[发明专利]一种交叉口右转机动车与电动自行车冲突行为分析方法

权利要求书

1.一种交叉口右转机动车与电动自行车冲突行为分析方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤1)采集调查地点的几何条件，且获取多个信号交叉口的视频；

步骤2)提取右转车流的轨迹、速度、流量、加速度信息；

步骤3)计算右转车辆的最大减速度值，将减速度值以0.1m/s²进行分组，计算每组的频率值，绘制累积频率分布曲线；

步骤4)以步骤3)所得到的累计频率分布曲线为基础，利用85％位累积频率曲线分析法确定右转机动车最大减速度临界值，将右转机动车受电动自行车干扰的情况进行划分，统计冲突事件；

步骤5)采用决策树方法，确定效用函数U_in(t)，利用二元Logit模型建立冲突决策概率模型P(C_n＝1)；

步骤6)确定右转机动车和电动自行车的冲突影响区域，分析冲突决策的影响因素；

步骤7)利用步骤4)得到的冲突事件数据，利用最大似然估计法对步骤6)所确定的模型进行参数标定，计算概率临界值作为冲突决策判别指标；

所述步骤5)所述的决策树方法是：右转车在转弯过程首先应对道路环境进行观察，判断有无干扰，确定存在干扰时再进行冲突决策，若确定为冲突，则产生减速或停车的让行行为，否则，不判定为冲突，车辆正常通过，据此建立决策树，将干扰判定定义为D_n，若发生干扰则D_n＝1，否则D_n＝0；冲突决策定义为C_n，确定冲突则C_n＝1，否则C_n＝0，确定冲突概率值P(C_n＝1)＝P(D_n＝1)×P(C_n＝1|D_n＝1)；

所述的效用函数是：

不同决策行为的产生是不同状态效用值U_in的离散选择问题，效用函数U_in(t)＝V_in(t)+ε_in(t)＝X_in(t)×α+ε_in(t)

其中V_in(t)为驾驶员n在时间t状态i下的系统效用值，X_in(t)为驾驶员n在时间t状态i下的解释变量，α为不同解释变量X_in(t)参数，其中解释变量与目标车辆的相对速度和距离、交通密度因素有关，ε_in(t)为误差项；

所述的冲突决策概率模型是：

决策树的第一层用二元Logit模型表示，驾驶员判断存在干扰的概率将D_n＝0的状态作为基础状态，假定效用值为0，其中V_1n为驾驶员n判断存在干扰i＝1的系统效用，X_1n为驾驶员n判断存在干扰i＝1的解释变量，α为变量参数，

因此，驾驶员判定为冲突，做出让行行为的概率如下式所示：

其中，Z_1n为驾驶员n进行冲突决策i＝1的系统效用，β为变量参数；

所述步骤7)利用步骤4)得到的冲突事件数据为基础，对步骤6)所确定的模型进行参数标定，计算概率临界值作为冲突决策判别指标，首先将冲突决策概率写为N个独立事件(c₁,c₂……c_N)的联合概率：

接下来，对等式两边取对数：

最后，以调查数据为基础，组合进行最大似然估计，选择最优估计值确定最终概率模型。

2.根据权利要求1所述的一种交叉口右转机动车与电动自行车冲突行为分析方法，其特征在于：所述步骤1)利用人工测量法采集调查地点的几何条件，其中：θ为交叉口转角，单位(rad)；R为交叉口转弯半径，单位(m)；L为外侧出口道边缘与路缘石内侧边缘之间的距离，单位(m)；r为出口道中心线与进口道中心线的交点；a为进口道中心线与停止线交点；b为出口道中心线与人行道内侧边缘线交点；C为r与B两点之间距离，单位(m)；红色虚线框图范围为交通流数据采集区域。