CN113192326A - 一种级联式道路运行风险防控系统和单点故障隔离方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于交通安全技术领域，尤其涉及一种级联式道路运行风险防控系统和单点故障隔离方法。所述系统包括：云处理中心平台、可变信息板和多个道路运行风险防控设备；其中，每个道路运行风险防控设备设置在公路路侧，包含交通事件检测器、网络摄像机和毫米波雷达。本发明中当某一子路段的交通流监测设备发生故障时，该路段的预警功能丧失，云处理中心平台与每个子路段上的交通流监测设备采用级联的方式连接，云处理中心平台对发生故障的子路段的上游子路段和下游子路段上的交通流监测设备分别进行控制，通过上下游的协同作用，对发生故障子路段的防控功能进行补偿，避免了交通事故的发生，提高了道路运输的安全性。

Description

一种级联式道路运行风险防控系统和单点故障隔离方法
技术领域
本发明属于交通安全技术领域，尤其涉及一种级联式道路运行风险防控系统和单点故障隔离方法。
背景技术
信息化、智能化和网络化技术的应用，推动了智能交通安全领域的跨越式发展，这些技术旨在解决当前日益复杂的交通环境，加快智能交通的发展速度。但是在智能交通安全领域的发展中，鲜有涉及到智能化交通设备故障点的隔离技术。
本发明针对智能化交通道路运输风险防控系统和单点故障隔离方法进行阐述，旨在智能交通风险防控设备故障时，其仍可保性能运行。
发明内容
针对现有技术中存在的问题，本发明的目的在于提供一种级联式道路运行风险防控系统和单点故障隔离方法，本发明是对多个子路段的信息进行采集并向多个子路段发布防控信息，当某一子路段的交通流监测设备发生故障时，该路段的预警功能丧失，云处理中心平台与每个子路段上的交通流监测设备采用级联的方式连接，云处理中心平台对发生故障的子路段的上游子路段和下游子路段上的交通流监测设备分别进行控制，通过两者的协同作用，对故障点的功能进行补偿，使发生故障的子路段的防控功能发挥作用，避免了交通事故的发生，提高了道路运输的安全性。
为了达到上述目的，本发明采用如下技术方案予以实现：
(一)一种级联式道路运行风险防控系统，包括：云处理中心平台、可变信息板和多个道路运行风险防控设备；其中，每个所述道路运行风险防控设备设置在公路路侧，包含交通事件检测器、网络摄像机和毫米波雷达；
每个所述交通流监测设备设置于公路路侧，每个所述交通流监测设备包含交通事件检测器、网络摄像机和毫米波雷达；所述交通事件检测器用于实时检测公路上发生的异常交通事件，并将其传输给云处理中心平台；所述网络摄像机用于实时采集公路上的动态交通流信息、静态标识牌信息和公路的线型信息，并将其传输给云处理中心平台；所述毫米波雷达用于检测公路上每个车辆的车速信息，并将其传输给云处理中心平台；
所述云处理中心平台用于根据异常交通事件、动态交通流信息、静态标识牌信息、公路的线型信息和车速信息，确定公路的风险等级，并发布防控策略；
所述可变信息板设置在公路路侧，用于显示公路的限速参数。
进一步的，多个所述交通流监测设备依次沿车辆的行驶方向布设在事故高频发路段；其中，所述事故高频发路段是根据历史交通数据确定的。
进一步的，多个所述交通流监测设备分别与云处理中心平台采用级联的方式连接。
(二)一种单点故障隔离方法，包括以下步骤：
步骤1，根据历史道路交通数据确定事故高频发路段，沿车辆行驶方向在所述事故高频发路段布设多个道路运行风险防控设备，采集所述事故高频发路段的拓扑信息，根据所述拓扑信息和所述道路运行风险防控设备的检测覆盖范围，将所述事故高频发路段分成多个子路段，每个子路段至少安装一个交通流监测设备，获取每个子路段的交通流信息；
步骤2，提取每个子路段的拓扑信息和交通流信息，将每个子路段的拓扑信息和交通流信息输入到道路运输网络动态模型中，得到每个子路段的限速参数；
步骤3，根据每个子路段的限速参数，判断各个子路段是否存在故障，若某一子路段存在故障，确定发生故障的子路段的风险向上游子路段的传递情况；
步骤4，根据发生故障的子路段的风险向上游子路段的传递情况，调整并显示上游子路段的限速参数和下游子路段的限速参数。
进一步的，步骤1中，所述交通流信息包含车辆流量、车辆密度、车辆的平均车速和大型货车占比。
进一步的，所述拓扑信息包含路段线型和静态标识牌的安装数量、限速值和安装位置。
进一步的，步骤3中，判断各个子路段是否存在故障的具体过程为：当某个子路段传输给云处理中心平台的限速参数不符合云处理中心平台的数据传输协议或云处理中心平台接收不到某个子路段发送的限速参数时，则判定该子路段存在故障。
进一步的，步骤3中，发生故障的子路段的风险向上游子路段和下游子路段的传递情况的具体确定过程为：将发生故障的子路段的限速参数输入到动态路网风险传递模型中，得到发生故障的子路段的风险向上游子路段和下游子路段的传递风险，根据传递风险确定上游子路段的风险等级和下游子路段的风险等级。
进一步的，步骤4中，上游子路段的限速参数和下游子路段的限速参数的具体调整过程为：当发生故障的子路段的传递的风险大于等于上游子路段能够接受的阈值时，云处理中心平台根据发生故障的子路段的交通流信息下调上游子路段的限速参数并维持下游子路段的限速参数。
本发明与现有技术相比，其有益效果在于：
本发明是对多个子路段的信息进行采集并向多个子路段发布防控信息，当某一子路段的交通流监测设备发生故障时，该路段的预警功能丧失，云处理中心平台与每个子路段上的交通流监测设备采用级联的方式连接，云处理中心平台对发生故障的子路段的上游子路段和下游子路段上的交通流监测设备分别进行控制，通过两者的协同作用，对故障点的功能进行补偿，使发生故障的子路段的防控功能发挥作用，避免了交通事故的发生，提高了道路运输的安全性。
附图说明
图1是本发明实施例提供一种级联式道路运行风险防控系统及单点故障隔离方法的流程框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。下列实施例中未注明具体条件的试验方法，通常按照常规条件，或者按照各制造商所建议的条件。
实施例1
本发明实施例提供了一种级联式道路运行风险防控系统，包括：云处理中心平台、可变信息板和多个道路运行风险防控设备；其中，每个道路运行风险防控设备设置在公路路侧，包含交通事件检测器、网络摄像机和毫米波雷达；
每个交通流监测设备设置于公路路侧，每个交通流监测设备包含交通事件检测器、网络摄像机和毫米波雷达；交通事件检测器用于实时检测公路上发生的异常交通事件，并将其传输给云处理中心平台；网络摄像机用于实时采集公路上的动态交通流信息、静态标识牌信息和公路的线型信息，并将其传输给云处理中心平台；毫米波雷达用于检测公路上每个车辆的车速信息，并将其传输给云处理中心平台；
云处理中心平台用于根据异常交通事件、动态交通流信息、静态标识牌信息、公路的线型信息和车速信息，确定公路的风险等级，并发布防控策略；
可变信息板设置在公路路侧，用于显示公路的限速参数。
具体的，多个交通流监测设备依次沿车辆的行驶方向布设在事故高频发路段；其中，事故高频发路段是根据历史交通数据确定的。
进一步的，多个交通流监测设备分别与云处理中心平台采用级联的方式连接，在本发明中，一个云处理中心平台对应多个交通流监测设备，当其中一个交通流监测设备发生故障时，云处理中心平台通过对发生故障的交通流监测设备的上游的交通流监测设备和下游的交通流监测设备分贝发布预警信息，间接弥补发生故障的子路段的，。
实施例2
参考图1，本发明实施例提供的一种单点故障隔离方法，包括以下步骤：
步骤1，根据历史道路交通数据确定事故高频发路段，沿车辆行驶方向在所述事故高频发路段布设多个道路运行风险防控设备，采集所述事故高频发路段的拓扑信息，根据所述拓扑信息和所述道路运行风险防控设备的检测覆盖范围，将所述事故高频发路段分成多个子路段，获取每个子路段的交通流信息；
其中，交通流信息包含车辆流量、车辆密度、车辆的平均车速和大型货车占比；拓扑信息包含路段线型和静态标识牌的安装数量、限速值和安装位置，而路段线型包含弯道和直线线形，而直线形路段又可以坡度进行划分；
步骤2，提取每个子路段的拓扑信息和交通流信息，将每个子路段的拓扑信息和交通流信息输入到道路运输网络动态模型中，得到每个子路段的限速参数；
其中，以现有的一款道路交通仿真模拟软件AUTOTURN为例，把要纳入管理防控的真实路段场景(包括道路段的拓扑信息、交通流信息等)放在AUTOTURN软件中进行模拟，道路运输网络动态模型是该软件中的一个功能模块，模拟真实路段的信息环境，最后输出每个子路段的限速参数；
步骤3，根据每个子路段的限速参数，判断各个子路段是否存在故障，若某一子路段存在故障，确定发生故障的子路段的风险向上游子路段的传递情况；
具体的，判断各个子路段是否存在故障的具体过程为：当某个子路段传输给云处理中心平台的限速参数不符合云处理中心平台的数据传输协议或云处理中心平台接收不到某个子路段发送的限速参数时，则判定该子路段存在故障；
另外，发生故障的子路段的风险向上游子路段和下游子路段的传递情况的具体确定过程为：将发生故障的子路段的限速参数输入到动态路网风险传递模型中，得到发生故障的子路段的风险向上游子路段和下游子路段的传递风险，根据传递风险确定上游子路段的风险等级和下游子路段的风险等级。
具体的，上游子路段风险等级的判定可以根据上游监测点的车流速度方差与统计中未出现异常的交通流中的车流速度方差进行对比，假若动态交通流中的车流速度方差大于历史统计值，说明故障点的异常向上游子路段交通流进行了传递；
而下游子路段的风险等级可以在检测通过异常点上游子路段的交通流平均速度和通过异常点下游子路段的交通流平均速度进行对比得到，若下游子路段的交通流平均速度明显大于上游，按照5km/h的累计量对下游的风险进行划分，例如：差值小于5km/h，对应风险等级为4级；差值大于5km/h而小于10km/h，对应风险等级为3级；差值大于10km/h而小于15km/h，对应风险等级为2级；差值大于15km/h，对应风险等级为1级；
步骤4，根据发生故障的子路段的风险向上游子路段的传递情况，调整并显示上游子路段的限速参数和下游子路段的限速参数；
具体的，上游子路段的限速参数和下游子路段的限速参数的具体调整过程为：当发生故障的子路段的传递的风险大于等于上游子路段能够接受的阈值时，云处理中心平台根据发生故障的子路段的交通流信息下调上游子路段的限速参数并维持下游子路段的限速参数。
综上，本发明中信息的传递也是采用级联式的，若第二个子路段的交通流监测设备发生故障，则与第二个子路段相邻的第一个子路段和第三个子路段上的交通流监测设备可以正常运行，分别将第一个子路段的交通流信息和第三个子路段的交通流信息输入到道路运输网络动态模型中，得到第一个子路段的优化限速参数和第三个子路段的优化限速参数；
第二个子路段的交通流监测设备发生故障，根据动态路网的风险传递模型的演化规律，云处理中心平台会通过该子路段下游子路段的异常事件检测点作为速度限制导向，在第三个子路段优化得到第二个子路段的速度限制值；考虑到风险的双向传递原理，同样的对于第三个子路段的下游，为了降低第一个子路段与第三个子路段之间的第二个子路段的事故对上游造成影响，云处理中心平台会在第二个子路段的下游路段运行安全的前提下，尽量提高第三个子路段的下游路段的动态限速值，目的是为了能让第三个子路段的下游车辆尽快通过事故点的下游，减小事故对下游交通流的影响；
根据第三个子路段的优化限速值，结合动态路网风险传递模型的演化规律，本应该在第二个子路段发布相应的限速值，但是第二个子路段出现故障，导致第二个子路段无法发布相应的优化限速值，但是云处理中心平台通过第一个子路段的交通流信息参数和第三个子路段的交通流信息参数，结合交通流优化理论，以第三个子路段的动态限速值和评估的第二个子路段的限速值作为参数变量来优化第一个子路段的速度限制变量，从而在第二个子路段发生故障时，能够通过紧邻子路段发布的预警信息替代该路段的防控功能，使得级联式道路运行风险防控系统在单点故障时也能够通过上下游子路段的预警信息，间接的使发生故障的子路段发挥防控作用。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (9)

1.一种级联式道路运行风险防控系统，其特征在于，包括：云处理中心平台、可变信息板和多个道路运行风险防控设备；其中，每个所述道路运行风险防控设备设置在公路路侧，包含交通事件检测器、网络摄像机和毫米波雷达；
每个所述交通流监测设备设置于公路路侧，每个所述交通流监测设备包含交通事件检测器、网络摄像机和毫米波雷达；所述交通事件检测器用于实时检测公路上发生的异常交通事件，并将其传输给云处理中心平台；所述网络摄像机用于实时采集公路上的动态交通流信息、静态标识牌信息和公路的线型信息，并将其传输给云处理中心平台；所述毫米波雷达用于检测公路上每个车辆的车速信息，并将其传输给云处理中心平台；
所述云处理中心平台用于根据异常交通事件、动态交通流信息、静态标识牌信息、公路的线型信息和车速信息，确定公路的风险等级，并发布防控策略；
所述可变信息板设置在公路路侧，用于显示公路的限速参数。
2.根据权利要求1所述的级联式道路运行风险防控系统，其特征在于，多个所述交通流监测设备依次沿车辆的行驶方向布设在事故高频发路段；其中，所述事故高频发路段是根据历史交通数据确定的。
3.根据权利要求1所述的级联式道路运行风险防控系统，其特征在于，多个所述交通流监测设备分别与云处理中心平台采用级联的方式连接。
4.一种单点故障隔离方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，根据历史道路交通数据确定事故高频发路段，沿车辆行驶方向在所述事故高频发路段布设多个道路运行风险防控设备，采集所述事故高频发路段的拓扑信息，根据所述拓扑信息和所述道路运行风险防控设备的检测覆盖范围，将所述事故高频发路段分成多个子路段，获取每个子路段的交通流信息；
步骤2，提取每个子路段的拓扑信息和交通流信息，将每个子路段的拓扑信息和交通流信息输入到道路运输网络动态模型中，得到每个子路段的限速参数；
步骤3，根据每个子路段的限速参数，判断各个子路段是否存在故障，若某一子路段存在故障，确定发生故障的子路段的风险向上游子路段的传递情况；
步骤4，根据发生故障的子路段的风险向上游子路段的传递情况，调整并显示上游子路段的限速参数和下游子路段的限速参数。
5.根据权利要求4所述的单点故障隔离方法，其特征在于，步骤1中，所述交通流信息包含车辆流量、车辆密度、车辆的平均车速和大型货车占比。
6.根据权利要求4所述的单点故障隔离方法，其特征在于，所述拓扑信息包含路段线型和静态标识牌的安装数量、限速值和安装位置。
7.根据权利要求4所述的单点故障隔离方法，其特征在于，步骤3中，判断各个子路段是否存在故障的具体过程为：当某个子路段传输给云处理中心平台的限速参数不符合云处理中心平台的数据传输协议或云处理中心平台接收不到某个子路段发送的限速参数时，则判定该子路段存在故障。
8.根据权利要求4所述的单点故障隔离方法，其特征在于，步骤3中，发生故障的子路段的风险向上游子路段和下游子路段的传递情况的具体确定过程为：将发生故障的子路段的限速参数输入到动态路网风险传递模型中，得到发生故障的子路段的风险向上游子路段和下游子路段的传递风险，根据传递风险确定上游子路段的风险等级和下游子路段的风险等级。
9.根据权利要求4所述的单点故障隔离方法，其特征在于，步骤4中，上游子路段的限速参数和下游子路段的限速参数的具体调整过程为：当发生故障的子路段的传递的风险大于等于上游子路段能够接受的阈值时，云处理中心平台根据发生故障的子路段的交通流信息下调上游子路段的限速参数并维持下游子路段的限速参数。
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