考虑驾驶人行为响应的在途突发事件交通诱导机制

摘要

现有交通诱导策略体系多基于仿真环境下的均质假设，缺乏考虑真实场景下驾驶人行为响应机制，难以适应灾害多发区的应急交通管控需求。以西藏自治区为研究对象，系统分析灾害条件下驾驶人行为特征及其对诱导信息的响应规律，研究了基于事件特征识别和行为响应特征的多灾害场景动态交通诱导策略体系。基于地质灾害与交通阻断数据，采用高斯混合模型（Gaussian mixture model,GMM）识别事件阻断特征与时长分布，将在途突发事件划分为完全阻断型、条件通行型和临时管控型3类。结合驾驶人问卷调查数据，运用Apriori关联规则算法和结构方程模型（structural equation model, SEM）量化驾驶人对信息认知、诱导信息类型、发布位置和等待时长的响应特征。结果表明：信息认知对情景评估、情景评估对行为响应的路径系数分别为0.688(p=0.07)、0.635(p=0.05)，诱导信息正向显著影响驾驶人决策行为；驾驶人对连续中断的耐受性阈值为3 h，诱导信息需求呈三级分层特征，较高关注事件类型、拥堵里程及最佳行驶路线等一级信息；短信与二维码组合推送是最有效的信息传递方式。在此基础上，提出“空间分级-时序递进”的动态诱导策略体系，构建路径级（远端绕行）、路段级（节点管控）与临时通行级（短时响应）3类诱导模式，并嵌入应急优先通行机制。基于交通仿真平台对单幅路段封闭的条件通行型事件动态管控策略开展验证分析，显示动态信号管控策略下平均等待时间较人工管控减少21.5%。

关键词

交通安全 / 驾驶人行为响应 / 动态诱导策略体系 / 高斯混合模型 / 结构方程模型 / 灾害多发区 / 应急交通管控

基金资助

国家重点研发项目（2022YFC3002604）资助