[發明專利]一種綠燈閃爍信號時行人過街行為分析方法在審
| 申請號: | 201810294895.2 | 申請日: | 2018-03-30 |
| 公開(公告)號: | CN108320513A | 公開(公告)日: | 2018-07-24 |
| 發明(設計)人: | 周竹萍;周泱;彭云龍;蔡逸飛;張蔚;黃銳;李磊 | 申請(專利權)人: | 南京理工大學 |
| 主分類號: | G08G1/01 | 分類號: | G08G1/01;G06F17/50 |
| 代理公司: | 南京蘇創專利代理事務所(普通合伙) 32273 | 代理人: | 張學彪 |
| 地址: | 210094 *** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 閃爍信號 行人過街 綠燈 速度分布 行人運動 行為分析 排序 視頻處理軟件 自定義算法 環境要素 環境因素 基礎數據 模型參數 期望運動 人行橫道 速度數據 行人仿真 行人行為 行為選擇 影響因素 力模型 標定 構建 建模 受力 記錄 | ||
本發明公開了一種綠燈閃爍信號時行人過街行為分析方法,包括步驟為:第一建立行人在接收到綠燈閃爍信號后的過街行為選擇框架,確定行人在后續過街過程中的期望運動速度;第二基于社會力模型,考慮行人過街所有內外環境要素展開行人行為建模;第三利用視頻處理軟件獲取基礎數據,對模型參數進行標定;第四構建行人仿真系統,利用自定義算法仿真行人運動過程,記錄位于人行橫道不同位置行人的受力、位置、速度數據,得到影響行人在綠燈閃爍信號后過街行為的影響因素排序和相應的軌跡及速度分布。本發明不僅可以仿真行人運動過程,提取行人軌跡與速度分布,而且能夠對影響行人過街行為的環境因素進行排序。
技術領域
本發明涉及行人行為分析領域,特別是一種綠燈閃爍信號時行人過街行為分析方法。
背景技術
行人步行交通是城市交通的重要組成部分。相比在商場、交通樞紐內部等設施中的行人運動,城市道路環境中,在信號控制交叉口過街行人更易受到外部攻擊。特別地,在綠燈閃爍行人信號下的過街運動。原因在于:第一,我國《道路交通安全法》中缺乏對綠燈閃爍信號時長設置的量化規定。在大多數信號控制交叉口,綠燈閃爍信號一般設置為6s,忽略了交叉口尺寸與行人流量等實際重要信息;第二,行人交通安全意識薄弱。對于綠燈閃爍信號時的通行優先權問題,過街行人與機動車駕駛人存在分歧。因此,如何保障行人在綠燈閃爍時過街的安全,是一個值得深入研究的課題。而研究的出發點在于分析行人運動的內在機理,具體認識行人在綠燈閃爍信號時的過街行為。
目前對于行人在綠燈閃爍信號時過街行為分析的主要方法有兩種,一種是視頻監控行人的過街運動過程,獲取行人在綠燈閃爍信號時的走停選擇行為,然后對選擇繼續過街的行人進行追蹤,獲取行人速度,軌跡等信息。(參見:M.Iryo-Asano,WKM.Alhajyaseen,H.Nakamura.Analysis and modeling of pedestrian crossing behavior during thepedestrian flashing green interval[J].IEEE Transactions on IntelligentTransportation Systems,2015,16(2):958-969.)但這種方法普適性不高,只能對特定交叉口的行人行為進行分析,且非常依賴于視頻處理技術精度。另一種是通過建立行人運動模型來研究行人行為。在長達幾個世紀的行人行為研究后,微觀建模方法成為分析行人運動行為最有利的工具。但此種方法受限于建模者對行人與環境交互作用的理解程度與模型算法規則的計算復雜度,且微觀仿真模型能否對描述宏觀行人流狀態是使模型能否令人信服的另一問題。現有的倍受認可的行人運動模型以元胞自動機與社會力模型為主流,但模型應用未涉及對行人過街行為分析。
發明內容
本發明所要解決的技術問題是克服現有技術的不足而提供一種綠燈閃爍信號時行人過街行為分析方法,本發明基于社會力模型,結合信號交叉口行人、信號、轉彎機動車等環境要素,提出一種行人在綠燈閃爍信號時過街運動模型,然后利用簡單的視頻處理技術,獲取模型參數。最后通過Matlab建立微觀仿真平臺,通過對人行橫道進行區段劃分,可以實現對位于不同區段內行人在綠燈閃爍信號后的過街運動仿真,識別對行人行為作用的高影響力因子,獲取不同區段內行人的軌跡、速度等數據。
本發明為解決上述技術問題采用以下技術方案:
根據本發明提出的一種綠燈閃爍信號時行人過街行為分析方法,包括以下步驟:
步驟1,建立行人在接收到綠燈閃爍(Pedestrian Flashing Green,PFG)信號后的過街行為選擇框架,確定行人在后續過街過程中的期望運動速度;
步驟2,考慮行人過街所有內外環境要素,包括自身期望運動速度、人行橫道邊界、周圍行人與右轉彎機動車影響,基于社會力模型,對行人在PFG信號后的運動展開行為建模。
步驟3,利用視頻處理軟件獲取基礎數據,對模型參數進行標定。
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