故发生的典型的、常见的危险源。其中， 车载单元〇BU、GPS/北斗导航、车内摄像头、身份ID识别器、MXD-Ol摩擦系数仪/COF-POl斜面 摩擦系数仪安装在车内。DSRC协议为短程通讯协议。路侧设备安装在高速公路旁的高架上。 气象部口为当地的气象部口，通过广播实时播报天气。
[0052] 其中，车载单元OBU用来检测车辆自身故障;GPS/北斗导航用来实时测算两车的相 对距离;DSRC协议分发距离和自身车速等相关数据给周围其他车辆，结合灰色预测模型及 动力学模型来预测周围车辆及本身下一时刻的位置和速度，因此可W计出周围车辆的相对 距离及相对速度;车内摄像头用来捕捉驾驶员眼睛和动作信息，判断驾驶员的疲劳程度;身 份ID识别器用来识别驾驶员的年龄、驾龄及性别;路侧设备用来实时检测道路障碍、道路施 工情况及道路弯曲度;MXD-Ol摩擦系数仪/COF-POl斜面摩擦系数仪用来测得路面摩擦系 数;气象部口用来实时获取天气数据。
[0053] 本发明的有益效果是:本发明根据对车辆所处的人-车-路-环境的实时监测来检 测车辆本身及周围等的危险源，确定事故链被阻断前后的危险源和危险度等级，建立评价 函数对CRTI阻断系统进行评价，能够保障阻断系统的效率。W帮助实现有效中断CRTI和进 程，能够避免重、特大连环交通事故发生。
【附图说明】
[0054] 图1为本发明所述评价体系的工作流程图。
[0055] 图2为危险源分类。
【具体实施方式】
[0056] 下面结合附图W及具体实施例对本发明作进一步的说明，但本发明的保护范围并 不限于此。
[0057] 本发明主要是通过对危险源的实时监测，获取阻断前后的危险度，判断是否需要 采取阻断措施或者采取相应的阻断策略，W危险度、危险源为指标参量，建立基于车联网的 评价函数，实现对CRTI阻断效果的实时评价。W保障阻断系统的效率。
[0058] 下面参照附图1对本发明作W下具体的说明。
[0059] 如图I，具体工作流程如下：
[0060] (1)对车辆可能存在的危险源进行实时监测。
[0061 ]本发明中，车载单元OBU、GPS/北斗导航、DSRC协议、车内摄像头、身份ID识别器、路 侧设备、MXD-Ol摩擦系数仪/COF-POl斜面摩擦系数仪、气象部口。W上运些设备和技术是用 来检测在高速公路或者城市快速路上可能导致事故发生的典型的、常见的危险源，如图2所 示。将检测到的危险源根据人-车-路-环境分别进行分类:基于陈宝智教授提出的两类危 险源的理论，根据危险源在事故发生、发展中的作用，把危险源划分为两大类:第一类危险 源和第二类危险源。第一类危险源是能量的载体车辆自身故障及与周围车辆的相对关系； 第二类危险源包括驾驶员失误、道路的因素和环境因素。
[0062] 其中，车载单元0BU、GPS/北斗导航、车内摄像头、身份ID识别器、MXD-Ol摩擦系数 仪/COF-POl斜面摩擦系数仪安装在车内。DSRC协议为短程通讯协议。路侧设备安装在高速 公路旁的高架上。气象部口为当地的气象部口，通过广播实时播报天气。
[0063] 其中，车载单元OBU用来检测车辆自身故障;GPS/北斗导航用来实时测算两车的相 对距离;DSRC协议分发距离和自身车速等相关数据给周围其他车辆，结合灰色预测模型及 动力学模型来预测周围车辆及本身下一时刻的位置和速度，因此可W计出周围车辆的相对 距离及相对速度;车内摄像头用来捕捉驾驶员眼睛和动作信息，判断驾驶员的疲劳程度;身 份ID识别器用来识别驾驶员的年龄、驾龄及性别;路侧设备用来实时检测道路障碍、道路施 工情况及道路弯曲度;MXD-Ol摩擦系数仪/COF-POl斜面摩擦系数仪用来测得路面摩擦系 数;气象部口用来实时获取天气数据。
[0064] (2)筛选出可能导致事故的危险源个数m，并计算阻断前的危险度ri。
[0065] 对人、车、路、环境四类危险度分别建模：
[0066] 阻断前驾驶员的危险度
（1.1)
[0067] 式（1.1)中：D读示驾驶员驾龄;康示年龄在25岁W下的驾驶员;D22表示年龄在 25-50岁之间的驾驶员;D23表示年龄在50-70岁之间的驾驶员;D31表示男性驾驶员；D32表示 女性驾驶员;〇4表示驾驶员疲劳程度;ki表示驾驶员自身存在的危险度等级系数;bi表示驾 驶员在车、路、环境中的禪合数。
[0068] 阻断前车辆自身危险因素的危险g
[0069] 式（1.2)中：Vi表示车辆间的相对距离;V2表示车辆间的相对速度;V3表示车辆自身 故障;k2表示车辆自身存在的危险度等级系数;表示车辆在人、路、环境中的禪合数。
[0070] 阻断前道路存在危险因素的危险度
（L3)
[0071] 式（1.3)中：Ri表示道路施工;R2道路障碍;R3道路弯曲度;R4表示道路摩擦系数;k 表示摩擦因子;k3表示道路自身存在的危险度等级系数;b3表示道路在人、车、环境中的禪合
数。
[0072] 阻断前环境危险因素的危险度 < L 4>
[0073] 式（1.4)中：Sl表示雾;S2表示大雨；S3表示大风;S4表示冰富;S5表示沙尘;S6表示晴 天;S7表示雪;k4表示环境因素的危险度等级;b4表示环境在人、车、路中的禪合系数。
[0074] 阻断前的危险虔
[0075] 其中：界1、餐2、餐.、巧4取值在~^)之间。
[0076] (3)对危险度进行判断，若危险度等级在3级或3级W上时，转入(4);若危险度在3 级W下，则转入(1)。
[0077] 所述步骤（3)中危险度等级分级如表1所示，等级为5时，事故发生概率为80%-100 %，风险最高，后果是灾难性的，需立即停止车辆运行;等级为最低1时，事故发生概率为 0%-20%，风险最低，不会引起交通事故，可不予W考虑，保持当前风险水平和状态。
[007引 表1
[0079]
[0080] (4)阻断系统根据阻断策略库知识，立即采取控制措施，并采用声、光、电、振动的 形式提醒驾驶员。
[0081] 阻断后的危险度n的计算方法为：
[0082]
(2)
[0083] 巧1'表示阻断后的驾驶员的危险度；巧2'表示阻断后的车辆自身危险因素的危险 度；梦3'表示阻断后的道路存在危险因素的危险度；口/表示阻断前环境危险因素的危险 度;餐辛2'、巧3'和r/的计算方法类同公式（1. 1)-(1.4) ;ki分别表示人、车、路、环境的 危险度等级，bi分别表示人、车、路、环境在其他=种危险源中的禪合数，ki、bi在公式（1)和 (2)中是不变的，阻断前后的危险源个数根据
【发明内容】
中的技术方案来监测获取，且值得注 意的是，危险源是量化的，用个数表示。
[0084] (5)再次筛选危险源化，并再次计算阻断后的危险度
[0085] (6)构建评价函数f:
[00化]step 1:评价函数建模:通过建立CRTI代价函数fc〇st = argminf (r ,e)对阻断效率 进行评价，建立CRTI代价函数，如下：
[0087]
W
[0088] 其中：ri表示阻断前检测的危险度;m表示阻断前检测的危险源个数;n表示阻断 后检测的危险度;ri2表示阻断后检测的危险源个数。
[0089] fe[0，+w]，a+b = l，其中b〉a，a、b分别为危险度、危险源的权重；
[0090] Step2:层次分析法计算权重a、b:
[0091] 危险源决定了事故链的危险度，危险源只有存在或不存在，在对事故链阻断后，危 险度必定降低，某个或某些危险源可能存在，也可能不再存在，但如果消除了危险源，就能 够从根本上消除或极大的降低危险度，因此b〉a。
[0092] 层