内容发布更新时间 : 2024/11/6 7:24:19星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

辽宁警察学院本科毕业论文

尾撞事故所造成的影响是极其严重的。在高速公路上，交通事故主要是因疲劳驾驶、超速行驶、违法停车导致的尾撞事故，高速公路上的尾撞事故往往为串车尾撞，可能会形成几十台车连撞的惨状，死伤情况更甚，后果更为严重。

可以看出，尾撞事故所引发的问题着实令人担忧，交通现状不容乐观。然而，通过宏观调控与微观建模是可以对尾撞事故的发生提供实际控制手段与理论支持的，解决车辆尾撞问题指日可待。

2 对尾撞事故的分析

2.1 尾撞事故成因分析

尾撞事故的成因是多方面的，其中任何一个方面出现问题，就可能增加尾撞事故的发生率。鉴于本文的研究是建立在跟驰理论基础上进行的，因此只选择与跟驰理论紧密相连的因素作为对尾撞事故成因的分析重点。 2.1.1 交通流因素

交通流依其运行状况而论，可分为间断交通流和非间断交通流。

在城市干道上行进的车流是间断交通流。遇红灯、停车标志和让路标志等控制点时须减速或绕道行驶，这便可能诱发尾撞事故的发生。若前导车驾驶员注意力不集中，没有观察到前方特殊路况，在相对前方较近距离才采取刹车或绕道措施，此时刹车减速度极大，普遍为急刹车，尾随车正常行驶却躲闪不及，尾撞前导车。此类事故虽为特殊情况，但对交通运行状况及人身安全都会带来阻碍及伤害。

在高速公路上行驶的车流一般是指非间断交通流。高速公路上车速快，相邻车道上行驶的车辆间关系密切。若前导车紧急刹车或突然变道行驶，对尾随车的影响极大，尾随车驾驶员要么反应不及，尾撞前导车，要么驶向相邻车道，对相邻车道后车的影响是一样的，最终极有可能发生串车尾撞事故，后果严重。 2.1.2 驾驶员因素

驾驶员的反应特性是作为跟驰理论研究尾撞的重点。驾驶员感知信号，经过辨认、判断、采取动作并使动作发生效果所需要的时间叫反应时间。对驾驶员来说，特别重要的是制动反应时间。遇前方发生特殊路况，驾驶员须迅速采取措施，否则易发生尾撞事故。实验室模拟实验表明：①确定危险时间0.4s；②右脚从加速踏板挪动到制动踏板时间0.2s；③脚踩下接触到制动踏板和将踏板踩下时间0.1s，共计0.7s。在室外实际车辆运行中制动反应时间为0.52—1.34s。尾撞事故的发生往往在一瞬间，分析表明，大多数情况下，只要减少零点几秒的反应时间，就会减少向前5米左右的行驶距离，可见反应时间越短，发生尾撞事故的可能性就越小。 2.1.3 车辆因素

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驾驶员在驾驶车辆过程中，车辆性能的好坏是保障驾驶员人身安全、避免交通事故的关键因素。车辆的制动性即主要性能之一。车辆制动性体现在三方面。一为制动效能，即制动距离与制动减速度。制动减速度作为驾驶员为避免尾撞事故的关键要素，在跟驰模型中是非常主要的研究对象。可见，车辆制动性能好，为人、车的安全与完好又添加了一份保障。二为制动效能的稳定性。制动过程中把汽车行驶的动能通过制动器吸收转化为热能，所以温度升高后，制动效能的恒定性对高速时制动或下坡连续制动很有意义。三为制动时汽车的方向稳定性。制动跑偏与侧滑，特别是后轴侧滑是造成尾撞事故的一个主要原因。因此，车辆制动性能的稳定性、高效性、灵敏性是避免尾撞事故的主要因素。

2.2尾撞事故宏观分析

跟驰模型是描述单车道上前后相邻两车行驶规律的，故属于微观交通流模型，而在其基础上可导出稳态交通流的宏观基本特性，进而可以从宏观角度为控制尾撞事故的发生提供理论支持和现实依据。 2.2.1 宏观跟驰特性 2.2.1.1 跟驰性

尾随车紧随前导车通行即为跟驰性。若单车道车流中其中一辆车发生滞留，无疑会对尾随车产生影响，很有可能发生尾撞事故，或使得尾随车与其它车道车辆发生刮蹭事故。

2.2.1.2 制约性

后车的车速不能长时间大于前车车速，只能在前车车速附近摆动，并且保持一定安全距离，以不至于发生尾撞事故，这种约束性即为制约性。 2.2.1.3 延迟性

前导车行驶状态若发生变化，尾随车也需相应地加速或减速行驶，而在尾随车做出改变前，需要经过一段时间，即为驾驶员的反应时间，这就使得尾随车随前导车状态改变而改变始终存在一定延迟性。 2.2.1.4 传递性

单车道车流中若第一辆车的行驶状态发生变化，第二辆车行驶状态也会随之变化，这种变化趋势依次向后传播，整体出现传递性，而这种传递性不是平滑连续的，若其中两辆车间的关系没有调整好，便容易发生串车尾撞事故。 2.2.2 宏观交通流特性

宏观交通流特性是指交通量、车速和密度之间的关系，从跟驰模型出发，可推导出各种宏观的V—K关系与Q—K关系，提前预知交通流发展方向，防尾撞事故于未然。

X??n?1?(t?T)=???Xn?t??Xn?1?t????C-------------------------------------（1）假设车队处于平稳状态，可使X??n?1?(t?T)=X??n?1??t?，即可将上式化为V=?S?C,令K=

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即为车流密度，当V=0时，车队为阻塞密度Kj，则C=??；当K=0时，Q达到Qm，则Kj? ????1?1?KQm=?，所以，宏观交通流特性为：V=Qm?? Q=Qm?1???KK??Kj?j??基于此可推断，当车辆畅行时，有密度增大、流量增大的趋势，而当密度过大时，对车辆通行起到反作用，容易发生交通事故，因此，从宏观角度限制车辆通行速度在这一方面是可取的；但不可限速过低，否则也有密度增大、流量减小趋势，对疏导交通是不利的。可见，从宏观把握交通流走向也要结合微观交通流模型，做到微观与宏观相统一，为真正避免尾撞事故的发生提供保障。

2.2.3 基于宏观交通流特性为避免尾撞事故的发生进行实际分析

在实际调查中发现，在一条车道上的两辆车关系密切，基于此估算这条车道的通行能力，为预防尾撞事故的发生提供理论数据支持。

经测量，前车以2.5m/s2减速，尾随车以2.0m/s2减速，停车时车头间距为5m，驾驶员反应时间设为1s，两车初始车速相同。先计算两车行驶中的安全间距：

H=L0+L2- L1

式中L0—停车时车头间距，5m L2—尾随车刹车距离 L1—前导车刹车距离 依物理学知识可知，L2?TV?式中T—反应时间，1/s

V—前导车与尾随车初始车速 b1,b2—前导车与尾随车减速度 因此，H?5?V?0.05V2，车头时距Ht=

HV1，流量Q==VHt5?V?0.05V2

1212V L1?V 2b22b110=0.5辆/s=1800辆/h。即此条车道流量峰值大25?10?0.05?10对Q微分得出最大值

约为1800辆/h。根据此数据，在此条车道流量接近峰值时，对其进行交通管制或疏导，可在一定程度上避免尾撞事故的发生。

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3 车辆尾撞事故模型的建立

3.1 数据调查

为保证以微观跟驰模型和宏观交通流特性研究尾撞事故之精确性、实际性、具体性和有效性，需要进行大量的数据调查。交通调查是通过实测与分析判断掌握交通状态及有关交通现象的工作过程。为满足本文需要，主要以调查交通量、车速、车流密度和交通事故为主，其它所需数据采取实地调查与电脑计算相结合的方法，以保证研究的可靠性。

3.1.1 交通量的调查

为实现研究尾撞事故的目的，分别选取尾撞事故频发路段和事故发生相对较少的路段作为交通量特定参考标准。沿途记录可能会影响数据的因素，比如道路宽度、各车道宽度、分隔带或其它隔离设施、路面标线等等。同时观测车辆的车种和类别。观测人员还须记录观测时间地点等信息，并记录仪器上的信息，最终制作成表格。对城市道路交通量调查，按城市道路设计规范划分车辆，以便车辆换算。现将国外先进的有关交通量与跟驰理论有关的数据陈列如下：

车辆跟驰试验一览表

地点 通用汽车公司试验跑道 荷兰隧道 林肯隧道 车数 8 10 16 ?（模型/n） 27.4 18.2 20.3 T（s） 1.5 1.4 1.2 3.1.2 车速调查

为把握前导车与尾随车间的速度变化，在某路段时两辆车进行跟踪观测，路段选择路口区间，该处附近没有路侧停车，不受其它因素影响。调查时间选择晴好天气中的上下午。调查人员及设备要隐蔽，尽可能不使被观测的驾驶员察觉。现将实测得到的某路段前导车与尾随车车速、加速度、车头间距等之间关系的数据陈列如下：

时间x1'?m/s? x2\?m/s2? x2'?m/s? x1'?x2'?m/s? x1?m? x2?m? x1?x2?m? （s） 0 9 0 0 9 0 -7.5 7.5 1 9 9 0 9 9 -7.5 16.5 2 9 9 9 0 18 -3.0 21.0 3 9 0 13.5 -4.5 27 8.25 18.75 4 9 -4.5 11.25 -2.25 36 20.64 15.36 5 9 -2.25 7.875 1.125 45 30.18 14.82 第5页

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6 9 1.125 7 9 1.688 8 9 0.281 9 9 -0.704 10 9 -0.492 11 9 0.106 12 9 0.299 13 9 0.097 14 9 -0.103 15 9 -0.097 16 9 0.002 17 9 0.051 18 9 0.025 19 9 -0.014 20 9 -0.019 3.1.3 车流密度调查 7.313 8.719 9.704 9.492 8.894 8.701 8.903 9.103 9.100 8.999 8.949 8.975 9.014 9.192 9.003 1.687 0.281 -0.704 -0.492 0.106 0.299 0.097 -0.103 -0.100 0.001 0.051 0.025 -0.014 -0.192 -0.003 54 63 72 81 90 99 108 117 126 135 144 153 162 171 180 37.77 45.81 55.02 64.62 73.80 82.59 91.41 100.41 109.5 118.52 127.53 136.50 145.47 154.50 163.50 16.23 17.19 16.98 16.38 16.20 16.41 16.59 16.59 16.5 16.44 16.47 16.50 16.53 16.50 16.50 为宏观交通流特性提供可靠数据，安排调查人员对某路段区间内车辆数进行无间断调查，并对路段内车辆数密集程度分级，保证随机调查，避免特殊数据。通过出入量法，先测得某时刻在路段上实有的车辆数，后计测路段两个端点进入和驶出的车辆数。在某一时刻的车辆数等于由一端驶入车辆数与原有车辆数的和与由另一端驶出车辆数之差。现将实测得到的有关交通密度资料陈列如下：

A端交通量 72 52 9 67 19 24 69 B端交通量 59 48 7 58 21 26 65 现有车辆数 时间 变计测初始车化时刻 辆数 量 瞬间密度 试验车情况 14：05—06 06-07 13 06′ 4 2 9 -2 -2 4 驶入14点6分50秒 驶出14点8分20秒 07′ 94 96 119 07-08 08′ 105 130 101 105 130 08-09 09′ 103 125 09-10

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