“旅游地”模式分析司机的交通堵塞

文摘

交通拥堵,直接影响司机的情绪和行动,已经成为一个严重的问题在中国大多数城市高峰。目前,这项研究对司机的情绪和行动在交通拥堵是稀缺的,因此有必要在司机的情绪和行动之间的关系和交通拥堵。并建立了PSR(旅游地)框架来描述这种关系。这里,PSR框架由三层逻辑结构,这是由交通堵塞环境,司机的生理变化,司机的行为改变。基于PSR框架,各种风格的司机被选择在拥堵的道路,然后交通流状态,司机的生理和行为角色已经通过专用的测量设备。此外,司机的视觉特征和车道变化特征进行了分析,确定参数的PSR框架。根据PSR框架,司机的特征的变化规律取得交通拥堵提供必要的逻辑空间和交通拥堵管理系统的框架。

1。介绍

交通拥堵已经成为一个奇特的现象在大城市高峰期,和汽车的迅速增加,可比交通设施不足的直接原因(1]。所以,学者们通常研究的原因,交通拥堵的形成机制,缓解策略从交通供给和交通需求的角度。阿诺特(2)建立了一个浴缸模型的高峰时段交通拥堵市区交通拥堵的完美标准的经济模型。Tsekeris和Geroliminis3]分析了土地利用和交通拥堵的关系采用宏观的基本图,构成强劲的第二好的最优策略,可以进一步减少交通拥挤外部性。交通拥堵预测中发挥着重要作用的路线指导和交通管理(4],许多学者提出了交通拥堵预测模型,如最近邻方法(5),ARIMA(自回归综合移动平均)模型(6)和向量自回归滑动平均(自回归移动平均)模型(7]。

交通拥堵带来了巨大的经济损失和不良影响司机的情绪[8]。交通拥堵增加了司机的生理压力和视觉认知的负担9),导致风险驾驶行为(10]。“perception-judgment-decision”过程反映了驾驶行为的形成机制在城市道路高峰时间。

统计数据显示,有70%的司机的基于视觉系统感知信息,和许多研究记录和分析了司机的眼球运动。Lansdown [11)完成了一项研究,视觉分配和口头报告记录来确定司机的个体差异进行车载任务。安德伍德et al。12)认为,这是常识,司机必须看看交通场景中适当的位置以获得场景中的风险和潜在风险的信息。Benedetto et al。13)获得更短的眨眼,出现一个新(车载信息系统)交互在开车,而更多长期闪烁出现驾驶时间增加。

在不同的驾驶情况下,驾驶员与高特质倾向被认为是更可能经历频繁和强烈的情绪状态(14]。愤怒的影响驾驶对司机的行为倾向还不是很清楚。Anger-prone司机开车在更高的速度和更少的报道速度限制合规以及更多事故附近(15,16),开车时低浓度,减少车辆的控制(14,15]。

所以,交通堵塞会对司机的情绪产生负面影响城市道路(8),这将反映在眼球运动和驾驶行为特征。本文试图探索规律的“交通congestion-eye movement-driving行为”。

2。“旅游地”模式的司机在交通拥堵

1979年,关系等。17,18]提出了PSR(旅游地)模型,并得出结论,人类和其他生物共同进化的环境。然后,PSR模型广泛应用于生态安全评估、土地质量评价、可持续土地利用评价,生态系统健康评估(19,20.]。在交通拥堵,司机和交通环境之间的交互可以通过一种改进的PSR模型来描述,如图1。因此,改进的PSR模型的定义和结构是本节的研究焦点。为了探索规律的改进的PSR模型(pressure-traffic拥堵,state-eye运动和response-lane改变),交通拥堵的框架模型可以被视为一个三级的逻辑结构,可以解释如下。(1)Pressure-traffic拥塞:司机开始旅行目的,和他们想要推动下所需的速度,但交通拥堵将减少他们的车辆的速度。每天开车,尤其在交通拥堵状况,可以看作是一个频繁的压力来源21]。因此,可以测量的压力程度的交通拥堵。(2)State-eye运动:这是司机的变化的生理指标条件下的交通拥堵,它可以测量司机的视觉特征,如固定点的分布、注视持续时间、平均扫视速度、平均扫视加速度,眨眼时间,闪烁速度。(3)Response-lane改变:驱动压力随后被发现影响情绪,思想,感情,和行为(22]。响应是司机的驾驶行为采取特定的生理条件下由于交通堵塞,和响应可以测量通过驾驶车道改变特点。

3所示。司机在交通拥堵的压力来源

交通拥堵的损失是潜水员的旅行时间和运行速度;因此,压力系数定义来表达强调司机遭受交通堵塞。压力系数,潜水员的产物的时间和速度,是一个累积指数由于交通堵塞来在高峰时间。它可以显示如下: 在哪里是司机开车途中的压力系数从来在交通高峰期,公里;是时间的函数,代表行车速度路线在交通高峰期,km / h;是时间的函数,代表行车速度路线在nonrush小时,km / h;是司机的旅行时间,h;起飞时间司机的路线在交通高峰期,h;途中司机到达的时间吗在交通高峰期,h。

根据交通拥堵的压力系数的定义,它可以简化如下: 在哪里车辆的平均速度的路线吗在交通高峰期,km / h;车辆的平均速度的路线吗在nonrush小时,km / h。

评估问卷在交通拥堵是一个基于草案在交通拥堵压力系数的定义,和1000份问卷的分析结果如图所示2。1000份问卷的统计结果是安装在正态分布函数(,,);因此,压力系数85%的累积频率值为0.65;因此可视为阈值对道路交通容量状态进行分类。当一般,可以看作是交通量状态;而,它处于拥挤状态。接下来,司机的视觉特征和车道变化特点将分别在两个国家相比。

4所示。司机在交通拥堵的视觉特征

4.1。实验设计

八十司机(= 30名女性,平均年龄33岁,最小值= 21,max = 50,和SD = 8;50名男性,平均年龄= 36分钟= 21日max = 58, SD = 11)被召集来,了解实验的一般用途。他们宣称他们有有效的中国驾照,平均9年的驾驶经验。司机选择的动态视觉特性指标基础上的“状态”交通拥堵的压力源,和司机的视觉特征的测试场景图所示3。所有参与者被告知放弃的可能性(没有任何后果)在任何时候如果他们没有实验期间感到舒适。他们完成这个过程的数据记录眼球运动和驾驶性能一般和拥挤的状态(通过公式(两个国家是有区别的3)的阈值)。

是否改变司机的眼睛运动是显而易见的,什么样的特征司机的视野可能在研究交通拥堵基于测试80名司机的眼动特征一般和拥挤的状态通过一个重度iView X HED头盔单眼眼动跟踪。测试指标(因变量)参与者的眼球运动如表所示1。

4.2。眼睛注视

4.2.1。准备注视点的分布

一般固定的异同点和拥挤的状态表示的坐标,这表明固定点的空间分布。设在地平线平面分为800个单位设在分为600单位,如图4。根据图4一般状态下,固定的潜水员主要是积累的地方设在从150年到500年设在从300年到550年,而在拥挤状态,固定的潜水员主要是积累的地方设在从100年到600年设在从200年到500年。所以,注视点分布在拥挤的空间范围一般国家的1.7倍。

4.2.2。固定时间

固定时间的一个重要指标是司机的视觉能力分配。和统计分析的结果如表所示2。固定时间的平均值和标准偏差一般是不同的和拥挤的状态。从数据5和6,可以得出结论,固定时间拥挤的状态,通常遵循对数正态分布分布非正态分布。

4.3。眼睛扫视

4.3.1。平均扫视速度

司机的平均扫视速度的统计分析结果如表所示3。均值和标准偏差平均扫视速度更高的拥挤状态比一般的状态。一般平均扫视速度和拥挤的状态一般除了对数正态分布分布服从正态分布,如图7和8。

4.3.2。平均扫视加速度

司机的平均加速度扫视的统计分析结果如表所示4。均值和标准偏差的平均扫视加速度一般是不同的和拥挤的状态。一般平均扫视加速度和拥挤的状态并不服从正态或对数正态分布分布,如图9和10。

4.4。眨眼

4.1.1。眨眼时间

驾驶员的眨眼时间的统计分析结果如表所示5。从数据11和12,可以得出结论,眨眼时间拥挤的状态,通常遵循对数正态分布分布非正态分布。

10/24/11。闪烁速度

司机的闪烁速度的统计分析结果如表所示6。均值和标准偏差的闪烁速度一般是不同的和拥挤的状态。从数据13和14,可以得出结论,闪烁速度一般和拥挤的状态一般服从正态分布和对数正态分布分布。

4.5。显著性检验

基于上述分析,司机的视觉特征的指标不能满足要求(正态分布和方差同质性)参数测试。因此,非参数检验方法(Mann-Whitney选择测试)测试指标的不同意义的司机的视觉特征和拥挤的状态。

根据表7,司机的视觉特征的指标一般和拥挤的状态是不同的在不同的意义。其中,固定时间和闪烁速度指数的差异是非常重要的();平均扫视速度的差异和眨眼时间指数是重要的();但扫视加速度平均指数的差异不显著()。因此,我们的研究结果表明,交通拥堵对驾驶员的视觉特性有很强的影响。

5。车道拥挤状态变化的特征

5.1。类型和风险巷变化的统计特征

开车时在拥挤的交通流量,司机受到低速的压力,他们会改变车道改善驾驶条件和获得更高的速度。与拥堵压力的增加,许多司机会选择风险换道行为来获得更大的空间,这可能会产生交通冲突。危险的换道行为分为三种类型根据他们不同的特点。(1)雷恩直接改变:司机直接导入到目标车道即使进展不符合要求。是一种高风险的车道改变人们的行为,将导致严重的冲突。(2)雷恩恳切地变化:司机继续紧缩他们的车辆到目标车道即使进展不满足要求,一旦获得了足够的空间,他们立即被导入到目标车道。是一种高风险的车道改变人们的行为,会导致某些冲突。(3)雷恩改变选择性:司机的车辆和其他车辆在目标车道上并行运行,和司机逐渐把目标车道车辆即使进展不符合要求。是一种高风险的换道行为会导致轻微的冲突。

高风险的车道改变行为的统计数据与不同交通参数如表所示8。在数据(15日)和15 (b)交通量和速度,我们看到有类似的影响风险三种类型的换道行为。车道改变选择性上升的比例随着交通量的增加和速度,而莱恩的百分比变化恳切地下跌。远,莱恩的百分比变化直接涉及到它的最大价值在中间值的交通量和速度。

5.2。风险巷的频率变化之间的关系和交通冲突

根据风险分类索引的选择换道行为,为不同类型的风险影响道路安全换道行为是不同的,风险车道改变的频率和数量的交通冲突单位时间内不同观察点如表所示9。

直接巷的频率改变,车道改变固执地,和车道改变选择性被定义为独立的变量,,;交通冲突的数量被定义为因变量。一个线性模型,建立了交通冲突和不同的车道改变频率通过回归分析表的数据9。模型公式所示(4),剩余的价值和标准模型的剩余满足需求如表所示10:

根据影响系数的绝对值各种风险的换道行为对交通冲突,莱恩的行为变化的最直接影响道路安全,司机直接改变车道一次可以导致交通冲突的平均水平的2.5倍。因此,莱恩的行为改变有选择地对道路安全的影响最小,司机改变车道上选择性地这一次会导致交通冲突的平均水平的0.53倍。

6。结论

司机的身体和心理健康在交通拥堵应该吸引更多的注意力从交通工程师和政府管理。所以,交通拥堵的影响驾驶员的眼动和换道行为量化通过PSR模型。此外,压力系数被定义来反映司机的感受交通拥堵的程度;交通堵塞有强烈影响驾驶员的视觉特性证明通过足够的数据分析;危险的换道行为交通拥堵的具体分析。

比较分析动态视觉特征(固定点的分布、固定时间、平均扫视速度、平均扫视加速度,眨眼时间,和闪烁速度)是通过在高峰时间获得的数据。,发现之间的眼动特征不同的将军和拥挤的状态。

风险换道行为的特点,通过视频监控、风险和换道行为在交通拥堵的压力被分为三种类型,和比例的三种类型的风险换道行为进行分析统计工具。此外,交通冲突的数量之间的线性关系,建立风险车道改变衡量风险的安全特性巷在交通拥堵的压力变化。

利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

这项研究是由中国国家自然科学基金(51078113和51078113)。

引用

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