[发明专利]一种用于群体诱导信息下驾驶员响应行为的辨识方法

说明书

技术领域

本发明属于智能交通技术领域，尤其是一种用于群体诱导信息下驾驶员响应行为的辨识方法。

背景技术

为应对日益严重的城市交通拥堵问题，国内外许多大城市均已启动了各自的基于可变情报板的交通诱导系统的研发和推广应用，现已具有一定的规模，并取得了一定的预期效果。然而，随着交通需求的不断增长，基于“实时检测交通状态”的被动诱导方式，制约了其诱导效果和水平的发挥，迫切需要实现从基于“实时检测交通状态”的被动式诱导到基于“实时交通运行态势动态推演与预估”的主动式智能诱导的提升。对群体诱导信息下驾驶员响应行为的准确掌握是实施主动式智能交通诱导的前提，也是确保交通诱导功效得以长期发挥的先决条件。

目前，基于现场调查、电子邮件、电话询问和出行仿真器的意向调查或者显式偏好调查经常用于评估交通信息作用下驾驶员的响应行为和交通分流效果，尽管被调查者的反应能够在一定程度上反映其行为，但基于假设场景的问卷调查和仿真可能是不可靠的，体现在相同的交通信息在不同位置的可变情报板上发布效果各异，即使在同一位置，可变情报板的效果也因不同驾驶员群体、交通条件和路网属性等而变化，因此已有可变情报板的分流效果的评估结论并不一致。

近年来，随着交通流检测技术的不断发展，检测手段的日益多样化，精度不断提高，覆盖范围不断扩大，为基于多源检测数据的群体诱导信息下驾驶员响应行为的辨识奠定了必要的应用基础条件。这将有助于准确掌握群体诱导信息下驾驶员响应行为，为基于可变情报板的交通诱导系统的规划设计、交通信息发布策略和方案的优化提供交通行为参数；同时有助于以交通信息服从率指标为纽带，对比实证分析，明确不同交通行为数据采集、建模方法的适用性。因此，具有重要的理论意义、实用价值和广阔的应用前景，将会产生巨大的经济和社会效益。

发明内容

本发明针对现有技术的不足，提出了一种用于群体诱导信息下驾驶员响应行为的辨识方法。

本发明提供的一种用于群体诱导信息下驾驶员响应行为的辨识方法包括以下步骤：

步骤一：交通信息采集与处理

一、交通信息采集

交通信息采集包括外场交通检测信息、可变情报板所发布的交通信息和道路交通网络属性信息。交通检测信息包括断面交通流量数据、区间行程车速数据，可由外场环形线圈检测器、微波检测器、超声波检测器、地磁检测器、车牌识别设备、浮动车采集设备中的一个或多个，结合视频联动确认的摄像机检测设备采集得到。道路交通网络属性信息包括道路属性信息、外场交通检测和可变情报板的布设信息。

交通状态分为畅通，速度值介于40～90km/h；拥挤，速度介于20～40km/h；阻塞，速度介于0～20km/h。行程时间信息包括主路径和替换路径的行程时间，精度在85%以上。交通事故信息用交通问题的性质和交通问题的严重程度作为表征信息的两个属性，交通问题的性质分为“常规交通状态信息”和“偶发事件信息”两个水平，交通问题的严重程度分为轻微、中等、严重三个水平。交通状态和事故信息采集采用自动检测和视频联动确认相结合的方式。

二、交通检测信息处理

    ①、出行场景描述。

可变情报板在                                                时刻切换发布交通信息内容，此时前后信息发布内容不同。当上游可变情报板在至时刻提供交通信息时，第一个驾驶员看到交通信息，并保持原路径在至时刻到达下游位置。其中，为交通拥挤引起的排队未到达下游检测设备位置的情况下，驾驶员到达下游位置的时刻；为交通拥挤引起的排队到达下游检测设备位置的情况下，驾驶员到达下游位置的时刻。最后一个驾驶员看到交通信息，并保持原路径在至时刻到达下游位置。其中，为交通拥挤引起的排队已经消散的情况下，驾驶员到达下游位置的时刻；为交通拥挤引起的排队没有消散的情况下，驾驶员到达下游位置的时刻。等待时间设置为驾驶员从看到交通信息到分流点上游检测设备的时间。可变情报板所显示的交通信息的时间为，为起始时刻和终止时刻之差，即。

   ②、计算分流点的分流比例。

分流点处正常情况下的分流比例为匝道流量与主线总流量之比，见下式。其中，为主线流量，匝道流量为主线总流量与主线流量的差。

    当分流点下游出现拥挤时，分流点处分流比例计算公式见下式。

③、计算相对分流比例。

相对分流比例是交通信息切换后的分流比例和信息切换前的分流比例的差，计算式如下。