信號(hào)交叉口行人群體非理性過(guò)街行為研究

張清泉，萬(wàn)江云

重慶交通大學(xué)

信號(hào)交叉口行人群體非理性過(guò)街行為研究

張清泉，萬(wàn)江云

重慶交通大學(xué)

通常人類都是以個(gè)體形式存在，其行為模式也顯得雜亂無(wú)章、千差萬(wàn)別，但是當(dāng)我們將某一區(qū)域內(nèi)的人組成的整體作為一個(gè)群集來(lái)看待，其行為往往具有某種規(guī)律。通過(guò)研究交通系統(tǒng)中的群集現(xiàn)象，揭示各種交通環(huán)境條件下行人的宏觀和微觀運(yùn)動(dòng)規(guī)律，為人性化的行人交通系統(tǒng)構(gòu)建提供依據(jù)。

群集；非理性過(guò)街；人性化；行人交通

引言

法國(guó)社會(huì)學(xué)家Le Bon[1]對(duì)法國(guó)大革命時(shí)期的聚集人群進(jìn)行了研究，對(duì)從個(gè)體演變?yōu)槿巳汉笏a(chǎn)生的其他心理變化及行為變化進(jìn)行了研究，最早解釋了聚集行為。Dirk Helbing[2]研究發(fā)現(xiàn)行人個(gè)體雖然有偏好性，但行人的動(dòng)態(tài)性表現(xiàn)出很多的群集性，因此行人群有較強(qiáng)的可預(yù)測(cè)性?？捎眯袨榱δＰ蛯?duì)行人Helbing現(xiàn)象進(jìn)行微觀模擬，并且行人群的群集特性可用自組織現(xiàn)象解釋。Reyn?olds[3]提出聚集、排斥、速度三規(guī)則后群集運(yùn)動(dòng)建立了系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)模型。Heppner和Grenader[4]在群集模型中提出的一個(gè)具有15個(gè)參數(shù)的隨機(jī)微分方程。T.Vicsek[5]從統(tǒng)計(jì)力學(xué)的角度提出了Vic?sek模型。

1.信號(hào)交叉口人群非理性過(guò)街

信號(hào)交叉口人群非理性過(guò)街行為可以用一個(gè)網(wǎng)絡(luò)熱詞來(lái)描述“中國(guó)式過(guò)馬路”，指的是湊夠一小撮人就可以走了，和紅綠燈無(wú)關(guān)。行為產(chǎn)生的過(guò)程是行人感知信號(hào)交叉口交通信息、大腦分析處理信息、由外因和內(nèi)因聯(lián)動(dòng)產(chǎn)生交通行為。

同時(shí)這也是一種從眾現(xiàn)象，“從眾”是一種社會(huì)性的傳播行為，在這種心理的作用下，會(huì)發(fā)生個(gè)性減弱或失去個(gè)性的現(xiàn)象[6]，具體有盲從、隨從、遵從或順從的行為特點(diǎn)。從眾人群有虛張聲勢(shì)的行為表現(xiàn)，而且人群基數(shù)越大，人群中的個(gè)體表現(xiàn)越勇敢。具體在中國(guó)式過(guò)馬路現(xiàn)象中體現(xiàn)明顯，當(dāng)過(guò)馬路的人群基數(shù)較少時(shí)，大多數(shù)人便會(huì)遵守交通規(guī)則，當(dāng)基數(shù)較大且出現(xiàn)少數(shù)“領(lǐng)導(dǎo)者”后，人群心理便會(huì)產(chǎn)生變化，即人群中的個(gè)體表現(xiàn)勇敢，不顧交通規(guī)則跟從“領(lǐng)導(dǎo)者”過(guò)馬路。

交叉口信號(hào)設(shè)置不合理也是城市行人不安全行為產(chǎn)生的重要原因，當(dāng)交叉口紅燈時(shí)間太長(zhǎng)，超過(guò)行人極限等待時(shí)間時(shí)，即使有信號(hào)控制和專人管制，大多數(shù)行人也會(huì)不顧信號(hào)控制而強(qiáng)行穿越。

2.信號(hào)交叉口人群非理性過(guò)街行為需求討論

人群非理性過(guò)街行為之所以發(fā)生的根本原因是因?yàn)樵撊巳河羞^(guò)街的需求，非理性過(guò)街需求在道路交通環(huán)境和人群過(guò)街心理的共同作用下轉(zhuǎn)化為非理性過(guò)街行為。其中人群過(guò)街需求無(wú)法改變，下面討論道路交通環(huán)境和人群過(guò)街心理兩方面的因素對(duì)非理性過(guò)街行為產(chǎn)生的影響。

2.1 道路交通環(huán)境

人群非理性的穿越信號(hào)交叉口也是在一定的道路交通環(huán)境條件下才會(huì)發(fā)生的，交叉口信號(hào)設(shè)置不合理，當(dāng)交叉口紅燈時(shí)間太長(zhǎng)，超過(guò)行人極限等待時(shí)間時(shí)，即使有信號(hào)控制和專人管制，大多數(shù)行人也會(huì)不顧信號(hào)控制而非理性強(qiáng)行穿越。

當(dāng)車輛較少，車輛與人群的可接受間隙符合人群心理預(yù)期也會(huì)產(chǎn)生非理性強(qiáng)行穿越。

2.2 行人過(guò)街心理

行人存在從眾心理，當(dāng)人群個(gè)體數(shù)量增大，一旦有“領(lǐng)導(dǎo)者”便會(huì)引起該群體強(qiáng)行穿越，很多理性穿越的行人的心理也會(huì)產(chǎn)生動(dòng)搖，忍耐時(shí)間急劇下降，產(chǎn)生非理性的穿越行為。

3.行人群體過(guò)街時(shí)間

設(shè)人行橫道長(zhǎng)為a寬為b，共有N個(gè)要有過(guò)街的個(gè)體，每個(gè)個(gè)體的運(yùn)動(dòng)速度為vi，（i=1、2、3……N），θi（t+1）為第i個(gè)個(gè)體在t+1時(shí)刻的預(yù)期行進(jìn)方向，且每個(gè)個(gè)體都可以感知自己周圍其他個(gè)體的信息。每個(gè)個(gè)體與周圍其他個(gè)體間有三種區(qū)域關(guān)系。即排斥區(qū)域、一致區(qū)域和吸引區(qū)域。設(shè)N個(gè)個(gè)體中有M個(gè)單元，每個(gè)單元都有自己?jiǎn)卧膌eader。當(dāng)N個(gè)個(gè)體中出現(xiàn)了n（n 1）個(gè)leader，n個(gè)leader便會(huì)引導(dǎo)該群體的過(guò)街行為。由群集動(dòng)力學(xué)相關(guān)模型可以得到以下結(jié)論：

所有個(gè)體具有一個(gè)共同的運(yùn)動(dòng)方向，只是在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中會(huì)稍作調(diào)整，這是由于受其他個(gè)體運(yùn)動(dòng)速度、方向影響和該個(gè)體心理可接受間隙的影響。群體中的每個(gè)個(gè)體會(huì)根據(jù)周圍個(gè)體的運(yùn)動(dòng)情況調(diào)整自己下一時(shí)刻的速率和運(yùn)動(dòng)方向，個(gè)體數(shù)越多，所需leader的個(gè)數(shù)越少，系統(tǒng)同步時(shí)間越短。最后可以看成一個(gè)系統(tǒng)來(lái)討論其過(guò)街行為。系統(tǒng)速度v可用下式表示。

其中l(wèi)—過(guò)街群體長(zhǎng)度

4.人性化行人過(guò)街交通設(shè)計(jì)

人群非理性過(guò)街行為和機(jī)動(dòng)車駕駛員有各自不同的交通需求，按照以人為本設(shè)計(jì)原則，要樹立行人優(yōu)先的理念，可以從以下三個(gè)方面來(lái)解決人群非理性過(guò)街。

首先建立人群過(guò)街效用與機(jī)動(dòng)車穿越交叉口效用評(píng)價(jià)體系，對(duì)實(shí)時(shí)交叉口行人和交叉口的機(jī)動(dòng)車數(shù)量進(jìn)行檢測(cè)，評(píng)價(jià)兩者效用的高低，給予效用高者優(yōu)先通過(guò)權(quán)。其次實(shí)時(shí)檢測(cè)機(jī)動(dòng)車的到達(dá)，在機(jī)動(dòng)車到達(dá)間隙，且間隙大于行人過(guò)街時(shí)間，給予行人優(yōu)先通過(guò)。最后根據(jù)行人群體過(guò)街時(shí)間設(shè)置行人過(guò)街專用相位，滿足行人過(guò)街需求。

[1]Le Bon,Gustave,The Crowd:A Study of the Popular Mind. NEW YORK：THE MACMILLAN CO.1896.

[2]HELBING D,P MOLNáR,FARKAS I J,et al.Self-organizing Pedestrian movement[J].Environment and Planning B：Planning and Design 2001,28:361-383.

[3]Reynolds,C.W.(1987)Flocks,herds,and schools:A distribut?ed behavioral model,in computer graphics.Proc.Of SIGGRAPH'87, 21(4):25-34.

張清泉（1989-），男，河南開封人，重慶交通大學(xué)，碩士，交通規(guī)劃；

萬(wàn)江云（1988-），男，重慶人，重慶交通大學(xué)，碩士，交通規(guī)劃。