CN103150907B - 一种基于高速公路运营安全的移动监控和预警系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种高速公路运营安全移动监控和预警系统及方法，该系统包括数据采集单元、数据存储单元、数据处理单元、电子显示屏及无线通信模块；数据采集单元、数据存储单元、电子显示屏及无线通信模块均与数据处理单元相连；该系统安装于车辆上，采用蓄电池供电。该方法的具体步骤为：构建基础数据库；数据采集单元实时采集动态数据；数据处理单元将实时路况参数与安全路况参数比较，生成预警信息；无线通信模块将实时路况参数和预警信息发送至监控中心。本发明可以弥补现有固定式监控系统和巡逻车的不足，有效提高对高速公路路况参数的实时检测和分析，提高高速公路运营安全水平和应急管理能力。

Description

一种基于高速公路运营安全的移动监控和预警系统及方法

技术领域

本发明涉及一种基于高速公路运营安全的移动监控和预警系统及方法。

背景技术

在高速公路实际运营过程中，自然与人文环境的变化对交通安全都有一定的影响，国内有研究将这种变化扰动称为灾变事件。高速公路发生的灾变事件繁多，主要包括交通拥堵、交通事故、交通冲突、恶劣天气、地质灾害、道路维修作业等，国内有研究将高速公路灾变事件划分为紧急事件、灾害事件、计划事件、交通事故、冲突风险事件五个类型。高速公路的正常运营通常会受到各类灾变事件的干扰，主要表现在两个层面：一是灾变事件对高速公路基础设施造成破坏或功能缺失，如车道关闭、桥梁倒塌、隧道坍塌等；二是灾变事件对交通流造成影响，从安全性角度分析，轻则发生交通冲突，重则发生交通事故，其中交通冲突可以用运营风险值来进行量化。

高速公路运营安全管理的主要工作内容包括：一是清除和修复灾变事件对高速公路基础设施造成的破坏，如恢复车道通行、除冰除雪等；二是采取安全管理对策来降低交通流运营风险，从而避免交通事故的发生，如限制车速等。高速公路运营安全管理的两个重要前提条件为灾变事件的检测和运营风险的评估，其中事件检测可以通过高速公路监控系统直接实现，风险评估则需要先通过交通流检测设备检测交通流运行参数，再利用相关数学模型对交通流状态进行风险评估，国内有研究把交通流运营风险视作冲突风险事件，因此运营风险的评估可以理解为冲突风险事件的检测。

对高速公路监控系统而言，时效性和准确性是两个最重要的评价指标，其中时效性是指在事件发生后要在尽可能短的时间内检测到并做出应急反应，准确性是指要准确地掌握事件发展的态势以便于管理部门做出科学的决策。

目前，高速公路监控系统广泛应用的监控设备主要包括：视频监控设备、道路气象站和感应线圈等等。这些设备均属于固定式监控设备，或固定在门架上、或固定在路边立柱上、或埋设在路面下。这种高速公路固定式监控方式或信息采集方式存在的主要弊端是：

（1）设备的监控范围有限，在经济条件的制约下，设备安装的密度很难实现高速公路全程监控而不出现监控盲区（所谓全程监控是指将高速公路每一段路都纳入监控范围），比如视频监控设备仅能监控一小段路段的交通信息，道路气象站仅能监控单点的气象信息和路面信息，感应线圈仅能检测断面的交通信息；

（2）由于存在监控盲区，这些设备对高速公路上常见的团雾、路面结冰、交通事故等突发性、影响区域小的灾变事件监控显得无能为力，只有这些灾变事件恰好发生在监控范围内，才能被及时准确发现；

（3）设备的养护维修难，不可避免会影响正常交通，当设备要维护、检修或更换时，就会影响高速公路正常的交通运行，甚至会影响高速公路上的行车安全。

另外，虽然高速公路已开始使用巡逻车一类的移动式监控设备，但其对灾变事件的检测目前仍为人工目测的方式，虽能检测灾变事件的发生，却不能准确检测灾变事件的态势，比如巡逻车发现某路段出现团雾，却无法知道团雾的具体能见度，即不能及时得到高速公路上的具体路况参数，无法为高速公路运营安全及时提供预警信息，不能有效降低高速公路上发生危险事故的风险。

发明内容

本发明一种基于高速公路运营安全的移动监控和预警系统及方法，其目的在于解决现有固定式监控设备和巡逻车的弊端，提供一种可全程监控、维修方便的移动式监控装置（，同时提供一种基于该移动式监控装置的高速公路运营安全移动监控和预警方法。

一种基于高速公路运营安全的移动监控和预警系统，包括数据采集单元、数据存储单元、数据处理单元、电子显示屏及无线通信模块；数据采集单元、数据存储单元、电子显示屏及无线通信模块均与数据处理单元相连；该系统安装于车辆上，采用蓄电池供电；

其中，所述数据采集单元包括毫米波雷达、视频摄像机、面阵CCD相机、前向散射式能见度仪、遥感式路面状态传感器、遥感式路面温度传感器、大气温/湿度传感器、便携式自动气象站、全球定位系统（GPS）及惯性测量单元（IMU）；

数据处理单元接收数据采集单元发送的信号，并基于所述的信号得到预警信息，数据处理单元通过无线通信模块实时发送预警信息至远程监控中心，电子显示屏显示来自数据处理单元的预警信息。

一种高速公路运营安全移动监控和预警方法，基于上述所述的高速公路运营安全移动监控和预警系统，包括以下步骤：

步骤1：构建高速公路基础数据库，预先将高速公路上的固定参数存储在数据存储单元内的基础数据库中；

步骤2：高速公路运营安全移动监控和预警系统随载车在高速公路上巡逻，实时采集高速公路动态数据，并将动态数据实时存储在存储单元内的动态信息数据库中，采集方式包括传感器自动采集和人工采集；将实时采集的高速公路动态数据输入高速公路运营安全移动监控及预警模型，得到高速公路实时路况参数；

步骤3：利用步骤2得到的高速公路实时路况参数与高速公路运营安全路况参数进行比较，若实测高速公路实时路况参数属于高速公路运营安全路况参数范围内，则数据处理单元将高速公路实时路况参数通过无线通信模块发送至监控中心；否则，数据处理单元将实时的高速公路路况参数和预警信息通过无线通信模块发送至监控中心，实现对高速公路运营安全的动态监控和预警，其中，预警信息是指与实时的高速公路路况参数对应的预先设定的信息。

高速公路路况参数是不同事件的特征描述，预警是指根据不同的实时事件发送对应的预警信息。

所述位于载车外面的电子显示屏显示预警信息。

步骤2中所述的高速公路实时路况参数包括公路能见度、公路水膜厚度、公路雪厚度、公路结冰率、公路风速、车辆自由行驶风险值、车辆跟驰行驶风险值及人工观测的高速公路的车道畅通数量；

其中，所述公路能见度、公路水膜厚度、公路雪厚度、公路结冰率及公路风速通过该装置上传感器直接采集；

所述车辆自由行驶风险值是车辆在弯道自由行驶时由于车速过快而发生侧滑事故的可能性大小，其计算步骤如下：

步骤1：按下式计算实时路面条件和线形条件下车辆的抗侧滑安全临界车速V_ch，其中路面条件是指路面摩擦系数，线性条件是指道路平曲线半径和平曲线超高：

$V_{\mathrm{ch}}=\sqrt{\mathrm{gR}({\mathrm{\μ}}_s+\tan \mathrm{\α})/(1-{\mathrm{\μ}}_s\tan \mathrm{\α})}$

其中，μ_s为实时路面摩擦系数；R为道路平曲线半径，α为平曲线超高，从基础数据库中获得；

步骤2：比较道路限速V_限与抗侧滑安全临界车速V_ch，取二者较小值表征载车位置所在桩号处的安全临界车速，即V_安=min{V_限，V_ch}；

步骤3：将载车探测范围内的车辆实际车速V_实与安全临界车速V_安作比较，获得车速差值，根据预设的高速公路车辆自由行驶风险表中的车速差值，获取车辆自由行驶风险值；

所述车辆跟驰行驶风险值是指后车在跟驰行驶时由于车速过快或车间距过小而与前车发生追尾事故的风险大小，其计算步骤如下：

步骤1：按下式根据载车探测范围内同一车道上相邻两车中前车和后车的实时车速计算临界安全车头时距：

$h_{b~a}^{\min }=(V_b^2/V_a-V_a)/70.56/({\mathrm{\μ}}_s\±i)+V_b({\mathrm{\τ}}_s+{\mathrm{\τ}}_w)/V_a+3.6L/V_a$

其中：V_b为后车车速；V_a为前车车速；μ_s为实时路面摩擦系数；i为路线纵坡；τ_s为视距良好下正常驾驶反应时间，取值范围为0.4～1.5s；τ_w为雾天驾驶反应延迟时间，从大量实验数据中获得雾天驾驶反应延迟时间表；L为最短安全停车距离，通常取5m；

步骤2：根据前车和后车的实时间距反算两车之间的实际车头时距计算公式为 $h_{b~a}^s=3.6L_{b~a}^s/V_a;$

步骤3：将实际车头时距与安全临界车头时距作比较，获得车头时距差值，根据预设的高速公路车辆跟驰行驶风险表中的车头时距差值，获取车辆自由跟驰行驶风险值。

所述实时路面摩擦系数的计算过程如下：

1）当遥感式路面传感器检测到路面为干燥洁净路面时：

当路面温度T的取值为-5℃≤T≤20℃时，μ_s=f₀+a₁T²+b₁T+c₁；

当路面温度T的取值为T<-5℃或T>20℃时，μ_s=f₀+b₂T+c₂；

其中：T为路面温度，由路面温度传感器检测；f₀、a₁、b₁、c₁、b₂、c₂为常系数，由室内试验标定；

2）当遥感式路面传感器检测到路面潮湿或少量积水路面时，即0<WFT≤0.15mm：

μ_s=f₀+K_v(a_w1WFT+b_T1T)+c_w1

其中：WFT为水膜厚度，由路面状态传感器检测；K_v、a_w1、b_T1、c_w1为常系数，由室内试验标定；

3）当当遥感式路面传感器检测到路面积水路面时，即WFT>0.15mm：

μ_s=f₀+K_v(a_w2WFT+b_T2T)+c_w2

其中：a_w2、b_T2、c_w2为常系数，由室内试验标定；

4）当遥感式路面传感器检测到路面为浮雪、薄冰路面时：

由于车辆碾压，路面状态已处于雪与水混合共存状态，它的路面抗滑性能介于积雪结冰路面与积水路面之间，一般取值范围为0.29～0.41；

5）当遥感式路面传感器检测到路面为积雪结冰路面时：

μ_s=aT²+bT+c；

其中：a、b及c为常系数，由室内试验标定；

室内试验标定是通过拟定模型中自变量的不同取值作为试验条件，利用摆式仪测得摩擦系数值，再进行数值分析，回归得出各常系数值。

有益效果

本发明提供了一种高速公路运营安全移动监控和预警系统及方法，该系统包括数据采集单元、数据存储单元、数据处理单元、电子显示屏及无线通信模块；数据采集单元、数据存储单元、电子显示屏及无线通信模块均与数据处理单元相连；该系统安装于车辆上，采用蓄电池供电。该方法的具体步骤为：构建基础数据库；数据采集单元实时采集动态数据；数据处理单元将实时路况参数与安全路况参数比较，生成预警信息；无线通信模块将实时路况参数和预警信息发送至监控中心。本发明可以弥补现有固定式监控系统和巡逻车的不足，有效提高对高速公路路况参数的实时检测和分析，提高高速公路运营安全水平和应急管理能力。

从预警功能上分析，高速公路运营安全移动监控和预警系统可以实现高速公路的全程动态监控，并为高速公路对灾变事件突发时的预警和应急管理提供决策支持。利用该系统在信息采集方面的实时、全程、快速、准确的优势特点，能有效提高高速公路对突发灾变事件检测的时效性和准确性，确保相关部门及时赶赴灾变事件现场并开展相关工作。利用该系统的预警功能，当检测到灾变事件发生时，该系统能立即发出预警信息，可以保障后续车辆的运行安全和避免事故或二次事故的发生。

从系统特点上对比，高速公路运营安全移动监控和预警系统由于是一种车载装置，其维修、更换设备方便，不会对高速公路的正常运行造成干扰，另外该装置较之固定式监控系统还具有成本低廉、建设周期短、监控范围广、监控方式灵活等诸多优点。

从市场效益上估计，随着高速公路运营安全移动监控和预警系统在未来推广使用，一方面能为车载检测设备生产厂家带来广阔的市场空间，另一方面能激励市场在车载检测技术的研发与突破，从而进一步丰富和完善该系统的功能。

附图说明

图1是本发明的系统结构简图；

图2是本发明的系统详细结构图；

图3是本发明的集中控制子系统电路连接框图；

图4是本发明的高速公路运营安全移动监控和预警方法流程图；

图5是本发明的车辆自由行驶风险和跟驰行驶风险计算示意图。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明做进一步的详细说明。

如图1所示，为本发明的系统结构简图，一种基于高速公路运营安全的移动监控和预警系统，包括数据采集单元、数据存储单元、数据处理单元、电子显示屏及无线通信模块；数据采集单元、数据存储单元、电子显示屏及无线通信模块均与数据处理单元相连；该系统安装于车辆上，采用蓄电池供电；

其中，所述数据采集单元包括毫米波雷达、视频摄像机、面阵CCD相机、前向散射式能见度仪、遥感式路面状态传感器、遥感式路面温度传感器、大气温/湿度传感器、便携式自动气象站、全球定位系统（GPS）及惯性测量单元（IMU）。

如图2和图3所示，为本发明的系统详细结构图，系统具体包括车载硬件设备和监控及预警子系统两大部分。

车载硬件设备包括交通流与事件检测子系统、气象与路面信息采集子系统、车辆定位定姿子系统、集中控制子系统、信息发布子系统、承载平台子系统共六个子系统。

交通流与事件检测子系统中的数据采集单元包括1个毫米波雷达、1个视频摄像机、2个面阵CCD相机，完成载车巡逻过程中对途经路段交通流状态参数的检测、对载车前方路况进行视频监控。毫米波雷达安装在载车的保险杠上，发射面正对前方，能够探测在其视野范围内的所有车辆目标，并测出每辆车的车速及其与载车的相对距离和方位角度值；视频摄像机安装在车顶机械平台上，能够对载车前方路况进行实时监控，为了使拍摄范围更广，可以配备相应的辅助设备，包括一个云台、一个升降杆、一个照明灯，视频摄像机固定在云台上，云台和照明灯架在升降杆顶端；一对面阵CCD相机分别安装在车顶机械平台前端横杆的左右两侧，能够利用近景摄影测量技术对高速公路运行环境各元素（如标志、护栏、边坡等）进行位置定位和特征提取。

气象与路面信息采集子系统中的数据采集单元包括1个前向散射式能见度仪、1个遥感式路面状态传感器、1个遥感式路面温度传感器、1个大气温/湿度传感器、1个便携式自动气象站，能够完成载车巡逻过程中对途经路段气象信息与路面信息的采集。前向散射式能见度仪安装在车顶机械平台的中后部，能够实时采集能见度值；遥感式路面状态传感器安装在车顶机械平台的后端横杆上，探头指向车后的轮胎行驶轨迹，能够实时探测路表状态信息，包括路面状态（干燥、水、冰、雪或霜、混合物）、路面积水厚度、路面结冰厚度、路面积雪厚度；遥感式路面温度传感器安装在车顶机械平台的后端横杆上，能够实时检测路面温度；大气温/湿度传感器安装在车顶机械平台的前端横杆上，能够实时采集大气温度与湿度；便携式自动气象站放置在载车内部，在需要的场合停车并取出，能够检测环境温度、环境湿度、风向、风速、气压、雨量六项气象参数。

车辆定位定姿子系统中的数据采集单元包括1个全球定位系统（GPS）、1个惯性测量单元（IMU），能够完成载车运行过程中对载车的精确定位和定姿，同时还能检测载车的车速、计算载车的行驶里程。GPS采用差分GPS技术，GPS天线安装车顶机械平台的中央，GPS接收机安装在载车内部的减震机柜里，能够实时获得载车的三维地理坐标信息；IMU采用捷联式IMU，IMU固定在载车内部重心位置附近，能够实时检测载车的三个姿态角速度和三个方向加速度；GPS/IMU组合导航能够更加精确地对载车进行定位定姿，定位定姿信息是道路移动测量系统必不可少的信息，一方面能够给其他传感器检测的数据贴上桩号信息，另一方面定位定姿信息是面阵CCD相机进行近景摄影测量的基础。

集中控制子系统包括同步AD采样器、车载计算机、显示器及车载电源。上述各传感器均与同步AD采样器进行数据通讯，同步AD采样器的作用是指将传感器输出的模拟信号转化为计算机能够识别的数字信号，通过内置的程序实现多个传感器数据在时间上的同步采集，同步AD采样器在每次数据采集完毕后能将数据立即传输至车载计算机，并以自定的数据格式存储在车载计算机上的动态信息数据库中；车载计算机内的软件平台能够调用动态信息数据库中的数据，进行公路事件的移动预警；显示器与车载计算机相连，为人机交互的接口；车载电源采用蓄电池，其作用是为所有车载电子设备进行供电。

信息发布子系统包括1块车载电子显示屏、1套无线传输设备。车载电子显示屏安装在载车后窗上，其直接与车载计算机进行缆线连接，在紧急情况下，载车停靠路肩，车载电子显示屏临时充当一个可变信息情报板，以便及时地为后续车辆提示预警；无线传输设备用于载车与监控中心之间的无线通信。

承载平台子系统由承载底盘、车顶机械平台、减震机柜、电源柜等几部分组成，主要用于对各车载设备进行承载与固定，保障其他各个子系统在车载环境下的正常工作。承载底盘，即载车，所有的设备均安装在载车之上；车顶机械平台为自行设计的固定在车顶的机械平台，其作用是为现场传感器提供一个安放的场所；减震机柜为具有减震设计的机柜，机柜内放置车载计算机、GPS接收机等设备；电源柜为具有减震设计的专门放置车载蓄电池、稳压器的机柜。

监控及预警子系统包括可视化模块、图表分析模块、决策支持模块、信息管理模块、信息发布模块共五个模块，可视化模块为对采集到的数据进行可视化显示；图表分析模块为对采集的数据进行初步分析，并绘制预测曲线、图表等；决策支持模块为对灾变事件下高速公路运营安全进行移动监控和预警提供决策支持；信息管理模块为对所有数据库进行有效管理；信息发布模块为对预警信息进行有效发布。

一种高速公路运营安全移动监控和预警方法应用于决策支持模块中，该方法是相应于高速公路运营安全移动监控和预警系统在高速公路运营安全管理中的应用而提出，其核心思想是通过对高速公路实时路况参数的检测来判别高速公路的运营安全状态并给出相应的预警信息，即判别高速公路是否发生影响运营安全的灾变事件及其严重程度并给出相应的预警信息。本实施例中构建了灾变事件等级及分级标准，按照实际检测和计算得到路况参数，将其对应的灾变事件从危险到安全一共划分为五个等级，见表1。预警信息的制定过程是根据灾变事件的类型、灾变事件的等级，从高速公路运营安全预警对策库中调取对应信息。

如图4所示，一种高速公路运营安全移动监控和预警方法包括以下步骤：

步骤1：构建高速公路基础数据库，预先将高速公路上的固定参数存储在数据存储单元内的基础数据库中。基础数据库用来存储高速公路线形参数，数据表主键为里程桩号，通过索引里程桩号，可以获得该桩号处的平曲线半径、超高、路线纵坡等基本线形参数。

步骤2：高速公路运营安全移动监控和预警系统随载车在高速公路上巡逻，实时采集高速公路动态数据，并将动态数据实时存储在存储单元内的动态信息数据库中，采集方式包括传感器自动采集和人工采集；将实时采集的高速公路动态数据输入高速公路运营安全移动监控及预警模型，得到高速公路实时路况参数；

步骤3：利用步骤2得到的高速公路实时路况参数与高速公路运营安全路况参数进行比较，若实测高速公路实时路况参数属于高速公路运营安全路况参数范围内，则数据处理单元将高速公路实时路况参数通过无线通信模块发送至监控中心；否则，数据处理单元将实时的高速公路路况参数和预警信息通过无线通信模块发送至监控中心，实现对高速公路运营安全的动态监控和预警，其中，预警信息是指与实时的高速公路路况参数对应的预先设定的信息。

高速公路路况参数是不同事件的特征描述，如表1所示，预警是指根据不同的实时事件发送对应的预警信息。

高速公路实时路况参数包括公路能见度、公路水膜厚度、公路雪厚度、公路结冰率、公路风速、车辆自由行驶风险值、车辆跟驰行驶风险值及人工观测的高速公路的车道畅通数量。其中，公路能见度、公路水膜厚度、公路雪厚度、公路结冰率及公路风速通过该装置上传感器直接采集：公路能见度由前向散射式能见度仪采集；公路水膜厚度、公路雪厚度和公路结冰率由遥感式路面状态传感器采集；公路风速由便携式自动气象站采集。

车辆自由行驶风险值是指车辆在弯道自由行驶时由于车速过快而发生侧滑事故的可能性大小，其计算步骤如下：（1）按下式计算实时路面条件和线形条件下车辆的抗侧滑安全临界车速V_ch，其中路面条件是指路面摩擦系数，线性条件是指道路平曲线半径和平曲线超高：其中，μ_s为实时路面摩擦系数；R为道路平曲线半径，α为平曲线超高，从基础数据库中获得。（2）比较道路限速V_限与抗侧滑安全临界车速V_ch，取二者较小值表征载车位置所在桩号处的安全临界车速，即V_安=min{V_限，V_ch}。（3）将载车探测范围内的车辆实际车速V_实与安全临界车速V_安作比较，获得车速差值，根据预设的高速公路车辆自由行驶风险表中的车速差值，获取车辆自由行驶风险值，参见表2。

车辆跟驰行驶风险值是指后车在跟驰行驶时由于车速过快或车间距过小而与前车发生追尾事故的风险大小，其计算步骤如下：（1）按下式根据载车探测范围内同一车道上相邻两车中前车和后车的实时车速计算临界安全车头时距 $h_{b~a}^{\min }=(V_b^2/V_a-V_a)/70.56/({\mathrm{\&mu;}}_s\&PlusMinus;i)+V_b({\mathrm{\&tau;}}_s+{\mathrm{\&tau;}}_w)/V_a+3.6L/V_a.$ 其中：V_b为后车车速；V_a为前车车速；μ_s为实时路面摩擦系数；i为路线纵坡；τ_s为视距良好下正常驾驶反应时间，取值范围为0.4～1.5s；τ_w为雾天驾驶反应延迟时间，取值参见表3；L为最短安全停车距离，通常取5m。（2）根据前车和后车的实际车头间距反算两车之间的实际车头时距计算公式为（3）将实际车头时距与安全临界车头时距作比较，获得车头时距差值，根据预设的高速公路车辆跟驰行驶风险表中的车头时距差值，获取车辆自由跟驰行驶风险值，见表4。

在对高速公路车辆自由行驶风险和车辆跟驰行驶风险进行评估之前，需要检测交通流状态参数，固定式交通检测设备例如感应线圈能够检测经过埋设断面的车速、车头时距、交通量等交通流状态参数。然而，移动式交通检测设备由于其检测点在不断变化，就不能像固定式交通检测设备那样检测经过固定断面的交通流状态参数，如图5所示，采用本发明中解决这个问题，具体步骤为：（1）在载车上安装毫米波雷达，毫米波雷达能够检测出载车前方一定范围内（100米左右）车辆的车速、车辆与毫米波雷达的角度和距离，经过处理可以获得车辆的车速、车头间距、车辆所在车道、车辆数目共四个交通流状态参数，即使检测点在不断移动，这四个参数始终能测算出来。（2）在获得上述几个参数之后，就能根据所述车辆自由行驶风险计算方法和车辆跟驰行驶风险计算方法，评估毫米波雷达探测范围内交通流的运营风险。可以看出，由于毫米波雷达探测距离受限，所探测到的车辆数较少，导致该方法的检测精度不高，但该方法仍不失为解决移动中交通流运营风险评估问题的最佳方法。

通过上面的模型不难发现，实时路面摩擦系数是一个很关键的参数。实时路面摩擦系数与很多因素相关，其计算过程如下：

1）当遥感式路面传感器检测到路面为干燥洁净路面时：

当路面温度T的取值为-5℃≤T≤20℃时，μ_s=f₀+a₁T²+b₁T+c₁；

当路面温度T的取值为T<-5℃或T>20℃时，μ_s=f₀+b₂T+c₂；

其中：T为路面温度，由路面温度传感器检测；f₀、a₁、b₁、c₁、b₂、c₂为常系数，由室内试验标定；

2）当遥感式路面传感器检测到路面潮湿或少量积水路面时，即0<WFT≤0.15mm：

μ_s=f₀+K_v(a_w1WFT+b_T1T)+c_w1

其中：WFT为水膜厚度，由路面状态传感器检测；K_v、a_w1、b_T1、c_w1为常系数，由室内试验标定；

3）当当遥感式路面传感器检测到路面积水路面时，即WFT>0.15mm：

μ_s=f₀+K_v(a_w2WFT+b_T2T)+c_w2

其中：a_w2、b_T2、c_w2为常系数，由室内试验标定；

4）当遥感式路面传感器检测到路面为浮雪、薄冰路面时：

由于车辆碾压，路面状态已处于雪与水混合共存状态，它的路面抗滑性能介于积雪结冰路面与积水路面之间，一般取值范围为0.29～0.41；

5）当遥感式路面传感器检测到路面为积雪结冰路面时：

μ_s=aT²+bT+c；

其中：a、b及c为常系数，由室内试验标定；

室内试验标定是通过拟定模型中自变量的不同取值作为试验条件，利用摆式仪测得摩擦系数值，再进行数值分析，回归得出各常系数值。

本发明除了进行高速公路灾变事件的检测和预警之外，还能利用表5对高速公路不同路段运营环境进行中长期安全性评价与分析。所谓中长期安全性评价与分析是指高速公路运营管理部门除了每天在高速公路上采集交通信息、气象信息、路面信息，需每隔一段时间（如半年、1年等）对不同路段进行历史数据统计分析（例如统计半年内的某路段能见度日平均值），参照表5利用各个指标的统计结果进行高速公路运营环境安全性综合评价，评价的结果可以指出最危险的路段并指导运营管理部门对其进行改造与完善，从而从根本上预防某些交通事故的发生或降低灾变事件发生后果的严重程度。

在高速公路静态设施养护管理的应用中，本发明能够对高速公路静态设施进行动态检测与管理，其利用对称的面阵CCD相机，对高速公路路侧的交通工程设施（包括标志、护栏等）进行图像采集，再根据近景摄影测量技术和图像识别技术，检测出高速公路交通工程设施的破损状况等，以便高速公路管理部门采取措施对其进行养护管理。相比人工检测方式而言，这种动态检测方式具有快捷、方便、经济等诸多优点。

上述仅为本发明较佳的实施例，并非用来限定本发明的实施范围。即凡依本发明申请专利范围的内容所开发的上文中未说明的实施例和所做的等效变化及修饰，皆应属于本发明的技术范畴。

表1灾变事件等级及分级标准

表2不同车速和减速度下车辆自由行驶的风险等级判别标准

表3不同等级雾天条件增加的驾驶反应时间（s）

表4不同车速和减速度下车辆跟驰行驶风险值

车头时距Δh（s）	hb～a s-hb～a min<1	hb～a s-hb～a min<2	hb～a s-hb～a min<3	hb～a s-hb～a min<4	hb～a s-hb～a min<5
						跟车风险等级	一级	二级	三级	四级	五级
跟车风险值χcf	0.8～1.0	0.6～0.8	0.4～0.6	0.3～0.4	0.2～0.3

注：表中h_b～a ^s为后车b与前车a的实际车头时距，h_b～a ^min为后车b与前车a的临界最小车头时距。

表5高速公路运营环境安全性指标分级标准

Claims (2)

1.一种高速公路运营安全移动监控和预警方法，其特征在于，基于高速公路运营安全移动监控和预警系统，该系统包括数据采集单元、数据存储单元、数据处理单元、电子显示屏及无线通信模块；数据采集单元、数据存储单元、电子显示屏及无线通信模块均与数据处理单元相连；该系统安装于车辆上，采用蓄电池供电；

其中，所述数据采集单元包括毫米波雷达、视频摄像机、面阵CCD相机、前向散射式能见度仪、遥感式路面状态传感器、遥感式路面温度传感器、大气温/湿度传感器、便携式自动气象站、全球定位系统(GPS)及惯性测量单元(IMU)；

数据处理单元接收数据采集单元发送的信号，并基于所述的信号得到预警信息，数据处理单元通过无线通信模块实时发送预警信息至远程监控中心，电子显示屏显示来自数据处理单元的预警信息；

包括以下步骤：

步骤1：构建高速公路基础数据库，预先将高速公路上的固定参数存储在数据存储单元内的基础数据库中；

步骤2：高速公路运营安全移动监控和预警系统随载车在高速公路上巡逻，实时采集高速公路动态数据，并将动态数据实时存储在存储单元内的动态信息数据库中，采集方式包括传感器自动采集和人工采集；将实时采集的高速公路动态数据输入高速公路运营安全移动监控及预警模型，得到高速公路实时路况参数；

步骤3：利用步骤2得到的高速公路实时路况参数与高速公路运营安全路况参数进行比较，若实测高速公路实时路况参数属于高速公路运营安全路况参数范围内，则数据处理单元将高速公路实时路况参数通过无线通信模块发送至监控中心；否则，数据处理单元将实时的高速公路路况参数和预警信息通过无线通信模块发送至监控中心，实现对高速公路运营安全的动态监控和预警，其中，预警信息是指与实时的高速公路路况参数对应的预先设定的信息；

所述电子显示屏显示预警信息；

步骤2中所述的高速公路实时路况参数包括公路能见度、公路水膜厚度、公路雪厚度、公路结冰率、公路风速、车辆自由行驶风险值、车辆跟驰行驶风险值及人工观测的高速公路的车道畅通数量；

其中，所述公路能见度、公路水膜厚度、公路雪厚度、公路结冰率及公路风速通过该装置上传感器直接采集；

所述车辆自由行驶风险值是车辆在弯道自由行驶时由于车速过快而发生侧滑事故的可能性大小，其计算步骤如下：

步骤1：按下式计算实时路面条件和线形条件下车辆的抗侧滑安全临界车速V_ch，其中路面条件是指路面摩擦系数，线性条件是指道路平曲线半径和平曲线超高：

$V_{\mathrm{ch}}=\sqrt{\mathrm{gR}({\mathrm{\&mu;}}_s+\tan \mathrm{\&alpha;})/(1-{\mathrm{\&mu;}}_s\tan \mathrm{\&alpha;})}$

其中，μ_s为实时路面摩擦系数；R为道路平曲线半径，α为平曲线超高，从基础数据库中获得；

步骤2：比较道路限速V_限与抗侧滑安全临界车速V_ch，取二者较小值表征载车位置所在桩号处的安全临界车速，即V_安＝min{V_限，V_ch}；

步骤3：将载车探测范围内的车辆实际车速V_实与安全临界车速V_安作比较，获得车速差值，根据预设的高速公路车辆自由行驶风险表中的车速差值，获取车辆自由行驶风险值；

所述车辆跟驰行驶风险值是指后车在跟驰行驶时由于车速过快或车间距过小而与前车发生追尾事故的风险大小，其计算步骤如下：

步骤1：按下式根据载车探测范围内同一车道上相邻两车中前车和后车的实时车速计算临界安全车头时距

$h_{b~a}^{\min }=(V_b^2/V_a-V_a)/70.56/({\mathrm{\&mu;}}_s\&PlusMinus;i)+V_b({\mathrm{\&tau;}}_s+{\mathrm{\&tau;}}_w)/V_a+3.6L/V_a$

其中：V_b为后车车速；V_a为前车车速；i为路线纵坡；τ_s为视距良好下正常驾驶反应时间，取值范围为0.4～1.5s；τ_w为雾天驾驶反应延迟时间，从大量实验数据中获得雾天驾驶反应延迟时间表；L为最短安全停车距离，通常取5m；

步骤2：根据前车和后车的实时间距反算两车之间的实际车头时距计算公式为 $h_{b~a}^s=3.6L_{b~a}^s/V_a;$

步骤3：将实际车头时距与安全临界车头时距作比较，获得车头时距差值，根据预设的高速公路车辆跟驰行驶风险表中的车头时距差值，获取车辆自由跟驰行驶风险值。

2.根据权利要求1所述的高速公路运营安全移动监控和预警方法，其特征在于，所述实时路面摩擦系数的计算过程如下：

1)当遥感式路面传感器检测到路面为干燥洁净路面时：

当路面温度T的取值为-5℃≤T≤20℃时，μ_s＝f₀+a₁T²+b₁T+c₁；

当路面温度T的取值为T<-5℃或T>20℃时，μ_s＝f₀+b₂T+c₂；

其中：T为路面温度，由路面温度传感器检测；f₀、a₁、b₁、c₁、b₂、c₂为常系数，由室内试验标定；

2)当遥感式路面传感器检测到路面潮湿或少量积水路面时，即0<WFT≤0.15mm：

μ_s＝f₀+K_v(a_w1WFT+b_T1T)+c_w1

其中：WFT为水膜厚度，由路面状态传感器检测；K_v、a_w1、b_T1、c_w1为常系数，由室内试验标定；

3)当当遥感式路面传感器检测到路面积水路面时，即WFT>0.15mm：

μ_s＝f₀+K_v(a_w2WFT+b_T2T)+c_w2

其中：a_w2、b_T2、c_w2为常系数，由室内试验标定；

4)当遥感式路面传感器检测到路面为浮雪、薄冰路面时：

由于车辆碾压，路面状态已处于雪与水混合共存状态，它的路面抗滑性能介于积雪结冰路面与积水路面之间，一般取值范围为0.29～0.41；

5)当遥感式路面传感器检测到路面为积雪结冰路面时：

μ_s＝aT²+bT+c；

其中：a、b及c为常系数，由室内试验标定；

室内试验标定是通过拟定模型中自变量的不同取值作为试验条件，利用摆式仪测得摩擦系数值，再进行数值分析，回归得出各常系数值。