王維禮， 鄭莘荑， 朱 杰

（1．天津大學 建筑學院，天津 300072；2．天津市市政工程設計研究院，天津 300392）

2016 年以來，無人駕駛汽車進入發(fā)展的快車道，2018 年4 月，工業(yè)和信息化部、公安部及交通運輸部聯(lián)合頒布《智能網(wǎng)聯(lián)汽車道路測試管理規(guī)范（試行）》，標志著我國無人駕駛汽車時代正在急速到來。無人駕駛是交通發(fā)展的趨勢，盡早研究與無人駕駛相適應的城市交通空間體系是引導城市可持續(xù)發(fā)展的重要前提，同時也是為保障無人駕駛高效運行、實現(xiàn)城市交通空間由機動車尺度向行人尺度轉變提供技術支撐。本文結合未來交通發(fā)展趨勢，通過深入研究無人駕駛、有人駕駛的各項指標，建立相應的評估體系，為城市交通空間的優(yōu)化調整設計提供依據(jù)和參考，以保證交通高效運行。

1 概述

1.1 無人駕駛

無人駕駛汽車是智能汽車的一種，也稱為輪式移動機器人，主要依靠車內以計算機系統(tǒng)為主的智能駕駛儀來實現(xiàn)無人駕駛的目標。無人駕駛汽車通過車載傳感系統(tǒng)感知道路環(huán)境，自動規(guī)劃行車路線并控制車輛到達預定目標。相比普通車輛，無人駕駛車輛具有節(jié)省時間、提高安全性、減少停車空間、提高單位車輛效益等優(yōu)點。

1.2 無人駕駛與城市交通空間

無人駕駛汽車的作用機理和實現(xiàn)方式均與傳統(tǒng)汽車不同，將較大程度改變城市交通空間設計的通用準則。無人駕駛采用的全自動感應操作，能夠降低反應時間、縮短跟車距離、提高道路通行能力；車路協(xié)同下的無人駕駛汽車可以減少交叉口、實現(xiàn)綠波交通、提高平均車速；實時路況分析可以增加安全系數(shù)、規(guī)劃最合理路線,以提高運輸效率等。

無人駕駛對城市交通空間的影響還包括改變車行空間與人行空間的比例、行人過街方式、路側交通輔助設施功能、交通標志標線系統(tǒng)、非機動車空間、停車場空間等。

2 無人駕駛環(huán)境下的城市交通特征

為確保研究的科學、合理性，本文是基于完全實現(xiàn)無人駕駛進行的相關研究；同時，為使研究更有指導意義，相關數(shù)據(jù)分析、設計方案與評估等內容均以天津市為例。

2.1 出行方式與出行次數(shù)預測

1）出行方式。隨著城市發(fā)展及技術進步，天津市城市中心區(qū)居民的出行方式和出行結構發(fā)生了巨大變化。見表 1[1～2]。

表1 天津市中心城區(qū)居民出行方式 %

結合天津市居民出行方式變化特征、機動車發(fā)展速度、天津市相關規(guī)劃和政府政策文件，對未來中心城區(qū)出行方式進行初步預測[3]，見表2。

表2 不同時期城市出行方式比例 %

由表2 看出，隨著無人駕駛汽車的規(guī)?；瘧茫瑧{借高效、便利的特性，小汽車出行比例會有小幅提升；軌道交通出行相對穩(wěn)定；無人駕駛、共享汽車的應用，使得公交車出行會有些許下降；自行車出行隨著人們的健康需求、街道空間的改善及城市環(huán)境的提升，比例會有所提升；步行比例基本不變。

2）出行次數(shù)。城市居民人均日出行次數(shù)是指城市調查范圍內適齡人口全日出行總量與適齡人口總數(shù)的比值，這是相對穩(wěn)定、變化極為緩慢的指標。天津市中心城區(qū)居民出行次數(shù)2000 年2.16 次（/人·d），2005 年2.21 次（/人·d），2006 年2.26 次（/人·d），2011年2.32次（/人·d），2018年2.45次（/人·d）。

可以預見，隨著經(jīng)濟發(fā)展及出行方式的調整，人們的出行次數(shù)會逐步增加。特別是對乘坐公交車和軌道交通不便的居民，未來可以乘坐完全無人駕駛汽車、共享汽車出行，這也促進出行總量的提升。

2035 年前后，初步預測居民出行2.66 次（/人·d）；考慮到人生理、心理因素的影響，居民出行次數(shù)一般不會超過3.0 次（/人·d），因此，2050 年前后的居民出行取值為3.0次（/人·d）。

2.2 城市道路交通流特征

2.2.1 城市路段選取

以天津市中心城區(qū)的交通要道——南京路為背景進行分析。南京路處在天津市中心城區(qū)核心位置，是天津人心目中的商業(yè)、交通第一路，沿途串聯(lián)IT 產(chǎn)業(yè)、文化科技區(qū)、地鐵商圈、大型商場、寫字樓群，是天津市最重要的城市功能發(fā)展軸。以鞍山道—營口道長890 m 路段進行分析研究，沿途有商業(yè)中心、學校、公共管理服務中心、城市綠地，用地類型豐富，具有代表意義。機動車交通流主要考慮小汽車、公交車兩種，其他緊急車輛數(shù)量較少，不會對交通流特征造成較大影響，暫不考慮。

2.2.2 現(xiàn)狀交通流特征

現(xiàn)狀南京路道路橫斷面為三塊板，紅線寬度為53.5 m，中央的一塊板設置為雙向8 車道的機動車道，見圖1。路段交通流量見表3。

圖1 現(xiàn)狀南京路橫斷面

表3 現(xiàn)狀南京路高峰時段車輛分布

由表3 可知，路段高峰小時小汽車與公交車的比例約為27∶1，高峰時段交通流量約為6 400 pcu/h，現(xiàn)狀交通狀況較擁堵，車流平均速度約為30 km/h。

2.2.3 混合交通過渡期

在無人駕駛規(guī)模擴張過程中，會經(jīng)歷一個有人駕駛汽車和無人駕駛汽車混行的過渡期。在保持現(xiàn)有道路通行條件的前提下，綜合考慮無人駕駛、有人駕駛小汽車及公交車的通行特征。

1）通行能力

（1）不考慮公交車與小汽車干擾?；就ㄐ心芰B是指道路與交通處于理想情況下，一條機動車道在單位時間內能夠通過的最大交通量。

式中：v為行車速度；t0為車頭最小時距；l0為車頭最小間隔，l0=行駛速度×平均反應時間+剎車距離+安全距離。

設定30 km/h 的行駛速度，單車道的基本通行能力見表4。

表4 不同駕駛環(huán)境下道路通行能力

由表4可以看出，同一路段，30 km/h車速情況下，無人駕駛的單車道基本通行能力是有人駕駛的2.17倍。

根據(jù)當前已經(jīng)進行的無人駕駛測試相關數(shù)據(jù)，對于無人駕駛、有人駕駛的混合交通車道，二者各占比50%時，相較于完全無人駕駛汽車的路況下，道路通行能力將下降30%左右。因此，對于南京路，混合交通過渡時期，單車道基本通行能力約為2 079 pcu/h。

（2）考慮公交車與小汽車相互干擾。公交車由于車速、車型、車輛性能、沿途?？?、路段流量等因素，會在一定程度上降低小汽車的通行能力。根據(jù)前文預測，2035 年前后，有人駕駛公交車出行比例為15%，其將降低8%～10%的道路通行能力；而對于無人駕駛公交車，2035 年前后通行比例為85%，參考現(xiàn)狀通行特征及相關的研究，將降低3%～5%的道路通行能力。

綜合考慮無人駕駛、有人駕駛公交車的折減，道路通行能力降低比例約為10%。因此2035年前后，綜合考慮無人駕駛、有人駕駛混行，同時兼顧公交車、小汽車混行的情況，對于無人駕駛、有人駕駛的混合交通車道，二者各占比50%時，相較于完全無人駕駛小汽車的通行能力會下降30%×（1+10%）=33%，對于南京路，混合交通過渡時期，單車道基本通行能力約為2 970×（1-33%）=1 990（pcu/h）。

2）路段流量與服務水平。依據(jù)2035 年的出行方式結構預測，小汽車與公交車的比例為33∶1（小汽車比例27%，按一人一車計；公交車18%，按22 人一車計），2035年南京路路段預測交通流量見表5。

表5 2035年南京路高峰時段流量預測 pcu/h

現(xiàn)狀路網(wǎng)服務水平（道路飽和度）為（5 960+440）/（1 370×8）=0.58；在保持現(xiàn)狀道路通行條件不變的情況下，2035 年雖然交通流量有所增加，但是得益于無人駕駛汽車大幅度提升了單車道的通行能力，道路服務水平（道路飽和度）為（3 276+198+199）（/1 990×8）=0.44，較現(xiàn)狀有所提高。

2.2.4 完全無人駕駛環(huán)境

1）通行能力。進入無人駕駛汽車時代，無人駕駛汽車比例超過95%，極小部分的有人駕駛汽車不會對城市道路交通流造成顯著影響。同樣在保持現(xiàn)有道路通行條件前提下，綜合考慮無人駕駛汽車的通行特征。

2050年，僅考慮無人駕駛公交車與小汽車的互相干擾，無人駕駛公交車對單車道通行能力的影響為降低約3%（考慮所有車道混行）。因此，對于南京路，2050 年前后單車道基本通行能力約為2 970×（1-3%）=2 881（pcu/h）。

2）路段流量與服務水平預測。依據(jù)2050 年的出行方式結構預測，小汽車與公交車為34∶1（小汽車比例26%，按一人一車計；公交車16%，按20人一車計），2050年南京路路段預測交通流量見表6。

表6 2050年南京路高峰時段流量預測 pcu/h

在保持道路通行條件不變的情況下，道路服務水平（道路飽和度）為（7 402+435）/（2 881×8）=0.34，路段的通行情況進一步優(yōu)化。

3 城市交通空間優(yōu)化設計方案探討

3.1 車道寬度與數(shù)量

為保證研究成果的可行性，以2050年完全實現(xiàn)無人駕駛汽車為前提，以南京路的車流量為基準，首先基于2050 年的不同車道數(shù)、不同車道寬度進行假設，通過計算相對應的道路空間占有率和道路飽和度兩個重要指標進行預測比較。

式中：K為道路空間占有率；D車為機動車車道總寬；D為道路紅線總寬度；λ為道路飽和度；V為高峰小時交通量；C為95%無人駕駛車輛環(huán)境下基本通行能力，C=μ·N·CB；μ為綜合修正系數(shù)，與無人駕駛汽車比例相關，取0.63～0.95；N為車道數(shù)。

由于無人駕駛汽車取消了駕駛操作臺，車寬普遍較有人駕駛車輛窄，約為2.2 m，在滿足車輛通行基本寬度的條件下，車道寬度對道路通行能力的影響可以忽略。因此，在車道數(shù)N一致的情況下，車道寬度對道路飽和度的影響可以忽略不計（車道寬度為3.0 m與3.5 m 條件下的道路飽和度曲線重合）；隨著車道數(shù)的增加，空間占有率增加，道路飽和度減小。見圖2。

圖2 道路飽和度與空間占有率曲線

最高效的斷面方案應對應最小的空間占有率和最適宜的道路飽和度。分析圖2，最適宜的車道數(shù)為4～6，最適宜的車道寬度為3.0 m。為使機動車行空間最小化，建議設置雙向4車道，同時考慮過渡期無人駕駛和有人駕駛車輛混行環(huán)境，單方向選取3.0 m+3.5 m的斷面形式，其中無人駕駛車道寬3 m；外側車道為混行車道，需滿足有人駕駛車輛、公交車輛的通行以及作為無人駕駛汽車的上下乘客港灣車道空間，為3.5 m。見圖3。

圖3 南京路斷面優(yōu)化方案

3.2 交叉口通行能力

主路與支路相交時，交叉口的實際最大通行能力

式中：Cm為主路最大通行能力；Cn為支路最大通行能力；Kt為系統(tǒng)損失率，取0.88；p為主路支路通車的時間分配比，取0.6[4]。

計算得到優(yōu)化前后南京路交叉口理論通行能力，見表7。

表7 優(yōu)化前后南京路交叉口理論通行能力

由表7 可知，通過斷面優(yōu)化可將交叉口的通行效率提升約24%。

3.3 路段延誤

城市道路路段行車延誤最重要的影響因素為行人平面過街方式所造成的交通流中斷，而行人過街產(chǎn)生的路段通行延誤時間與行人過街所需用時密切相關，在步速相同的情況下，主要由行人過街需穿越的機動車道寬度決定。

通過優(yōu)化道路斷面，機動車道總寬度將縮短至13.5 m，行人與自行車通過交叉口的距離大大縮短。當前南京路由北向南需穿越的機動車道路空間為28.5 m，平均耗時約30 s；13.5m 平均耗時約14 s，降低約53%[5]。

行人通行時間的縮短，一方面可減少機動車路段延誤，提高路段通行效率；另外一方面，也在很大程度上提高了行人的過街安全。

3.4 街道整體空間變化

在保持街道空間尺度不變的情況下，機動車通行路面尺度縮小，其他空間尺度可相應增大，尤其是行人通行與休閑空間。

3.4.1 讓渡空間設計

自行車專用車道作為自行車出行的基礎設施，對促進、提升自行車出行比例意義重大，尤其是在共享單車大潮的推動效應下，綠色慢行出行成為人們出行時尚之選。

現(xiàn)狀南京路的部分路段自行車專用車道是缺失的。無人駕駛汽車時代，得益于機動車路面縮窄，自行車專用車道將得到充分保障，而且相應的附屬設施也將會布置于街道空間之內，使得自行車出行更加有舒適、有滿足、有興趣、有尊嚴。

3.4.2 慢行空間的設計

無人駕駛汽車時代，機動車道數(shù)量與尺寸大幅減少，慢行空間大大增加，功能也更加多樣化，可以作為小型綠化場地，布置休閑設施，行人便利設施等[6]。

3.4.3 街道空間

街道空間尺度會逐漸由車的尺度向人的尺度轉變，南京路慢行空間包括活動空間、人行道、非機動車道、綠化帶，慢行空間與機動車空間的比例將為2.96∶1，遠遠高于現(xiàn)狀的0.87∶1。

4 設計方案初步評估

4.1 指標選擇

從交通運營狀態(tài)、資源環(huán)境影響、社會經(jīng)濟效益以及人的駕乘和出行感受4 個方面，選取9 個可以量化的評估指標構建城市道路空間綜合評估體系。見圖4。

圖4 評估指標體系

4.2 預測評估

以2050 年為基準年，選擇如下3 種交通環(huán)境進行仿真模擬，結果見表8。

1）方案一：城市道路機動車輛未發(fā)生太大改變，仍沿用現(xiàn)狀，使用有人駕駛的車輛出行。

2）方案二：無人駕駛車輛比例達到95%，但是城市道路保持現(xiàn)狀。

表8 各方案模擬運行結果

3）方案三：無人駕駛車輛比例達到95%，同時城市道路調整為適合無人駕駛車輛的斷面形式。

由表8 可知：在運行效率方面，方案二比較優(yōu)秀，道路飽和度最小，出行用時最低，方案三的交叉口運行效率最高；資源環(huán)境評估方面，方案二和方案三在能源利用和污染防治上更有優(yōu)勢，但方案三的空間占有率最小，更有利于用地資源的節(jié)約；經(jīng)濟評估方面，方案二投資成本和安全成本最小，較方案一、方案三有優(yōu)勢；在駕乘體驗上，方案一的駕乘期望值最低。初步判斷，方案二、方案三較方案一具有優(yōu)勢。

為更合理科學判斷3 個方案的優(yōu)劣，本文采用投影尋蹤原理[7]，利用Matlab 程序，運算500 次優(yōu)化得到最優(yōu)投影方向向量αx=（-0.341 3,-0.369 3,0.341 2,-0.286 7,-0.235 4,-0.465 2,-0.267 8,0.317 3,0.323 0），各評估指標權重及評估計算見表9。

表9 投影尋蹤法評估方案的計算

由表9可知，方案評分從優(yōu)到劣依次為方案三、方案二、方案一。這一排列順序與可預期的實施效果相符合。

5 結論與建議

1）相同道路條件下，無人駕駛車輛可顯著縮短車頭間距，減小車道寬度，無人駕駛車輛的道路通行能力是有人駕駛車輛的2.17倍。

2）通過實例分析研究，在充分滿足機動車通行需求的前提下，無人駕駛將減少55%的機動車通行空間，增加2.5 倍的行人空間，人行空間（25 m）大于車行空間（13.5 m），城市活動空間顯著增加。

3）基于交通仿真模擬和投影尋蹤原理的城市交通空間評估體系表明，無人駕駛技術及其斷面設計，相較現(xiàn)階段的有人駕駛和斷面設計具有顯著優(yōu)勢，可改變目前以車為主的道路模式轉為以人為本的城市交通空間，實現(xiàn)交通效率與通行體驗的雙贏。

4）初步研究結果表明，優(yōu)化調整的城市交通空間可以更高效地適應未來無人駕駛車輛規(guī)?；瘧玫男滦徒煌ㄌ卣鳎M早研究與無人駕駛相適應的城市交通空間體系，是引導城市可持續(xù)發(fā)展的重要基礎與前提。

基于本文的探索，可開展更加深入、廣泛的交通空間優(yōu)化可行方案研究，選擇示范區(qū)進行應用，形成一套可復制、可推廣的基于無人駕駛環(huán)境的城市道路空間調整體系標準，為國內更多城市提供參考。