CN108986461A - 一种基于时间的交叉路口车辆碰撞概率分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于时间的交叉路口车辆碰撞概率分析方法，通过车载传感器得到车辆运行速度，并通过分析速度来判断车辆运行状态，利用判断出的车辆运行状态来确定速度与位移的关系，接着利用蒙特卡洛仿真得到车辆到达碰撞点的时间概率，通过对得到的时间概率进行拟合来得到时间分布函数，最后利用碰撞概率计算公式计算出车辆碰撞概率，通过碰撞概率可以进行车辆运行状态决策，本发明有助于提高碰撞概率计算有效性，提高车辆运行安全性。

Description

一种基于时间的交叉路口车辆碰撞概率分析方法

技术领域

本发明属于交叉路口车辆碰撞概率求解技术领域，具体涉及一种基于时间的交叉路口车辆碰撞概率分析方法。

背景技术

有轨电车是采用电力驱动并在轨道上行驶的轻型轨道交通车辆。它是一种公共交通工具，简称电车，属轻铁的一种，车厢一般不超过五节，电车以电力驱动，不会排放废气，是一种无污染的环保交通工具。相比于其他公共交通工具，有着更便捷、更舒适、更美观、更安全的特点。

虽然现在交通工具更加丰富，但人们的出行却更加不便，行车缓慢、交通堵塞现象随处可见，日趋严重化的全球能源危机和大气污染问题也随之加重，使得城市交通不堪重负。虽然地下铁道成为当前社会的主流交通工具，但因为其巨额投资，反而使得许多城市陷入债务危机。因此，高效、廉价、无污染的有轨电车再一次走上了历史舞台，更多的研究人员开始测评有轨电车在城市交通的作用。又由于有轨电车在市区的轨道上行驶，其安全性是整列车的重中之重。因此研究有轨电车的碰撞概率意义重大且有实用价值。

解决碰撞概率问题的基本思想之一是：通过车载传感器得到车辆运行速度，并通过速度分析判断车辆运行状态。然后通过运行状态确定速度与位移的关系，接着进行采样得到车辆到达碰撞点的时间。通过对得到的时间柱状图进行拟合而得到时间分布函数，最后利用碰撞概率计算公式计算出车辆碰撞概率，通过碰撞概率可以进行车辆运行状态决策。其他碰撞概率算法有：通过自回归滑动平均理论(ARMA)对车辆运行速度时序进行预测建模，通过预测得到的车速值来进行碰撞概率计算。然而，这种方法的预测速度值方法并未判定预测的准确性，且传统的碰撞概率算法只是针对于汽车与汽车的碰撞概率计算。并未考虑有轨电车的存在，导致面向对象狭窄。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于时间的交叉路口车辆碰撞概率分析方法，有助于提高碰撞概率计算有效性，提高车辆运行安全性。

本发明所采用的技术方案是，一种基于时间的交叉路口车辆碰撞概率分析方法，具体按照以下步骤实施：

步骤1、通过传感器采集在交叉路口运行的车辆的速度序列信息，并根据得到的速度序列信息判断当前车辆运行状态；

步骤2、根据速度与时间公式，可以得到前后两时刻间的车辆速度关系；

步骤3、确定运行车辆的碰撞点，以及两车到达碰撞点的距离；

步骤4、通过蒙特卡洛方法并结合速度与距离公式得到车辆到达碰撞点的时间概率；

步骤5、对时间概率进行拟合得到时间分布函数；

步骤6、计算碰撞概率。

本发明的特点还在于，

步骤1具体按照以下步骤实施：

步骤1.1、通过传感器采集在交叉路口运行的车辆的行驶速度序列{v₀,v₁,…v_k,v_k+1}；

步骤1.2、利用步骤1.1得到的速度序列来判断车辆运行状态，若速度趋于恒定值则为匀速运动；若速度只增不减则为加速运动；若速度只减不增则为减速运动。

步骤2具体按照以下步骤实施：

车辆运行速度序列为v_k+1＝v_k+δ_k,其中，v_k表示当前时刻的速度，v_k+1表示下一时刻的速度，k表示当前时刻，δ_k表示速度随机扰动值，且δ_k～N(μ,σ²)，μ代表车辆运行加速度均值。μ分为以下三种情况：

当μ＝0时，说明加速度均值为0，所以车辆保持匀速运动；

当μ＞0时，说明加速度均值大于0，所以车辆保持匀加速运动；

当μ＜0时，说明加速度均值小于0，所以车辆保持匀减速运动或刹车运动。

步骤4具体按照以下步骤实施：

通过步骤2、3得到车辆的运动状态，即得到μ值，以及车辆到碰撞点的距离，通过此信息计算车辆碰撞时间，分为以下三种情况：

当μ＝0时，车辆保持匀速运动，根据公式计算车辆到达碰撞点的时间K，其中，S为车辆到碰撞点距离，v_i为车辆速度序列，T为采样时间；

当μ＞0时，车辆保持匀加速运动，根据公式计算车辆到达碰撞点的时间K，其中，S为车辆到碰撞点距离，v_i为车辆速度序列，μ为车辆运行加速度均值，T为采样时间；

当μ＜0时，车辆保持匀减速运动或刹车运动，根据公式计算车辆到达碰撞点的时间K，其中，S为车辆到碰撞点距离，v_i为车辆速度序列，μ为车辆运行加速度均值，T为采样时间。

步骤5具体为：

由步骤4得到碰撞时间K，然后利用蒙特卡洛仿真得到车辆到达碰撞点的碰撞时间K的概率，接着利用曲线拟合方法，或者采用matlab中的cftool工具进行曲线拟合，得到碰撞时间K的拟合函数f(K)，将离散序列变为连续函数。

步骤6具体为：

由步骤5得到拟合函数f(K)，设车辆A到达碰撞点为事件A，则其碰撞时间分布函数为f(K₁)，车辆B到达碰撞点为事件B，则其碰撞时间分布为f(K₂)，通过概率论知识知两件事件同时发生的概率为P＝P(A)·P(B)，对应于运行车辆在交叉路口的碰撞概率计算为：

P＝∑f(K₁)f(K₂)。

本发明的有益效果是，一种基于时间的交叉路口车辆碰撞概率分析方法，利用运行状态确定速度与位移的关系，接着利用蒙特卡洛仿真得到车辆到达碰撞点的时间概率。通过对得到的时间概率进行拟合来得到时间分布函数，最后利用碰撞概率计算公式计算出车辆碰撞概率，通过碰撞概率可以进行车辆运行状态决策。这种方式有助于提高碰撞概率计算有效性，提高车辆运行安全性。

附图说明

图1是本发明一种基于时间的交叉路口车辆碰撞概率分析方法的总体流程图；

图2是本发明一种基于时间的交叉路口车辆碰撞概率分析方法的实例车辆运行场景图；

图3(a)是本发明一种基于时间的交叉路口车辆碰撞概率分析方法实施例中当时间为k1时的碰撞时间概率图；

图3(b)是本发明一种基于时间的交叉路口车辆碰撞概率分析方法实施例中当时间为k2时的碰撞时间概率图；

图4(a)是本发明一种基于时间的交叉路口车辆碰撞概率分析方法实施例中碰撞时间为K₁时的时间拟合图；

图4(b)是本发明一种基于时间的交叉路口车辆碰撞概率分析方法实施例中碰撞时间为K₂时的时间拟合图；

图5是本发明一种基于时间的交叉路口车辆碰撞概率分析方法的实例碰撞概率图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。

在面对车辆碰撞问题中，统计数据显示约30％的道路交通事故发生在交叉口区域。车辆进入交叉口的速度序列信息可以作为交叉口车辆碰撞风险评估依据。若在交叉路口其中一车在禁行周期内进入交叉口且两车均未作应急措施时，则两车可能会发生碰撞。通过车载传感器得到车辆运行速度，并进行速度分析判断车辆运行状态。然后通过运行状态确定速度与位移的关系，接着利用蒙特卡洛仿真得到车辆到达碰撞点的时间概率。通过对得到的时间概率进行拟合来得到时间分布函数，最后利用碰撞概率计算公式计算出车辆碰撞概率，利用碰撞概率可以进行车辆运行状态决策。

本发明一种基于时间的交叉路口车辆碰撞概率分析方法，如图1所示，具体按照以下步骤实施：

步骤1、通过传感器采集在交叉路口运行的车辆的速度序列信息，并根据得到的速度序列信息判断当前车辆运行状态，具体按照以下步骤实施：

步骤1.1、通过传感器采集在交叉路口运行的车辆的行驶速度序列{v₀,v₁,…v_k,v_k+1}；

步骤1.2、利用步骤1.1得到的速度序列来判断车辆运行状态，若速度趋于恒定值则为匀速运动；若速度只增不减则为加速运动；若速度只减不增则为减速运动；

步骤2、根据速度与时间公式，可以得到前后两时刻间的车辆速度关系，具体按照以下步骤实施：

车辆运行速度序列为v_k+1＝v_k+δ_k,其中，v_k表示当前时刻的速度，v_k+1表示下一时刻的速度，k表示当前时刻，δ_k表示速度随机扰动值，且δ_k～N(μ,σ²)，μ代表车辆运行加速度均值。μ分为以下三种情况：

当μ＝0时，说明加速度均值为0，所以车辆保持匀速运动；

当μ＞0时，说明加速度均值大于0，所以车辆保持匀加速运动；

当μ＜0时，说明加速度均值小于0，所以车辆保持匀减速运动或刹车运动；

步骤3、确定运行车辆的碰撞点，以及两车到达碰撞点的距离；

步骤4、通过蒙特卡洛方法并结合速度与距离公式得到车辆到达碰撞点的时间概率，具体按照以下步骤实施：

通过步骤2、3得到车辆的运动状态，即得到μ值，以及车辆到碰撞点的距离，通过此信息计算车辆碰撞时间，分为以下三种情况：

当μ＝0时，车辆保持匀速运动，根据公式计算车辆到达碰撞点的时间K，其中，S为车辆到碰撞点距离，v_i为车辆速度序列，T为采样时间；

当μ＞0时，车辆保持匀加速运动，根据公式计算车辆到达碰撞点的时间K，其中，S为车辆到碰撞点距离，v_i为车辆速度序列，μ为车辆运行加速度均值，T为采样时间；

当μ＜0时，车辆保持匀减速运动或刹车运动，根据公式计算车辆到达碰撞点的时间K，其中，S为车辆到碰撞点距离，v_i为车辆速度序列，μ为车辆运行加速度均值，T为采样时间；

步骤5、对时间概率进行拟合得到时间分布函数，具体为：

由步骤4得到碰撞时间K，然后利用蒙特卡洛仿真得到车辆到达碰撞点的碰撞时间K的概率，接着利用曲线拟合方法，或者采用matlab中的cftool工具进行曲线拟合，得到碰撞时间K的拟合函数f(K)，将离散序列变为连续函数；

步骤6、计算碰撞概率，具体为：

由步骤5得到拟合函数f(K)，设车辆A到达碰撞点为事件A，则其碰撞时间分布函数为f(K₁)，车辆B到达碰撞点为事件B，则其碰撞时间分布为f(K₂)，通过概率论知识知两件事件同时发生的概率为P＝P(A)·P(B)，对应于运行车辆在交叉路口的碰撞概率计算为：

P＝∑f(K₁)f(K₂)。

由于考虑车辆到达碰撞点的时间变化概率，所以需要判断车辆运行状态来确定碰撞时间，通过运行状态确定速度与位移的关系，接着利用蒙特卡洛仿真得到车辆到达碰撞点的时间概率。通过对得到的时间概率进行拟合来得到时间分布函数，最后利用碰撞概率计算公式计算出车辆碰撞概率，通过碰撞概率可以进行车辆运行状态决策。这种方式有助于提高碰撞概率计算有效性，提高车辆运行安全性。

实施例

为验证本发明的可行性，结合实施例与说明书附图对本发明进一步说明。在Matlab下进行了有轨电车与汽车的仿真实验，速度初值与碰撞距离，以及仿真参数设置如下：

有轨电车车身长20m，汽车车身长3.6m；

速度扰动值：δ_k～N(0,0.02),δ_k～N(0,0.04)，其中μ＝0，即两车辆均进行匀速运行；

有轨电车的初始速度为35km/h，汽车的初始速度为40km/h；

有轨电车距离碰撞点的位移为S1＝800m，汽车距离碰撞点的位移为S2＝1000m；

蒙特卡洛仿真实验次数为1000次；

假设有轨电车与汽车行驶场景如图2所示。通过给定两车的速度初值，利用v_k+1＝v_k+δ_k得到速度序列，由于车辆进行匀速运动，所以速度变动不大。利用蒙特卡洛仿真得到车辆到达碰撞点的时间概率，如图3(a)和图3(b)所示，其中k1为有轨电车到达碰撞点所需时间，k2为汽车到达碰撞点所需时间，可以看出汽车到达碰撞点的时间为93s的概率最大，有轨电车到达碰撞点的时间为107s的概率最大。

然后通过拟合工具箱cftool对时间概率进行拟合，如图4(a)、图4(b)所示，得到利用概率计算公式P＝∑f(k₁)·f(k₂)，得到碰撞概率p＝0.20399。如果改变汽车速速度初始值从20km/h～120km/h(5.4m/s～33m/s)，得到如图5所示的结果，碰撞概率随着速度的增大而减小。可以得出结论：有轨电车可以通过减速来消除与汽车的碰撞事件发生。从数据结果可以看出本发明方法可以有效的求得车辆到达交叉路口的碰撞概率。

Claims (6)

1.一种基于时间的交叉路口车辆碰撞概率分析方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：

步骤1、通过传感器采集在交叉路口运行的车辆的速度序列信息，并根据得到的速度序列信息判断当前车辆运行状态；

步骤2、根据速度与时间公式，可以得到前后两时刻间的车辆速度关系；

步骤3、确定运行车辆的碰撞点，以及两车到达碰撞点的距离；

步骤4、通过蒙特卡洛方法并结合速度与距离公式得到车辆到达碰撞点的时间概率；

步骤5、对时间概率进行拟合得到时间分布函数；

步骤6、计算碰撞概率。

2.根据权利要求1所述的一种基于时间的交叉路口车辆碰撞概率分析方法，其特征在于，所述步骤1具体按照以下步骤实施：

步骤1.1、通过传感器采集在交叉路口运行的车辆的行驶速度序列{v₀,v₁,…v_k,v_k+1}；

步骤1.2、利用步骤1.1得到的速度序列来判断车辆运行状态，若速度趋于恒定值则为匀速运动；若速度只增不减则为加速运动；若速度只减不增则为减速运动。

3.根据权利要求2所述的一种基于时间的交叉路口车辆碰撞概率分析方法，其特征在于，所述步骤2具体按照以下步骤实施：

车辆运行速度序列为v_k+1＝v_k+δ_k,其中，v_k表示当前时刻的速度，v_k+1表示下一时刻的速度，k表示当前时刻，δ_k表示速度随机扰动值，且δ_k～N(μ,σ²)，μ代表车辆运行加速度均值。μ分为以下三种情况：

当μ＝0时，说明加速度均值为0，所以车辆保持匀速运动；

当μ＞0时，说明加速度均值大于0，所以车辆保持匀加速运动；

当μ＜0时，说明加速度均值小于0，所以车辆保持匀减速运动或刹车运动。

4.根据权利要求3所述的一种基于时间的交叉路口车辆碰撞概率分析方法，其特征在于，所述步骤4具体按照以下步骤实施：

通过步骤2、3得到车辆的运动状态，即得到μ值，以及车辆到碰撞点的距离，通过此信息计算车辆碰撞时间，分为以下三种情况：

当μ＝0时，车辆保持匀速运动，根据公式计算车辆到达碰撞点的时间K，其中，S为车辆到碰撞点距离，v_i为车辆速度序列，T为采样时间；

当μ＞0时，车辆保持匀加速运动，根据公式计算车辆到达碰撞点的时间K，其中，S为车辆到碰撞点距离，v_i为车辆速度序列，μ为车辆运行加速度均值，T为采样时间；

当μ＜0时，车辆保持匀减速运动或刹车运动，根据公式计算车辆到达碰撞点的时间K，其中，S为车辆到碰撞点距离，v_i为车辆速度序列，μ为车辆运行加速度均值，T为采样时间。

5.根据权利要求4所述的一种基于时间的交叉路口车辆碰撞概率分析方法，其特征在于，所述步骤5具体为：

由步骤4得到碰撞时间K，然后利用蒙特卡洛仿真得到车辆到达碰撞点的碰撞时间K的概率，接着利用曲线拟合方法，或者采用matlab中的cftool工具进行曲线拟合，得到碰撞时间K的拟合函数f(K)，将离散序列变为连续函数。

6.根据权利要求5所述的一种基于时间的交叉路口车辆碰撞概率分析方法，其特征在于，所述步骤6具体为：

由步骤5得到拟合函数f(K)，设车辆A到达碰撞点为事件A，则其碰撞时间分布函数为f(K₁)，车辆B到达碰撞点为事件B，则其碰撞时间分布为f(K₂)，通过概率论知识知两件事件同时发生的概率为P＝P(A)·P(B)，对应于运行车辆在交叉路口的碰撞概率计算为：

P＝∑f(K₁)f(K₂)。