基于交通沖突理論的道路安全評(píng)價(jià)技術(shù)研究綜述*

葛慧敏 周禮軍 薄云鈺 董 磊 臧文鎧

（江蘇大學(xué)汽車與交通工程學(xué)院 江蘇 鎮(zhèn)江 212013）

0 引 言

隨著經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展和城市規(guī)模的不斷擴(kuò)大，交通需求不斷增加，交通事故已成為當(dāng)前運(yùn)輸業(yè)所面對(duì)的嚴(yán)重公共安全問(wèn)題。社會(huì)對(duì)于交通安全的關(guān)注促使道路交通安全評(píng)價(jià)體系應(yīng)運(yùn)而生。交通安全評(píng)價(jià)的概念最早于20世紀(jì)90年代由英國(guó)提出，旨在對(duì)大部分公路做出安全指示，澳大利亞和美國(guó)也在此領(lǐng)域發(fā)展迅速，先后出版了《公路安全評(píng)價(jià)》《道路安全設(shè)計(jì)與運(yùn)營(yíng)指南》等著作[1]，為今后形成成熟的安全評(píng)價(jià)體系打下基礎(chǔ)。

相關(guān)文獻(xiàn)表明：國(guó)外大部分聚焦于對(duì)公路網(wǎng)、局域網(wǎng)或密集城市路段的分析，Gregoriades等[2]采用了貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)與智能體仿真相結(jié)合的方法，對(duì)道路網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建事故預(yù)測(cè)模型進(jìn)行安全分析；Lee等[3]使用混合多項(xiàng)式Logit 分式分解模型，從宏觀上分析按車型劃分的碰撞比例，分析佛羅里達(dá)州交通分析區(qū)的碰撞頻率；Orsini等[4]分析大規(guī)模高速公路橫截面碰撞事故，運(yùn)用極值理論預(yù)測(cè)模型優(yōu)劣。而國(guó)內(nèi)對(duì)于交通安全評(píng)價(jià)的研究較晚，主要基于交叉口和高速公路場(chǎng)景進(jìn)行分析，同時(shí)也針對(duì)中國(guó)本土地理環(huán)境對(duì)山區(qū)和農(nóng)村進(jìn)行分析。到目前為止，中國(guó)對(duì)于交通安全分析的研究已取得了一系列成果，鄭來(lái)[5]將交通沖突技術(shù)與極值理論相結(jié)合，構(gòu)建了交通沖突區(qū)組極值模型和超閾值極值模型，對(duì)高速公路的車道變換行為進(jìn)行分析；郭延永等[6]利用隨機(jī)參數(shù)負(fù)二項(xiàng)模型建立了信號(hào)交叉口右轉(zhuǎn)設(shè)施交通沖突模型進(jìn)行安全分析；鄭喆等[7]在對(duì)排列式交叉口進(jìn)行交通安全分析，探討了基于有序概率模型建立了魯棒優(yōu)化模型。

由上可知，國(guó)內(nèi)外關(guān)于交通安全分析的研究日趨成熟，交通沖突技術(shù)與各種理論相結(jié)合，廣泛運(yùn)用到安全分析過(guò)程中，但根據(jù)不同的研究場(chǎng)景，采用不同的評(píng)價(jià)指標(biāo)和方法，其評(píng)價(jià)結(jié)果可能大有不同，要做到對(duì)實(shí)際道路場(chǎng)景或路網(wǎng)下的準(zhǔn)確分析、評(píng)價(jià)，以及事故預(yù)控，還有很大的進(jìn)步空間。因此有必要對(duì)于目前的道路交通安全評(píng)價(jià)體系做出全面的回顧與總結(jié)，并將結(jié)論應(yīng)用到交通管制、交通事故預(yù)防等方面，提出相應(yīng)的改善措施，達(dá)到事故主動(dòng)防控的目的。從交通沖突技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景、交通沖突影響因素、道路交通安全評(píng)價(jià)技術(shù)3個(gè)方面闡述此領(lǐng)域研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)。

1 共現(xiàn)分析

關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析可表現(xiàn)某特定領(lǐng)域研究?jī)?nèi)容的集中度與關(guān)聯(lián)度，快速了解該領(lǐng)域發(fā)展沿革與當(dāng)前熱點(diǎn)，加深對(duì)該領(lǐng)域的認(rèn)知。以中國(guó)知網(wǎng)（CNKI）數(shù)據(jù)庫(kù)庫(kù)與Web of Science（WOS）數(shù)據(jù)庫(kù)為數(shù)據(jù)源，運(yùn)用VOSviewer 文獻(xiàn)計(jì)量軟件，截取時(shí)間范圍為2011年1 月1 日—2022 年6 月25 日，在CNKI 庫(kù)中以“交通沖突”O(jiān)R“沖突模型”AND“交通安全評(píng)價(jià)”為關(guān)鍵詞，在WOS庫(kù)中以“traffic conflict”O(jiān)R“conflict model”AND“traffic safety evaluation”為關(guān)鍵詞，檢索出中文文獻(xiàn)160篇以及外文核心文獻(xiàn)460篇進(jìn)行關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析，見圖1～2。

圖1 CNKI關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜Fig.1 CNKI Keywords co-occurrence map

通過(guò)聚類分析，可得到國(guó)內(nèi)12個(gè)研究集群和國(guó)外9個(gè)研究集群。進(jìn)一步將研究主題歸結(jié)為以下3類。

1）針對(duì)不同場(chǎng)景下的交通模型構(gòu)建。例如非常規(guī)信號(hào)交叉口[8]、高速公路施工區(qū)[9]、交織區(qū)[10]等。依賴于行車現(xiàn)場(chǎng)交通流、交通沖突等數(shù)據(jù)，搭建交通沖突模型或安全評(píng)價(jià)模型，利用仿真方法分析模型優(yōu)劣以及對(duì)交通沖突的改善效用。

2）梳理交通沖突影響因素。將交通沖突影響因素分為人、車、路、環(huán)境、其他5個(gè)方面進(jìn)行歸類分析研究。

3）闡述道路交通安全評(píng)價(jià)技術(shù)。從3個(gè)方面對(duì)道路交通安全評(píng)價(jià)進(jìn)行描述，歸納整理國(guó)內(nèi)外交通沖突選取方法，結(jié)合國(guó)內(nèi)外道路交通安全評(píng)價(jià)方法，構(gòu)建道路交通安全評(píng)價(jià)模型。

2 交通沖突技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景

圖2 WOS關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜Fig.2 WOS Keywords co-occurrence map

交通沖突技術(shù)作為1種被廣泛使用的交通安全評(píng)價(jià)非事故指標(biāo)，在多種場(chǎng)景下都發(fā)揮了特有的作用。目前研究場(chǎng)景主要集中在平面信控場(chǎng)景、高速公路基本路段組成場(chǎng)景、宏觀交通路網(wǎng)場(chǎng)景，與之對(duì)應(yīng)可總結(jié)為點(diǎn)場(chǎng)景、線場(chǎng)景、面場(chǎng)景。其典型場(chǎng)景概況見圖3。

圖3 典型場(chǎng)景文獻(xiàn)數(shù)量分布Fig.3 Literature quantity distribution of typical scenes

其中交叉口場(chǎng)景占總場(chǎng)景的26.8%，在整個(gè)路網(wǎng)中，由于平面交叉口通常有多向交通流匯合，因此是道路通行能力的瓶頸和交通事故的多發(fā)地點(diǎn)。文獻(xiàn)表明：從信號(hào)控制角度[11-12]，在2相位信號(hào)平交口、信號(hào)控制環(huán)形交叉口、夜間信號(hào)交叉口等信控平面交叉口的不同信控方式交叉口進(jìn)行過(guò)分析；從典型[7，13]與特定[14]交叉口類型角度，選取過(guò)城市和郊區(qū)交叉口、排陣式交叉口，對(duì)關(guān)聯(lián)交叉口層面、主干道層面等場(chǎng)景展開的研究。

高速公路是專供汽車分向、分車道、全部控制出入高速行駛的多車道公路。由于高速公路多橋梁、涵洞、隧道，且在這些路況復(fù)雜的路段行車極易發(fā)生事故。因此，國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)此場(chǎng)景展開了諸多交通安全分析的研究。例如對(duì)高速公路隧道出入口段[15]、合并路段[16]等場(chǎng)景的交通安全分析。此外，還有在山區(qū)高速公路[17]、山區(qū)高速公路隧道群[18]等場(chǎng)景下進(jìn)行的交通安全分析。

除上述2 種場(chǎng)景外，國(guó)內(nèi)外學(xué)者還對(duì)其他特定的場(chǎng)景進(jìn)行了相關(guān)的交通安全分析研究：如在城市道路[19]、城市快速路[20]、城郊公路[21]、山區(qū)道路[22]、農(nóng)村公路[23]、事故多發(fā)路段[24]等場(chǎng)景進(jìn)行的交通安全分析與評(píng)價(jià)；除此之外，從宏觀交通環(huán)境出發(fā)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者探究了在整個(gè)區(qū)域路網(wǎng)環(huán)境下[25]的交通安全分析及評(píng)價(jià)，如城市核心區(qū)、州或市交通分析區(qū)以及寒冷地區(qū)公路[26]等場(chǎng)景進(jìn)行的交通安全分析；從更微觀的角度來(lái)說(shuō)，如對(duì)各劃分路段的靜態(tài)（基礎(chǔ)設(shè)施）和動(dòng)態(tài)特性（交通密度）進(jìn)行獨(dú)立分析[2]的場(chǎng)景。

綜上可知，從場(chǎng)景的研究時(shí)間來(lái)看，場(chǎng)景發(fā)展變革也是按照由點(diǎn)及線到面的研究順序，而隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)方法的發(fā)展使得交通大數(shù)據(jù)的采集和分析簡(jiǎn)單易行，才得以深入研究宏觀路網(wǎng)的交通安全。目前研究場(chǎng)景單一，缺少對(duì)照?qǐng)鼍胺治?，如點(diǎn)點(diǎn)場(chǎng)景、線線場(chǎng)景、面面場(chǎng)景、點(diǎn)線場(chǎng)景、線面場(chǎng)景、點(diǎn)線面場(chǎng)景的對(duì)照分析；此外，目前研究大多僅考慮一維空間信息，缺少二維時(shí)間信息的分析，應(yīng)結(jié)合場(chǎng)景時(shí)空信息對(duì)交通安全進(jìn)行分析。

3 交通沖突影響因素

通過(guò)對(duì)檢索文獻(xiàn)的梳理，目前對(duì)交通沖突影響因素的分析主要集中在人、車、路、環(huán)境等方面，此外還包括其他特定的影響因素。因此，論文從5 個(gè)方面對(duì)交通沖突影響因素的研究進(jìn)行分析。

3.1 人為因素

交通參與者是交通安全諸因素中最為活躍和主動(dòng)的因素，也是引發(fā)交通事故的最主要因素。國(guó)內(nèi)外的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，80%～90%的交通事故是由人的因素所誘發(fā)的。因此，國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者針對(duì)駕駛?cè)艘蛘归_研究，主要包括駕駛?cè)松怼⑿睦硖卣?、視覺特性和駕駛行為等的影響分析[1]。表1 為交通安全分析中人為因素指標(biāo)。

3.2 車輛與交通指標(biāo)因素

車輛的性能是保證道路安全性的重要因素之一，道路交通量等車輛相關(guān)交通指標(biāo)也對(duì)交通安全有重要影響。故很多研究都在交通安全分析中考慮了車輛和交通指標(biāo)因素[1,15,17]，以期達(dá)到更好的分析效果。表2 為交通安全分析中的車輛與交通因素指標(biāo)。

表2 車輛與交通指標(biāo)因素Tab.2 Vehicle and traffic index factors

3.3 道路因素

在道路設(shè)計(jì)的諸多要素中，道路的線形設(shè)計(jì)對(duì)道路交通安全起決定性作用。從大量交通事故的結(jié)果看，很多是由困難的行駛條件所引發(fā)的，而困難的行駛條件又與道路設(shè)計(jì)及規(guī)劃密切相關(guān)，所以，道路因素[24]和交通安全的關(guān)系分析是非常有必要的。表3為交通安全分析中的道路因素指標(biāo)。

表3 道路因素指標(biāo)Tab.3 Road factor indexes

3.4 環(huán)境因素

交通環(huán)境是除了人、車、路之外，影響道路交通安全情況的另1 個(gè)重要因素。因此，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)道路交通安全分析時(shí)考慮了諸多的環(huán)境因素，如：天氣原因[17]、地理環(huán)境、交通景觀[24]因素等；此外，還考慮了不良?xì)夂驐l件和聲光等[15]自然環(huán)境因素對(duì)隧道出入口交通安全分析的影響。表4為交通安全分析中的環(huán)境因素指標(biāo)。

表4 環(huán)境因素指標(biāo)Tab.4 Environmental factor indexes

3.5 其他因素

影響交通安全分析的因素除人、車、路、環(huán)境外，還包括因不同研究主題需要而分析產(chǎn)生的影響因素，如：交通沖突下的信號(hào)控制交叉口[37]經(jīng)濟(jì)水平等宏觀因素和人、車、路等微觀因素以及城市快速路事故指標(biāo)[20]和碰撞指標(biāo)等[40]。表5 為交通安全分析中的其他影響因素指標(biāo)。

表5 其他影響因素指標(biāo)Tab.5 Other influencing factors and indicators

綜上可知，從分析指標(biāo)的使用數(shù)據(jù)來(lái)看，車輛和交通指標(biāo)、道路線形指標(biāo)、事故信息和碰撞沖突指標(biāo)使用較多，而人因和環(huán)境因素考慮較少，造成這種現(xiàn)象的原因可能是由于研究目的或數(shù)據(jù)采集的難易程度不同；從時(shí)間層面分析，人因指標(biāo)從生理指標(biāo)向心理和駕駛行為指標(biāo)發(fā)展，車輛與交通指標(biāo)從車輛性能指標(biāo)向交通運(yùn)行信息指標(biāo)發(fā)展，其他因素從事故信息指標(biāo)向碰撞沖突指標(biāo)發(fā)展，而道路線形指標(biāo)和自然地理環(huán)境指標(biāo)的時(shí)間沿革規(guī)律不明顯，道路線形基本采用橫斷面線形指標(biāo)，環(huán)境指標(biāo)基本使用天氣條件進(jìn)行研究。目前，交通安全影響因素的分析、研究多為事后分析，實(shí)際上，事故預(yù)防是屬于超前行為，不能只進(jìn)行事后評(píng)定，要從事前預(yù)防角度分析交通風(fēng)險(xiǎn)、挖掘致因，從致因入手，才能推動(dòng)交通安全評(píng)價(jià)技術(shù)的革新，這將是未來(lái)的研究方向。

4 道路安全評(píng)價(jià)技術(shù)

4.1 交通沖突指標(biāo)

對(duì)交通安全進(jìn)行分析，關(guān)鍵是要科學(xué)合理地選取評(píng)價(jià)指標(biāo)，由于在不同場(chǎng)景下影響道路安全的因素多種多樣，考慮的因素過(guò)多或過(guò)少都會(huì)導(dǎo)致評(píng)價(jià)結(jié)果不準(zhǔn)確，因此全面恰當(dāng)?shù)剡x取評(píng)價(jià)指標(biāo)至關(guān)重要。

目前國(guó)內(nèi)外有許多常用的指標(biāo)選取方法，例如分析法、專家咨詢法、范圍法、目標(biāo)法、部門法、問(wèn)題法、因果法、復(fù)合法等[1]，而國(guó)內(nèi)常用的交通沖突評(píng)價(jià)指標(biāo)也是多樣的，如：絕對(duì)數(shù)法[41-42]統(tǒng)計(jì)事故次數(shù)、傷亡人數(shù)、直接經(jīng)濟(jì)損失；事故率法[43，14]；事故強(qiáng)度分析法；時(shí)間序列法[44]；概率-數(shù)理統(tǒng)計(jì)法[45]；灰色評(píng)價(jià)法[36]。

事故率法是采用相對(duì)指標(biāo)評(píng)價(jià)交通安全，較絕對(duì)數(shù)法可靠性略強(qiáng)，但單獨(dú)使用時(shí)，由于不能考慮交通安全的多因素性，且換算系數(shù)沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，具有一定的片面性；時(shí)間序列法是利用事故發(fā)生概率隨時(shí)間的變化規(guī)律來(lái)評(píng)價(jià)交通安全，該指標(biāo)實(shí)現(xiàn)方法簡(jiǎn)單，且在短周期內(nèi)能較準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)交通安全，但環(huán)境改變的突發(fā)性與不可預(yù)測(cè)性、基準(zhǔn)年與周期長(zhǎng)度選擇等問(wèn)題，使得該方法單獨(dú)使用時(shí)可靠性不穩(wěn)定?；疑u(píng)價(jià)法是依據(jù)“非唯一性”原理，通過(guò)綜合多種因素影響，對(duì)少量信息進(jìn)行篩選、加工、延伸和擴(kuò)展等，能真實(shí)地評(píng)價(jià)道路交通安全狀況，雖然其實(shí)用性較強(qiáng)，但評(píng)價(jià)過(guò)程過(guò)于復(fù)雜，限制了該指標(biāo)的實(shí)際應(yīng)用。

綜述可知，單一指標(biāo)的方法可能并不能準(zhǔn)確地描述所研究對(duì)象的特點(diǎn)，二者或者更多方法的選取所帶來(lái)的優(yōu)勢(shì)也是顯著的，但其弊端在于處理時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，復(fù)合評(píng)價(jià)指標(biāo)選取將是未來(lái)交通安全評(píng)價(jià)的1 個(gè)研究方向。目前事故指標(biāo)的篩選提取多基于歷史事故數(shù)據(jù)的分析，屬于傳統(tǒng)交通安全分析方法。之后的分析評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取重心應(yīng)從事故指標(biāo)轉(zhuǎn)移到非事故指標(biāo)，解決事故指標(biāo)周期小這一缺點(diǎn)。目前非事故指標(biāo)之中的沖突指標(biāo)多是基于道路視頻錄像采集提取，二者均屬于傳統(tǒng)交通安全分析方法。

4.2 道路交通安全評(píng)價(jià)方法

目前交通安全評(píng)價(jià)方法主要有統(tǒng)計(jì)分析法、相對(duì)事故率法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、模糊數(shù)學(xué)法、安全系數(shù)法、灰色評(píng)價(jià)方法等。應(yīng)用科學(xué)的評(píng)價(jià)方法可以對(duì)現(xiàn)有交通安全狀況進(jìn)行準(zhǔn)確評(píng)價(jià)，科學(xué)分析交通事故致因，制定相應(yīng)的防控手段，最大程度的避免傷亡事件發(fā)生和財(cái)產(chǎn)損失，提高道路交通安全水平。在道路交通安全評(píng)價(jià)方面,國(guó)內(nèi)外采取的主要是基于統(tǒng)計(jì)事故的評(píng)價(jià)方法,包括事故數(shù)法、事故率法、質(zhì)量控制法、概率統(tǒng)計(jì)法和回歸統(tǒng)計(jì)法等。其中，模糊綜合評(píng)價(jià)法[1，37，34]，王琰等[46]中選用運(yùn)行車速與設(shè)計(jì)車速差、相鄰路段運(yùn)行車速差作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。以模糊邏輯理論為基礎(chǔ)，通過(guò)對(duì)調(diào)研數(shù)據(jù)的測(cè)試建立了合理的隸屬函數(shù)從而構(gòu)建了道路交通安全模糊評(píng)價(jià)模型并基于評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)道路交通安全等級(jí)進(jìn)行了劃分，由模糊綜合評(píng)價(jià)法為主體的道路交通安全評(píng)價(jià)方法較其他評(píng)價(jià)方法有著普遍適用性、易于觀測(cè)性、更高可靠性以及能夠?yàn)槭褂谜咛峁┒嘣畔⒌葍?yōu)勢(shì)而被廣泛使用；層次分析法[15，34]，忽文婷等[47]通過(guò)對(duì)人、車、交通環(huán)境、社會(huì)環(huán)境、經(jīng)濟(jì)環(huán)境等相關(guān)因素進(jìn)行分析，建立基于層次分析法道路交通安全綜合評(píng)價(jià)方法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)區(qū)域內(nèi)中長(zhǎng)期的交通安全評(píng)價(jià)，該方法分析過(guò)程直觀、清晰、數(shù)據(jù)處理簡(jiǎn)單，但該模型的建立需要依賴經(jīng)驗(yàn)豐富的專家才能獲取較為準(zhǔn)確的原始數(shù)據(jù)，且評(píng)估過(guò)程有較強(qiáng)的主觀性。此外,還包括基于等效事故數(shù)的安全評(píng)價(jià)方法[20]、基于“沖突情境-反應(yīng)行為”的安全評(píng)價(jià)方法[19]。

綜述可知，目前的評(píng)價(jià)方法多基于問(wèn)卷調(diào)查與視頻提取。對(duì)于問(wèn)卷類方法，數(shù)據(jù)量小、數(shù)據(jù)結(jié)果可靠性等問(wèn)題還需要進(jìn)一步改善；對(duì)于道路視頻類方法，采集提取的視頻受天氣環(huán)境等條件的限制，實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性不足，存在一定局限性。目前的評(píng)價(jià)方法適用于小數(shù)據(jù)集的分析研究，且略帶主觀性，在數(shù)據(jù)量大時(shí)，現(xiàn)有方法會(huì)出現(xiàn)權(quán)重分配不合理，處理難度增加，導(dǎo)致最后評(píng)判失效等問(wèn)題。

4.3 道路交通安全評(píng)價(jià)模型

評(píng)價(jià)模型包括區(qū)域路網(wǎng)交通安全三層風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)模型[25]、基于物元分析理論的城市道路交通安全綜合評(píng)價(jià)模型[25]和基于屬性識(shí)別理論的寒冷地區(qū)交通道路安全影響因素模糊綜合評(píng)價(jià)模型[26]。實(shí)際運(yùn)用中發(fā)現(xiàn)，在對(duì)小區(qū)域進(jìn)行基于事故的安全分析及評(píng)價(jià)時(shí)，這些方法表現(xiàn)出了明顯的不適應(yīng)性，為了克服這些缺點(diǎn)，具有“大樣本、定量、快速、非事故”特點(diǎn)的交通沖突技術(shù)作為交通領(lǐng)域中的1種非事故安全分析評(píng)價(jià)理論應(yīng)運(yùn)而生。因此，許多研究使用交通沖突技術(shù)建立交通安全分析模型：交通沖突技術(shù)與極值理論[4]相結(jié)合構(gòu)建的交通沖突區(qū)組極值模型和超閾值極值模型[5]，以及利用隨機(jī)參數(shù)負(fù)二項(xiàng)模型建立的信號(hào)交叉口右轉(zhuǎn)設(shè)施交通沖突模型[6]和利用交通沖突技術(shù)結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺的分析方法[41]，還有基于交通沖突構(gòu)建的平面交叉口混合交通六安全評(píng)價(jià)模型，文獻(xiàn)[49]以單交叉口為研究對(duì)象，通過(guò)分析混合交通條件下多因素交通事故指標(biāo)，構(gòu)建合理的權(quán)重系數(shù)與評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)了1 種非直線交通事故風(fēng)險(xiǎn)統(tǒng)計(jì)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)分析方法，該方法具有快速、定量分析的特點(diǎn)，且還充分考慮了非機(jī)動(dòng)車的混合行駛，更加符合我國(guó)國(guó)情。除了以上模型以外，典型模型還有基于廣義線性模型的后端沖突模型[12]、Harr-Adaboost 算法沖突區(qū)域分類模型[14]、全貝葉斯沖突模型[13]。

綜上可知，當(dāng)前交通安全評(píng)價(jià)模型的研究主要集中于貝葉斯理論、交通沖突和交通因素指標(biāo)。而此類方法對(duì)于預(yù)測(cè)影響因素復(fù)雜、多尺度時(shí)空相關(guān)性、多維度的交通事故數(shù)據(jù)都較困難，提高交通事故預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和提高模型的性能都值得進(jìn)一步開展研究[50-51]。

5 總結(jié)與展望

綜上所述，目前國(guó)內(nèi)外針對(duì)基于交通沖突的道路安全評(píng)價(jià)技術(shù)，從應(yīng)用場(chǎng)景、指標(biāo)選取、模型構(gòu)建，開展了相關(guān)研究，展望與總結(jié)如下。

1）交通沖突場(chǎng)景還需豐富。交通安全評(píng)價(jià)應(yīng)用場(chǎng)景的創(chuàng)新是交通安全評(píng)價(jià)技術(shù)創(chuàng)新的基礎(chǔ)，但目前研究場(chǎng)景單一，多集中于事故多發(fā)的信號(hào)交叉口、交織區(qū)、高速公路等等，而隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)方法的發(fā)展使得交通大數(shù)據(jù)的采集和分析簡(jiǎn)單易行，未來(lái)可開展交通場(chǎng)景的對(duì)照分析和深入研究宏觀路網(wǎng)的交通安全；此外，目前研究大多僅考慮一維空間信息進(jìn)行研究，未來(lái)應(yīng)結(jié)合場(chǎng)景時(shí)空信息對(duì)交通安全進(jìn)行分析，且隨著視頻技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，復(fù)雜氣候環(huán)境背景下的交通場(chǎng)景研究也將成為熱點(diǎn)。

2）分析及評(píng)價(jià)指標(biāo)選取規(guī)范目前尚無(wú)法統(tǒng)一。分析及評(píng)價(jià)指標(biāo)無(wú)論選擇單一指標(biāo)抑或是多指標(biāo)，都存在各自的弊端，未來(lái)應(yīng)考慮研究1套能被廣泛認(rèn)可和應(yīng)用的指標(biāo)選擇規(guī)范。在規(guī)范中，從交通沖突場(chǎng)景、沖突因素、指標(biāo)復(fù)雜性與適應(yīng)性等方面給出選擇建議。

3）道路安全評(píng)價(jià)尚處于事后分析階段。道路交通安全評(píng)價(jià)的最終目的是預(yù)防交通事故的發(fā)生，而事故預(yù)防是屬于超前行為，不能一味的只進(jìn)行事后評(píng)定，未來(lái)要從事前預(yù)防角度分析交通風(fēng)險(xiǎn)、挖掘致因，從致因入手，推動(dòng)交通安全評(píng)價(jià)技術(shù)的革新。

4）分析與評(píng)價(jià)模型性能有待提升。如何解決數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、影響因素復(fù)雜、多尺度時(shí)空相關(guān)性、多維度的數(shù)據(jù)等問(wèn)題一直是安全分析的熱點(diǎn)課題；未來(lái)應(yīng)進(jìn)一步研究基于蜂窩車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與高效算法的結(jié)合構(gòu)建交通安全評(píng)價(jià)實(shí)時(shí)模型，實(shí)現(xiàn)高時(shí)效性與高正確率的智能交通安全評(píng)價(jià)模型。

5）新興智能交通安全研究尚處于探索階段。從交通發(fā)展的進(jìn)程來(lái)看，隨著智能網(wǎng)聯(lián)、人機(jī)共駕[52]等新興技術(shù)的發(fā)展，對(duì)于交通安全分析又產(chǎn)生了新的挑戰(zhàn)。隨著道路上智能網(wǎng)聯(lián)車輛和無(wú)人駕駛車輛的出現(xiàn)，現(xiàn)有研究的指標(biāo)、方法、模型是否能夠適用還值得探討研究，對(duì)于這類網(wǎng)聯(lián)車輛和不同等級(jí)下的無(wú)人駕駛車輛，需構(gòu)建更加完善的指標(biāo)體系、研究方法及評(píng)價(jià)模型。

6 結(jié)束語(yǔ)

論文以探討道路交通安全評(píng)價(jià)方法為出發(fā)點(diǎn),發(fā)現(xiàn)對(duì)于道路交通安全的主要分析思路是：確定事故成因或確定影響道路交通安全的因素，從而選取評(píng)價(jià)指標(biāo)，建立模型對(duì)道路交通安全進(jìn)行分析或評(píng)價(jià)，進(jìn)而對(duì)于各種特定場(chǎng)景能夠有針對(duì)性地提出防控措施，有效減少交通事故率。論文通過(guò)梳理52篇文獻(xiàn)中的道路交通安全分析方法，主要探討不同場(chǎng)景下的交通模型構(gòu)建，梳理交通沖突影響因素，闡述道路交通安全評(píng)價(jià)技術(shù)，并對(duì)目前研究存在的不足進(jìn)行探討，為后面學(xué)者的研究提供方向建議。