混行条件下自行车骑行行为采集与安全评价方法.docx

混合条件下自行车骑行行为采集与安全评价方法?

毕业设计（论文）的课题背景

研究意义

近年来，随着人们经济条件和生活质量的不断提升，混合条件下自行车骑行需求逐年增加，人们对混合条件下自行车骑行品质的重视程度也日渐提升。出行模式以其灵活自由、可自主设计行程的特点，越来越受到人们的喜爱，在各类混合条件下自行车骑行模式中的比例逐年升高。出行过程中，人们到达一个陌生城市，往往需要根据计划到访的地点提前制定包含多个兴趣点的出行计划，考虑游览时间和景点之间可行的交通方式及时刻表规划游览顺序。由于制定出行计划需要获取众多信息、需要考虑多种因素及风险，过程较为繁琐。自由行群体的一日出行计划，既是一个典型的出行地点与方式选择-路径组合优化问题、又是一个考虑时间约束的出行时间预算与出行费用预算多目标决策问题，具有一定的服务优化需求和实际研究意义。

目前，市场上存在一些混合条件下自行车骑行网站与软件，如马蜂窝、携程等，可为自由行出行者提供路线规划方面的信息与服务，包括出行信息、计划参考以及线路定制的人工服务。对于一个目的地城市，提供自行车骑行者的攻略和游记等信息，为自由行出行者进行路线规划提供信息与路线参考，但是基于此自主制定出行计划的过程仍需要整合多方信息，较为繁琐；针对此，目前混合条件下自行车骑行平台也提供人工服务，进行混合条件下自行车骑行线路的定制，其可根据人们对景点、酒店等的偏好和需求，以及对出行方式（包车出行、租车自驾、公共交通等）的偏好，为其定制自行车骑行线路。虽然其可以实现自行车骑行线路的个性化定制，但是由于其通过人工实现，反馈时间较长，不能即时获取路线规划信息。在人们的生活节奏越来越快，对于信息即时性的要求越来越高的当今时代，这已经无法较好地满足自由行出行者的出行计划规划的服务需求。

目前人们可以借助地图软件，实现起讫点之间的出行方式和路径的组合优化。以高德地图为例，它可辅助用户在指定主导交通方式条件下，分别在费用最少、出行时间最短、出行距离最短等目标下，遴选出起讫点间的最优出行方案。虽然这些地图软件能在一定程度上辅助用户作出出行决策，但仍存在一些不足之处：一是不能实现对多个目标地的路线提供完整规划。虽然可以在起讫点之间添加控制途径点，但是无法规划其途径顺序；二是不能基于个体偏好及约束条件制定出行计划；三是其未给出出行方案的时间风险，对于对时间重视度高，且在大间隔公共交通条件下进行自由行的自行车骑行者而言，其并不实用。

因此，本文提出如下的研究目标：在当前市面上的混合条件下自行车骑行网站和地图软件无法为出行者提供高质量的出行计划制定服务的背景之下，通过考虑出行计划制定的要素，如自行车骑行者的出行时间预算（TTB）、出行费用预算（TMB）等，建立出行计划优化的模型并提出高效的求解算法，为出行者提供快速、即时的混合条件下自行车骑行前、混合条件下自行车骑行中的路线规划及出行计划制定服务。

综合以上分析，本研究面向自由行群体，以在不熟悉城市中活动且所主要依赖的公共交通不能提供高频服务为基本场景，基于混合条件下自行车骑行网站获取POI的基本信息，基于地图API的路径规划功能，获取目的地城市任意两个兴趣点间的公共交通出行信息，以出行者的各兴趣点的计划时间、出行时间预算（TTB）、出行费用预算（TMB）等偏好信息作为约束条件，以时间利用有效性和出行计划可靠度为目标，建立出行计划优化模型，给出兴趣点的游览顺序、在兴趣点的建议停留时间以及兴趣点之间的出行方案，并提出有效的求解算法，最后在给定的测试场景中进行应用，从而达到辅助自由行群体制定出行计划的目的。

文献综述

混合条件自行车安全条件

非机动车主要包括自行车和助动车。近年来，由于助动车使用量的迅猛增长，非机动车道上原本较为单一的自行车交通转变助动车和自行车的混行交通。助动车和自行车两者保有量的之比，测量自行车网络的连通性需要决定应将街道网络的哪些元素视为自行车网络的一部分。

相当一部分对于非机动车道自行车行驶安全性的研究主要分析环境变量对于自行车事故数的影响。在这些研究中环境变量可以分为两大类，一类是非机动车道本身的物理设计条件，包括非机动车道路而铺装和非机动车道标志川;非机动车道宽度和坡度川;另一类则考虑非机动车道周边的道路环境因素，例如与非机动车道相邻的最右边机动车道宽度，非机动车道所在道路等级和路边停车困等。另一些研究从自行车骑行者心理感受的角度出发，建立了非机动车道交通流状态，非机动车道设计等因素与骑行者安全感知之间的模型。

本文利用混行条件下事件数，来评估具有机非隔离的混行非机动车道自行车行驶安全性。由于助动车相对自行车具有更快的速度，因此在中国混行非机动车道发生的混行条件下事件一般是助动车超越自行车。然而，有必要区分不同类型的助动车超越自行车事件，而不能简单考虑混行条件下事件总数。这是因