【摘 要】
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针对机非冲突多角度、强随机性等特征,建立了机动车“安全制动区”模型,采集机动车和非机动车轨迹,提出了基于安全制动区的机非冲突判别方法。基于距离碰撞时间和冲突速度两参数,提出一种新的机非冲突严重程度分析方法。以长沙市4个信号控制交叉口为例,采集机非冲突和相关交通运行参数,探讨了机非冲突次数和交叉口安全风险程度的影响因素。研究结果表明:基于安全制动区的机非冲突判别方法能适应中国城市交叉口混合交通流特征,机动车和非机动车流量是影响机非冲突数量的主要因素,交叉口面积、车道数、交通流量是影响交叉口安全风险程度的
【机 构】
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长沙理工大学交通运输工程学院,智能道路与车路协同湖南省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(51678076),国家重点研发计划(2018YFB1600905),湖南省重点领域研发计划项目(2019SK2171),湖南省研究生科研创新项目(CX2019667)。
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针对机非冲突多角度、强随机性等特征,建立了机动车“安全制动区”模型,采集机动车和非机动车轨迹,提出了基于安全制动区的机非冲突判别方法。基于距离碰撞时间和冲突速度两参数,提出一种新的机非冲突严重程度分析方法。以长沙市4个信号控制交叉口为例,采集机非冲突和相关交通运行参数,探讨了机非冲突次数和交叉口安全风险程度的影响因素。研究结果表明:基于安全制动区的机非冲突判别方法能适应中国城市交叉口混合交通流特征,机动车和非机动车流量是影响机非冲突数量的主要因素,交叉口面积、车道数、交通流量是影响交叉口安全风险程度的
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