一种交通事故风险最小化的隧道出入口动态车速诱导方法与流程

本发明涉及智能交通管理领域，基于驾驶员视觉特性和交通流运动波时空演化规律，在连续空间断面内植入交通事故风险实时监测模型，提供一种交通事故风险最小化的隧道出入口动态车速诱导方法。

背景技术：

隧道作为一种特殊的道路组成部分，与普通路段相比具有一定的特殊性，主要体现在交通环境特征以及驾驶员的视觉环境特征方面。由相关研究可知人眼在光线急剧变化时需要暗适应或明适应的生理过程，会降低视功能和视舒适性，无法准确判别与前车的间距。一旦前方车辆发生拥堵减速行驶，当后方司机视线度过适应期发现并减速时，后方车辆与前方减速车辆间距较正常情况下偏小，当车辆间距不足时，极易导致严重的事故发生。

目前对隧道出入口可变限速控制的研究仅考虑了路段的交通事故风险，缺乏针对车辆间碰撞风险的思考，没有考虑隧道出入口连续空间断面的事故风险且无法实现事故风险最小化，这些技术缺陷增加了长隧道出入口路段追尾事故的发生概率和严重程度。

技术实现要素：

本发明为针对以往对隧道出入口可变限速控制的研究仅考虑了路段的交通事故风险，缺乏针对车辆间碰撞风险的思考，没有考虑隧道出入口连续空间断面的事故风险且无法实现事故风险最小化，缺乏对多个可变限速值的协调控制，本发明提出一种交通事故风险最小化的隧道出入口动态车速诱导方法，考虑到驾驶员视觉经历暗适应或明适应的盲期和交通流波动演化规律，基于实时计算得到的隧道出入口时空范围内车辆间事故发生风险判断是否启动动态车速诱导技术，克服了以往针对隧道出入口安全提升没有考虑连续空间断面事故风险且无法实现事故风险最小化的缺点。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种交通事故风险最小化的隧道出入口动态车速诱导方法，包括以下步骤：

步骤一：在隧道出入口区域布设交通流检测器和电子情报板，对于隧道出入口时空范围内至少设置3组交通流检测器和路侧电子情报板，设置位置包括在长隧道出入口上、下游位置和在长隧道出入口区域内；

步骤二：确定隧道出入口路段特性和驾驶员的视觉盲期：采集隧道出入口上下游的交通流速度、流量和占有率数据，获取隧道出入口路段内几何特性数据，包括车道数、隧道坡度和隧道出入口光照特性，以确定驾驶员视觉盲期；

步骤三：确定两相邻车辆可能发生碰撞的条件，碰撞发生的条件如下：

其中，

v1为前车经历减速过程后的速度；

v2为后车的速度；

ta为后车的视觉反应时间；

a为车辆的最大加速度值；

d为当后车观察到前车的低速时，两辆车辆之间的距离；

步骤四：基于步骤三的车辆发生碰撞的条件及隧道出入口区域各组交通流检测器检测到的交通流数据，对各路段车辆的实时交通事故风险进行计算，事故风险的计算公式如下：

其中，ttc为事故风险值，xi-1(t)为t时刻第i-1辆车的位置；xi(t)为t时刻第i辆车的位置；vi-1(t)为t时刻第i-1辆车的速度；vi(t)为t时刻第i辆车的速度；

步骤五：判断是否启动动态车速诱导算法并计算当前时刻各位置可变限速控制指示牌显示的限速值：

根据步骤四中得到的实时车辆的交通事故风险，若车辆交通事故风险小于启动阈值，则根据计算的交通事故风险较大车辆的位置，启动瓶颈处上游可变限速标志的可变限速控制，逐步将限速值调整至目标安全限速值；反之，若车辆交通事故风险大于启动阈值，则可变限速值逐步恢复到默认值；

在确定了各路段内限速值后，计算当前交通事故风险较大车辆的位置的可变限速标志与相邻上游可变限速标志的限速值差，若差值大于预设的相邻路段最大允许限速值差，则启动相邻上游可变限速标志的可变限速控制，更新发布相邻上游可变限速标志的限速值；

将确定的限速值反馈给指挥控制中心，指挥控制中心通过设于长隧道出入口时空范围内设置的路侧电子情报板，向上游行驶来的车辆发布当前时刻隧道出入口路段实时限速的速度值；

步骤六：继续实时监测数据计算交通事故风险，重复以上检测操作。

进一步的，步骤一具体包括：

1.1)在长隧道出入口上游位置设置第一组视频交通流检测器和路侧电子情报板，与出入口距离的计算公式如下：

其中，

vf为长隧道出入口上游路段实际测量的自由流速度；

vp为长隧道出入口上游路段限制的最小车流速度；

a为车辆减速时的加速度值；

1.2)在长隧道出入口下游位置设置第二组视频交通流检测器和路侧电子情报板，其与长隧道出入口的距离的计算公式如下：

其中，

v为车辆减速前的均速行驶速度；

δta为驾驶员的视觉适应时间；

为驾驶员反应时间；

a为车辆减速时的加速度值；

vs为拥堵波的传播速度；

1.3)在长隧道出入口区域内其他位置设置视频交通流检测器和路侧电子情报板，两相邻视频交通流检测器和路侧电子情报板的间距根据隧道长度、路面湿度、隧道内灯光强弱、事故易发路段位置进行确定。

进一步的，步骤五具体包括：

5.1)根据公式(9)计算得到实时车辆的交通事故风险，若车辆交通事故风险小于启动阈值，则根据计算的交通事故风险较大车辆的位置，启动瓶颈处上游路段的动态车速诱导控制，逐步将限速值调整至目标安全限速值，反之，若车辆交通事故风险大于启动阈值，则可变限速值逐步恢复到默认值，具体公式如下：

其中，ttc为事故风险值，ttc*为事故风险指标的阈值，vsl(default)为隧道路段的默认限速值；δvsl(xi,t)为位置xi的可变限速标志在t时刻的变化步长；

依据式(11)计算动态车速诱导算法启动后位置xi的可变限速标志在t时刻的变化步长值：

其中，δv为隧道路段限速值变化步长；tvsl为目标安全限速值；

5.2)在步骤5.1)中确定了各路段内限速值后，计算位置xi的可变限速标志与相邻上游可变限速标志的限速值差，若差值大于预设的相邻路段最大允许限速值差，启动相邻上游路段的动态车速诱导控制，依据式(12)计算限速值改变步长并更新发布相邻上游可变限速标志的限速值：

其中，δv′为相邻路段最大限速值差；

相邻路段最大限速值差δv′依据下式确定：

其中，δl为两相邻电子信息板的间距；

5.3)将确定的限速值反馈给指挥控制中心，指挥控制中心通过设于长隧道出入口区域内设置的电子情报板，向上游行驶来的车辆发布当前时刻隧道出入口路段实时限速的速度值。

进一步的，步骤五中隧道路段限速值变化步长取值从5km/h到20km/h。

进一步的，步骤一中两相邻交通流检测器和路侧电子情报板的间距δl满足：

其中，l为隧道总长度。

有益效果：本发明与现有技术相比，本发明充分考虑了隧道出入口附近驾驶员视觉经历暗适应或明适应的盲期，基于交通流运动波时空演化规律实时计算交通事故发生风险，通过在隧道出入口上游及下游路段关键断面布设连续、多组视频交通流检测设备以及电子情报板，对即将驶入或驶出隧道口的驾驶员进行动态车速诱导，最小化隧道出入口范围内的总交通事故风险，最大程度上提升隧道出入口区域的交通安全水平的优势。

附图说明

图1为本发明隧道出入口时空范围内的动态车速诱导技术流程图。

图2为本发明为交通流检测器及电子信息牌布设位置示意图。

图3为拥堵状况下车辆发生碰撞的情况；

其中：图a为相邻两车的初始轨迹图；图b为反应时间内相邻两车的轨迹图；图c为制动减速时间内相邻两车的轨迹图。

图4为车辆间事故风险示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作更进一步的说明。

本发明是面向隧道出入口时空范围内事故风险最小化的动态车速诱导技术，考虑到驾驶员视觉经历暗适应或明适应的盲期和交通流波动演化规律，在隧道出入口上游及下游路段关键断面布设连续、多组视频交通流检测设备以及电子情报板，通过视频交通流检测器实时检测隧道出入口区域上下游交通流运行情况，基于实时数据计算得到的隧道出入口时空范围内车辆间交通事故发生风险判断是否启动动态车速诱导技术。当某车辆事故风险超过阈值时启动动态车速诱导技术，逐步将限速值调整至目标值，同时设置限速值空间上的连续变化；当隧道出入口时空范围内车辆事故风险小于阈值时，限速值逐步恢复到默认值。面向隧道出入口时空范围内事故风险最小化的动态车速诱导技术的流程图如图1所示。

步骤一：确定长隧道出入口时空范围内视频交通流检测器和路侧可变信息提示板的布设位置：

为了实现对行驶而来的车辆速度的提前控制，在长隧道出入口上游位置设置第一组交通流检测器和路侧电子情报板，装置与出入口距离的计算公式如下：

其中，

vf为长隧道出入口上游路段实际测量的自由流速度；

vp为长隧道出入口上游路段限制的最小车流速度；

a为车辆减速时的加速度值。

在长隧道出入口下游位置设置第二组视频交通流检测器和路侧路侧电子情报：为了确保驾驶员在经历暗适应或明适应的盲期后能够在安全距离内完成制动过程，而在这段反应时间内车辆是保持匀速行驶的初速度向前行驶的，在计算下游交通流检测器设置位置与长隧道出入口之间的距离时，需要将这段适应时间内行驶的距离考虑在内，其与长隧道出入口的距离的计算公式如下：

lds＝la+lr+lb+ls(2)

其中，

la为驾驶员视觉适应时间内，车辆以减速前初速度近似匀速行驶的距离；

lr为驾驶员反应时间内，车辆以减速前初速度近似匀速行驶的距离；

lb为车辆制动距离；

ls为从驾驶员获知限速信息到车辆完成制动过程中拥堵波的传播距离。

在长隧道出入口区域内其他位置设置视频交通流检测器和路侧电子情报板时，两相邻装置的间距δl可以根据隧道长度、路面湿度、隧道内灯光强弱、事故易发路段位置等因素确定。根据隧道总长度，我们对于两组设施的间距给出以下建议：

其中，l为隧道总长度。

对于长隧道出入口时空范围内应当至少各自设置3组设备。当存在地面湿度较大，隧道坡度较大，隧道内灯光较弱等的情况时，可以相应的缩短相邻两设施的间距，并且相应地增加视频交通流检测器和电子情报板的数量。

步骤二：确定隧道出入口路段特性和驾驶员的视觉盲期：采集隧道出入口上下游的交通流速度、流量和占有率数据，获取隧道出入口路段内几何特性数据，包括车道数、隧道坡度和隧道出入口光照特性等，以确定驾驶员视觉盲期。根据相关研究，人在环境光强由亮变暗的暗适应过程的盲期通常在3-5s，环境光强由暗变亮的亮适应过程的盲期通常在1-3s。考虑到长隧道内外光照强度反差已减至最小以及视觉盲期长短因驾驶员的生理、心理特性存在较大差异，建议可以分别选取3s、1s作为驾驶员暗适应和亮适应的盲期。

步骤三：确定车辆碰撞发生的条件：当长隧道出入口下游发生拥堵时，碰撞发生的条件如下：

da(n)+dde(n)+d＜da(n+1)+dde(n+1)(4)

其中，

da(n)为反应时间ta前车n的行驶距离；

da(n+1)为反应时间ta后车n+1的行驶距离；

dde(n)为减速时间tde前车n的行驶距离；

dde(n+1)为减速时间tde后车n+1的行驶距离；

d为当后车观察到前车的低速时，两辆车辆之间的距离。

上述公式(4)可以转化成如下所示：

其中，

v1为前车经历减速过程后的速度s；

v2为后车的速度；

a为车辆的最大加速度值。

经过进一步转化，得到长隧道出入口下游发生拥堵时，两相邻车辆可能发生碰撞的条件：

步骤四：基于事故风险预测模型及隧道出入口区域各组视频交通流检测器检测到的交通流数据，对各路段车辆的实时交通事故风险进行计算，选定数据的仿真时间步长δt，通过交通流检测器连续检测隧道出入口区域及其上下游交通流数据。

根据检测器获取的交通流数据，计算实时车辆i的交通事故风险值ttc。事故风险值ttc的计算公式如下：

其中，

xi-1(k)为k时刻第i-1辆车的位置；

xi(k)为k时刻第i辆车的位置；

vi-1(k)为k时刻第i-1辆车的速度；

vi(k)为k时刻第i辆车的速度。

当后车与前车的速度相同时，ttc为+∞。当前车减速到低速而后车保持高速时，由于两辆车之间的速度差，ttc相对较小。当后车减速至与前车相同的速度时，ttc增加到+∞。较小的ttc表示更危险的交通状况，反之亦然。

步骤五：判定隧道出入口时空范围内车辆的运行状态，必要时启动动态车速诱导技术。

根据公式(9)计算得到实时车辆的交通事故风险，若车辆交通事故风险小于启动阈值，则根据计算的交通事故风险较大车辆的位置，启动瓶颈处上游可变限速标志的可变限速控制，逐步将限速值调整至目标安全限速值。反之，若车辆交通事故风险大于启动阈值，则可变限速值逐步恢复到默认值。具体公式如下：

其中，

ttc*为事故风险指标的阈值，由隧道出入口区域的历史交通流数据确定，一般可以设置为2s；

vsl(default)为隧道路段的默认限速值；

δvsl(xi,t)为位置xi的可变限速标志在t时刻的变化步长。

依据下式计算动态车速诱导算法启动后位置xi的可变限速标志在t时刻的变化步长值：

其中，

δv为隧道路段限速值变化步长，取值从5km/h到20km/h；

tvsl为目标安全限速值。

在确定了各路段内限速值后，计算位置xi的可变限速标志与相邻上游可变限速标志的限速值差，若差值大于预设的相邻路段最大允许限速值差，则启动相邻上游可变限速标志的可变限速控制，依据下式计算限速值改变步长并更新发布相邻上游可变限速标志的限速值：

其中，

δv′为相邻路段最大限速值差。

相邻路段最大限速值差δv′依据下式确定：

其中，

δl为两相邻电子信息板的间距。

将上述过程中确定的限速值反馈给指挥控制中心，指挥控制中心通过设于长隧道出入口时空范围内设置的路侧电子情报板，向上游行驶来的车辆发布当前时刻隧道出入口路段实时限速的速度值，其中，最终确定的路段内可变限速值需近似到个位为5或0的整数。

步骤六：继续实时监测数据计算交通事故风险，重复以上检测操作。

下面结合附图对本实施例的优化控制方法进行了实例演示：

假设某一长隧道如图2所示，在隧道入口区域设置了三组视频交通流检测器，与检测器配套设置了电子情报板。设定隧道长度为2000m，单向车道数为2，车道宽度为3.5m。隧道入口上游的自由流速度为90km/h，隧道入口区域的最低车速限制值为20km/h，瓶颈位置生成的交通拥堵以15km/h的速度向上游路段传播，车辆的加速度值为6m/s²。限速控制状况为路段默认限速值vsl(default)为90km/h。

首先，由公式(1)可以计算在隧道入口上游布设第一组交通流检测器和可变限速控制指示牌的位置：lus＝49.5m。设定驾驶员白天进入隧道经历暗适应，盲期为3s；驾驶员的反应时间为2s。由公式(2)可以计算在隧道出入口下游布设第二组交通流检测器和可变限速控制指示牌的位置：lds＝202.8m。根据隧道总长度等信息，由公式(3)可以简易确定在长隧道入口上游距离第一组设备300m的位置布设第三组交通流检测器和可变限速控制指示牌。

在实时检测过程中，假设某时刻隧道入口区域视频检测器发现交通异常，如图4所示。由交通隧道入口上游的第一组视频检测器x1实时获取的车辆交通流数据得到车辆i-1的实时速度为80km/h，车辆i的实时速度为85km/h，两车实时间距为9m。由公式(9)判定车辆的交通事故风险如下：因为

得到

说明车辆i的交通事故风险达到了碰撞风险的阈值，应立即启动隧道入口的动态车速诱导技术。

当前动态车速控制的限速值vsl(x1,t)为90km/h，由公式(11)可知，此时第一组视频检测器x1处可变限速标志变化步长δvsl(x1,t)为-10km/h，带入公式(5)计算可知第一组视频检测器x1处可变限速标志在t+δt时刻的限速值vsl(x1,t+δt)＝90-10＝80km/h。由公式(13)计算第一组视频检测器x1位置的可变限速标志与相邻上游第三组视频检测器位置的可变限速标志的限速值差

而80<90-5.8，故第三组视频检测器位置的可变限速标志的限速值δvsl(x3,t)＝5km/h。由上述可知，当前时刻第一组电子情报板显示的限速值为80km/h，第三组电子情报板显示的限速值为85km/h。