在虛擬環(huán)境下分析車群行為安全的方法

紀(jì)廷婷，陳少軍，陳雨人

（1.同濟(jì)大學(xué)交通運(yùn)輸工程學(xué)院，上海 201804;2.同濟(jì)大學(xué)建筑設(shè)計(jì)研究院（集團(tuán)）有限公司，上海 200092）

在虛擬環(huán)境下分析車群行為安全的方法

紀(jì)廷婷1，陳少軍2，陳雨人1

（1.同濟(jì)大學(xué)交通運(yùn)輸工程學(xué)院，上海 201804;2.同濟(jì)大學(xué)建筑設(shè)計(jì)研究院（集團(tuán)）有限公司，上海 200092）

利用虛擬化平臺(tái)研究車群的運(yùn)動(dòng)特征規(guī)律。內(nèi)容包括軟硬件平臺(tái)結(jié)構(gòu)，試驗(yàn)過程，數(shù)據(jù)采集，分析計(jì)算和數(shù)據(jù)可靠性分析等幾個(gè)部分。試驗(yàn)中由15個(gè)駕駛員在同一場景中進(jìn)行模擬駕駛，同時(shí)采集各自車輛的運(yùn)動(dòng)參數(shù)，包括車輛的行駛軌跡、各種速度加速度、剎車使用情況以及方向盤使用情況等。運(yùn)用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及風(fēng)險(xiǎn)概率矩陣分析上述數(shù)據(jù)，計(jì)算出車群發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的情況概率，提出了一種研究車群行為安全的方法。

虛擬駕駛;車群風(fēng)險(xiǎn);模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);風(fēng)險(xiǎn)概率矩陣

車輛是人、車、路系統(tǒng)中很重要的一部分，車輛運(yùn)動(dòng)規(guī)律對(duì)交通事故的發(fā)生影響很大，目前對(duì)車輛運(yùn)動(dòng)規(guī)律的研究一直是熱點(diǎn)，圍繞車輛速度、汽車軌跡、車輛動(dòng)力學(xué)仿真的各類研究層出不窮，如文獻(xiàn)［1］，總結(jié)了多個(gè)運(yùn)行車速預(yù)測模型，并提出了自己的研究方法和模型;文獻(xiàn)［2］討論了汽車軌跡與行車安全的關(guān)系，而文獻(xiàn)［3］的作者更是對(duì)車輛動(dòng)力學(xué)，包括行駛軌跡、駕駛員視覺特征等多方面對(duì)車輛運(yùn)動(dòng)規(guī)律進(jìn)行了研究，但是這些研究基本上都是考慮單車運(yùn)動(dòng)規(guī)律的，事實(shí)上隨著車輛數(shù)目增加，由于車輛間存在相互影響，交通事故發(fā)生的規(guī)律和特征大不一樣了，因此車輛相互之間的運(yùn)動(dòng)特征對(duì)于保障交通安全，減少交通事故都有重要意義。

運(yùn)動(dòng)特征的研究除依賴必要的推導(dǎo)計(jì)算以外，還需要大量的數(shù)據(jù)支持。目前對(duì)于汽車行駛狀態(tài)數(shù)據(jù)的采集方式主要有現(xiàn)場采集和計(jì)算機(jī)仿真兩種?，F(xiàn)場試驗(yàn)采集得到的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、真實(shí)，具有很高的實(shí)用性，但是這種方法成本高、代價(jià)大，在某些小數(shù)據(jù)量的試驗(yàn)中使用較為普遍，而對(duì)于大量數(shù)據(jù)的采集或者某些危險(xiǎn)情況下的數(shù)據(jù)采集是不適用的。因此大多數(shù)學(xué)者的目光都投向了模擬仿真。

國外的研究人員較早的開始了模擬系統(tǒng)的研究，20世紀(jì)80年代，隨著大型模擬器的建成，就有學(xué)者對(duì)虛擬駕駛模擬器在科研中的適用性進(jìn)行了探討［4］。國內(nèi)雖起步較晚，但仍有很多學(xué)者積極討論建立仿真系統(tǒng)的方法，并建立了可供使用的模擬系統(tǒng)［5-6］。

近年，虛擬技術(shù)已較為成熟，研究多集中在了模擬器的使用上，對(duì)駕駛員的各種駕駛行為進(jìn)行了模擬以及研究。如文獻(xiàn)［7］，運(yùn)用模擬平臺(tái)討論了疲勞駕駛與方向盤使用情況間的關(guān)系;還有文獻(xiàn)通過試驗(yàn)研究了使用模擬器和在真實(shí)情況下駕駛速度的差異［8］在此基礎(chǔ)上，展開了進(jìn)一步的研究工作。如前文提到的文獻(xiàn)［2］，在仿真平臺(tái)上通過研究駕駛軌跡偏離道路中心線的距離，提出了一種評(píng)價(jià)道路安全的方法。但目前的研究針對(duì)車群的較少，大多數(shù)都是針對(duì)單車展開研究;早期有一些針對(duì)車群運(yùn)動(dòng)特征的研究，但是由于技術(shù)手段有限，與實(shí)際情況還是有一些差異［9］;而部分涉及到多車輛系統(tǒng)的，也都是虛擬一輛車模擬駕駛，其他車輛使用的是模型車，并不能表達(dá)真實(shí)的駕駛情況，如文獻(xiàn)［10］，并不涉及到較為真實(shí)的車群的運(yùn)動(dòng)特征。文獻(xiàn)［11］是建立了一個(gè)能夠提供多車群同時(shí)進(jìn)行模擬駕駛的虛擬平臺(tái)，并且在這個(gè)基礎(chǔ)上建立了一些車群行為的基本模型。筆者是在此基礎(chǔ)上同樣的試驗(yàn)平臺(tái)上，嘗試對(duì)車群的運(yùn)動(dòng)特征進(jìn)行進(jìn)一步的研究，提出更加具體的試驗(yàn)方法及數(shù)據(jù)分析方法。

本文中，車群的定義是指以某一個(gè)單車為中心，周圍一定范圍內(nèi)對(duì)其具有一定影響的所有車輛。單車的行駛特征常常用速度、加速度、制動(dòng)距離、方向盤轉(zhuǎn)角、航向角等參數(shù)來描述［12］，從目前的研究來看，車群范圍的指標(biāo)定義主要集中在速度、加速度、車距和可能碰撞時(shí)間方面。其中后兩個(gè)參數(shù)是區(qū)別于單車行駛特征的重要指標(biāo)，而第4個(gè)因素將被作為車群范圍確定的一個(gè)主要指標(biāo)。

1 試驗(yàn)平臺(tái)及試驗(yàn)方法

1.1 平臺(tái)簡介

試驗(yàn)所采用的硬件設(shè)施包括15臺(tái)帶操作系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)及一臺(tái)服務(wù)器，每臺(tái)計(jì)算機(jī)配備專用方向盤及剎車等裝置。計(jì)算機(jī)之間有局域網(wǎng)互相連接。

所選用的軟件系統(tǒng)是法國達(dá)索公司旗下的Virtools軟件。它能夠?qū)?D模型、2D圖形以及音效等文件進(jìn)行整合，輕松建立模型。Virtools Sever能夠?yàn)槭褂谜咛峁┓奖愕穆?lián)網(wǎng)功能。使用戶僅通過簡單易用的互動(dòng)行為模組就實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)連接。

根據(jù)試驗(yàn)要求，在此平臺(tái)上構(gòu)造了4個(gè)主要模塊:道路模塊、交通環(huán)境模塊、駕駛員汽車模塊以及車群行為模塊。其中道路模塊是系統(tǒng)的運(yùn)行基礎(chǔ);交通環(huán)境模塊包括道路設(shè)施的管理和可變的環(huán)境因素;駕駛員汽車模塊是駕駛員與道路以及其他運(yùn)輸工具信息交流的主體;車群行為模塊是用來研究車群之間行為、運(yùn)動(dòng)特征及判別車輛是否安全的重要模塊，是整個(gè)系統(tǒng)的核心，也是本研究重點(diǎn)關(guān)注的部分。

1.2 試驗(yàn)方法

試驗(yàn)選取了一段立交模型作為研究對(duì)象，根據(jù)相關(guān)研究［13］，將試驗(yàn)路面的摩擦系數(shù)設(shè)定為0.9。并且，考慮有關(guān)研究得到的關(guān)于車輛比例與通行能力的結(jié)論［14］，本組試驗(yàn)中的車群均由小車構(gòu)成。參與試驗(yàn)的15名駕駛?cè)藛T均具有中等駕駛水平，天氣條件為良好，道路設(shè)施齊全，路面平整。

事先并不告知駕駛?cè)藛T試驗(yàn)的目的，有一定時(shí)間讓被測人員熟悉操作系統(tǒng)，在對(duì)模擬駕駛器操作較為熟練的情況下，展開試驗(yàn)。在虛擬駕駛過程中，駕駛?cè)藛T需控制車輛的行駛速度及方向，要嚴(yán)格遵守交通法規(guī)。此外，對(duì)于駕駛員操縱車輛時(shí)的換道、超車等行為并無控制，駕駛員完全憑個(gè)人需求與經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行駕駛。

此外，還可以改變試驗(yàn)中的某些條件，針對(duì)一些特定的影響因素進(jìn)行試驗(yàn)，例如，可根據(jù)駕駛員對(duì)駕駛的熟練程度，將其分為初等駕駛技術(shù)者、中等駕駛技術(shù)者以及熟練駕駛技術(shù)者。在保持其他方面試驗(yàn)條件不變的情況下，將設(shè)定不同的駕駛?cè)藛T所占比例，根據(jù)所占比例進(jìn)行模擬駕駛，記錄相關(guān)數(shù)據(jù)，考察人這一因素對(duì)車群運(yùn)動(dòng)特征的影響。也可分別模擬小型車、中型車、大型車、重型車不同的物理屬性設(shè)定。變化每種車在車群中所占比例，進(jìn)行試驗(yàn)，考察車輛變化對(duì)車群運(yùn)動(dòng)特征的影響。還可進(jìn)行路（環(huán)境）對(duì)照組試驗(yàn)，改變道路條件或是自然環(huán)境。選擇不同線形組合、不同道路設(shè)施，或者不同天氣狀況作為模型，考察各種環(huán)境因素對(duì)車群運(yùn)動(dòng)特征的影響。

2 數(shù)據(jù)采集

2.1 數(shù)據(jù)采集方法

使用Virtools的速度采集行為模塊和物理屬性采集行為模塊可以直接在試驗(yàn)中得到所需數(shù)據(jù)，所得數(shù)據(jù)將與車輛ID關(guān)聯(lián)，直接存放在數(shù)據(jù)庫表中。

2.2 所得數(shù)據(jù)情況

獲得數(shù)據(jù)的情況如表1。

表1 數(shù)據(jù)類型Tab.1 Data format

表中直接采集到的數(shù)據(jù)在試驗(yàn)中能立刻獲得，而間接采集到的數(shù)據(jù)則需要依靠直接采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行一定的計(jì)算才能得到，這些數(shù)據(jù)都將為進(jìn)一步的分析研究提供支持。計(jì)算間接數(shù)據(jù)的具體情況如下:

1）車輛間距計(jì)算。虛擬試驗(yàn)中得到的大地坐標(biāo)，可帶入以下公式，以求得連續(xù)數(shù)據(jù)采集時(shí)刻中出現(xiàn)的任意兩輛車之間的距離:

式中:d為數(shù)據(jù)采集時(shí)刻兩輛車坐標(biāo)之間的距離;（xi，yi，zi）為第 i輛車坐標(biāo);（xj，yj，zj）為第 j輛車的坐標(biāo)。

2）瞬時(shí)速度值計(jì)算。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在相鄰的數(shù)據(jù)采集時(shí)刻移動(dòng)的距離可通過下面公式計(jì)算出來，數(shù)據(jù)采集間隔為已知，因此可以計(jì)算出車輛在這段時(shí)間之內(nèi)的平均速度，由于時(shí)間間隔很小，可將該速度作為物體在數(shù)據(jù)采集時(shí)刻的瞬時(shí)速度。

式中:vt為采集時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的瞬時(shí)運(yùn)動(dòng)速度;（xt，yt，zi）為前一數(shù)據(jù)采集時(shí)間時(shí)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的坐標(biāo);Δt為連續(xù)相鄰的數(shù)據(jù)采集時(shí)間間隔。

3）加速度計(jì)算。計(jì)算出瞬時(shí)速度之后，可再進(jìn)一步計(jì)算出加速度，公式如下:

式中:at為駕駛器加速度;vt，vt+1為駕駛器在連續(xù)數(shù)據(jù)采集時(shí)刻的瞬時(shí)速度;Δt為連續(xù)相鄰的數(shù)據(jù)采集時(shí)間間隔。

2.3 可靠性分析

誤差主要來自兩個(gè)方面，一方面來自虛擬平臺(tái)的系統(tǒng)誤差，另一方面來自計(jì)算過程中的計(jì)算誤差。系統(tǒng)誤差主要是由于模擬過程中的差異造成的，這方面的問題可通過進(jìn)一步細(xì)化模型來解決。另一方面，在用直接獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行推算的時(shí)候也存在一定誤差。在計(jì)算瞬時(shí)速度的時(shí)候采用了短時(shí)間內(nèi)的平均速度來作近似。盡管如此，考慮到1/60 s也是一個(gè)很小的值，計(jì)算結(jié)果在工程上可用，所以試驗(yàn)所得數(shù)據(jù)仍然具有很高的可靠度。

3 數(shù)據(jù)分析

3.1 基本理論

單車之間碰撞可用簡單的計(jì)算模型計(jì)算，已知兩車坐標(biāo)，速度及前進(jìn)方向的情況下，可以計(jì)算出潛在的交叉位置坐標(biāo)，再根據(jù)交叉位置算出兩車到達(dá)交叉位置的時(shí)間差，對(duì)比駕駛員正常的反應(yīng)時(shí)間，便可得出潛在駕駛風(fēng)險(xiǎn)概率。在整個(gè)駕駛過程中，可以隨時(shí)計(jì)算該概率。而由于車群風(fēng)險(xiǎn)受到單車影響很大，通過檢測單車及車輛之間的相互影響，便可以得出車群風(fēng)險(xiǎn)情況。

3.2 數(shù)據(jù)分析方法

由于車輛的風(fēng)險(xiǎn)不能即刻用是非邏輯來進(jìn)行區(qū)別，往往可以將風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別分為好幾種感受程度，所以本文采用模糊邏輯進(jìn)行分析，在多個(gè)輸入指標(biāo)與不同風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別之間建立模糊規(guī)則，以計(jì)算不同級(jí)別的風(fēng)險(xiǎn)概率。選取三角函數(shù)座位模糊邏輯隸屬函數(shù)，在建立隸屬函數(shù)時(shí)使用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)已有的一些數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，以便能夠計(jì)算出各種情況下的風(fēng)險(xiǎn)值。

3.2.1 模糊規(guī)則的建立

首先根據(jù)可能出現(xiàn)的情況將風(fēng)險(xiǎn)分為安全、低風(fēng)險(xiǎn)、中等風(fēng)險(xiǎn)和高風(fēng)險(xiǎn)4個(gè)級(jí)別，用于描述車輛的安全狀況。采取的輸入指標(biāo)包括前車速度、后車速度、前車加速度、后車加速度以及兩車間距。

在單輸入單輸出情況下，計(jì)算模糊子集隸屬函數(shù)的過程如下:

論域 V-l（速度）={0，40，80，120}和 P（風(fēng)險(xiǎn)）={1，2，3，4}，其中 V-l表示前車速度，km/h，1，2，3，4 分別代表了碰撞風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。假設(shè)在汽車高速行駛情況下模糊子集的隸屬函數(shù)，μA（高速）=0/0+0.3/40+0.6/80+1/120，μB（高風(fēng)險(xiǎn)）=0/1+0.2/2+0.6/3+1/4;在此條件下，次高速度時(shí)（次高速）=0.1/0+0.5/40+1/80+0.7/120;可以推算出（次高風(fēng)險(xiǎn)）的隸屬函數(shù)（次高風(fēng)險(xiǎn)）=0/1+0.2/2+0.6/3+0.6/4。

使用相同方法，引入多個(gè)論域，可推導(dǎo)出多輸入單輸出的隸屬函數(shù)，建立完整的多個(gè)指標(biāo)輸入的模糊規(guī)則。舉例說明如下:

If（V-f is Vf-4）and（V-l is Vl-3）and（A-f is not A-f-1）and（A-l is not A-l-1）and（D-v is D-V-1）then（PROBILITY is HIGH-RISK）

這個(gè)規(guī)則的解釋是如果后車速度在120 km/h左右，前車速度在80 km/h左右，車輛的加速度在較小值附近（無緊急剎車現(xiàn)象發(fā)生數(shù)值在1 m/s2），車間距在最小值附近（30 m），那么這兩輛車的碰撞風(fēng)險(xiǎn)處于峰值階段，取值在（3-4）之間。

按照這一規(guī)則，可以推出在特定速度、加速度及距離的情況下的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，但要進(jìn)一步算出車輛風(fēng)險(xiǎn)在各級(jí)別的分布概率，還需要作進(jìn)一步的分析。

3.2.2 推理數(shù)據(jù)

由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力，能通過學(xué)習(xí)規(guī)則解決非線性問題，所以將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來，通過使用前文得到的數(shù)據(jù)，可以自主生成隸屬函數(shù)和規(guī)則，進(jìn)一步對(duì)模糊規(guī)則和隸屬函數(shù)進(jìn)行修正。

用前文所得到的數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，加以訓(xùn)練，就可以運(yùn)用采集到的數(shù)據(jù)得到最終的單車風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)了。

3.2.3 車群風(fēng)險(xiǎn)分析

車群狀態(tài)處在不斷的變化之中，但整個(gè)變化過程具有一定的連續(xù)性，潛在的駕駛風(fēng)險(xiǎn)必定是個(gè)累積的過程。風(fēng)險(xiǎn)變化率表征了車輛風(fēng)險(xiǎn)變化的劇烈程度，變化達(dá)到峰值，則表明風(fēng)險(xiǎn)情況發(fā)生了急劇突變，可能超出駕駛員應(yīng)對(duì)能力，此時(shí)，車群可能爆發(fā)，變化率矩陣格式如下:

3.3 算例

以3輛車的小車群為例，結(jié)合試驗(yàn)采集到的數(shù)據(jù)，對(duì)車群安全性進(jìn)行了分析，過程如下:原始數(shù)據(jù)情況如表2。

表2 原始數(shù)據(jù)Tab.2 Initial data

經(jīng)計(jì)算成為可供使用的數(shù)據(jù)如表3。

表3 處理后的數(shù)據(jù)Tab.3 Treated data

表4 風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)Tab.4 Risk data

其中的數(shù)值表示任意兩輛車之間處于每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別之間的概率。

通過一段時(shí)間的數(shù)據(jù)累積可得出車輛的高風(fēng)險(xiǎn)概率隨時(shí)間的變化曲線圖如圖1、圖2。

圖1 客觀風(fēng)險(xiǎn)變化Fig.1 Objective risk change

圖2 駕駛員的感官風(fēng)險(xiǎn)變化Fig.2 Sensory risk change of drivers

用貝葉斯矩陣變化率法，建立分析矩陣，可計(jì)算出各時(shí)刻的變化率矩陣如下:

3.4 小結(jié)

由圖1、圖2可以看出，單車的風(fēng)險(xiǎn)是一個(gè)逐漸累積變大的過程，在此過程中，由于駕駛員的感官風(fēng)險(xiǎn)增加，可能會(huì)采取措施，導(dǎo)致客觀風(fēng)險(xiǎn)降低，但是若駕駛員感覺不到風(fēng)險(xiǎn)存在，客觀風(fēng)險(xiǎn)就會(huì)持續(xù)累積，導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)爆發(fā)。

而由矩陣（2）～（4）可以看出，車群風(fēng)險(xiǎn)的爆發(fā)點(diǎn)是車群中風(fēng)險(xiǎn)變化率最大的那輛車，如矩陣（3）中的2-2，然后，此風(fēng)險(xiǎn)將傳遞給車輛3，如矩陣（4），導(dǎo)致整個(gè)車群安全性降低。

4 結(jié)論

目前，道路安全問題已經(jīng)引起了很多人的關(guān)注和思考。研究車群的行為能夠很好的幫助人們更加綜合的認(rèn)識(shí)和判斷交通事故。本文所述的試驗(yàn)平臺(tái)能夠讓15名駕駛員同時(shí)獨(dú)立的操縱自己的車輛，同時(shí)采集多種數(shù)據(jù)，這是本文最大的創(chuàng)新點(diǎn)。在采集得到數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，還進(jìn)行了相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析，提出了一種研究車群風(fēng)險(xiǎn)的計(jì)算方法。

在今后的進(jìn)一步研究工作中還將繼續(xù)對(duì)駕駛平臺(tái)的進(jìn)行細(xì)化，讓駕駛?cè)藛T有更加真實(shí)的駕駛感受。包括對(duì)車輛性能的更真實(shí)的再現(xiàn)、道路各種屬性的模擬，以及交通環(huán)境、自然環(huán)境的進(jìn)一步模擬再現(xiàn)。另外一方面，文中給出的分析方法只是簡單的針對(duì)了最常見的一些數(shù)據(jù)，而如文中所述，在某些特殊的試驗(yàn)條件下，由于駕駛員、環(huán)境、車輛的不同所帶來的影響，還可以做更深入地研究。總之，在這樣一個(gè)平臺(tái)建立的前提下，很多從前限于條件而未能解決的問題有了解決的可能性，這樣的研究嘗試是非常有益處的。

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Method to Analyze Behavior Safety of Vehicle Group in Virtual Condition

JI Ting-ting1，CHEN Shao-jun2，CHEN Yu-ren1
（1.School of Traffic ＆ Transportation Engineering，Tongji University，Shanghai 201804，China;
2.Research Institute of Architectural Design（Group）Co.Ltd，Tongji University，Shanghai 200092，China）

The moving characteristics and rule of vehicle group are studied in the virtual condition，which includes the framework of the software and hardware，the experiment process，the data collection，analysis and calculation，as well as the data reliability analysis.In the experimentation，15 drivers simulate driving in one scene，meanwhile，the moving parameters of vehicles are collected respectively，including the running track，all kinds of velocity and acceleration，and the use of brake and steering wheel of the vehicles etc.Fuzzy neural network and risk probability matrix are used to analyze the data mentioned，and the risk probability of the vehicle group is calculated;furthermore，the method to study behavior safety of vehicle group is proposed.

virtual driving;vehicle group risk;fuzzy neural network;risk probability matrix

U491.3

A

1674-0696（2010）01-0125-04

2009-09-17;

2009-10-17

紀(jì)廷婷（1984-），女，四川成都人，碩士研究生，主要從事道路安全方面的研究。E-mail:amulet1984@hotmail.com。