CN111369062B - 车辆动力学指标提取方法和事故风险值预测方法 - Google Patents

车辆动力学指标提取方法和事故风险值预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种用于高速公路平曲线路段事故风险识别的车辆动力学指标提取方法以及事故风险值预测方法，其中车辆动力学指标提取方法包括：1、将目标高速公路按长度等分为多个路段单元并筛选平曲线路段；2、计算各平曲线路段真实事故风险值Ri；3、采集车辆正常行驶中L类动力学响应数据，并计算其变化率xi,l(t)；构建异常数据集Yl并分级，统计xi,l(t)的异常数据分级数据
Figure DDA0002403049130000011
计算
Figure DDA0002403049130000012
与Ri的相关性，选取相关度最大的异常值等级作为显著性变量；4、基于因子分析方法从显著性变量中提取车辆动力学指标，作为目标高速公路平曲线路段事故风险识别的指标。该方法考虑了车辆所受各个方向动力学响应的综合影响，具有较高的识别精度，且整个方法操作简单，可移植性强，易于推广应用。

Description

车辆动力学指标提取方法和事故风险值预测方法
技术领域
本发明属于高速公路交通安全领域，具体涉及一种用于高速公路平曲线路段事故风险识别的车辆动力学指标提取方法，以及事故风险值预测方法。
背景技术
中国的高速公路承担着近50％的日均交通行驶量，巨大的交通量和高速的车流为高速公路行车安全带了极大的隐患。除此之外，与直线段相比，平曲线路段具有更高的事故率，因此准确识别高速公路平曲线路段的事故风险，以及影响事故风险值的因素将成为高速公路交通安全管理的一项重要工作。目前国内外有关路段事故风险识别的研究主要分为三类：
第一类是建立在历史交通事故数据上，直接运用历史事故数据，基于直接事故数/率法、当量事故数/率法等鉴别某条道路的高风险位置，或以历史数据为基础，构建回归模型、计数模型等预测事故发展趋势，进而筛选出高风险路段，这一类方法的缺点在于鉴别的指标比较单一，无法深入挖掘交通事故的致因，难以有针对性地进行道路安全改善工作，且事故数据采集周期长、采集难度大。
第二类是运用交通冲突分析技术，通过分析车辆运行轨迹判断可能存在的交通冲突点，高风险路段即为轨迹交织严重的冲突点位置。交通冲突分析方法可以克服交通事故数据采集周期长、采集难度大的缺点，但却勿略了事故致因中的道路、车辆、基础设施环境等因素的影响，并且交通冲突分析方法工作量较大。
第三类是利用车载数据采集设备，获取车辆正常行驶时的某一类运动学或动力学数据，通过分析数据集的特点，寻找与事故存在高度关联的“自然驾驶事件”，然后利用“自然驾驶事件”作为解释变量构建泊松回归模型、logit模型、负二项回归等计数模型，对高风险路段进行预测和识别。这种方法很好的克服了基于历史事故数据的分析方法和基于交通冲突技术的分析方法的不足，但现有研究往往只利用了某一类可观测的车辆运动/动力学参数，然而现实中事故往往是多方面因素耦合作用的结果，单一类别的评判指标容易使研究结果具有一定的片面性。
发明内容
发明目的：针对现有技术中存在的问题，本发明提供了一种用于高速公路平曲线路段事故风险识别的车辆动力学指标提取方法，该方法考虑了车辆所受各个方向动力学响应的综合影响，具有较高的识别精度，且整个方法操作简单，可移植性强，易于推广应用。
技术方案：本发明一方面公开了一种用于高速公路平曲线路段事故风险识别的车辆动力学指标提取方法，包括：
(1)将目标高速公路按长度等分为多个路段单元，以缓和曲线长度和平曲线半径的比值小于预设阈值ξ为依据筛选出平曲线路段；
(2)采集所述目标高速公路Y年的公路交通事故数据，统计每个平曲线路段的绝对事故数N、死亡事故数N1、重伤事故数N2、轻伤事故数N3，计算各平曲线路段当量事故数Nei，计算各平曲线路段真实事故风险值，第i个平曲线路段真实事故风险值Ri为：
Figure BDA0002403049110000021
其中Nei第i个路段的当量事故数；Ln为取对数运算；round为对参数四舍五入取值，并保留d位小数，i＝1,2,…,M，M为步骤(1)中筛选出的平曲线路段数量；
(3)车辆在目标高速公路正常行驶过程中，以时间T为间隔采集L类动力学响应数据，计算每个平曲线路段中每类车辆动力学响应的变化率xi,l(t)，l＝1,2,…,L；
将所有平曲线路段中每类车辆动力学响应变化率值最大的前f％作为异常数据集Yl；
对异常数据集Yl进行分级，统计每个平曲线路段中每类车辆动力学响应变化率的异常数据分级数据，第i个平曲线路段的第l类动力学响应变化率异常值的等级为a的个数为
Figure BDA0002403049110000022
计算
Figure BDA0002403049110000023
与真实事故风险值Ri的相关性，选取相关度最大的异常值等级，并从选取的异常值等级所对应的动力学响应中删除相关系数小于z的较弱相关变量，完成显著性变量的提取；
(4)采用因子分析，以累积方差贡献率大于S％为依据，方法从步骤(3)选取显著性变量中提取车辆动力学指标，作为目标高速公路平曲线路段事故风险识别的指标。
平曲线路段当量事故数Ne的计算为：
Ne＝N+αN1+βN2+γN3
其中α、β、γ分别为死亡、重伤、轻伤事故的加权系数。
所述步骤(3)中第i个平曲线路段中第l类车辆动力学响应的变化率xi,l(t)计算式为：
xi,l(t)＝|datai,l(t+1)-datai,l(t)|
其中datai,l(t)为第i个平曲线路段中第l类动力学响应的第t个采样值，t＝1,2,…,sumi，sumi为第i个平曲线路段中的采样个数。
作为一种优化，第i个平曲线路段中第l类车辆动力学响应的变化率xi,l(t)也可以采用下式计算：
Figure BDA0002403049110000031
Figure BDA0002403049110000032
其中datai,l(τ)为第i个平曲线路段中第l类动力学响应的第τ个采样值，W为正整数，
Figure BDA0002403049110000033
sumi为第i个平曲线路段中的采样个数，
Figure BDA0002403049110000034
为向下取整运算符。
对异常数据集Yl进行分级，根据Yl中元素的最小值ymin,l和最大值ymax,l分为三级，具体为：
Figure BDA0002403049110000041
ym,l是第l类车辆动力学响应变化率。
本发明中，L＝7，7类动力学响应数据为：纵向力、横向力、垂向力、翻转力矩、滚动力矩、回正力矩、速度。
另一方面，本发明还公开了应用上述方法提取车辆动力学指标，并进行事故风险值预测的方法，包括：
根据上述车辆动力学指标提取方法，对目标高速公路提取事故风险识别的车辆动力学指标；
采用负二项回归模型建立风险预测模型；
根据风险预测模型对目标高速公路各平曲线路段进行风险预测。
有益效果：本发明公开的一种用于高速公路平曲线路段事故风险识别的车辆动力学指标提取方法，具有以下优点：1、用于事故风险识别的指标耦合了多类车辆动力学响应的作用，同时也能反映道路线形、交通环境对车辆行驶的影响，是一类高效的、复合型、非可观测的指标；2、本发明通过建模的手段充分证明了车辆正常行驶时的动力学异常数据与路段事故风险的显著相关性，即针对缺乏历史事故统计的路段，可以通过计算路段异常动力学数据的多少定性判断风险高低，缓解了事故数据采集周期长、采集难度大的问题；3、为后续从车辆动力学数据中量化并提取能够替代历史事故数据的统计量奠定基础，为新建及其他缺乏事故统计路段的安全性研究工作提供理论支撑。
附图说明
图1为本发明公开的车辆动力学指标提取方法的流程图；
图2为实施例中温丽高速K117～K189研究路段位置示意图；
图3为实车实验中的动力学数据采集设备。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本发明的具体实施案例做说明。
本发明公开了一种用于高速公路平曲线路段事故风险识别的车辆动力学指标提取方法，流程如图1所示。本实施例以温丽高速公路为例，详细说明此方法。
温丽高速公路位于浙江省境内，是连接温州和丽水的重要交通线路。温丽高速通车里程116km，其中桥梁和隧道长度占比达90％以上，地理环境复杂，线形组合变化明显。本实施例所选取的研究路段范围为K117～K189，全长72km，如图2所示。
本实施例提取温丽高速公路中平曲线路段事故风险识别的车辆动力学指标，包括如下主要步骤：
步骤1、考虑到温丽高速(K117～K189)两侧公路线形组合特征不同，故将温丽高速(K117～K189)右线(温州方向)和左线(丽水方向)以1km为单位长度共划分为144个路段单元，并以缓和曲线长度与平曲线半径的比值小于预设阈值ξ为依据筛选出108个平曲线路段。阈值ξ通常设置为一个较小的数，本实施例中ξ＝0.01。由于实验时车辆在K117～K189路段共行驶2个循环，得到108×2＝216个平曲线路段的动力学响应数据，去除其中的直线路段、临时施工路段、短暂降雨时的湿滑路段后确定其中186个平曲线路段为有效路段；各路段序号i＝1,2,…186。
步骤2、统计出2006～2013年每个路段单元的绝对事故数N、死亡事故数N1、重伤事故数N2、轻伤事故数N3，进而计算各路段当量事故数Ne，公式如下：
Ne＝N+αN1+βN2+γN3
其中，Ne、N、N1、N2、N3分别为当量事故数、绝对事故数、死亡事故数、重伤事故数和轻伤事故数；α、β、γ分别为死亡、重伤、轻伤事故的加权系数。参照廖志高等人的《基于信息分配的道路黑点鉴别方法》，取α＝2.0，β＝1.5，γ＝1.2。
以路段的当量事故数为基础，分别计算186个平曲线路段的真实事故风险值，第i个平曲线路段真实事故风险值Ri为：
Figure BDA0002403049110000051
其中Nei为第i个路段的当量事故数；Ln为取对数运算；round为对参数四舍五入取值，并保留d位小数，本实施例中取d＝1。
186个路段的当量事故数和真实事故风险值如表1所示。
表1研究路段当量事故数和真实事故风险值
路段 当量事故数/起 真实事故风险值
1 7 0.7
2 14 1.0
3 26.1 1.2
4 13.2 1.0
5 14.4 1.0
… … …
182 23 1.4
183 8 1.1
184 4 0.7
185 10.2 1.1
186 7 1
标准差 14.13 0.27
均值 18.60 1.00
步骤3、如图3所示，实验车辆装载六分力仪，在温丽高速K117～K189路段正常行驶，以T＝0.01s为间隔采集7类车辆动力学响应数据，分别为：纵向力Fx、横向力Fy、垂向力Fz、翻转力矩Tx、滚动力矩Ty、回正力矩Tz、速度V。部分采集数据如表2所示。
表2实车实验采集数据展示(部分)
Figure BDA0002403049110000061
以每一类动力学响应数据的绝对大小为基础，计算186个路段上车辆动力学响应数据的变化率。第i个平曲线路段中第l类车辆动力学响应的变化率xi,l(t)可以采用下式计算：
xi,l(t)＝|datai,l(t+1)-datai,l(t)|
其中datai,l(t)为第i个平曲线路段中第l类动力学响应的第t个采样值，t＝1,2,…,sumi，sumi为第i个平曲线路段中的采样个数。
考虑到以0.01s时间间隔采集的原始数据过于密集，因此针对每一类车辆动力学响应的数据，以WT时间段内的均值作为计算车辆动力学响应的变化率的基础数据，采用下式计算：
Figure BDA0002403049110000071
Figure BDA0002403049110000072
其中datai,l(τ)为第i个平曲线路段中第l类动力学响应的第τ个采样值，T为相邻采样值间隔时间，W为正整数，
Figure BDA0002403049110000073
sumi为第i个平曲线路段中的采样个数，
Figure BDA0002403049110000074
为向下取整运算符。
如果取W＝10，即计算出每0.1s内车辆动力学响应数据的平均值，来计算xi,l(t)。本实施例中，取W＝10，即计算出每0.1秒内每类车辆动力学响应数据变化率，为进一步简化数据集，求出每1s内每类车辆动力学数据变化率的平均值，来计算所需的7类动力学响应的变化率作为原始变量。这7类动力学响应变化率的命名规则见表4，变量数据集信息如表5。
表4变量命名规则
变量 命名 单位
纵向力变化率 aFx N/(0.1s)
侧向力变化率 aFy N/(0.1s)
垂向力变化率 aFz N/(0.1s)
翻转力矩变化率 aTx (N·m)/(0.1s)
滚动力矩变化率 aTy (N·m)/(0.1s)
回正力矩变化率 aTz (N·m)/(0.1s)
速度变化率 a (km/h)/(0.1s)
表5原始变量数据信息
原始变量 数据个数 平均值 标准差 最小值 最大值
aFx 6871 339.678 109.421 65.2 1316.4
aFy 6871 263.968 97.023 55.6 1108
aFz 6871 1209.561 674.303 244 6785.6
aTx 6871 0.08 0.034 0.015 0.393
aTy 6871 0.033 0.026 0.007 0.454
aTz 6871 0.029 0.009 0.007 0.088
a 6871 0.785 0.365 0.15 7.741
实验车辆在温丽高速(K117～K189)右线和左线的平曲线路段正常行驶共耗时6871秒，计算得到的每类动力学响应变化率有6871个数据。选取各类原始变量数据集中最大的10％(即令f＝10)作为异常数据集Yl。
对各类车辆动力学异常数据集进行分级，本实施例中，对每类异常数据集根据其最大值与最小值，分为三级，具体为：
Figure BDA0002403049110000081
ym,l是第l类车辆动力学响应变化率，Yl中元素的最小值为ymin,l，最大值为ymax,l。
计算每个平曲线路段中每一类车辆动力学响应变化率3个等级的异常值数量，第i个平曲线路段的第l类动力学响应变化率异常值的等级为a的个数为
Figure BDA0002403049110000083
a∈{I,II,III}。表6展示了部分路段III级异常值的计算结果。
表6路段动力学III级异常值
Figure BDA0002403049110000082
将路段各级动力学响应异常值
Figure BDA0002403049110000091
与路段真实风险值Ri进行相关性分析，本例选取Person相关系数分析法，分析结果如表7。由于路段的III级异常值与路段真实风险值相关程度最高，因此将选取第III级的7类异常值，并删除这7类动力学响应异常值中相关系数小于0.2(z＝0.2)的较弱相关变量
Figure BDA0002403049110000092
保留
Figure BDA0002403049110000093
Figure BDA0002403049110000094
为构建模型的显著性变量。
表7路段各级异常值与真实风险值相关性分析结果
Figure BDA0002403049110000095
*表示在0.05显著性水平上相关
表7中
Figure BDA0002403049110000096
分别表示第l类动力学响应变化率三个等级异常值与路段真实风险值的相关系数值。
步骤4、利用因子分析的方法，从显著性变量中提取出多变量耦合的、不可观测的车辆动力学指标，即为温丽高速(K117～K189)右线和左线平曲线路段事故风险识别的指标。本实施例中，为提高预测精度，以因子的累积方差贡献率＞90％为依据(S＝90)。
本实施例中，提取出2个因子，包含了侧向力变化率，垂向力变化率，翻转力矩变化率，滚动力矩变化率，速度变化率5个车辆动力学变量的耦合影响(见表8)，其数学表达形式如下：
因子1＝0.867aFy_3+0.836aFz_3+0.899aTx_3+0.027aTy_3+0.268a_3
因子2＝0.056aFy_3+0.127aFz_3+0.144aTx_3+0.658aTy_3+0.669a_3
依据每个因子的高载荷变量的分布情况，将提取出的2个因子分别命名为横向稳定性指标和纵向稳定性指标，如表9。
表8因子分析结果
原始动力学变量 因子1 因子2
aFy_3 0.867 0.056
aFz_3 0.836 0.127
aTx_3 0.899 0.144
aTy_3 0.027 0.658
a_3 0.268 0.669
表9动力学指标命名结果
Figure BDA0002403049110000101
上述步骤1-4提取出2个车辆动力学指标——横向和纵向稳定性指标，作为温丽高速公路识别事故风险的指标。本发明还公开了利用提取出的指标预测事故风险值的方法，具体包括步骤：
S1：根据步骤1-4对目标高速公路提取事故风险识别的车辆动力学指标；
S2：基于横向、纵向稳定性指标构建风险预测模型；本实施例中使用负二项回归模型建立风险预测模型；模型公式如下：
Figure BDA0002403049110000102
λi为第i个平曲线路段的预测当量事故数，Fsum为提取出的因子数量，在本例中Fsum＝2，βn为待估系数，ε为扰动项。令λi＝Ri，采用Stata软件拟合，得到β1＝0.097，β2＝0.223，ε＝2.898。
S3：根据风险预测模型计算各平曲线路段的预测当量事故数，按下式将其转换为预测风险值
Figure BDA0002403049110000103
Figure BDA0002403049110000104
本实施例中对温丽高速公路的186个路段预测的风险值如表10所示。
本实施例中，选取|预测风险值|-|真实风险值|≤C＝0.3作为判定阈值，评价预测结果的准确度。如表10所示，经计算，利用本发明提取的车辆动力学指标进行路段事故风险识别，识别的准确率达到了78.5％。
表10预测结果
路段 真实风险值 预测风险值 是否满足精度要求
1 0.7 1.1 否
2 1.0 0.9 是
3 1.2 1.0 是
4 1.0 1.0 是
5 1.0 1.1 是
… … …
182 1.0 0.9 是
183 1.4 0.9 否
184 1.1 1.0 是
185 0.7 0.9 是
186 1.1 1.0 是

Claims (7)

1.车辆动力学指标提取方法，其特征在于，包括：
(1)将目标高速公路按长度等分为多个路段单元，以缓和曲线长度和平曲线半径的比值小于预设阈值ξ为依据筛选出平曲线路段；
(2)采集所述目标高速公路Y年的公路交通事故数据，统计每个平曲线路段的绝对事故数N、死亡事故数N1、重伤事故数N2、轻伤事故数N3，计算各平曲线路段当量事故数Nei，计算各平曲线路段真实事故风险值，第i个平曲线路段真实事故风险值Ri为：
Figure FDA0004125516820000011
其中Nei为第i个路段的当量事故数；Ln为取对数运算；round为对参数四舍五入取值，并保留d位小数，i＝1,2,…,M，M为步骤(1)中筛选出的平曲线路段数量；
(3)车辆在目标高速公路正常行驶过程中，以时间T为间隔采集L类动力学响应数据，计算每个平曲线路段中每类车辆动力学响应的变化率xi,l(t)，l＝1,2,…,L；
将所有平曲线路段中每类车辆动力学响应变化率值最大的前f％作为异常数据集Yl；
对异常数据集Yl进行分级，统计每个平曲线路段中每类车辆动力学响应变化率的异常数据分级数据，第i个平曲线路段的第l类动力学响应变化率异常值的等级为a的个数为
Figure FDA0004125516820000012
计算
Figure FDA0004125516820000013
与真实事故风险值Ri的相关性，选取相关度最大的异常值等级，并从选取的异常值等级所对应的动力学响应中删除相关系数小于z的较弱相关变量，完成显著性变量的提取；
(4)采用因子分析方法，以累积方差贡献率大于S％为依据，从步骤(3)选取显著性变量中提取车辆动力学指标，作为目标高速公路平曲线路段事故风险识别的指标。
2.根据权利要求1所述的车辆动力学指标提取方法，其特征在于，平曲线路段当量事故数Ne的计算为：
Ne＝N+αN1+βN2+γN3
其中α、β、γ分别为死亡、重伤、轻伤事故的加权系数。
3.根据权利要求1所述的车辆动力学指标提取方法，其特征在于，所述步骤(3)中第i个平曲线路段中第l类车辆动力学响应的变化率xi,l(t)计算式为：
xi,l(t)＝|datai,l(t+1)-datai,l(t)|
其中datai,l(t)为第i个平曲线路段中第l类动力学响应的第t个采样值，t＝1,2,…,sumi，sumi为第i个平曲线路段中的采样个数。
4.根据权利要求1所述的车辆动力学指标提取方法，其特征在于，所述步骤(3)中第i个平曲线路段中第l类车辆动力学响应的变化率xi,l(t)计算式为：
Figure FDA0004125516820000021
Figure FDA0004125516820000022
其中datai,l(τ)为第i个平曲线路段中第l类动力学响应的第τ个采样值，W为正整数，
Figure FDA0004125516820000023
sumi为第i个平曲线路段中的采样个数，
Figure FDA0004125516820000024
为向下取整运算符。
5.根据权利要求1所述的车辆动力学指标提取方法，其特征在于，所述步骤(3)中，对异常数据集Yl进行分级，根据Yl中元素的最小值ymin,l和最大值ymax,l分为三级，具体为：
Figure FDA0004125516820000025
ym,l是第l类车辆动力学响应变化率。
6.根据权利要求1所述的车辆动力学指标提取方法，其特征在于，L＝7，所述7类动力学响应数据为：纵向力、横向力、垂向力、翻转力矩、滚动力矩、回正力矩、速度。
7.事故风险值预测方法，其特征在于，包括：
根据权利要求1-6任一项所述的车辆动力学指标提取方法，对目标高速公路提取事故风险识别的车辆动力学指标；
采用负二项回归模型建立风险预测模型；
根据风险预测模型对目标高速公路各平曲线路段进行风险预测。
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