路段無(wú)信號(hào)燈控制人行橫道處人車(chē)沖突影響因素研究.pdf

1、人行橫道作為行人過(guò)街的重要交通設(shè)施，在確保行人過(guò)街安全方面發(fā)揮了重要作用;而在路段處的人行橫道處大多數(shù)沒(méi)有信號(hào)燈控制，行人在過(guò)街時(shí)面對(duì)快速的通過(guò)的機(jī)動(dòng)車(chē)往往不知所措，機(jī)動(dòng)車(chē)與行人相互搶行已經(jīng)成為造成交通事故的重要原因之一，如何避免行人與機(jī)動(dòng)車(chē)之間的沖突，提高機(jī)動(dòng)車(chē)讓行率，保證行人過(guò)街安全成為了目前亟待解決的交通問(wèn)題。
　　基于以上問(wèn)題的存在，在分析前人相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，筆者以蘇州市典型無(wú)信號(hào)燈控制人行橫道為研究對(duì)象，通過(guò)大量的現(xiàn)場(chǎng)

2、交通調(diào)查，分別從過(guò)街行人行為、過(guò)街交通設(shè)施、駕駛員及車(chē)輛特性多個(gè)方面對(duì)人車(chē)沖突現(xiàn)象及讓行決策展開(kāi)研究。
　　首先，選取蘇州市9處無(wú)信號(hào)燈控制人行橫道為對(duì)象，選擇現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)與拍攝視頻相結(jié)合的方法對(duì)機(jī)動(dòng)車(chē)讓行決策進(jìn)行調(diào)查，得到機(jī)動(dòng)車(chē)過(guò)街樣本數(shù)據(jù)4786個(gè)，采用二元logistic回歸方法對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，將機(jī)動(dòng)車(chē)決策行為作為因變量，應(yīng)用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件，對(duì)多個(gè)因素進(jìn)行篩選后選擇過(guò)街行人行為和過(guò)街交通設(shè)施兩個(gè)方面共計(jì)5個(gè)指標(biāo)作為自變

3、量，建立路段無(wú)信號(hào)控制人行橫道處機(jī)動(dòng)車(chē)讓行行為模型，并對(duì)模型進(jìn)行解釋與評(píng)價(jià)（分類(lèi)表、擬合優(yōu)度、對(duì)數(shù)似然值與偽決定系數(shù)、似然比檢驗(yàn)）。驗(yàn)證了過(guò)街行人行為、過(guò)街交通設(shè)施兩方面因素對(duì)機(jī)動(dòng)車(chē)讓行行為的影響，同時(shí)明確機(jī)動(dòng)車(chē)車(chē)型及車(chē)輛價(jià)格與機(jī)動(dòng)車(chē)讓行行為決策無(wú)關(guān)。結(jié)果表明:過(guò)街行人行為對(duì)機(jī)動(dòng)車(chē)讓行決策影響最為顯著，其中等待過(guò)街行人的人數(shù)、行人等待時(shí)所處位置及行人距離前車(chē)距離等因素均會(huì)對(duì)機(jī)動(dòng)車(chē)讓行決策產(chǎn)生影響;在面對(duì)不同年齡的行人時(shí)，機(jī)動(dòng)車(chē)為老年行人

4、讓行的可能性最大，行人使用過(guò)街手勢(shì)也可以提高機(jī)動(dòng)車(chē)讓行的可能性。在過(guò)街交通設(shè)施方面，地面“車(chē)讓人”文字對(duì)機(jī)動(dòng)車(chē)讓行決策的影響最為顯著，減速丘次之，菱形預(yù)告標(biāo)識(shí)未能進(jìn)入最終模型，說(shuō)明其對(duì)機(jī)動(dòng)車(chē)讓行決策的影響最小。
　　其次，設(shè)計(jì)駕駛員調(diào)查問(wèn)卷，并同時(shí)對(duì)上述調(diào)查地點(diǎn)周邊的駕駛員進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查，累計(jì)收回有效問(wèn)卷738份，并以此問(wèn)卷樣本數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運(yùn)用相同原理建立駕駛員讓行意愿模型，驗(yàn)證了學(xué)歷、駕駛年限、認(rèn)知及態(tài)度情況對(duì)駕駛員讓行存在影響;