CN115410414B - 基于碰撞风险预测的高速公路分流区车辆提前警示方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于碰撞风险预测的高速公路分流区车辆提前警示方法，包括步骤：S1.获取变道车辆及其相邻车辆的位置信息以及车身状态信息；S2.通过获取的位置信息以及车身状态信息计算可能发生碰撞的车辆不撞上前车的最小减速率DRAC；S3.计算可能发生碰撞的车辆不撞上前车的最小减速率DRAC大于等于可能发生碰撞车辆本车型的最大可能减速率MADR的概率R；S4.当概率R大于设定的概率阈值时，对可能发生碰撞车辆所在位置的上游车辆发出报警信号，进行警示。此方法可更及时的警示上游车辆避免二次事故，即使高碰撞风险车辆没有发生事故，也能对其他车辆起到谨慎驾驶的提醒作用。

Description

基于碰撞风险预测的高速公路分流区车辆提前警示方法
技术领域
本发明涉及道路交通领域，尤其涉及一种基于碰撞风险预测的高速公路分流区车辆提前警示方法。
背景技术
伴随着物联网技术、人工智能、大数据分析技术的迅速发展，在线交通监测模式已经在当前城市道路中得到了很好的应用。如加利福尼亚州PeMS系统、弗罗里达511系统、日本VICS系统及北京交通流检测系统。此类在线交通监测系统为解决在途车辆监管提供了技术思路。城市智能交通系统，将传感、通信、计算机、控制等多种技术有机地集成应用于整个管理体系，完成智能高效、准确实时的交通管理系统的构建。
城市交通的先进管理方法也逐渐进入国内高速公路领域。高速公路等管理部门基本都建立了高速公路智能化管理系统/平台。由于隐私性等问题的考虑以及车联网、车路协同系统处于发展的起步阶段，基于车载的车辆状态监控在现阶段无法覆盖向私家车。近年来，高速公路基于路侧门架的交通感知、监控设备的逐步全程覆盖，在分流区等事故频发路段还安装了毫米波雷达等车辆轨迹检测设备。相比于视频，毫米波雷达能够获得监测范围内交通流的微观数据：所有车辆位置、速度和角度。基于此，车辆间碰撞风险能够进行量化。此外，通过视频检测到交通事件发生，然后再通过固定式的信息屏提醒其他驾驶人的传统方法具有滞后性和针对性弱的缺点，容易产生二次事故。
因此，为了解决上述技术问题，亟需提出一种新的技术手段。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种基于碰撞风险预测的高速公路分流区车辆提前警示方法，可更及时的警示上游车辆避免二次事故，即使高碰撞风险车辆没有发生事故，也能对其他车辆起到谨慎驾驶的提醒作用。
本发明提供的一种基于碰撞风险预测的高速公路分流区车辆提前警示方法，包括步骤：
S1.获取变道车辆及其相邻车辆的位置信息以及车身状态信息；
所述位置信息指变道车辆及其相邻车辆车头中心处位置的坐标；
所述车身状态信息包括：变道车辆及其相邻车辆的车身长度、车身宽度、行驶车速以及变道车辆的转弯角度；
S2.通过获取的位置信息以及车身状态信息计算可能发生碰撞的车辆不撞上前车的最小减速率DRAC；
S3.计算可能发生碰撞的车辆不撞上前车的最小减速率DRAC大于等于可能发生碰撞车辆本车型的最大可能减速率MADR的概率R，表示为：
R＝Pr(DRAC≥MADR)
S4.当概率R大于设定的概率阈值时，对可能发生碰撞车辆所在位置的上游车辆发出报警信号，进行警示。
进一步，所述步骤S2，可能发生碰撞车辆不撞上前车的最小减速率DRAC的计算方法为：
可能与前车发生碰撞的车辆有变道车辆n、处于变道车辆n变道前所处车道并与变道车辆n紧邻的后方车辆n+1、处于变道车辆n变道目标车道并与变道车辆n紧邻的后方车辆k；
所述车辆n+1不撞上前车的最小减速率计算方法为：
其中，DRACn+1(t)为t时刻车辆n+1不撞上前车的最小减速率，W为两车道中心线之间的距离，wn、wn+1分别为车辆n、车辆n+1的车身宽度，ln为车辆n的车身长度，θn为车辆n的转弯角度，n-1表示处于变道车辆n变道前所处车道并与变道车辆n紧邻的前方车辆，yn、yn-1(t)分别为t时刻车辆n、车辆n-1车头中心处位置的纵坐标；
其中，分别为：
其中，vn-1(t)、vn(t)、vn+1(t)分别为t时刻车辆n-1、车辆n、车辆n+1的行驶速度，xn-1(t)、xn(t)、xn+1(t)分别为t时刻车辆n-1、车辆n、车辆n+1车头中心处位置的横坐标，ln-1为车辆n-1的车身长度，为车辆n+1驾驶员的反应时间；
所述车辆k不撞上前车的最小减速率计算方法为：
其中，DRACk(t)为t时刻车辆k不撞上前车的最小减速率，yk(t)为t时刻车辆k车头中心处位置的纵坐标，wk为车辆k的车身宽度；
其中，分别为：
其中，k-1表示处于变道车辆n变道目标车道上并与变道车辆n紧邻的前方车辆，vk-1(t)、vk(t)分别为t时刻车辆k-1、车辆k的行驶速度，xk-1(t)、xk(t)分别为t时刻车辆k-1、车辆k车头中心处位置的横坐标，lk-1为车辆k-1的车身长度，为车辆k驾驶员的反应时间；
所述车辆n不撞上前车的最小减速率计算方法为：
如果则
否则
其中，wn-1、wk-1分别为车辆n-1、车辆k-1的车身宽度，yk-1(t)为t时刻车辆k-1车头中心处位置的纵坐标；
其中，分别为：
其中，为车辆n驾驶员的反应时间。
进一步，所述步骤S3中，可能发生碰撞的车辆不撞上前车的最小减速率DRAC大于等于可能发生碰撞车辆的最大可能减速率MADR的概率R的计算方法为：
其中，DRACM(t)为t时刻车辆M不撞上前车的最小减速率，M＝{n,k,n+1}，RM(t)为t时刻车辆M的DRACM(t)>MADRM(t)的概率，MADRM(t)为t时刻车辆M的最大可能减速率，MADRM(t)服从截断正态分布，并且对于不同车型取值不同，f(x；μ,δ,a,b)为MADRM(t)的概率密度函数，x为自变量MADRM(t)，μ、δ为截断正态分布中的参数，分别表示均值和标准差，a、b分别表示MADRM(t)的下限值和上限值；
所述的概率密度函数
其中，为标准正态分布，/>为标准正态分布的累积分布函数。
本发明有以下有益效果：
本发明通过计算可能发生碰撞车辆不撞上前车的最小减速率大于等于可能发生碰撞车辆最大可能减速率的概率来分析碰撞发生的可能性，并且不单单对变道车辆进行了分析，还考虑了变道车辆紧邻车辆的碰撞风险，对风险预估更为准确，判断了碰撞风险后，能够及时对上游车辆进行警示，避免二次事故，即使高碰撞风险车辆没有发生事故，也能对其他车辆起到谨慎驾驶的提醒作用。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明作进一步描述：
图1为基于碰撞风险预测的高速公路分流区车辆提前警示方法流程图；
图2为高速公路分流区车辆分布示意图；
图3为车辆最大可能减速率MADR的概率密度函数图像。
具体实施方式
本发明提供了一种基于碰撞风险预测的高速公路分流区车辆提前警示方法，包括步骤：
S1.获取变道车辆及其相邻车辆的位置信息以及车身状态信息；
所述位置信息指变道车辆及其相邻车辆车头中心处位置的坐标；
所述车身状态信息包括：变道车辆及其相邻车辆的车身长度、车身宽度、行驶车速以及变道车辆的转弯角度；
S2.通过获取的位置信息以及车身状态信息计算可能发生碰撞的车辆不撞上前车的最小减速率DRAC；
S3.计算可能发生碰撞的车辆不撞上前车的最小减速率DRAC大于等于可能发生碰撞车辆本车型的最大可能减速率MADR的概率R，表示为：
R＝Pr(DRAC≥MADR)
S4.当概率大于设定的概率阈值时，对可能发生碰撞车辆所在位置的上游车辆发出报警信号，进行警示。
本实施例中，所述步骤S1中变道车辆的相邻车辆，指处于变道车辆变道前所处车道上并与变道车辆紧邻的前方和后方车辆，以及处于变道车辆目标车道上并与变道车辆紧邻的前方车辆和后方车辆；所述与变道车辆紧邻的前方和后方车辆指与变道车辆距离最近的前方车辆和后方车辆。
本实施例中，建立的坐标系如图2中所示。
本实施例中，所述步骤S2，可能发生碰撞车辆不撞上前车的最小减速率DRAC的计算方法为：
可能与前车发生碰撞的车辆有变道车辆n、处于变道车辆n变道前所处车道并与变道车辆n紧邻的后方车辆n+1、处于变道车辆n变道目标车道并与变道车辆n紧邻的后方车辆k；
所述车辆n+1不撞上前车的最小减速率计算方法为：
其中，DRACn+1(t)为t时刻车辆n+1不撞上前车的最小减速率，W为两车道中心线之间的距离，wn、wn+1分别为车辆n、车辆n+1的车身宽度，ln为车辆n的车身长度，θn为车辆n的转弯角度，n-1表示处于变道车辆n变道前所处车道并与变道车辆n紧邻的前方车辆，yn、yn-1(t)分别为t时刻车辆n、车辆n-1车头中心处位置的纵坐标；
其中，分别为：
其中，vn-1(t)、vn(t)、vn+1(t)分别为t时刻车辆n-1、车辆n、车辆n+1的行驶速度，xn-1(t)、xn(t)、xn+1(t)分别为t时刻车辆n-1、车辆n、车辆n+1车头中心处位置的横坐标，ln-1为车辆n-1的车身长度，为车辆n+1驾驶员的反应时间；
所述车辆k不撞上前车的最小减速率计算方法为：
其中，DRACk(t)为t时刻车辆k不撞上前车的最小减速率，yk(t)为t时刻车辆k车头中心处位置的纵坐标，wk为车辆k的车身宽度；
其中，分别为：
其中，k-1表示处于变道车辆n变道目标车道上并与变道车辆n紧邻的前方车辆，vk-1(t)、vk(t)分别为t时刻车辆k-1、车辆k的行驶速度，xk-1(t)、xk(t)分别为t时刻车辆k-1、车辆k车头中心处位置的横坐标，lk-1为车辆k-1的车身长度，为车辆k驾驶员的反应时间；
所述车辆n不撞上前车的最小减速率计算方法为：
如果则
否则
其中，wn-1、wk-1分别为车辆n-1、车辆k-1的车身宽度，yk-1(t)为t时刻车辆k-1车头中心处位置的纵坐标；
其中，分别为：
其中，为车辆n驾驶员的反应时间。
本实施例中，所述步骤S3中，可能发生碰撞的车辆不撞上前车的最小减速率DRAC大于等于可能发生碰撞车辆的最大可能减速率MADR的概率R的计算方法为：
其中，DRACM(t)为t时刻车辆M不撞上前车的最小减速率，M＝{n,k,n+1}，RM(t)为t时刻车辆M的DRACM(t)>MADRM(t)的概率，MADRM(t)为t时刻车辆M的最大可能减速率，MADRM(t)服从截断正态分布，并且对于不同车型取值不同，f(x；μ,δ,a,b)为MADRM(t)的概率密度函数，其函数图像如图3，RM(t)为图中阴影部分的面积，x为自变量MADRM(t)，μ、δ为截断正态分布中的参数，分别表示均值和标准差，a、b分别表示MADRM(t)的下限值和上限值；
所述的概率密度函数
其中，为标准正态分布，/>为标准正态分布的累积分布函数。
本实施例中，在路面干燥的情况下，不同车型的MADR的参数如下表所示：
本实施例中，所述步骤S4，概率R越大，表示碰撞的风险越高，设定的概率阈值为30％，当概率大于30％时，有高碰撞风险，当上游车辆到达高碰撞风险车辆所在位置前200米处时，对上游车辆发出报警信号，对车辆进行警示。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (2)

1.一种基于碰撞风险预测的高速公路分流区车辆提前警示方法，其特征在于：包括步骤：
S1.获取变道车辆及其相邻车辆的位置信息以及车身状态信息；
所述位置信息指变道车辆及其相邻车辆车头中心处位置的坐标；
所述车身状态信息包括：变道车辆及其相邻车辆的车身长度、车身宽度、行驶车速以及变道车辆的转弯角度；
S2.通过获取的位置信息以及车身状态信息计算可能发生碰撞的车辆不撞上前车的最小减速率DRAC；
S3.计算可能发生碰撞的车辆不撞上前车的最小减速率DRAC大于等于可能发生碰撞车辆的最大可能减速率MADR的概率R，表示为：
R＝Pr(DRAC≥MADR)
S4.当概率R大于设定的概率阈值时，对可能发生碰撞车辆所在位置的上游车辆发出报警信号，进行警示；
所述步骤S2，可能发生碰撞车辆不撞上前车的最小减速率DRAC的计算方法为：
可能与前车发生碰撞的车辆有变道车辆n、处于变道车辆n变道前所处车道并与变道车辆n紧邻的后方车辆n+1、处于变道车辆n变道目标车道并与变道车辆n紧邻的后方车辆k；
所述车辆n+1不撞上前车的最小减速率计算方法为：
其中，DRACn+1(t)为t时刻车辆n+1不撞上前车的最小减速率，W为两车道中心线之间的距离，wn、wn+1分别为车辆n、车辆n+1的车身宽度，ln为车辆n的车身长度，θn为车辆n的转弯角度，n-1表示处于变道车辆n变道前所处车道并与变道车辆n紧邻的前方车辆，yn、yn-1(t)分别为t时刻车辆n、车辆n-1车头中心处位置的纵坐标；
其中，分别为：
其中，vn-1(t)、vn(t)、vn+1(t)分别为t时刻车辆n-1、车辆n、车辆n+1的行驶速度，xn-1(t)、xn(t)、xn+1(t)分别为t时刻车辆n-1、车辆n、车辆n+1车头中心处位置的横坐标，ln-1为车辆n-1的车身长度，为车辆n+1驾驶员的反应时间；
所述车辆k不撞上前车的最小减速率计算方法为：
其中，DRACk(t)为t时刻车辆k不撞上前车的最小减速率，yk(t)为t时刻车辆k车头中心处位置的纵坐标，wk为车辆k的车身宽度；
其中，分别为：
其中，k-1表示处于变道车辆n变道目标车道上并与变道车辆n紧邻的前方车辆，vk-1(t)、vk(t)分别为t时刻车辆k-1、车辆k的行驶速度，xk-1(t)、xk(t)分别为t时刻车辆k-1、车辆k车头中心处位置的横坐标，lk-1为车辆k-1的车身长度，为车辆k驾驶员的反应时间；
所述车辆n不撞上前车的最小减速率计算方法为：
如果则
否则
其中，wn-1、wk-1分别为车辆n-1、车辆k-1的车身宽度，yk-1(t)为t时刻车辆k-1车头中心处位置的纵坐标；
其中，分别为：
其中，为车辆n驾驶员的反应时间。
2.根据权利要求1所述的基于碰撞风险预测的高速公路分流区车辆提前警示方法，其特征在于：所述步骤S3中，可能发生碰撞的车辆不撞上前车的最小减速率DRAC大于等于可能发生碰撞车辆的最大可能减速率MADR的概率R的计算方法为：
其中，DRACM(t)为t时刻车辆M不撞上前车的最小减速率，M＝{n,k,n+1}，RM(t)为t时刻车辆M的DRACM(t)>MADRM(t)的概率，MADRM(t)为t时刻车辆M的最大可能减速率，MADRM(t)服从截断正态分布，并且对于不同车型取值不同，f(x；μ,δ,a,b)为MADRM(t)的概率密度函数，x为自变量MADRM(t)，μ、δ为截断正态分布中的参数，分别表示均值和标准差，a、b分别表示MADRM(t)的下限值和上限值；
所述的概率密度函数
其中，为标准正态分布，/>为标准正态分布的累积分布函数。
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