一种基于无人机的高速公路突发事件下交通识别方法与流程

本发明涉及路段交通疏导领域，特别涉及一一种基于无人机的高速公路突发事件下交通识别方法。

背景技术

目前，我国高速公路建设里程在不断增加，交通流量也在不断增大，与此同时，我国高速公路上的突发事件也时常发生，但我国相关部门对高速公路突发事件的应急救援能力还比较弱。高速公路上一旦发生重大突发事件，由于我国的交通诱导行为相对滞后，就会在短时间内形成数公里长的交通堵塞带，导致很长时间的交通拥堵，加之对应急车道管理措施的重视不够，极易导致应急车道堵塞，造成救援队伍无法第一时间赶到现场，错失黄金救援时间，出现新的人员伤亡和财产损失。

警用无人机具有机动性强、观测范围广等优点，为解决大范围高速公路安全管控提供了有效的手段。目前，我国已经将无人机应用于交通监控及数据采集，可以实现交通违法取证、交通拥堵实时监测等，有效缓解了高速公路交通管理的压力，但是高速公路警用无人机对高速公路突发事件的疏通应用却很少，亟需提高无人机在高速公路突发事件下的交通疏导应用，及时疏通高速公路，减少人员伤亡和财产损失。

技术实现要素：

本发明的目的在于克服目前高速公路一旦出现突发事件就长时间拥堵的问题，提供一种高速公路突发情况下无人机的交通疏导技术，以工业级无人机为载体，实现第一时间监测突发事件，快速高效的提取事发点上游路段的交通基本参数，通过关闭上游入口匝道进行事发点交通的一系列疏导过程，实现高速公路突发事件的快速监测和疏导工作。

为实现上述发明目的，本发明的具体技术方案如下：

步骤一：无人机低空巡航监测高速公路突发事件。警用无人机作为高速公路监控的延伸和补充，用于实时采集高速公路的路况信息，无人机在高速公路上指定路段低空巡航，航拍视频采集平台实时记录交通状态，建立低空航拍视频数据集，一旦发现高速公路上的突发事件，确定突发事件的发生位置，提取突发事件点的相关信息。

步骤二：通过无人机判断是否需要进行交通疏导。高速公路一旦发生突发事件，事件点及其周围的通行能力瞬间下降，突发事件发生前，事发点通行能力为q前，事发点上游各入口匝道交通需求为qi(i＝1，2，...，n)，事发点上游交通需求为主干道交通量q与上游各入口匝道交通需求q1+q2+...+qn之和，突发时间前，事发点上游交通需求q+(q1+q2+...+qn)<q前，道路畅通；突发事件发生后，事发点的通行能力变为q后，若q后<q+(q1+q2+...+qn)，导致拥堵排队，则需要进行交通疏导；若q后>q+(q1+q2+...+qn)，则不需要进行交通疏导。

步骤三：无人机确定需要交通疏导的范围。已知各个入口匝道与事发点的距离为si(i＝1，2，…，n)，车辆平均速度为δv，各入口匝道车辆到达事发点所需时间已知事件处理人员根据以往经验预测的突发事件处理完毕时间tc，突发事件对上游交通的影响范围s＝δv·tc，确定影响范围s内的上游入口匝道1，2……x。

步骤四：采取交通疏导措施，暂停事发点上游范围内匝道入口

设关闭匝道时t＝0，此时入口匝道1至排队尾端之间的车辆继续加入拥堵排队，入口匝道1之前的车辆全部加入拥堵排队后，此时事发点上游交通需求q+(q2+...+qn)，上游车辆依次加入拥堵排队，在此过程中，事发点处车辆以q后的流率不断流出。

步骤五：根据交通波理论计算最大排队长度

拥堵排队时，车辆前端与其前方车辆尾端的距离为l前，车辆尾端与其后方车辆前端的距离为l后，车辆的车身长度为ls，各类型车辆的有效长度li＝ls+车辆平均排队长度事发点上游单向车道数为m，采取措施时，已有的排队长度l0，已有的排队车辆数入口匝道i处将进入排队中的车辆全部加入排队队列后的排队长度li及形成时间ti。其中入口匝道i与事发点距离si，排队车辆尾端上游将要流入排队中的车辆密度为ki，t＝0时刻至ti时刻，入口匝道i的车辆行驶到队列末端的平均速度为vi，入口匝道x处某辆开往事发点的车辆完全加入排队队列后，此时排队长度达到最大，达到最大排队长度的时间最大的排队长度

步骤六：根据交通流理论计算排队消散时间

当排队长度达到最大后，由于加入排队队列的交通量小于流出的交通量，所以排队长度逐渐减小，依据交通流理论求解事件点拥堵排队消散时间其中nmax为最大排队车辆数；

步骤七：根据计算的消减时间判断事发点信息进行交通疏导的过程

判断疏导过程分为以下四步：

(1)比较事件处理完毕时间与事件点拥堵排队消散时间；已知时间处理人员根据以往经验预测的时间处理完毕时间tc，若tc>t消，表明在事件处理完毕前拥堵排队全部消散，则需对入口匝道放行交通量进行控制，进入(2)，若tc<t消，表明在事件处理完毕时拥堵排队还未全部消散，则需重新计算排队消散时间，进入(3)；

(2)突发事件后事件点通行能力与主干道交通量之差为如果入口匝道i的交通量q1小于则入口匝道i在t消-δti时刻放行的交通量为如果入口匝道i的交通量q1大于则入口匝道i在t消-δti时刻完全放行；根据事件处理完毕时间tc，为使事件处理完毕后通过事发点的交通量尽快恢复到正常水平，在tc-δti时刻分别对各匝道完全放行。

(3)在事件处理完毕时拥堵排队还未全部消散，事件处理完毕后，拥堵排队以q前的流率不断流出，重新计算排队消散时间各匝道分别在时刻完全开启放行。

步骤八：无人机确定疏导是否完成。疏导过程中，专业救援人员可据低空航拍图像通过无人机的高音喇叭指挥现场人员进行救援，完全开启入口匝道后，无人机再次提取事发点周围的交通信息，若此时事件点的通行能力大于事发点上游交通需求q+(q1+q2+...+qn)，则确定完成了疏导；否则表示没完成，重复以上步骤。

本发明具有的优点如下：

(1)利用无人机低空巡航，航拍视频采集平台实时记录交通状态，建立低空航拍视频数据集，更快发现突发事件。

(2)通过关闭匝道的方法对高速公路上突发事件引起的拥堵排队问题进行疏导，执行能力强，方法简单有效，对拥堵情况有很大的缓解作用。

(3)通过交通流理论确定匝道放行时间和放行交通量，缓解交通拥堵的同时，在事件处理完毕后第一时间使事发点的交通量恢复到正常水平，并通过无人机提取再次开启匝道时的事发点通行能力，确定疏导是否完成。

附图说明

图1为突发事件时事发点路网示意图。

图2为本发明的疏导流程示意图。

具体实施方式

下面结合本发明的附图，以双向四车道、设计速度100km/h的高速公路为例，对本发明在具体实施时的技术方案进行清楚、完整的描述。

步骤一：无人机低空巡航监测高速公路突发事件。无人机在高速公路上指定路段低空巡航，航拍视频采集平台实时记录交通状态，建立低空航拍视频数据集，一旦发现高速公路上的突发事件，确定突发事件的发生位置，提取突发事件点的相关信息。

步骤二：通过无人机判断是否需要进行交通疏导。高速公路一旦发生突发事件，事件点及其周围的通行能力瞬间下降，追尾事件发生前，事发点单向单车道通行能力为q前＝2100veh/h，主干道q＝1400veh/h，此追尾事件占用一条车道，单向剩余通行能力为q后＝0.35×2100×2＝1470veh/h，各入口匝道交通量分别为q1＝800veh/h、q2＝700veh/h、q3＝360veh/h……突发时间前，事发点上游交通需求q+(q1+q2+...+qn)<q前，道路畅通；突发事件发生后，事发点的通行能力q后<q+(q1+q2+...+qn)，导致拥堵排队，则需要进行交通疏导。

步骤三：无人机确定需要交通疏导的范围。已知事件处理人员根据以往经验预测的突发事件处理完毕时间tc为113min，突发事件对上游交通的影响范围该事发点上游188km范围内有3个入口匝道，由近及远分别为入口匝道1、2、3，离事发点距离分别为17公里、76公里和138公里，各入口匝道交通量分别为q1＝800veh/h、q2＝700veh/h、q3＝360veh/h，各入口匝道车辆到达事发点的时间分别为10.2min、45.6min、82.8min。

步骤四：采取交通疏导措施，暂停事发点上游匝道入口。设关闭匝道时t＝0，此时入口匝道1至车辆排队尾端的交通需求大于q后，排队长度继续增加，入口匝道1之前的车辆全部加入拥堵排队后，此时事发点上游交通需求q+(q2+...+qn)，上游车辆依次加入拥堵排队，在此过程中，事发点处车辆以1470veh/h的流率不断流出。

步骤五：根据交通波理论计算最大排队长度。高速公路上的小型汽车占总车流85％，小型车的平均长度为4.5米，拥堵排队时有效长度l1＝4.5+2＝6.5m；其余15％其他车辆，车辆平均长度为9.4米，拥堵排队时有效长度l2＝9.4+3＝12.4m，拥堵时车辆的平均排队长度pi表示拥堵车辆的类型所占总车辆类型的比例。采取措施时，已有的排队长度为0.3公里，已有的排队车辆数辆。关闭上游匝道入口，当入口匝道1和2的车辆都进入排队队列后，入口匝道3和主干道的交通量小于流出交通量，所以在入口匝道2的车辆进入拥堵队列，得到最大排队长度为2.8公里，达到最大排队长度的时间为45.6分钟，此时排队车辆数为756辆。

步骤六：根据交通流理论计算排队消散时间。当排队长度达到最大后，由于流入事发点的交通量小于流出的交通量，所以排队长度逐渐减小，依据交通流理论求解事件点拥堵排队消散时间t消＝110.8min。

步骤七：根据无人机采集的事发点信息进行交通疏导过程。首先计算入口匝道1、2、3车辆到达事发点所需时间分别为10.2分、45.6分、82.8分；然后比较事件处理完毕时间与拥堵排队消散时间，tc＝113min>t消＝110.8min；突发事件后通行能力与主干道交通量之差则入口匝道1在关闭匝道后100.6分时放行470veh/h交通量；则入口匝道2在关闭匝道后65.2分时放行470veh/h交通量；则入口匝道3在关闭匝道过后28分时完全放行。

步骤八：无人机确定疏导是否完成。无人机确定疏导是否完成。疏导过程中，专业救援人员可据低空航拍图像通过无人机的高音喇叭指挥现场人员进行救援，完全开启入口匝道后，无人机再次提取事发点周围的交通信息，此时事件点的单条道路通行能力大于事发点上游交通需求，确定完成了疏导。

从以上结合附图的具体实施方式描述可以看出，本发明充分利用无人机技术，实现快速发现高速公路上突发事件，采取上游入口匝道的协调控制，保证事发点交通量低于剩余通行能力，快速疏导高速公路事发点的交通拥堵，实现事发点的交通疏导过程；并在专业人员未到达现场时，根据无人机拍摄的现场情况通过无人机携带的高音喇叭指挥非专业救援力量进行现场救援，抓住黄金救援时间，减少人员伤亡和财产损失。实现无人机与交通疏导技术的完美配合。