有无信号控制路段下行人过街眼动特性研究
信号交叉口人行横道行人过街服务水平研究
信号交叉口人行横道行人过街服务水平研究人行横道作为城市道路中一种极为重要的道路设施，对于提升城市的行人出行便利性和安全性有着不可替代的作用。
在城市交通管理中，人行横道被认为是一种直接关系到道路交通秩序、行车安全、行人顺畅的交通设施。
为了研究交叉口人行横道行人过街服务水平，需要对人行横道的设置位置、标识标线、信号配时等进行研究和分析。
首先，人行横道的设置位置是影响其服务水平的重要因素之一、合理设置人行横道可以为行人提供更为便利和安全的过街通道，减少行人横穿马路的可能性，减少交通事故的发生。
一般来说，人行横道应该设置在道路直线段或者平缓弯道处，并且距离交叉口应该适当，以利于行人的安全过街。
其次，人行横道的标识标线也是决定其服务水平的重要因素。
标识标线的清晰度和可见性直接影响行人过街时的注意力和安全性。
合理设置斑马线标识、交通标志、标线等可以提高人行横道的可见性和辨识度，进而提高行人的过街安全性。
最后，交叉口人行横道信号配时是保障行人过街安全的重要手段之一、通过合理设计信号配时，可以确保行人在通行道路时有足够的时间，避免行人出现冲突和交通事故。
同时，信号灯的设置和调整也需要考虑到行人的通行需求和行为特点，以保障行人的过街顺畅和安全。
综上所述，人行横道在交叉口的设置涉及到多个因素，需要综合考虑来提升其服务水平。
只有合理设置人行横道的位置、标识标线和信号配时，才能够为行人提供更为便利和安全的过街通道，提升城市的交通环境和道路交通秩序。
在今后的城市规划和交通管理中，应该加强对人行横道的科学研究和规范设置，为市民的出行提供更为便利和安全的保障。
路段行人过街信号与交叉口信号协调控制研究
交通工程觀段行人过街信号与交叉口信号协调控制研究程建梅1，黄羽2（1.四川警察学院道路交通管理系，四川泸州646000；2.攀枝花公安局，四川攀枝花617000）摘要：无信号控制路段人行横道通常采用行人优先通行规则，车辆需穿插行人空档通行，当交通流大时，会造段。
为了更解决这，州市龙透关路为该路段人行横道及交叉口的几何结构、渠化现状、交通流据进行调查，发现该段人行横道与交叉口适合采用干线协调控制,运用定协调理论,并根据据对交叉口及人行进行信号配时设计,确定共用周期，再利用数解法确定协调方用VISSIM进行仿真。
结，实行协调可以有效减少行流的干行需求的同时获的绿波通行。
关键词：人行横道;交叉口；信号协调控制;机动车中图分类号：U419.5+1文献标识码：A DOI：10.13282/ki.wccst.2020.11.047文章编号1673-4874（2020））^0170-050引言《中华人民交通安全法》第第七条规定：行经人行[应当减速行驶;遇行人正在通行，应当停车让行。
现代交通调“以人为本”，如泸州市交警支队从206年9月马线不礼让违法行为的管理（扣3分，罚款100元）目前国内多数人行横道缺乏合理有效的控制，城市干道车流受行显，尤其是在高峰时段经常大量的行的。
为了提高路段车辆通行效率，降低行，减少行人与车流的冲突,保障行安全，本州市龙透关路为例，尝试把无灯控的路段人行用定周期信号，并将龙透关路相邻的2个交叉口及之间的3个路段人行统，研究高峰时期固定配下的联动控制方案，在保障路段行人最小过街时间的前提下，获得较好的干道绿波。
1设计思路1-1路段机动车通行与行特段行通行特性是选择路段人行的依据。
在高峰时期，城市路段无信号控制下行人过街与机动车通行主要有以下几个特性：作者简介:程建梅（984—）,讲师，硕士,研究方向：交通控常IJ、智能交通；黄羽（1995—），研究方向：交通管理工程。
基金项目：四川省教育厅教改项于新工业时代应用创新型交通警务技术人才培养模式研究”（JG2018-874）；四川省公安厅重点项目“信控路网的动态交通分配研究”201912）；四川警察学院教改项目“以实战需求为导向的道路交通控制课程教学改革）2019丫.11）Western China170西部交通科技Communications Scie nee&Technology路信交信!建，黄()高峰时期过街行人较多,行人至」达后,观察路段交通流情况准备。
面向典型信号控制场景的行人过街特性探究
极限阈值为 60s。初始阈值行人最大等待时间的一般阈值为
55s，极限阈值为 78s。上限阈值为直接信号请求。平峰时段首
个行人最大等待时间的一般阈值为 50s，极限阈值为 65s。初
始阈值行人最大等待时间的一般阈值为 70s，极限阈值为 90s。
上限阈值为直接信号请求。商业区路段行人过街最大等待时
间建议阈值根据不同时段有所差异。在早晚高峰时段，建议的
F（t）=1-S（t）
（4）
步骤 3 ：研究行人在红灯期间的等待时间
在此基础上，可以研究行人在路段行人过街信号控制路
hi（t）=h0（t）×exp（b1x1+b2x2+...+bkxk）
（2）
式中 ：h0（t）为基准风险函数 ；b1、b2、...、bk 为解释变量的
系数。
口红灯期间的等待时间。假设行人等待时间为 T，可以将 T 视 为一个事件的观测时间，将 ei 视为行人是否在 ti 时刻完成过 街的事件状态。利用 Kaplan-Meier 方法可以估计行人等待时
存率。假设有 n 个观测样本，其中有 d 个事件发生，t1<t2<...<td 为事件发生的时间点，r 为在第 i 个时间点前仍然存活的观测
步骤 1 ：用 Kaplan-Meier 估计生存曲线 用 Kaplan-Meier 方法估计生存曲线，如公式（3）所示。
样本数量，计算在第 i 个时间点的生存率（Si）如公式（1）所
街信号控制路口行人等待时间的实测数据，包括行人等待时
间 T、行人数量和出行时段等信息。2）Kaplan-Meier 估计。使
用 Kaplan-Meier 方法估计行人等待时间函数 S（T）或 F（T）。
3）分位数回归。应用分位数回归方法，估计不同行人数量和
无信号控制路段人行横道行人过街时间研究
无信号控制路段人行横道行人过街时间研究郑长江;刘峰;黄晓迪【摘要】It is of great theoretical significance and application value to study the crossing time. Firstly the moving characteristics of the vehicles and the pedestrians at the non-intersection crosswalks are analyzed; secondly average crossing delay and crossing time are obtained by using the acceptance gap theory. At last, the time of crossing pedestrians and the passing vehicles can be acquired by simulation software of VISSIM, which can make the warrant of signal control. The simulation results show that when the vehicle flow is more than 2400veh/h in the bi-directional and four lane minor road, it is proper for pedestrians to cross street with signal control crosswalks.%分析了城市道路无信号控制路段人行横道处行人和机动车的运行特性,针对行人利用可穿越间隙过街的特性得出行人的平均过街延误和过街时间.运用vissim软件仿真得出路段人行横道处不同的机动车量情况下行人的过街时间和机动车通过人行横道的时间,从而得到无信号控制路段人行横道改为信号控制的依据.仿真结果表明:在双向4车道的次干路中,当机动车流量超过2400辆/h时,将人行横道改为信号控制时更适合行人过街.【期刊名称】《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》【年(卷),期】2012(036)003【总页数】4页(P475-478)【关键词】路段人行横道;无信号控制;vissim仿真;过街延误;次干路【作者】郑长江;刘峰;黄晓迪【作者单位】河海大学土木与交通学院南京210098;河海大学土木与交通学院南京210098;河海大学土木与交通学院南京210098【正文语种】中文【中图分类】U491.5混合交通流是我国城市道路交通运行的典型特征，而大量的行人流与机动车流混行是主要组成部分，路段人行横道是行人过街的基础设施，存在着大量的人车混行．在城市次干路或者支路上，路段人行横道一般都是无信号控制的，行人、机动车在通过人行横道时会相互寻找对方的可穿越间隙，交替通行，这样会导致路段上的行人和机动车辆同时产生延误．在行人过街延误方面，国外较为全面的研究成果包括：美国的 HCM 模型、MUTCD模型、ITE模型，澳大利亚的 Virkler模型等［1－3］；北卡罗莱纳州大学［4］基于成群行人的可穿越间隙建立了行人延误模型，该研究组在假设车辆和行人都是随机到达的前提下，认为当过街行人形成过街人群时，车间安全间隙与人群的前后排数有关．在国内，哈工大的冯树民［5］针对行人一次穿越一条车道和多条车道出现可穿越间隙下过街两种情况推算出行人过街平均延误的计算方法；同济大学道路与交通工程研究组［6］按照行人从“车间综合安全间隙”穿越，根据交通流的统计分布模型建立了行人延误公式；杨晓光［7］对行人过街交通的控制与设计方法进行了研究，并以行人过街延误为依据，建立了无信号控制下行人过街延误计算模型；李庆丰等［8］在现有的人行横道行人延误测量方法的基础上，提出了一种新的测量方法，其基本思想是根据行人的具体情况来决定如何测量其延误；廖明军［9］介绍了行人交通流的交通特性，以行人微观仿真开发流程为纲，阐述行人运动行为的研究内容以及相应的研究方法．国内外学者关于行人过街时间的研究大多数基于行人而言，未考虑到不同的机动车量条件下行人的过街延误，本文对路段无信号控制人行横道处的行人和机动车流运行特性进行分析研究，对行人穿越车道求出行人过街的平均延误，并通过实地调查，运用vissim仿真软件来求得不同的机动车量条件下行人机动车交织通过人行横道时行人的过街时间，最后从行人过街时间和机动车通过人行横道的时间综合考虑，得出路段人行横道改成信号控制的条件．1 无信号控制路段人行横道处人车运行特性分析城市道路两侧存在着行人吸引源，行人为了满足自身需求过街会乱穿马路，从而与道路上的机动车产生冲突，易发生交通事故．在城市次干路或支路中，一般是设置无信号控制人行横道来满足行人的过街需求，在一定程度上减少了行人和机动车间的冲突．从行人角度来看，行人在通过人行横道时一般是集群通过，研究时一般以“批”为单位进行研究，行人通常以适时穿越、等候穿越、推进穿越和跟随穿越这四种方式来通过路段人行横道．从机动车角度来看，机动车通过人行横道时通常用车头时距来描述其分布，机动车会以减速避让、停车避让、不避让通过和无冲突通过这四种方式来通过路段人行横道．机动车和行人在通过无信号控制路段人行横道时实质上是一个相互避让、相互干扰的过程．行人、机动车通过路段人行横道的示意图见图1．图1 行人和机动车通过无信号人行横道时的穿越图2 无信号控制人行横道处行人延误计算无信号控制路段人行横道处行人过街延误受道路上车辆车头时距的影响，行人在到达人行横道时会根据车头时距的大小来判断自己是否过街，只有当车头时距大于行人穿越间隙时行人才会通过人行横道．而负指数分布是一种常见的车头时距分布，适用于车辆到达是随机的、有充分超车机会的单列车流和密度不大的多列车流的情况．本文中假设机动车从到达时间间距服从负指数分布，负指数的概率密度为行人在一个间隙内不能过街，则间隙小于可穿越间隙，平均等待时间为行人到达能穿越人行横道的概率为行人到达的分布列为则人均等待的间隔数为则行人穿越一条车道的平均延误为式中：λ为车辆到达率，辆／s；x为行人等待的车辆间隔数；h为车头时距；t为行人过街的可穿越间隙．笔者对南京市某路段人行横道进行了调查，该路段为双向4车道，道路宽度为14 m，机动车流量见图2．图2 道路及机动车流量图（单位：辆／h）行人过街安全间隙式中：L为车辆按某种车速行驶的停车时距；v c为车辆行驶速度；S为一条车道的宽度；v p为行人过街的速度．本文中L取3．5 m，v c 取20 km／h，S取3．5 m，v p 取1．2 m／s，代入式（7）得出t＝3．55 s，各个车道的车辆到达率λ分别为：0．18，0．21，0．19，0．19，将λ和t代入式（6）得到各个车道的行人延误分别为d 1＝1．38 s，d 2＝1．71 s，d 3＝1．52 s，d 4＝1．52 s；则行人通过路段人行横道的平均延误d＝d 1＋d 2＋d 3＋d 4＝6．13 s，而行人的过街时间（D）为行人的过街延误与无机动车影响下过街时间之和，即D＝d＋4t＝20．33 s．3 vissim仿真3．1 vissim 仿真vissim软件是德国PTV公司的产品，它提供了良好的人机对话图形化的界面，能仿真许多城市交通网络系统的运行状况，本文利用vissim软件分车道建立仿真模型，模拟路段人行横道处行人与机动车利用可穿越间隙通过人行横道的情形，并输出行人和机动车通过该人行横道的时间．取图2中的道路环境，仿真道路为双向4车道，机动车量分别为600，700，650及650辆／h，双向行人流量为600辆／h．通过仿真得出1 h内（时间间隔去30 s）人行横道处行人的通过时间与人数的数据见图3．图3 行人通过人行横道的时间运用公式式中：T为行人通过人行横道的平均时间；x i为通过人行横道时间为t i的行人数；ti为单个行人通过人行横道的时间．将图3中的数据代入式（8），得出在仿真情况下行人过街时间为T＝21 s，而第三部分中算出行人的过街时间为20．33 s，对比2个结果，相差不大，所以本节中vissim的模型参数设计符合实际情况，可以仿真双向4车道的次干路路段人行横道处行人和机动车的交织运行．3．2 vissim仿真应用在vissim仿真环境下不断的改变道路上的机动车量，让机动车从1 200到3 000辆／h进行变化，从而得到不同的机动车量下行人的过街时间及机动车通过人行横道的时间，如图4、5所示．图4 机动车流量与行人过街时间图5 机动车流量与机动车通过人行横道时间图图4 表明，在双向4车道的次干路中，当机动车量超过2 400辆／h时，行人通过人行横道的时间明显增加，此时过街行人会由于等待时间过长从而强行过街，易产生交通事故，图5表明，当机动车量增加时，机动车通过人行横道的时间无明显变化，所以当路段机动车量超过2 400辆／h时建议将无信号控制路段人行横道改为信号控制路段人行横道．4 结论本文总结了国内外关于行人过街延误的文献，分析了行人和机动车在人行横道处的运行特性及穿越特性，得出符合负指数分布的车头时距计算出行人过街延误及过街时间，运用vissim仿真软件模拟行人和机动车利用可穿越间隙通过路段人行横道，得出不同的机动车量条件下行人和机动车通过人行横道的时间，仿真结果表明当机动车量超过2 400辆／h时，行人过街时间明显增加，而机动车通过人行横道的时间变化不大，从行人和机动车综合角度考虑，建议将路段人行横道改为信号控制的，而对于信号控制的周期及绿灯时间需要做进一步的研究．参考文献［1］Transportation Research Board．Highway capacity manual ［R］．TRB，National Research Council，Washington D．C．，2000．［2］LaPlante J N，Kaeser T P．Continuing evolution of pedestrian walking speed assumptions［J］．Institute of Transportation Engineers ［J］．ITE Journal，2004，74（9）：32－40．［3］Federal Highway Administration．Manual on uniform traffic control devices for streets and highways［R］．Washington，D．C．：Federal Highway Administra－tion（FHWA），1978．［4］Rouphail N，Hummer J，Milazzo J，et al．Capacity analysis of pedestrian and bicycle facilities［R］．Carolina：North Carolina State University Department of Civil Engineering，1998．［5］冯树民，裴玉龙．行人过街延误研究［J］．哈尔滨工业大学学报，2007，39（4）：55－58．［6］陈白磊．无信号控制下城市行人过街延误研究［J］．道路交通与安全，2001（4）：32－36．［7］杨晓光，陈白磊，彭国维．行人交通控制信号设置方法研究［J］．中国公路学报，2001，14（1）：73－76．［8］李庆丰，王兆安．发展中城市人行横道行人延误的测量［J］．中南公路工程，2006，31（4）：44－48．［9］廖明军，李克平，王凯英，等．行人交通微观仿真研究综述［J］．武汉理工大学学报：交通科学与工程版，2010，34（1）：180－183．。
城市路段行人过街信号感应控制方法应用探究
杭州市保俶塔实验学校朱轩辉城市路段行人过街信号感应控制方法应用探究——基于杭州市代表性路段人行信号控制实验一、背景截至2015年底，杭州市汽车保有量约251.7万辆，全年累计拥堵时长超越了北上广深，成为年度全国堵车时间最长的城市，每一点道路时空资源都显得弥足珍贵。
二、目的和思路设计一套路段人行道信号配时感应控制系统，根据实时检测的行人流量、机动车流量，选择合适的信号配时方案，以提高资源利用效率。
同时，针对学校前学生过街的特定时段需求，通过时间和空间同步，设置一套灯光投射斑马线系统，在学生上、放学期间地面灯光投射斑马线，并同时同步感应信号配时控制。
学生上放学时段结束后，路段恢复正常车道，斑马线不再出现。
三、系统组成介绍1.SCATS系统SCATS系统是现有的信号灯配时系统，也是新系统的改进基础。
其原理是通过路段与交叉口的车辆检测线圈收集路口在单位时间内通过的车辆数，由计算机对车辆数进行统计，以确定红绿灯的转换时间。
2.客流统计模块该部分主要由客流量统计摄像机和计数器组成，安装在路口斑马线等候区的合适位置，用于统计行人数量，并提供给计算机。
3.车辆计数模块车辆技术模块可采用检测线圈、地磁感应检测、视频检测3种设备实现，技术上各有优缺点，可按现场使用情况选择。
4.逻辑模块逻辑模块安装在路口控制机的计算机中，实时采集从车辆计数器上传的机动车流量数据和客流统计模块上传的行人流量数据，同时记录SCATS系统发送给路口控制设备的信号配时方案，经过逻辑模块处理的信号配时方案发送给信号控制设备驱动机动车及人行信号灯，逻辑模块本身具有人机操作界面。
摘要：针对杭州现有路段固定信号配时对交通流量的变化缺乏适应性的问题，分析路段人行过街特点，研究了一套路段人行道信号配时感应控制及学校行人过街信号设置的方法。
并基于现有技术，设计了路段人行道信号灯配时感应控制及学生上放学时段灯光投射斑马线感应系统。
可以有效提升路段人行道区域交通资源利用率，提高信号配时方案对交通状况的适应性。
无信号灯控制下行人过街对机动车流的影响
加速 ： （ ｔ ＋１ ） 一 ｍｉ ｎ （ 口 （ ｔ ） ＋１ ， 口 …） 。
行人 过街 模 型 ， 通 过控 制 过 街 行 人 总数 及 过 街 行 人
组成 情况 进行仿 真 分析 。这些 研究 中都 没有关 注行 人 过街对 不 同限速 车 道 上 车辆 行 驶 的影 响 ， 而 机 动 车 因为 车流不 平衡 及 速 度 变 化经 常换 道 ， 快 慢 车 道 是 城市 道路 的重 要 特 征 。 因此 ， 利 用 更符 合 实 际 的 模 型仿 真分 析行人 过街 对快 慢车 道上 机动 车流 的影
机非 混行是 中 国城 市交 通 的典 型 特点 ， 行人 过
响 。在元 胞 自动机 的基础 上把 机动 车 流与行 人流 联
街几 乎不受 约束 ， 行人 频繁 穿越 机动 车 流 ， 机 动车 和 行人抢 占道路通 行 权 的 现象 非 常 严 重 ， 对 于 无信 号
系起 来 ， 包括基 于 ＮＳ模 型 的双 车 道 上 车 辆 换 道 规
间 的关 系 ； 孙泽 等采 用 机 动 车 流 与行 人 流 的耦 合 模 型研 究 了人 行 横 道 处 机 动 车 和行 人 的 相 互 干 扰 行 为； 任 刚等 利用 元胞 自动 机 建立 了考 虑 结 伴 行 为 的
ห้องสมุดไป่ตู้
之 间的间距 。模 型 采 用周 期 性 边 界 条 件 ， 在 每 一 演
（ ￡ ） 表示 第 ｉ 辆 车 在 ｔ时刻 的速 度 ， 用 Ｘ （ ｔ ） 表示 第 ｉ 辆车 在 ｔ 时 刻 的位 置 ， 用 ｇ ａ ｐ （ ￡ ） 一Ｘ （ ｔ ） 一
交 通流 系 统仿 真及 分 析 研 究 的 模 型 有 很 多 ， ＮＳ模
过街行人交通特性分析
过街行人交通特性分析摘要：过街行人与机动车之间的冲突屡见不鲜，对行人安全及机动车通行造成了巨大的损害，本文在分析行人过街存在的问题基础上，分别就行人的交通共性，信号交叉口行人交通特性及无信号交叉口交通特性进行了分析，提出了行人过街的主要影响因素，并就保障行人过街安全措施提出建议关键词：行人；交通特性；交叉口；安全保障Abstract: the cross the street pedestrians and vehicles of the conflict between common occurance, safety and motor vehicle traffic on pedestrians caused extensive damage, based on the analysis of the pedestrians cross the street, and some basic issues of common pedestrian traffic respectively, signal intersection pedestrian traffic characteristics and no signal intersection traffic characteristics, this paper analyzes the main factors affecting the pedestrian crossing the street, and to ensure the safety measures across the street are proposedKeywords: pedestrians; Traffic characteristics; Intersection; security虽然现今城市交通的形式和内容都发生了质的变化，但步行交通仍是城市交通的主要形式之一，相关调研表明，在淄博市，步行出行占所有出行的46.7%。
信号灯对路段行人过街的影响研究_王振华
图1 双龙路安装信号灯之前的过街设施
略f为在红灯时间到达， 利用可穿越间隙穿越， 对
居民区 护栏
银行 邮局 超市
此类行为， 可以通过安全教育、 提示等措施来改 善。 行人的过街分为4个阶段： 从路侧到机非分隔 带、 从机非分隔带到中央分隔带、 从中央分隔带到
图2
图例：
行人方向 驻足区
学校南门
公交车站
常见的行人过街分为路段过街和交叉口过街。
a）绿灯时间到达， 直接通过；
相对于交叉口而言， 路段过街具有冲突类型单一的
b）绿灯时间到达， 中途遇绿灯结束， 等候下一
特点， 当机动车车速很高时， 这种冲突往往会导致 次绿灯；
严重的后果。 过街行人与直行机动车的冲突可以通
c）绿灯时间到达， 中途遇绿灯结束， 继续在红
J BH 交 通 标 准 化 · 2009 年第 1 期上半月刊（总第 188 期）
步速一次通过。
增加到了51.1km/h， 辅 路 减 少 到 了22.8km/h。 国 外
1.2.2 行人过街各阶段的平均速度
研究指出， 行人被车速低于30km/h的汽车碰撞， 有
行人在过街各阶段中会根据剩余绿灯时间调整 90%的存活机会； 如果车速高于45km/h， 行人存活
Abstract： The conflict between pedestrian at mid-block crosswalk and straight -going vehicle increases the delay of vehicles and the risk of vehicle -pedestrian crash， the setting of safety device has important impact on pedestrian behavior characteristic and driving behavior characteristic. To study on these problems can provide reference for safety audit and safety reconstruction of roads.
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有无信号控制路段下行人过街眼动特性研究丁袁;马健霄;潘义勇【摘要】为反映有无信号控制条件下路段行人过街的眼动特性的差异,选取足够且广泛的行人样本,运用眼动仪在2种条件下追踪过街过程中行人的视线状态,对比分析了2种条件下行人在注视区域、注视目标、视负荷方面的眼动差异.实验结果表明,在水平注视区域,无信号控制关注左侧;有信号控制关注中部,占比为63.57％.在垂直注视区域,都明显更关注中部区域,占比60％左右;其次是上下侧.在注视目标上,最受关注的是机动车,无信号控制尤为突出,比例达到了52.36％;有信号控制其次重视信号灯的情况,对于其他非交通目标也有一定程度的关注.在视负荷及受压迫程度上,透过扫视及眨眼的数据,表明无信号控制条件下视负荷大,易受到压迫.信号控制能减少一定的视负荷,缓解行人过街紧张状态.【期刊名称】《交通信息与安全》【年(卷),期】2019(037)002【总页数】8页(P40-47)【关键词】交通工程;信号控制;行人过街;交通特性;眼动特性【作者】丁袁;马健霄;潘义勇【作者单位】南京林业大学汽车与交通工程学院南京 210037;南京林业大学汽车与交通工程学院南京 210037;南京林业大学汽车与交通工程学院南京 210037【正文语种】中文【中图分类】U491.20 引言行人过街是城市道路中行人基本的交通行为，而当前违规过街、机动车驾驶员缺乏法规意识、管理措施不到位、设施建设不合理，以及大量过街交通事故都反映出过街问题的严重性，因此，如何保障行人过街的安全性是至关重要的。
路段是城市道路的重要骨架，是行人过街行为发生的重要地点，而有无信号控制的路段，对行人过街行为有着不同的影响。
基于路段行人过街行为，探寻行人眼动特性，梳理有无信控条件下的差异性，对有效地减少机动车与行人的冲突，缓解过街压力，实现行人的安全过街有着重要的意义。
国内的研究中，关于行人过街的特性，王玉全等[1]分析城市道路行人过街交通特性，得出行人过街速度与行人年龄、性别有关的结论。
刘光新等[2-3]总结了行人过街等待时间及违章行为对行人心理和行为的影响。
陈永恒等[4]研究了信号交叉口左转车干扰下的行人过街特性，为行人过街的信号配时和左转相位的设置等提供依据。
关于行人过街的设计研究，王灵利[5]进行了城市道路信号交叉口行人过街安全保障技术研究。
王雪元等[6]构建有无行人专用相位信号控制模式的交叉口运行成本模型，界定专用相位的合理阈值。
周泱等[7]建立了城市信号交叉口绿闪信号下行人过街行为模型，并通过拟合验证了模型在微观层面的有效性。
关于眼动特性，郭应时等[8]研究了驾驶人驾驶经验对注视行为特性的影响，分析了单次注视时间、扫视幅度等主要参数。
潘义勇等[9]分析了景区与城市道路2种环境下驾驶人眼动特性的差异性，为景区交通规划提供了重要的依据。
裴玉龙等[10]分析了酒精含量与驾驶人心理生理及眼动特性的关系，探究其变化规律。
齐博[11]进行了普通公路与城市道路驾驶员眼动特性对比研究。
滕佳焱[12]从行人步行的角度，得出了枢纽内交通标识的信息量等对行人视认的影响。
国外的研究中，关于行人过街，英国的Emilio等[13]通过对有无信号控制交叉口处行人延误和强行穿越行为的研究，得出当地行人可忍受等待时间为45～60 s；Sisiopiku等[14]通过观察交叉口行人行为及问卷调查结果，得出行人更偏好于使用无信号控制的路段过街人行横道，行人也最为愿意遵守该条件下的交通规则。
Leden等[15]采集对行人过街安全评估参数开展研究，得出左转机动车对行人威胁系数高于右转机动车。
关于眼动特性，Chapman等[16]研究了不同驾驶经验等级驾驶人的视觉搜索模式特点。
Borowshy等[17]研究表明：年轻且没有经验的驾驶人与经验丰富的驾驶人相比，其对危险预见能力更为缺乏。
Discetti等[18]从驾驶人视觉特性的角度，构建一个合理模型主要解决警告交通标志的位置和安全视距。
综上所述，国内外研究侧重于过街行人自身的交通特性及交通行为特点，少有体现行人过街眼动特性及有无信号控制条件下的过街特点。
关于眼动特性的研究也很少放在行人过街这一交通环境下。
笔者从有无信号控制条件下路段行人过街的交通特性出发，运用眼动仪在2种条件下对行人过街进行对比实验，根据输出指标来分析行人在2种交通环境下眼动特性的差异性。
首先制定2项实验方案，明确有无信号控制的路段过街环境；其次根据2项实验以分析不同条件下行人过街特性和眼动特性；最后总结研究成果。
1 实验方案1.1 实验方法实验共分2项进行。
实验1是行人过街交通特性调研，在有无信号控制的2种过街环境下有目的性地选取过街行人，观察其过街行为，统计各自年龄性别、等待时间，以及过街时间。
实验2是行人过街眼动特性调研，选取固定的受试者正确佩戴眼动仪，分别在2种环境下，追踪受试者眼动状态。
1.2 实验仪器及时间仪器为Tobii Glasses系列眼动仪、ErgoLAB人机环境同步系统、皮尺；实验时间为2个时段，日常工作日晚高峰时段17:00—18:00(2018年5月21日)及休息日正午时段11:00—12:00(2018年5月20日)，2个时间段分别满足工作日与休息日的行人出行需求，并且该类时间段下行人出行量大，可提供的样本量充足。
1.3 实验样对象选取实验1的对象是随机选取的300位普通过街行人，选取原则是要均匀地覆盖2种性别及各个年龄层次；实验2的对象共选取50位固定实验者，其中男女各25人，年龄层次1(18～29岁)25人，2(30～44岁)15人，3(45～59岁)7人，4(60岁及以上)3人。
选取的原则需要参照实验1里受试者条件分析的结果。
即性别要素各占一半，且年轻人是过街活动的主要参与者，老年人出行比例较少，所以受试者数量应按年龄层次的递增而递减。
同时为了保证实验的稳定性与普遍性，样本选择成年人，即18岁以下不予考虑。
1.4 实验地点选择地点选择为南京市珠江路路段的2处人行横道。
珠江路道路类型为主干路，沿线有大型的商贸区及老旧住宅区，存在重要的地铁及公交站点，可以满足行人出行的各项需求。
路段整体人流密度大，行人样本充足，各项特征层次明晰。
实验具体地点见图1，各项参数数据见表1。
图1 实验路段人行横道具体情况Fig.1 The details of the experimental section crosswalk表1 路段人行横道参数表Tab. 1 Parameters of section crosswalk地点参数数据无信号控制人行横道长度/m18.0人行横道宽度/m5.0与停车线的距离/m3.2信号控制人行横道长度/m18.0人行横道宽度/m5.0与停车线的距离/m21.5绿灯配时/s20.0黄灯配时/s3.0红灯配时/s88.01.5 实验数据指标实验1的数据处理方法是通过统计与分类计算，获取过街行人在2种条件下的等待时间及步行速度的数据。
实验2的数据处理方法是通过ErgoLAB人机环境同步系统对试验录像的每个画面和每一时段进行分析，获取过街行人在2种条件下注视各个区域、目标的平均时间、次数及热点图等数据。
本文主要使用的数据指标见表2。
2 有无信号控制路段下行人过街交通特性2.1 平均等待时间本文的平均等待时间是指行人从到达人行横道到开始过街这段时间。
平均等待时间越短，行人过街越流畅便捷，越长则行人情绪越容易焦躁，当达到最大忍受等待时间时，则容易产生违规过街行为。
通常情况下，如果在2个车道之间的等待时间大于20 s时，行人将不会继续在原地等待，容易产生违章过街[2]。
平均等待时间长短主要取决于行人自身特性及外部交通条件，包括机动车交通量、道路宽度、信号周期。
表2 交通特性及眼动特性数据指标Tab.2 Traffic characteristics and eye movement characteristics data indicators名称单位平均等待时间(average waiting time)s平均过街速度(average crossing speed)m/s注视次数(fixation count)次单次注视时间(single fixation time)s总共扫视时间(total saccade time)s眨眼次数(blink count)次聚焦点(focus point)平均瞳孔直径(average pupil diameter)mm根据实验结果，无信号控制条件下平均等待时间为8.03 s，信号控制条件下为26.65 s。
说明行人过街平均等待时间受信号控制影响较大，信号控制能有效规范了行人的过街行为，但相对延长了行人过街的等待时间。
无信号控制条件下行人过街自由，平均等待时间较少，但过街的风险相对增加。
1) 性别。
女性与男性在身体状况、心理状态及情绪控制方面存在一定的差异，所对应的平均等待时间也有所不同。
2种条件下的男女性平均等待时间见图2。
图2 2种条件下男女性平均等待时间Fig.2 The average waiting time of men and women under the two conditions在无信号控制条件下，男女性平均等待时间相近，均在8 s左右。
说明行人在无信号控制的人行横道处，因为不受信号限制，不愿过多等待，会选择适当时间穿越人行横道。
而在信号控制的人行横道处，男性平均等待时间明显高于女性。
表明男性普遍愿意等待通行信号的放行，在一定程度上反映出男性较沉稳，女性容易急躁的性格特点。
2) 年龄层次。
年龄是影响行人过街行为的重要因素，不同的年龄层次会决定不同的过街行为。
将年龄划分为4个阶段，即1，2，3，4分别对应年龄18～29岁，30～44岁，45～59岁，60岁及以上。
将2种条件下的4个年龄层次对应的平均等待时间统计并绘制柱状堆积图见图3。
图3 2种条件下不同年龄层次对应的平均等待时间Fig.3 The average waiting time of different age levels under the two conditions在无信号控制条件下，随着年龄层次的增加，行人平均等待时间整体呈上升趋势。
主要原因是在该条件下，行人过街受到路段交通量、道路宽度的影响，在等待安全穿行间隙[19]的同时，行人会对自身条件进行预估，当预估无法安全过街时，行人则会继续等待。
年龄层次越高的人，对自身条件评估越低，平均等待时间越长。
在信号控制条件下，30～44岁的人等待时间最长，为28.03 s，18～29岁的人等待时间最短，为25.46 s。
由于30～44层次的行人性格沉稳，对自身预估能力较强，通常情况下不会违规过街。