一种面向非强制优先混合交通出行的提前右转车通行能力计算方法与流程

1.本发明涉及交通技术领域，具体为一种面向非强制优先混合交通出行的提前右转车通行能力计算方法。


背景技术：

2.机动车与自行车的混合交通出行现象是我国重要的交通出行特征，分析混合交通出行特征是精细化、科学化交通组织优化方案的重要基础，在城市道路交叉口，右转机动车辆和通过的自行车辆之间的冲突是导致城市交通拥堵和安全挑战的一个重要原因，借用右转导流岛提前使右转车分离已成为交叉口普遍采用的交通组织手段，而能否采用该手段进行右转车交通组织的关键在于计算提前右转机动车通行能力；
3.现有提前右转车通行能力计算方法通常假设自行车享有优先通行权、并且无法描述自行车并排行驶对右转车的影响面向非强制优先混合交通出行的提前右转车通行能力计算方法；
4.为了应对这一挑战，增加工程可操作性，申请公布号为cn109243174a的专利文件里公布了一种基于空间感知的混合自行车交通波计算方法，该方法基于空间感知的混合交通流模型，分析不同混合自行车交通状态下的空间比，确定混合自行车密度以及流量；
5.本专利将在上述方法的基础上，充分考虑提前右转机动车在混合自行车交通环境下的非强制优先通行行为，建立了精度更高的右转车通行能力计算模型，为交叉口的交通渠化设计以及信号配时参数优化提供理论支撑，克服了以往提前右转车通行能力计算模型对非强制优先权通行特性以及混合自行车流考虑不足的局限性。


技术实现要素：

6.本发明的目的在于提供一种面向非强制优先混合交通出行的提前右转车通行能力计算方法，以解决现有的问题：无法充分考虑提前右转机动车在混合自行车交通环境下的非强制优先通行行为，右转车通行能力计算模型建设不够精密。
7.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种面向非强制优先混合交通出行的提前右转车通行能力计算方法，所述方法具体步骤如下：
8.步骤1：建立自行车流量与提前右转机动车速度的关系表达式；
[0009][0010]
所述v为提前右转机动车的行驶速度，所述t为提前右转机动车的行驶时间，所述dv/dt为提前右转机动车速度v对行驶时间t的导数，所述q为自行车流量，所述为自行车平均速度，所述ce、ke、cs、c
p
、ks为关系表达式中待求解的常数；
[0011]
步骤2：根据现有模型，求解自行车流量与提前右转机动车速度关系表达式的系数
[0012]
步骤3：计算未饱和交通状态下提前右转机动车通过冲突区的车辆数；
[0013]
q＝3600/ts＝3600v/(lc lb)
[0014]
所述ts为未饱和交通状态下提前右转机动车通过冲突区的车头时距，所述lc为提前右转冲突区的长度，所述lb为提前右转车的长度；
[0015]
步骤4：计算提前右转机动车的通行能力：
[0016][0017]
所述qm为当自行车流量为0时，未饱和交通状态下提前右转机动车通过冲突区的车辆数的最大值，所述c0为提前右转机动车的饱和流率。
[0018]
所述步骤1包括四步骤：
[0019]
第一步：现有的方法得到基于空间感知的混合自行车的感知密度k：
[0020]
其中，感知密度k可以通过申请公布号为cn109243174a的一种基于空间感知的混合自行车交通波计算方法进行计算；
[0021]
第二步，通过拟合1/v和k的关系，获取参数c
p
；
[0022]
第三步，通过拟合dv/dt和的关系，获取参数ce,cs,k
p
[0023]
第四步，通过拟合和lnv的关系，获取参数ke，ks。
[0024]
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
[0025]
1、本发明基于安全驱动力和效率驱动力的右转车微观驱动力模型，充分描述了提前右转机动车通过自行车流时非强制优先通行的特征，更能反映实际的交通运行状态，有效提高了模型精度；
[0026]
2、本发明充分考虑了异质自行车交通流对提前右转机动车的影响，弥补了以往方法对异质自行车交通参数考虑的不足，模型计算结果可靠性更强。
附图说明
[0027]
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0028]
图1是本发明的方法流程示意图；
[0029]
图2是试验区域的数据采集点位示意图；
[0030]
图3是点位a不同模型计算值与观测值结果比较示意图；
[0031]
图4是点位b不同模型计算值与观测值结果比较示意图；
[0032]
图5是本发明提前右转车穿越自行车冲突区示意图。
具体实施方式
[0033]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
[0034]
实施例一：
[0035]
如图1-图4所示：
[0036]
一种面向非强制优先混合交通出行的提前右转车通行能力计算方法，方法具体步骤如下：
[0037]
步骤1：建立自行车流量与提前右转机动车速度的关系表达式；
[0038][0039]
所述v为提前右转机动车的行驶速度，所述t为提前右转机动车的行驶时间，所述dv/dt为提前右转机动车速度v对行驶时间t的导数，所述q为自行车流量，所述为自行车平均速度，所述ce、ke、cs、c
p
、ks为关系表达式中待求解的常数；
[0040]
步骤2：根据现有模型，求解自行车流量与提前右转机动车速度关系表达式的系数
[0041]
步骤3：计算未饱和交通状态下提前右转机动车通过冲突区的车辆数；
[0042]
q＝3600/ts＝3600v/(lc lb)
[0043]
所述ts为未饱和交通状态下提前右转机动车通过冲突区的车头时距，所述lc为提前右转冲突区的长度，所述lb为提前右转车的长度；
[0044]
步骤4：计算提前右转机动车的通行能力：
[0045][0046]
所述qm为当自行车流量为0时，未饱和交通状态下提前右转机动车通过冲突区的车辆数的最大值，所述c0为提前右转机动车的饱和流率。
[0047]
步骤1通过以下四步骤实现：
[0048]
第一步：现有的方法得到基于空间感知的混合自行车的感知密度k；
[0049]
其中，感知密度k可以通过申请公布号为cn109243174a的一种基于空间感知的混合自行车交通波计算方法进行计算；
[0050]
第二步，通过拟合1/v和k的关系，获取参数c
p
；
[0051]
第三步，通过拟合dv/dt和的关系，获取参数ce,cs,k
p
；
[0052]
第四步，通过拟合和lnv的关系，获取参数ke，ks。
[0053]
实施例二：
[0054]
在上述实施例中，进一步地选取云南省昆明市环城北路与北京路交叉口东进口、西进口的实地调查数据对预测方法进行验证。
[0055]
根据图2获得试验区域的数据采集点位示意；
[0056]
验证结果通过计算车流比例的平均百分比(mape)数据分析结果如表1所示，应用到mape计算公式如下：
[0057][0058]
不同提前右转机动车通行能力模型模型精度比较
[0059][0060][0061]
结果表明，与vissim仿真模型、hcm2010模型、间隙穿插模型三种模型相比，使用本
方法的提前右转车通行能力计算值与实际值的mape最小，精度最高，并且在流量较大的交通状态下(自行车流量＞1900bic/h/m)优势更明显，充分验证了本方法的优越性。
[0062]
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。