薛曉卿++宋娟++周唯++何承坤

摘 要：道路交叉口的交通安全問題是世界各國面臨的共同難題。車聯(lián)網(wǎng)和智能網(wǎng)聯(lián)駕駛汽車技術(shù)的飛速發(fā)展為解決交通安全問題提供了新的機(jī)會。本文旨在通過分析車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下車輛簡化模型和事故沖突類型，以碰撞時(shí)間（Time to Collision）為評價(jià)指標(biāo)，建立時(shí)空沖突結(jié)合的智能網(wǎng)聯(lián)汽車危險(xiǎn)狀態(tài)表示方法，通過設(shè)置修正系數(shù)改正模型，并且利用仿真模型對修正前后的結(jié)果進(jìn)行對比，結(jié)果表明修正后的模型對車輛危險(xiǎn)狀態(tài)的表示更加符合實(shí)際情況。

關(guān)鍵詞：智能網(wǎng)聯(lián)；交叉口；時(shí)空沖突；危險(xiǎn)狀態(tài)

中圖分類號：U491.23 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1671-2064（2017）07-0020-04

Abstract：Intersection traffic safety issues are common problems in the world. The sharping development of Internet of Vehicle and Intelligent Connected Vehicle provided a brand-new technology to solve traffic safety problems. A viable model was proposed to depict the risk status of vehicles at the intersections. Simplified model was analyzed and accident condition categories of connected vehicles with wireless networks to build the system of evaluating indicator with Time to Collision. Moreover， a method was proposed to describe the temporal-spatial conflict by setting the correction parameter. What's more， comparing the simulation models on amendment before and after which shows the amendment one is more correspond to the reality dangerous state of vehicles at the intersection.

Key words：Intelligent and Connected； Intersection； Temporal-spatial conflict； Risk status

1 研究背景

道路交叉口的交通安全問題是世界各國面臨的共同難題。針對交叉口安全問題的研究主要集中于人、車、路、環(huán)境等交通影響因素及其與交通事故的關(guān)系分析方面，并以此為依據(jù)改善道路設(shè)計(jì)、加強(qiáng)交通管控措施等，或者在車輛上安裝主被動(dòng)型安全裝置來提高行車安全，但這些傳統(tǒng)的道路設(shè)計(jì)、交通控制和管理技術(shù)只能在一定程度上減少交通流的沖突數(shù)或降低沖突的嚴(yán)重程度，并不能有效的防止交通事故的發(fā)生，無法達(dá)到交叉口安全效益最優(yōu)，更難以從本質(zhì)上解決交通問題。尤其是對于無信號燈控制的交叉口，雖然國家有一部分針對無信號燈控制交叉口的讓行通過的法律法規(guī)，但在復(fù)雜的交通環(huán)境下，無信號燈控制的交叉口仍呈現(xiàn)無序狀態(tài)，其安全水平低于有信號燈控制交叉口。

車聯(lián)網(wǎng)和智能網(wǎng)聯(lián)駕駛汽車的發(fā)展為解決交通安全問題提供了新的機(jī)會。車聯(lián)網(wǎng)能夠?qū)崿F(xiàn)車路協(xié)同系統(tǒng)，通過采集車輛的信息，經(jīng)過服務(wù)器整理分析，為車輛提供安全可靠的服務(wù)。對于提高行車安全、緩解交通擁堵以及未來的節(jié)能減排都具有重大的意義。隨著無線技術(shù)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)通信能力的增強(qiáng)大幅度的提升了整個(gè)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。也使得安全預(yù)警成為可能。本文在分析道路交叉口沖突的基礎(chǔ)上，以車輛與沖突區(qū)域之間的碰撞時(shí)間作為依據(jù)，提出一種時(shí)空沖突結(jié)合的車輛危險(xiǎn)狀態(tài)表示方法。

2 研究方法

2.1 車輛簡化模型分析

對于車輛在道路交叉口發(fā)生沖突的分析中，通常將車輛視為質(zhì)點(diǎn)、矩形及圓形或橢圓形。在文獻(xiàn)[1]中，作者提出一套車輛協(xié)同碰撞預(yù)警系統(tǒng)，將車輛看作質(zhì)點(diǎn)，利用車輛的位置、速度、航向等信息計(jì)算車輛在未來可能發(fā)生沖突的位置。在文獻(xiàn)[2]中，作者將車輛看作質(zhì)點(diǎn)，利用最接近點(diǎn)法（Closest Point of Approach），計(jì)算兩輛車在通過交叉口時(shí)的最小相對距離，以此作為判斷車輛安全的依據(jù)。

在文獻(xiàn)[3]中，將車輛看作以車輛對角線為直徑的圓模型，計(jì)算車輛之間的距離，分析車輛的碰撞時(shí)間，提出沖突消解算法。

在實(shí)際交通運(yùn)行環(huán)境中，如果只計(jì)算質(zhì)點(diǎn)之間的距離，在沖突檢測方面會造成較大的誤差。CPA最接近點(diǎn)方法通常在航海中使用，用于船舶對周邊船舶位置及速度的獲取，并且通過該方法確定船舶行駛是否存在危險(xiǎn)。由于船舶的尺寸對于海洋航行來說可以忽略不計(jì)。另外，航海時(shí)沒有像陸地一樣的典型十字交叉口，所以需要方位角及航向確定位置，以及速度向量判斷危險(xiǎn)。將車輛看作圓形一是因?yàn)橘|(zhì)點(diǎn)計(jì)算存在誤差，二是因?yàn)閷④囕v看作矩形計(jì)算復(fù)雜，三是因?yàn)檐囕v在行駛過程中存在一定的安全區(qū)域。因此，本文中將車輛看作矩形進(jìn)行計(jì)算。首先與質(zhì)點(diǎn)方法相比，將車輛看作矩形計(jì)算更加準(zhǔn)確，也能夠更加清楚的描述車輛之間的相對位置關(guān)系。另外，與圓形方法相比，主要是從預(yù)警的角度考慮，對于預(yù)警的依據(jù)分析需要更加準(zhǔn)確的車輛相對位置的描述，而且如果預(yù)警的效果使車輛能夠在臨界位置停下，即是避免了現(xiàn)實(shí)運(yùn)行環(huán)境中的交通事故。

2.2 碰撞時(shí)間（Time to Collision TTC）

對于一維交通，也就是車輛在同方向上行駛的交通環(huán)境，車輛之間的關(guān)系可以通過相對距離和相對速度進(jìn)行表示；而對于二維交通，也就是在道路交叉口處，車輛之間還存在行駛方向，轉(zhuǎn)向等因素影響，造成的沖突以及事故種類也較多，因此，需要提出更符合實(shí)際的碰撞時(shí)間計(jì)算方法，更合理的表示危險(xiǎn)程度。以典型的雙向兩車道道路交叉口為例進(jìn)行說明。假設(shè)雙向四車道交叉口，不同方向上兩輛直行的車輛通過交叉口。如圖1所示。

圖中紅色區(qū)域?yàn)闆_突區(qū)域。A車由西向東行駛，B車由南向北行駛。兩輛車的碰撞時(shí)間（TTC）的差值決定了是否存在沖突，對于碰撞來說，是一個(gè)二值問題，即碰撞或者沒有碰撞。如果將車輛看做質(zhì)點(diǎn)，那么當(dāng)兩個(gè)質(zhì)點(diǎn)同時(shí)運(yùn)動(dòng)到某一點(diǎn)時(shí)，也就是兩個(gè)質(zhì)點(diǎn)的TTC相同，則認(rèn)為此時(shí)質(zhì)點(diǎn)之間存在沖突。而如果將車輛看作矩形，車輛在沖突區(qū)域會發(fā)生下面幾種方式的碰撞。

1）兩輛車幾乎同時(shí)到達(dá)沖突區(qū)域，如圖2（a）所示，車輛A的右前點(diǎn)和車輛B的左前點(diǎn)在沖突區(qū)域接觸，兩輛車發(fā)生碰撞。

2）車輛A首先進(jìn)入沖突區(qū)域，在未通過沖突區(qū)域時(shí)，車輛B到達(dá)沖突區(qū)域，兩輛車發(fā)生側(cè)碰。如圖2（b）所示。

3）車輛B首先進(jìn)入沖突區(qū)域，在未離開沖突區(qū)域時(shí)，車輛A到達(dá)，兩輛車發(fā)生側(cè)碰。如圖2（c）所示。

對于車輛A，存在

（1）

（2）

其中，tA1，tA2分別是車輛A車頭到達(dá)沖突區(qū)域前和車尾離開沖突區(qū)域的時(shí)間。dA為車輛距離沖突區(qū)域前沿的距離，KB為車輛B的寬度，LA為車輛A的長度。

同理對車輛B有：

（3）

（4）

其中，tB1，tB2分別是車輛B車頭到達(dá)沖突區(qū)域前和車尾離開沖突區(qū)域的時(shí)間。dB為車輛距離沖突區(qū)域前沿的距離，KA為車輛A的寬度，LB為車輛B的長度。

2.3 危險(xiǎn)狀態(tài)表示方法

基于對車輛通過沖突區(qū)域時(shí)間的分析，由于此時(shí)車輛在交叉口處并不是質(zhì)點(diǎn)，而是將車輛作為矩形考慮。因此，如果其中一輛車的到達(dá)時(shí)間正好處于另外一輛車到達(dá)時(shí)間與離開時(shí)間組成的區(qū)間內(nèi)時(shí)，說明此時(shí)如果兩車保持當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)不變的話，未來就可能同時(shí)出現(xiàn)在沖突區(qū)域，發(fā)生碰撞事故。以A車為例，P（A）表示A車發(fā)生碰撞事故的概率，有

（5）

當(dāng)時(shí)，A車的到達(dá)時(shí)間越接近閾值區(qū)間的下邊界，或者A車的離開時(shí)間越接近閾值區(qū)間的上邊界，車輛發(fā)生碰撞事故的概率越大。發(fā)生事故的概率計(jì)算如下：

（6）

由于車輛的制動(dòng)距離與駕駛員的反應(yīng)時(shí)間、制動(dòng)減速度等因素有關(guān)，因此，本文選取車輛的安全制動(dòng)距離作為距離計(jì)算的臨界點(diǎn)。假設(shè)車輛面對可能存在的事故時(shí)只能以減速制動(dòng)的方式進(jìn)行避讓，那么，當(dāng)車輛與沖突區(qū)域的距離小于車輛的安全制動(dòng)距離時(shí)，車輛即使以最大的減速度進(jìn)行減速，也無法在沖突區(qū)域前停下，因此無法避讓事故。也就是對于由時(shí)間參數(shù)計(jì)算得到的事故發(fā)生概率在不同的距離下對于不同的駕駛員緊急程度不同。根據(jù)上述關(guān)系，建立修正系數(shù)β表示當(dāng)前碰撞事故發(fā)生的概率對于駕駛員的緊急程度，對危險(xiǎn)狀態(tài)識別方法進(jìn)行改進(jìn)。如圖3所示，dA為車輛距離沖突區(qū)域的實(shí)際距離，而dAS為車輛的安全制動(dòng)距離，定義修正系數(shù)β的計(jì)算方法如下：

（7）

（8）

其中，td為駕駛員的反應(yīng)時(shí)間，amax為車輛的最大減速度。

根據(jù)制動(dòng)距離，駕駛員的反應(yīng)時(shí)間和速度之間的關(guān)系建立的修正系數(shù)能夠彌補(bǔ)式6計(jì)算碰撞事故概率時(shí)對距離因素的忽略，而制動(dòng)距離的計(jì)算與車速及駕駛員的反應(yīng)時(shí)間有關(guān)，因此修正系數(shù)能夠表示相同的距離對于不同的駕駛員所引起的緊急程度不同。

從上述分析可知，利用安全制動(dòng)距離、車速和駕駛員反應(yīng)時(shí)間得到的修正系數(shù)能夠較好的反映車輛狀態(tài)與事故發(fā)生緊急程度之間的關(guān)系。因此，合并式7和式8，得到在交叉口場景下車輛危險(xiǎn)狀態(tài)識別方法如下：

當(dāng)tA1∈[tB1 tB2]時(shí)，

（9）

當(dāng)tA1[tB1 tB2]時(shí)，

（10）

并且

（11）

3 數(shù)據(jù)分析

利用MATLAB對兩輛車以不同方向直行通過交叉口的交通場景進(jìn)行仿真。其中，仿真實(shí)驗(yàn)?zāi)軌蚋鶕?jù)兩輛車的外觀尺寸計(jì)算沖突區(qū)域的位置及大小。在仿真實(shí)驗(yàn)中，系統(tǒng)可以對車輛距離沖突區(qū)域的初始位置、車輛的初速度、駕駛員的反應(yīng)時(shí)間以及車輛的最大制動(dòng)減速度進(jìn)行設(shè)置。在仿真過程中，車輛的運(yùn)動(dòng)模型采用隨機(jī)加速與隨機(jī)慢化相結(jié)合的混合模型，主要規(guī)則如下：

加速：在車速未達(dá)到最高車速時(shí)，車輛進(jìn)行加速，加速度由正常加速度范圍內(nèi)隨機(jī)得到，當(dāng)車輛達(dá)到最高車速時(shí)，車輛保持最高車速行駛；

隨機(jī)慢化：表示車輛在運(yùn)行過程中可能遇到的不確定狀態(tài)，通過減速操作進(jìn)行應(yīng)對，仿真過程中車輛會以一定的慢化概率進(jìn)行減速，減速度由正常減速度范圍內(nèi)隨機(jī)得到。本文采取固定的隨機(jī)慢化概率。表1中為仿真過程中具體參數(shù)的設(shè)置。

利用不同的初始車速及位置對上述交叉口處車輛危險(xiǎn)狀態(tài)的識別方法進(jìn)行分析。由于篇幅限制，本節(jié)只列出部分仿真結(jié)果。圖4、圖5所示分別為仿真實(shí)驗(yàn)中車速及車輛與沖突區(qū)域之間的距離的變化，由圖中看出，車輛在加速到最高車速后經(jīng)歷了隨機(jī)慢化過程，因此，速度曲線有波動(dòng)，而車輛與沖突區(qū)域之間的距離逐漸減小。由于是分析車輛狀態(tài)與事故發(fā)生概率之間的關(guān)系，因此，車輛在行駛過程中不存在遭遇沖突的緊急制動(dòng)情況，存在上述情況的計(jì)算方法有待于進(jìn)一步進(jìn)行研究。

圖6所示為利用修正系數(shù)β對碰撞事故概率計(jì)算方法進(jìn)行修正前后的計(jì)算結(jié)果對比。由圖中觀察得到，修正前的計(jì)算結(jié)果隨著車輛與沖突區(qū)域的距離越來越近，呈現(xiàn)先平穩(wěn)后增加的趨勢。在距離較遠(yuǎn)時(shí)，發(fā)生碰撞事故的概率非常小，這一階段符合實(shí)際情況。但是，在與沖突區(qū)域仍有較遠(yuǎn)距離時(shí)（>200米），此時(shí)計(jì)算得到的碰撞事故發(fā)生概率突然增大，這并不符合實(shí)際情況，造成這一誤差的原因是計(jì)算概率時(shí)只考慮時(shí)間沖突區(qū)域，而沒有考慮到空間沖突的影響。因此，此結(jié)果在表示車輛危險(xiǎn)狀態(tài)時(shí)存在較大的誤差，并不能作為對駕駛員進(jìn)行安全預(yù)警的依據(jù)。而修正后的結(jié)果同樣表現(xiàn)為先平穩(wěn)后增加。在距離較遠(yuǎn)時(shí)，事故發(fā)生概率非常小，隨著距離逐漸減小，事故發(fā)生概率以較平緩的速度增加，當(dāng)距離接近沖突區(qū)域時(shí)，發(fā)生碰撞事故的概率突然增大，表示此時(shí)車輛非常容易發(fā)生碰撞事故，處于緊急的危險(xiǎn)狀態(tài)。曲線表示的整個(gè)過程符合實(shí)際情況。

圖7、圖8、圖9中所示為不同初始條件（初始車速A車為30km/h，B車為20km/h；初始位置兩車距離沖突區(qū)域均為1000m）下的車速、位置及結(jié)果對比圖。結(jié)果表明本研究提出的危險(xiǎn)狀態(tài)識別方法比修正前的算法更符合實(shí)際情況。

4 結(jié)語

道路交叉口的交通安全問題是世界各國面臨的共同難題。車聯(lián)網(wǎng)和智能網(wǎng)聯(lián)駕駛汽車技術(shù)的飛速發(fā)展為解決交通安全問題提供了新的機(jī)會。本文旨在通過分析車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下車輛簡化模型和事故沖突類型，以碰撞時(shí)間（Time to Collision）為評價(jià)指標(biāo)，建立時(shí)空沖突結(jié)合的智能網(wǎng)聯(lián)汽車危險(xiǎn)狀態(tài)表示方法，通過設(shè)置修正系數(shù)改正模型，并且利用仿真模型對修正前后的結(jié)果進(jìn)行對比，結(jié)果表明修正后的模型對車輛危險(xiǎn)狀態(tài)的表示更加符合實(shí)際情況。

參考文獻(xiàn)

[1]Ronald Miller， Qingfeng Huang. An adaptive peer-to-peer collision warning system. IEEE Vehicle Technology Conference，2002.

[2]Chung-Ming Huang， Shih-Yang Lin， Chia-Ching Yang， Chih-Hsun Chou. A Collision Pre-warning algorithm based on v2v communication. Proceedings of the 4th International Conference on Ubiquitous Information Technologies and Applications，2009.

[3]俄文娟.無信號交叉口車車沖突檢測與消解算法研究[M].吉林大學(xué)，2012.