基于交通冲突技术的城市快速路互通立交安全评价文献综述
1．研究背景
现代化的大都市一般都少不了一定规模的城市快速路网，它对于引导城市扩张，缓解城市拥堵，保护中心区环境等方面有着显著效果。而在快速路互通立交区域存在频繁的变换车道现象，导致交通流运行混乱，交通冲突频发，是提高改善车辆通行效率的重要研究分析区域，对快速路互通立交进行有效的管理控制能提高整个路网的通行能力和安全水平。交通冲突是指两个或两个以上的交通实体，感知到危险存在持续到事故被有效制止的过程。本课题以交通冲突数与交通量路段长度的比值即交通冲突率为评价指标，进行对江北大道快速路互通区不同管理方案的安全评价，为更加了解与改善该互通区及其快速路系统提供依据。
在研究的快速路互通立交相邻区域内很容易形成交织区。交织区内交织车辆必须在交织长度内完成车道变换，因此如果交织区长度不足，将导致主线交通流紊乱、道路服务水平降低，并极易引发交通事故。为了保障快速路高效安全运行，有必要分析交织区的交通运行状况。而传统的采用事故统计来衡量道路安全程度的方法，由于事故数据只是交通不安全状况的集中体现，数据的获得存在着大量的误差和统计分析的不真实和不准确，而交通事故的发生不单单是道路一个因素在起作用，它是多个不安全因素一起作用的结果，所以采用事故统计数据在一定程度上影响着道路安全评价结果的可信度。但是交通冲突技术是一种非事故统计评价方法，以大样本、快速、定量研究交通安全现状与改善效果的特点而异于传统的交通事故评价方法。交通事故发生具有偶然性和数据统计的不完全性以及如数据获取周期过长等方面的弊端，使得交通冲突技术在交通安全评价领域得到了发展。
2．国内外研究概况
2.1交通冲突技术的必要性和其分析技术与仿真模型建立过程和原理
道路安全分析因为需要在长时间内观察到足够数量的碰撞以进行统计上有效的安全分析。因此，提倡使用替代措施（例如交通冲突技术），其与基于碰撞分析（即传统交通安全分析技术）相比，从更广阔的角度研究道路安全的主动和补充方法。分析交通冲突的技术的最新进展有助于该方面的研究。这些技术包括使用计算机视觉技术来分析视频数据和识别冲突，以及通过从模拟车辆轨迹中估计冲突指标来使用微观仿真模型来对道路设施进行安全评估。
在研究安全评估模型从微观模拟模型（PARAMICS）估计的实测冲突与模拟冲突之间的关系这方面，John Wiley＆Sons的文章选择了一个城市信号交叉口进行分析。并且使用基于视频的自动化计算机视觉技术来识别现场冲突。此篇文章使用了PARAMICS研究了应用于VISSIM的两步模型校准程序的适用性。在第一个校准步骤中，对PARAMICS模型进行了校准，以确保模拟给出合理的平均延迟时间结果。第二个校准步骤使用遗传算法程序校准PARAMICS参数，以增强模拟和实地测量冲突之间的相关性。最后，将从PARAMICS获得的结果与从VISSIM获得的结果进行比较。比较主要包括三个方面：1）跟车模型和安全相关参数；2）模拟冲突与实测冲突之间的相关性；3）冲突空间分布。结果表明，默认的仿真模型参数与实测数据的相关性较差，因此，应避免使用未经适当校准的仿真模型。总体而言，在对两个模型进行校准后，尤其是在较高的碰撞时间（TTC）值下，实测和模拟冲突之间获得了良好的相关性。在开发了替代安全评估模型（SSAM）后，以使用从四种常用的微观仿真模型（VISSIM，AIMSUN，PARAMICS和TEXAS）导出的仿真车辆轨迹来估算交通冲突。可以计算出几个交通冲突指标，包括碰撞时间（TTC），入侵后时间（PET），减速率，最大速度（MaxS）和速度差。在SSAM中，冲突分为三种机动类型：后端，变道和穿越。根据用户预先确定的冲突角度以及TTC和PET的特定阈值来识别冲突。由此我们得到了有关于SSAM与VISSIM软件的原理与其适用性。
Wu J, Radwan E, Abou-Senna H.的文章通过使用VISSIM和SSAM，研究了PET和TTC参数的最佳值，这些参数将定义信号交叉口的行人与车辆之间的冲突，即在软件中的冲突的识别。在数据收集方面，他们在七个信号交叉口记录了总计42个小时的视频，然后从现场观察到的交通冲突用于校准VISSIM并复制冲突。经过校准和验证的VISSIM模型使用后可得出车辆轨迹数据，从而可使SSAM软件生成了行人-车辆冲突。通过线性回归分析研究在确定的阈值下观察到的和模拟的冲突之间的相关性。回归分析的结果表明，当TTC参数设置为2.7且PET设置为8时，模拟冲突与观察到的冲突之间的相关性最高。此外还发现，当在现实世界中会发生涉及违规行人行为（例如人行道行走或违反行人信号灯）的特定路口时，VISSIM模型可能会低估在特定位置的行人与车辆之间的冲突数量。
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