城市道路超車特征分析與高風(fēng)險超車識別

李君羨，王 浩，沈宙彪，吳志周

（1. 同濟(jì)大學(xué)道路與交通工程教育部重點實驗室，上海 201804；2. 上海應(yīng)用技術(shù)大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與信息工程學(xué)院，上海 200235；3. 上海市城市建設(shè)設(shè)計研究總院（集團(tuán)）有限公司，上海 200125）

超車是影響道路交通安全和效率的重要因素［1］，量化描述超車過程、識別高風(fēng)險超車對提升道路安全、增進(jìn)交通管理效率有重要意義。

超車涉及2 輛甚至多輛車輛的復(fù)雜互動過程，許多學(xué)者通過分解該過程開展研究：柏偉等［2］基于車輛跟馳過程中的車輛互動關(guān)系建立超車模型，詳細(xì)描述了不同超車階段車輛的距離變化；Jenkins等［3］根據(jù)超車加、減速的行為分別將超車的開始和結(jié)束分為多類，并逐類討論其特征；Zhao等［4］引入?yún)^(qū)間分析法探討最小超車安全距離的影響因素，并以高斯偽譜方法將最優(yōu)控制問題轉(zhuǎn)化為非線性規(guī)劃問題求解以描述超車過程；張文會等［5］將雙車道公路場景下的超車劃分為多個時段，繼而分別分析了各種車輛與被超車、對向車的安全距離。

上述成果從微觀層面研究主超車與被超車的具體行為，強(qiáng)調(diào)復(fù)現(xiàn)單次超車的完整過程。由于超車可能涉及除主超車與被超車以外的其他主體，故以上模型變量關(guān)系復(fù)雜，求解也多有明顯的模糊性；此外，單次超車在路段中可能密集發(fā)生多次，且涉及主體類型多樣。因此，從微觀行為切入研究路段上的全部超車行為特征及風(fēng)險可能導(dǎo)致組合爆炸，無法滿足實時分析要求。鑒于此，許多學(xué)者轉(zhuǎn)而提出從中觀層次考察路段上超車行為的統(tǒng)計特征：榮建等［6］以仿真為工具，分析了等速、加速超車模型中主超車與被超車的速度變化，擬合了雙車道公路的超車率與流量的關(guān)系；Qin 等［7］提出關(guān)鍵決策點的概念，認(rèn)為在雙車道公路場景下，若干個關(guān)鍵位置的多重決策共同決定了超車行為的結(jié)果；Lu［8］定義了表征公路運行特征的擁擠概率、自由行駛概率、車輛進(jìn)入概率等指標(biāo)，研究雙車道公路上自由超車規(guī)則對公路通行安全及效率的影響。

以上針對超車對路段整體影響的研究對路網(wǎng)交通管理有指導(dǎo)意義，但此類研究多聚焦在公路場景。鑒于城市地面道路交通的間斷流特性，駕駛員超車目的和行為必然與之不同，故前述研究結(jié)論難以為城市道路管理所借鑒。目前針對城市道路上非機(jī)動車或機(jī)非交互超車有較豐富的研究成果［9-10］，但針對機(jī)動車專用道超車的中觀描述指標(biāo)及總體行為特征分析較為有限：秦雅琴等［11］構(gòu)造超車次率指標(biāo)，建立某指定路段上該指標(biāo)與流量、平均速度和平均行程時間在不同場景下的擬合關(guān)系；王浩等［12］利用GRU網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)對城市路段超車率的預(yù)測。上述研究對城市道路超車的獨有特征解釋不足；涉及的指標(biāo)比較單一，反映出超車行為的特征較少，也無法很好地支持風(fēng)險分析；研究中擬合定量關(guān)系時僅基于唯一路段數(shù)據(jù)，缺乏對普遍規(guī)律的討論。

綜上，從中觀層面描述城市道路路段上的超車行為統(tǒng)計特征及其與路段交通運行特征參數(shù)的關(guān)系，可有效降低分析的復(fù)雜度，也能為城市道路交通管理提供直接依據(jù)；而對城市道路超車特征的討論也有待深入。本文以此為切入點，在分析城市路段超車過程特征的基礎(chǔ)上，構(gòu)建描述這些特征的多維度中觀指標(biāo)，利用多條路段的車牌識別（license plate recognition，LPR）數(shù)據(jù)實現(xiàn)上述指標(biāo)群的實時計算，并將其用于路段高風(fēng)險超車的在線識別。

1 城市路段超車類型分析

在城市路網(wǎng)中，超車不僅與主超車和被超車的行為以及所在路段長度、限速、流量有關(guān)，還受到管控措施的影響。在同一外部環(huán)境下，即使各項微觀指標(biāo)都相同的超車行為，由于主超車出發(fā)時間與上下游交叉口信控方案對應(yīng)關(guān)系不同，超車過程也可能存在差異?？紤]交通波理論體系成熟、展示直觀等優(yōu)勢，以其為工具解釋導(dǎo)致該差異的原因。根據(jù)該理論，路段交通運行過程可抽象表示為圖1［13-14］。假設(shè)不考慮交叉口排隊溢出情況，排隊車輛可在下一個周期綠燈期間完全疏散，且所有未超車車輛的路段平均行駛速度相等且小于路段限速。以上假設(shè)可根據(jù)實際情況深化調(diào)整，不影響過程分析的有效性。

圖1 不同出發(fā)時間對應(yīng)超車過程示意Fig.1 Diagram of overtaking processes with different departure times

圖1中，長度為dL的路段L連接兩相鄰交叉口α與β，現(xiàn)有若干車輛由α經(jīng)過L向β行駛。落在y=dL水平線上的粗實線段Sr表示交叉口β處與這股交通流對應(yīng)的紅燈期間車輛在此期間內(nèi)積累排隊。參考排隊形成波速和消散波速，可結(jié)合Sr唯一確定各周期的“排隊三角”，從而描述排隊形成與消散過程。圖1 包含了3 對超車共6 輛過車（B車超過A車、D車超過C車、F車超過E車）的時刻-位置曲線。除主超車和被超車的實際曲線外，圖中還給出了主超車按照路段平均行駛速度行駛、并未超車的假想曲線（簡稱“計劃曲線”，對應(yīng)狀態(tài)稱為“計劃狀態(tài)”）。

圖1 中，3 對超車的出發(fā)時間差、主超車與被超車各自的平均行駛速度均相同，但主超車在該路段上的行程時間減少程度不同：其中F車超過E車的情況較常見，兩者均不停車通過交叉口β，F(xiàn)車通過超車所節(jié)約的行程時間ΔtF完全由其計劃狀態(tài)速度和實際速度的差值決定；D車雖超過C車，但在交叉口β加入了排隊隊尾，超車所節(jié)約的行程時間ΔtD因排隊時車頭時距被壓縮而減少，獲益最?。籅車因超過A車趕在交叉口β紅燈期間前通過，避免了交叉口排隊延誤，比計劃狀態(tài)節(jié)約了ΔtB的時間，獲益最大。以上第2、3 種超車反映了城市道路特有的、超車獲益被信號控制所影響的現(xiàn)象。事實上，許多駕駛員為實現(xiàn)第3種超車會在路段行程中有意識地提高速度，引發(fā)較高風(fēng)險，值得關(guān)注。下文分析中稱第3 種超車為“高收益超車”，稱第1、2 種超車為“一般超車”。

可見，類似的超車行為對主超車的行程速度提升效用可能存在差別，這是城市路段超車的顯著不同于公路超車之處。僅以超車數(shù)量或次數(shù)作為描述指標(biāo)則不足以反映這一特征，因此需構(gòu)建更多指標(biāo)。

2 城市道路超車特征描述指標(biāo)

（1）路段超車數(shù)nT：指定時段T內(nèi)V′i的計數(shù)，為時段集計量。

（2）單車超車幅度nV′i：任意V′i駛過L時，其通過超車所實現(xiàn)的車隊序列的提前程度為

其中，Sα，V′i、Sβ，V′i分別為V′i通過α和β時在車隊中的次序，對任意V′i均有nV′i＞0。對指定時段T，可集計時段超車幅度總和nQ，T，如式（2）：

上述指標(biāo)中，nT和nQ，T綜合表征了指定時段內(nèi)的路段L上超車發(fā)生的頻繁程度，兩者能間接反映超車行為對路段的影響，其數(shù)值的異常波動可能預(yù)示著有特殊事件發(fā)生；nV′i、ΔvV′i和vA，V′i則從各方面間接體現(xiàn)單個V′i通過路段時的超車風(fēng)險；BV′i衡量了單個V′i在L上超車的獲益，由BV′i可初步區(qū)分高收益超車和一般超車，將之與vA，V′i、Sα，V′i結(jié)合可揭示超車意圖，便于實時查找以高速甚至超速超車以獲取高收益的車輛，實現(xiàn)對車輛或路段的管理。

為實時標(biāo)定以上指標(biāo)，需具備較高時間顆粒度采集的、連續(xù)經(jīng)過2個交叉口的所有過車信息，并能唯一識別各個車輛，LPR數(shù)據(jù)可滿足該要求。

3 基于LPR數(shù)據(jù)的指標(biāo)計算

LPR數(shù)據(jù)多由視頻設(shè)備采集并上傳，原理如下：車輛進(jìn)入設(shè)備初始設(shè)定的虛擬線圈位置，觸發(fā)設(shè)備采集標(biāo)準(zhǔn)化圖像。對圖像進(jìn)行信息提取與結(jié)構(gòu)化壓縮，可將其轉(zhuǎn)化為逐條的過車LPR 文本數(shù)據(jù)，包括車牌、時間戳、車輛類型等關(guān)鍵信息。LPR數(shù)據(jù)顆粒度高、壓縮后存儲成本低，基于多個設(shè)備車牌碰撞還可實現(xiàn)車輛路徑跟蹤。

為研究指定路段的超車特征，需結(jié)合其上下游2個交叉口的各向LPR 數(shù)據(jù)。沿用前文標(biāo)記，為研究在交叉口α 直行進(jìn)入路段L并于交叉口β直行離開的車輛群體超車行為，需對α、β分別采集到的LPR數(shù)據(jù)集Φα、Φβ預(yù)處理，如下：

（1）數(shù)據(jù)清洗。僅保留LPR 數(shù)據(jù)的車牌、時間戳2 個字段；剔除無法支持車牌碰撞的無車牌數(shù)據(jù)及有明顯時間戳錄入錯誤的數(shù)據(jù)。

（2）確定目標(biāo)車道組。在α、β處不同相位放行的車輛，其進(jìn)入、離開L的時間受信控相序的強(qiáng)制干擾，無法進(jìn)行超車比較，故要求研究的車輛樣本群應(yīng)在α、β處分別屬于同一車道組，即在相同相位進(jìn)入、相同相位離開L。

（3）提取目標(biāo)車道組有效數(shù)據(jù)。根據(jù)目標(biāo)車道組所對應(yīng)的交叉口分支與車道編號過濾Φα、Φβ，僅保留相關(guān)樣本，分別構(gòu)成壓縮數(shù)據(jù)集Φ′α、Φ′β。

（4）匹配路段過車記錄。對Φ′α所有車牌去重，構(gòu)成出發(fā)車牌集合P，遍歷P碰撞比對Φ′β，匹配同一輛車先后出現(xiàn)在2個集合中的記錄，按照圖2所示規(guī)則組織字段，對每一次過車Vi生成1 條路段過車記錄ri。若同一車牌有多次匹配記錄，則應(yīng)分別保存。將所有記錄匯聚為路段L的過車記錄集合RL。

圖2 單條過車記錄字段組成Fig.2 Attributions of a single passing record

（5）將RL按照tβ，V′i先后排序，由1遞增按序賦值每條記錄的Sβ，V′i；再將RL按照tα，V′i先后排序，由1 遞增按序賦值每條記錄的Sα，V′i。

綜合上述屬性，可根據(jù)式（1）—（3）及式（8）計算ri的各項指標(biāo)，并對指定時間段計算指標(biāo)集計值。在此過程中，需根據(jù)BV′i值剔除有明顯長時間停車行為的車輛，以避免對超車分析的干擾。

4 實驗與結(jié)果分析

4.1 數(shù)據(jù)描述與處理

以某城市主干道上連續(xù)4個信控交叉口及其雙向連接共6個路段作為研究對象，各要素關(guān)系如圖3所示。路段全線限速60 km·h-1（16.5 m·s-1），各交叉口進(jìn)口道均布設(shè)電子警察以采集LPR 數(shù)據(jù)，虛擬線圈設(shè)置在停車線位置，即LPR 的時間戳對應(yīng)過車車頭通過停車線的時刻。

圖3 示例交叉口及路段關(guān)系示意Fig.3 Sample intersections and road section relationship

收集2018 年7 月6 日各交叉口全量LPR 數(shù)據(jù)，并參照第3節(jié)步驟進(jìn)行處理，具體細(xì)節(jié)包括：

（1）確定研究對象為由西直行向東繼續(xù)直行、由東直行向西繼續(xù)直行的車道組，即要求對于6 條路段而言，均有dα=dβ=直行。根據(jù)選定車道組過濾并清洗數(shù)據(jù)，生成各交叉口過濾數(shù)據(jù)集Φ′Y(Y∈{A，B，C，D})。

（2）依次計算各路段過車記錄集合RZ(Z∈[1，6])，根據(jù)RZ對應(yīng)的路段長度，結(jié)合路段限速約束路段行程時間范圍，行程時間超出該范圍的過車可能離開路段、長時間停車或時間戳錄入有誤，不適于作為研究樣本，予以剔除。

4.2 實驗結(jié)果與分析

4.2.1 路段整體超車分析

按5 min 間隔集計全日各路段的n5min、nQ，5min指標(biāo)，分析其與對應(yīng)時段流量V5min關(guān)系，如圖4。

圖4 指標(biāo)n5min、nQ，5min與流量V5min關(guān)系分析Fig.4 Correlativity between n5min,nQ,5min,and volume V5min

由圖4 可知，在路段流量不飽和條件下，n5min、nQ，5min均與V5min呈正相關(guān)關(guān)系。擬合結(jié)果表明，2 組相關(guān)關(guān)系分別可以有界的一次和二次多項式擬合。對6 條樣本路段，n5min的一次擬合系數(shù)均穩(wěn)定在［0.37，0.40］區(qū)間，各子圖相應(yīng)曲線斜率相近；而nQ，5min與V5min的關(guān)系則因路段不同有顯著差異，其中L1 和L6 的nQ，5min-V5min曲線最陡峭，意味著路段集計超車幅度總和對流量增長更敏感；在同等流量條件下，這2 個路段的超車行為相對更加冒進(jìn)。以上差異說明，城市道路的超車次數(shù)特性因路段而異，應(yīng)根據(jù)真實數(shù)據(jù)逐一擬合，對于超車頻次統(tǒng)計量對流量敏感的路段應(yīng)進(jìn)行重點管理。

4.2.2 超車速度變化與分布特征

除超車次數(shù)與幅度指標(biāo)，超車的速度特性也會影響路段安全，且能反映超車車輛對路段運行的影響。分析時需參考路段限速vlim=16.5 m·s-1，并根據(jù)管理需求定義路段的臨界速度vth作為路段高速車輛的界定標(biāo)準(zhǔn)，設(shè)定vth=0.85×vlim=14.0 m·s-1。

首先考察各主超車的vB，V′i、vA，V′i與ΔvV′i的關(guān)系。以L2和L6為例，分析結(jié)果如圖5。

vB，V′i-ΔvV′i散點圖有明顯的分組聚集特征，嘗試以K-means算法對樣本點自動聚類。首先采用組內(nèi)平方誤差和（sum of squared error，SSE）指標(biāo)輔助算法定參［15］，結(jié)果顯示對于2個樣本路段，均有聚類數(shù)目K=3時效果最理想。按照此參數(shù)聚類并計算類別中心坐標(biāo)，結(jié)果見圖5a、5c；然后保持原有聚類結(jié)果的標(biāo)簽，按照相同圖例繪制各主超車的vA，V′i-ΔvV′i散點圖，對比計劃狀態(tài)與實際狀態(tài)的速度散點圖，可知：

（1）低vB，V′i的主超車如果沒有超車，其聚類速度中心將低于6.5 m·s-1，小于正常路段行駛速度。這表示其如按計劃速度行駛，將在下游交叉口遇到紅燈停車。

（2）在低vB，V′i車輛中，有部分樣本超車后平均速度提升ΔvV′i高達(dá)8 m·s-1左右，構(gòu)成了與其他2簇明顯分離的簇（圖5 中簇Ⅲ）。簇Ⅲ車輛經(jīng)過超車加速，其vA，V′i轉(zhuǎn)移至高速區(qū)，明顯避免了下游交叉口停車排隊，實現(xiàn)了一次性通過路段，即為高收益超車車輛。需注意，對于部分車輛有vA，V′i＞vlim。

圖5 示例路段vB，V′i、vA，V′i與ΔvV′i散點圖及聚類結(jié)果Fig.5 vB,V′i-ΔvV′i and vA,V′i-ΔvV′iscatter diagrams of sample segments and clustering results

（3）與簇Ⅲ對比，部分同樣低vB，V′i的車輛僅通過超車略微提升了行程速度（圖5中的簇Ⅱ）。從其聚類中心來看，ΔvV′i＜0.2 m·s-1，對應(yīng)出發(fā)次序靠后、超車目的性較弱的一般超車，其超車后vA，V′i的聚集位置相對vB，V′i基本不變，只略微向右側(cè)遷移。

（5）圖5中簇Ⅰ聚類中心的X坐標(biāo)值顯著大于簇Ⅱ和簇Ⅲ，對應(yīng)vB，V′i較高的樣本群。即使按計劃速度行駛，此類車輛也不會在下游交叉口遇到紅燈，或在加入下游交叉口排隊隊尾較短時間后即跟馳通過。但當(dāng)其有超車行為時，ΔvV′i比簇Ⅱ更大，vA，V′i相對vB，V′i右遷更明顯，顯示這類超車有更強(qiáng)的目的性，行為也更加冒進(jìn)。雖由于路段限速等客觀因素限制，簇I 車輛整體速度上浮空間有限，但也有部分車輛vA，V′i＞vlim，存在一定風(fēng)險。

上述規(guī)律在各樣本路段中普遍存在。按vB，V′i行駛將明顯受到信控影響而停車等待的車輛，其超車獲益大、目的性強(qiáng)，貢獻(xiàn)了最大的ΔvV′i，這部分車輛中，短時內(nèi)完成加速超車或vA，V′i較大的車輛存在較高風(fēng)險，故還需結(jié)合超車時機(jī)以及vA，V′i觀察。仍以L2和L6為例，圖6由不同行程速度區(qū)間的樣本量轉(zhuǎn)移，更直觀地體現(xiàn)了超車所導(dǎo)致的路段整體速度分布變化。

圖6 示例路段有無超車速度分布對比Fig.6 Speed comparisons of sample segments with and without overtaking

根據(jù)圖6，超車行為對中段區(qū)間速度分布影響較小，主要的變化體現(xiàn)為原低速區(qū)車輛轉(zhuǎn)移到高速區(qū)，尤其是超過vth的車輛明顯增加，這與簇Ⅲ車輛的較大速度變化以及簇Ⅰ車輛進(jìn)一步提速有關(guān)。如前分析，這部分車輛的超車行為可能增加路段的安全風(fēng)險，需結(jié)合vA，V′i和ΔvV′i對其重點分析。

4.2.3 高風(fēng)險車輛分析

根據(jù)vA，V′i將超車車輛劃分為vA，V′i≤vth的低速車輛、vlim≥vA，V′i≥vth的高速車輛和vA，V′i≥vlim的超速車輛3 類，3 類車輛的路段行程風(fēng)險依次增加，以下結(jié)合超車風(fēng)險及收益情形詳細(xì)分析。如第1部分所述，因車輛出發(fā)和到達(dá)上下游交叉口的時刻與信控方案對應(yīng)關(guān)系不同，ΔvV′i和BV′i并非一一對應(yīng)。以L1、L2、L5為例，繪制ΔvV′i-BV′i散點圖，并以不同圖例區(qū)分不同風(fēng)險類型車輛，如圖7。

圖7 3類車輛ΔvV′i與BV′i關(guān)系分析Fig.7 Correlativity between ΔvV′i and BV′i for 3 types of vehicles

圖7顯示，由于信號配時方案和路段長度差異，不同路段超車車輛的收益上限也不同，但各類車輛的風(fēng)險與收益關(guān)系有以下統(tǒng)一規(guī)律：

（2）低速車輛靠近原點有一處明顯聚集，對應(yīng)圖5 中的簇Ⅱ，這部分車輛在超車后仍以較低速度行駛，其BV′i＜20 s，屬于一般收益車輛，其超車多與爭搶綠燈末尾通過交叉口無關(guān)，對路段行車秩序影響有限。在低速車輛中，也有少部分超車收益較大，但這類數(shù)據(jù)點樣本量較少且比較分散，且其超車增速后仍在低速區(qū)，影響相對可控。

（3）高速車輛普遍通過超車實現(xiàn)了一次性通過路段。相對低速車輛，其點集在X軸方向分布更加均勻，但在ΔvV′i=10 m·s-1附近有一處高密度聚集。對于3 條示例路段，此處的超車收益均值均大于70s，明顯與車輛通過加速在下游綠燈通過有關(guān)，屬于高收益車輛。此類主超車通過以較大的ΔvV′i達(dá)到較高的vA，V′i，雖然尚未超速，但速度變化幅度大，有一定不穩(wěn)定性。

（4）超速車輛是路段交通管理中的重點。樣本路段的超速車輛均明顯地分為2 組，分別對應(yīng)較高和較低的ΔvV′i，如各子圖中i 和ii 標(biāo)示的部分。這2組車輛的組間距較大，其間以ΔvV′i∈[4，8]m·s-1的幅度超車以致超車后速度超限的車輛較少，多數(shù)在超車后超速的車輛或本就已經(jīng)超速（ΔvV′i較?。?，或有目的地提升速度并超車以爭取更多利益（ΔvV′i較大）。前者對應(yīng)的是駕駛行為較為冒進(jìn)的車輛，后者則對應(yīng)大幅加速以爭取在下游綠燈結(jié)束前通過的車輛，兩者對交通運行均有嚴(yán)重的影響，而后者的速度還伴隨不穩(wěn)定特征，其超速行為更可能集中在路段后半行程，屬于高危超車行為車輛，需要加強(qiáng)管制。

可見，vA，V′i和ΔvV′i較大的主超車車輛都是路段超車管理所需關(guān)注的重點，且其與上下游交叉口信控方案的協(xié)調(diào)有一定關(guān)系，以下展開分析。

4.2.4 高風(fēng)險超車與信號方案關(guān)系分析

按照Ban 等［16］的研究，路段行程速度及延誤等同時受上下游交叉口信控配時方案及其協(xié)同設(shè)計影響，在各周期車輛可完全疏散的理想假設(shè)下，上游同周期放行車輛的行程速度逐漸增加、延誤逐漸減小。圖8為L1和L2這2條路段的所有車輛vA，V′i-tα，V′i散點圖，其中無超車車輛的速度稱為“穩(wěn)定速度”，以實心圓點表示；有超車車輛的計劃、超車后實際速度稱為“超車前/后速度”，分別用向上三角形和向下箭頭表示，并以虛線將ΔvV′i＞10 m·s-1的成對標(biāo)記相連。按照行程速度分布曲線，可設(shè)置一個分位數(shù)速度vs作為低速車輛的界定標(biāo)準(zhǔn)，本文以15%分位數(shù)為例，在圖8 繪出vlim=16.5 m·s-1和vs這2 條水平線以便對比。

圖8除了顯示出文獻(xiàn)［16］所描述的單周期行程速度變化趨勢外，更揭示了多個連續(xù)周期在更長時間軸上的行程速度周期性變化現(xiàn)象。這種周期性由相鄰交叉口的協(xié)調(diào)相位差引起，且因相鄰交叉口信控周期時長關(guān)系不同呈現(xiàn)不同的循環(huán)間隔和波動。結(jié)合以上2 類周期性，觀察圖8a、8b 可知，在兩交叉口相位差協(xié)調(diào)情況較好的周期，絕大部分同相位放行車輛可以大于vs的速度通過路段，此時vA，V′i和ΔvV′i較大的高風(fēng)險超車明顯減少。但由于一般相鄰交叉口并無綠波協(xié)調(diào)設(shè)計，較佳通行狀態(tài)通常僅能維持少數(shù)幾個周期，隨后進(jìn)入最不利協(xié)調(diào)周期時，對絕大部分過車有vB，V′i＜vs，此時高ΔvV′i值超車迅速增加?？梢?，高風(fēng)險超車多發(fā)于相鄰交叉口信控配時協(xié)調(diào)導(dǎo)致上游交叉口整個周期過車平均速度全部較低的周期。

圖8 高風(fēng)險超車速度特性分析Fig.8 Speed characteristics of high-risk overtaking

圖8b中，92%的超速車輛由vB，V′i＜vs的低速車輛通過加速超車轉(zhuǎn)化而來；而2 個示例路段上ΔvV′i＞10 m·s-1的車輛中，90%的車輛有vB，V′i＜vs。在計劃速度提升到接近vs時，超車后超速以及高速度變化等風(fēng)險較高的超車數(shù)量就有明顯下降。這提示加強(qiáng)相鄰交叉口信號控制協(xié)調(diào)除了可以增加綠波帶寬度、使得更多車輛不停車通過路段外，更對減少不安全超車行為有一定作用，即使并非協(xié)調(diào)控制的交叉口群，合理調(diào)整主要流向的相序或微調(diào)其放行相位的綠信比，保證大部分車輛的行程速度，都有助于改善超車對路段交通的不利影響。

為觀察高風(fēng)險超車頻發(fā)時段的vA，V′i-tα，V′i關(guān)系，進(jìn)一步放大時間軸繪圖，圖9a、9b 分別為取自L5 和L6的示例時段。

Fig.9 高風(fēng)險超車車輛在上游交叉口車隊中的序列Fig.9 Sequences of high-risk overtaking vehicles at upstream intersection

圖9a 所顯示的3 個連續(xù)周期中，部分車輛以接近15 m·s-1的vA，V′i不停車通過路段，這些車輛中，出發(fā)時刻最晚的少數(shù)幾輛車均是ΔvV′i值接近10 m·s-1的主超車（圖9a 框選部分）。因上下游相位協(xié)調(diào)問題，跟隨這些主超車之后的車輛則因無法順利超車或提高速度，在下游交叉口紅燈期間到達(dá)，需要多等待1 個周期才能駛離路段，其vA，V′i僅為5 m·s-1左右?？梢?，當(dāng)路段上游交叉口同一相位放行的交通流在下游交叉口被紅燈部分阻斷時，下游交叉口綠燈末尾常見高風(fēng)險超車。

區(qū)別于圖9a，圖9b 所示的幾個連續(xù)周期中，因上下游相位協(xié)調(diào)十分不利，幾乎全部車輛按計劃速度行駛都將在下游交叉口停車等待，如前分析，此類周期常發(fā)高風(fēng)險超車。圖9b顯示，這些高風(fēng)險超車多發(fā)于上游交叉口相應(yīng)相位的放行初期（圖9b框選部分），這是由于車輛行駛在車隊隊首時，受前方和側(cè)向車輛約束較小，超車難度也最小。

綜上，當(dāng)相鄰交叉口的信號控制方案及協(xié)調(diào)情況確定后，高風(fēng)險超車高發(fā)時段呈現(xiàn)明顯規(guī)律性并可提前根據(jù)信控方案具體預(yù)測，為管理路段上的高風(fēng)險超車和超速運行提供了依據(jù)。

5 結(jié)語

以交通波理論分析了城市路段超車特征，并構(gòu)建多維度中觀指標(biāo)體系對其加以描述。以真實LPR數(shù)據(jù)實現(xiàn)各指標(biāo)的實時計算，并討論了基于該指標(biāo)體系識別、預(yù)測高風(fēng)險超車的方法，主要結(jié)論包括：

（1）城市道路超車的特征在于其收益受上下游交叉口信控配時協(xié)調(diào)的影響。為體現(xiàn)這一特征，應(yīng)構(gòu)建涵蓋超車頻次、超車速度、超車收益等多方面特征的指標(biāo)體系。

（2）在一定時段內(nèi)，路段超車次數(shù)和超車幅度總和與流量的關(guān)系可分別以有界的一次、二次多項式擬合，可由此識別超車行為對流量高敏感的路段并重點關(guān)注。

（3）可根據(jù)主超車的計劃行程速度和單車超車當(dāng)量速度將其聚類為3種類型；根據(jù)主超車的類型，結(jié)合其超車后行程速度和單車超車當(dāng)量速度差可識別路段高風(fēng)險超車車輛。

（4）高風(fēng)險超車多發(fā)于因相鄰交叉口信控協(xié)調(diào)不利導(dǎo)致的全部車輛低速行駛的周期；其常見于下游交叉口綠燈末期；如上游交叉口全周期車輛低速行駛，則周期初放行車輛更傾向于高速超車。

作者貢獻(xiàn)聲明：

李君羨：論文構(gòu)思，方法論提出，算法編程，可視化呈現(xiàn)，初稿寫作。

王 浩：論文構(gòu)思，校驗。

沈宙彪：形式分析，審核與編輯寫作。

吳志周：獲取資助，項目管理，指導(dǎo)。