一种平面交叉口交通安全状态评估方法与流程
本发明涉及城市道路交通安全评估技术领域，特别是涉及一种平面交叉口交通安全状态评估方法。
背景技术：
目前，平面交叉口是城市道路交通网的重要枢纽点，在交通几何线形中交叉口的发生道路交通安全事故危害的概率较大。因为在交叉路口车辆密集、驾驶员观察盲区大以及车辆间冲突点多。根据不完全统计，在城市道路交通事故中，发生在交叉口的就占了一半。相交横穿车流方向、冲突点、相对交通量、分流点以及合流点数量和这些交叉点之间的距离所决定了交叉口的交通安全状态，通过交叉口的车数量越多那么交通事故发生的可能性就越大。在无信号灯场景中，分析影响平面交叉路口安全状态的因素，建立评估指标和状态评估标准。最后建立评估交叉口安全状态的评估模型，但是评估结果准确度较低。
技术实现要素：
本发明的目的是提供一种平面交叉口交通安全状态评估方法，以实现提高评估结果准确度。
为解决上述技术问题，本发明提供一种平面交叉口交通安全状态评估方法，该方法包括：
获取平面交叉口交通安全状态的评估指标；
建立平面交叉口交通安全状态的基础评估标准；
确定评估指标的云数字特征，根据云数字特征通过正向云发生器建立评估指标在各安全状态等级上的隶属度云模型；
将待评估的交叉口评估指标值输入至隶属度云模型中，得到平面交叉口的交通安全状态评估结果。
优选的，所述评估指标包括车辆进入交叉口速度指标v、进入交叉口综合违章率指标p、交叉口路面平整度指标rsr；
其中，v＝|va-vb|，v的单位为km/h；va为进入交叉口车速累积频率曲线上85％位车速；vb为交叉口设计的行车速度；
交叉口路面平整度指标rsr选用国际平整度度指数iri，rsr的单位为m/km；
其中，v∈(0,30]，p∈(0.0,1.0]，rsr∈(0.0,4.6]。
优选的，所述建立平面交叉口交通安全状态的基础评估标准，包括：
将交叉口交通安全状态分为5个等级；
其中，5个等级分别为等级1、等级2、等级3、等级4、等级5；等级1表示交叉口交通安全状态级别为安全；等级2表示交叉口交通安全状态级别为较安全；等级3表示交叉口交通安全状态级别为基本安全；等级4表示交叉口交通安全状态级别为不安全；等级5表示交叉口交通安全状态级别为危险；
分别建立车辆进入交叉口速度指标v、进入交叉口综合违章率指标p和交叉口路面平整度指标rsr对应的安全评估基础分级标准；
其中，交叉口速度指标v的安全评估基础分级标准为：
优选的，所述确定评估指标的云数字特征，包括：
确定交叉口交通安全状态的5个等级上评估指标的云模型数字特征；
其中，评估指标在等级1的云模型数字特征为：
其中，a、b、c、d、e分别表示各评估指标分级标准的5个评估区间的边界值，所述5个评估区间为：(0，a]、(a，b]、(b，c]、(c，d]、(d，e]。
优选的，所述将待评估的交叉口评估指标值输入至隶属度云模型中，得到平面交叉口的交通安全状态评估结果，包括：
分别在评估指标的隶属度云模型中确定rij的值，i＝1,2,3，j＝1,2,3,4,5；其中，rij表示评估指标i对于评估等级j的隶属度；其中，确定v0对应的r11,r12,…,r15，确定p0对应的r21,r22,…,r25，确定rsr0对应的r31,r32,…,r35，v0为待评估的辆进入交叉口速度指标值，p0为待评估的进入交叉口综合违章率指标值，rsr0为待评估的交叉口路面平整度指标值；
确定平面交叉口的交通安全状态评估结果。
优选的，所述确定平面交叉口的交通安全状态评估结果，包括：
步骤s1：对每个评估指标i，确定评估指标i的评估等级，初始i＝1；
步骤s2：求ri1,ri2,…,ri5的最大值mri：
其中，mri＝max{ri1,ri2,…,ri5}；
步骤s3：确定j0，要求：rij0＝mri且对一切j＝j0+1，…，5，rij<mri。
步骤s4：计算加权平均值s：
其中，
步骤s5：求|s-rij0|,|s-ri(j0+1)|,…,|s-ri5|的最小值sri：
其中，sri＝min{|s-rij0|,|s-ri(j0+1)|,…,|s-ri5|}；
步骤s6：确定j1，要求：|s-rij1|＝sri且对一切j＝j1+1，…，5，|s-rij1|>sri；
步骤s7：确定评估指标i的评估等级：evi＝j1；
步骤s8：i＝i+1；如果i≤3，进入步骤s2；
步骤s9：确定交叉口安全状态等级。
优选的，步骤s9包括：
确定3个评估指标的权重：w1＝0.45，w2＝0.30，w3＝0.25；
计算综合评估结果ev；其中，
计算
输出交叉口安全状态等级为tsi。
本发明所提供的一种平面交叉口交通安全状态评估方法，获取平面交叉口交通安全状态的评估指标；建立平面交叉口交通安全状态的基础评估标准；确定评估指标的云数字特征，根据云数字特征通过正向云发生器建立评估指标在各安全状态等级上的隶属度云模型；将待评估的交叉口评估指标值输入至隶属度云模型中，得到平面交叉口的交通安全状态评估结果。可见，在无信号灯场景下建立平面交叉口交通安全状态评估指标体系即多个评估指标，通过云模型法确定三个评估指标的隶属度，引入云模型法对隶属度确定得到的准确性和合理性更加可靠，从而得到平面交叉口交通安全状态评估结果，评估结果具有较高的评估精度，效果较好，实现提高评估结果准确度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明所提供的一种平面交叉口交通安全状态评估方法的流程图；
图2为平面交叉口交通安全状态评估方法原理流程图。
具体实施方式
本发明的核心是提供一种平面交叉口交通安全状态评估方法，以实现提高评估结果准确度。
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参考图1，图1为本发明所提供的一种平面交叉口交通安全状态评估方法的流程图，该方法包括：
s11：获取平面交叉口交通安全状态的评估指标；
s12：建立平面交叉口交通安全状态的基础评估标准；
s13：确定评估指标的云数字特征，根据云数字特征通过正向云发生器建立评估指标在各安全状态等级上的隶属度云模型；
s14：将待评估的交叉口评估指标值输入至隶属度云模型中，得到平面交叉口的交通安全状态评估结果。
可见，在无信号灯场景下建立平面交叉口交通安全状态评估指标体系即多个评估指标，通过云模型法确定三个评估指标的隶属度，引入云模型法对隶属度确定得到的准确性和合理性更加可靠，从而得到平面交叉口交通安全状态评估结果，评估结果具有较高的评估精度，效果较好，实现提高评估结果准确度。
基于上述方法，所述评估指标包括车辆进入交叉口速度指标v、进入交叉口综合违章率指标p、交叉口路面平整度指标rsr；
其中，v＝|va-vb|，v的单位为km/h；va为进入交叉口车速累积频率曲线上85％位车速；vb为交叉口设计的行车速度；
交叉口路面平整度指标rsr选用国际平整度度指数iri，rsr的单位为m/km；
其中，v∈(0,30]，p∈(0.0,1.0]，rsr∈(0.0,4.6]。
进一步的，步骤s12具体包括以下步骤：
s21：将交叉口交通安全状态分为5个等级；
其中，5个等级分别为等级1、等级2、等级3、等级4、等级5；等级1表示交叉口交通安全状态级别为安全；等级2表示交叉口交通安全状态级别为较安全；等级3表示交叉口交通安全状态级别为基本安全；等级4表示交叉口交通安全状态级别为不安全；等级5表示交叉口交通安全状态级别为危险；
s22：分别建立车辆进入交叉口速度指标v、进入交叉口综合违章率指标p和交叉口路面平整度指标rsr对应的安全评估基础分级标准；
其中，交叉口速度指标v的安全评估基础分级标准为：
进一步的，步骤s13中，确定评估指标的云数字特征的过程具体包括：确定交叉口交通安全状态的5个等级上评估指标的云模型数字特征。
其中，评估指标在等级1的云模型数字特征为：
其中，a、b、c、d、e分别表示各评估指标分级标准的5个评估区间的边界值，所述5个评估区间为：(0，a]、(a，b]、(b，c]、(c，d]、(d，e]。即有a、b、c、d、e这五个评估区间，a为(0，a]，b为(a，b]，c为(b，c]，d为(c，d]，e为(d，e]。
进一步的，步骤s14的过程具体包括以下步骤：
s31：分别在评估指标的隶属度云模型中确定rij的值，i＝1,2,3，j＝1,2,3,4,5；其中，rij表示评估指标i对于评估等级j的隶属度；
其中，步骤s31具体包括：确定v0对应的r11,r12,…,r15，确定p0对应的r21,r22,…,r25，确定rsr0对应的r31,r32,…,r35，v0为待评估的辆进入交叉口速度指标值，p0为待评估的进入交叉口综合违章率指标值，rsr0为待评估的交叉口路面平整度指标值；
s32：确定平面交叉口的交通安全状态评估结果。
进一步的，步骤s31具体包括以下步骤：
步骤s1：对每个评估指标i，确定评估指标i的评估等级，初始i＝1；
步骤s2：求ri1,ri2,…,ri5的最大值mri：
其中，mri＝max{ri1,ri2,…,ri5}；
步骤s3：确定j0，要求：rij0＝mri且对一切j＝j0+1，…，5，rij<mri；
其中，“j＝j0+1，…，5”表示j取[j0+1，5]范围内的整数。
步骤s4：计算加权平均值s：
其中，
步骤s5：求|s-rij0|,|s-ri(j0+1)|,…,|s-ri5|的最小值sri：
其中，sri＝min{|s-rij0|,|s-ri(j0+1)|,…,|s-ri5|}；
步骤s6：确定j1，要求：|s-rij1|＝sri且对一切j＝j1+1，…，5，|s-rij1|>sri；
其中，“j＝j1+1，…，5”表示j取[j1+1，5]范围内的整数；
步骤s7：确定评估指标i的评估等级：evi＝j1；
步骤s8：i＝i+1；如果i≤3，进入步骤s2；
步骤s9：确定交叉口安全状态等级。
具体的，步骤s9具体包括：确定3个评估指标的权重：w1＝0.45，w2＝0.30，w3＝0.25；计算综合评估结果ev，其中
本发明公开了一种平面交叉口交通安全状态评估方法，在无信号灯场景下，包括建立平面交叉口交通安全状态评估指标体系，通过输入交叉口交通安全状态评估指标体系中的指标参数，建立平面交叉口交通安全状态综合评估模型，定义了平面交叉口交通安全状态评估方法中的进入交叉口车速指标，交叉口综合违章率指标，交叉口路面平整度等参数，并且通过云模型法确定三个评估指标的隶属度，引入云模型法对隶属度确定得到的准确性和合理性更加可靠，并且更加符合人们的思维逻辑，从而得到平面交叉口交通安全状态评估结果。参考图2，图2为平面交叉口交通安全状态评估方法原理流程图。本发明提出的一种平面交叉口道路交通安全状态评估方法具有较高的评估精度，效果较好。
详细的，本方法中，云模型法解决了在建立模糊综合评价过程中对确定隶属度的困惑和疑问。云模型是通过使用自然语言实现由定性的概念与定量的表示之间转换的一种不确定性的转换模型。云模型通过云的数字特征：期望值(ex)、熵(en)和超熵(he)三个参数对语言值的数学性质，并对其表征。期望值是定性概念特征最明显的值；熵则是表示定性观念被接纳的数值范畴；超熵是熵的不确定的度量，被用来表现模糊概念中全部值的不确定度的凝集性，在云图中即为云的厚度。如果超熵大，云呈现出来的厚度也就表现得大，而熵是用来表示概念中的随机性以及模糊性被接纳的界限。在云图中表现为云的跨度大小。引入云模型自然语言的描述对隶属度确定得到准确性更合理可靠，符合人们的逻辑思维。
下面将本发明通过对1个平面交叉口的交通安全状态评估进行案例分析，该平面交叉口的设计进入车速即vb＝35km/h。本发明的一种平面交叉口交通安全状态评估方法的具体实施案例实施步骤如下：
步骤1：设计平面交叉口道路交通安全状态评估指标体系：评估指标1为车辆进入交叉口速度指标v(km/h)；评估指标2为进入交叉口综合违章率指标p(％)；评估指标3为交叉口路面平整度指标rsr(m/km)。
其中，v＝|va-vb|，式中：va为进入交叉口车速累积频率曲线上85％位车速；vb为交叉口设计的行车速度。
交叉口路面平整度指标rsr选用国际平整度度指数iri。
本方法需要建立在3个评估指标的取值范围分别为：v∈(0,30]，p∈(0.0,1.0]，iri∈(0.0,4.6]。
步骤2：建立平面交叉口安全状态基础评估标准，进一步包括：
步骤2-1：将交叉口道路交通安全状态分成5个级别分别为1、2、3、4、5。其中：
等级1表示交叉口交通安全状态级别为安全；
等级2表示交叉口交通安全状态级别为较安全；
等级3表示交叉口交通安全状态级别为基本安全；
等级4表示交叉口交通安全状态级别为不安全；
等级5表示交叉口交通安全状态级别为危险；
步骤2-2：建立进入交叉口车速指标、综合违章指标以及路面平整度指标对安全状态评估的基础分级标准。其中：
车速指标安全评估基础分级标准：
进入综合违章率指标安全评估基础分级标准：
路面平整度安全评估基础分级标准：
步骤3：确定rij的值，i＝1,2,3，j＝1,2,3,4,5。
步骤3-1：确定5个安全状态等级上评估指标的云数字特征。
下面以评估指标1为例计算：
指标1的a、b、c、d、e分别为评估指标1基础分级标准的5个评估区间的边界值，即a＝5，b＝10，c＝20，d＝25，e＝30。其中：
评估指标在安全等级1的云模型数字特征：
评估指标在安全等级2的云模型数字特征：
评估指标在安全等级3的云模型数字特征：
评估指标在安全等级4的云模型数字特征：
评估指标在安全等级5的云模型数字特征：
步骤3-2：根据云数字特征通过正向云发生器建立评估指标在各安全状态等级上的隶属度云模型。可通过如下步骤进行：
步骤3-2-1：设置最大云滴数maxcd＝1000；令he＝0.01。
步骤3-2-2：i＝1；对于每个评估指标i，建立隶属度云模型，i＝1,2,3。初始i＝1。
步骤3-2-3：j＝1；对于评估指标i的每个安全等级j，j＝1,2,3,4,5。初始j＝1。
步骤3-2-4：k＝1；对于评估指标i的每个安全等级j，计算云滴k，k＝1,2,…,maxcd。初始k＝1。
步骤3-2-5：以enj为数学期望，he2为方差，产生一个正态随机数z＝rn(enj，he)。
步骤3-2-6：以exj为期望，z2为方差，生成一个正态随机数xk＝rn(exj，z)。
步骤3-2-7：计算
步骤3-2-8：得到云滴(xk，yk)。
步骤3-2-9：如果k<maxcd，则k＝k+1，计算下一个云滴；
步骤3-2-10：如果j<5，则j＝j+1，计算下一个安全等级的云模型
步骤3-2-11：如果i<3，则i＝i+1，计算下一个每个评估指标的云模型图。
步骤4：输入：评估指标值v0、p0、rsr0，v0＝7km/h；p0＝0.13；rsr0＝2.8m/km。
步骤5：分别在对应评估指标的云模型图上确定rij的值，i＝1,2,3，j＝1,2,3,4,5。
步骤5-1：确定v0对应的r11＝0.198,r12＝0.487,r13＝0.000,r14＝0.000,r15＝0.000。
步骤5-2：确定p0对应的r21＝0.044,r22＝0.912,r23＝0.005,r24＝0.000,r25＝0.000。
步骤5-3：确定rsr0对应的r31＝0.012,r32＝0.405,r33＝0.255r34＝0.108,r35＝0.000。
步骤6：确定评估结果。步骤6进一步包括：
步骤6-1：对每个评估指标i，确定评估指标i的评估等级。初始i＝1。
步骤6-2：求ri1,ri2,…,ri5的最大值mri，mri＝max{ri1,ri2,…,ri5}，得mr1＝r12＝0.487，mr2＝r22＝0.912，mr3＝r32＝0.405。
步骤6-3：确定j0，要求：rij0＝mri且对一切j＝j0+1，…，5，rij<mri。
其中，在评估指标i＝1时，j＝2；i＝2时，j＝2；i＝3时，j＝2。
步骤6-4：计算加权平均值s：
其中，得到在评估指标i＝1时，s＝0.1948；i＝2时，s＝0.3666；i＝3时，s＝0.2601。
步骤6-5：求|s-rij0|,|s-ri(j0+1)|,…,|s-ri5|的最小值sri：sri＝min{|s-rij0|,|s-ri(j0+1)|,…,|s-ri5|}，得sr1＝0.2922，sr2＝0.3616，sr3＝0.051。
步骤6-6：确定j1，要求：|s-rij1|＝sri且对一切j＝j1+1，…，5，|s-rij1|>sri。
其中，得到在评估指标i＝1时，j1＝2；i＝2时，j1＝3；i＝3时，j1＝4。
步骤6-7：确定评估指标i的评估等级：evi＝j1，得到ev1＝2，ev2＝3，ev3＝3。
步骤6-8：i＝i+1。如果i≤3，转入步骤6-2。
步骤6-9：确定交叉口安全状态等级。
其中，所述的步骤6-9进一步包括：
步骤6-9-1：确定3个评估指标的权重：w1＝0.45，w2＝0.30,w3＝0.25。
步骤6-9-2：计算综合评估结果ev：
步骤6-9-3：计算
步骤6-9-4：输出：交叉口安全状态等级为tsi。
则最终评估该交叉口安全状态等级为等级3，即为基本安全状态。
本方法建立了更能体现平面交叉口道路交通安全状态的评估模型，并提出了通过云模型法对评估指标的隶属度求解，对平面交叉口道路交通安全状态进行评估，较好地满足平面交叉口道路交通安全状态评估需求。
以上对本发明所提供的一种平面交叉口交通安全状态评估方法进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。
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