一种基于老年人过街特性的人行横道信号优化方法

1.本发明涉及交通工程技术领域，尤其是一种基于老年人过街特性的人行横道信号优化方法。


背景技术：

2.城市中信号交叉口是机动车、非机动车和行人的重要冲突节点，而人行横道作为城市居民步行及公共出行的交通设施，在很大程度上影响着行人出行的安全性、有效性、可达性和连通性。
3.根据学者研究发现，在绿灯通行阶段到达的行人强烈偏向于“穿越”而不是“等待”决定，且行人过街选择行为与个人属性、固有和随机过街条件相互作用机制有关，往往随横道规模而产生差异。同时，针对交通情况较为复杂且交通信息设置较为繁杂的信号交叉口，对老年人步行过街速度考虑的不足，将直接导致老年人在信号交叉口的事故频繁发生。
4.针对这一现象，国内外学者进行了一些有益的探索。吉林大学学报中提到采用视频观测法，对行人步速进行调查得出老年人步行速度较慢且步伐较为均匀，主要分布于0.9~1.6m/s。因此，为了照顾老年人较慢的步速，knoblauch等通过调查得到老年人的 15% 位速度为0.97m/s，并建议将其作为行人过街设计速度。hcm2000中则建议，在老年人的比例超过 20% 的地区采用1.00m/s作为设计速度。由于中国老年人的身体特征及中国行人的出行特征与西方国家存在差异，因此，其提出的设计速度在中国的适用情况有待进一步研究。中国科技论文中张学连在重庆研究后建议，当区域老年人比例达到80%时，可采用比例的老年人对应的15%分位速度1.1m/s设置信号时长；当区域基本不存在老年人时，可采用1.38m/s替代当前设计速度1.2m/s。
5.综上所述，国内外学者对于行人信号的研究多集中在行人率等信号时长的确定，且出于对步速较慢的老年人的关怀考虑，往往采用延长交叉口的绿灯信号时长的方式来保障老年人的过街安全。但是在车流量较大的大中型交叉口，此种信号优化方式容易造成机动车的行车延误。
6.此外，专利cn110633670a中刘兆惠等人提出一种老年人专用绿灯信号的延长方法，其采用人脸识别的方式确定过街的老年人的过街轨迹与速度，通过增加老年人专用绿灯信号时间倒计时，进而实现老年人的安全过街。但是，该方法由于涉及到人脸识别的生物信息隐私问题，且由于其装置需要老年人随身携带专用磁卡灯多方面因素，因此其落地适应性以及自适应性较差。


技术实现要素：

7.本发明目的就是为了解决现有老年人过街安全隐患大、优化方法效果差的问题，提供了一种基于老年人过街特性的人行横道信号优化方法，充分考虑老年人作为行人的过街特性，对人行横道绿灯信号内信号提示方式进行闪烁频率和提示颜色的区别处理，对老年人在绿灯剩余时间内是否进入人行横道进行提示，最终在不增加机动车的行车延误的同
时提高以老年人为主的全部行人过街的安全程度。
8.为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种基于老年人过街特性的人行横道信号优化方法，具体步骤如下，包括：（1）阶段划分：将交叉口行人过街信号划分为常亮行走阶段、慢闪加速阶段和快闪站立阶段三个阶段，常亮行走阶段对应的时间为安全时长，慢闪加速阶段对应的时间为绿闪时长，快闪站立阶段对应的时间为清尾时长，安全时长、绿闪时长和清尾时长之和为人行横道绿灯总时长tg，并将常亮与慢闪的分界点设为b点，对应的临界值设为tb，慢闪与快闪的分界点设为c点，对应的临界值设为tc；（2）建立行人常速通过模型：该模型计算结果为绿灯常亮与绿灯慢闪的临界时刻tb，其实际意义为绿灯时间通过该点后，进入人行横道的行人需加快脚步通过，即该点为过街人群的正常步行速度对应的过街时长，因此，以人行横道长度和人群过街速度为自变量，k为修正系数建立模型为tb=c/kv，其中，c为人行横道距离、k为老年关怀修正系数、v为人群过街速度；（3）建立行人快速通过模型：该模型计算结果为绿灯慢闪与绿灯快闪的临界时刻tc，即交叉口人行横道的清尾时长，从行人最大步速与等待延误最小两个角度分别建立模型t
c1
和t
c2
，并取二者的合理值作为最终清尾时长；（4）根据行人常速通过模型和行人快速通过模型建立行人过街决策辅助系统，在计算程序中输入人行横道距离c、人行横道绿灯总时长tg、老年人年龄众数n、地区老年人比例b和普通人85%位速度，即可得到常亮行走阶段、慢闪加速阶段和快闪站立阶段三个阶段各自的时长，人行横道信号灯在不同的阶段对应不同的绿灯闪烁方式和语音提示。
9.进一步地，所述步骤（2）中，人群过街速度v主要受到人群组成影响，将人群组成按不同年龄段分成老年人和普通行人，以普通人过街速度v
p
和老年人过街速度v
l
为自变量，不同人群的比例为系数，建立人群过街速度v模型为v=(1-b)v
p
bv
l
，其中，b为老年人占比，根据人口普查数据可得到该市区县的老年人比例。
10.进一步地，所述步骤（2）中，利用主成分与相关性分析法，对个体行人过街步速的影响因素进行关键因素提取，得到行人步速的两个极大影响自变量为人行横道距离c与人行横道绿灯总时长tg，鉴于人行横道距离c与人群过街速度v之间存在正向线性关系，因此定义普通人过街步速经验值ve为基于其人行横道距离c的步速线性内插值，计算公式为ve=1.20 c*(1.60-1.20)/40，再结合行人绿灯时长，回归拟合得到普通人过街速度v
p
模型公式为v
p
=1.10 0.02v
e-0.14tg/100，由于人行横道绿灯总时长与老年人步行速度之间数量级相差较大，因此对人行横道绿灯总时长tg取百分之一进行折减。
11.进一步地，所述步骤（2）中，根据数据调研结果，老年人过街速度v
l
与人行横道距离c相关性远强于人行横道绿灯总时长tg，因此以人行横道距离c为自变量，利用二次函数进行拟合，得到老年人过街速度v
l
模型公式为v
l
=-6.31*(c/100)2 2.56*(c/100) 0.81，由于人行横道距离与老年人步行速度之间数量级相差较大，因此对人行横道距离c取百分之一进行折减。
12.进一步地，所述步骤（2）中，当老年人比例较大时，为照顾老年人较慢的步速，需要对v进行一定程度的折减，经过大量试算，得出老年关怀修正系数k值公式为k=1-[(v-v
lmax
) / (v
lmax
v
p
)]，v
lmax
为老年人过街最快步速，分析发现老年人过街步速总体趋势随着年龄增
加而减慢，具有较为明显的线性特征，通过spss软件做回归分析可得出老年人过街最快步速v
lmax
与年龄关系模型为v
lmax
=3.396-0.03n，n为该市区县的老年人年龄的众数，取值范围为60~74。
[0013]
进一步地，所述步骤（3）中，从行人最大步速的角度建立模型t
c1
，该点含义为绿灯时间通过该点后，绿灯剩余通行时长已不足各年龄段行人安全通过，因此以人行横道绿灯总时长tg、普通人过街最快步速v
pmax
、人行横道距离c为自变量，建立如下模型：t
c1
=t
g-c/v
pmax
，v
pmax
采用85%位步行速度进行计算，经验值为2.3m/s。
[0014]
进一步地，所述步骤（3）中，从等待延误最小的角度建立模型t
c2
，等待延误即由于信号灯处于红灯时，行人在人行横道两侧等待绿灯启亮所产生的延误，其与行人的到达分布有关，由于模型调查范围为行人流量小且老年人比例大的人行横道，此时行人到达服从泊松分布，根据相应限制条件得到信号控制无干扰条件下的行人过街延误公式为d=[( tr t
g-t
c2 )2*s] / [ 2(s-q)*tg]，其中d为行人平均延误时间、tr为红灯时长、t
c2
为根据等待延误最小计算的清尾时长、q为行人到达流量、s为行人通过时的饱和流量，最后利用导数对平均延误公式进行计算得到使行人等待延误最小的清尾时长。
[0015]
进一步地，所述步骤（3）中，行人通过时的饱和流量s=c / ( l*t
qh
)，l为行人通过所需横向宽度，取0.6m，t
qh
为行人前后两人之间的时距，取1s。
[0016]
进一步地，通过米尺和秒表测量得到人行横道距离c、人行横道绿灯总时长tg和行人到达流量q，通过实地调查和数据查找得到地区老年人比例b、及老年人年龄众数n。
[0017]
与现有技术相比，本发明的技术方案的具体优点在于：（1）本发明的模型采用老年关怀修正系数k、老年比例等多个参数对我国老龄化背景下的老年人在危险交叉口进行分析思考，以保障其过街过程中的安全；（2）本发明的行人过街相关因素充分考虑了人行横道长度、宽度、行人绿灯总时长、行人到达分布、人群组成与老年人年龄等因素，对主要影响因素考虑较为全面，对模型拟合结果进行检验，得到相关模型的r2均保持在0.92以上，具有较好的拟合结果；（3）本发明提出将语音提示与信号灯形式相结合，采用视听结合的方式共同辅助行人，尤其是为老年人做出正确的过街决策行为，在对行车延误几乎没有影响的情况下从行人自身角度出发保障其过街安全，达到行人与车辆的双赢局面；（4）本发明将模型嵌入程序中，通过输入地区老年人比例、人行横道长度、行人绿灯总时长等相关参数，即可得到人行横道建议优化时长，经过计算器计算优化时长后，采用anylogic进行仿真，并对行人过街危险率进行统计，行人过街危险率得到有效下降，本发明的模型优化效果明显。
附图说明
[0018]
图1为本发明的信号划分方式示意图；图2为本发明的设计思路流程图；图3为本发明的模型拟合示意图；图4为本发明的老年人过街决策辅助系统的计算程序界面图。
具体实施方式
[0019]
实施例1为使本发明更加清楚明白，下面结合附图对本发明的一种基于老年人过街特性的人行横道信号优化方法进一步说明，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
[0020]
参见图1，本发明将交叉口行人过街信号划分为常亮行走阶段、慢闪加速阶段、快闪站立阶段三个阶段，常亮行走阶段对应的时间为安全时长t1，慢闪加速阶段对应的时间为绿闪时长t2，快闪站立阶段对应的时间为清尾时长t3，安全时长、绿闪时长和清尾时长之和为人行横道绿灯总时长tg，并将常亮与慢闪的分界点设为b点，对应的临界值设为tb，慢闪与快闪的分界点设为c点，对应的临界值设为tc，以此辅助行人安全完成过街行为。
[0021]
行人过街决策辅助系统通过实地调查与数据分析，建立信号灯优化模型，利用交叉口的固定几何参数与时间参数得到其绿灯常亮与慢闪、绿灯慢闪与快闪的分隔点，从而对人行横道绿灯总时长进行细致划分；同时，结合语音提示对老年行人的过街决策做出引导。
[0022]
参见图2，本发明采用实地调查、视频采集和图像处理相结合的方法，从数据采集层、模型拟合层、系统建立层来展开系统的设计开发：通过测量人行横道的相关几何因素，并实录行人过街的交通场景，完成数据采集阶段；通过对不同年龄段行人交叉口的过街特性进行分析，利用主成分分析法等确定变量，并利用模型拟合变量之间的关系，进行数据验证后得到人行横道信号灯的建议优化值，完成模型拟合层；通过信号灯与语音提示共同建立起交叉口行人过街决策辅助系统，并最终构建系统建立层。
[0023]
本发明中，模型提出将人行横道绿灯总时长划分为安全时长、绿闪时长、清尾时长三部分，并将b、c两点作为常亮与慢闪、慢闪与快闪的分界点。
[0024]
一、行人常速通过模型该模型所计算结果为绿灯时长上绿灯常亮与绿灯慢闪的临界时刻，其实际意义为：绿灯时间通过该点后，进入人行横道的行人需加快脚步通过，即该点为过街人群的正常步行速度对应的过街时长。因此，以人行横道距离、人群过街速度为自变量，k为修正系数建立如下模型：式中，c为人行横道距离（m）；k为老年关怀修正系数；v为人群过街速度（m/s）。
[0025]
1）人群过街速度v模型人群的过街速度主要受到人群组成影响，以不同年龄（老年人、普通行人）行人步速为自变量，不同人群的比例为系数，建立如下模型：b：老年人占比（根据人口普查数据，得到该市区县的老年人比例。如，在南京市根据相关数据取0.14）。
[0026]
（1）普通人过街步速v
p
利用主成分与相关性分析法，对个体行人过街步速的多个影响因素进行关键因素
提取，得到行人步速的两个极大影响自变量：人行横道长度与行人信号灯绿灯总时长。鉴于人行横道长度与行人过街速度之间存在正向线性关系，因此定义普通人过街步速经验值为基于其人行横道长度的步速线性内插值，计算公式如下：结合行人绿灯时长，回归拟合得到普通人群的平均过街速度模型公式为：式中，ve：普通人过街步速经验值（m/s）；tg：行人信号灯绿灯总时长（s）；其中，考虑到率等信号总时长与老年人步行速度之间数量级相差较大，因此对绿灯时长取百分之一进行折减。
[0027]
（2）老年人过街步速v
l
根据数据调研结果，老年人的过街步速与人行横道长度相关性远强于人行横道绿灯时长。因此以人行横道长度为自变量，利用二次函数进行拟合，结果如下：其中，考虑到人行横道长度与老年人步行速度之间数量级相差较大，因此对人行横道长度取百分之一进行折减。
[0028]
2）修正系数k值模型当老年人比例较大时，为照顾老年人较慢的步速，需要对v进行一定程度的折减。经过大量试算，得出该老年关怀修正系数k值公式，如下：v
lmax
：老年人过街最快步速（m/s）。
[0029]
分析发现老年人过街步速总体趋势随着年龄增加而减慢，具有较为明显的线性特征，通过spss软件做回归分析可得出老年群体过街最大步速与年龄关系模型，如下：式中，n：该市区县的老年人年龄的众数，取值范围为60~74。
[0030]
二、行人快速通过模型该模型所计算结果为绿灯慢速闪烁与绿灯快速闪烁的分隔点，是交叉口人行横道的清尾时长，因此从行人最大步速与等待延误最小两个角度分别建立模型，并取二者的合理值作为最终清尾时长。
[0031]
1）行人最大步速由于该点含义为：绿灯时间通过该点后，绿灯剩余通行时长已不足各年龄段行人安全通过，因此以绿灯总时长、普通人最快步速、人行横道长度为自变量，建立如下模型：tg：该交叉口的人行横道绿灯总时长（s）；v
pmax
：普通人（不包括老年人）过街最快步速（m/s），采用85%位步行速度进行计算（经验值为2.3m/s）。
[0032]
2）等待延误最小等待延误即由于信号灯处于红灯，行人在人行横道两侧等待绿灯启亮所产生的延误，其与行人的到达分布有关。由于模型调查范围为行人流量小且老年人比例大的人行横道，此时行人到达服从泊松分布，根据相应限制条件得到信号控制无干扰条件下的行人过街延误公式：d：行人平均延误（s）；tr：红灯时长（s）；t
c2
：根据等待延误最小计算的清尾时长（s）；q：行人到达流率（人/s）；s：行人通过时的饱和流率（人/s），计算公式为：式中，c：人行横道长度；l：行人通过所需横向宽度（m），一般取0.6m；t
qh
：行人前后两人之间的时距（s），一般取1s；利用导数对平均延误进行计算得到使行人等待延误最小的清尾时长。
[0033]
最后，参见图3，对模型拟合结果进行检验，得到相关模型的r2均保持在0.92以上，因此其具有较好的拟合结果。同时，经过计算器计算优化时长后，采用anylogic进行仿真，并对行人过街危险率进行统计，得到优化前为37%，优化后为8%，行人过街危险率下降近20%，因此模型优化效果较为明显。
[0034]
本实施例中，可以通过米尺、秒表等测量得到人行横道距离c、人行横道绿灯总时长tg、行人平均到达流量q；通过实地调查和数据查找得到地区老年人比例b、及其年龄的众数n；根据参数代入公式计算得出群体分速度，并结合老年人比例b得出人群的总体过街速度v；利用地区老年人年龄的众数n，代入公式得到老年人步速的最大值，结合普通人速度得到老年关怀系数k；通过常亮与慢闪分隔点的计算公式得到临界点tb的取值，通过普通人85%位步行速度、考虑行人等待延误最小两个方法分别计算出快闪与慢闪的分隔点，并取合理更优值作为快闪与慢闪的分隔点tc。
[0035]
参见图4，根据行人常速通过模型和行人快速通过模型建立行人过街决策辅助系统，在计算程序中输入人行横道距离c、人行横道绿灯总时长tg、老年人年龄众数n、地区老年人比例b和普通人85%位步行速度，即可得到常亮行走阶段、慢闪加速阶段和快闪站立阶段三个阶段各自的时长，人行横道信号灯在不同的阶段对应不同的绿灯闪烁方式和语音提示。
[0036]
本发明的优化方法本着“以人为本、保护弱势群体”的原则，充分考虑到老年人作为行人的特殊部分，其往往具有较慢的步行速度，因此对人行横道绿灯信号内信号提示方式进行闪烁频率和提示颜色的区别处理，对老年人在绿灯剩余时间内是否进入人行横道进行提示，最终在不增加机动车的行车延误的同时提高以老年人为主的全部行人过街的安全程度。
[0037]
除上述实施例外，本发明还可以有其他实施方式。凡采用等同替换或等效变换形成的技术方案，均落在本发明要求的保护范围。