一种隧道与互通出口净距长度推荐值的计算方法

1.本发明涉及道路交通安全技术领域，具体涉及一种隧道与互通出口净距长度推荐值的计算方法。


背景技术：

2.根据我国西高东低的地势可知，西部地区的山区地形、地质条件往往较为复杂，山地之间落差较大，部分路段的高速公路建设条件较为困难，有限的条件下，隧道分布更加密集，有时为了线形、成本、区域连接等的需要，部分路段不得已将互通设置在隧道附近，导致了隧道与互通间距过近。在隧道洞口明暗适应、换道等需求的影响下，小净距路段的交通流状况会受到严重干扰，但由于净距指标与交通流状况的组合设计并未有明确要求，这对于交通量未达到通行能力的近期和中期，会造成设计人员在面对小净距问题时产生如何把握其安全性的困扰，如何针对出口小净距路段的行车特性采取相应的交通安全保障措施显得不足。因此，有必要针对隧道与互通出口小净距路段的特殊性，对其交通特性做更深入研究，从交通流状况的角度进一步细化净距长度的选择，以提供一种新的净距长度推荐值的计算方法。
3.《公路立体交叉设计细则》的净距长度是分段计算明适应过程、识别过程、变道过程以及安全确认过程，各部分所用数值均为“确定性”的，故一般认为出口路段净距长度满足规范值时才能安全换道驶出；但实际上通过vissim对出口小净距的交通特性研究可知，当利用净距长度小于规范值时，大部分分流车仍能安全顺利地驶出主线；因而采用“确定性”思想所研究得到的净距长度无法反映小净距路段在不同交通流状况下的车辆驶出概率。


技术实现要素：

4.为解决上述问题，本发明提供一种基于可靠度算法的隧道与互通出口净距长度推荐值的计算方法，集小净距路段的交通特性、驾驶员特性、交通安全要求为一体，以期提供在不同交通量、大型车比例下的净距长度推荐值。
5.为实现上述目的，本发明提供了如下的技术方案。
6.一种隧道与互通出口净距长度推荐值的计算方法，包括以下步骤：
7.构建隧道与互通出口的vissim仿真模型，并利用实测数据进行标定；
8.分别获得vissim仿真模型中不同断面的车头时距、速度和瞬时交通流密度，并进行统计拟合，获得不同车道路段的车头时距模型和速度分布模型；
9.利用k均值聚类算法，在不同的交通密度下，分别构建速度与密度模型；根据目标车道的瞬时交通流密度和车辆位置，构建临界可插入间隙模型；
10.确定安全换道概率与目标换道概率之间的极限状态数学模型，并采用微分法构建安全换道概率模型；
11.将车头时距、速度分布、速度与密度和临界可插入间隙作为各不确定性因素，基于
蒙特卡罗仿真法对安全换道概率模型进行求解，获得不同交通量、大型车比例、净距长度下的目标换道驶出成功率；
12.根据目标换道驶出成功率给出不同交通量、大型车比例下的净距长度推荐值。
13.优选地，所述利用实测数据进行标定，包括以下步骤：
14.在不考虑天气因素的情况下，分车型采集出口小净距路段的实测速度；
15.通过实测速度与vissim仿真模型所输出对应位置的速度进行对比，标定vissim仿真模型的驾驶行为参数和期望速度。
16.优选地，所述分别获得vissim仿真模型中不同断面的车头时距、速度和瞬时交通流密度，包括以下步骤：
17.根据vissim仿真模型在不同断面布设的车速数据采集器，分别位于隧道出口、净距段中间点、减速车道渐变段起点和终点、减速车道中点、减速车道终点对应的主线断面；
18.通过各数据采集器，分别输出得到相应位置的“.mer”、“.fzp”格式文件，利用“.mer”计算得到车头时距；通过python软件，根据“.mer”的时刻和断面从“.fzp”获取对应时刻和断面的速度、周围车辆的位置，根据车辆位置计算某一断面的瞬时交通流密度。
19.优选地，所述不同车道路段的车头时距模型和速度分布模型的拟合，包括以下步骤：
20.采用改进的g型统计量剔除异常值，得到有效的车头时距；
21.利用增加修正系数的weibull分布，分别拟合出口小净距路段在不同工况、车道路段下的车头时距概率分布情况；
22.对不同工况下的模型参数做一步拟合，得到不同车道路段车头时距模型，其速度分布模型采用weibull分布拟合获得。
23.优选地，所述速度与密度模型的构建，包括以下步骤：
24.划分速度区间，采用k均值聚类算法对同一区段的速度、瞬时交通流密度二维数据进行迭代聚类分析，得到相应的聚类中心以确定速度与密度关系：
25.其中，p(ka)作为某一速度下出现密度ka的概率，密度kb的出现概率为1-p(ka)，ci和di均表示拟合多项式的系数；n取决于拟合相关系数平方和r2。
26.优选地，所述临界可插入间隙模型的构建，包括以下步骤：
27.利用k均值聚类算法对不同断面下的的车头时距、瞬时交通流密度二维数据进行迭代聚类分析，识别出当车速相近且车流密度较大时，形成车头时距较小车队的情境，即屏障效应；
28.利用相应的公式量化屏障效应强度的影响；驾驶人会根据屏障效应的影响程度选择不同的临界可插入间隙，其公式为：
[0029][0030]
其中，t
c-k
指目标车道交通流密度为k时，原车道驾驶人所选取的临界可插入间隙；t
c-max
和t
c-min
分别表示驾驶人一般可接受的临界可插入间隙最大值和最小值；
[0031]
关于k1《k《k2的公式，对不同位置断面下的临界可插入间隙变化趋势进行量化，得到相应的模型；
[0032]
对于同一车道的临界可插入间隙，进一步量化其模型系数与位置的关系，得到基于交通流密度和车辆位置的临界可插入间隙模型。
[0033]
优选地，所述安全换道概率与目标换道概率之间的极限状态数学模型，如下式所示：
[0034]
g(x1,x2,...,xi)＝g[p(z),p
t
]＝p(z)-p
t
[0035]
其中，p(z)为安全换道概率，p
t
为目标换道概率，g为车辆等待某一长度距离z后可安全、成功变道的可靠性功能函数；g＝0表示失效面；xi表示满足安全或目标换道概率的变量。
[0036]
优选地，所述安全换道概率模型的构建，包括以下步骤：
[0037]
对于单向双车道而言，根据初始车位置在内侧车道与外侧车道两种情境分别建模，利用微分法内侧车道安全的概率模型为：
[0038][0039]
外侧车道分流车的安全换道概率模型为：
[0040][0041]
其中，s表示内侧车道的分流车从隧道洞口至第一次换道成功后所经过的距离，l为净距长度，为临界可插入间隙，为车辆速度，vm为目标车道速度，l为车辆第一次变道渐变段长度，l’为车辆第二次变道渐变段长度，γ、β、α为车头时距分布模型参数。
[0042]
优选地，还包括：
[0043]
基于蒙特卡罗仿真法的“不确定性”思想，利用matlab搭建了求解概率模型的算法，并在考虑车速、车流密度、目标车道临界可插入间隙、车头时距分布等因素的不确定性情况下，对不同交通量、大型车比例、净距长度下的换道驶出成功率进行求解。
[0044]
本发明的有益效果：
[0045]
(1)本发明方法基于可靠度设计方法以实现路线设计的“安全可控”为根本目标，可以衡量线形设计值和规范值由于偏差而导致的安全问题，这是传统定值法所不能实现的，得出的推荐值更能符合实际道路情况。
[0046]
(2)本发明的可靠度算法流程，结合了小净距路段的交通特性，采用“不确定性”思想对不同交通量、大型车比例下的净距长度进行研究，所提出的净距推荐值可以较好的弥
补相关规范的不足。
[0047]
(3)本发明采用近年来广泛应用的交通流仿真软件vissim扩充工况，使得测得的速度、车头时距等数据对于其它工况下的出口小净距路段更具有普遍性。
附图说明
[0048]
图1是本发明实施例的计算方法流程图；
[0049]
图2是本发明实施例vissim中构建的道路模型图；
[0050]
图3是本发明实施例的数据收集器布置图；
[0051]
图4是本发明实施例的分流车在内侧车道的驶出轨迹示意图；
[0052]
图5是本发明实施例的分流车在外侧车道的驶出轨迹示意图；
[0053]
图6是本发明实施例的vissim仿真流程图；
[0054]
图7是本发明实施例的分流车初始位置在内侧车道的换道驶出概率仿真流程图；
[0055]
图8是本发明实施例的分流车初始位置在外侧车道的换道驶出概率仿真流程图。
具体实施方式
[0056]
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0057]
实施例1
[0058]
本发明的一种隧道与互通出口净距长度推荐值的计算方法，如图1-8所示，包括以下步骤：
[0059]
1)分车型采集出口小净距路段的实测速度，与vissim软件所输出对应位置的速度进行对比，从而标定vissim仿真模型的驾驶行为参数和期望速度；
[0060]
2)在vissim道路仿真模型中布设在位于隧道出口、净距段中间点、减速车道渐变段起点和终点、减速车道中点、减速车道终点对应的主线断面的数据采集器，输出得到相应位置的“.mer”、“.fzp”格式文件，利用“.mer”计算得到了车头时距，然后通过python软件，根据“.mer”的时刻和断面从“.fzp”获取对应时刻和断面的速度、周围车辆的位置，根据车辆位置计算某一断面的瞬时交通流密度。
[0061]
3)利用步骤2)中有效的车头时距数据，利用改进的g型统计量剔除异常值，采用增加修正系数的weibull分布，来分别拟合出口小净距路段在不同工况、车道路段下的车头时距概率分布情况；最后对不同工况下的模型参数做一步拟合，得到不同车道路段车头时距模型。
[0062]
4)利用正态分布与weibull分布处理步骤2)中的速度数据，以构建速度分布模型。
[0063]
5)通过origin软件，利用k均值聚类算法，在不同的交通密度下，分别构建速度与密度模型。
[0064]
6)考虑目标车道的屏障效应对换道车辆的影响，构建了基于瞬时交通流密度与车辆位置的临界可插入间隙模型。
[0065]
7)确定安全换道概率与目标换道概率之间的极限状态数学模型，并采用微分法构建安全换道概率模型；
[0066]
8)考虑车速、车流密度、目标车道临界可插入间隙、车头时距分布等因素的不确定性，应用蒙特卡罗仿真法的“不确定性”思想搭建了求解概率模型的算法，通过matlab对模型进行求解，得到了不同交通量、大型车比例、净距长度下的换道驶出成功率；
[0067]
9)根据目标换道驶出成功率(即目标可靠度)给出了不同交通量、大型车比例下的净距长度推荐值。
[0068]
该一种隧道与互通出口净距长度推荐值的计算方法主要适用于出口小净距路段的净距推荐值计算。
[0069]
该计算方法采用可靠度算法流程，结合小净距路段交通特性，采用“不确定性”思想对不同交通量、大型车比例下的净距长度进行研究，可以有效避免《规范》采用“确定性”的思想计算通行能力下所需净距值偏大的问题。
[0070]
本发明利用vissim软件研究出口小净距交通特性，基于可靠度算法流程提出一种隧道与互通出口净距长度推荐值的计算方法。
[0071]
下面以某高速公路单向双车道山区高速公路出口小净距路段为例，进行该方法的说明，其具体过程如下：
[0072]
根据《规范》取相应设计速度下主线、匝道的车道宽度，选取对应公路的驾驶行为模型为wiedemann99跟驰模型，选取小型车(car)和重载货车(hgv)作为试验的大/小车型。分车型采集出口小净距路段的实测速度，与vissim软件所输出对应位置的速度进行对比，从而标定vissim仿真模型的驾驶行为参数和期望速度，为减少试验次数、提高效率，采用l
16
(45)正交表进行试验，考虑净距长度l、交通量q、驶出比例p、大型车比例h这4个因素，选取最优方案，以标定vissim仿真模型，(如图6)。
[0073]
2)在路段的隧道出口、净距段中间点、减速车道渐变段起点和终点、减速车道中点、减速车道终点对应的主线位置布设6个断面采集器(如图2、图3)，以测定各类车型的平均车速，并根据vissim输出的“.mer”、“.fzp”格式文件，将“.mer”文件中车辆时刻的精度调整为0.10s，得到修正版“.mer”文件；根据“路段编号”和“车道索引”可将所有路段的变速车道定为车道1，外内侧车道分别为车道2、3，得到修正版“.fzp”文件；再根据修正版“.mer”文件的车辆编号和时刻可以从修正版“.fzp”文件中定位出该时刻车辆所在行，进而得到修正后的车道，根据修正后的车道把同车道的行数筛选出来，此时前后的行数即为仿真中实际的车辆前后顺序，再通过python软件筛选得到想要时刻、位置的密度和速度，从而获取该车辆及前后多辆车的车头间距和速度。进而通过以上数据并利用公式计算密度，利用公式计算速度。
[0074]
其中，k指按照n辆车来计算的交通流密度，veh/(km
·
ln)；x
i,j
指第i辆车与第i+1辆车的车头间距，m；v指这n辆车的平均车速，km/h；vi指第i辆车的车速，km/h。
[0075]
3)利用步骤2)中有效的车头时距数据，通过费鹤良等人改进的g型统计量
剔除异常值。
[0076]
在本实验中认为当0＜x
(k)
≤10时，即使gr＞g(α，n)，x
(r)
仍为正常值，其中，将各车道路段统计得到的车头时距从小到大排，对应得到车头时距的次序观测值，即为0＜x
(1)
≤x
(2)
≤
…
≤x
(n)
，1≤r≤n；gr指统计量，若gr＞g(α，n)，则x
(r)
为异常值。
[0077]
采用增加修正系数的weibull分布来分别拟合出口小净距路段在不同工况、车道路段下的车头时距概率分布情况，γ≤t《∞,α＞0,γ≥0,β＞γ，其中，p(h
t
≥t)为车头时距大于t的概率；f为概率密度分布；α的大小决定了概率分布曲线的形状，当α＝1时即为负指数分布，α＝3时，其与正态分布相似，α越大，分布范围越窄；β为概率分布的尺度参数；γ为概率分布起点参数；为修正系数；
[0078]
最后，利用非线性分析专业软件1stopt的“levenberg-marquarqt(lm)+通用全局优化算法(ugo)”对不同工况下的模型参数做一步拟合进行迭代，得到不同车道路段车头时距模型。
[0079]
4)变速车道的车速按照正态分布进行拟合；而出口小净距路段的速度分布服从weibull分布，故本研究对净距段外侧车道、变速段外侧车道和隧道洞口内外车道采用修正的weibull分布进行拟合，首先，按1km/h的区段分别对各位置的车流平均速度进行概率分布统计，然后再采用非线性分析专业软件1stopt进行weibull分布拟合，即得到各位置对应的速度分布模型。
[0080]
5)利用origin软件，采用k值聚类算法分别对聚类中心1(va,ka)和聚类中心2(vb,kb)进行多项式拟合，得到p(kb)＝1-p(ka)；其中，p(ka)作为某一速度下出现密度ka的概率，密度kb的出现概率为1-p(ka)，ci和di均表示拟合多项式的系数；n取决于拟合相关系数平方和r2，取r2较好时候的多项式次数。
[0081]
6)利用k均值聚类算法对不同断面下的的车头时距、瞬时交通流密度二维数据进行迭代聚类分析，以此识别出屏障效应；利用相应的公式量化屏障效应强度的影响，进一步构建临界可插入间隙模型，其公式为在考虑交通流密度变化与车辆位置的临界可插入间隙下将k1《k《k2的公式更改为t
c-(k,x)
＝2+e
f(x)+g(x)k
，之后按各数据采集器所在的位置进行归一化处理，然后采用多项式，之后按各数据采集器所在的位置进行归一化处理，然后采用多项式分别对系数a1、a2与
归一化后的车辆位置进行拟合，便可得到考虑车辆位置的临界可插入间隙。其中t
c-k
指目标车道交通流密度为k时，原车道驾驶人所选取的临界可插入间隙，s；t
c-max
和t
c-min
分别表示驾驶人一般可接受的临界可插入间隙最大值和最小值；x分别为车辆距离隧道洞口的纵向距离，m；s1和s2分别表示外侧车道和变速车道的归一化位置；bi表示拟合多项式的系数；n取决于拟合相关系数平方和r2，取r2较好时候的多项式次数。
[0082]
7)确定安全换道概率与目标换道概率之间的极限状态数学模型为g(x1,x2,...,xi)＝g[p(z),p
t
]＝p(z)-p
t
；其中p(z)为安全换道概率，pt为目标换道概率，g为车辆等待某一长度距离z后可安全、成功变道的可靠性功能函数；g＝0表示失效面；xi表示满足安全或目标换道概率的变量。并采用微分法构建安全换道概率模型；根据初始车位置在内侧车道与外侧车道两种情境分别建模，内侧车道安全的概率模型为：
[0083][0084]
而外侧车道分流车的安全换道概率模型为：
[0085][0086]
其中，s表示内侧车道的分流车从隧道洞口至第一次换道成功后(即换道至外侧车道)所经过的距离，l为净距长度，为临界可插入间隙，为车辆速度，vm为目标车道速度，l为车辆第一次变道渐变段长度，l’为车辆第二次变道渐变段长度，γ、β、α为车头时距分布模型参数，(如图4、5)。
[0087]
8)考虑车速、车流密度、目标车道临界可插入间隙、车头时距分布等因素的不确定性，通过matlab软件编程，可以抽样模拟计算不同交通量q、大型车比例h、净距长度l下车辆成功驶出主线的概率，对于分流车初始位置在内侧车道其仿真流程如图7，对于分流车初始位置在外侧车道其仿真流程如图8；应用蒙特卡罗仿真法的“不确定性”思想对模型进行求解，得到了不同交通量、大型车比例、净距长度下的换道驶出成功率；
[0088]
9)根据目标换道驶出成功率(即目标可靠度)给出了不同交通量、大型车比例下的净距长度推荐值。对于设计速度80km/h、单向双车道高速公路，分别按目标可靠度为85％、90％、95％给出净距长度如下表1～3。
[0089]
表1目标可靠度为85％的净距长度推荐值(m)
[0090][0091]
表2目标可靠度为90％的净距长度推荐值(m)
[0092][0093]
表3目标可靠度为95％的净距长度推荐值(m)
[0094][0095]
附注1：“—”表示300m的净距长度较难满足该工况下的目标换道驶出成功率(即目标可靠度)。
[0096]
以上仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。