《基於全時空信息的交叉口混合交通流運行機理研究》是依託吉林大學，由曲昭偉擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：基於全時空信息的交叉口混合交通流運行機理研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：曲昭偉
- 依託單位：吉林大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
交叉口交通流運行機理是制定交通管控方案、提高交叉口運行效率和安全性的前提和基礎。目前研究主要集中於特定斷面下交通流基本運行規律的分析,缺乏交叉口交通流整體時空演化過程描述，難以全面闡釋交叉口運行機理，從而制約了交叉口運行效率。本項目擬利用視頻圖像處理技術獲取交叉口的全時空信息，提取交叉口範圍內交通個體的運行軌跡，分析交叉口各交通個體在不同時刻、不同位置的速度、加速度、轉彎半徑、車頭時距等的變化過程，研究交叉口各交通實體微觀特性及其與交通流運行平穩性、交叉口釋放特性等巨觀特性的內在聯繫，建立交叉口微觀交通運行特性的描述模型，構造交叉口整體交通運行特性與影響因素的關係模型，從而揭示交叉口交通流運行機理，為交叉口的時空資源最佳化提供理論依據，充實和完善交通工程學理論和方法。
結題摘要
交叉口交通流運行機理是制定交通管控方案、提高交叉口運行效率和安全性的前提和基礎。該課題在行人檢測方面我們從雷射雷達與攝像機採集數據融合的行人檢測方法以及考慮特徵空間分布的行人數量估計方法兩個方面進行了研究，在行人檢測方面，提出的行人數量估計方法具有較高的精度。另外，圖像的特徵計算時間平均約為0.1s，而每幅圖像的模型預測時間平均約為0.02s，即進行1幅圖像的行人數量估計時間約為0.12s。考慮到程式執行過程中開發平台其他運行應用程式的影響，我們提出的方法能夠滿足實際套用的需求。在考慮特徵空間分布的行人數量估計方法方面，分別建立了基於視頻的多目標遮擋處理和跟蹤、魯棒檢測方法及跟蹤算法和基於視覺的多尺度塊本地二進制模式的腳踏車檢測算法。本項目擬利用視頻圖像處理技術獲取交叉口的全時空信息，提取交叉口範圍內交通個體的運行軌跡，在特性分析方面取得了以下幾個成果：1、在左轉特性方面，取得了在並行式雙左轉形式下，內側左轉車道的高峰小時平均流量折算係數要高於 外側左轉車道，分離式雙左轉內側車道對交通流量的分擔率為平均高峰小時流量的0.98倍，外側車道對交通流量的分擔率為平均峰小時流量的1.02倍。2、在衝突延誤方面，取得了在綠燈中期行人已經開始產生時間上的緊迫感，特別是在左轉機動車的干擾下會以稍微快的速度通過。在綠燈末期，行人由於左轉機動車阻滯等待時間較長或者是到達時間較晚，直到在綠燈末期才有機會找到穿越間隙通過交叉口，到達人行橫道的行人會以較快的步行速度過街，甚至以小跑的速度過街，致使速度明顯加快，說明綠燈時間的變化與左轉機動車共同導致行人過街刺激特性；並且建立了基於模糊邏輯的信號交叉口人車衝突判別方法；還針對提前右轉機動車與行人的干擾衝突方面進行了分析，得出了右轉機動車通過時間計算方法和衝突次數計算方法；3、在交叉口混合交通流時空演化特性建模方面，取得了信號控制下行人過街時間模型、路段信號下行人過街時間模型、信控交叉口提前右轉機動車與行人衝突模型、交叉口交通流離散模型和交叉口行人微觀行為分析模型。
