分量將過街行人對不同特征車輛的安全感知程度進(jìn)行5級劃分設(shè)計(jì)調(diào)查問卷，于上海市楊浦區(qū)內(nèi)江路—控江路、安圖路—延吉東路交叉口處對行人發(fā)放并現(xiàn)場收回。通過問卷調(diào)查得到行人對不同特征車輛的安全感知程度：小汽車1.44、中型車2.51和大型車3.75。

行人特征：人車交互時(shí)不同行人會對車輛決策產(chǎn)生影響[8]。在研究中，對行人進(jìn)行三個類別的劃分：青年、中年及老年人。與車種特征研究類似，通過問卷調(diào)查得到駕駛員對青年、中年及老年人的讓行意愿分別為1.30、1.720和2.45。

光線強(qiáng)度：光線強(qiáng)度也會對人車決策產(chǎn)生影響[9]。研究中定義人車交互時(shí)在白天、傍晚和夜間的光線值分別為3、2和1。

經(jīng)過對車輛特征、行人特征以及光線強(qiáng)度的量化以后，所有影響人車交互過程的因素在分析時(shí)便可量化取值。然而，由于有些影響因素結(jié)論的得出不是采用定量方法，導(dǎo)致無法判斷這些因素與避讓率的相關(guān)程度。因此，在建模之前首先需要分析行人（車輛 ）避讓率與各影響因素之間的相關(guān)性，研究中使用SPSS軟件采取Pearson相關(guān)性分析法進(jìn)行分析。

采用視頻觀測的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)采集（包括交通環(huán)境狀況），觀測地點(diǎn)：上海市楊浦區(qū)周家嘴路、隆昌路、控江路和延吉中路四條具有無信號控制人行橫道的路段。于2019年7月18日通過視頻觀測得到各路段40組實(shí)際數(shù)據(jù)（如表1）。通過對表1中的數(shù)據(jù)進(jìn)行Pearson相關(guān)分析表明：車輛與行人的距離、車輛種類、車流量、車速、人行橫道長度以及過街行人流量的雙尾顯著性水平均小于0.05，說明這些影響因素與行人選擇通過或等待的決策有顯著的相關(guān)關(guān)系。在所有雙尾顯著性水平小于0.05的影響因素中，其中，相關(guān)性表中的正值表示該影響因素與行人決策是正相關(guān)關(guān)系，反之表示負(fù)相關(guān)關(guān)系。

1.2 車輛決策影響因素

與1.2中的行人決策影響因素方法類似（表2），得到在所有影響車輛通過或讓行的因素中（人行橫道寬度、車輛與行人的距離、車流量、車速、車輛種類、道路寬度、光線強(qiáng)度以及監(jiān)控設(shè)施的有無、行人特征、行人流量、人行橫道長度），行人流量、車流量、車速、行人特征系數(shù)、人行橫道長度、車輛與行人的距離的雙尾顯著性水平小于0.05，表明這些因素是駕駛員在人車交互過程中考慮的主要因素。

2 避讓率模型

2.1 行人決策概率模型

以上模型分別得到了人車交互時(shí)車輛與行人的決策模型。由于二者決策的相互獨(dú)立性，當(dāng)行人與車輛相遇時(shí)，所有的人車交互情形可分為表3中的四種（其中x=;y=）

3 模型驗(yàn)證

為驗(yàn)證模型的有效性，本文將無控制人行橫道處的視頻觀測數(shù)據(jù)所得的避讓率值與模型估計(jì)值進(jìn)行對比。以上海市楊浦區(qū)靖宇東路無信號控制人行橫道為例，將行人與車輛分別選擇通的過計(jì)算概率與實(shí)測概率對比，如下所示：

圖2表明：在本案例的人車交互過程中，行人選擇通過的實(shí)測概率與模型的計(jì)算概率曲線重合程度較高，即所建模型與實(shí)際中獲得的避讓率誤差較小，兩者的平均誤差為7.4%，最大誤差為14.5%，最小誤差為2.3%;同理，圖3中駕駛員選擇通過的實(shí)測概率與模型的計(jì)算概率曲線重合程度也較高，兩者的平均誤差為6.4%，最大誤差為17.2%，最小誤差為3.1%。

模型計(jì)算概率與實(shí)測概率的誤差可能由以下原因引起：①模型對于某些影響因素的量化處理只是進(jìn)行了基本劃分，例如對交通監(jiān)控設(shè)施的有無看成0-1變量，而實(shí)際中交通監(jiān)控設(shè)施的強(qiáng)度因不同交通管理強(qiáng)度而不同;②模型中雖考慮了諸多影響行人與車輛決策的因素，但在實(shí)際人車交互情形中，車輛與過街行人在做決策時(shí)考慮的因素是多方面的，例如還可能包括天氣因素、駕駛員對交通環(huán)境的熟悉程度等因素。

4 結(jié)論

本文對路段無控制人行橫道人車交互過程的影響因素做了總結(jié)，并建立了路段無控制人行橫道人車交互避讓率估計(jì)模型，并通過實(shí)例驗(yàn)證了該模型的有效性。本文所建立的人車交互模型為更精確地估計(jì)路段通行能力、車輛延誤及為交叉口信號配時(shí)提供了借鑒。此外，本文所建立的人車交互模型中“人不讓車同時(shí)車不讓人”的概率大小，可作為特定人行橫道處人車交互的安全性衡量指標(biāo)。

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