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      山區(qū)城市道路匝道段縱向視錯(cuò)覺(jué)減速標(biāo)線(xiàn)影響研究

      2021-05-13 03:15:42尚婷白婧榮
      中外公路 2021年2期
      關(guān)鍵詞:標(biāo)線(xiàn)偏移量匝道

      尚婷, 白婧榮

      (1.重慶交通大學(xué) 交通運(yùn)輸學(xué)院, 重慶市 400074; 2.重慶交通大學(xué) 土木工程學(xué)院)

      1 前言

      山區(qū)道路由于受地形條件限制,在公路上多有急彎陡坡等特殊路段,在城市道路中交叉口多存在畸形交叉口,坡度較大,分合流情況復(fù)雜。在山區(qū)道路的視距不良路段,線(xiàn)形指標(biāo)通常較低,行車(chē)環(huán)境復(fù)雜。道路線(xiàn)形的復(fù)雜程度對(duì)車(chē)輛行車(chē)狀態(tài)具有十分重要的影響,當(dāng)行駛道路的線(xiàn)形不良時(shí),車(chē)輛行車(chē)狀態(tài)會(huì)頻繁發(fā)生變化,也會(huì)增加駕駛員行車(chē)的危險(xiǎn)性。駕駛員在彎道行駛時(shí)容易發(fā)生占道行為,造成追尾、刮擦等事故。

      2010年,Sunanda Dissanayake研究不同的平曲線(xiàn)及路面標(biāo)線(xiàn)會(huì)改變車(chē)輛行駛軌跡;2012年,Michelle L. Rusch等研究得到增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)線(xiàn)索,可以減少駕駛員反應(yīng)時(shí)間,增加危險(xiǎn)檢測(cè)的可能性;2014—2016年高振海等采用非侵入式眼動(dòng)儀從視覺(jué)搜索廣度、換道前預(yù)瞄距離、視線(xiàn)轉(zhuǎn)移概率等多角度分析車(chē)輛以不同的行駛速度變換車(chē)道時(shí)的駕駛員眼動(dòng)特征,豐富了換道輔助駕駛系統(tǒng)的理論依據(jù);冀秉魁建立了不同場(chǎng)景下的駕駛行為預(yù)測(cè)模型,使得駕駛行為預(yù)警系統(tǒng)更加實(shí)用化;田晶晶、李世武等分析出駕駛員視認(rèn)難度系數(shù)隨著隧道長(zhǎng)度的增加和環(huán)境復(fù)雜程度的增加而變難,其中眼動(dòng)指標(biāo)中注視點(diǎn)最為突出;2014年,吳立新研究了不同車(chē)型在不同的平曲線(xiàn)半徑下的車(chē)輛行駛軌跡偏移量;2014年康建設(shè)對(duì)山區(qū)旅游公路的車(chē)輛行駛軌跡變化特性進(jìn)行測(cè)量分析,并給出彎道行車(chē)的安全防治措施;2016年,胡愛(ài)秀利用仿真試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)魚(yú)刺形減速標(biāo)線(xiàn)的閃現(xiàn)率、可視性和刺激強(qiáng)度均大于邊緣率減速標(biāo)線(xiàn),適用于緩彎、緩坡路段和車(chē)流量小的交匯口;2016年,尚婷等通過(guò)實(shí)車(chē)試驗(yàn)采集數(shù)據(jù)分析了視錯(cuò)覺(jué)減速標(biāo)線(xiàn)橫向?qū)挾群徒嵌葘?duì)車(chē)速變化的影響;2018年,孫吉書(shū)等推導(dǎo)出高速公路凹形豎曲線(xiàn)段防眩板高度計(jì)算公式,系統(tǒng)分析了豎曲線(xiàn)半徑、前燈眩光照距等因素對(duì)凹形豎曲線(xiàn)段防眩板設(shè)置高度的影響特性。

      行車(chē)環(huán)境對(duì)駕駛安全有著重要影響,駕駛員通過(guò)車(chē)速儀表盤(pán)和車(chē)外參照物來(lái)判斷行車(chē)速度的快慢程度,并且在下雨、降雪、大霧等惡劣的天氣里行車(chē)時(shí),很難看清楚視野邊緣作為襯托車(chē)速移動(dòng)的景物,很容易把車(chē)速估計(jì)得較低。在匝道出口路段,由于交通標(biāo)志和標(biāo)線(xiàn)的設(shè)置影響著車(chē)流的穩(wěn)定性,如果匝道限速值與主線(xiàn)限速值相差較大或駛出匝道的設(shè)置長(zhǎng)度過(guò)短時(shí),很容易使想要駛出主線(xiàn)的駕駛員采取緊急制動(dòng)降低行車(chē)速度,更甚者導(dǎo)致后車(chē)駕駛員反應(yīng)時(shí)間太短而產(chǎn)生追尾事故。橫縱向視錯(cuò)覺(jué)減速標(biāo)線(xiàn)主要是通過(guò)設(shè)置不同間距、長(zhǎng)度和寬度的圖案,使行駛的車(chē)輛在橫跨車(chē)道時(shí)輪胎碾壓有明顯凹凸感覺(jué),并利用視覺(jué)錯(cuò)覺(jué)使駕駛員產(chǎn)生前方道路變窄的錯(cuò)覺(jué),從而達(dá)到主動(dòng)降低車(chē)速的目的。因此,在山區(qū)道路互通匝道處施劃縱向視錯(cuò)覺(jué)減速標(biāo)線(xiàn)可以通過(guò)駕駛員的視覺(jué)來(lái)傳遞減速信息。

      該文以重慶市鵝公巖大橋出口匝道進(jìn)行實(shí)車(chē)試驗(yàn),利用眼動(dòng)儀對(duì)駕駛?cè)艘曈X(jué)的精確追蹤,觀察駕駛?cè)嗽诮?jīng)過(guò)縱向視錯(cuò)覺(jué)減速標(biāo)線(xiàn)路段和一般路段時(shí)的眼動(dòng)特征,記錄車(chē)輛行駛數(shù)據(jù)及其駕駛員相關(guān)眼動(dòng)數(shù)據(jù);利用無(wú)人機(jī)對(duì)試驗(yàn)道路的交通流特性進(jìn)行采集,獲得交通流量、車(chē)型比例、車(chē)頭時(shí)距和試驗(yàn)車(chē)輛軌跡橫向偏移量等數(shù)據(jù),再對(duì)試驗(yàn)所得數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,得出駕駛?cè)俗⒁曅袨樘卣?、瞳孔變化?guī)律和車(chē)輛行駛軌跡特征。

      2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)采集

      2.1 試驗(yàn)道路選擇

      通過(guò)綜合考察后選取重慶市鵝公巖大橋的出口匝道作為實(shí)例進(jìn)行分析,選取布設(shè)縱向減速標(biāo)線(xiàn)的匝道段為試驗(yàn)路段,減速標(biāo)線(xiàn)布設(shè)長(zhǎng)度為120 m,布設(shè)位置為道路ZH點(diǎn)到HZ點(diǎn);對(duì)比路段為與之相鄰的內(nèi)側(cè)匝道,其中試驗(yàn)路段與對(duì)比路段的匝道設(shè)計(jì)參數(shù)一致,可以盡可能減小因道路設(shè)計(jì)因素帶來(lái)的試驗(yàn)誤差。對(duì)鵝公巖大橋試驗(yàn)匝道和對(duì)比匝道的縱向坡度、超高和地形圖進(jìn)行測(cè)量,此匝道為雙向兩車(chē)道,車(chē)道寬度4 m,道路寬度6 m,縱坡坡度5.204%,匝道轉(zhuǎn)彎半徑60 m,由于鵝公巖匝道為重慶南岸區(qū)通往九龍坡區(qū)的主要通道,在高峰時(shí)期車(chē)輛十分擁堵,此時(shí)減速標(biāo)線(xiàn)并不能發(fā)揮理想效果,因此,該文利用航拍視頻錄制自由流狀態(tài)下的交通流量視頻,在120 m長(zhǎng)度布設(shè)減速標(biāo)線(xiàn)試驗(yàn)路段,車(chē)型組成主要為小型客車(chē)和中型貨車(chē),對(duì)基本所需數(shù)據(jù)的計(jì)算得到至少需要35個(gè)試驗(yàn)樣本量,該文對(duì)測(cè)得的73輛小客車(chē)進(jìn)行分析,其區(qū)間速度平均值為30.99 km/h,對(duì)比路段200 m通過(guò)的44輛標(biāo)準(zhǔn)小客車(chē)的區(qū)間平均速度為33.86 km/h,根據(jù)超高計(jì)算公式,取μ=0.20代入公式計(jì)算,得到超高值為7.42%,計(jì)算得到其合成坡度為9.06%,滿(mǎn)足規(guī)范要求。匝道出口的車(chē)速限制可以保證車(chē)輛運(yùn)行速度的均勻性和交通流穩(wěn)定性,此匝道出口的減速路段設(shè)置縱向減速標(biāo)線(xiàn),可以提前提醒駕駛員在駛出匝道前進(jìn)行充分的減速,減小前后車(chē)輛之間的運(yùn)行速度差值,避免發(fā)生追尾事故。

      2.2 試驗(yàn)設(shè)備

      試驗(yàn)中主要用到4種儀器設(shè)備,分別為行車(chē)記錄儀、無(wú)人航拍機(jī)、眼動(dòng)儀和坡度計(jì)。行車(chē)記錄儀能夠記錄的數(shù)據(jù)相對(duì)來(lái)說(shuō)精度較高,且可以錄制行駛過(guò)程中所有的視頻狀態(tài),信息比較全面,可以為后期試驗(yàn)校對(duì)時(shí)間與路段位置的一致性,也可以確定行車(chē)地點(diǎn)和駕駛周邊的環(huán)境。精靈4pro無(wú)人機(jī)的感應(yīng)系統(tǒng)為視覺(jué)定位系統(tǒng)和前視障礙物感知系統(tǒng);支持APP控制。坡度計(jì)用于測(cè)量試驗(yàn)路段的坡度。Smart Eye型眼動(dòng)儀可以用于記錄試驗(yàn)過(guò)程中駕駛員的眼動(dòng)指標(biāo)的變化,以文本文檔和視頻形式保存,再通過(guò)配套分析軟件Begaze來(lái)分析注視和掃視行為數(shù)據(jù),簡(jiǎn)化試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析過(guò)程。

      3 交通特性分析

      3.1 區(qū)間速度

      速度描述統(tǒng)計(jì)量數(shù)據(jù)見(jiàn)表1。

      表1 速度分布描述統(tǒng)計(jì)量

      由表1可知:鵝公巖大橋試驗(yàn)匝道的速度樣本數(shù)為73個(gè),滿(mǎn)足樣本量的要求;對(duì)比試驗(yàn)路段和對(duì)比路段的P-P圖(圖1),驗(yàn)證真實(shí)數(shù)據(jù)和待檢驗(yàn)分布的累計(jì)概率,檢驗(yàn)其是否符合正態(tài)分布。

      表1表明:① 對(duì)比路段速度的標(biāo)準(zhǔn)差7.27 km/h大于試驗(yàn)路段速度的標(biāo)準(zhǔn)差5.94 km/h,即對(duì)比路段的速度分布較為離散,其大部分的數(shù)值和其平均值之間差異較大;② 對(duì)比路段速度的均值33.86 km/h大于試驗(yàn)路段速度的均值30.99 km/h,說(shuō)明在同樣的道路環(huán)境下,在匝道設(shè)置縱向減速標(biāo)線(xiàn)可以使區(qū)間速度的均值降低8.48%。對(duì)比路段與試驗(yàn)路段的V15相差不大,V85相差較大,試驗(yàn)路段的V85相對(duì)對(duì)比路段V85降低了14.99%。

      圖1 速度正態(tài)P-P圖和頻率分布圖

      3.2 車(chē)頭時(shí)距

      車(chē)頭時(shí)距描述統(tǒng)計(jì)量見(jiàn)表2。

      表2 車(chē)頭時(shí)距描述統(tǒng)計(jì)量

      試驗(yàn)路段有效樣本數(shù)為50,樣本均值為2.68 s,標(biāo)準(zhǔn)偏差為2.12 s,中值為2.00 s,對(duì)比路段的有效樣本數(shù)為36,樣本均值為3.14s,標(biāo)準(zhǔn)偏差為1.97 s,中值為3.00 s,對(duì)試驗(yàn)路段和對(duì)比路段的PP圖(圖2)驗(yàn)證真實(shí)數(shù)據(jù)和待檢驗(yàn)分布的累計(jì)概率,符合正態(tài)分布。研究表明:由于此試驗(yàn)路段為雙車(chē)道匝道,不同車(chē)道上的車(chē)輛之間影響較小,設(shè)置縱向減速標(biāo)線(xiàn)對(duì)此匝道路段的車(chē)頭時(shí)距無(wú)顯著影響。

      圖2 車(chē)頭時(shí)距正態(tài)P-P圖和頻率分布圖

      4 生理行為指標(biāo)分析

      4.1 注視區(qū)域劃分方法

      為了能夠使駕駛員識(shí)別到更多的信息獲取充足的道路環(huán)境狀態(tài)來(lái)保證安全行駛,駕駛員在行駛時(shí)需要關(guān)注道路上的各種目標(biāo)。然而,由于并不是所有的目標(biāo)都會(huì)影響到駕駛員的行車(chē)安全,因此,駕駛員往往會(huì)選擇性反復(fù)關(guān)注特定的幾個(gè)感興趣目標(biāo)。為了能夠更加充分地研究駕駛員的眼動(dòng)特性規(guī)律和視覺(jué)搜索模式,該文選取機(jī)械劃分法的原理結(jié)合眼動(dòng)設(shè)備采集的注視點(diǎn)數(shù)據(jù),利用逐一統(tǒng)計(jì)和k均值動(dòng)態(tài)聚類(lèi)的方法來(lái)分析駕駛員視覺(jué)特性。動(dòng)態(tài)聚類(lèi)法的具體過(guò)程如下:

      第一步:初始化。選擇對(duì)象集X,按照指定的聚類(lèi)類(lèi)別個(gè)數(shù)k,在X中按照需要的k作為初始聚類(lèi)中心,設(shè)置迭代中止條件,迭代時(shí)首先進(jìn)行相似度計(jì)算:

      (1)

      式中:cj為第j個(gè)聚類(lèi)中心,而d(xi,cj)是聚類(lèi)中心cj與樣本xi之間的距離。距離的計(jì)算采用閔可夫斯基公式:

      (2)

      第二步:進(jìn)行迭代。

      第三步:更新聚類(lèi)中心。

      第四步:重復(fù)上述第二和第三步。

      綜合分析,根據(jù)目前已有研究的駕駛員視野平面劃分方法,該文基于動(dòng)態(tài)聚類(lèi)算法,以駕駛員視覺(jué)視線(xiàn)點(diǎn)為基礎(chǔ),再根據(jù)道路線(xiàn)形、車(chē)輛結(jié)構(gòu)特性和駕駛員的駕駛特性,對(duì)駕駛員視野平面進(jìn)行了劃分。

      4.2 注視區(qū)域劃分和注視點(diǎn)分布規(guī)律研究

      通過(guò)注視區(qū)域劃分方法的方法,利用注視點(diǎn)逐一統(tǒng)計(jì)和視野平面劃分的方法,將眼動(dòng)儀統(tǒng)計(jì)到的注視點(diǎn)進(jìn)行聚類(lèi)分析,選取合適的聚類(lèi)個(gè)數(shù),結(jié)合駕駛員行車(chē)過(guò)程中的視覺(jué)特性,該文根據(jù)拉依達(dá)準(zhǔn)則法和標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值對(duì)眼動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除,通過(guò)SPSS軟件得到相應(yīng)駕駛員眼動(dòng)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差,得到剔除異常數(shù)據(jù)后的可分析眼動(dòng)數(shù)據(jù),根據(jù)駕駛員注視點(diǎn)分布規(guī)律和實(shí)驗(yàn)車(chē)輛環(huán)境特性,通過(guò)Origin軟件的k均值聚類(lèi),對(duì)處理后的眼動(dòng)數(shù)據(jù)選取6類(lèi)k均值聚類(lèi)對(duì)視線(xiàn)點(diǎn)坐標(biāo)(x,y)進(jìn)行了聚類(lèi)分析,聚類(lèi)結(jié)果見(jiàn)表3;根據(jù)聚類(lèi)結(jié)果畫(huà)出的不同駕駛員行駛在鵝公巖大橋的視線(xiàn)點(diǎn)坐標(biāo)(x1,y1)、(x2,y2)聚類(lèi)見(jiàn)圖3。

      表3 鵝公巖大橋匝道注視點(diǎn)聚類(lèi)中心

      圖3 鵝公巖大橋匝道縱向減速標(biāo)線(xiàn)注視點(diǎn)坐標(biāo)x-y密度圖

      通過(guò)分析最終聚類(lèi)結(jié)果發(fā)現(xiàn),駕駛員視線(xiàn)點(diǎn)在其視野范圍內(nèi)呈一定分布規(guī)律,因此,結(jié)合車(chē)輛結(jié)構(gòu)和道路線(xiàn)形,按照試驗(yàn)路段的不同駕駛員注視點(diǎn)匯總分析,將駕駛員前方視野平面劃分為左前方、右前方、左遠(yuǎn)前方、右遠(yuǎn)前方、近前方和遠(yuǎn)前方6個(gè)區(qū)域,其具體含義是:左前方(紫色框):駕駛員視線(xiàn)左側(cè)道路輪廓;右前方(橘色框):駕駛員視線(xiàn)右側(cè)道路輪廓;左遠(yuǎn)前方(綠色框):駕駛員視線(xiàn)左側(cè)上方道路環(huán)境;右遠(yuǎn)前方(藍(lán)色框):駕駛員視線(xiàn)右側(cè)上方道路環(huán)境;近前方(白色框):駕駛員視線(xiàn)注意點(diǎn);遠(yuǎn)前方(黃色框):駕駛員視線(xiàn)上空及遠(yuǎn)處道路環(huán)境。

      在不同的道路線(xiàn)形和環(huán)境下,駕駛員的視點(diǎn)分布主要是在道路左右兩側(cè)遠(yuǎn)近不同的道路輪廓及線(xiàn)形走向和道路前方遠(yuǎn)近不同的道路環(huán)境上,因該文的異常數(shù)據(jù)篩選的方法選取,將少量的視點(diǎn)因變更車(chē)道和超車(chē)而落在車(chē)輛的左右兩側(cè)后視鏡上的數(shù)據(jù)剔除了,且后視鏡處的視點(diǎn)對(duì)該文研究的減速標(biāo)線(xiàn)影響不大,所以對(duì)此不做分析。

      通過(guò)對(duì)各路段注視區(qū)域平面劃分的結(jié)果分析,可以看出該文研究的減速標(biāo)線(xiàn)主要落在近前方(白色框)區(qū)域。當(dāng)處于左轉(zhuǎn)道路時(shí),視點(diǎn)落在左側(cè)的頻率大于右側(cè),當(dāng)處于右轉(zhuǎn)道路時(shí),視點(diǎn)落在右側(cè)的頻率大于左側(cè),當(dāng)處于直線(xiàn)路段時(shí),視線(xiàn)點(diǎn)落在前方的頻率稍大一些。駕駛員在右轉(zhuǎn)彎時(shí)主要注意內(nèi)路邊緣,左轉(zhuǎn)時(shí)注意外路邊緣,駕駛員注視行為在曲線(xiàn)路段和平直路段上存在顯著差異,對(duì)駕駛員視點(diǎn)數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)算,得到駕駛員的視點(diǎn)在標(biāo)線(xiàn)所在區(qū)域的占比,即減速標(biāo)線(xiàn)所在區(qū)域的視點(diǎn)數(shù)除以總的視點(diǎn)數(shù)。人的眼動(dòng)行為可分為注視、掃視和眨眼3種,其中注視是表示關(guān)注目標(biāo)的行為。注視時(shí)間百分比是駕駛員產(chǎn)生的所有注視行為的時(shí)間與產(chǎn)生所有眼動(dòng)行為的總時(shí)間的比值,其反映了某一時(shí)間段內(nèi)駕駛員的注意力集中程度。鵝公巖大橋由于匝道線(xiàn)形復(fù)雜和周?chē)h(huán)境的單調(diào),在設(shè)置減速標(biāo)線(xiàn)的區(qū)域視點(diǎn)占比較多,為40.28%。

      5 軌跡指標(biāo)分析

      通過(guò)對(duì)試驗(yàn)中錄制的視頻進(jìn)行分析,該文主要針對(duì)小客車(chē)的行駛軌跡,按照30幀/s(圖4)的頻數(shù)劃分?jǐn)?shù)據(jù)采集斷面A-G,再結(jié)合數(shù)據(jù)采集斷面對(duì)車(chē)輛軌跡橫向偏移量D(t)(假設(shè)視頻中的車(chē)輛為一個(gè)質(zhì)點(diǎn),其橫向偏移量為質(zhì)點(diǎn)到車(chē)道邊緣線(xiàn)的距離)進(jìn)行標(biāo)定和數(shù)據(jù)采集,具體數(shù)據(jù)見(jiàn)表4、5。

      圖4 縱向減速標(biāo)線(xiàn)試驗(yàn)路段數(shù)據(jù)采集點(diǎn)

      表4 試驗(yàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果

      表5 鵝公巖大橋試驗(yàn)路段、對(duì)比路段小型車(chē)行駛軌跡偏移量頻率值

      對(duì)試驗(yàn)路段的軌跡橫向偏移量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,可以發(fā)現(xiàn)鵝公巖大橋設(shè)置減速標(biāo)線(xiàn)后的第85百分位值要小于未設(shè)置的對(duì)比路段,鵝公巖大橋試驗(yàn)路段均值小于對(duì)比路段均值,說(shuō)明設(shè)置橫向減速標(biāo)線(xiàn)使得山區(qū)城市道路匝道路段軌跡橫向偏移量的離散程度降低。

      對(duì)鵝公巖大橋試驗(yàn)路段和對(duì)比路段的軌跡橫向偏移量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,可以發(fā)現(xiàn):在試驗(yàn)路段7個(gè)不同斷面的軌跡偏移統(tǒng)計(jì)中,A、C、D、E、F和G斷面偏移量分布頻率最大值31.34%、38.24%、32.31%、38.60%、43.59%和36.00%均在(0.5 m,1 m]區(qū)間內(nèi),B斷面偏移量分布頻率最大值27.94%在(0,0.5 m]區(qū)間內(nèi),其次偏移量分布頻率值26.47%也在(0.5 m,1 m]區(qū)間內(nèi);說(shuō)明大部分車(chē)輛在設(shè)置減速標(biāo)線(xiàn)的路段行駛時(shí),其軌跡偏移量一般在0.5~1 m范圍內(nèi);未設(shè)置減速標(biāo)線(xiàn)的對(duì)比路段A斷面偏移量分布頻率最大值34.29%在(1 m,1.5 m]區(qū)間內(nèi),B、C、D和E斷面偏移量分布頻率最大值38.24%、34.29%、33.33%和42.86%均在(1.5 m,2 m]區(qū)間內(nèi),F(xiàn)斷面偏移量分布頻率最大值47.06%均在(2 m,2.5 m]區(qū)間內(nèi),G斷面偏移量分布頻率最大值44.44%均在(2.5 m,3 m]區(qū)間內(nèi),說(shuō)明在未設(shè)置減速標(biāo)線(xiàn)路段的大部分車(chē)輛在進(jìn)入鵝公巖匝道時(shí),其軌跡偏移量逐漸增大,由1~1.5 m區(qū)間逐步地穩(wěn)定過(guò)渡到1.5~2 m范圍,在駛離匝道時(shí),其軌跡偏移量較為離散,增大到2~3 m的范圍。因此,設(shè)置減速標(biāo)線(xiàn)可以縮小車(chē)輛在匝道行駛時(shí)的橫向偏移量,規(guī)范車(chē)輛行駛軌跡線(xiàn)路。

      6 結(jié)語(yǔ)

      采用統(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)試驗(yàn)路段和對(duì)比路段的試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,得到鵝公巖匝道路段的基本線(xiàn)形參數(shù),如超高、合成坡度值和道路寬度等,根據(jù)實(shí)地情況對(duì)試驗(yàn)段的交通流特性、駕駛員生理行為指標(biāo)和軌跡規(guī)律進(jìn)行分析,其中交通流特性主要包括一定時(shí)間內(nèi)通過(guò)試驗(yàn)段的交通流量、區(qū)間速度和不同車(chē)型的速度對(duì)比分析,駕駛員生理行為分析主要包括注視區(qū)域劃分、注視點(diǎn)分布變化規(guī)律,軌跡規(guī)律分析主要包括減速標(biāo)線(xiàn)對(duì)軌跡橫向偏移量的影響,試驗(yàn)表明:在匝道設(shè)置縱向減速標(biāo)線(xiàn)可以使區(qū)間速度的均值降低8.48%,分布更為集中,對(duì)車(chē)頭時(shí)距無(wú)顯著影響,大部分車(chē)輛軌跡偏移量一般在0.5~1 m范圍內(nèi),小于對(duì)比路段的1~1.5 m;駕駛員視線(xiàn)點(diǎn)在其視野范圍內(nèi)呈一定分布規(guī)律,因此,利用聚類(lèi)分析結(jié)合車(chē)輛結(jié)構(gòu)和道路線(xiàn)形,將駕駛員前方視野平面劃分為左前方、右前方、左遠(yuǎn)前方、右遠(yuǎn)前方、近前方和遠(yuǎn)前方6個(gè)區(qū)域,鵝公巖大橋匝道段視點(diǎn)占比為40.28%??傊谠训缆范卧O(shè)置縱向減速標(biāo)線(xiàn)可以提前警告駕駛員控制車(chē)速,提高匝道行駛安全性。

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