基于风险评估的高速公路车道标线动态控制方法和控制装置

本发明涉及车辆安全控制，尤其涉及基于风险评估的高速公路车道标线动态控制方法和控制装置。

背景技术：

1、随着我国机动车保有量不断增加，交通安全形式变得愈加严峻。而高速公路由于车流速度差异大、易受天气影响、存在许多如频繁换道的车辆危险行车行为及道路环境复杂等原因，使得交通事故多发、致死率高，其中高速公路的匝道出入口处是发生交通事故的主要区域。为使高速公路营运正常、提高营运效率、减少事故发生率，需对高速公路事故高发区域进行实时监控，并施加管控措施。

2、现阶段高速公路管控策略主要考虑可变限速控制、应急车道管控、匝道控制，而高速车道标线功能单一，无法根据实时交通状态进行动态调整。虽国内外已有学者对车道导向标线进行设计研究，例如在交叉口斑马线、车道分隔线和导向箭头周围围绕铺设led灯带，并使其颜色与信号灯同步；但这些对于动态车道导向标线的研究大多集中于交叉口，现还没研究将动态车道标线应用于高速公路以实现对车辆的实时动态管控，而这对降低交通冲突、提高通行效率、改善高速交通安全问题等有着重要作用。并且目前对于车辆的监测及数据采集大多基于单一的视频监控或雷达系统，存在采集数据精度不高、易受天气影响等缺点，故在增加新管控手段的同时优化数据的采集也至关的重要。

技术实现思路

1、本发明提供一种基于风险评估的高速公路车道标线动态控制方法和控制装置，通过对车辆冲突进行实时预测完成交通安全动态管控。

2、为实现上述技术目的，本发明采用如下技术方案：

3、一种基于风险评估的高速公路车道标线动态控制方法，包括：

4、s01，对于动态车道管控路段，从路侧设备获取历史的交通流信息及车辆轨迹数据，并提取各历史时刻的环境特征参数、交通流特征参数以及全样本车辆特征参数，构建历史数据样本；

5、s02，基于步骤s01得到的历史数据样本，训练获得适用于动态车道管控路段的车辆冲突风险预测模型，其输入数据包括在先时刻的环境特征参数、交通流特征参数和车辆特征参数，输出数据为在后时刻的车辆碰撞时间ettc；

6、s03，按步骤s01的方法，提取当前之前若干时刻的环境特征参数、交通流特征参数以及全样本车辆特征参数，并使用步骤s03得到的车辆冲突风险预测模型，预测全样本车辆在目标预测时刻的车辆碰撞时间ettc；

7、s04，根据步骤s03预测得到的全样本车辆在目标预测时刻的车辆碰撞时间ettc，计算动态车道管控路段在目标预测时刻的综合安全评估指标得分，并根据综合安全评估指标得分对动态车道管控路段进行风险等级划分；

8、s05，根据步骤s04划分得到的风险等级，对动态车道管控路段的可变车道标线的工作模式进行管控。

9、进一步地，所述可变车道标线，采用发光的智慧道钉沿纵向排列设置，相邻智慧道钉的纵向间隔根据道路限速进行调整，所述智慧道钉的工作模式分为绿色常亮、红色常亮、黄色频闪；

10、若所述动态车道管控路段为重点管控路段，则进一步在相邻的发光智慧道钉之间设置条状发光带间隔设置，所述条状发光带的工作模式分为待机熄灭和红色常亮；当智慧道钉的工作模式为红色常亮时，同时设置条状发光带的工作模式为红色常亮，否则条状发光带的工作模式均为待机熄灭。

11、进一步地，提取的环境特征参数，包括：与前车距离、前车速度、车道数量；和/或，

12、提取的交通流特征参数，包括：交通流量、车辆平均速度/标准差、不同车型比例；和/或，

13、提取的各样本车辆特征参数，包括：车辆位置坐标、车辆瞬时速度、加速度、车辆类型、所在车道。

14、进一步地，历史数据样本中用作输出数据的车辆碰撞时间ettc的计算方法为：

15、

16、式中，ll、ol、vl分别为前车l的车长以及在待计算ettc时刻前车l的中心点和速度，lf、of、vf分别为后车f的车长以及在待计算ettc时刻后车f的中心点和速度。

17、进一步地，步骤s02训练车辆冲突风险预测模型时，先分别采用基于随机森林、支持向量机和人工神经网络这三种机器学习模型对车辆冲突风险预测模型进行拟合，然后基于模型评价指标对三种模型的预测能力进行比较，选择其中预测能力最优模型作为最终的车辆冲突风险预测模型。

18、进一步地，步骤s04中通过构建评价指标体系来计算综合安全评估指标；

19、其中，所述评价指标体系，通过选取以下指标：

20、(1)区域高风险冲突数tc：即在预设时长内发生高风险交通冲突的数量；其中，当某车辆的碰撞时间ettc小于预设值，则认为该车辆发生高风险交通冲突；

21、(2)区域冲突率tcr：即区域高风险冲突数tc占动态车道管控路段的进口交通量的比例；

22、(3)区域交通冲突均值ettcavg：动态车道管控路段内发生高风险交通冲突的所有车辆的ettc值的均值；

23、(4)区域交通冲突极值ettcmin：动态车道管控路段内发生高风险交通冲突的所有车辆的ettc值的最小值；

24、(5)急减速车辆数量dv：动态车道管控路段内实时减速度小于预设值的车辆数量；

25、然后利用熵权法对以上指标赋权，再使用topsis法计算动态车道管控路段的综合安全评估指标得分。

26、进一步地，步骤s04中根据综合安全评估指标分到对动态车道管控路段进行风险等级划分，具体为：若综合指标得分在[0,0.2]的划分为“高危”等级，将得分在(0.2-0.5]的划分为“中危”等级，得分在(0.5-0.8]的划分为“低危”等级，当得分在(0.8-1]时或没有任何冲突发生时为“安全”等级。

27、进一步地，步骤s05根据风险等级对可变车道标线的工作模式进行管控，具体为：

28、(1)当风险等级由“安全”上升到“低危”、“中危”或者“高危”，则将动态车道管控路段的可变车道标线的工作模式，设置为黄色频闪若干时长后转换为常亮红色，禁止车辆换道；

29、(2)当风险等级由其余等级降低到“安全”，将动态车道管控路段的可变车道标线的工作模式，设置为黄色频闪若干时长后转换为常亮红色，允许车辆换道。

30、进一步地，当风险等级为“高危”时，将全路段的可变车道标线均启动为黄闪或亮红灯；

31、当风险等级为“中危”时，将可变车道标线中连续长度为0.75l的部分启动为黄闪和亮红灯，其余部分标线亮绿灯；其中，l为动态车道管控路段的总长度；

32、当风险等级为“低危”时，将可变车道标线中连续长度为0.5l的部分启动为黄闪和亮红灯，其余部分标线亮绿灯；

33、当风险等级为“安全”时，将全路段的可变车道标线均启动为亮绿灯。

34、一种基于上述任一项所述基于风险评估的高速公路车道标线动态控制方法的控制装置，包括：

35、数据样本获取模块：从路侧设备获取历史数据样本和实时测试数据样本；其中，路侧设备构建历史数据样本和实时测试数据样本的方法为：首先获取交通流信息及车辆轨迹数据，然后提取各时刻的环境特征参数、交通流特征参数以及全样本车辆特征参数；

36、车辆冲突风险预测模型：基于历史数据样本训练获得，适用于对动态车道管控路段进行冲突风险预测，其输入数据包括在先时刻的环境特征参数、交通流特征参数和车辆特征参数，输出数据为在后时刻的车辆碰撞时间ettc；

37、风险等级划分划分模块，用于：根据预测得到的全样本车辆在目标预测时刻的车辆碰撞时间ettc，计算动态车道管控路段在目标预测时刻的综合安全评估指标得分，并根据综合安全评估指标得分对动态车道管控路段进行风险等级划分；

38、管控措施执行模块，用于：根据划分得到的风险等级，对动态车道管控路段的可变车道标线执行相应的管控措施。

39、有益效果

40、与现有技术相比，本发明的优点在于：

41、1、本发明根据实时监测提取得到的交通流、交通环境及车辆参数，预测管控路段在未来时段内的车辆冲突风险，并基于全车辆的冲突风险对管控路段在未来时段内的综合安全进行评估和安全风险等级划分，进而可基于区域风险分级研判结果，进行分级动态车道线管控，实现与交通流安全协同控制，减少行车过程中的安全隐患；当区域风险等级达到“低危”及以上，即刻采取动态车道标线管控手段，动态管控区域内的智慧道钉黄闪3-7s警示车辆即将不能变道后启亮红色，此时车辆禁止换道，同时在动态车道标线前端的显示屏上显示前方道路标线的变换情况，在给予驾驶员充分反映时间，提高交通安全性，减少车辆的交织行为，降低冲突风险；当区域风险等级降低到“安全”等级后，智慧道钉黄闪3-7s后启亮绿灯，车辆此时可进行换道行为，实现了高速车道标线智慧动态变换。

42、2、在对车道标线的安全动态管控中，充分且合理地利用智慧道钉及条状发光带，增加了高速公路车道标线功能，使其发挥最大效能，建设成本低，可根据高速公路标线大规模布设，实用性强。

43、3、本发明的路侧设备采用雷视一体机，将其与智慧道钉配合进行车辆监测，相较于单一的视频监控系统或雷达系统，雷视一体及智慧道钉探测范围广，数据精度高，全天候运行，检测目标类型丰富，可支持多功能应用，为交通流安全监测及高速安全管控提供了很好的数据支持，满足对交通安全实时评估要求。

44、4、利用熵权-topsis法构建评价管控路段区域的综合安全评价指标，它相较于ttc、pet、ettc是一个更为全面、完整的指标；其中，熵权法具有能够处理权重不确定和准则相关性强的情况的特点，而topsis法能够较好地分析多指标情况；因此，本发明结合熵权与topsis两个方法不仅具有较高的客观性和科学性，还能够更加准确地评估管控路段区域的安全状况。