CN115985137B - 一种隧道交通运行的风险评估方法、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种隧道交通运行的风险评估方法、电子设备及存储介质，属于隧道交通运行风险评估技术领域。包括以下步骤：S1.将隧道内车辆划分为多个交通运行子团；S2.对每个交通运行子团的风险特征进行初步评估，获取交通运行子团的一阶防撞参数；S3.分析车辆的驾驶习惯情况，获取交通运行子团的二阶防撞参数和驾驶行为分位点；S4.分析驾驶员的注意力集中程度，获取交通运行子团的三阶防撞参数；S5.分析交通运行子团的扰动值；S6.获取隧道交通风险空间分布参数。解决了现有技术中存在的分析过程过于简单，没有有效对照分析以及去除偶然性因素处理的技术问题。

Description

一种隧道交通运行的风险评估方法、电子设备及存储介质

技术领域

本申请涉及一种风险评估方法，尤其涉及一种隧道交通运行的风险评估方法、电子设备及存储介质，属于隧道交通运行风险评估技术领域。

背景技术

隧道由于其一般地处于较复杂的地理环境，其密闭空间的特性使得通信信号的衰减、视线等条件的局限性，进而导致事故发生后很难立即察觉并实施有效性处置策略，并且狭窄空间条件下极易发生二次事故。因此，隧道安全运营面临巨大的挑战。

近年来，隧道管理方通过引入先进的通信技术、智慧硬件系统、智慧通风和照明系统等，来实现对隧道内运行状况的实时感知，包括隧道内一般环境参数(如温湿度等)、光照、交通流量、车辆信息等。通过智慧信息采集设备将隧道运行信息传输到隧道管控平台进行展示和分析。除却隧道的结构问题以及地理和环境因素外，隧道交通信息最为重要。根据隧道的历史事故分析，首先发生交通事故往往都是最终酿成巨大损失的导火索。因此，如何根据收集的隧道信息建立有效的分析模型，对隧道内的交通运行风险进行量化和和评估，实时掌握隧道内的交通运行状况、发掘影响隧道安全运行的风险因素、针对风险因素进行及时的预警，都将是隧道安全运行的重要工作。

针对上述技术问题，有研究人员提出了《城市交通隧道运营安全风险评估模型及管理系统研究》，该文章来源于公路交通科技期刊，第38卷第1期；但是该技术还存在以下缺陷：

1.城市运行数据的运用过少，只有分析过程，没有结合实际案例和实际数据进行计算，实际应用的有效性难以说明；

2.使用层次分析法分析隧道风险，无法对多功能之间的耦合特效进行有效度量；

3.分析过程使用权重分配的方法，主观性太高，后续的分析同样存在这个问题，因此最终得出的结论没有有效的理论和数据支持，其次，分析过程较为简单，没有有效对照分析以及去除偶然性因素处理。

发明内容

在下文中给出了关于本发明的简要概述，以便提供关于本发明的某些方面的基本理解。应当理解，这个概述并不是关于本发明的穷举性概述。它并不是意图确定本发明的关键或重要部分，也不是意图限定本发明的范围。其目的仅仅是以简化的形式给出某些概念，以此作为稍后论述的更详细描述的前序。

鉴于此，为解决背景技术所述的至少一个问题，本发明提供一种隧道交通运行的风险评估方法、电子设备及存储介质。

方案一：一种隧道交通运行的风险评估方法，包括以下步骤：

S1.将隧道内车辆划分为多个交通运行子团；

S2.对每个交通运行子团的风险特征进行初步评估，获取交通运行子团的一阶防撞参数；

S3.分析车辆的驾驶习惯情况，获取交通运行子团的二阶防撞参数和驾驶行为分位点；

S4.分析驾驶员的注意力集中程度，获取交通运行子团的三阶防撞参数；

S5.分析交通运行子团的扰动值；

S6.获取隧道交通风险空间分布参数。

优选的，S1具体是：获取某一段时间隧道内的交通车辆的信息，包括车辆速度、加速度、车辆位置和车辆类型数据；

根据实际隧道的情况，设置长度阈值D'，即两辆车的间距小于等于D'时，两辆车属于同一个交通运行子团；

优选的，S2具体是：获取车辆1和车辆2的交通冲突时间：

其中，L₂表示车辆2的长度值，V₁(t)和V₂(t)分别表示车辆1和2在时刻t的速度值，D₁₂(t)表示t时刻下车辆1和车辆2之间的间距；

获取车辆1在时刻t时的反应时间：

RT₁(t)＝0.002V₂(t)+0.011D₁₂(t)+0.172Gen₂+0.026Age₂

其中RT₁(t)表示车辆1在时刻t时的反应时间，Gen₂表示车辆2的驾驶员性别，男性时取值为1.1，女性取值为1.6，Age₂表示车辆2的驾驶员年龄值；

根据每个交通运行子团内车辆对的反应时间和交通冲突时间，得到车辆组的一阶防撞参数：

其中，CAP I_1,2(t)表示车辆1和车辆2在时刻t的一阶防撞参数，RT₁(t)表示车辆1在时刻t时的反应时间，TTC₁₂(t)表示车辆1和车辆2的交通冲突时间；

获取每个交通运行子团在时刻t的一阶防撞参数，则有：

其中，W_1,2(t)表示时刻t时车辆1和车辆2的一阶防撞参数的权重值，CAP I_1,2(t)表示车辆1和车辆2在时刻t的一阶防撞参数，N_TTOC1表示第一个交通运行子团里的车辆数目。

优选的，S3具体是：比较车辆1和车辆2的加速度变化分析车辆的驾驶习惯情况；

根据标准差公式得到：

其中，x_k,k＝1,2...n为一组序列值，为该序列值的平均值，S为该序列的标准差；对应的，得到车辆1和车辆2的加速度时间序列的标准差S₁(t)和S₂(t)，然后有：

其中，DBD₁(t)表示车辆1在时刻t的驾驶行为差，然后得到每个交通运行子团的平均驾驶行为标准差：

其中，DBD_TTOC1(t)表示时刻t交通运行子团1的驾驶行为差，DBD_i(t)表示车辆1在时刻t的驾驶行为差，对每个交通运行子团的驾驶行为差进行排序，得到排序的分位数，即驾驶行为分位点，然后有：

CAP II_TTOC1(t)＝[1-DBD_TTOC1(t)]·CAP I_TTOC1(t)

CAP II_TTOC1(t)和DBD_TTOC1(t)分别表示时刻t时交通运行子团1的二阶防撞参数和驾驶行为分位点；

优选的，S4具体是：分析驾驶员与前方车辆的速度变化同步情况，变化同步速度快，则表示注意力集中；变化同步速度慢，表示驾驶员的注意力不集中；

获取时延参数τ条件下的车辆1和车辆2的速度序列的互相关参数：

其中，τ表示时延参数，和/>分别表示速度序列在u＝1,2,...,t-τ区间上的平均值，时延参数的阈值为τ_max，即对于时延区间为[-τ_max,+τ_max]范围内的所有互相关参数，得到互相关参数序列X_1,2(-τ_max),...,X_1,2(0),...,X_1,2(+τ_max)，然后找到这个序列中的最大值以及对应的时延参数τ'，即车辆1的驾驶员的注意力集中程度的衡量参数DAP₁(t)，则有：

DAP₁(t)＝τ',X_1,2(τ')＝max(X_1,2)

计算时刻t的隧道内的每个交通运行子团的平均值，将交通运行子团的平均值作为驾驶注意力差：

其中，DAP_TTOC1(t)表示时刻t交通运行子团1的驾驶注意力差，DAP_i(t)表示车辆1在时刻t的驾驶注意力差，根据隧道内的排序情况，获得对应的驾驶注意力分位点；

获取每个交通运行子团的三阶防撞参数：

CAP III_TTOC1(t)＝[1-DAP_TTOC1(t)]·[1-DBD_TTOC1(t)]·CAP I_TTOC1(t)

其中，CAP III_TTOC1(t)表示交通运行子团的三阶防撞参数。

优选的，S5具体是：

获取时刻t时TTOC1的隧道总交通扰动值：

TTP_TTOC1(t)＝TTP'_TTOC1(t)+TTP”_TTOC1(t)+TTP”'_TTOC1(t)

其中，TTP'_TTOC1(t)表示时刻t时与TTOC1处于同一车道的位于前后的其他交通运行子团造成的隧道交通扰动值，TTP”_TTOC1(t)表示时刻t时一定范围内处于其他车道的隧道交通扰动值，TTP”'_TTOC1(t)表示时刻t时一定范围之外的其他交通运行子团造成的隧道交通扰动值；

其中，TTOC11表示TTOC1的5个车辆长度范围内，同一车道前方交通运行子团；TTOC12表示TTOC1的5个车辆长度范围内，同一车道后方的交通运行子团；z₁表示第一部分的权重值，计算等于该子团的速度序列与TTOC1的速度序列的皮尔逊相关系数值的平均值， 分别表示TTOC11、TTOC12和TTOC1之间的距离，L₁和L₂分别表示TTOC11和TTOC12内所有车辆的平均长度；

其中，TTOC13表示TTOC1的5个车辆长度范围内，非同一车道前方交通运行子团，TTOC14表示TTOC1的5个车辆长度范围内，非同一车道后方的交通运行子团，z₂表示第二部分的权重值，计算等于该子团的速度序列与TTOC1的速度序列的皮尔逊相关系数值的平均值， 分别表示TTOC13、TTOC14和TTOC1之间的距离，L₃和L₄分别表示TTOC13和TTOC14内所有车辆的平均长度；

其中，TTOC13表示TTOC1的5个车辆长度范围外，前方交通运行子团，TTOC14表示TTOC1的5个车辆长度范围外，后方的交通运行子团，z₃表示第三部分的权重值，计算等于该子团的速度序列与TTOC1的速度序列的皮尔逊相关系数值的平均值，分别表示TTOC15、TTOC16和TTOC1之间的距离，L₅和L₆分别表示TTOC15和TTOC16内所有车辆的平均长度；

优选的，S6具体是：

获取距离r在时刻t时的空间分布聚集参数：

其中，TTOC(t)表示时刻t时隧道内的所有交通运行子团的集合，表示交通运行子团q₁和q₂之间的距离，/>表示时刻t时隧道内的所有交通运行子团的防撞参数的平均值，σ(t)²表示时刻t时隧道内的所有交通运行子团的防撞参数的方差，/>是一个用来筛选距离小于r的交通运行子团对，有：

计算时刻t所有交通运行子团在隧道内的位置相距隧道中心的平方差的和：

其中，SDLP(t)表示时刻t的空间分布位置参数，Y₀表示隧道的中心点位置，表示时刻t交通运行子团q₁的位置；

隧道交通风险空间分布参数：

方案二：一种电子设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，所述的处理器执行所述计算机程序时实现方案一所述一种隧道交通运行的风险评估方法的步骤。

方案三：一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现方案一所述的一种隧道交通运行的风险评估方法。

本发明的有益效果如下：

1.本发明主要以自身风险特征构成的平衡稳态评价交通子团的风险状态、外界的持续性和偶发性的扰动计算发生事故的概率大小、以及事故可能导致的二次事故概率计算事故的影响大小，从三方面评估隧道交通运行的风险；过程清晰，且有有效的理论支撑；

2.本发明构建的三阶段交通风险特征的量化参数体系，量化之外，从动态的角度更好的分析交通子团的内部风险状态；

3.本发明在以交通子团作为最小分析单元之外，计算隧道安全运行风险，同时考虑交通子团的时空分布，更加贴近隧道这一特殊的封闭交通环境；

4.本发明在分析事故的影响范围之时，考虑了事故发生之后的二次事故，一方面符合隧道封闭空间的特性，另外对于事故的影响范围的评估更加贴合实际；基于此得到的隧道交通运行的风险评估结果，可以更好的指导制定针对性的监测方案、事件预警方案等预防事故发生。

5.本发明为隧道管理者提供了重要支撑；同时，定量化的计算和比较，也为实施针对性的系统弹性提升策略提供现实的有效指导。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1为一种隧道交通运行的风险评估方法流程示意图；

图2为跟弛模型示意图。

具体实施方式

为了使本申请实施例中的技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图对本申请的示例性实施例进行进一步详细的说明，显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是所有实施例的穷举。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

实施例1、参照图1-图2说明本实施方式，一种隧道交通运行的风险评估方法，将基于隧道车辆的数据、交通车辆跟车模型、系统平衡稳态分析以及交通车辆的失控分布和演化情况，从交通运行子团的建立与平衡稳态的分析以及隧道交通运行风险评估，构建隧道交通运行的风险评估模型。主要内容为：

从交通运行子团的建立角度：

首先，建立交通运行子团作为建模和后续分析的最小分析单元，是为了分析的便利性，同时不以单个车辆作为分析最小单元，凸显交通运行子团之内的车辆之间的强相关关系。因此，根据具体的隧道通行情况，比如高速隧道、城市隧道等，设置一定的范围值L，在某个时刻获取隧道交通车辆的位置，然后根据L为最大车辆间距将隧道内各个车道上的车辆划分为一个个的交通子团。然后，根据交通流理论当中的跟车模型，考虑车辆的形势速度、加速度以及车距，计算得到车辆的状态参数以及交通子团的状态参数。进一步，在隧道内由于封闭空间的原因，一方面难以获得和隧道外相同的光照条件，其次，密闭空间也更加容易导致严重交通事故及其二次事故。因此，隧道行车对于驾驶员的注意力要求很高。对于一个交通子团而言，需要分析子团内的各个车辆与前车之间的相关关系，然后发掘得到驾驶员的注意力集中状态以及驾驶员本人的驾驶习惯等因素。

从交通子团的平衡稳态的分析以及交通运行风险评估角度：

在建立完一个个交通子团之后，需要考虑交通子团之间的关系，由于隧道内一般不允许进行变道行为，因此车辆在进入隧道之后的主要行为就是沿着车道进行行驶。因此，交通子团的平衡稳态分析主要分为两个部分：一个是自身的变化特征，其次是外界的运行扰动。由上可知，主要的扰动来自于本车道前方的交通子团。此外，由于隧道单洞内的开放式，因此其他车道的车辆同样会对驾驶员的驾驶行为造成影响和干扰。首先是交通子团的平衡稳态的引入。隧道内由于视角的限制，一般发生交通事故的原因大都是注意力丢失或者不合规的驾驶行为。隧道内的车辆行驶由于默认的不可变道，因此车辆默认是跟随前车行驶。一方面，由于驾驶行为的单调，造成注意力的丢失；非自然光的光照条件同样会造成信息收集能力的降低。因此，驾驶员对于突发的事件的判断能力和处置能力都有一定程度的下降。考虑交通子团的平衡稳态就是同时考虑隧道行车的规则性，以及扰动本身对驾驶行为的巨大影响。一方面，交通子团内部的变化特征属于持续性扰动。而本车道甚至其他车道的交通子团或者单个车辆的扰动则属于偶发性扰动。都会打破交通子团的平衡稳态。主要考虑其他交通子团驾驶行为的直接扰动，以及交通子团构成等造成的间接扰动。最终，分析出隧道内的所有交通子团遭受的扰动大小，即平衡稳态失效的可能性大小。隧道交通运行风险评估，需要结合前面两个部分，综合考虑交通子团自身的风险以及发生事故的概率，最后，考虑发生事故之后造成的影响大小评估得出隧道交通运行风险。当隧道内只有一辆车，当这辆车出现了驾驶员注意力丢失等情况，即使驾驶员同时还是一个新手，空出来的其他车道同样可以作为缓冲区，避免发生交通事故。但当这种情况发生在拥堵的晚高峰时期，那么驾驶员出现一次的注意力不集中，导致车辆控制出现失误则都有很大概率影响其他车辆甚至造成交通事故。同时，这种情况下也会导致二次事故，比如连环追尾等事故。因此，评估发生事故之后的影响大小考虑发生二次事故的概率大小，即单个交通子团发生事故之后，造成的其他交通子团的特征以及扰动的变化，从而计算整个系统发生二次事故的概率以及事故后果大小。从而评估事故影响大小。具体包括以下步骤：

S1.将隧道内车辆划分为多个交通运行子团，具体是：获取某一段时间隧道内的交通车辆的信息，包括车辆速度、加速度、车辆位置和车辆类型数据；

具体的，车辆信息通过目前隧道内安装的智能摄像头设备获取；

根据实际隧道的情况，设置长度阈值D'，即两辆车的间距小于等于D'时，两辆车属于同一个交通运行子团；

具体的，长度阈值D'不大于15米；

参照图2，跟弛模型示意图，S2.对每个交通运行子团的风险特征进行初步评估，获取交通运行子团的一阶防撞参数，具体是：获取车辆1和车辆2的交通冲突时间：

其中，L₂表示车辆2的长度值，V₁(t)和V₂(t)分别表示车辆1和2在时刻t的速度值，D₁₂(t)表示t时刻下车辆1和车辆2之间的间距；

对于驾驶员的反应时间，其与车速、车距、驾驶员性别和驾驶员年龄存在关系，因此，获取车辆1在时刻t时的反应时间：

RT₁(t)＝0.002V₂(t)+0.011D₁₂(t)+0.172Gen₂+0.026Age₂

其中RT₁(t)表示车辆1在时刻t时的反应时间，Gen₂表示车辆2的驾驶员性别，男性时取值为1.1，女性取值为1.6，Age₂表示车辆2的驾驶员年龄值；

根据每个交通运行子团内车辆对的反应时间和交通冲突时间，得到车辆组的一阶防撞参数：

其中，CAP I_1,2(t)表示车辆1和车辆2在时刻t的一阶防撞参数，RT₁(t)表示车辆1在时刻t时的反应时间，TTC₁₂(t)表示车辆1和车辆2的交通冲突时间；

获取每个交通运行子团TTOC1在时刻t的一阶防撞参数，则有：

其中，W_1,2(t)表示时刻t时车辆1和车辆2的一阶防撞参数的权重值，CAP I_1,2(t)表示车辆1和车辆2在时刻t的一阶防撞参数，N_TTOC1表示第一个交通运行子团里的车辆数目。

其中，权重值取值参考如下：

由于隧道内的视野和架势特性(单调重复)，因此很容易导致驾驶员注意力不集中，需要分析驾驶员的注意力集中情况以及驾驶习惯情况。首先是驾驶习惯情况，每个人的驾驶行为各有差异，因此需要根据隧道内时刻t的所有车辆的驾驶情况进行分析。但由于每辆车的行进过程受到其他车辆主要是前面车辆的影响，因此通过比较本车和前面车辆之间的情况，来分析车辆的驾驶习惯情况。对于车辆1和车辆2可以获取两辆车的加速度变化情况，有两个时间序列，分别是车辆1和车辆2在一共t个时刻的加速度序列值：

a₁(1),a₁(2),...,a₁(t)和a₂(1),a₂(2),...,a₂(t)，和/>然后分别是两个序列的平均值。

S3.分析车辆的驾驶习惯情况，获取交通运行子团的二阶防撞参数和驾驶行为分位点，具体是：比较车辆1和车辆2的加速度变化分析车辆的驾驶习惯情况；

根据标准差公式得到：

其中，x_k,k＝1,2...n为一组序列值，为该序列值的平均值，S为该序列的标准差，对应的，得到车辆1和车辆2的加速度时间序列的标准差S₁(t)和S₂(t)，然后有：

其中，DBD₁(t)表示车辆1在时刻t的驾驶行为差，然后得到每个交通运行子团的平均驾驶行为标准差：

其中，DBD_TTOC1(t)表示时刻t交通运行子团1的驾驶行为差，DBD_i(t)表示车辆1在时刻t的驾驶行为差，对每个交通运行子团的驾驶行为差进行排序，得到排序的分位数，即驾驶行为分位点，然后有：

CAP II_TTOC1(t)＝[1-DBD_TTOC1(t)]·CAP I_TTOC1(t)

CAP II_TTOC1(t)和DBD_TTOC1(t)分别表示时刻t时交通运行子团1的二阶防撞参数和驾驶行为分位点；

分析驾驶员与前方车辆的速度变化同步情况，变化同步速度快，则表示注意力集中，可以很快发现前方车辆的速度变化情况。变化同步速度慢，表示驾驶员的注意力不集中，需要一段时间才可以发现前方车辆的速度变化。有驾驶注意力参数，获取车辆1和车辆2的速度值序列，有：V₁(1),V₁(2),...,V₁(t)和V₂(1),V₂(2),...,V₂(t)，和/>分别是两个序列的平均值，S₁(t)和S₂(t)分别是两个序列的标准差。

S4.分析驾驶员的注意力集中程度，获取交通运行子团的三阶防撞参数，具体是：分析驾驶员与前方车辆的速度变化同步情况，变化同步速度快，则表示注意力集中；变化同步速度慢，表示驾驶员的注意力不集中；

获取时延参数τ条件下的车辆1和车辆2的速度序列的互相关参数：

其中，τ表示时延参数，和/>分别表示速度序列在u＝1,2,...,t-τ区间上的平均值，时延参数的阈值为τ_max，即对于时延区间为[-τ_max,+τ_max]范围内的所有互相关参数，得到互相关参数序列X_1,2(-τ_max),...,X_1,2(0),...,X_1,2(+τ_max)，然后找到这个序列中的最大值以及对应的时延参数τ'，即车辆1的驾驶员的注意力集中程度的衡量参数DAP₁(t)，则有：

DAP₁(t)＝τ',X_1,2(τ')＝max(X_1,2)

计算时刻t的隧道内的每个交通运行子团的平均值，有：

其中，DAP_TTOC1(t)表示时刻t交通运行子团1的驾驶注意力差，DAP_i(t)表示车辆1在时刻t的驾驶注意力差，根据隧道内的排序情况，获得对应的驾驶注意力分位点；

获取每个交通运行子团的三阶防撞参数：

CAP III_TTOC1(t)＝[1-DAP_TTOC1(t)]·[1-DBD_TTOC1(t)]·CAP I_TTOC1(t)

其中，CAP III_TTOC1(t)表示交通运行子团的三阶防撞参数，至此，获取了隧道内的所有交通子团的风险特征。

进一步分析交通运行子团外的扰动值，扰动主要来自于视觉，而视觉绝大部分是来自于车辆本身。因此，对于交通运行子团而言，需要考虑会对其造成影响的其他交通运行子团，包括防撞参数以及子团构成(车辆类型、速度等)。然后对于整个隧道而言，重点需要分析不同风险特征的交通运行子团位于隧道的空间地理分布情况，引入隧道交通流空间分布参数，来对处于隧道不同位置的交通运行子团分布进行量化，最终得到隧道的风险参数。

S5.分析交通运行子团的扰动值，具体是：获取时刻t时TTOC1的隧道总交通扰动值：

TTP_TTOC1(t)＝TTP'_TTOC1(t)+TTP”_TTOC1(t)+TTP”'_TTOC1(t)

其中，TTP'_TTOC1(t)表示时刻t时与TTOC1处于同一车道的位于前后的其他交通运行子团造成的隧道交通扰动值，TTP”_TTOC1(t)表示时刻t时一定范围内处于其他车道的隧道交通扰动值，TTP”'_TTOC1(t)表示时刻t时一定范围之外的其他交通运行子团造成的隧道交通扰动值；

其中，TTOC11表示TTOC1的5个车辆长度范围内，同一车道前方交通运行子团；TTOC12表示TTOC1的5个车辆长度范围内，同一车道后方的交通运行子团；z₁表示第一部分的权重值，计算等于该子团的速度序列与TTOC1的速度序列的皮尔逊相关系数值的平均值， 分别表示TTOC11、TTOC12和TTOC1之间的距离，L₁和L₂分别表示TTOC11和TTOC12内所有车辆的平均长度；

其中，TTOC13表示TTOC1的5个车辆长度范围内，非同一车道前方交通运行子团，TTOC14表示TTOC1的5个车辆长度范围内，非同一车道后方的交通运行子团，z₂表示第二部分的权重值，计算等于该子团的速度序列与TTOC1的速度序列的皮尔逊相关系数值的平均值， 分别表示TTOC13、TTOC14和TTOC1之间的距离，L₃和L₄分别表示TTOC13和TTOC14内所有车辆的平均长度；

其中，TTOC13表示TTOC1的5个车辆长度范围外，前方交通运行子团，TTOC14表示TTOC1的5个车辆长度范围外，后方的交通运行子团，z₃表示第三部分的权重值，计算等于该子团的速度序列与TTOC1的速度序列的皮尔逊相关系数值的平均值，分别表示TTOC15、TTOC16和TTOC1之间的距离，L₅和L₆分别表示TTOC15和TTOC16内所有车辆的平均长度；

对交通风险可能导致的事故影响大小进行评估。隧道内发生事故的最大影响是隧道内的车辆分布情况，当车辆分布比较密集，容易发生事故而且发生事故之后很容易影响其他车辆进而造成二次事故的发生。因此，需要分析交通运行子团在空间上的分布情况。对于风险特征显著的交通运行子团，呈现聚集分布时，交通事故发生的概率将会大大提高。因此提出隧道交通风险空间分布参数。

S6.获取隧道交通风险空间分布参数，具体是：

获取距离r在时刻t时的空间分布聚集参数：

其中，TTOC(t)表示时刻t时隧道内的所有交通运行子团的集合，表示交通运行子团q₁和q₂之间的距离，/>表示时刻t时隧道内的所有交通运行子团的防撞参数的平均值，σ(t)²表示时刻t时隧道内的所有交通运行子团的防撞参数的方差，/>是一个用来筛选距离小于r的交通运行子团对，有：

计算时刻t所有交通运行子团在隧道内的位置相距隧道中心的平方差的和：

其中，SDLP(t)表示时刻t的空间分布位置参数，Y₀表示隧道的中心点位置，表示时刻t交通运行子团q₁的位置；

隧道交通风险空间分布参数：

本发明具有如下特点：

本发明提出以交通运行子团为最小分析单元的隧道交通风险评估模型，避免了以单个车辆的复杂度，基于此，从驾驶员行为、操作习惯和操作注意力三个角度，使用隧道车辆数据，从侧面建立三个阶段的隧道风险特征量化参数；

本发明建立以交通运行子团为中心的交通运行稳态分析，通过内部的风险特征以及外部的扰动分析稳态随时间的变化情况，同时考虑持续性和偶发性两种扰动；

本发明多角度、多层次的量化交通运行子团的外界扰动值大小，实现隧道交通运行子团所遭受实际扰动的有效刻画，为后续影响分析和风险量化提供支撑；

本发明结合空间分布位置参数和空间分布聚集参数两个角度，量化隧道的交通风险空间部分特征，结合前面的分析，实现隧道内交通运行风险的时空分析，更好的量化隧道交通风险。

实施例2、本发明的计算机装置可以是包括有处理器以及存储器等装置，例如包含中央处理器的单片机等。并且，处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现上述的一种隧道交通运行的风险评估方法、电子设备及存储介质的步骤。

所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

实施例3、计算机可读存储介质实施例：

本发明的计算机可读存储介质可以是被计算机装置的处理器所读取的任何形式的存储介质，包括但不限于非易失性存储器、易失性存储器、铁电存储器等，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，当计算机装置的处理器读取并执行存储器中所存储的计算机程序时，可以实现上述的一种隧道交通运行的风险评估方法、电子设备及存储介质的步骤。

所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。

尽管根据有限数量的实施例描述了本发明，但是受益于上面的描述，本技术领域内的技术人员明白，在由此描述的本发明的范围内，可以设想其它实施例。此外，应当注意，本说明书中使用的语言主要是为了可读性和教导的目的而选择的，而不是为了解释或者限定本发明的主题而选择的。因此，在不偏离所附权利要求书的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。对于本发明的范围，对本发明所做的公开是说明性的，而非限制性的，本发明的范围由所附权利要求书限定。

Claims (4)

1.一种隧道交通运行的风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1.将隧道内车辆划分为多个交通运行子团；

S2.对每个交通运行子团的风险特征进行初步评估，获取交通运行子团的一阶防撞参数，具体是：

获取车辆1和车辆2的交通冲突时间：

其中，L₂表示车辆2的长度值，V₁(t)和V₂(t)分别表示车辆1和2在时刻t的速度值，D₁₂(t)表示t时刻下车辆1和车辆2之间的间距；

获取车辆1在时刻t时的反应时间：

RT₁(t)＝0.002V₂(t)+0.011D₁₂(t)+0.172Gen₂+0.026Age₂

其中RT₁(t)表示车辆1在时刻t时的反应时间，Gen₂表示车辆2的驾驶员性别，男性时取值为1.1，女性取值为1.6，Age₂表示车辆2的驾驶员年龄值；

根据每个交通运行子团内车辆对的反应时间和交通冲突时间，得到车辆组的一阶防撞参数：

其中，CAP I_1,2(t)表示车辆1和车辆2在时刻t的一阶防撞参数，RT₁(t)表示车辆1在时刻t时的反应时间，TTC₁₂(t)表示车辆1和车辆2的交通冲突时间；

获取每个交通运行子团在时刻t的一阶防撞参数，则有：

其中，W_1,2(t)表示时刻t时车辆1和车辆2的一阶防撞参数的权重值，CAP I_1,2(t)表示车辆1和车辆2在时刻t的一阶防撞参数，N_TTOC1表示第一个交通运行子团里的车辆数目；

S3.分析车辆的驾驶习惯情况，获取交通运行子团的二阶防撞参数和驾驶行为分位点，具体是：比较车辆1和车辆2的加速度变化分析车辆的驾驶习惯情况；

根据标准差公式得到：

其中，x_k,k＝1,2...n为一组序列值，为该序列值的平均值，S为该序列的标准差；对应的，得到车辆1和车辆2的加速度时间序列的标准差S₁(t)和S₂(t)，然后有：

其中，DBD₁(t)表示车辆1在时刻t的驾驶行为差，然后得到每个交通运行子团的平均驾驶行为标准差：

其中，DBD_TTOC1(t)表示时刻t交通运行子团1的驾驶行为差，DBD_i(t)表示车辆1在时刻t的驾驶行为差，对每个交通运行子团的驾驶行为差进行排序，得到排序的分位数，即驾驶行为分位点，然后有：

CAP II_TTOC1(t)＝[1-DBD_TTOC1(t)]·CAP I_TTOC1(t)

CAP II_TTOC1(t)表示时刻t时交通运行子团1的二阶防撞参数；

S4.分析驾驶员的注意力集中程度，获取交通运行子团的三阶防撞参数，具体是：分析驾驶员与前方车辆的速度变化同步情况，变化同步速度快，则表示注意力集中；变化同步速度慢，表示驾驶员的注意力不集中；

获取时延参数τ条件下的车辆1和车辆2的速度序列的互相关参数：

其中，τ表示时延参数，和/>分别表示速度序列在u＝1,2,...,t-τ区间上的平均值，时延参数的阈值为τ_max，即对于时延区间为[-τ_max,+τ_max]范围内的所有互相关参数，得到互相关参数序列X_1,2(-τ_max),...,X_1,2(0),...,X_1,2(+τ_max)，然后找到这个序列中的最大值以及对应的时延参数τ'，即车辆1的驾驶员的注意力集中程度的衡量参数DAP₁(t)，则有：

DAP₁(t)＝τ',X_1,2(τ')＝max(X_1,2)

计算时刻t的隧道内的每个交通运行子团的平均值，将交通运行子团的平均值作为驾驶注意力差：

其中，DAP_TTOC1(t)表示时刻t交通运行子团1的驾驶注意力差，DAP_i(t)表示车辆1在时刻t的驾驶注意力差，根据隧道内的排序情况，获得对应的驾驶注意力分位点；

获取每个交通运行子团的三阶防撞参数：

CAP III_TTOC1(t)＝[1-DAP_TTOC1(t)]·[1-DBD_TTOC1(t)]·CAP I_TTOC1(t)

其中，CAP III_TTOC1(t)表示交通运行子团的三阶防撞参数；

S5.分析交通运行子团的扰动值，具体是：

获取时刻t时TTOC1的隧道总交通扰动值：

TTP_TTOC1(t)＝TTP'_TTOC1(t)+TTP”_TTOC1(t)+TTP”’_TTOC1(t)

其中，TTP'_TTOC1(t)表示时刻t时与TTOC1处于同一车道的位于前后的其他交通运行子团造成的隧道交通扰动值，TTP”_TTOC1(t)表示时刻t时一定范围内处于其他车道的隧道交通扰动值，TTP”'_TTOC1(t)表示时刻t时一定范围之外的其他交通运行子团造成的隧道交通扰动值；

其中，TTOC11表示TTOC1的5个车辆长度范围内，同一车道前方交通运行子团；TTOC12表示TTOC1的5个车辆长度范围内，同一车道后方的交通运行子团；z₁表示第一部分的权重值，计算等于该子团的速度序列与TTOC1的速度序列的皮尔逊相关系数值的平均值， 分别表示TTOC11、TTOC12和TTOC1之间的距离，L₁和L₂分别表示TTOC11和TTOC12内所有车辆的平均长度；

其中，TTOC13表示TTOC1的5个车辆长度范围内，非同一车道前方交通运行子团，TTOC14表示TTOC1的5个车辆长度范围内，非同一车道后方的交通运行子团，z₂表示第二部分的权重值，计算等于该子团的速度序列与TTOC1的速度序列的皮尔逊相关系数值的平均值， 分别表示TTOC13、TTOC14和TTOC1之间的距离，L₃和L₄分别表示TTOC13和TTOC14内所有车辆的平均长度；

其中，TTOC13表示TTOC1的5个车辆长度范围外，前方交通运行子团，TTOC14表示TTOC1的5个车辆长度范围外，后方的交通运行子团，z₃表示第三部分的权重值，计算等于该子团的速度序列与TTOC1的速度序列的皮尔逊相关系数值的平均值，分别表示TTOC15、TTOC16和TTOC1之间的距离，L₅和L₆分别表示TTOC15和TTOC16内所有车辆的平均长度；

S6.获取隧道交通风险空间分布参数，具体是：

获取距离r在时刻t时的空间分布聚集参数：

其中，TTOC(t)表示时刻t时隧道内的所有交通运行子团的集合，表示交通运行子团q₁和q₂之间的距离，/>表示时刻t时隧道内的所有交通运行子团的防撞参数的平均值，σ(t)²表示时刻t时隧道内的所有交通运行子团的防撞参数的方差，/>是一个用来筛选距离小于r的交通运行子团对，有：

计算时刻t所有交通运行子团在隧道内的位置相距隧道中心的平方差的和：

其中，SDLP(t)表示时刻t的空间分布位置参数，Y₀表示隧道的中心点位置，表示时刻t交通运行子团q₁的位置；

隧道交通风险空间分布参数：

2.根据权利要求1所述的一种隧道交通运行的风险评估方法，其特征在于，S1具体是：

获取某一段时间隧道内的交通车辆的信息，包括车辆速度、加速度、车辆位置和车辆类型数据；

根据实际隧道的情况，设置长度阈值D'，即两辆车的间距小于等于D'时，两辆车属于同一个交通运行子团。

3.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，所述的处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1或2所述的一种隧道交通运行的风险评估方法的步骤。

4.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1或2所述的一种隧道交通运行的风险评估方法。