CN115294797A - 一种公路平交路口智能安全控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种公路平交路口智能安全控制方法，包括：获取某一平面交叉路口的静态数据、气象环境变化数据和当前时刻从各个方向汇入的各类交通参与者的动态交通状态数据；根据静态数据和气象环境数据确定冲突区域；当监测到有交通参与者从不同方向汇入冲突区域时，根据动态交通状态数据计算当前冲突区域中所有交通参与者到达预设冲突点的最小时间差；将时间差与预先设定的标准值进行对比，确定发生冲突的概率区间；根据概率区间，控制相应警示设备发出相应程度的提示信号。本发明可实现对交叉路口的各路交通参与者的动态数据进行分析，并根据发生冲突的风险等级进行不同程度的预警，确保通行效率和安全。

Description

一种公路平交路口智能安全控制方法

技术领域

本发明涉及智能交通技术领域，更具体的说是涉及一种公路平交路口智能安全控制方法。

背景技术

随着农村公路网体系的不断完善、纵深不断延伸，普通公路平面交叉路口数量不断增加，这些平面交叉路口在具体型式、周边环境等方面千差万别，交通参与者结构复杂(机动车、非机动车、行人、牲畜及野生动物等均可为公路平面交叉路口的交通参与者)，交通流量相对较小，机动车(汽车)速度往往较快，司机容易麻痹大意，因周边支路过往车辆(如农用车)、行人的安全意识差，牲畜及野生动物均没有主动避让的能力等原因，极易发生较大交通事故，动辄车毁人亡。据统计，仅内蒙古自治区境内就有12000个公路平面交叉路口已列入重大安全隐患。

目前来看，这类公路平面交叉路口的安全控制方式大多采用标志牌、提示线、凸面镜等传统方式进行控制，对于公路平面交叉路口的参与者(农用车辆、非机动车、行人和牲畜及野生动物)的提示作用有限甚至根本不起作用。由于这类路口的交通流、交通参与者结构等特性的限制，采用城市交叉路口的信号控制方式显然不适用(浪费道路通行资源影响效率、警力资源限制等因素)。因此，如何提供一种既能提高公路平面交叉路口安全控制能力又能兼顾道路通行效率的安全控制方法是本领域技术人员亟需解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种公路平交路口智能安全控制方法，可实现对交叉路口的各路交通参与者的动态数据进行分析，并根据发生冲突的风险等级进行不同程度的预警，确保通行效率和安全。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种公路平交路口智能安全控制方法，包括：

获取某一平面交叉路口的静态数据、气象环境变化数据和当前时刻从各个方向汇入的各类交通参与者的动态交通状态数据；

根据所述静态数据和所述气象环境数据确定冲突区域；

当监测到有交通参与者从不同方向汇入所述冲突区域时，根据所述动态交通状态数据计算当前所述冲突区域中所有交通参与者到达预设冲突点的最小时间差；

将所述时间差与预先设定的标准值进行对比，确定发生冲突的概率区间；

根据所述概率区间，控制相应警示设备发出相应程度的提示信号。

进一步的，在上述一种公路平交路口智能安全控制方法中，确定冲突区域后，还包括：根据当前平面交叉路口的静态数据、气象环境变化数据、以及距所述冲突区域中心的距离大小，对所述冲突区域进行多级划分，得到多个对应不同风险等级的警示区域。

进一步的，在上述一种公路平交路口智能安全控制方法中，所述冲突区域为以当前平面交叉路口的中心为圆心、R为半径的圆形覆盖区；根据距离圆心的距离大小，将所述冲突区域划分为四级警示区域，分别为高风险警示区域、一级警示区域、二级警示区域和三级警示区域；各警示区域的半径的计算公式为：

R₁＝R₀+α

R₂＝R₀+β

R₃＝R₀+γ

其中，l₁表示主路宽度；l₂表示支路宽度；α、β、γ和λ表示距离经验数值，与平面交叉路口的静态数据和气象环境变化数据有关，且α≤β≤γ；R₀表示高风险警示区域半径；R₁表示一级警示区域半径；R₂表示二级警示区域半径；R₃表示三级警示区域半径。

进一步的，在上述一种公路平交路口智能安全控制方法中，所述标准值的设定依据为：所述冲突点为所述冲突区域的中心，根据不同警示区域边缘到所述冲突点的距离与平面交叉路口下各道路的限速之间的比值，以及预设的时间经验值确定标准值区间。

进一步的，在上述一种公路平交路口智能安全控制方法中，所述标准值的计算公式为：

其中，T₀表示主路交通参与者与支路交通参与者通过冲突点的最大时间；T₁表示主路交通参与者与支路交通参与者同时从R₁处移动到平面交叉路口中心的最大时间；T₂表示主路交通参与者与支路交通参与者同时从R₂处移动到平面交叉路口中心的最大时间；T₃表示主路交通参与者与支路交通参与者同时从R₃处移动到平面交叉路口中心的最大时间；v₀₁表示主路道路限速；v₀₂表示支路道路限速；μ₀、μ₁、μ₂和μ₃表示保障安全通行设定的时间经验数值。

进一步的，在上述一种公路平交路口智能安全控制方法中，所述概率区间的确定依据为：

当所述时间差|Δt|＞T₃时，冲突概率为0；当T₃≥|Δt|＞T₂时，冲突概率为65％≥p＞30％；当T₂≥|Δt|＞T₁时，冲突概率为85％≥p＞65％；当T₀≥|Δt|＞0时，冲突概率为100％≥p＞85％。

进一步的，在上述一种公路平交路口智能安全控制方法中，还包括：对获取的数据进行不断累积，并根据累积数据对所述标准值进行在线更新和优化。

进一步的，在上述一种公路平交路口智能安全控制方法中，当警示设备为信号灯时，通过颜色和频率的变化指示不同所述概率区间下相应程度的所示提示信号，所述提示信号的频率随所述概率区间的增大而加快。

进一步的，在上述一种公路平交路口智能安全控制方法中，所述动态交通状态数据至少包括：各种交通参与者的位置、移动方向和移动速度数据；所述静态数据至少包括：平面交叉路口的类型、路面基础信息和地理环境数据；所述气象环境变化数据至少包括：温度、湿度、风力和雨雪冰冻数据。

进一步的，在上述一种公路平交路口智能安全控制方法中，还包括：

通过网络与所述冲突区域内的各个车载智能终端进行数据交互，所述车载智能终端根据所述概率区间发出相应的提示信息。

经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开提供了一种公路平交路口智能安全控制方法，具有以下有益效果：

1、通过对影响公路平面交叉路口交通安全的诸因素(静态环境因素、动态交通因素和气象等变化因素)的相关数据的智能分析，并针对每个路口的实际状态确定相应的冲突区域，根据当前时刻各个方向汇入冲突区域的交通参与者的动态数据，确定发生冲突风险的概率区间，并根据概率区间形成不同的控制策略，即控制交通警示设备发出不同程度提示信号，本着降低各交通参与者在公路平交路口发生冲突的可能性最低的原则，制定出针对公路平交路口复杂交通环境下的最佳安全控制方法，实现一个路口对应一种控制策略，有效降低了长期以来困扰交警、交通运输等管理部门的公路平交路口安全隐患。

2、本发明可通过对不断累积的动态、静态和变化数据进行持续更新，不断迭代优化标准值，进而实现对控制策略的持续优化。

3、本发明还可以通过适应5G、互联网、车路协同等技术发展，与路口一定范围内的车载智能终端进行数据交互，通过车载智能终端发出对应的提示信息，两方面提醒司机，进而实现更为精准的公路平交路口的安全控制。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明提供的公路平交路口智能安全控制方法的流程图；

图2为本发明提供的冲突区域划分示意图；

图3为本发明提供的十字路口下，主路和支路中排在第一的车辆作为监测对象的控制逻辑图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，本发明实施例公开了一种公路平交路口智能安全控制方法，包括：

获取某一平面交叉路口的静态数据、气象环境变化数据和当前时刻从各个方向汇入的各类交通参与者的动态交通状态数据；

根据静态数据和气象环境数据确定冲突区域；

当监测到有交通参与者从不同方向汇入冲突区域时，根据动态交通状态数据计算当前冲突区域中所有交通参与者到达预设冲突点的最小时间差；

冲突点的确定依据是：①在平面交叉路口，不同行驶方向的车流或其他(行人、牲畜及野生动物等)流相互交叉形成的交会点。②在交叉口内，各方向车流或其他(行人、牲畜及野生动物等)流实际(可能)行驶轨迹的交会点。平交路口冲突区域是指来自不同行驶方向的交通参与者行驶轨迹可能发生冲突的区域。本发明以预防控制为主，即安全控制行为发生在各交通参与者进入冲突点之前。

将时间差与预先设定的标准值进行对比，确定发生冲突的概率区间；

根据概率区间，控制相应警示设备发出相应程度的提示信号。

其中，动态交通状态数据至少包括：各种交通参与者(汽车、农用车、畜力车、行人、牲畜或野生动物)的位置、移动方向和移动速度数据；静态数据至少包括：平面交叉路口的类型(十字、X型、Y型或多路口)、路面基础信息(等级、曲径、坡度、路旁景物等)和地理环境数据(山区、平原、草原、沙漠等)；气象环境变化数据至少包括：温度、湿度、风力和雨雪冰冻数据。其中，静态数据可根据实际调研获取，气象环境变化数据可以通过气象部门获取并以该类数据对公路网进行气象分区，可通过对静态数据和气象环境变化数据对某一交叉路口的标准值进行赋值。动态数据的获取可以借助现有雷达波、红外线、激光、线圈等技术方式或其组合系统获取。

在一个实施例中，确定冲突区域后，还包括：根据当前平面交叉路口的静态数据、气象环境变化数据、以及距冲突区域中心的距离大小，对冲突区域进行多级划分，得到多个对应不同风险等级的警示区域。假设行驶车辆或行人、牲畜及野生动物同时到达距离圆心越近的区域，交通事故发生的可能性越大，即发生冲突的概率越高。

在一个具体实施例中，如图2所示，以十字路口为例，冲突区域为以当前平面交叉路口的中心为圆心、R为半径的圆形覆盖区；根据距离圆心的距离大小，将冲突区域划分为四级警示区域，分别为高风险警示区域、一级警示区域、二级警示区域和三级警示区域；各警示区域的半径的计算公式为：

R₁＝R₀+α

R₂＝R₀+β

R₃＝R₀+γ

其中，l₁表示主路宽度；l₂表示支路宽度；α、β、γ和λ表示距离经验数值，与平面交叉路口的静态数据和气象环境变化数据有关，且α≤β≤γ；R₀表示高风险警示区域半径；R₁表示一级警示区域半径；R₂表示二级警示区域半径；R₃表示三级警示区域半径。

本发明实施例通过综合考虑平面交叉路口形状、坡度、曲径等静态特征和天气、季节等不可控因素确定α、β、γ、λ等几个经验数值，依据经验数值将冲突区域划分高风险警示区(R₀)、一级预警区(R₁)、二级预警区(R₂)、三级预警区(R₃)等4个冲突区域。同时，随着数据不断积累，持续优化经验数值找到不同平交路口最佳的冲突区域划分，使控制策略做到“一口一策”。

在一个实施例中，标准值的设定依据为：根据不同警示区域边缘到冲突点的距离与平面交叉路口下各道路的限速之间的比值，以及预设的时间经验值确定标准值区间。

如图3所示，以十字路口为例，假设把头车(进入路口各方向参与者中排在第一位的车或人等)作为监测对象。

当主路有车辆先进入监测范围R₃(R₃为系统监测范围边界)时，开始检测车辆速度v₁和距离(距圆心距离，以下同)s₁，并计算车辆到达圆心的时间t₁＝s₁/v₁，

如果支路检测没有车辆时，记支路车辆的速度v₂＝0、距离s₂＝∞，即车辆到达圆心的时间t₂＝∞，由此计算得出主路车辆与支路车辆同时到达圆心的时间差Δt＝t₁-t₂＝t₁＝∞；

如果支路有车辆驶入监测范围时，记此时的车辆速度为v₂，到达圆心的距离为s₂，这时记支路车辆到达圆心的时间为t₂＝s₂/v₂，由此计算得出主路车辆与支路车辆同时到达圆心的时间差Δt＝t₁-t₂＝s₁/v₁-s₂/v₂；

当支路有车辆先进入监测范围R₃时，开始检测车辆速度v₂和距离s₂，并计算车辆到达冲突区域的时间t₂＝s₂/v₂，

如果主路检测没有车辆时，记主路车辆的速度v₁＝0、距离s₁＝∞，即车辆到达冲突区域的时间t₁＝∞，由此计算得出主路车辆与支路车辆同时到达冲突区域的时间差Δt＝t₁-t₂＝-t₂＝∞；

如果主路有车辆驶入监测范围时，记此时的车辆速度为v₁，到达冲突区域的距离为s₁，这时记支路车辆到达冲突区的时间为t₁＝s₁/v₁，由此计算得出主路车辆与支路车辆同时到达冲突区域的时间差Δt＝t₁-t₂＝s₁/v₁-s₂/v₂。

注：监测范围也即冲突区域的最外侧边缘，其按照公路平交路口所涉相关道路的限速、车辆平均速度、路面一般状况等要素，结合检测技术的发展状况进行综合测定。

更有利的，还包括：对获取的数据进行不断累积，并根据累积数据对标准值进行在线更新和优化。

标准值的设定是控制策略安全有效的基本保障。通过设定标准值保障控制策略在极端情况下依然有效，并且此处标准值的设定是平衡控制策略灵敏度和安全性的关键，需要综合分析动态、静态和变化数据，进行多次实地检测确定。后期通过对不断积累的数据的持续分析、迭代优化标准值，实现控制策略的持续优化。

标准值的计算公式为：

其中，T₀表示主路交通参与者与支路交通参与者通过冲突点的最大时间；T₁表示主路交通参与者与支路交通参与者同时从R₁处移动到平面交叉路口中心的最大时间；T₂表示主路交通参与者与支路交通参与者同时从R₂处移动到平面交叉路口中心的最大时间；T₃表示主路交通参与者与支路交通参与者同时从R₃处移动到平面交叉路口中心的最大时间；v₀₁表示主路道路限速；v₀₂表示支路道路限速；μ₀、μ₁、μ₂和μ₃表示保障安全通行设定的时间经验数值。

在一个实施例中，标准值是冲突概率区间划分的依据。冲突概率的划分是策略的核心，以监测数据计算出的结果与标准值进行对比，将冲突概率划分为不同的区间，是制定控制策略的依据；当|Δt|＝∞时，冲突概率p＝0；当|Δt|逐渐趋于0时，认为发生冲突的概率在逐渐增加，当|Δt|＝0时，意味着冲突出现、事故发生。在当前的技术条件下，为了分析、解决问题方便，概率区间的确定依据为：

当时间差|Δt|＞T₃时，冲突概率为0；当T₃≥|Δt|＞T₂时，冲突概率为65％≥p＞30％；当T₂≥|Δt|＞T₁时，冲突概率为85％≥p＞65％；当T₀≥|Δt|＞0时，冲突概率为100％≥p＞85％。

当Δt>0时，说明主路车辆先进入监测范围；当Δt<0时，说明支路车辆先进入监测范围；为了更好地说明问题，以上分析仅选择了主路车辆和支路车辆的数据进行比较。在具体应用中，将能够同时分析采集到的各个交通参与者的状态数据进行比较，即|Δt|＝min{|t₁-t₂|,|t₁-t₃|,|t₁-t₄|·····}，即所有交通参与者到达冲突点的时间差的最小值，其中：t₁最大。

在一个具体实施例中，本发明计算出当前路口发生冲突的概率区间后，生成对应的控制策略，在对应控制策略下，控制路口警示设备根据冲突概率所处的不同范围，区别性的给出差别较大的提示信号，提示方式可以灯光的强弱、闪烁的频次及提示声音的大小等不同方式提示各参与者调整自己交通行为。

本发明实施例以交通设备为信号灯为例进行说明，信号灯的显示以冲突概率的划分区间为依据，通过颜色和频率的变化指导机动车驾驶员和其他交通参与者做出反应，其设计理念主要以简单易识别为主。

通过颜色和频率的变化指示不同概率区间下相应程度的所示提示信号，提示信号的频率随概率区间的增大而加快。

信号灯通过颜色变化或闪烁频率反映冲突概率的等级，并提醒驾驶员前方平交路口的实时交通情况。

当冲突概率为0时，信号灯处于静默状态；

当冲突概率为30％≤p<65，信号灯显示黄色，伴随3次/秒的闪烁；

当冲突概率为65％<p≤85，信号灯显示橙色，伴随5次/秒的闪烁；

当冲突概率为85％≤p<100时，信号灯显示红色，伴随10次/秒的闪烁。

随着冲突概率增加，提示强度逐渐加强。

在一个更有利的实施例中，还包括：

通过网络与冲突区域内的各个车载智能终端进行数据交互，车载智能终端根据概率区间发出相应的提示信息。

可通过5G、车路协同和移动互联网等技术与车载智能终端等设备进行适时链接，当识别到有车辆驶入监测区域时，将冲突概率发送至车载智能终端，车载智能终端做出响应，指示车辆调整运行状态，同时，路口警示设备根据冲突概率的数值变化，给出持续渐强或渐弱的提示信息，达到双重提示的目的，保证安全通行。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种公路平交路口智能安全控制方法，其特征在于，包括：

获取某一平面交叉路口的静态数据、气象环境变化数据和当前时刻从各个方向汇入的各类交通参与者的动态交通状态数据；

根据所述静态数据和所述气象环境数据确定冲突区域；

当监测到有交通参与者从不同方向汇入所述冲突区域时，根据所述动态交通状态数据计算当前所述冲突区域中所有交通参与者到达预设冲突点的最小时间差；

将所述时间差与预先设定的标准值进行对比，确定发生冲突的概率区间；

根据所述概率区间，控制相应警示设备发出相应程度的提示信号。

2.根据权利要求1所述的一种公路平交路口智能安全控制方法，其特征在于，确定冲突区域后，还包括：根据当前平面交叉路口的静态数据、气象环境变化数据、以及距所述冲突区域中心的距离大小，对所述冲突区域进行多级划分，得到多个对应不同风险等级的警示区域。

3.根据权利要求2所述的一种公路平交路口智能安全控制方法，其特征在于，所述冲突区域为以当前平面交叉路口的中心为圆心、R为半径的圆形覆盖区；根据距离圆心的距离大小，将所述冲突区域划分为四级警示区域，分别为高风险警示区域、一级警示区域、二级警示区域和三级警示区域；各警示区域的半径的计算公式为：

R₁＝R₀+α

R₂＝R₀+β

R₃＝R₀+γ

其中，l₁表示主路宽度；l₂表示支路宽度；α、β、γ和λ表示距离经验数值，与平面交叉路口的静态数据和气象环境变化数据有关，且α≤β≤γ；R₀表示高风险警示区域半径；R₁表示一级警示区域半径；R₂表示二级警示区域半径；R₃表示三级警示区域半径。

4.根据权利要求3所述的一种公路平交路口智能安全控制方法，其特征在于，所述标准值的设定依据为：所述冲突点为所述冲突区域的中心，根据不同警示区域边缘到所述冲突点的距离与平面交叉路口下各道路的限速之间的比值，以及预设的时间经验值确定标准值区间。

5.根据权利要求4所述的一种公路平交路口智能安全控制方法，其特征在于，所述标准值的计算公式为：

其中，T₀表示主路交通参与者与支路交通参与者通过冲突点的最大时间；T₁表示主路交通参与者与支路交通参与者同时从R₁处移动到平面交叉路口中心的最大时间；T₂表示主路交通参与者与支路交通参与者同时从R₂处移动到平面交叉路口中心的最大时间；T₃表示主路交通参与者与支路交通参与者同时从R₃处移动到平面交叉路口中心的最大时间；v₀₁表示主路道路限速；v₀₂表示支路道路限速；μ₀、μ₁、μ₂和μ₃表示保障安全通行设定的时间经验数值。

6.根据权利要求5所述的一种公路平交路口智能安全控制方法，其特征在于，所述概率区间的确定依据为：

当所述时间差|Δt|＞T₃时，冲突概率为0；当T₃≥|Δt|＞T₂时，冲突概率为65％≥p＞30％；当T₂≥|Δt|＞T₁时，冲突概率为85％≥p＞65％；当T₀≥|Δt|＞0时，冲突概率为100％≥p＞85％。

7.根据权利要求1所述的一种公路平交路口智能安全控制方法，其特征在于，还包括：对获取的数据进行不断累积，并根据累积数据对所述标准值进行在线更新和优化。

8.根据权利要求1所述的一种公路平交路口智能安全控制方法，其特征在于，当警示设备为信号灯时，通过颜色和频率的变化指示不同所述概率区间下相应程度的所示提示信号，所述提示信号的频率随所述概率区间的增大而加快。

9.根据权利要求1所述的一种公路平交路口智能安全控制方法，其特征在于，所述动态交通状态数据至少包括：各种交通参与者的位置、移动方向和移动速度数据；所述静态数据至少包括：平面交叉路口的类型、路面基础信息和地理环境数据；所述气象环境变化数据至少包括：温度、湿度、风力和雨雪冰冻数据。

10.根据权利要求1所述的一种公路平交路口智能安全控制方法，其特征在于，还包括：

通过网络与所述冲突区域内的各个车载智能终端进行数据交互，所述车载智能终端根据所述概率区间发出相应的提示信息。

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