CN111582707A - 基于公路三维空间线形的道路安全性分析方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于公路三维空间线形的道路安全性分析方法及系统，其中方法包括以下步骤：获取公路线形的三维空间的设计数据；结合设计数据和预设的路段组合类型将公路线形划分为多个路段；根据设计数据计算路段的加权曲率差、平均曲率变化率和挠率差；结合加权曲率差、平均曲率变化率、挠率差和道路安全性分析模型获取路段的风险系数，根据风险系数对道路进行安全性分析。本发明从空间曲线几何不变量曲率着手，获取路段的加权曲率差、平均曲率变化率和挠率差，求解路段的风险系数，通过量化的方法对公路线形的组合进行安全性分析，摆脱了传统公路设计对于线形组合的定性描述的限制，可广泛应用于交通安全分析领域。
Description
技术领域
本发明涉及交通安全分析领域，尤其涉及一种基于公路三维空间线形的道路安全性分析方法及系统。
背景技术
公路线形(即道路线形)质量，既影响驾驶者驾驶过程中的操作情况与生理心理的状况，又决定车辆在行驶过程中的安全保障与路段的通行能力保证，同时也影响公路的整体运营与投入回报比，公路线形设计质量的好坏，是影响道路安全和经济性最根本的原因。在公路线形中考虑公路附近的地形、地物等控制点，同时在确保公路线形满足当前公路交通行业的设计标准与规范的同时，最大程度保障行车安全，已然成为当前国内道路工程方向的所重点关注与研究的内容。
宏观上，驾驶人在驾驶车辆时的行为会受制于公路线形的反馈。公路本质上是三维立体构造，大部分交通事故都与公路自身线形条件存在较为明显的联系。微观上，公路线形由平面线形与纵面线形组合而成，不同线形的组合会导致三维空间的线形连续性的衰退，路段之间存在三维空间曲率与挠率不连续的现象，这使汽车无法按照其行驶特性安全舒适地进行运动，从而导致公路事故的发生。因而，通过公路线形连续性快速、准确分析公路行车安全性具有重要意义。
国内对涉及公路三维线形的研究并不多，主要从公路三维视距、三维可视化技术、三维线形设计方法等着手。视距作为公路线形设计的重要要素之一，其设计合理与否直接关系到行车安全与迅速，是目前公路线形使用质量的重要指标之一。三维视距的研究均是建立在对既有平、纵线形的简单拟合和叠加的基础上，很少涉及对平纵组合后的空间曲线的三维几何特性的分析以及线形本身对三维视距的影响。模型计算和视距分析时主要考虑的是平面曲线、行车道、路面和障碍物等对行车视距的影响，以此来评估驾驶员沿设计线形行驶时的视线遮挡情况和视距盲点，进而辅助线形设计，并未涉及对线形组合方式或线形设计方法的优化和改进。对于三维线形设计，国内建立了以高速公路空间曲率为主要指标的道路安全评价模型以及空间曲线不变量约束下的公路几何线形三维设计理论与方法。对于三维线形下的公路安全性评价暂未有深入研究。
发明内容
为了解决上述技术问题之一，本发明的目的是提供一种基于公路三维空间线形的道路安全性分析方法及系统，以加权曲率差和平均曲率变化率作为公路空间下的路线安全主要影响参数，并考虑挠率差，来对道路安全性进行分析。
本发明所采用的技术方案是：
一种基于公路三维空间线形的道路安全性分析方法，包括以下步骤：
获取公路线形的三维空间的设计数据；
结合设计数据和预设的路段组合类型将公路线形划分为多个路段；
根据设计数据计算路段的加权曲率差、平均曲率变化率和挠率差；
结合加权曲率差、平均曲率变化率、挠率差和道路安全性分析模型获取路段的风险系数，根据风险系数对道路进行安全性分析。
进一步，所述结合设计数据和预设的路段组合类型将公路线形划分为多个路段，包括：
根据设计数据获取公路线形的平面线形数据和纵断面线形数据；
结合平面线形数据、纵断面线形数据和预设的路段组合类型将公路线形划分为多个路段；
所述路段组合类型包括直线段+直坡段类型、直线段+竖曲线段类型、缓和曲线段+直坡段类型、缓和曲线段+竖曲线段类型、圆曲线段+直坡段类型以及圆曲线段+竖曲线段类型。
进一步，所述根据设计数据计算路段的加权曲率差、平均曲率变化率和挠率差，包括：
根据路段组合类型获取与路段组合类型对应的计算公式；
结合设计数据和计算公式技术每个路段的曲率和挠率；
根据曲率计算路段的加权曲率差和平均曲率变化率，以及根据挠率计算路段的挠率差；
其中，直线段+直坡段类型的路段对应的曲率和挠率均为0。
进一步，所述根据曲率计算路段的加权曲率差和平均曲率变化率，包括：
根据汽车高速行驶的特性，以汽车在预设时间段内的行程确定最小安全分析单元；
结合最小安全分析单元和曲率计算加权曲率差；
结合最小安全分析单元和曲率计算平均曲率变化率。
进一步，所述缓和曲线段+直坡段类型对应的计算公式为：
其中，κ为曲率，τ为挠率，l为路段上任意一点到该路段起点的距离，la为路段起点到该路段所属平面线型的起点的距离，A为该路段缓和曲线参数，i1为该路段后视坡度。
进一步，所述曲线段+竖曲线段类型对应的计算公式为：
其中，k为曲率，τ为挠率，l为路段上任意一点到该路段起点的距离，la为路段起点到该路段所属平面线型的起点的距离，lb为路段起点到该路段所属纵面面线型的起点的距离，Rv为该路段竖曲线半径，A为该路段缓和曲线参数，i1为该路段后视坡度。
进一步，所述圆曲线段+直坡段类型对应的计算公式为：
其中，κ为曲率，τ为挠率，Rh为该路段平曲线半径，i1为该路段后视坡度。
进一步，还包括建立道路安全性分析模型的步骤，具体为：
获取公路的设计资料以及所述公路的事故统计资料；
结合设计资料和路段组合类型将所述公路划分为多个路段；
根据设计资料计算每个路段的曲率和挠率；
结合曲率、挠率和预设的停车安全视距获取加权曲率差、平均曲率变化率和挠率差；
根据零膨胀负二项模型确定本道路安全性分析模型加权曲率差、平均曲率变化率和挠率差的系数；
根据事故统计资料获取事故概率系数安全阈值，结合初始模型和事故概率系数安全阈值获得最终的模型，作为道路安全性分析模型。
进一步，所述道路安全性分析模型的表达式为：
其中，CR1表示相邻路段间的风险系数，CR2表示组合路段内的风险系数，Δκ表示加权曲率差，Δτ表示挠率差，
表示平均曲率变化率，α1、a1、b1、α2、2和b2均为系数。
本发明所采用的另一技术方案是：
一种基于公路三维空间线形的道路安全性分析系统，包括：
数据获取模块，用于获取公路线形的三维空间的设计数据；
路段划分模块，用于结合设计数据和预设的路段组合类型将公路线形划分为多个路段；
曲率计算模块，用于根据设计数据计算路段的加权曲率差、平均曲率变化率和挠率差；
安全分析模块，用于结合加权曲率差、平均曲率变化率、挠率差和道路安全性分析模型获取路段的风险系数，根据风险系数对道路进行安全性分析。
本发明所采用的另一技术方案是：
一种基于公路三维空间线形的道路安全性分析系统，包括：
至少一个处理器；
至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现上所述方法。
本发明的有益效果是：本发明从空间曲线几何不变量曲率着手，获取路段的加权曲率差、平均曲率变化率和挠率差，求解路段的风险系数，通过量化的方法对公路线形的组合进行安全性分析，摆脱了传统公路设计对于线形组合的定性描述的限制。
附图说明
图1是实施例中一种基于公路三维空间线形的道路安全性分析方法的步骤流程图；
图2是实施例中路段组合类型的示意图；
图3是实施例中路段的曲率的示意图；
图4是实施例中路段的挠率的示意图；
图5是实施例中一种基于公路三维空间线形的道路安全性分析系统的结构框图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，需要理解的是，涉及到方位描述，例如上、下、前、后、左、右等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，若干的含义是一个或者多个，多个的含义是两个以上，大于、小于、超过等理解为不包括本数，以上、以下、以内等理解为包括本数。如果有描述到第一、第二只是用于区分技术特征为目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。
本发明的描述中，除非另有明确的限定，设置、安装、连接等词语应做广义理解，所属技术领域技术人员可以结合技术方案的具体内容合理确定上述词语在本发明中的具体含义。
如图1所示，本实施例提供了一种基于公路三维空间线形的道路安全性分析方法，包括以下步骤：
S1、获取公路线形的三维空间的设计数据。
所述设计数据包含公路线形在三维空间上的参数，比如长度信息，宽度信息，弧线的半径信息等。
S2、结合设计数据和预设的路段组合类型将公路线形划分为多个路段。
所述预设的路段组合类型包括六种路段组合类型，分别为直线段+直坡段类型(TT)、直线段+竖曲线段类型(TV)、缓和曲线段+直坡段类型(ST)、缓和曲线段+竖曲线段类型(SV)、圆曲线段+直坡段类型(CT)、圆曲线段+竖曲线段类型(CV)。参见图2，在这六种路段组合类型的基础下，对将公路线形划分为多个路段，具体包括但不限定于步骤S21-S22：
S21、根据设计数据获取公路线形的平面线形数据和纵断面线形数据；
S22、结合平面线形数据、纵断面线形数据和预设的路段组合类型将公路线形划分为多个路段。
S3、根据设计数据计算路段的加权曲率差、平均曲率变化率和挠率差。
由图2可知，有些路段的距离较长，而有些路段的距离较短。计算各路段的曲率和挠率，由于事故对相邻路段曲率的突变更敏感，且随着相邻路段曲率差的增加，挠率的突变影响也逐渐变得突出，所以需要计算路段之间的曲率差和挠率差，具体计算步数如步骤S31-S33：
S31、根据路段组合类型获取与路段组合类型对应的计算公式；
S32、结合设计数据和计算公式技术每个路段的曲率和挠率；
S33、根据曲率计算路段的加权曲率差和平均曲率变化率，以及根据挠率计算路段的挠率差。
参见图3，为某一公路的曲率；参见图4，为某一公路的挠率。其中，所述根据曲率计算路段的加权曲率差和平均曲率变化率这一步骤包括步骤S331-S333：
S331、根据汽车高速行驶的特性，以汽车在预设时间段(如3s)内的行程确定最小安全分析单元；
S332、结合最小安全分析单元和曲率计算加权曲率差；
S333、结合最小安全分析单元和曲率计算平均曲率变化率。
由于汽车在高速路行驶过程中，当车主意识到危险到改变操作行为(如控制车辆停下)这段时间，汽车会行驶一段时间。基于这种情况，需要确定最小安全分析单元，再基于该最小安全分析单元计算加权曲率差和平均曲率变化率。
所述停车安全视距为驾驶员从发现危险到改变操作行为(如控制车辆停下)的时间段内(如3秒)，车辆行驶的距离。其中，各种路段组合类型对应计算公式具体如下：
直线段+直坡段类型(TT)：κ＝0；τ＝0
直线段+竖曲线段类型(TV)：
τ＝0
缓和曲线段+直坡段类型(ST)：
缓和曲线段+竖曲线段类型(SV)：
圆曲线段+直坡段类型(CT)：
圆曲线段+竖曲线段类型(CV)：
其中，l为路段上任意一点到该路段起点的距离，la为路段起点到该路段所属平面线型的起点的距离，lb为路段起点到该路段所属纵面面线型的起点的距离，Rv为该路段竖曲线半径，Rh为该路段平曲线半径，A为该路段缓和曲线参数，i1为该路段后视坡度。
S4、结合加权曲率差、平均曲率变化率、挠率差和道路安全性分析模型获取路段的风险系数，根据风险系数对道路进行安全性分析。
当计算获得上述的加权曲率差Δκ、平均曲率变化率
和挠率差Δτ后，将加权曲率差Δκ、平均曲率变化率
和挠率差Δτ输入道路安全性分析模型中，即可获得路段的风险系数。在获得风险系数后，通过该风险系数能够直观、定量地对公路的安全性进行表示。
所述道路安全性分析模型的表达式为：
其中，CR1表示相邻路段间的风险系数，CR2表示组合路段内的风险系数，Δκ表示加权曲率差，Δτ表示挠率差，
表示平均曲率变化率，α1、a1、b1、α2、2和b2均为系数。
上述道路安全性分析模型可通过以下步骤建立获得：
(1)收集资料，初步整理数据。
收集运营正常的公路的设计资料与该公路的事故统计资料(即发生交通事故的统计资料)，对事故资料进行初步筛选，剔除噪声与无用数据。同时对公路线形进行划分，现行平纵分离式线形设计方法建立的公路中心线，根据其基本线形要素单元不同可划分为6种不同的组合段。根据收集得到的公路设计资料的平面线形与纵断面线形资料，将其划分为六种路段组合类型，分别为直线段+直坡段(TT)、直线段+竖曲线段(TV)、缓和曲线段+直坡段(ST)、缓和曲线段+竖曲线段(SV)、圆曲线段+直坡段(CT)、圆曲线段+竖曲线段(CV)。
(2)编程计算三维线形参数。
公路平、纵分离设计思想存在一些不足，因而从公路三维线形本质出发，依据微分几何曲线论，采用三维空间指标对公路空间线形的几何特性进行描述，曲率、挠率作为空间曲线的内在几何不变量，可以确定公路在三维空间下曲线的几何形状，方便从三维角度对现行平纵组合线形的空间几何特性进行分析。相关研究已表明，公路线形设计时平纵线形的叠加并不能保证组合线形在三维空间中的连续性，当二维线形要素变化时，空间曲线的几何连续性会存在不同程度地衰减；空间曲率、挠率的突变量大小与行车安全相关，曲率、挠率的连续对行车安全起主导作用；与现有的运行速度一致性评价方法相比，新的三维线形指标连续性评价方法和标准可以很好地识别平纵组合设计不当和事故多发位置。因此，以弧长为参数、曲率和挠率为线形控制指标。采用路段加权曲率差与平均曲率变化率这两个指标来量化公路线形组合的线形曲率突变量大小，并考虑挠率差Δτ大小的影响权重，以作为公路三维空间行车安全影响参数。
利用Python编写可计算公路路段三维空间几何表征参数(曲率)的计算程序，简化由平纵分离式线形设计的参数转化为三维空间下线形的参数的工作。
不同组合路段曲率挠率计算表达式为：
TT：κ＝0；τ＝0
TV：
τ＝0
ST：
SV：
CT：
CV：
l为路段上任意一点到该路段起点的距离，la为路段起点到该路段所属平面线型的起点的距离，lb为路段起点到该路段所属纵面面线型的起点的距离，Rv为该路段竖曲线半径，Rh为该路段平曲线半径，A为该路段缓和曲线参数，i1为该路段后视坡度。
(3)采用零膨胀二项模型分析三种变量与事故关联性，建立本道路安全分析模型。
由于公路路段之间相互连通，道路线形对安全影响存在空间效应，即驾驶员操作车辆会受到前方或已经过路段一定距离内公路线形的影响，从而改变驾驶行为，造成事故发生。通俗地讲，事故的发生存在提前性和滞后性。道路勘测设计中将停车视距作为安全所需视距，提出2.5-3s为驾驶员从发现危险到改变操纵行为以保证安全所需的时间。
因此，在计算路段加权曲率差与平均曲率变化率的工作中，考虑汽车在高速公路中处于高速行驶状态，对公路线形三维参数变化的路段对行车安全的影响会因汽车的高速行驶而被弱化，因而需要宏观分析，以3s行车距离作为最小单位来研究路段加权曲率差、平均曲率变化率与挠率差三个参数。若前方3s行车距离内存在多处曲率差的位置，进行加权平均。计算公式为：
Δκ＝∑Δκi*Δli/100
得到每百米加权曲率差(高速行驶汽车3s行程基本接近100m)，其中，Δκi为最小单位分析路段第i处曲率差，Δli为第i处曲率差与第i+1处曲率差距离(m)，i＝1,2,……。
由于高速公路的事故统计中，会存在较多路段事故记录为零的情况，而零膨胀模型可较优地解决模型中存在大量零值问题。利用零膨胀模型分析时，涉及两个步骤，第一个过程为假设只产生零值，另外一个过程假设产生的交通事故数与负二项模型一致，即交通事故服从零膨胀负二项模型(ZINB模型)分布。
ZINB模型表达式为：
Yi为随机变量，表示路段i上发生的交通事故数，i＝1,2,…,n，即共有n条路段；yi为Yi的具体观察值；ρ为过度散布系数，表示变量的散布程度；NB模型变量的均值E(Yi)＝λi，方差Var(Yi)＝λi+ρλi；当ρ＝0时，ZINB模型变为零膨胀Poisson模型(ZIP模型)。
贝叶斯方法不需要模型具有闭式的似然函数，因而可以解决复杂模型的参数估计问题。利用贝叶斯统计理论，可确定ZINB模型中的参数。
利用ZINB模型分析，明确路段加权曲率差、平均曲率变化率与挠率差三个参数与事故率之间的显著性、关联性。通过分析可直观地看出事故对相邻路段曲率的突变更敏感，随着相邻路段曲率差的增加，挠率的突变影响也逐渐变得突出，但综合对比而言，空间曲率的连续对行车安全起到主导作用。因而在建立模型时，考虑三种指标的权重影响，路段加权曲率差、平均曲率变化率所占权重较大，挠率差所占权重较小。针对路段间与路段内两种情况，求得系数a1、b1、a2和b2。
通过双变量相关性分析，确定α1、α2，获得本道路安全性分析模型表达式。
(4)确定路段风险系数安全阈值。
根据已有高速公路的事故统计与高速公路风险与安全的具体要求，选定事故频数范围，带入事故频数符合选定范围内的路段加权曲率差、平均曲率变化率与挠率差三个参数于本道路安全性分析模型分析，得出路段风险系数安全阈值。
(5)实际工程验证。
通过模型预测行车安全风险较高的路段，与近些年相应事故资料记录比对，验证其准确性和有效性。
模型应用的分析步骤：
①公路线形设计数据的获取；
②根据设计数据计算公路三维空间下线形的曲率、挠率；
③计算路段加权曲率差、平均曲率变化率、挠率差；
④将路段加权曲率差、平均曲率变化率、挠率差分别带入到模型中计算分析，得到路段事故风险系数，并与系数安全阈值比对，找出道路安全风险较高的路段。
通过以上步骤(1)-(5)，可获得道路安全性分析模型，该模型可直接用于计算路段的风险系数，并根据计算获得的风险系数与系数安全阈值比较来分析路段的安全性。
综上所述，本实施例的道路安全性分析方法相对于现有分析手段，具有如下优点与技术效果：
(1)本实施例从空间曲线几何不变量曲率着手，进行公路三维线形下路段行车安全性模型构建，是实现二维线形下的安全性评价向三维空间线形下的安全性评价的过渡转换的成果，通过线形的内在角度找出了线形几何连续性上存在的不足对行车安全的影响。
(2)现有的技术主要遵循规范与运行速度的预测，得到的标准或模型虽然经过大量数据的回归分析，但依旧存在较多限制，无法准确合理地辨别行车安全风险较高路段的位置。目前三维视距模型的构建，也暂时无法与新的三维线形设计模型合适匹配。
(3)本实施例可通过量化的方法对公路线形的组合进行分析，即通过具体参数从三维空间出发，利用微分几何原理，摆脱了传统公路设计对于线形组合的定性描述的限制。
(4)本实施例提出的模型对于行车安全性的分析较现有技术与方法更为省时省力。
如图5所示，本实施例还提供了一种基于公路三维空间线形的道路安全性分析系统，包括：
数据获取模块，用于获取公路线形的三维空间的设计数据；
路段划分模块，用于结合设计数据和预设的路段组合类型将公路线形划分为多个路段；
曲率计算模块，用于根据设计数据计算路段的加权曲率差、平均曲率变化率和挠率差；
安全分析模块，用于结合加权曲率差、平均曲率变化率、挠率差和道路安全性分析模型获取路段的风险系数，根据风险系数对道路进行安全性分析。
本实施例的一种基于公路三维空间线形的道路安全性分析系统，可执行本发明方法实施例所提供的一种基于公路三维空间线形的道路安全性分析方法，可执行方法实施例的任意组合实施步骤，具备该方法相应的功能和有益效果。
本实施例还提供了一种基于公路三维空间线形的道路安全性分析系统，包括：
至少一个处理器；
至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现上所述方法。
本实施例的一种基于公路三维空间线形的道路安全性分析系统，可执行本发明方法实施例所提供的一种基于公路三维空间线形的道路安全性分析方法，可执行方法实施例的任意组合实施步骤，具备该方法相应的功能和有益效果。
可以理解的是，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器，如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。
上面结合附图对本发明实施例作了详细说明，但是本发明不限于上述实施例，在所述技术领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。
Claims (10)
1.一种基于公路三维空间线形的道路安全性分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取公路线形的三维空间的设计数据；
结合设计数据和预设的路段组合类型将公路线形划分为多个路段；
根据设计数据计算路段的加权曲率差、平均曲率变化率和挠率差；
结合加权曲率差、平均曲率变化率、挠率差和道路安全性分析模型获取路段的风险系数，根据风险系数对道路进行安全性分析。
2.根据权利要求1所述的一种基于公路三维空间线形的道路安全性分析方法，其特征在于，
所述结合设计数据和预设的路段组合类型将公路线形划分为多个路段，包括：
根据设计数据获取公路线形的平面线形数据和纵断面线形数据；
结合平面线形数据、纵断面线形数据和预设的路段组合类型将公路线形划分为多个路段；
所述路段组合类型包括直线段+直坡段类型、直线段+竖曲线段类型、缓和曲线段+直坡段类型、缓和曲线段+竖曲线段类型、圆曲线段+直坡段类型以及圆曲线段+竖曲线段类型。
3.根据权利要求2所述的一种基于公路三维空间线形的道路安全性分析方法，其特征在于，
所述根据设计数据计算路段的加权曲率差、平均曲率变化率和挠率差，包括：
根据路段组合类型获取与路段组合类型对应的计算公式；
结合设计数据和计算公式技术每个路段的曲率和挠率；
根据曲率计算路段的加权曲率差和平均曲率变化率，以及根据挠率计算路段的挠率差；
其中，直线段+直坡段类型的路段对应的曲率和挠率均为0。
4.根据权利要求3所述的一种基于公路三维空间线形的道路安全性分析方法，其特征在于，
所述根据曲率计算路段的加权曲率差和平均曲率变化率，包括：
根据汽车高速行驶的特性，以汽车在预设时间段内的行程确定最小安全分析单元；
结合最小安全分析单元和曲率计算加权曲率差；
结合最小安全分析单元和曲率计算平均曲率变化率。
5.根据权利要求3所述的一种基于公路三维空间线形的道路安全性分析方法，其特征在于，
所述缓和曲线段+直坡段类型对应的计算公式为：
其中，κ为曲率，τ为挠率，l为路段上任意一点到该路段起点的距离，la为路段起点到该路段所属平面线型的起点的距离，A为该路段缓和曲线参数，i1为该路段后视坡度。
6.根据权利要求3所述的一种基于公路三维空间线形的道路安全性分析方法，其特征在于，
所述曲线段+竖曲线段类型对应的计算公式为：
其中，k为曲率，τ为挠率，l为路段上任意一点到该路段起点的距离，la为路段起点到该路段所属平面线形的起点的距离，lb为路段起点到该路段所属纵断面线形的起点的距离，Rv为该路段竖曲线半径，A为该路段缓和曲线参数，i1为该路段后视坡度。
7.根据权利要求3所述的一种基于公路三维空间线形的道路安全性分析方法，其特征在于，
所述圆曲线段+直坡段类型对应的计算公式为：
其中，κ为曲率，τ为挠率，Rh为该路段平曲线半径，i1为该路段后视坡度。
8.根据权利要求1所述的一种基于公路三维空间线形的道路安全性分析方法，其特征在于，
还包括建立道路安全性分析模型的步骤，具体为：
获取公路的设计资料以及所述公路的事故统计资料；
结合设计资料和路段组合类型将所述公路划分为多个路段；
根据设计资料计算每个路段的曲率和挠率；
根据最小安全分析单元结合曲率、挠率获取加权曲率差、平均曲率变化率和挠率差；
根据加权曲率差、平均曲率变化率和挠率差确定本道路安全性分析模型表达式相关系数；
根据事故统计资料获取事故概率系数安全阈值，结合模型和事故概率系数安全阈值获得最终的模型，作为道路安全性分析模型。
9.一种基于公路三维空间线形的道路安全性分析系统，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取公路线形的三维空间的设计数据；
路段划分模块，用于结合设计数据和预设的路段组合类型将公路线形划分为多个路段；
曲率计算模块，用于根据设计数据计算路段的加权曲率差、平均曲率变化率和挠率差；
安全分析模块，用于结合加权曲率差、平均曲率变化率、挠率差和道路安全性分析模型获取路段的风险系数，根据风险系数对道路进行安全性分析。
10.一种基于公路三维空间线形的道路安全性分析系统，其特征在于，包括：
至少一个处理器；
至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现权利要求1-8任一项所述的一种基于公路三维空间线形的道路安全性分析方法。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116383675A (zh) * | 2023-05-26 | 2023-07-04 | 交通运输部规划研究院 | 车辆位置数据的路网匹配方法及装置 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9555811B2 (en) * | 2011-10-28 | 2017-01-31 | Thinkware Corporation | Method and apparatus for providing analysis index of roadway section based on road and traffic conditions |
| CN106469238A (zh) * | 2016-08-31 | 2017-03-01 | 中南大学 | 公路三维线形的一致性评价方法和装置 |
| CN108320514A (zh) * | 2018-04-04 | 2018-07-24 | 哈尔滨工业大学 | 基于Tobit回归的高速公路线形指标对事故率影响的分析方法 |
-
2020
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Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9555811B2 (en) * | 2011-10-28 | 2017-01-31 | Thinkware Corporation | Method and apparatus for providing analysis index of roadway section based on road and traffic conditions |
| CN106469238A (zh) * | 2016-08-31 | 2017-03-01 | 中南大学 | 公路三维线形的一致性评价方法和装置 |
| CN108320514A (zh) * | 2018-04-04 | 2018-07-24 | 哈尔滨工业大学 | 基于Tobit回归的高速公路线形指标对事故率影响的分析方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 符锌砂，等: "《基于公路三维线形几何特性的行车安全分析》", 《中国公路学报》 * |
| 葛婷，等: "《公路三维线形设计及约束建模》", 《华南理工大学学报（自然科学版）》 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116383675A (zh) * | 2023-05-26 | 2023-07-04 | 交通运输部规划研究院 | 车辆位置数据的路网匹配方法及装置 |
| CN116383675B (zh) * | 2023-05-26 | 2023-08-11 | 交通运输部规划研究院 | 车辆位置数据的路网匹配方法及装置 |
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