CN109285349A - 车路协同环境下高速公路交通事件检测方法及预警系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了车路协同环境下高速公路交通事件检测方法及预警系统，高速公路按平均间隔L在两侧布置车路协同的路侧设备，并在车辆上布置与路侧设备对应的车载设备，该检测方法充分利用车路协同环境下的单车车辆数据，建立单车行程时间预估模型、交通事件判别模型、交通事件位置预估模型，确定高速公路所选路段是否发生交通事件及所在位置；通过车路协同预警系统将交通事件信息发送给驾驶员，从而降低交通事件造成二次危害的机率。

Description

车路协同环境下高速公路交通事件检测方法及预警系统

技术领域

本发明涉及高速公路交通事件自动检测领域，尤其涉及一种车路协同环境下高速公路交通事件检测方法及预警系统。

背景技术

高速公路中的事故往往由交通事件引起，交通事件可分为偶发性事件和常发性事件，偶发性事件包括交通事故、拥堵、逆行、车辆故障等，常发性事件包括车道限速、道路施工、道路湿滑等。根据交通事故白皮书，高速公路上由碰撞静止车辆、行人引起的事故比例高达28％，再叠加其他事件信息，由事件引起的高速公路事故占比将会更高。在高速公路上一旦发生交通事件，就易诱发二次事故，据统计二次事故造成的人员伤亡和财产损失较一次交通事件更为严重。只有快速发现交通事件并迅速采取有效措施才能有效的避免二次事故的发生。

传统交通事件检测方法可以分为人工检测方法和自动检测方法。人工检测方法包括专职人员巡检、人工监测闭路电视等，但这种方法不仅费时、费力，还具有滞后性，不适合高速公路场景。自动检测方法可细分为直接检测方法和间接检测方法，直接检测方法是指利用服务器强大的CPU资源和内置智能算法对上传至中心的前端视频图像中的交通信息进行分析，再由中心下发事件信息给客户；间接检测方法指利用固定检测器(线圈、雷达、视频等)采集的宏观交通流参数和移动检测器(浮动车等)采集的微观单车参数，再结合模式识别、统计理论、人工智能等算法来判断是否发生交通事件。

随着车路协同技术的发展和完善，越来越多的高速公路将构建车路协同环境，实现车、路、人的实时通信。在车路协同环境下，路侧设备能够实时、准确地获取周边车辆的信息(如速度、位置、车道、车辆情况等)和前方道路信息(如限速、车道数、拥堵情况等)，充分利用这些信息能够更加准确地预测道路交通状况，为安全驾驶提供重要辅助。

区别于传统的交通事件检测方法，车路协同环境下的交通事件检测不再过度依赖诸如视频、微波、线圈等检测器，数据种类更加丰富、实时、准确，充分利用这些单车信息和路段交通流信息可以大幅提升交通事件检测的准确性和实时性。与此同时，结合车辆运行数据(速度、车道、变道、刹车)可以估计事件发生位置，为准确实施预警提供参考。

发明内容

本发明的目的在于提供一种车路协同环境下高速公路交通事件检测方法和预警系统，用于判断高速公路是否发生交通事件及交通事件发生位置，并将交通事件信息及时发送给驾驶员，从而降低交通事件造成二次危害的机率。

为实现上述目的，本发明采取的技术方案如下：

一种车路协同环境下高速公路交通事件检测方法，所述高速公路按平均间隔L在两侧布置车路协同的路侧设备，并在车辆上布置与路侧设备对应的车载设备，所述车路协同环境下高速公路交通事件检测方法应用于所述路侧设备，包括：

S1、接收所述车载设备间隔周期T1所上传的单车车辆数据，所述单车车辆数据包括单车瞬时速度V_瞬时、变道信息和刹车信息；

S2、按周期T2统计所接收的所有单车车辆数据，得到对应路段内的车辆统计数据，所述车辆统计数据包括单车平均车速V_平均、路段平均车速和单车行程时间T；

S3、依据所述路段平均车速和所述单车行程时间T，建立单车行程时间预估模型，确定单车在所对应路段内的预估行程时间T_估；

S4、依据所述单车瞬时速度V_瞬时、所述单车平均车速V_平均、所述单车行程时间T和所述预估行程时间T_估，建立交通事件判别模型，判定当前路段是否有交通事件发生；

S5、若判定当前路段有交通事件发生，则依据单车在所对应路段的变道信息和刹车信息，建立交通事件位置估计模型，确定交通事件发生的所在位置。

作为优选，所述路段平均车速为所对应路段内所有车辆的单车平均车速V_平均的期望值。

作为优选，所述依据所述路段平均车速和所述单车行程时间T，建立行程时间预估模型，确定单车在所对应路段内的预估行程时间T_估，包括：

S31、计算第i路段的路段平均行程时间T_路段，

S32、获取单车在第i-1路段的单车行程时间T_i-1；

S33、建立单车行程时间预估模型：T_估＝(α*T_路段+β*T_i-1)，其中α、β为权值、且α+β＝1；

S34、根据建立的单车行程时间预估模型，计算单车在第i路段的预估行程时间T_i估。

作为优选，所述依据所述单车瞬时速度V_瞬时、所述单车平均车速V_平均、所述单车行程时间T和所述预估行程时间T_估，建立交通事件判别模型，判定当前路段是否有交通事件发生，包括：

S41、获取单车在第i路段的单车行程时间T_i；

S42、计算单车在第i路段的瞬时速度的标准差S，其中V_平均为单车在第i路段的单车平均速度；V_瞬时为单车在第i路段上传的单车瞬时速度，N为单车在第i路段上传单车瞬时速度的次数；

S43、依据T_i、T_i估以及S建立交通事件判别模型：若且S≥10，则判定当前路段有交通事件发生，否则无交通事件发生。

作为优选，所述若判定当前路段有交通事件发生，则依据单车在所对应路段的变道信息和刹车信息，建立交通事件位置估计模型，确定交通事件发生的所在位置，包括：

S51、获取单车在第i路段中的变道信息和刹车信息，所述变道信息包括变道次数和每次变道的位置信息，所述刹车信息包括刹车次数和每次刹车的位置信息；

S52、根据获取的所有单车的变道信息和刹车信息，统计第i路段内每一变道位置对应的变道次数和每一刹车位置对应的刹车次数；

S53、建立交通事件位置估计模型：若同一位置发生的变道次数和刹车次数大于阈值M，则认为该位置有交通事件发生。

本发明还提供一种车路协同环境下高速公路交通事件预警系统，所述车路协同环境下高速公路交通事件预警系统包括车路协同的路侧设备、与路侧设备对应的车载设备、车路协同APP、以及后台管理中心，其中，

所述车载设备，布置在车辆上，用于间隔周期T1上传单车车辆数据至路侧设备，同时用于接收路侧设备发送的交通事件信息；

所述路侧设备，按平均间隔L布置在高速公路两侧，用于接收所述车载设备间隔周期T1所上传的单车车辆数据，所述单车车辆数据包括单车瞬时速度V_瞬时、变道信息和刹车信息；按周期T2统计所接收的所有单车车辆数据，得到对应路段内的车辆统计数据，所述车辆统计数据包括单车平均车速V_平均、路段平均车速和单车行程时间T；依据所述路段平均车速和所述单车行程时间T，建立单车行程时间预估模型，确定单车在所对应路段内的预估行程时间T_估；依据所述单车瞬时速度V_瞬时、所述单车平均车速V_平均、所述单车行程时间T和所述预估行程时间T_估，建立交通事件判别模型，判定当前路段是否有交通事件发生；若判定当前路段有交通事件发生，则依据单车在所对应路段的变道信息和刹车信息，建立交通事件位置估计模型，确定交通事件发生的所在位置，并将确定的信息汇总成交通事件信息上传至后台管理中心，同时下发至车载设备；

所述车路协同APP，用于与所述车载设备通信，根据车载设备所接收的交通事件信息，向驾驶员发出提醒；

所述后台管理中心，用于接收路侧设备上传的交通事件信息，同时将交通事件信息下发至其他路段的路侧设备。

作为优选，所述路段平均车速为所对应路段内所有车辆的单车平均车速V_平均的期望值。

作为优选，所述路侧设备依据所述路段平均车速和所述单车行程时间T，建立行程时间预估模型，确定单车在所对应路段内的预估行程时间T_估，执行如下操作：

计算第i路段的路段平均行程时间T_路段，

获取单车在第i-1路段的单车行程时间T_i-1；

建立单车行程时间预估模型：T_估＝(α*T_路段+β*T_i-1)，其中α、β为权值、且α+β＝1；

根据建立的单车行程时间预估模型，计算单车在第i路段的预估行程时间T_i估。

作为优选，所述路侧设备依据所述单车瞬时速度V_瞬时、所述单车平均车速V_平均、所述单车行程时间T和所述预估行程时间T_估，建立交通事件判别模型，判定当前路段是否有交通事件发生，执行如下操作：

获取单车在第i路段的单车行程时间T_i；

计算单车在第i路段的瞬时速度的标准差S，其中V_平均为单车在第i路段的单车平均速度；V_瞬时为单车在第i路段上传的单车瞬时速度，N为单车在第i路段上传单车瞬时速度的次数；

依据T_i、T_i估以及S建立交通事件判别模型：若且S≥10，则判定当前路段有交通事件发生，否则无交通事件发生。

作为优选，所述若路侧设备判定当前路段有交通事件发生，

则依据单车在所对应路段的变道信息和刹车信息，建立交通事件位置估计模型，确定交通事件发生的所在位置，执行如下操作：

获取单车在第i路段中的变道信息和刹车信息，所述变道信息包括变道次数和每次变道的位置信息，所述刹车信息包括刹车次数和每次刹车的位置信息；

根据获取的所有单车的变道信息和刹车信息，统计第i路段内每一变道位置对应的变道次数和每一刹车位置对应的刹车次数；

建立交通事件位置估计模型：若同一位置发生的变道次数和刹车次数大于阈值M，则认为该位置有交通事件发生。

本发明提供的车路协同环境下高速公路交通事件检测方法和预警系统，充分利用车路协同环境下的单车车辆数据，建立单车行程时间预估模型、交通事件判别模型、交通事件位置预估模型，确定高速公路所选路段是否发生交通事件及所在位置；通过车路协同预警系统将交通事件信息发送给驾驶员，从而降低交通事件造成二次危害的机率。

附图说明

图1为本发明车路协同环境下高速公路交通事件检测方法的一种实施例流程图；

图2为本发明车路协同环境下高速公路交通事件预警系统的一种实施例结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明技术方案做进一步详细说明，以下实施例不构成对本发明的限定。

本实施例提供一种车路协同环境下高速公路交通事件检测方法，该方法应用于车路协同的路侧设备，可有效预警高速公路上的交通事件，降低交通事件造成二次危害的机率。容易理解的是，该方法同样适用于普通路段，由于高速公路上车速快、存在的安全隐患大，故本实施例以高速公路为例对车路协同环境下高速公路交通事件检测方法进行详述，以发挥该方法较大的作用。

如图1所示，预先按平均间隔L在高速公路两侧布置车路协同的路侧设备，并在车辆上安装与路侧设备对应的车载设备。在布置时，可将高速公路按照设定的间隔距离划分为多个路段，例如间隔L为1000米，各间隔设置一个路侧设备，由此实现对高速公路的全覆盖或者关键路段覆盖，以便于对车辆和道路信息的采集和预警发布。

容易理解的是，路侧设备布置时对道路的具体划分根据道路地形不同可以有差异，但要保证在与车载设备的通信范围内。路侧设备与车载设备可通过专用短程通信技术DSRC/LTE-V实现实时的信息交互。

车路协同环境下高速公路交通事件检测方法，包括以下步骤。

S1、接收所述车载设备间隔周期T1(例如：1秒，当然为了提高数据的精确度，间隔周期T1可以更低，例如0.1秒)所上传的单车车辆数据，单车车辆数据包括单车瞬时速度V_瞬时、变道信息和刹车信息。

具体地，变道信息包括单车的变道次数和每次变道的位置信息，刹车信息包括单车的刹车次数和每次刹车的位置信息。由于高速公路上的车辆速度较快，使得车辆行驶环境变化快，故车辆在行驶过程中会存在较多的刹车次数，但当在车辆发生交通事件时，出现较多的为急刹，故为了进一步提升本实施例的检测方法在高速公路上的适用性，上述的刹车信息可仅统计单车的急刹次数和每次急刹的位置信息。

在确定单车的变道信息和刹车信息时，车载设备可通过CAN总线获取车辆的单车瞬时速度、加速度、转向角度，并通过GPS模块获取车辆的位置信息，同时通过GPS高精度定位信息和车辆历史轨迹信息，并结合高精度地图，利用车道匹配算法得出车辆当前所在车道。车道匹配算法并不是本发明的改进重点，可采用现有技术实现，在此不再进行赘述。

本实施例中，变道信息由车载设备通过车辆的转向角度、所在车道以及位置信息进行获取；刹车信息由车载设备通过车辆CAN总线直接获取。

容易理解的是，刹车信息还可通过车辆的加速度、单车瞬时速度以及位置信息计算获取，但通过间接的计算获得的刹车信息可能存在偏差。在采用间接计算方式获取变道信息和刹车信息时，可以是由车载设备获取并上传至路侧设备，也可以是车载设备直接将获取车辆的单车瞬时速度、加速度、转向角度以及位置信息上传至路侧设备，并由路侧设备确定单车的变道信息和刹车信息。

需要进一步说明的是，考虑到车身具有一定长度、GPS模块获取的位置信息的精度有限、以及车辆具有的行驶速度等因素，本实施例中的变道对应的位置信息和刹车对应的位置信息并非单点位置，而是具有一定范围的位置信息。

S2、按周期T2(例如：30秒)统计所接收的所有单车车辆数据，得到对应路段内的车辆统计数据，所述车辆统计数据包括单车平均车速V_平均、路段平均车速和单车行程时间T。

路侧设备对车载设备所上传的单车车辆数据间隔T₂统计一次，并根据每次上传单车瞬时速度V_瞬时和对应的单车行程时间计算单车平均车速V_平均。

本实施例中，单车行程时间由路侧设备根据单车上传次数以及上传的间隔周期T1计算所得。在其他实施例中，单车行程时间还可以由车载设备统计与某一路侧设备的通信连接时间进行获取，并将获取值上传至路侧设备；或者是由路侧设备统计与某一车载设备的通信连接时间直接获取。

在得到单车平均车速V_平均后，路侧设备可根据该路段内所有车辆的单车平均车速V_平均得到路段平均车速具体地，路段平均车速为所对应路段内所有车辆的单车平均车速V_平均的期望值。

S3、依据所述路段平均车速和所述单车行程时间T，建立单车行程时间预估模型，确定单车在所对应路段内的预估行程时间T_估。

具体地，包括以下步骤：

S31、计算第i路段的路段平均行程时间T_路段，

S32、获取单车在第i-1路段的单车行程时间T_i-1；

S33、建立单车行程时间预估模型：T_估＝(α*T_路段+β*T_i-1)，其中α、β为权值、且α+β＝1；

S34、根据建立的单车行程时间预估模型，计算单车在第i路段的预估行程时间T_i估。

本实施例所应用的路侧设备之间可实现相互通信，故在布置路侧设备时，至少设置两路侧设备的间隔L在两路侧设备的通信范围内，以保证至少相邻的两路侧设备之间可实现通信。

第i路段对应的路侧设备向第i-1路段对应的路侧设备获取单车在第i-1路段的单车行程时间T_i-1，并用于建立单车行程时间预估模型，从而得到单车在第i路段的预估行程时间T_i估。

S4、依据单车瞬时速度V_瞬时、单车平均车速V_平均、单车行程时间T和预估行程时间T_估，建立交通事件判别模型，判定当前路段是否有交通事件发生。

具体地，包括以下步骤：

S41、获取单车在第i路段的单车行程时间T_i；

S42、计算单车在第i路段的瞬时速度的标准差S，其中V_平均为单车在第i路段的单车平均速度；V_瞬时为单车在第i路段上传的单车瞬时速度，N为单车在第i路段上传单车瞬时速度的次数；

S43、依据T_i、T_i估以及S建立交通事件判别模型：若且S≥10，则判定当前路段有交通事件发生，否则无交通事件发生。

为了防患于未然，本实施例设置当路侧设备判断到路段内存在一辆或多辆单车达到交通事件判别条件时，即判断该路段存在交通事件。在其他实施例中，可根据达到交通事件判别条件的单车数量大于阈值，或达到交通事件判别条件的单车数量与该路段内的车辆总数的比大于阈值等方式判定当前路段有交通事件发生。

S5、若判定当前路段有交通事件发生，则依据单车在所对应路段的变道信息和刹车信息，建立交通事件位置估计模型，确定交通事件发生的所在位置。

具体地，包括以下步骤：

S51、获取单车在第i路段中的变道信息和刹车信息；

S52、根据获取的单车的变道信息和刹车信息，统计第i路段内每一变道位置对应的变道次数和每一刹车位置对应的刹车次数；

S53、建立交通事件位置估计模型：若同一位置发生的变道次数和刹车次数大于阈值M(例如：M＝5)，则认为该位置有交通事件发生。

以下通过实施例对交通事件位置判定进一步说明：

实施例1：

例如，该路段内当前存在四辆单车，单车1在该路段变道3次，且每次变道的位置分别为A1、A2、A3；在该路段刹车3次，且每次刹车的位置分别为A2、A4、A5。

单车2在该路段变道3次，且每次变道的位置分别为A3、A6、A7；在该路段刹车3次，且每次刹车的位置分别为A1、A2、A8。

单车3在该路段变道2次，且每次变道的位置分别为A2、A9；在该路段刹车2次，且每次刹车的位置分别为A5、A7。

单车4在该路段变道3次，且每次变道的位置分别为A2、A4、A8；在该路段刹车2次，且每次刹车的位置分别为A2、A4。

路侧设备统计四辆单车的变道信息和刹车信息，统计结果如下：该路段的车辆在A1、A4、A6、A7、A8、A9位置发生1次变道，在A3位置发生2次变道，在A2位置发生3次变道；

在A1、A7、A8、位置发生1次刹车，在A4、A5位置发生2次刹车，在A2位置发生3次刹车。

由上述统计结果可得，在A2位置发生3次变道和3次刹车，故A2位置符合同一位置发生的变道次数和刹车次数大于阈值5，判定A2位置有交通事件发生。

上述交通事件发生位置的判断是在步骤S4中判定当前路段有交通事件发生的前提下进行的，若当前路段无交通事件发生则继续回到步骤S1进行是否有交通事件发生的判断。

在判断到当前路段有交通事件发生时，无论是否已确定交通事件发生的位置，均立即对交通事件所在路段的上游车辆进行交通事件预警。对上游路段的预警距离可根据高速公路实际设计需求进行调整，本实施例中对交通事件所在路段的上游150米距离中的车辆进行预警。

具体地，若交通事件位置未确定，则对交通事件所在路段的上游车辆进行前方有发生交通事件的预警；若交通事件位置确定，则对交通事件所在路段的上游车辆进行具体的交通事件信息的预警，交通事件信息包括与当前被预警车辆的距离、交通事件所占车道以及道路拥堵长度等。

本实施例提供的车路协同环境下高速公路交通事件检测方法和预警系统，充分利用车路协同环境下的单车车辆数据，建立单车行程时间预估模型、交通事件判别模型、交通事件位置预估模型，确定高速公路所选路段是否发生交通事件及所在位置；通过车路协同预警系统将交通事件信息发送给驾驶员，从而降低交通事件造成二次危害的机率。

如图2所示，本实施例还提供一种车路协同环境下高速公路交通事件预警系统，该车路协同环境下高速公路交通事件预警系统包括车路协同的路侧设备、与路侧设备对应的车载设备、车路协同APP、以及后台管理中心，其中，

车载设备，布置在车辆上，用于间隔周期T1上传单车车辆数据至路侧设备，同时用于接收路侧设备发送的交通事件信息；

路侧设备，按平均间隔L布置在高速公路两侧，用于接收所述车载设备间隔周期T1所上传的单车车辆数据，所述单车车辆数据包括单车瞬时速度V_瞬时、变道信息和刹车信息；按周期T2统计所接收的所有单车车辆数据，得到对应路段内的车辆统计数据，所述车辆统计数据包括单车平均车速V_平均、路段平均车速和单车行程时间T；依据所述路段平均车速建立单车行程时间预估模型，确定单车在所对应路段内的预估行程时间T_估；依据所述单车瞬时速度V_瞬时、所述单车平均车速V_平均、单车行程时间T和所述预估行程时间T_估，建立交通事件判别模型，判定当前路段是否有交通事件发生；若判定当前路段有交通事件发生，则依据单车在所对应路段的变道信息和刹车信息，建立交通事件位置估计模型，确定交通事件发生的所在位置，并将确定的信息汇总成交通事件信息上传至后台管理中心，同时下发至车载设备；

车路协同APP，用于与所述车载设备通信，根据车载设备所接收的交通事件信息，向驾驶员发出提醒；

后台管理中心，用于接收路侧设备上传的交通事件信息，同时将交通事件信息下发至该高速公路或相关高速公路的其他路段的路侧设备。

当多个路侧设备中某一路侧设备(例如：路侧设备2)判断其所对应的路段发生交通事件，或进一步确定交通事件发生的所在位置后，将信息汇总成交通事件信息上传至后台管理中心，后台管理中心将交通事件信息发送至交通事件发生的上游路段的路侧设备(例如：路侧设备1)，并通过路侧设备1对位于路侧设备1所对应的路段中的车辆进行预警。

车路协同环境下高速公路交通事件预警系统中的路侧设备检测交通事件执行的操作与车路协同环境下高速公路交通事件检测方法对应，通过实施例对路侧设备检测交通事件执行的操作进一步说明。

实施例2：

路侧设备依据所述路段平均车速和单车行程时间T，建立行程时间预估模型，确定单车在所对应路段内的预估行程时间T_估，执行如下操作：

(1)、计算第i路段的路段平均行程时间T_路段，

(2)、获取单车在第i-1路段的单车行程时间T_i-1；

(3)、建立单车行程时间预估模型：T_估＝(α*T_路段+β*T_i-1)，其中α、β为权值、且α+β＝1；

(4)、根据建立的单车行程时间预估模型，计算单车在第i路段的预估行程时间T_i估。

路侧设备依据所述单车瞬时速度V_瞬时、所述单车平均车速V_平均、单车行程时间T和所述预估行程时间T_估，建立交通事件判别模型，判定当前路段是否有交通事件发生，执行如下操作：

(1)、获取单车在第i路段的单车行程时间T_i；

(2)、计算单车在第i路段的瞬时速度的标准差S，其中V_平均为单车在第i路段的单车平均速度；V_瞬时为单车在第i路段上传的单车瞬时速度，N为单车在第i路段上传单车瞬时速度的次数；

(3)、依据T_i、T_i估以及S建立交通事件判别模型：若且S≥10，则判定当前路段有交通事件发生，否则无交通事件发生。

若路侧设备判定当前路段有交通事件发生，则依据单车在所对应路段的变道信息和刹车信息，建立交通事件位置估计模型，确定交通事件发生的所在位置，执行如下操作：

(1)、获取单车在第i路段中的变道信息和刹车信息，变道信息包括变道次数和每次变道的位置信息，刹车信息包括刹车次数和每次刹车的位置信息；

(2)、根据获取的单车的变道信息和刹车信息，统计第i路段内每一变道位置对应的变道次数和每一刹车位置对应的刹车次数；

(3)、建立交通事件位置估计模型：若同一位置发生的变道次数和刹车次数大于阈值M，则认为该位置有交通事件发生。

其中，车路协同APP在获取交通事件信息后，将以文字、语音、视频等方式向驾驶员发出提醒，且为了进一步提高提醒效果，后台管理中心在将交通事件信息下发至相关路段的路侧设备的同时，通过路侧情报板、交通广播、第三方图商等方式进行广播，以便于驾驶员及时了解所在高速当前的路况信息。

容易理解的是，在无交通事件发生时，后台管理中心可通过接口获取各高速的路况信息，例如：限速、封道、改道、拥堵、雨天路滑、以及可见度等，并将路况信息下发至对应高速上的路侧设备，以使驾驶员及时并全面了解当前路况，起到避免交通事件发生的作用。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其进行限制，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (10)

1.一种车路协同环境下高速公路交通事件检测方法，其特征在于，所述高速公路按平均间隔L在两侧布置车路协同的路侧设备，并在车辆上布置与路侧设备对应的车载设备，所述车路协同环境下高速公路交通事件检测方法应用于所述路侧设备，包括：

S1、接收所述车载设备间隔周期T1所上传的单车车辆数据，所述单车车辆数据包括单车瞬时速度V_瞬时、变道信息和刹车信息；

S2、按周期T2统计所接收的所有单车车辆数据，得到对应路段内的车辆统计数据，所述车辆统计数据包括单车平均车速V_平均、路段平均车速和单车行程时间T；

S3、依据所述路段平均车速和所述单车行程时间T，建立单车行程时间预估模型，确定单车在所对应路段内的预估行程时间T_估；

S4、依据所述单车瞬时速度V_瞬时、所述单车平均车速V_平均、所述单车行程时间T和所述预估行程时间T_估，建立交通事件判别模型，判定当前路段是否有交通事件发生；

S5、若判定当前路段有交通事件发生，则依据单车在所对应路段的变道信息和刹车信息，建立交通事件位置估计模型，确定交通事件发生的所在位置。

2.如权利要求1所述的车路协同环境下高速公路交通事件检测方法，其特征在于，所述路段平均车速为所对应路段内所有车辆的单车平均车速V_平均的期望值。

3.如权利要求1所述的车路协同环境下高速公路交通事件检测方法，其特征在于，所述依据所述路段平均车速和所述单车行程时间T，建立行程时间预估模型，确定单车在所对应路段内的预估行程时间T_估，包括：

S31、计算第i路段的路段平均行程时间T_路段，

S32、获取单车在第i-1路段的单车行程时间T_i-1；

S33、建立单车行程时间预估模型：T_估＝(α*T_路段+β*T_i-1)，其中α、β为权值、且α+β＝1；

S34、根据建立的单车行程时间预估模型，计算单车在第i路段的预估行程时间T_i估。

4.如权利要求3所述的车路协同环境下高速公路交通事件检测方法，其特征在于，所述依据所述单车瞬时速度V_瞬时、所述单车平均车速V_平均、所述单车行程时间T和所述预估行程时间T_估，建立交通事件判别模型，判定当前路段是否有交通事件发生，包括：

S41、获取单车在第i路段的单车行程时间T_i；

S42、计算单车在第i路段的瞬时速度的标准差S，其中V_平均为单车在第i路段的单车平均速度；V_瞬时为单车在第i路段上传的单车瞬时速度，N为单车在第i路段上传单车瞬时速度的次数；

S43、依据T_i、T_i估以及S建立交通事件判别模型：若且S≥10，则判定当前路段有交通事件发生，否则无交通事件发生。

5.如权利要求1所述的车路协同环境下高速公路交通事件检测方法，其特征在于，所述若判定当前路段有交通事件发生，则依据单车在所对应路段的变道信息和刹车信息，建立交通事件位置估计模型，确定交通事件发生的所在位置，包括：

S51、获取单车在第i路段中的变道信息和刹车信息，所述变道信息包括变道次数和每次变道的位置信息，所述刹车信息包括刹车次数和每次刹车的位置信息；

S52、根据获取的所有单车的变道信息和刹车信息，统计第i路段内每一变道位置对应的变道次数和每一刹车位置对应的刹车次数；

S53、建立交通事件位置估计模型：若同一位置发生的变道次数和刹车次数大于阈值M，则认为该位置有交通事件发生。

6.一种车路协同环境下高速公路交通事件预警系统，其特征在于，所述车路协同环境下高速公路交通事件预警系统包括车路协同的路侧设备、与路侧设备对应的车载设备、车路协同APP、以及后台管理中心，其中，

所述车载设备，布置在车辆上，用于间隔周期T1上传单车车辆数据至路侧设备，同时用于接收路侧设备发送的交通事件信息；

所述路侧设备，按平均间隔L布置在高速公路两侧，用于接收所述车载设备间隔周期T1所上传的单车车辆数据，所述单车车辆数据包括单车瞬时速度V_瞬时、变道信息和刹车信息；按周期T2统计所接收的所有单车车辆数据，得到对应路段内的车辆统计数据，所述车辆统计数据包括单车平均车速V_平均、路段平均车速和单车行程时间T；依据所述路段平均车速和所述单车行程时间T，建立单车行程时间预估模型，确定单车在所对应路段内的预估行程时间T_估；依据所述单车瞬时速度V_瞬时、所述单车平均车速V_平均、所述单车行程时间T和所述预估行程时间T_估，建立交通事件判别模型，判定当前路段是否有交通事件发生；若判定当前路段有交通事件发生，则依据单车在所对应路段的变道信息和刹车信息，建立交通事件位置估计模型，确定交通事件发生的所在位置，并将确定的信息汇总成交通事件信息上传至后台管理中心，同时下发至车载设备；

所述车路协同APP，用于与所述车载设备通信，根据车载设备所接收的交通事件信息，向驾驶员发出提醒；

所述后台管理中心，用于接收路侧设备上传的交通事件信息，同时将交通事件信息下发至其他路段的路侧设备。

7.如权利要求6所述的车路协同环境下高速公路交通事件预警系统，其特征在于，所述路段平均车速为所对应路段内所有车辆的单车平均车速V_平均的期望值。

8.如权利要求6所述的车路协同环境下高速公路交通事件预警系统，其特征在于，所述路侧设备依据所述路段平均车速和所述单车行程时间T，建立行程时间预估模型，确定单车在所对应路段内的预估行程时间T_估，执行如下操作：

计算第i路段的路段平均行程时间T_路段，

获取单车在第i-1路段的单车行程时间T_i-1；

建立单车行程时间预估模型：T_估＝(α*T_路段+β*T_i-1)，其中α、β为权值、且α+β＝1；

根据建立的单车行程时间预估模型，计算单车在第i路段的预估行程时间T_i估。

9.如权利要求8所述的车路协同环境下高速公路交通事件预警系统，其特征在于，所述路侧设备依据所述单车瞬时速度V_瞬时、所述单车平均车速V_平均、所述单车行程时间T和所述预估行程时间T_估，建立交通事件判别模型，判定当前路段是否有交通事件发生，执行如下操作：

获取单车在第i路段的单车行程时间T_i；

计算单车在第i路段的瞬时速度的标准差S，其中V_平均为单车在第i路段的单车平均速度；V_瞬时为单车在第i路段上传的单车瞬时速度，N为单车在第i路段上传单车瞬时速度的次数；

依据T_i、T_i估以及S建立交通事件判别模型：若且S≥10，则判定当前路段有交通事件发生，否则无交通事件发生。

10.如权利要求6所述的车路协同环境下高速公路交通事件预警系统，其特征在于，所述若路侧设备判定当前路段有交通事件发生，

则依据单车在所对应路段的变道信息和刹车信息，建立交通事件位置估计模型，确定交通事件发生的所在位置，执行如下操作：

获取单车在第i路段中的变道信息和刹车信息，所述变道信息包括变道次数和每次变道的位置信息，所述刹车信息包括刹车次数和每次刹车的位置信息；

根据获取的所有单车的变道信息和刹车信息，统计第i路段内每一变道位置对应的变道次数和每一刹车位置对应的刹车次数；

建立交通事件位置估计模型：若同一位置发生的变道次数和刹车次数大于阈值M，则认为该位置有交通事件发生。