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面向无信号交叉口的车辆防碰撞预警系统

2020-02-22姚博胡宝雨邹常丰

科技创新导报 2020年26期
关键词:交通安全

姚博 胡宝雨 邹常丰

摘  要:为改善车辆在通过无信号交叉口时交通事故频发的现状,本文设计研发出一种车辆防碰撞预警系统。本系统由采集子系统、核心处理子系统、车载预警子系统组成,采集子系统用于采集车型等基本信息,以及行驶速度等实时信息,核心处理子系统针对不同车型做出相应车辆行驶安全椭圆,预测车辆行驶轨迹,并根据各车辆的车辆行驶安全椭圆重合面积判定冲突等级,车载预警子系统则通过语音播报的形式,向驾驶人传递对应等级预警信息。本文所述系统能够为驾驶人预报潜在的冲撞风险,在乡村道路等情况复杂的交通条件下确保车辆的安全通行,具有广泛的应用前景。

关键词:交通安全  碰撞预警  无信号交叉口  冲突等级

中图分类号:U491                             文献标识码:A                文章编号:1674-098X(2020)09(b)-0008-06

Abstraction: In order to improve the present situation that traffic accidents take place frequently when vehicles passing the unsignalized intersections, this paper put forward a kind of early warning system which can prevent collisions among vehicles. This system is consist of acquisition subsystem, core processing subsystem and vehicle early warning subsystem, acquisition subsystem is used to collect basic information such as vehicle type and real-time information such as speed, core processing subsystem make corresponding vehicles traveling safety ellipse in the light of different vehicle types, forecasts vehiclestraveling routes, and determine the degree of collision according to the overlapped area of vehicles traveling safety ellipse among vehicles, vehicle early warning system passes on the corresponding grades early warning information to the drivers by voice. The system which introduced by this paper has the ability to predict potential risk of collision, ensure safety passage of vehicles when facing complex traffic condition such as rural roads, has a wide application prospect.

Key Words:Traffic safety; Early warning system for preventing collision; Unsignalized intersection;The grade of collision

近些年来,随着我国社会的发展与进步,我国汽车保有量在不断增加。据公安部统计,截至 2014 年 11 月 27 日,我国机动车驾驶人数量突破 3 亿大关,位居世界第一,其中汽车驾驶人 2.44 亿人;全国民用机动车保有量达 2.64 亿辆,数量仅次于美国,居全球第二位[1]。由此带来交通问题也日益增加,我国道路交通事故数、死亡人数等各项指标参数在20世纪90年代后的增长速度极为明显,在 2002 年左右达到最高峰,随后几年呈现逐步改善的趋势,事故起数,死亡人数等逐年下降,但自2016年始,相关指标又有逐步上升的趋势,仍需要多加关注[2]。

在我国所有的交通事故中,约有60%发生在交叉口或交叉口附近[3],干线无信号交叉口交通事故频发,严重影响道路网整体交通安全性[4]。以北京101国道为例,据相关部门统计,2012年1月—2015年6月北京101 国道 57.4% 的交通事故发生在交叉口,其中以无信号交叉口居多[5]。可见,改善无信号交叉口综合安全水平尤为重要。

在实际交通情况下的交叉口,假若驾驶人能提早0.5s 预知危险,就可减少50%的追尾和交叉口碰撞事故,正面碰撞事故减少30%;假若早1s 预知危险,就可避免90%的交通事故[6]。因此,使驾驶人预知到可能发生的危险是降低交通事故的有效措施。

为了改善无信号交叉口综合安全水平,金阳[7]提出只对道路几何线性进行改变是不全面的,需要配以辅助系统。Marián Lamr等为了避免预警时间过早,造成驾驶人误解,采用了多阶段预警的方法分阶段对驾驶人进行预警[8]。在2014年,刘明剑等提出了交叉路口道路时空网格车辆避碰算法[9]。将交叉路口划分为多个网格,利用路侧单元根据车辆当前车速、方向预测车辆行驶轨迹即车辆所占的网格数,若在某一时刻两车占用相同的网格则判定会发生碰撞。然而,无信号交叉路口广泛存在于城镇小巷、乡村道路等情况较为复杂、变化较为多样、相似度较低的地域,难以对于每一路口均作出符合实际,行之有效的網格划分,较难对其进行准确的预判。于是该系统的效果便不能很好地发挥出来。

1  系统设计

如图1所示,本系统主要由采集子系统、核心处理子系统、车载预警子系统3个部分组成。采集子系统分为路面信息采集模块和车载信息采集模块,用于采集道路上行驶的车辆的车型、整车长、整车宽等车辆基本信息,以及行驶的速度等实时信息,将采集到的信息传递给核心处理子系统;核心处理子系统接收采集子系统采集的信息,通过预判车辆行驶轨迹,作出相应处理,将处理信息传递给车载预警子系统;车载预警子系统接收核心处理子系统的处理信息,通过语音播报的形式将预警信息告知驾驶人,规避潜在风险。

2  采集子系统

采集子系统在交叉口各个进口道均进行安装,由路面信息采集模块和车载信息采集模块两部分组成,两模块相互协作,共同完成信息采集任务。

2.1 路面信息采集模块

如图2所示,路面信息采集模块设置于距离交叉路口停止线50m处,由两部分测速装置组成,每部分测速装置由两组压力管组成,两部分测速装置间隔5m,每组测速装置中两组压力管相距0.5m。本文为使图像清晰明了,示例中对车道宽度适当缩小。

车辆行驶速度作为道路几何线性等诸多要素共同作用于汽车的结果,是预测车辆行驶轨迹的一个重要参数[10]。路面信息采集模块记录车辆行驶经过两组测速装置中压力管的时间节点,结合模块装置间的固定距离,以求得车辆行驶的速度、加速度。以车辆通过测速装置时的平均速度近似代替通过该组测速装置第二个压力管时的瞬时速度,以车辆通过路面信息采集区域时的平均加速度代替车辆在该路段上行驶的加速度。通过路面信息采集模块求得车辆在接近无信号交叉路口时在车道上的行驶速度、加速度的计算为:

其中:Vi表示车辆通过第i组测速装置(i=1,2,下同)时的平均速度;△ti表示车辆通过第i组测速装置前后两个压力管时间差的绝对值;ti'表示车辆通过第i组测速装置中第一个压力管的时刻;ti〞表示表示车辆通过第i组测速装置中第二个压力管的时刻;a表示车辆在该路段上行驶过程中的平均加速度;T表示车辆行驶通过前后两组测速装置中第二个压力管时间差的绝对值。

2.2 车载信息采集模塊

车载信息采集模块安装于车辆本身,提供车辆车型基本信息,包括整车长h、整车宽b、轴距l等;并采集车辆车轮转向方向,转向弧度Ф等实时信息。

3  核心处理子系统

3.1 车辆行驶安全椭圆

提出车辆行驶安全椭圆的定义:如图3所示,车辆在行驶过程中,以车辆车身中心为椭圆中心,车辆车身中心与车辆前方安全范围最远点的距离为半长轴长度,车辆车身中心与车辆侧方安全范围最远点的距离为半短轴长度,做椭圆,该椭圆成为车辆行驶安全椭圆。

在此说明:由于小客车,中型车,大型车等在行驶过程中视距、视野、以及相同速度下的制动距离具有很大差异,不同车型的所需的安全距离往往也不相同;同样,对于任意车型,其在行驶过程中,纵向,即行驶方向上,横向,即与行驶方向相垂直的方向上,所需要的安全距离也不尽相同。如表1所示,是本文对于不同车型所给定的车辆安全距离取值。

3.2 核心处理子系统工作步骤

核心处理子系统在接到采集子系统传来的车辆行驶速度,加速度,转向弧度等车辆实时信息,车辆整车长,整车宽等车辆基本信息后,结合不同车型在行驶方向上、与行驶方向相垂直的法线方向上的安全距离、实际道路信息,预测出车辆行驶轨迹,模拟出车辆行驶安全椭圆在车辆通过交叉路口这一时间段内任意时刻的具体位置,并与其他车辆的车辆行驶安全椭圆进行比对。

如公式(4)所示,车辆在通过交叉口任意时刻时的具体方位,由位置向量N表示;以交叉口中央为原点,东西方向为x轴,由西向东方向为x轴正方向,南北方向为y轴,由南向北方向为y轴正方向,建立坐标轴;位置向量N的取值与上文已求得的车辆速度v,车辆行驶加速度a,以及车辆整车长h,车辆整车宽b,轴距l,转向弧度Ф,所求车辆位置的具体时刻t相关。

交通事故是车辆之间激烈碰撞产生的,在二维时空上表现为车辆行驶轨迹之间的重合[11],对于任意即将通过交叉口的车辆,通过比对其自身与其他车辆的车辆行驶安全椭圆,可以预测出车辆在通过交叉口的过程中,自身的车辆行驶安全椭圆与其他车辆的车辆行驶安全椭圆是否有重合,在有重合的情况下,重合面积的具体数值。并由此得出:该车辆在通过交叉口时,是否会交通事故,在预测发生交通事故的情况下,交通事故的具体程度。

如图4所示,为核心处理子系统工作流程。

如表2所示,给定两车辆之间冲突面积判定阈值表。此阈值表用于根据冲突面积判定冲突等级,此表表明:

若冲突面积为零,则预测车辆在通过交叉口过程中不会与其他车辆产生冲突,无需做出预警;若两车辆冲突面积介于零与两车型对应判定阈值(查表获得)之间,则预测车辆在通过交叉口过程中会与其他车辆产生冲突,冲突等级低;若两车辆冲突面积大于两车型判定阈值,则预测车辆在通过交叉口过程中会与其他车辆产生冲突,冲突等级高。

3.3 车辆行驶安全椭圆冲突等级举例

列举出若干个具有代表性,发生概率较高的案例,以两辆车辆在交叉口的冲突作为示例,多辆车辆之间在交叉口的冲突原理与其相同,为使图形表达清晰明了,不对多辆车辆在交叉口的冲突加以详述。

如图5所示,以箭头表示车辆行驶方向,以虚线表示车辆行驶过的轨迹,以车辆重合处的阴影代表车辆行驶安全椭圆间的冲突面积。如图5a所示,以小客车为例,车辆在通过交叉口的过程中,会与其它车辆产生冲突,预测将发生交通事故,冲突等级低(由于此时两车辆行驶方向相同,为使图形清晰明了,图5a中用一箭头代表两车辆行驶方向);如图5b所示,以小客车为例,车辆在通过交叉口的过程中,会与其它车辆产生冲突,预测将发生交通事故,冲突等级高;在实际交通条件下,大货车等大型车与小客车的行驶特性有很大不同,其安全距离也有很大差异,需要单独考虑,如图5c所示,以大货车为例,车辆在通过交叉口的过程中,会与其它车辆产生冲突,预测将发生交通事故,冲突等级高;在实际交通条件下,部分交通事故发生于不同车型之间,不同车型的安全距离有明显的差异性,需要单独考虑,如图5d所示,以小客车和大货车之间的冲突为例,车辆在通过交叉口的过程中,会与其它车辆产生冲突,预测将发生交通事故,冲突等级高。

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