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車聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)高速公路預(yù)警與應(yīng)急避險(xiǎn)模型

2018-12-28 06:37劉海洋馮仲科吳云鵬馮澤邦
關(guān)鍵詞:預(yù)警聯(lián)網(wǎng)高速公路

劉海洋,馮仲科*,吳云鵬,呼 諾,馮澤邦

(1.北京林業(yè)大學(xué)精準(zhǔn)林業(yè)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京100083;2.北京交通大學(xué)軌道交通控制與安全國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京100044)

0 引言

近年來,高速公路連環(huán)追尾事故時(shí)有發(fā)生,給國(guó)家和人民造成了極為嚴(yán)重的生命財(cái)產(chǎn)損失.如何避免此類連環(huán)追尾事故,減少經(jīng)濟(jì)損失和人員傷亡,是國(guó)家甚至世界性難題.研究汽車在高速公路突發(fā)交通事故,快速預(yù)報(bào)給后方車輛,對(duì)最大程度避免衍生事故和降低生命財(cái)產(chǎn)損失具有較高的研究?jī)r(jià)值.將車聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)應(yīng)用在高速公路預(yù)警和應(yīng)急避險(xiǎn)中具有較高的應(yīng)用前景[1-2].

高速公路預(yù)警和避險(xiǎn)問題早已成為世界性廣泛研究的課題,將車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用在高速公路的相關(guān)研究中正是國(guó)內(nèi)外現(xiàn)階段的研究熱點(diǎn)之一[3-5].國(guó)外多將車聯(lián)網(wǎng)狀態(tài)信息用于導(dǎo)航、道路路況信息分析和道路交通管理等方面,如Wei-Hsun Lee等[6]利用VANET技術(shù)提出了一種生態(tài)驅(qū)動(dòng)咨詢系統(tǒng),通過使車輛連續(xù)地通過多個(gè)交叉口,以最小的停車可能性來減少排放和能源消耗,但此類技術(shù)依賴于道路設(shè)施,僅適用于車輛監(jiān)測(cè)和管理,無法用于高速公路車輛預(yù)警.目前國(guó)內(nèi)大部分研究多集中在智能駕駛和跟車模型等方面,如譚金華的沙塵環(huán)境下交通流跟馳模型及仿真[7].車聯(lián)網(wǎng)研究方面主要集中在基礎(chǔ)研究層面,如張登銀等[8]進(jìn)行了面向5G車聯(lián)網(wǎng)連通性的關(guān)鍵理論綜述.對(duì)車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用性的研究多效仿國(guó)外,集中在交通檢測(cè)和管理,如孫川等的基于車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘的營(yíng)運(yùn)車輛駕駛速度行為聚類研究[9].關(guān)于車聯(lián)網(wǎng)在高速公路預(yù)警和避險(xiǎn)問題相關(guān)研究較少且不成熟,如秦嚴(yán)嚴(yán)等考慮多前車反饋的智能網(wǎng)聯(lián)車輛跟馳模型[10],該研究將車聯(lián)網(wǎng)用于跟車模型,但未考慮高速公路車輛險(xiǎn)情預(yù)報(bào)和緊急制動(dòng)無法避免正面碰撞的情況.

綜上所述,研究利用車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)解決高速公路預(yù)警和避險(xiǎn)等問題具有重要意義.本文將通過對(duì)車聯(lián)網(wǎng)體系搭建、車聯(lián)網(wǎng)車載設(shè)備研制、車聯(lián)網(wǎng)移動(dòng)客戶端開發(fā)等研究,建立車聯(lián)網(wǎng)高速公路預(yù)警和避險(xiǎn)模型,擬實(shí)現(xiàn)車輛在高速公路上快速行駛時(shí),前方車輛出現(xiàn)突發(fā)事故,后方車輛能夠快速做出應(yīng)急反應(yīng),避免連環(huán)追尾事故發(fā)生.

1 原理與方法

1.1 車聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成

車聯(lián)網(wǎng)預(yù)警與應(yīng)急避險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)主要利用傳感器技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、無線通訊技術(shù)、全球定位系統(tǒng)等,通過802.11p車載自組網(wǎng)協(xié)議,形成一個(gè)高速公路信息交互網(wǎng)絡(luò),通過控制中心協(xié)調(diào)形成完整的車聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)預(yù)警和避險(xiǎn)體系.車輛在高速公路中快速行駛時(shí),車載設(shè)備將實(shí)時(shí)傳輸車量行駛狀態(tài)信息(如行駛速度、車輛位置、車輛加速度等),當(dāng)某一車輛遇到突發(fā)情況時(shí),該車會(huì)立即將預(yù)警信息發(fā)送給周圍全部車輛和控制中心,該車正后方距離最近的車輛會(huì)根據(jù)預(yù)警信息做出應(yīng)急措施,同時(shí)控制中心會(huì)根據(jù)突發(fā)狀況車輛的位置信息,處理和分析當(dāng)前該路面其他車輛行駛位置和狀況,做出判斷并提供解決方案(如緊急停車、減速、避讓、繞道等)發(fā)送給后方全部車輛,車輛預(yù)警原理如圖1所示.

圖1 預(yù)警原理示意圖Fig.1 Schematic diagram of early warning

圖1中當(dāng)車輛A發(fā)生碰撞后,車載裝備會(huì)立即向該車后方車輛B發(fā)出預(yù)警信息,同時(shí)車輛A將預(yù)警信息發(fā)送至控制中心,控制中心收到信息后會(huì)立即將該預(yù)警信息發(fā)送給A車輛后方附近全部車輛.

1.2 跟車預(yù)警原理

車輛在高速公路跟車行駛時(shí),后車行駛速度大于前車,避免行車距離過近時(shí)駕駛員減速不及時(shí)產(chǎn)生追尾,因此在跟車行駛時(shí)車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)急預(yù)警與避險(xiǎn)會(huì)實(shí)時(shí)根據(jù)前車行車速度vf、后車行駛速度vb和行車距離s進(jìn)行實(shí)時(shí)運(yùn)算,預(yù)警模型[7]為

式中:am表示最大制動(dòng)減速度閾值(因?yàn)檐囕v的最大減速度一般低于6 m/s2,所以am在本文中取4 m/s2);ss表示兩車間最小安全距離(本文取5 m).

當(dāng)預(yù)警模型成立時(shí),車載裝備立即生成預(yù)警控制信息,設(shè)備開始預(yù)警.當(dāng)后車的制動(dòng)減速度高于am時(shí),追尾事故能夠被避免.

1.3 應(yīng)急避險(xiǎn)模型

當(dāng)前方車輛發(fā)生碰撞后,車載裝備會(huì)立即向該車后方車輛發(fā)出預(yù)警信息,此時(shí)當(dāng)后方車輛收到預(yù)警信息后車輛開始制動(dòng),車輛的制動(dòng)過程可分為反應(yīng)階段、減速度上升及最大減速度3個(gè)階段.當(dāng)車輛處于反應(yīng)階段時(shí),會(huì)在一段時(shí)間內(nèi)勻速行駛.本文設(shè)定反應(yīng)時(shí)間tr為0.5 s,初始速度為v0,在反應(yīng)時(shí)間內(nèi)車輛行駛的距離為sr,則在此條件下sr為

當(dāng)車輛處于減速度上升階段時(shí),減速度au隨時(shí)間t的變化規(guī)律呈雙曲線[7],即式中:p,q,r為雙曲線的參數(shù),p=6,q=1 833,r=0.16.

與預(yù)警模型相同,取am為4 m/s2,則減速度上升時(shí)間內(nèi)車輛行駛距離su為

當(dāng)車輛處于最大減速度階段時(shí),行駛距離sm為

若存在t>0時(shí),式(6)成立,則設(shè)備進(jìn)行避險(xiǎn)預(yù)警.

此時(shí)應(yīng)急剎車已經(jīng)無法避免追尾碰撞,需要進(jìn)行避險(xiǎn)預(yù)警方式判斷并制定換道方案,圖2為應(yīng)急避險(xiǎn)示意圖.

圖2 應(yīng)急避險(xiǎn)示意圖Fig.2 Emergency avoidance schematic

考慮到避險(xiǎn)預(yù)警中如果相鄰車道后方有車輛行駛,存在車道變換時(shí)發(fā)生碰撞事故的可能,避險(xiǎn)預(yù)警時(shí)需根據(jù)相鄰車道車輛行駛狀態(tài)模型進(jìn)行處理,當(dāng)車輛B無法通過緊急制動(dòng)避免與車輛A相撞時(shí),車輛B會(huì)根據(jù)當(dāng)前相鄰車道行駛的車輛E的位置信息、車速信息vE進(jìn)行模型計(jì)算和分析,判斷避險(xiǎn)預(yù)警方式.

當(dāng)車輛B收到車輛A預(yù)警后車輛B緊急制動(dòng)剎車距離SB為

車輛E緊急制動(dòng)剎車距離SE為

根據(jù)車輛當(dāng)前位置信息,時(shí)間t>0時(shí),如果存在可使應(yīng)急避險(xiǎn)模型式(9)成立的時(shí)間t,則說明可以安全進(jìn)行應(yīng)急換道,車輛B向車輛E及車輛E后方車輛發(fā)送換道預(yù)警.

若t>0時(shí),t的任意值都使式(9)不成立,又因SS、SEB為距離均大于0,時(shí)間t內(nèi)正常行駛距離tVB大于制動(dòng)距離SE,所以可以得出

說明車輛B碰撞前,車輛E會(huì)迅速超過車輛B,因此制動(dòng)方案采用車輛B先采取制動(dòng),等待車輛E超過車輛B后再換道,同時(shí)向車輛E后方發(fā)送換道預(yù)警.

1.4 軟件設(shè)計(jì)

Android車載導(dǎo)航設(shè)備APP利用Java語言匯編實(shí)現(xiàn),在Android Studio 2.1開發(fā)環(huán)境下集成后載入Android車載導(dǎo)航設(shè)備.車載導(dǎo)航設(shè)備APP運(yùn)行后將全時(shí)段實(shí)時(shí)獲取車輛狀態(tài)信息(如車速、GPS狀態(tài)、加速度等),并將該車輛狀態(tài)實(shí)時(shí)上傳控制中心,同時(shí)車載導(dǎo)航設(shè)備APP會(huì)實(shí)時(shí)與附近車輛建立網(wǎng)絡(luò)連接,實(shí)時(shí)共享狀態(tài)信息.當(dāng)車輛發(fā)生突發(fā)狀況后,該車輛車載設(shè)備APP會(huì)立即向后方車輛和控制中心播報(bào)預(yù)警,后方鄰近車輛車載設(shè)備APP收到預(yù)警后,會(huì)根據(jù)當(dāng)前行駛狀態(tài)、路面情況和前方車輛狀態(tài)別進(jìn)行預(yù)警處理,并根據(jù)不同情況啟用不同方案.為提高系統(tǒng)實(shí)用性,能對(duì)高速公路行駛車輛全面覆蓋,APP可運(yùn)行于Android手機(jī)移動(dòng)客戶端,駕駛?cè)送ㄟ^運(yùn)行手機(jī),與附近車輛建立網(wǎng)絡(luò)連接,實(shí)時(shí)獲取GPS狀態(tài)、加速度等信息,計(jì)算行車速度,實(shí)時(shí)上傳車輛狀態(tài)信息至控制中心.圖3為軟件設(shè)計(jì)流程.

圖3 軟件設(shè)計(jì)流程Fig.3 Software design process

2 試驗(yàn)與分析

本文基于Veins的仿真測(cè)試平臺(tái)搭建車路協(xié)同環(huán)境下的高速公路車輛碰撞場(chǎng)地試驗(yàn).操作系統(tǒng)版本為Ubuntu Linux 14.04,OMNeT版本為OMNeT++4.4.2,SUMO版本SUMO 0.21.0,Venis版本為Veins 3.0.本文在Linux系統(tǒng)下采用Veins仿真平臺(tái)構(gòu)建了具備4G和DSRC通信網(wǎng)絡(luò)的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境.

2.1 車聯(lián)網(wǎng)碰撞預(yù)警與避險(xiǎn)仿真試驗(yàn)

本文根據(jù)上述試驗(yàn)算法模擬突發(fā)路況進(jìn)行預(yù)警試驗(yàn),構(gòu)建了1條長(zhǎng)度5 000 m的單向3車道高速公路,駕駛員操作系數(shù)0.5,車輛最大應(yīng)急減速度6 m/s2,行車預(yù)警減速度4 m/s2,在正常同向行駛的路段中,高速公路交通仿真參數(shù)如表1所示,網(wǎng)絡(luò)仿真參數(shù)如表2所示.

在同一行駛車道中定義兩個(gè)單獨(dú)車輛節(jié)點(diǎn)車輛A、車輛B模擬跟車預(yù)警,前車A行駛速度為60 km/h,出發(fā)時(shí)間為10 s,后車B行駛速度為100 km/h,出發(fā)時(shí)間20 s,在無任何干擾情況下,后車B行駛在15 s后必然與前車A發(fā)生追尾.試驗(yàn)加入跟車預(yù)警模型,測(cè)試效果如圖4所示.

表1 交通仿真參數(shù)Table 1 Traffic simulation parameters

表2 網(wǎng)絡(luò)仿真參數(shù)Table 2 Network simulation parameters

由圖4可以得出,試驗(yàn)加入跟車預(yù)警模型后,車輛B在20.84 s后開始減速,并在0.13 s內(nèi)達(dá)到預(yù)警減速度,整個(gè)減速過程持續(xù)9.11 s,并在總時(shí)間29.95 s時(shí)與車輛A同速,成功避免與車輛A相撞.車輛跟車預(yù)警模型可以有效避免追尾事故.

圖4 車輛行駛距離對(duì)比圖Fig.4 Comparison of vehicle distance

在高速公路模擬道路中加入突發(fā)事件進(jìn)行測(cè)試,驗(yàn)證突發(fā)情況應(yīng)急預(yù)警與避險(xiǎn)模型效果,試驗(yàn)通過設(shè)置獨(dú)立的事故車輛節(jié)點(diǎn),在正常車流中加入突發(fā)事故車輛,軟件模擬效果如圖5所示.

圖5 應(yīng)急避險(xiǎn)仿真效果Fig.5 Emergency obstacle avoidance simulation effect

從圖5可以看到Time 1時(shí)刻,車輛A為事故車輛,人為控制車輛A進(jìn)行緊急制動(dòng)后,根據(jù)預(yù)警模型車輛A向車輛B發(fā)送預(yù)警信號(hào)并進(jìn)行預(yù)警廣播,提醒后方車輛,車輛D減速行駛,避免出現(xiàn)連環(huán)追尾;車輛B收到預(yù)警信息后經(jīng)過信息分析處理,選擇進(jìn)行應(yīng)急換道避險(xiǎn)處理,并向車輛D發(fā)送換道預(yù)警信息,提醒車輛D減速.從Time 2時(shí)刻可以看出車輛B成功使用應(yīng)急避險(xiǎn)模型進(jìn)行換道,車輛B、D成功收到預(yù)警信號(hào)減速并安全駕駛,測(cè)試無碰撞發(fā)生,預(yù)警效果明顯.模擬試驗(yàn)結(jié)果表明,模型能在追尾無法避免的情況下進(jìn)行減速換道處理避免追尾事故,同時(shí)能夠向后續(xù)車輛進(jìn)行預(yù)警,避免發(fā)生衍生事故.

2.2 公路試驗(yàn)

本實(shí)驗(yàn)在雄安新區(qū)省道S333路段進(jìn)行道路測(cè)試,道路試驗(yàn)4輛小型轎車同路同向行駛,為保證行駛安全,車速行車間距約100 m,分別搭載Android車聯(lián)網(wǎng)預(yù)警與應(yīng)急避險(xiǎn)APP進(jìn)行預(yù)警,4輛車同速以60 km/h行駛,模擬首車遇到突發(fā)情況后車緊急制動(dòng),分別記錄收到的預(yù)警信號(hào)時(shí)間,GPS狀態(tài),車輛制動(dòng)反映時(shí)間等信息,測(cè)試車聯(lián)網(wǎng)預(yù)警與應(yīng)急壁障預(yù)警APP性能,并與無設(shè)備時(shí)進(jìn)行對(duì)比分析.車輛行駛距離和反應(yīng)時(shí)間實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表3所示.

表3 公路試驗(yàn)結(jié)果Table 3 Highway test results

由表3可以看出,在首車發(fā)生緊急制動(dòng)的情況下,第2輛車反應(yīng)時(shí)間與未使用系統(tǒng)反應(yīng)時(shí)間基本相同,該段反應(yīng)主要取決于駕駛?cè)藛T本身;第3輛與第4輛車在反映時(shí)間與行駛距離上具有明顯優(yōu)勢(shì),反應(yīng)時(shí)間和行駛距離更短,這是因?yàn)槲词褂密嚶?lián)網(wǎng)預(yù)警與應(yīng)急避險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)的駕駛?cè)藛T僅能通過前車行駛狀態(tài)進(jìn)行路面判斷,只有前車開始制動(dòng)后才開始反映,反應(yīng)時(shí)間隨著車輛數(shù)量增加成倍增長(zhǎng),試驗(yàn)中第3車、第4車行駛距離分別相差9.2 m和21.4 m,該距離可在交通事故中起決定性作用.

3 結(jié) 論

本文對(duì)車聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)高速公路預(yù)警與避險(xiǎn)模型進(jìn)行研究,針對(duì)高速公路中快速行駛的車輛遇到突發(fā)事故,利用車聯(lián)網(wǎng)獲取車輛路面信息,對(duì)事故后方車輛做出不同的預(yù)警和避險(xiǎn)方案,幫助后方車輛駕駛員做出應(yīng)急措施.本研究在高速公路上的跟車預(yù)警效果較好,能夠及時(shí)做出預(yù)警,避免追尾事故;應(yīng)急預(yù)警時(shí)能夠根據(jù)車聯(lián)網(wǎng)信息進(jìn)行分析,判斷路面狀況并提醒駕駛員快速做出反應(yīng),在車輛正面無法避免碰撞時(shí),軟件模擬結(jié)果證明該模型成功進(jìn)行了避險(xiǎn),避免了追尾事故的發(fā)生;公路實(shí)驗(yàn)證明,系統(tǒng)通過車聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行預(yù)警,高速公路車輛突發(fā)狀況時(shí),提醒事故后方車輛更快做出反應(yīng),減少行車制動(dòng)距離,在密集的行車路段,能夠較大程度降低連環(huán)追尾等事故的發(fā)生,提高高速公路駕駛安全.

本研究在下一步工作中將利用手機(jī)傳感器建立警報(bào)模型,在移動(dòng)客戶端中實(shí)現(xiàn)報(bào)警功能,彌補(bǔ)硬件設(shè)備的不足,同時(shí)下一步將預(yù)警模型嵌入汽車導(dǎo)航地圖中,增加路面車輛信息可視度,實(shí)時(shí)為駕駛員提供參考.

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