鄭 元 張國(guó)強(qiáng)▲ 亓玉禮

（1.東南大學(xué)城市智能交通江蘇省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 南京210096；2.東南大學(xué)現(xiàn)代城市交通技術(shù)江蘇高校協(xié)同創(chuàng)新中心 南京210096；3.上海市政工程設(shè)計(jì)研究總院集團(tuán)第七設(shè)計(jì)院有限公司 山東青島266001）

0 引 言

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展，人民生活水平顯著提高和機(jī)動(dòng)車擁有量逐年攀升，無(wú)信號(hào)交叉口成為交通事故頻繁發(fā)生地段，據(jù)統(tǒng)計(jì)交叉口處發(fā)生的交通事故占事故總數(shù)的30%～35%［1］，由于無(wú)信號(hào)控制交叉口沒(méi)有信號(hào)燈和缺乏明確路權(quán)分配，駕駛員必須憑借自身判斷來(lái)決定是否通過(guò)，容易導(dǎo)致交通秩序混亂，發(fā)生交通事故。國(guó)內(nèi)外大量的數(shù)據(jù)表明，無(wú)信號(hào)控制公路平面交叉口是公路交通系統(tǒng)極為薄弱的環(huán)節(jié)，也是惡性交通事故的多發(fā)地點(diǎn)之一［2］。道路交通系統(tǒng)是由人、車、路、環(huán)境四部分共同組成，其中人（尤其是駕駛員）是其中惟一的自主性變量。駕駛員不僅是道路交通系統(tǒng)的信息處理者和事件決策者，也是道路交通系統(tǒng)的調(diào)節(jié)者和控制者。美國(guó)的Treat和英國(guó)的Sabey研究得出人的因素是道路事故發(fā)生的主要原因，并且與人有關(guān)的交通事故占總事故的93%～94%［3］。

駕駛員因素是交通事故的主要影響因素，而駕駛員主要表現(xiàn)形式就是駕駛行為［4］，駕駛行為是駕駛員針對(duì)不同道路交通系統(tǒng)表現(xiàn)出來(lái)特有的外在活動(dòng)。對(duì)于交叉口駕駛行為的研究主要集中在不良駕駛行為統(tǒng)計(jì)分析［5］、駕駛行為理論［6］、交叉口內(nèi)部駕駛行為與沖突的關(guān)系模型研究［7］，或是對(duì)于通過(guò)交叉口駕駛決策行為而進(jìn)行探討［8］，但是忽略了駛?cè)虢徊婵谇爸飞嫌喂δ軈^(qū)內(nèi)［3］減速駕駛行為探究。

Wang等［9］對(duì)停車控制交叉口車輛的減速行為按照不同的初始速度進(jìn)行分類，分析了不同初始速度下車輛減速度、減速時(shí)間、減速距離的變化。隨著車輛初速度增大，車輛的開(kāi)始階段減速度、減速時(shí)間、減速距離均會(huì)逐漸變大。馬天宇［10］通過(guò)比較交叉口停車線處及在不同通行剩余時(shí)間內(nèi)（綠燈變黃燈前3s及黃燈期間）的車輛速度變化，分析倒計(jì)時(shí)信號(hào)顯示屏對(duì)駕駛員行為的影響，結(jié)果表明車輛在黃燈時(shí)間內(nèi)停車最多，但在綠燈剩余時(shí)間3s時(shí)，車輛多以勻速和減速行駛為主。孫正良等［11］通過(guò)對(duì)闖黃燈車輛行駛速度和初始位置進(jìn)行對(duì)比來(lái)研究駕駛員在交叉口黃燈期間駕駛行為決策過(guò)程。結(jié)果表明信號(hào)交叉口采用綠閃和倒計(jì)時(shí)提示對(duì)駕駛行為選擇影響較大，其闖黃燈行為發(fā)生率明顯低于黃燈提示方式，但倒計(jì)時(shí)提示會(huì)誘發(fā)機(jī)動(dòng)車駕駛員加速通過(guò)交叉口并增加安全隱患。Chu Cong Minh等［12］研究摩托車駕駛員在交叉口的減速行為時(shí)提出：當(dāng)車輛到達(dá)交叉口時(shí)的減速距離大于一個(gè)臨界值時(shí)，視為“自由減速”，否則視為“約束減速”。施曉芬［13］對(duì)完整的交叉口行駛過(guò)程劃分為駛?cè)虢徊婵谇昂屯ㄟ^(guò)交叉口2個(gè)部分，通過(guò)GPS記錄不同情況下車輛駛?cè)虢徊婵谇昂屯ㄟ^(guò)交叉口過(guò)程中速度數(shù)值并分析其速度變化機(jī)理。

對(duì)于駕駛行為影響因素，大多數(shù)研究主要集中在內(nèi)部因素和外部因素方面［14－15］，直接影響駕駛行為內(nèi)部因素包括心理和生理因素，而其他學(xué)者也通過(guò)車輛、道路、環(huán)境等外部因素對(duì)駕駛行為進(jìn)行分析。祝站東等［16］發(fā)現(xiàn)天氣條件對(duì)行車速度影響顯著，晴天條件下駕車最為舒適；能見(jiàn)度對(duì)行車速度影響顯著，一定范圍內(nèi)能見(jiàn)度每降低50m，行車速度大約會(huì)下降15%。蔡娜［17］提到了車輛類型跟交通事故數(shù)的關(guān)系，因此車輛類型對(duì)駕駛員的速度選擇可能會(huì)產(chǎn)生影響。

目前國(guó)內(nèi)對(duì)無(wú)信號(hào)交叉口支路上游功能區(qū)減速駕駛行為的許多研究還只停留在定性分析的層面，或是減速行為對(duì)進(jìn)入交叉口的輔助研究，缺少定量的分析和研究，并且未對(duì)其相關(guān)外部影響因素進(jìn)行詳細(xì)探討和建立相應(yīng)駕駛行為模型。所以基于選取速度和加速度作為支路減速駕駛行為的特征變量數(shù)值，探討駕駛員的速度特性和減速度特性。并且從駕駛行為影響因素中篩選出適合外部影響因素，從而建立減速行為模型，對(duì)減速駕駛行為進(jìn)行定量分析速度和減速度與各影響因素之間的關(guān)系，探究減速駕駛行為發(fā)生機(jī)理，為后續(xù)的研究提供理論基礎(chǔ)，其在改善交叉口的安全狀況、提高通行能力方面有重要意義。

1 數(shù)據(jù)采集

研究數(shù)據(jù)采集以視頻拍攝和現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)為主。選取調(diào)查地點(diǎn)時(shí)應(yīng)遵循以下原則：①公路平交口而非城市道路平交口；②平交口非機(jī)動(dòng)車和行人數(shù)量應(yīng)盡量少，避免其對(duì)駕駛員的行為產(chǎn)生干擾；③平交口交通量應(yīng)適中，能滿足研究要求；④平交口附近應(yīng)有高聳建筑物便于相機(jī)俯視拍攝。

按照上述原則在南京市溧水區(qū)選取省道S341與金龍西路相交而成的典型無(wú)信號(hào)控制公路平交口，主路雙向4車道，次路雙向4車道，其平交口渠化及拍攝位置示意圖見(jiàn)圖1。所選取平交口為低等級(jí)公路與干線公路相交產(chǎn)生的T形全無(wú)控制平交口；平交口在城市郊區(qū)，所處地形為平原；平交口交通量適中，都能夠滿足研究要求。調(diào)查時(shí)間選取早高峰和晚高峰時(shí)段。

圖1 平交口渠化及拍攝位置示意圖Fig.1 The diagram of channelization design of intersection and camera location

1.1 數(shù)據(jù)采集方法

2013年11月對(duì)省道S341與金龍西路平面交叉口進(jìn)行駕駛員減速行為數(shù)據(jù)采集，其中一臺(tái)攝像機(jī)為遠(yuǎn)景拍攝，主要獲取無(wú)信號(hào)控制平交口上游功能區(qū)駕駛員減速行為情況，另一臺(tái)攝像機(jī)進(jìn)行近景拍攝作為輔助拍攝，見(jiàn)圖1。

在視頻拍攝的同時(shí)，利用雷達(dá)測(cè)速儀對(duì)即將進(jìn)入支路平交口上游功能區(qū)的車輛進(jìn)行測(cè)速，作為車輛的路段速度。在記錄速度的同時(shí)，也記錄了車輛的基本特性（顏色、車型、品牌等）以便在視頻中能夠確認(rèn)每輛車的路段速度。

1.2 視頻數(shù)據(jù)讀取

以每個(gè)駕駛員的駕駛行為作為研究對(duì)象，駕駛行為通過(guò)車輛運(yùn)行狀態(tài)體現(xiàn)出來(lái)。因此每輛機(jī)動(dòng)車都作為單獨(dú)研究對(duì)象進(jìn)行記錄。需要采集的支路車輛的基本信息、速度、減速度及其影響因素進(jìn)行數(shù)據(jù)獲取，見(jiàn)表1，駕駛行為內(nèi)部影響因素在中并未體現(xiàn)，由于其采集較為復(fù)雜。

對(duì)于車輛在上游功能區(qū)內(nèi)速度采集，通過(guò)車輛經(jīng)過(guò)區(qū)段內(nèi)時(shí)間和距離的計(jì)算獲得。參考《公路平面交叉口交通安全設(shè)計(jì)理論與方法》中各等級(jí)公路設(shè)計(jì)速度分別對(duì)應(yīng)的平交口上游功能區(qū)長(zhǎng)度建議值，設(shè)計(jì)速度為40km／h的金龍西路上游功能區(qū)內(nèi)感知反應(yīng)行駛距離可取25m，減速行駛距離可取25m，由于金龍西路交通量不大，一般不會(huì)形成排隊(duì)現(xiàn)象，排隊(duì)長(zhǎng)度可取0m。因此，省道S341與金龍西路平交口上游功能區(qū)可取50m，區(qū)段1～4的距離及劃分見(jiàn)圖2。采用會(huì)聲會(huì)影軟件讀取數(shù)據(jù)來(lái)確保測(cè)量精度，該軟件能夠?qū)r(shí)間精確到幀（0.04s）。

表1 數(shù)據(jù)采集Tab.1 Data collection

圖2 支路上游功能區(qū)區(qū)段劃分示意圖Fig.2 The diagram of divided section on upstream function area of branch

視頻數(shù)據(jù)讀取完畢對(duì)數(shù)據(jù)篩選后進(jìn)行特性分析及建模，篩選原則如下：①剔除不符合常理的數(shù)據(jù)，如負(fù)值；②剔除特殊情況下產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，如受到非機(jī)動(dòng)車或行人干擾、事故發(fā)生時(shí)的數(shù)據(jù)；③剔除奇異數(shù)據(jù)，如平交口車輛速度過(guò)大的數(shù)據(jù)。

2 減速行為分析

減速行為是指駕駛員通過(guò)調(diào)整車速變化來(lái)避免事故發(fā)生或?yàn)榱隧樌ㄟ^(guò)平交口采取一定措施的行為。針對(duì)無(wú)信號(hào)控制公路平交口上游功能區(qū)內(nèi)減速變化行為進(jìn)行分析。

2.1 速度特性分析

根據(jù)視頻車輛在4個(gè)區(qū)段內(nèi)所用的時(shí)間分別為tA1，tA2，tA3，tA4，4個(gè)區(qū)段的長(zhǎng)度分別為SA1，SA2，SA3，SA4。則可求得車輛在4個(gè)區(qū)段內(nèi)的平均速度，分別記為VA1，VA2，VA3，VA4，并把它們近似視為車輛在區(qū)段行駛時(shí)間中點(diǎn)的車速。雷達(dá)測(cè)速儀所獲取的VA0為車輛路段速度，可作為車輛剛駛?cè)肷嫌喂δ軈^(qū)內(nèi)的速度，視為初速度；VA4為車輛停車線附近的速度，因此車速靠近停車線附近，可視為停車線速度，全部車輛速度分布折線見(jiàn)圖3。

圖3 速度分布折線圖Fig.3 The plot of speed distribution

由圖可知，初速度VA0較為離散，每類速度的最大最小值從VA0～VA1均呈現(xiàn)逐步下降的趨勢(shì)。另外，停車線速度VA4沒(méi)有為零的車輛，基本都分布在10～20km／h之間，這說(shuō)明車輛在停車線附近均不停車，符合視頻觀察發(fā)現(xiàn)的實(shí)際情況，大多數(shù)車輛不會(huì)在停車線停車等待后通過(guò)，而是選擇越過(guò)停車線在平交口物理區(qū)內(nèi)等待。

初速度VA0的平均值最大，為35.81km／h；其標(biāo)準(zhǔn)差也最大，為7.144；停車線速度VA4的平均值最小，為1 7.7 4km／h；其標(biāo)準(zhǔn)差也最小，為4.144。每類速度分布越來(lái)越離散，說(shuō)明駕駛員在駛?cè)肫浇豢谇?，距離平交口越遠(yuǎn)，其速度越離散；距離平交口越近，其速度越集中，因此駕駛員在駛?cè)肫浇豢跁r(shí)車速趨于一致性。

2.2 減速行為車速的影響因素分析

視頻數(shù)據(jù)讀取時(shí)將車輛類型劃分為小型車、中型車和大型車，該分類主要考慮了車輛尺寸對(duì)車速的影響。通過(guò)對(duì)視頻的分析及對(duì)參考文獻(xiàn)的閱讀，車輛左轉(zhuǎn)與右轉(zhuǎn)由于在轉(zhuǎn)向過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生不同的沖突，其操作復(fù)雜性也有所不同，所以車輛左右轉(zhuǎn)情況對(duì)駕駛員速度選擇可能會(huì)產(chǎn)生影響。實(shí)地觀測(cè)平交口上游功能區(qū)內(nèi)駕駛速度一般較少會(huì)選擇停車，而不停車則駕駛員速度相對(duì)較大。由于早晚高峰時(shí)期駕駛員出行目的有所不同，另外拍攝視頻時(shí)間為冬季，晚高峰時(shí)期光線已經(jīng)非?；璋怠Ｒ虼?，早晚高峰時(shí)期的數(shù)據(jù)可以進(jìn)行對(duì)比以探討早晚高峰對(duì)駕駛員速度選擇的影響。采用了SPSS統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行方差或是相關(guān)性分析確定以下因素對(duì)駕駛速度是否產(chǎn)生了顯著影響，其結(jié)果見(jiàn)表2。

1）結(jié)果表明在顯著性水平為0.05的條件下，不同車型之間對(duì)5個(gè)速度沒(méi)有顯著性差異，所以車型對(duì)無(wú)信號(hào)控制公路平交口上游功能區(qū)內(nèi)車速無(wú)顯著性影響。

2）記左轉(zhuǎn)取值為1，右轉(zhuǎn)取值為0，不同轉(zhuǎn)向?qū)?個(gè)速度均有顯著性影響，表明不同轉(zhuǎn)向?qū)o(wú)信號(hào)控制公路平交口上游功能區(qū)內(nèi)車速有顯著性影響。

3）記早高峰時(shí)期值為1，晚高峰時(shí)期值為0。早晚高峰對(duì)前4個(gè)速度影響不顯著，而對(duì)停車線速度VA4影響顯著。

4）車輛在停車線附近停車取值為0，不停車取值1。停車與否對(duì)前4個(gè)速度影響不顯著，而對(duì)停車線速度VA4影響顯著。由于停車線速度VA4與車輛的停車點(diǎn)距離最近，所以停車與否對(duì)停車線速度VA4具有顯著性影響。

表2 因素對(duì)速度的影響分析結(jié)果Tab.2 Analysis result of influence of factor on speed

2.2.1 車型對(duì)速度的影響

采用控制變量法消除其他因素對(duì)車速的干擾，所以選擇白天視頻中113組左轉(zhuǎn)不停車車輛數(shù)據(jù)并求其平均速度和平均減速時(shí)間，見(jiàn)圖4。由圖4可見(jiàn)，不同車型車輛速度均相差不大，在時(shí)間軸上均呈現(xiàn)明顯的下降趨勢(shì)。

小型車的平均速度最大，中型車平均速度其次，大型車平均速度最小。這是由大型車基本特性決定的，大型車在加減速、爬坡、速度控制方面均不如小型車可操作性好。因此，大型車在平交口上游功能區(qū)內(nèi)要以比小型車或中型車更小的速度來(lái)行駛。

圖4 不同車型的速度對(duì)比圖Fig.4 The comparison plot of speed from different vehicle model

2.2.2 轉(zhuǎn)向?qū)λ俣鹊挠绊?/p>

根據(jù)白天視頻中145組選擇不停車小型車輛數(shù)據(jù)求得其平均速度和平均減速時(shí)間，見(jiàn)圖5。由圖5可見(jiàn)，車輛左右轉(zhuǎn)的速度平均值相差較大，并且駕駛員右轉(zhuǎn)普遍采用較大速度通過(guò)平交口上游功能區(qū)，而左轉(zhuǎn)的平均速度總是比右轉(zhuǎn)的平均速度低。

由于車輛從次路左轉(zhuǎn)匯入主路過(guò)程中最多會(huì)產(chǎn)生4個(gè)沖突點(diǎn)，包括1個(gè)分流沖突點(diǎn)、1個(gè)合流沖突點(diǎn)、2個(gè)交叉沖突點(diǎn)；而對(duì)于車輛從次路右轉(zhuǎn)匯入主路，包括1個(gè)分流沖突點(diǎn)和1個(gè)合流沖突點(diǎn)。車輛左轉(zhuǎn)可能會(huì)遇到的沖突點(diǎn)更多，需要駕駛員控制車輛在平交口上游功能區(qū)的車速，所以車輛左轉(zhuǎn)的平均速度比右轉(zhuǎn)的平均速度低。

圖5 車輛左右轉(zhuǎn)速度對(duì)比圖Fig.5 The comparison plot of speed from different vehicle′s steering

2.2.3 早晚高峰對(duì)速度的影響

根據(jù)視頻119組左轉(zhuǎn)不停車小型車輛數(shù)據(jù)求得其平均速度和平均減速時(shí)間，見(jiàn)圖6。由圖6可見(jiàn)，車輛在平交口上游功能區(qū)行駛時(shí)前4個(gè)速度差異不大，但對(duì)于停車線速度VA4早晚高峰具有較大的差異性。

因?yàn)樵谕＼嚲€附近，駕駛員需要進(jìn)行判斷主路車流狀況，選擇減速、停車或直接匯入主路，并且在晚高峰期間光線昏暗，駕駛員普遍選擇的速度會(huì)較小。同時(shí)，駕駛員在晚高峰平交口上游功能區(qū)內(nèi)所耗用的時(shí)間也較早高峰有所增加。

圖6 早晚高峰速度對(duì)比圖Fig.6 The comparison plot of speed at morning and evening peak

2.2.4 停車對(duì)速度的影響

根據(jù)視頻中124組早高峰左轉(zhuǎn)小型車數(shù)據(jù)求得其平均速度和平均減速時(shí)間，見(jiàn)圖7。由圖7可見(jiàn)，車輛在平交口上游功能區(qū)行駛時(shí)前4個(gè)速度差異不大，但對(duì)于停車與不停車2個(gè)類型的停車線速度VA4有較大的差異性。另外，選擇停車的車輛普遍之前的行駛速度較小。

圖7 車輛停車與否的速度對(duì)比圖Fig.7 The comparison plot of speed from vehicle weather stopping or not

通過(guò)以上分析可知，不同車型對(duì)平交口上游功能區(qū)駕駛員的速度選擇無(wú)顯著性影響；車輛左右轉(zhuǎn)向?qū)ζ浇豢谏嫌喂δ軈^(qū)駕駛員的速度選擇有顯著性影響；而早晚高峰和停車與否僅對(duì)停車線速度VA4影響顯著，對(duì)其余的4個(gè)速度影響不顯著。

2.3 減速度特性分析

在車速和時(shí)間間隔已知情況下，可以計(jì)算VA1，VA2，VA3，VA44個(gè)速度之間的平均減速度?？蓪⑵浇豢谏嫌喂δ軈^(qū)劃分為3個(gè)減速區(qū)，分別命名為減速區(qū)1、減速區(qū)2、減速區(qū)3，每個(gè)減速區(qū)跨越2個(gè)相鄰的不同區(qū)段，3個(gè)減速區(qū)內(nèi)的減速度分別記為AA1，AA2，AA3，見(jiàn)圖8。中減速度均取正值，其值越大說(shuō)明單位時(shí)間內(nèi)速度變化越大，減速越劇烈。

圖8 支路上游功能區(qū)內(nèi)減速區(qū)劃分示意圖Fig.8 The diagram of divided deceleration section on upstream function area of branch

2.4 減速度影響因素的分析

與對(duì)平交口上游功能區(qū)的速度特性分析類似影響因素對(duì)速度的影響外，Wang等［9］指出初速度對(duì)減速度具有顯著的影響。采用SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件進(jìn)行單因素方差分析或相關(guān)性分析。結(jié)果如下。

1）結(jié)果表明在顯著性水平為0.05的條件下，不同車型對(duì)減速度AA1和AA2的影響并沒(méi)有顯著性差異，對(duì)減速度AA3具有顯著性影響。

2）在顯著性水平為0.05的條件下，車輛左右轉(zhuǎn)向?qū)?個(gè)減速度具有顯著性影響。

3）在顯著性水平為0.05的條件下，早晚高峰對(duì)減速度AA1和AA3無(wú)顯著性影響，對(duì)減速度AA2具有顯著性影響。

4）在顯著性水平為0.05的條件下，停車與否對(duì)減速度AA1和AA2沒(méi)有顯著性影響，對(duì)減速度AA3停車與否具有顯著性影響。

5）不同初速度的車輛的減速度會(huì)有所差異，但3個(gè)減速度與初速度均具有較強(qiáng)的正相關(guān)性，即初速度越大的車輛采取的減速度也越大。

2.4.1 車型對(duì)減速度的影響

同樣采用控制變量法選取113組數(shù)據(jù)進(jìn)行不同車型下平均減速度對(duì)比，見(jiàn)圖9。由圖9可見(jiàn)，不同車型情況下車輛平均減速度均相差不大，但不同減速區(qū)的減速度具有較大差異。減速區(qū)1平均減速度最小，減速區(qū)3次之，減速區(qū)2平均減速度最大。

由于減速區(qū)1內(nèi)受平交口視距影響，駕駛員看不到主路車流狀況，因而車輛減速度較??；而減速區(qū)2駕駛員能夠觀察主路車流的狀況，采取減速措施導(dǎo)致該區(qū)域內(nèi)減速度較大；在行駛至減速區(qū)3時(shí)，駕駛員可以較好控制車速，減速度又有所下降。

圖9 不同車型的減速度對(duì)比圖Fig.9 The comparison plot of deceleration from different vehicle model

2.4.2 轉(zhuǎn)向?qū)p速度的影響

轉(zhuǎn)向?qū)p速度的影響，見(jiàn)圖10。由圖10可見(jiàn)，車輛在每個(gè)減速區(qū)域進(jìn)行左右轉(zhuǎn)向的平均減速度相差較大，駕駛員右轉(zhuǎn)相比左轉(zhuǎn)普遍采用較小減速度數(shù)值通過(guò)平交口上游功能區(qū)。

圖10 車輛左右轉(zhuǎn)向的減速度對(duì)比圖Fig.10 The comparison plot of deceleration from different vehicle′s steering

由于左轉(zhuǎn)平均速度總是比右轉(zhuǎn)平均速度低，在路段速度相差不大的情況下，駕駛員左轉(zhuǎn)需要采取相對(duì)較大減速度來(lái)控制車速，才能保證車輛順利左轉(zhuǎn)，所以左轉(zhuǎn)平均減速度比右轉(zhuǎn)平均減速度大。

2.4.3 早晚高峰對(duì)減速度的影響

早晚高峰對(duì)減速度的影響，見(jiàn)圖11。由圖11可見(jiàn)，早高峰期間減速度AA2最大，減速度AA1最小；晚高峰時(shí)期，減速度AA3最大，減速度AA1最小。這是由于早高峰時(shí)期光線較好，車輛到達(dá)減速區(qū)2時(shí)觀察到主路車流情況，駕駛員以較大減速度行駛；而在晚高峰時(shí)期光線較暗，車輛在到達(dá)減速區(qū)3時(shí)，駕駛員才受到主路車流的影響，因此晚高峰時(shí)期的減速度AA3最大。

圖11 早晚高峰的平均減速度對(duì)比圖Fig.11 The comparison plot of deceleration at morning and evening peak

2.4.4 停車對(duì)減速度的影響

停車對(duì)減速度的影響，見(jiàn)圖12。由圖12可見(jiàn)，停車與否對(duì)車輛減速度數(shù)值影響并無(wú)太大差異。車輛的3個(gè)減速度中減速度AA2最大，減速度AA1最小，符合早高峰時(shí)期減速度的特性。

圖12 停車與否減速度對(duì)比圖Fig.12 The comparison plot of deceleration from vehicle weather stopping or not

2.4.5 初速度對(duì)減速度的影響

通過(guò)對(duì)速度特性的分析得知，車輛在平交口上游功能區(qū)內(nèi)的速度逐漸由離散變得集中，其方差逐漸變小。在平交口車輛速度相差不大的情況下，車輛在路段的初速度越大，駕駛員就越要采取更為強(qiáng)烈的減速行為以保證車輛能安全順利的通過(guò)平交口。所以，初速度越大的車輛，其減速度也會(huì)越大。

為更好體現(xiàn)初速度與減速度的關(guān)系，將初速度劃分為5類，見(jiàn)圖13。由圖13可見(jiàn)，初速度低的車輛其減速度也較低；初速度高的車輛減速度也較高。

圖13 初速度對(duì)減速度的影響對(duì)比圖Fig.13 The comparison plot of influence of VA0on speed

3 模型構(gòu)建與檢驗(yàn)

由于減速度的大小對(duì)交通模擬模型、燃料消耗模型、尾氣排放模型均具有重要的意義。其中減速區(qū)3距離停車線最近，是駕駛員必須采取減速行為的區(qū)域，也是容易發(fā)生沖突的區(qū)域。所以選擇減速度3作為減速行為的因變量進(jìn)行駕駛員減速行為建模。

通過(guò)上述分析可知，各個(gè)影響因素對(duì)速度及減速度均有不同程度的影響。其中，由于車型、左右轉(zhuǎn)、早晚高峰、均為離散型變量，在建立模型時(shí)設(shè)置啞變量以提高模型的擬合效果。經(jīng)過(guò)設(shè)置啞變量，即可將這些自變量視為連續(xù)性變量，并引入到模型中去。

自變量采用逐步回歸法進(jìn)行篩選，建立“最優(yōu)”多元線性回歸模型。其中4個(gè)自變量的t檢驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明自變量系數(shù)均具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，分別為車型1、車型2、初速度VA0、左右轉(zhuǎn)向，結(jié)果見(jiàn)表4。最終，建立的減速行為統(tǒng)計(jì)回歸模型如下。

表4 減速駕駛行為模型結(jié)果Tab.3 Model result of deceleration driving behavior

式中：AA3為減速區(qū)3的減速度，m／s2；X1為車輛左轉(zhuǎn)時(shí)x3取1，右轉(zhuǎn)時(shí)x3取0；VA0為初速度，km／h；

從模型的殘差直方圖、殘差P－P圖和減速度對(duì)殘差的散點(diǎn)圖中可以看出（見(jiàn)圖14～16），殘差分布比較均勻，P－P圖各散點(diǎn)基本呈直線趨勢(shì)，說(shuō)明因變量減速度服從正態(tài)分布；殘差圍繞均線均勻分布，大部分殘差絕對(duì)值都在2以內(nèi)，說(shuō)明方差齊。因此滿足了線性回歸模型的前提條件，說(shuō)明模型是可用的。

圖14 殘差直方圖Fig.14 Histogram of residuals

圖15 殘差P－P圖Fig.15 The plot of residual P－P

圖16 速度對(duì)殘差的散點(diǎn)圖Fig.16 The scatter plot of speed of residuals

另外，將原始數(shù)據(jù)中的104組數(shù)據(jù)用來(lái)對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)，主要檢驗(yàn)其模型預(yù)測(cè)效果。求得的變量值與原始數(shù)據(jù)對(duì)比，結(jié)果如圖17所示。由圖17可見(jiàn)，散點(diǎn)多集中在對(duì)角線附近，說(shuō)明模型預(yù)測(cè)效果較好。

圖17 104組減速度3預(yù)測(cè)值與實(shí)際值散點(diǎn)圖Fig.17 The scatter plot of predicted value and actual deceleration3value of 104group

4 結(jié) 論

1）車輛在無(wú)信號(hào)控制公路平交口上游功能區(qū)內(nèi)的車速呈現(xiàn)明顯的下降趨勢(shì)，且速度的分布逐漸由離散變得集中。即車輛距離停車線越近，車速的標(biāo)準(zhǔn)差越小，分布越為集中。

2）不同轉(zhuǎn)向的車輛在平交口上游功能區(qū)內(nèi)的速度和減速度有明顯差異，車輛左轉(zhuǎn)速度平均值較小，減速度較大；車輛右轉(zhuǎn)速度平均值較大，減速度較小。因此，在支路有多個(gè)進(jìn)口車道時(shí)，應(yīng)在平交口上游功能區(qū)內(nèi)對(duì)不同轉(zhuǎn)向的車道進(jìn)行分離，避免不同轉(zhuǎn)向的車輛相互影響，從而保障交通安全。

3）車輛是否停車受到車輛在停車線附近的速度和減速度的影響。停車的車輛，其停車線速度普遍較小，減速度普遍較大。

4）車輛路段速度與車輛在上游功能區(qū)減速度有顯著相關(guān)關(guān)系。路段車速越大的車輛，其減速度越大，即減速行為越明顯。因此，為防止車輛以較大速度駛?cè)肫浇豢诙鴾p速不及發(fā)生追尾，建議設(shè)置必要的減速標(biāo)志或減速設(shè)施（減速帶、攝像頭等），使得車輛平穩(wěn)減速。

5）車輛在進(jìn)入無(wú)信號(hào)控制公路平交口時(shí)，其減速度的變化過(guò)程是先變大后變小。車輛在剛進(jìn)入上游功能區(qū)內(nèi)時(shí)，由于受平交口視距的影響，減速度較小；隨著車輛駛進(jìn)上游功能區(qū)，受主路影響，其減速度會(huì)有所增大；之后減速度會(huì)稍微降低，以滿足車輛進(jìn)入平交口的速度要求。

未來(lái)研究，將在現(xiàn)有研究基礎(chǔ)上對(duì)車輛在無(wú)信號(hào)控制公路平交口支路上游功能區(qū)的速度和減速度特性進(jìn)行更加深入定量地分析，采用心理學(xué)方法選取對(duì)影響駕駛行為的內(nèi)部因素，并結(jié)合外部影響因素來(lái)對(duì)駕駛行為進(jìn)行建模，進(jìn)一步觀測(cè)駛?cè)虢徊婵谶\(yùn)行狀態(tài)，探討從上游功能區(qū)駛?cè)虢徊婵诘臎Q策機(jī)理，從而監(jiān)測(cè)、規(guī)范和引導(dǎo)駕駛員行為，保證無(wú)信號(hào)控制交叉口交通通行安全。

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