一种基于移动检测设备的隧道路面湿滑状态的检测方法与流程

本发明主要涉及隧道路面湿滑状态的检测方法，尤其涉及基于移动检测设备的隧道路面湿滑状态的检测方法。

背景技术：

1、公路隧道与开阔道路相比，在路面状态、灯光环境以及基础设施状态等方面均存在较大的差异。公路隧道属于相对封闭的环境，隧道内部路面状态不易受外界天气变化影响，但隧道进出洞口区域由于与外界直接相连易受外界天气影响，尤其在冰冻、雨、雪等恶劣天气条件下路面湿滑程度较高，隧道进出口部分与隧道内部路面湿滑状态差异较大。由于照明条件的变化，车辆在进出隧道时驾驶员易产生“黑洞效应”和“白洞效应”，需要时间适应隧道照明环境，因而在隧道进出口处驾驶员不易观察前方道路情况；而且，由于隧道内部灯光较暗，驾驶员视距较短，因此对前方道路情况的预判也受到限制。此外，随着公路隧道的运营年限增加，受周围地理环境、天气环境、结构设计、养护维修频率等因素的影响，渗漏水成为运营隧道的主要病害之一；隧道渗漏水病害所导致的路面溢水、湿滑等问题，也是影响车辆通行安全、导致交通事故的最主要因素。

2、通过大量的历史事故数据与研究发现，由于公路隧道驾驶环境苛刻且空间相对封闭，在线形和光线的影响下，驾驶员不但视距会被迫缩短，心理状态也容易产生较大的波动，特别是在路面湿滑导致路面摩擦系数降低的情况下，极易发生车辆追尾、碰撞隧道壁等事故；而且，隧道内一旦发生交通事故，不但救援难度大，交通疏导困难，且在视距的影响下，极易发生二次事故，造成更严重的拥堵和更大的损失。

3、考虑到上述的隧道环境特性，限制车辆的行驶速度虽然一定程度上有助于降低事故风险，但这显然会导致隧道整体通行能力下降，牺牲隧道的通行效率。

4、为了兼顾公路隧道的通行安全和效率，需要对隧道内的路面湿滑状态进行及时、可靠的检测与评价，进而为客观地判断隧道内的路面状态以及科学有效地对隧道内的交通流管控提供决策依据。

5、通常可以通过两类设备对路面湿滑状态进行检测：一种为接触式路面状态检测器，通常为车载式设备，在车辆移动过程中测量路面的摩擦系数或者湿滑状态；另一种为非接触式路面状态检测器，通常采用光学偏振、图像识别、红外光谱等方法，通常固定于道路上方对路面上指定的位置进行检测。

6、公路路侧固定式检测设备只能检测路面上一个特定点位或很小的检测区域，在实际应用中通常用一个检测点位或检测区域的检测结果来代表一个较大的道路区间范围的路面湿滑状态。显然，这种以点代面的检测结果无法准确地反映隧道路面实际的湿滑状态，因而存在隧道路面或基础设施病害发现不及时、交通流过度管控或欠管控等问题，仍然不得不依赖于人工巡检来确定准确的路面问题地点。

7、目前，车载移动式检测设备，虽然可以连续测量多个点位，但其检测点之间的间距较大，通常100米的区间内检测4-10个点位，无法准确、全面地反映隧道路面的湿滑状态；同时，承载传感器的车辆需要人工驾驶，车辆不可避免地会影响其它车辆的通行；而且，车载式传感器受到道路以及通行车辆的限制，无法全天候循环往复多次测量。因此，不仅车载式传感器的使用受到诸多的限制，并且检测到的结果仍然无法准确地反映隧道路面湿滑状态及其变化，更无法对隧道路面的湿滑状态给出准确、实时的评价。

8、综上可见，现有的路面湿滑状态的检测和评价方式精细程度很低，无法及时、准确地反映隧道路面的湿滑状态，无法从时间和空间上同时实现对隧道路面湿滑状态的可靠检测。

9、为此，实有必要设计一种行之有效的对隧道内路面湿滑状态进行检测的系统和方法，以及时、准确地反映路面的湿滑状态，进而为隧道内交通流的科学管控提供决策依据，保证隧道通行效率，同时有效保障车辆的通行安全。

技术实现思路

1、本发明的目的在于，提供一种基于移动检测设备的隧道路面湿滑状态的检测方法，及时、准确地反映路面的湿滑状态，对路面湿滑状态作出可靠的评价。

2、为实现上述目的，本发明提供了一种基于移动检测设备的隧道路面湿滑状态的检测方法，所述移动检测设备设置在隧道路面的上方并能够受控地沿隧道路面的长度方向往复移动，所述移动检测设备能够检测隧道路面上不同位置的路面湿滑系数值，所述检测方法包括如下步骤：

3、步骤s21：将隧道路面划分为若干个单元网格；

4、步骤s22：控制所述移动检测设备在隧道路面上方移动，并采集每个单元网格所对应的路面湿滑状态数据，所述路面湿滑状态数据包括至少由单元网格内不同检测点位的路面湿滑系数值构成的检测数据集；

5、步骤s23：对每个单元网格的所述路面湿滑状态数据进行聚类分析；

6、步骤s24：根据所述聚类分析的结果，确定每个单元网格的路面湿滑系数。

7、优选地，所述单元网格的长度为80至120米，更优选为100米。

8、优选地，所述路面湿滑状态数据包括单元网格内200至800个点位的路面湿滑系数值，更优选包括单元网格内400个点位的路面湿滑系数值。

9、优选地，所述检测数据集为x＝{x1,x2,…xi,…xn}，其中1≤i≤n，所述步骤s23进一步包括如下步骤：

10、随机选取聚类质心数量k，其中，k为整数，1≤k≤10，随机选取聚类质心为c＝{c1,c2,…cj,…ck}，其中，1≤j≤k，cj为第j个聚类簇的质心，0≤cj≤1；

11、步骤a：通过公式(1)，计算出检测数据集x中的每个数据样本xi到每个簇的聚类质心cj的欧式距离，

12、

13、依次比较每个数据样本xi到各个聚类质心cj的欧式距离，将各个数据样本xi分配到距离最近的聚类质心cj的簇中，得到k个簇{s1,s2,…sj,…sk}，其中，sj表示第j个聚类簇，为重新聚类后的第j个聚类簇的数据集合；

14、步骤b：利用公式(2)重新计算各个簇sj的质心，

15、

16、其中，cm表示第m个聚类簇的质心，1≤m≤k；|sm|表示第m个簇中数据样本的个数；xd表示第m个聚类簇中第d个对象，1≤d≤|sm|；

17、步骤c：重复执行步骤a和步骤b，直至k个簇的质心不再发生变化，得到当前k值对该单元网格的路面湿滑状态数据进行聚类分析的结果。

18、优选地，所述检测方法还进一步包括对k值进行优化的步骤：

19、步骤1：对于数据样本xi，计算xi与其同一簇内的所有其他元素的平均距离，记作ai；

20、步骤2：选取另外一个簇b，计算xi与b中所有元素的平均距离，并遍历所有其他簇，找到xi与所有其他簇最近的平均距离，记作bi；

21、步骤3：通过公式(3)求出元素xi的轮廓系数，

22、

23、步骤4：计算所有数据样本x的轮廓系数，并通过公式(4)计算出当前k值对应的整体轮廓系数，

24、

25、步骤5：将k的取值调整为从2到10之间的其它整数，重复步骤a至步骤c，并通过步骤1至步骤4计算各个k值所对应的整体轮廓系数，其中最大整体轮廓系数ek'所对应的k＝k’即为最优的k值；

26、步骤6：将最优k值所对应的聚类结果作为聚类分析的结果。

27、优选地，所述步骤s24进一步包括：将含样本量最多的聚类簇的质心确定为该单元网格的路面湿滑系数sp。

28、优选地，所述的检测方法进一步包括：为单元网格的路面湿滑系数设定三个阈值m1、m2、m3，其中0<m1<m2<m3<1，从而将路面湿滑状态划分为四个评价等级，即：

29、i级：sp∈(m3,1)；

30、ii级：sp∈(m2,m3)；

31、iii级：sp∈(m1,m2)；

32、iv级：sp∈(0,m1)。

33、通过本发明的基于移动检测设备的隧道路面湿滑状态的检测方法，能够对隧道内的路面湿滑状态进行及时、可靠的检测与评价，进而为客观地判断隧道内的路面状态以及科学有效地对隧道内的交通流管控提供决策依据，在有效保障车辆的通行安全的同时，也有利地保证了隧道通行效率。