王輝, 秦華,2*, 冉令華, 石熙普, 張然

(1.北京建筑大學機電與車輛工程學院, 北京 102616; 2.北京市建筑安全監(jiān)測工程技術(shù)研究中心, 北京 102600; 3.中國標準化研究院, 北京 100191)

據(jù)統(tǒng)計,由于機動車導致的交通事故數(shù)量在總事故數(shù)量中占較大一部分比重[1-2]。對于無交通信號路口,機非混行現(xiàn)象嚴重,行人隨意穿越過街,具有重大安全隱患[3]。非自動駕駛汽車與行人在交互時可以通過眼神、手勢等方法達成意圖統(tǒng)一,但當自動駕駛汽車進入城市交通當中,由于沒有駕駛員,因此無法與行人進行眼神或手勢的溝通,使得行人無法得知自動駕駛汽車的意圖,從而會造成交通事故。對于自動駕駛汽車來說,在無交通信號路口與行人如何交互將成為主要研究問題。

對于無交通信號路口的人行橫道,存在機動車駕駛員不避讓行人的情況,使得行人的過街環(huán)境比交叉口更加復雜和危險[4]。這樣的路段是機動車、非機動車和行人構(gòu)成的混合交通共享街道空間[5-6],行人可隨時根據(jù)街道車流量情況穿過街道。Sun等[7]研究了無交通信號路口行人過街的交通沖突問題,認為產(chǎn)生交通沖突的主要原因在于:一是行人對高速行進中的車輛速度估計不準確;二是行人不能準確預測車輛的停止距離。行人過街總是希望無需等待即可直接穿越到達街道另一側(cè),但大多數(shù)情況需要行人等待一段時間,等待時長超過行人主觀愿意接受的范圍行人會強行過街[8]。

目前對行人的過街行為研究是基于有信號燈的路口,從行人的角度看,在做出正確的過街決策前,首先要對交通場景形成正確的情境意識(situation awareness),即對車輛行為進行準確地感知、理解和預測[9]。Muley等[10]研究發(fā)現(xiàn),行人通過信號交叉口時,其過街速度受信號相位的影響,且隨人行橫道長度的增大而加快,行人出口速度則受到交叉口方向的影響較大。張學連等[11]通過視頻采集和圖像處理相結(jié)合的方法調(diào)查早晚高峰時段行人的過街行為和狀態(tài),結(jié)果表明,行人年齡、綠燈時段、人行橫道長度、次要任務(wù)、用地性質(zhì)和需求速度等對行人遵章過街速度均有影響。Aghabayk等[12]通過觀測有信號和無信號路口下552名行人的過街行為,將線性混合模型和廣義線性混合模型應(yīng)用于行人過馬路行為模型,研究結(jié)果顯示各種干擾因素在穿越有信號和無信號的路口時會危及行人的安全。

對于無交通信號燈路口行人與車輛交互的問題,Zhao等[13]基于接受間隙,對行人在無信號的人行橫道上的過街決策進行了建模,發(fā)現(xiàn)當穿越距離長且車輛體積小時,行人的接受間隙較大。Feliciani等[14]基于改進的無信號人行橫道接受間隙模型創(chuàng)建了人車交互(pedestrian-vehicle interaction, PVI)模型,該模型可以合理評估不同交通條件下較長時間的碰撞時間。Zhang[15]通過對加拿大碰撞數(shù)據(jù)統(tǒng)計發(fā)現(xiàn),約50%的行人死亡是發(fā)生在無信號交叉路口,相比有信號交通路口,行人的死亡率明顯增大。Zafri[16]通過實地觀測數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)在沒有信號控制條件下,行人過街速度明顯變快,且過街時候人數(shù)越少,過街速度越快。研究表明,在視負荷及受壓迫程度上,透過掃視及眨眼的數(shù)據(jù),表明無信號控制條件下視負荷大,易受到壓迫[17]。信號控制能減少一定的視負荷,緩解行人過街緊張狀態(tài)。董潔霜等[18]基于Logit模型和非完全信息靜態(tài)博弈論建立了考慮多種影響因素的PVI模型,得到人行橫道處6種人車交互情形的概率,為更準確的估計行人影響下的交叉口通行能力提供了借鑒。

過往對于無交通信號路口人車交互的問題研究大多都是利用建立模型仿真,并與實際道路的情況進行對比后得到分析結(jié)果,對于行人的過街行為以及路口的類型沒有細分,研究表明,行人過街過程中從路邊向中間穿越和從中間向?qū)γ媛愤叴┰叫袨椴煌琜19-20]。鑒于此,從行人與車輛的交互為出發(fā)點,將行人的過街過程分為穿越前、中兩個階段進行分析。將行人的過街行為細分為穿越之前的等待行為、穿越中的肢體行為、行人的來自方向和起始位置等。在此基礎(chǔ)上,對無信號交通路口進行劃分,包括有右轉(zhuǎn)車道的路口和無右轉(zhuǎn)車道的路口,對行人在兩種路口下與車輛的交互展開研究,為今后行人能夠更加安全地穿越過街提供數(shù)據(jù)支持。

1 研究方法

研究目標為探究行人在無交通信號路口與車輛交互的行為,基于北京市內(nèi)無交通信號路口的特點,選取有右轉(zhuǎn)車道和無右轉(zhuǎn)車道兩種路口,進行實地調(diào)查,將日均人流量大作為選擇條件并進行拍攝,采用拍攝視頻觀察法對行人在兩種路口下的過街行為進行記錄,由于行人過街過程中從路邊向中間穿越和從中間向?qū)γ媛愤叴┰叫袨椴煌?因此將行人的過街過程分為穿越前、中兩個階段進行分析,為了方便后續(xù)分析,將視頻中得到的所有變量重新編碼以便提取,包括行人個體屬性變量、行人穿越行為變量、車輛穿越行為變量和間隙數(shù)據(jù)。通過采用多因素方差分析法分析穿越階段和穿越路口對行人穿越時間的顯著性影響,后采用回歸分析和卡方檢驗分析行人穿越前行為對等待時間的影響,以及穿越中行為對穿越時間類型的影響。具體的技術(shù)路線圖如圖1所示。

圖1 技術(shù)路線圖Fig.1 Technical roadmap

1.1 實地調(diào)研

1.1.1 實地調(diào)研地點的選取條件

(1)雙向四車道。行人過街分為兩步,路邊緣到中央安全島,中央安全島到路邊。只觀測單向雙車道行人在同一安全島與路邊通過的過程。

(2)無左轉(zhuǎn)或掉頭車輛。本研究選取路段均為機動車只能直線通過路口的路段,這將最大限度減少轉(zhuǎn)彎車輛對交通流的阻斷,從而在一個相對暢通的交通流下進行觀測。

(3)交通流、行人流大。利于收集到足夠的樣本數(shù)據(jù)。

(4)無交通信號燈,無交警或協(xié)管員維護秩序。避免人為干擾行人的決策。

(5)共選用兩種路口來涵蓋大部分情況。一種是車輛完全直行,另一種是直行道有右轉(zhuǎn)路口,有右轉(zhuǎn)路口的情況下,有右轉(zhuǎn)傾向的車輛將影響行人過街的行為。

最終選取北京市東城區(qū)崇文門新世界1期與新世界2期中間路段、北京市朝陽區(qū)龍湖長楹天街西區(qū)與東區(qū)中間路段作為實地調(diào)研路口。二者路段皆為雙向四車道,前者為十字路口,具有右轉(zhuǎn)車道以及非機動車道,道路兩側(cè)的人流量以及道路中的車流量相對較大。后者為普通路段,沒有岔路口和右轉(zhuǎn)車道,道路兩側(cè)為商業(yè)繁華區(qū),人流量和車流量相對較大。實地調(diào)研時長為10 d,分別在路段架置攝影機記錄,選取時間均為工作日17:30—18:30的晚高峰時段,觀測當天天氣選擇為晴天、無風,有利于觀測行人的過街行為,如圖2、圖3所示。

圖2 崇文門實地圖片F(xiàn)ig.2 Field picture of Chongwenmen

圖3 長楹天街實地圖片F(xiàn)ig.3 Field picture of Changying Tianjie

1.1.2 觀測行人

對于行人的觀測,有效數(shù)據(jù)的要求為:行人的穿越方向與視頻拍攝的方向一致;行人獨立自主過馬路,若父母帶小孩,則小孩不作為有效樣本;行人到達路口時兩車道分別至少有一輛車正在通過或即將通過潛在沖突點。假如行人到達時兩車道均暢通完全可以直接通過,則該行人的過街行為不被記錄;行人穿越馬路時交通流處于運行狀態(tài),若出現(xiàn)大量行人正在過馬路兩車道車輛必須被迫停止讓行的情況,數(shù)據(jù)不被記錄;行人在劃定范圍內(nèi)過馬路,研究者將根據(jù)現(xiàn)場實際情況,以斑馬線所在位置為參考劃定范圍,超出該范圍,如從遠端斜穿馬路等嚴重違規(guī)行為將不被記錄;行人整個過街過程均被攝像機記錄,否則作為無效數(shù)據(jù)。

1.2 變量提取

行人過街選擇行為與個人屬性、固有和隨機過街條件相互作用機制有關(guān)[21]。除個人屬性之外,其他影響因素均有多個影響因子,為了方便后續(xù)的分析,將變量中的多個影響因子進行分類、重新編碼,得到新的變量定義。

1.2.1 行人個體屬性變量提取

行人個體屬性變量分別為性別(男、女)、年齡(青年、中年、老年)、交通方式(步行、自行車、電動車、其他)和特殊屬性(攜帶包裹、使用手機、送餐、帶小孩、無)。其中年齡可以從面容估計大致年齡,在不能看到面部時,可以從穿越者的衣著風格(偏成熟或偏青春),頭發(fā)顏色(花白程度),身體形態(tài)(佝僂、挺拔),職業(yè)(如70%外賣騎手低于 35歲)等綜合因素進行合理猜測。如遇到實在難以估計年齡的個體,事后可通過集體討論的方式進行估計。

1.2.2 行人穿越行為變量提取

行人穿越行為變量主要包括來自方向、起始位置、等待肢體動作、穿越前肢體動作、穿越中肢體動作、穿越路徑、穿越時間、穿越時間類型。穿越路徑可以根據(jù)起始位置和來自方向來劃分,特別的,因為穿越時間是一個數(shù)值型變量,為了后續(xù)分析,固將穿越時間分為三類:快速穿越(快)、中速穿越(中)、慢速穿越(慢),將數(shù)值型變量轉(zhuǎn)化為分組變量更利于比較其中的差異性,如表1所示。

表1 行人穿越行為定義Table 1 Definition of pedestrian crossing behavior

1.2.3 車輛穿越行為變量提取

車輛穿越行為變量分為:車輛類型、車輛通過行為、車輛所在車道、車輛右轉(zhuǎn)傾向、車輛是否接受行人過街意圖,其中車輛所在車道分為近行人車道2、遠側(cè)車道1,如表2所示。

表2 車輛穿越行為定義Table 2 definition of vehicle crossing behavior

1.2.4 間隙數(shù)據(jù)的處理

間隙數(shù)據(jù)主要包括:接受間隙主導車道、間隙類型、接受間隙和平均拒絕間隙,如表3所示。其中接受間隙主要有兩種類型,計算方法分別為:①間隙值=近/遠邊穿越后第一輛車到達沖突點時刻-行人近/遠邊啟動時刻,其中沖突點指的是行人的穿越路徑與車輛的行駛路徑相重合的那個點;②間隙值=穿越前倒數(shù)第一輛車到達沖突點時刻-穿越后第一輛車到達沖突點時刻。

表3 間隙數(shù)據(jù)類型定義Table 3 Definition of gap data type

拒絕間隙同樣有兩種類型,計算方法分別為:①間隙值=近/遠邊穿越前倒數(shù)第一輛車到達沖突點時刻-行人到達時刻/到達中央分隔線時刻;②間隙值=穿越前倒數(shù)第一輛車到達時刻-穿越前倒數(shù)第二輛車到達時刻。

2 結(jié)果與分析

通過將行人的穿越分為穿越前、中兩個階段,分析行人在兩個階段中分別在有右轉(zhuǎn)和無右轉(zhuǎn)路口下的行為差異。

2.1 描述性統(tǒng)計

通過對兩個路段的觀測和調(diào)查,獲取得到的有效樣本量共計553個。表4為穿越階段和穿越路口針對行人過街時間的描述性統(tǒng)計,通過描述性統(tǒng)計可以得知,不論當行人處于哪個穿越階段,有無右轉(zhuǎn)車道對其穿越時間基本上沒有影響,從數(shù)據(jù)可以看出,無右轉(zhuǎn)車道路口下行人的平均穿越時間為4.35 s,有右轉(zhuǎn)車道路口下行人的平均穿越時間為4.33 s,僅相差0.02 s。但當行人在同樣的路口下進行穿越時,行人在穿越前和穿越中的穿越時間相差很大,從數(shù)據(jù)可以看出,穿越前行人的平均穿越時間為3.64 s,穿越中行人的平均穿越時間為5.03 s,二者相差1.39 s。

表4 穿越時間描述性統(tǒng)計Table 4 Descriptive statistics of crossing time

2.2 方差分析

表5為主體間效應(yīng)的檢驗結(jié)果,可以看出,穿越階段對行人穿越時間的顯著性值小于0.05,說明呈現(xiàn)出顯著性。穿越路口對行人穿越時間的顯著性值大于0.05,說明穿越路口對于行人過街的時間不具有顯著性影響。穿越前的時間為到達等待位置的時刻與開始穿越的時刻之間的間隔時長,穿越中的時間為穿越開始至穿越結(jié)束的時長。

表5 多因素方差分析結(jié)果Table 5 Results of multivariate analysis of variance

由表6可知,對于穿越前的等待時間來說,有右轉(zhuǎn)車道路口下行人的等待時間受行人的拒絕車輛個數(shù)和來自方向影響,當行人在等待并且認為此時車輛與車輛之間的間隙不適合穿越時,行人會多次拒絕車輛,直到出現(xiàn)一個較長的間隙,行人才會選擇進行穿越,因此行人拒絕車輛的個數(shù)成為決定行人等待時間的主要影響因素。行人從直線方向來到等待位置時,其更容易第一時間捕捉到合適的間隙并進行穿越,因此相對從左、右側(cè)來的行人,其等待時間會更少,所以來自方向?qū)π腥说牡却龝r間有顯著性影響。無右轉(zhuǎn)車道路口下行人的等待時間受拒絕車輛個數(shù)和等待位置影響,在無右轉(zhuǎn)車道時,行人只需要考慮直線穿越,處于起始點前或起始點時,其只需要更短的時間進行穿越,相反處于起始點左右或者后面時,都會增加行人的等待時間,因此起始位置會對等待時間具有顯著性影響。今后自動駕駛汽車行駛到無交通信號路口時,可以通過識別行人的來自方向、起始位置和拒絕車輛個數(shù)來分別判斷有無右轉(zhuǎn)車道下行人的等待時間,從而做出相應(yīng)的速度調(diào)整。

表6 穿越前行為對等待時間的線性回歸結(jié)果Table 6 Linear regression results of pre crossing behavior to waiting time

對于穿越中的穿越時間來說,主要受兩方面影響:一方面是行人的間隙類型(即行人選擇立即穿越、等待合適間隙穿越、等待動態(tài)間隙穿越、無接收間隙);另一方面是行人的穿越時間類型(快、中、慢速進行穿越)。這兩方面決定行人在穿越中的穿越時間。如表7、表8所示,穿越人數(shù)和車輛1(最先與行人發(fā)生交互的車輛)的行為成為了主要影響因素,經(jīng)過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn),在有右轉(zhuǎn)車道的路口時,當穿越人數(shù)在1、2人時,行人均會以中速或快速進行穿越。穿越人數(shù)達到3人時,會出現(xiàn)一部分行人認為此時比較安全,因此選擇以慢速進行穿越。當穿越人數(shù)達到4人時,大部分行人都會選擇以中速進行穿越,當人數(shù)達到5人時,大部分行人會普遍認為車輛一定會做出讓行,因此以相對較慢的速度進行穿越。

表7 穿越中行為對行人間隙類型卡方檢驗結(jié)果Table 7 Chi square test results of crossing behavior on pedestrian gap type

表8 穿越中行為對行人穿越時間類型卡方檢驗結(jié)果Table 8 Chi square test results of crossing behavior on pedestrian crossing time type

由于行人在穿越中需要與第二車道上的車輛進行交互,因此其車輛的行為決定了行人的間隙類型。車輛的行為主要會使行人在立即穿越和等待合適間隙穿越之間發(fā)生變化,當車輛的行為由加速通過變?yōu)閯蛩?再到減速,最后變?yōu)橥＼?選擇立即穿越的行人會變得越來越多,選擇等待合適間隙穿越的人數(shù)會越來越少,不同的行為都會導致行人不同的間隙類型,從而形成不同的穿越時間。

在無右轉(zhuǎn)車道的路口時,當穿越人數(shù)在2人及以下時,大部分行人均會以中速或快速進行穿越,避免影響交通擁堵的情況下,相對降低了穿越時間。當人數(shù)達到3人時,一部分行人認為此時的人數(shù)會使得車輛實現(xiàn)讓行,一部分會認為還是不夠安全,因此行人會選擇以快速或者慢速進行穿越,選擇中速的人會變得很少,當達到4人及以上時,結(jié)果顯示行人均會以中速進行穿越。當?shù)诙嚨郎宪囕v的行為由加速通過變?yōu)閯蛩?再到減速,最后變?yōu)橥＼?選擇立即穿越的行人會變得越來越多,選擇等待合適間隙穿越的人數(shù)會越來越少,行人的穿越時間就會變得更短。因此可以得出穿越人數(shù)和車輛1的行為對穿越中的穿越時間具有顯著性影響。今后自動駕駛汽車行駛到無交通信號路口時,如若發(fā)現(xiàn)有行人在穿越馬路過程當中,可以通過識別此時的穿越人數(shù)以及車輛1的行為,從而判斷行人的穿越時長,按此時的速度行駛是否會發(fā)生交通事故,以便做出相應(yīng)的措施。

3 結(jié)論

從行人過街的兩個階段(穿越前、穿越中)以及兩個路口(有右轉(zhuǎn)車道路口、無右轉(zhuǎn)車道路口)進行分析,找出對行人穿越時與車輛交互的主要影響,對具有顯著性差異的因素進行討論與分析,得出如下結(jié)論。

(1)穿越階段。穿越前和穿越中之間的穿越時間存在顯著性差異,穿越前對等待時間具有影響的因素有行人拒絕車輛的個數(shù)、行人的來自方向和起始位置,穿越中對穿越時間具有影響的因素有穿越時的人數(shù)和車輛1的行為。

(2)穿越路口。有無右轉(zhuǎn)車道對于行人整體的穿越時間沒有顯著性的影響,但是影響穿越前等待時間的因素不同,在有右轉(zhuǎn)車道路口時,起到影響作用的因素有行人拒絕車輛的個數(shù)和行人的來自方向。在無右轉(zhuǎn)車道路口時,起到影響作用的因素為行人拒絕車輛的個數(shù)和行人的起始位置。

綜上,在行人穿越無交通信號的路口時與自動駕駛汽車交互的問題上,自動駕駛汽車可以通過識別不同階段不同路口下行人的行為特征,判斷其等待時間和穿越中時間的時長,從而做出相應(yīng)的速度調(diào)整或者通過外顯界面顯示相應(yīng)的信息,這樣可以有效的增強行人在無交通信號路口與自動駕駛汽車交互時的安全保障。今后可將自動駕駛汽車作為研究對象,研究其在無交通信號路口與行人的交互問題,從而為自動駕駛汽車所需要的交通數(shù)據(jù)流提供幫助。