劉孟歆，秦華，岳晨，阿格江·胡思曼

右轉車輛與過街行人交互過程的影響因素研究

劉孟歆1,2，秦華1，岳晨1，阿格江·胡思曼1

（1.北京建筑大學 機電與車輛工程學院，北京 102616；2.中國家用電器研究院，北京 100037）

探究在城市交通路口影響右轉車輛與過街行人交互過程的因素。采用實地視頻拍攝的方法，分析統(tǒng)計右轉車輛與過街行人在交互過程中的行為方式。分別檢驗性別、年齡、同行人數及紅綠燈狀態(tài)4個指標是否對二者交互過程有顯著性影響。性別對右轉車輛與過街行人的交互過程無顯著影響；年齡、同行人數及紅綠燈狀態(tài)對右轉車輛與過街行人的交互過程有顯著影響。由于老年人生理退化導致步行速度降低，可以通過設置文字或圖片標識來提示右轉車輛停車禮讓，以緩解老年群體等待時間過久的問題；或根據路口交通流量及行人不同同行人數，動態(tài)規(guī)劃過街行人與右轉車輛通行順序。此外，可以根據行人流量動態(tài)規(guī)劃右轉車輛方的交通燈狀態(tài)及時間。本研究結果對改善交通路口交通運行狀況、使右轉車輛與過街行人在交通路口有序通行有重要的理論意義和實用價值，同時可為無人駕駛右轉車輛與行人交互提供重要參考。

人車交互；右轉車輛；過街行人

城市交通路口容易產生交通沖突[1]，從而導致交通路口通行效率下降，甚至造成人員傷害和經濟損失。據統(tǒng)計，中國城市的交通事故大約30%發(fā)生在交叉口[2]。過街行人是交通參與者中最不易管理的因素之一，同時也是交通系統(tǒng)中的弱勢群體[3]；而右轉車輛在大部分城市交通路口不受信號燈限制，其交通行為有一定的不確定性。在不同時段和狀況下，不同行人個體、右轉車輛之間會呈現(xiàn)多種交通行為方式，二者的交互會影響交通路口運行的暢通性。因此，研究影響城市交通路口右轉車輛與過街行人交互過程的因素對緩解交通路口右轉車輛與過街行人的交通沖突、提高交通路口有序通行的效率有重要的理論意義和實用價值。

行人過街的過程會受個體因素和交通信號燈的影響，個體因素主要包括行人的年齡、性別、同行人數等。Benihoft等[4]通過分析中年人和老年人的過街行為，得到老年人在道路交叉口的人行橫道位置過街時更加謹慎的結果。Knoblauch等[5]研究了過街行人的自身因素（如年齡、性別、是否結伴等）及環(huán)境因素對過街行人步速和啟動時間的影響。鄭艷等[6]從過街速度、啟動時間、交通特征、違章行為等方面對信號交叉口的行人交通特性進行了研究，結果表明，行人的性別、年齡、行人數量、出行目的等因素對行人過街速度有顯著影響。潘漢中等[7]發(fā)現(xiàn)，行人違章過街的主要原因是存在僥幸心理和從眾心理、安全意識和法律知識淡薄，以及信號交叉口設施存在缺陷導致缺少外在約束力。過街行人違章行為受從眾心理影響的相關研究表明，當同行人數為3人時，行人的違章數量最多，當同行人數大于7人以上時，行人違章的數量開始急劇減少[8-9]。

由于在大多數交通路口，機動車輛在右轉過程中不受交通信號燈的約束，過街行人的行為會導致車輛駕駛員執(zhí)行不同的駕駛決策，例如選擇減速讓行或搶道先行，甚至出現(xiàn)鳴笛催促現(xiàn)象。研究發(fā)現(xiàn)，右轉車輛與過街行人交互時的讓行意愿較低，只有27.98%的駕駛員想要讓行[3]。李玲等[10]在研究右轉車輛與過街行人的交通沖突原因及危險度時發(fā)現(xiàn)，人行橫道上的過街行人數量會影響右轉車輛駕駛員的駕駛決策。當過街行人數量較少時，右轉車輛容易出現(xiàn)搶行行為，逼迫過街行人避讓車輛，其搶行概率與過街行人人數呈負相關。周勇等[11]在對行人、非機動車與右轉車輛的沖突研究中發(fā)現(xiàn)，右轉車輛與行人及非機動車在交叉口發(fā)生沖突時，超過半數的駕駛員會搶行，少數駕駛員會選擇讓行后再右轉，極少數的駕駛員會選擇強行轉彎并鳴笛。

目前，中國學者對過街行人與右轉車輛交互過程的研究多集中于通過建立數據庫、延誤模型等方法對二者的沖突原因和解決方法進行研究。蘇岳龍等[12]通過提取沖突數據，對比分析了發(fā)生交互行為前后車輛的行駛速度及行人過街時間的變化等，在建立機非沖突速度–距離模型的基礎上，又建立了右轉車輛和行人與非機動車輛的沖突數據庫，然后以此為基礎建立了右轉車輛距離機非沖突點不同位置時對應不同速度的統(tǒng)計模型。李玲[13]通過現(xiàn)場調查右轉車輛與過街行人發(fā)生交通沖突的情況，分析了右轉車輛搶行的概率，建立了右轉車輛的交通延誤模型，優(yōu)化了行人穿越右轉專用車道的交通安全心理距離，研究了交通沖突區(qū)域的位置和交通沖突區(qū)域內行人數量對行人安全的影響。李啟榮[14]通過分析信控交叉口右轉車流運行特征，研究了右轉車流延誤對交通的影響，并采用對綠燈和紅燈信號時間內的右轉分別進行研究的思路，提出了計算信控交叉口右轉車流延誤的3種模型。

現(xiàn)有研究為過街行人與右轉車輛的交互行為建立了基本框架和理論概念，然而這些研究大多是單一研究過街行人或右轉車輛的行為特性及其影響因素，對于二者交互的研究也只是對沖突產生或安全問題的影響分析，缺少對過街行人與右轉車輛交互過程中二者具體行為及影響二者交互的因素的研究。因此，本文對右轉車輛與過街行人交互過程中的具體行為及影響因素進行深入的調查研究，為緩解交通路口右轉車輛與過街行人的沖突提供參考。

1 研究方法

1.1 實地調研

為研究城市交通路口車輛右轉、行人過街時二者交互過程的影響因素，選取具有右轉專用道和非機動車交通信號燈的兩個典型路口，一個位于北京市大興區(qū)的興業(yè)大街與棗園路交匯的十字路口，交通流量相對較??；另一個位于北京市海淀區(qū)的荷清路與成府路交匯的十字路口，交通流量相對較大。為了保證在全面記錄過街行人與右轉車輛交互的同時可以清晰觀測到右轉車輛狀態(tài)和非機動車信號燈，研究人員在不影響過街行人過馬路的前提下選擇人行橫道一側的高臺處，選取合適的角度和高度，用帶有三腳架的攝像機自南向北拍攝右轉車輛與過街行人發(fā)生交互時過街行人眼部、手部、腿部的動作以及右轉車輛車速變化的方式，路口拍攝位置和方向如圖1、圖2所示。拍攝選取在行人、機動車流量較大的時候進行，2019年5月8日9:00–13:00在棗園路交叉口進行視頻拍攝，2019年5月10日9:00–13:00在成府路交叉口進行視頻拍攝。研究人員共3人輪流進行視頻拍攝。

1.2 數據采集

由于右轉車輛與過街行人交互的過程中，過街行人會受個體因素及交通信號燈的影響，右轉車輛會受行人過街行為的影響，因此，對行人的年齡、性別、同行人數及紅綠燈狀態(tài)4個指標進行分類：1）性別分為男性和女性。2）由于未成年人易出現(xiàn)突然沖出的搶行現(xiàn)象，老年人通常采取保守的過街策略，二者與成年人的過街策略不同，因此將過街行人年齡分為3段：未成年人、成年人和老年人。3）同行人數是記錄行人在過街時是否結伴而行，或者有無同行過街的行人。同行人數的多少會導致過街行人從眾心理的產生，從而影響過街行人穿越交叉口的行為決策，導致違章現(xiàn)象的產生。因此，根據以往由于同行人數不同導致行人過街時違章的研究，將同行人數分為3種類型，分別是3人以下、4～7人及8人以上。4）紅綠燈狀態(tài)為紅燈和綠燈兩種狀態(tài)。

圖1 興業(yè)大街與棗園路交叉口

圖2 荷清路與成府路交叉口

通過對兩個交通路口實地拍攝的視頻進行整理，統(tǒng)計右轉車輛與過街行人交互時二者各自的行為方式和數量，圖3以過街行人目光注視來車減速并止步站立和未注視來車不減速為例，圖4以右轉車輛減速或停車讓行和不停止加速前行為例。以過街行人眼部、手部、腿部的動作表示人的9種行為方式，以右轉車輛車速變化的方式表示車的5種行為方式，如表1所示。

圖3 過街行人行為示例圖

圖4 右轉車輛行為示例圖

表1 過街行人和右轉車輛的行為方式

Tab.1 Behavior patterns of pedestrians crossing the street and right-turning vehicles

2 結果與分析

研究者通過統(tǒng)計右轉車輛與過街行人發(fā)生交互時，不同因素（性別、年齡、同行人數及紅綠燈狀態(tài)）下過街行人、右轉車輛各自不同的行為方式和數量，探究不同因素下二者各自的行為方式是否具有顯著差異性，進而確定影響右轉車輛與過街行人交互過程的因素。由于是對分類變量進行顯著性檢驗，故將統(tǒng)計得到的數據轉化為比率后使用卡方檢驗的方法進行分析，若得到結果為過街行人、右轉車輛各自的行為方式在某一因素下均具有顯著性差異，即認為該因素影響右轉車輛與過街行人的交互過程。

2.1 基本統(tǒng)計量

本研究通過對視頻進行提取、整理，共采集到1 020個有效數據，其中棗園路口308個，成府路口712個。

2.1.1 不同因素下過街行人的行為統(tǒng)計

在兩個路口右轉車輛與過街行人發(fā)生交互時，對不同性別、年齡、同行人數及紅綠燈狀態(tài)下過街行人不同的行為方式和數量進行統(tǒng)計，如表2所示。

表2 不同因素下過街行人的行為統(tǒng)計

Tab.2 Behavior statistics of pedestrians crossing the street under different factors

不同性別下，過街行人的行為統(tǒng)計顯示，在交通量相對較小的棗園路口，無論男性還是女性，行人選擇最多的行為都是目光注視來車不減速，數量分別為48個（32.0%）和57個（36.1%）。在交通量相對較大的成府路口，無論男性還是女性，行人選擇最多的行為都是目光注視并減速，數量分別為115個（28.4%）和91個（29.6%）。這兩個路口出現(xiàn)的不同結果可能是交通量不同導致的，在交通量較大的成府路口，通過注視車輛可以知道車輛的行進方向、速度等，可以更好地做出行為決策。

不同年齡下，過街行人的行為統(tǒng)計結果顯示，在交通量相對較小的棗園路口，未成年人、成年人和老年人選擇最多的行為都是目光注視來車不減速，數量分別為25個（29.1%）、57個（38.5%）和23個（31.1%），這可能是由于交通量較小導致車流間隙較大，從而使行人對自身過街能力有一定的自信。在交通量相對較大的成府路口，未成年人、成年人選擇最多的行為是目光注視來車不減速，數量分別為52個（38.5%）、136個（30.0%），老年人選擇最多的行為是目光注視來車并減速，數量為30個（24.4%），這可能是由于老年人行動緩慢，需要觀察車輛與自身的距離，從而判斷是否有充足的時間穿行過街。

不同同行人數下，過街行人的行為統(tǒng)計結果顯示，在交通量相對較小的棗園路口，同行人數在3人以下時，行人選擇最多的行為是目光注視來車并減速，數量為19個（18.8%）；同行人數在4～7人和8人以上時，行人選擇最多的行為是目光注視來車不減速，數量分別為57個（45.6%）和35個（42.7%）。說明同行人數在3人以下時，行人更愿意選擇目光注視來車并減速的行為；同行人數在4人以上時，行人更愿意采取目光注視來車不減速的行為，這可能是與過街行人具有從眾心理有關。在交通量相對較大的成府路口，同行人數在3人以下、4～7人和8人以上時，行人選擇最多的行為都是目光注視來車并減速，數量分別為79個（33.5%）、88個（25.5%）和39個（29.8%），這可能是由于交通量較大，過街行人需要多次觀察右轉車輛動態(tài)，以尋找合適的過街時機。

不同紅綠燈狀態(tài)下，過街行人的行為統(tǒng)計結果顯示，在交通量相對較小的棗園路口，綠燈或紅燈狀態(tài)下，行人選擇最多的行為都是目光注視來車不減速，數量分別為77個（39.3%）和28個（25.0%）。在交通量相對較大的成府路口，綠燈或紅燈狀態(tài)下，行人選擇最多的行為都是目光注視來車并減速，數量分別為123個（29.3%）和83個（27.5%）。導致此結果的原因可能與兩個路口交通量大小有關。

2.1.2 不同因素下右轉車輛的行為統(tǒng)計

在兩個路口右轉車輛與過街行人發(fā)生交互時，對不同性別、年齡、同行人數及紅綠燈狀態(tài)下過右轉車輛不同的行為方式和數量進行統(tǒng)計，如表3所示。

表3 不同因素下右轉車輛的行為統(tǒng)計

Tab.3 Behavior statistics of right-turning vehicles under different factors

不同性別下，右轉車輛的行為統(tǒng)計結果顯示，在交通量相對較小的棗園路口，無論過街行人為男性還是女性，右轉車輛選擇最多的行為都是減速或停車讓行，數量分別為84個（56.0%）和74個（46.8%）。在交通量相對較大的成府路口，無論過街行人為男性還是女性，右轉車輛選擇最多的行為都是不停止緩速前行，數量分別為214個（52.8%）和162個（52.8%）。這可能是由于成府路口交通流量較大，機動車輛一旦停車讓行，等待時間將會很久。

不同年齡下，右轉車輛的行為統(tǒng)計結果顯示，在交通量相對較小的棗園路口，過街行人為未成年人時，右轉車輛選擇最多的行為是減速或停車讓行，數量為62個（58.3%）；過街行人為成年人時，右轉車輛選擇最多的行為是不停止緩速前行，數量為41個（43.6%）；過街行人為老年人時，右轉車輛選擇最多的行為是減速或停車讓行，數量為65個（61.3%），這可能是由于未成年人或老年人交通法律意識淡薄，發(fā)生交通事故的概率較高，因此機動車輛選擇減速或停車讓行。在交通量相對較大的成府路口，過街行人為未成年人、成年人和老年人時，右轉車輛選擇最多的行為都是不停止緩速前行，數量分別為48個（63.2%）、252個（50.8%）和76個（54.3%）。這或許是由于機動車輛駕駛員認為緩速前行可以在行人強行穿越過街時有足夠的時間采取制動措施。

不同同行人數下，右轉車輛的行為統(tǒng)計結果顯示，在交通量相對較小的棗園路口，過街行人的同行人數在3人以下時，右轉車輛選擇最多的行為是不停止緩速前行，數量為65個（41.9%）；過街行人的同行人數為4～7人和8人以上時，右轉車輛選擇最多的行為是減速或停車讓行，數量分別為65個（63.7%）和35個（68.6%）。在交通量相對較大的成府路口，在過街行人同行人數為3人以下、4～7人和8人以上時，右轉車輛更多地選擇不停止緩速前行，數量分別為155個（48.4%）、141個（54.2%）和80個（60.6%）。兩個路口出現(xiàn)不同結果的原因可能是由于交通量大時，右轉車輛若不選擇跟隨前車行進，可能出現(xiàn)停車等待時間過久的現(xiàn)象。

不同紅綠燈狀態(tài)下，右轉車輛的行為統(tǒng)計結果顯示，在交通量相對較小的棗園路口，無論紅綠燈狀態(tài)為紅燈還是綠燈，右轉車輛選擇更多的都是減速或停車讓行，數量分別為99個（50.0%）和59個（52.2%）。在交通量相對較大的成府路口，無論紅綠燈狀態(tài)為紅燈還是綠燈，右轉車輛選擇更多的也都是減速或停車讓行，數量分別為214個（48.3%）和162個（60.2%）。兩路口研究結果相似，這可能與駕駛員性格謹慎或駕駛習慣有關。

2.2 卡方檢驗

本研究中數據的錄入與分析均采用軟件SPSS20.0中的交叉表對數據進行卡方檢驗，以判斷在性別、年齡、同行人數及紅綠燈狀態(tài)4種指標下，過街行人和右轉車輛的行為是否具有顯著的差異性，從而確定影響右轉車輛與過街行人交互過程的因素?？ǚ綑z驗的結果如表4所示。

表4 卡方檢驗

Tab.4 Chi square test

不同性別下，過街行人行為的卡方檢驗結果顯示，棗園路=0.553>0.05，成府路=0.894>0.05，說明在右轉車輛、行人過街二者交互過程中，過街行人的行為在性別上不存在顯著的差異性；從不同性別下右轉車輛行為的卡方檢驗結果中得出，棗園路=0.222>0.05，成府路=0.352>0.05，說明在兩個路口右轉車輛、行人過街二者交互的過程中，右轉車輛的行為在不同性別中不存在顯著的差異性。因此可以認為，性別不會影響右轉車輛、行人過街二者的交互過程。

不同年齡下，過街行人行為的卡方檢驗結果顯示，棗園路=0.011<0.05，成府路=0.013<0.05，說明在右轉車輛、行人過街二者交互的過程中，過街行人的行為在年齡上存在顯著的差異性。從不同性別下右轉車輛行為的卡方檢驗結果中得出，棗園路=0.000<0.05，成府路=0.022<0.05，其中棗園路的值數值過小，并非等于零。說明在兩個路口右轉車輛、行人過街二者交互的過程中，右轉車輛的行為在不同年齡中存在顯著的差異性。因此可以認為，年齡會影響右轉車輛、行人過街二者的交互過程。

不同同行人數下，過街行人行為的卡方檢驗結果顯示，棗園路=0.000<0.05，成府路=0.029<0.05，其中棗園路的值數值過小，并非等于零。說明在兩個路口右轉車輛、行人過街二者交互的過程中，過街行人的行為在不同同行人數下存在顯著的差異性，即行人會根據不同的同行人數采取不同的行為方式。從不同同行人數下右轉車輛行為的卡方檢驗結果中得出，棗園路=0.000<0.05，成府路=0.048<0.05，其中棗園路的值數值過小，并非等于零。說明在兩個路口右轉車輛、行人過街二者交互的過程中，右轉車輛的行為在不同同行人數下存在顯著的差異性。因此可以認為，同行人數會影響右轉車輛、行人過街二者的交互過程。

不同紅綠燈狀態(tài)下，過街行人行為的卡方檢驗結果顯示，棗園路=0.035<0.05，成府路=0.002<0.05，說明在兩個路口右轉車輛、行人過街二者交互的過程中，過街行人的行為在不同紅綠燈狀態(tài)下存在顯著的差異性，即行人會根據不同的紅綠燈狀態(tài)采取不同的行為方式。從不同紅綠燈狀態(tài)下右轉車輛行為的卡方檢驗結果中得出，棗園路=0.019<0.05，成府路=0.011< 0.05，說明在兩個路口右轉車輛、行人過街二者交互的過程中，車輛的行為在不同紅綠燈狀態(tài)下存在顯著的差異。因此可以認為，紅綠燈狀態(tài)會影響右轉車輛、行人過街二者的交互過程。

3 討論

不同性別、年齡、同行人數和紅綠燈狀態(tài)下，通過對右轉車輛的行為統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，選擇不停止緩速前行和減速或停車讓行的車輛相對較多。這與張曉瑋[15]對右轉車輛行為的研究結果一致，無論行人信號燈為綠燈時是否有行人過街，車輛在右轉過程中都會因為復雜的交通情況及道路線形產生的變化而減速。

不同年齡下，過街行人的行為統(tǒng)計結果顯示，在交通量相對較大的成府路口，未成年人、成年人選擇最多的行為是目光注視來車不減速，老年人選擇最多的行為是目光注視來車并減速。這是因為老年人的身體機能較差，行動相對較慢，在過街時通常會選擇安全的方式[16]。而由于棗園路口交通量相對較小，過街行人不存在穿越時間上的緊迫感，因此無論哪個年齡段大多都選擇目光注視來車不減速。右轉車輛的行為統(tǒng)計結果顯示，在交通量相對較小的棗園路口，過街行人為未成年人時，右轉車輛選擇最多的行為是減速或停車讓行；過街行人為成年人時，右轉車輛選擇最多的行為是不停止緩速前行；過街行人為老年人時，右轉車輛選擇最多的行為是減速或停車讓行。未成年人的步速隨機性較大，老年人步速較慢，因此駕駛員往往會出現(xiàn)減速或避讓行為[4]。而在交通量較大的成府路口，無論是哪個年齡段的過街行人，右轉車輛選擇最多的行為都是不停止緩速前行，以達到跟隨前車通過路口的目的。因此，對于交通流量較大的路口而言，過街行人和右轉車輛的沖突會相對較多，老年群體由于生理機能的下降導致產生更為謹慎的心理，從而存在路口等待過久的現(xiàn)象。未來可以通過在交通路口設置面部或特征捕捉攝像頭識別老年群體，設置文字或圖片標識來提示右轉車輛停車禮讓，以提升老年人通行效率。

不同同行人數下，過街行人的行為統(tǒng)計結果顯示，在交通量相對較小的棗園路口，同行人數在3人以下時，行人更愿意選擇目光注視來車并減速的行為；同行人數在4人以上時，行人更愿意采取目光注視來車不減速的行為，這與群體心理或從眾心理有很大關系。當過街人數較多時，一旦人群中出現(xiàn)率先搶行者，其他行人往往會選擇跟從。在交通量相對較大的成府路口，無論同行人數多少時，行人選擇最多的行為都是目光注視來車并減速，這與車流量過大時，行人本著安全原則，大多會采取避讓行為，尋找安全間隙，保持與右轉機動車之間的安全空間有關[17]。右轉車輛的行為統(tǒng)計結果顯示，在交通量相對較小的棗園路口，同行人數為3人以下時，右轉車輛更多選擇不停止緩速前行；同行人數為4～7人時，選擇減速或車停讓行的車輛占大多數。當過街行人數量較多時，會得到駕駛員的重視；相反，過街行人數量較少時，駕駛員往往認為自身占據優(yōu)勢，易出現(xiàn)搶行行為，逼迫過街行人避讓車輛[8]。在交通量相對較大的成府路口，無論過街行人同行人數多少，右轉車輛更多選擇不停止緩速前行。司機給過街行人讓路的次數更多的是集體行為，而不是個人行為[18]，由于交通量大，駕駛員在此路口更多是選擇集體不讓行行為。因此，對于交通流量較大的路口而言，過街行人和右轉車輛的沖突相對較多，過街行人數量龐大會導致右轉車輛一旦停下就要等待很長時間。因此，未來可以根據路口不同的交通流量，對行人同行人數進行分組，利用監(jiān)測系統(tǒng)判定先行一方。例如，當交通流量較小時，若行人同行人數小于4人，則讓右轉車輛先行，反之則讓行人先行，以此提高交通路口整體的通行效率。

不同紅綠燈狀態(tài)下，卡方檢驗的結果表明，紅綠燈狀態(tài)會影響過街行人與右轉車輛的交互過程。這與已有研究中的結果相似，紅燈期間右轉車速度變化較為平緩，綠燈期間右轉車輛速度有明顯變化[19]。究其原因，過街行人會在某些情況下與右轉車輛進行“搶綠燈”行為[3]，以達到在綠燈時穿越過街的目的。因此，有必要對二者的通行順序及時間進行合理的動態(tài)規(guī)劃，例如，當交通燈為紅燈時，若行人流量過大，則可以將右轉車輛方的交通燈變?yōu)榧t燈，或適當延長行人綠燈通行時間，在降低沖突數量的同時緩解了交叉口通行壓力，并且降低了雙方的時間成本。

此外，由于我國無人駕駛技術逐漸成熟，無人駕駛車輛在交通路口右轉時也會與過街行人進行交互，但本著安全原則會停車讓行。如果行人具備優(yōu)先通行心理，可能會導致無人駕駛車輛在交通路口停車時間過長，從而造成交通擁堵。因此，本研究對過街行人的行為研究可以為今后無人駕駛右轉車輛識別過街行人過街特征并采取不同決策提供重要參考。

4 結論

本研究通過細化右轉車輛與過街行人在交互過程中的行為方式，得到了影響城市交通路口右轉車輛與過街行人交互過程的因素，結果表明：性別對右轉車輛與過街行人交互無顯著影響；年齡、同行人數及紅綠燈狀態(tài)對右轉車輛與過街行人交互有顯著影響。

針對上述情況，提出以下建議：1）設置文字或圖片標識來提示右轉車輛停車禮讓老年群體。2）根據路口交通流量及行人不同同行人數，對過街行人和右轉車輛的通行順序進行動態(tài)規(guī)劃。3）根據行人流量，對右轉車輛方的交通燈狀態(tài)及時間進行動態(tài)規(guī)劃。

通過研究過街行人與右轉車輛的交互方式，為提升二者在交通路口的交互效率、緩解沖突提供參考，同時也為今后無人駕駛右轉車輛與過街行人的交互提供參考。

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Influencing Factors of Interaction Process between Right-Turning Vehicles and Pedestrians Crossing the Street

LIU Meng-xin1,2, QIN Hua1, YUE Chen1, AGEJIANG·Hu-si-man1

(1.School of Mechanical-electronic and Vehicle Engineering, Beijing University of Civil Engineering and Architecture, Beijing 102616, China; 2.China Household Electric Appliance Research Institute, Beijing 100037, China)

The work aims to explore the factors affecting the interaction process between right-turning vehicles and pedestrians crossing the street at urban traffic intersections. Field video shooting was adopted to analyze and count the behaviors of right-turning vehicles and pedestrians crossing the street in the interaction process, to test whether gender, age, number of peers and traffic light status had a significant impact on their interaction process. The results showed that gender had no significant effect on the interaction between right-turning vehicles and pedestrians crossing the street; age, number of peers and traffic light status had a significant impact on the interaction between right-turning vehicles and pedestrians crossing the street. As walking speed decreases due to physiological degeneration in the elderly, text or picture signs can be set up to prompt right-turning vehicles to stop for comity, so as to alleviate the problem of elderly people waiting too long; or the sequence of pedestrians crossing the street and right-turning vehicles can be dynamically planned according to the intersection traffic flow and different number of pedestrians. In addition, traffic light status and time for right-turning of vehicles can be dynamically planned according to pedestrian flow. The results of this study have important theoretical significance and practical value for improving the traffic operation at traffic intersections and the orderly passage of right-turning vehicles and pedestrians crossing the street at traffic intersections.At the same time, it can provide an important reference for the interaction between driverless right-turning vehicles and pedestrians crossing the street.

human-vehicle interaction; right-turning vehicle; pedestrians crossing the street

U461.91

A

1001-3563(2023)12-0118-08

10.19554/j.cnki.1001-3563.2023.12.012

2023–01–25

北京社會科學基金一般項目（19GLB029）

劉孟歆（1995—），女，碩士，主要研究方向為人因工程。

秦華（1971—），女，博士，教授，主要研究方向為人因工程。