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    基于車載自組網(wǎng)的交通事故風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防方法

    2022-04-18 18:13:05刁含樓吳嵐華禹凱
    交通科技與管理 2022年6期
    關(guān)鍵詞:隨機(jī)森林

    刁含樓 吳嵐 華禹凱

    摘要 車載自組網(wǎng)技術(shù)是當(dāng)今交通運(yùn)輸領(lǐng)域最前沿的技術(shù)之一,路段網(wǎng)聯(lián)車與路側(cè)單元通過(guò)無(wú)線組網(wǎng)可實(shí)現(xiàn)豐富信息的高效傳輸共享。該技術(shù)一方面可與動(dòng)態(tài)車道控制結(jié)合,加強(qiáng)控制策略的穩(wěn)定性與靈活性,另一方面掌握全局交通信息的組網(wǎng)網(wǎng)聯(lián)車本身即具有更優(yōu)的駕駛特性,從而改善交通流的整體狀態(tài)。引入車載自組網(wǎng)技術(shù),基于隨機(jī)森林算法構(gòu)建解耦式交通—通信仿真框架,評(píng)價(jià)低比例網(wǎng)聯(lián)車的二次事故預(yù)防效果,結(jié)果顯示只需較低比例(5%~20%)的網(wǎng)聯(lián)車可改善事故對(duì)交通環(huán)境的影響。

    關(guān)鍵詞 車載自組網(wǎng);事故風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防;解耦式交通—通信仿真;隨機(jī)森林

    中圖分類號(hào) V279 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 2096-8949(2022)06-0020-03

    引言

    車載自組網(wǎng)(Vehicular Ad-hoc Network, VANET)是當(dāng)前交通運(yùn)輸領(lǐng)域最前沿的技術(shù)之一,通過(guò)車車(Vehicle-to-Vehicle, V2V)、車路(Vehicle-to-Infrastructure, V2I)通信可實(shí)現(xiàn)一定范圍內(nèi)網(wǎng)聯(lián)車的信息共享和協(xié)同運(yùn)動(dòng),被認(rèn)為在交通安全[1]、出行效率[2]和環(huán)境可持續(xù)[3]等領(lǐng)域具有巨大的應(yīng)用潛力。

    網(wǎng)聯(lián)車在組網(wǎng)環(huán)境下,可獲取關(guān)于周圍交通環(huán)境的更準(zhǔn)確的交通信息,表現(xiàn)出更穩(wěn)定的行為,在網(wǎng)聯(lián)車、人工駕駛車混合的交通環(huán)境中,前者達(dá)到一定的占用率,依然有助于形成更穩(wěn)定的交通流[4]。Yang 等[5]即研究了網(wǎng)聯(lián)車的存在對(duì)二次事故風(fēng)險(xiǎn)防控的效果,研究人員認(rèn)為在事故發(fā)生后,組網(wǎng)環(huán)境下的網(wǎng)聯(lián)車可以提前預(yù)知事故信息,表現(xiàn)出更為謹(jǐn)慎保守的動(dòng)力學(xué)特征,研究者修改了組網(wǎng)網(wǎng)聯(lián)車的動(dòng)力學(xué)參數(shù),經(jīng)過(guò)仿真驗(yàn)證,在僅依靠車車通信的情況下,網(wǎng)聯(lián)車比例相對(duì)較高(超過(guò)15%),顯著降低二次事故風(fēng)險(xiǎn)。

    1 交通—通信建模

    1.1 實(shí)時(shí)交通—V2I通信辨識(shí)

    車載自組網(wǎng)中V2I通信指網(wǎng)聯(lián)車與路側(cè)RSU設(shè)備之間的通信。因?yàn)镽SU設(shè)備靜止且一般通信范圍大于網(wǎng)聯(lián)車,V2I通信往往更穩(wěn)定可靠。控制中心可借由 RSU設(shè)備對(duì)其覆蓋范圍內(nèi)的網(wǎng)聯(lián)車發(fā)布指令。RSU與網(wǎng)聯(lián)車通信半徑一般不等,故V2I通信又有上行、下行之分,僅考慮單向V2I通信,指令單向地由 RSU傳向網(wǎng)聯(lián)車。

    1.2 考慮瓶頸影響的實(shí)時(shí)交通—V2V通信預(yù)測(cè)模型

    實(shí)時(shí)交通—V2V通信預(yù)測(cè)模型旨在基于實(shí)時(shí)宏微觀交通信息預(yù)測(cè)任意網(wǎng)聯(lián)車的車車連通狀態(tài)。對(duì)任意網(wǎng)聯(lián)車,若能接收至少3輛網(wǎng)聯(lián)車所發(fā)消息,認(rèn)為該車處于連通狀態(tài)。除去異常值后在統(tǒng)計(jì)的274 706組樣本中有164 879組正樣本,指該網(wǎng)聯(lián)車于該時(shí)刻處于連通狀態(tài),另有109 827組負(fù)樣本。與V2I通信不同,V2V通信過(guò)程中所有節(jié)點(diǎn)空間位置均可變,基于遍歷算法實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)連通狀態(tài)存在較大的時(shí)間開(kāi)銷,故基于二分類機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立網(wǎng)聯(lián)車連通與宏微觀交通狀態(tài)的聯(lián)系,實(shí)現(xiàn)V2V通信預(yù)測(cè)。

    1.3 候選自變量設(shè)置與事故影響辨識(shí)

    研究基于隨機(jī)森林模型預(yù)測(cè)網(wǎng)聯(lián)車的通信狀態(tài)。模型所設(shè)候選自變量如表 1所示,可分為仿真瓶頸特征、網(wǎng)聯(lián)車微觀特征、交通流組成特征和網(wǎng)聯(lián)車分布特征4類,共含10項(xiàng)變量。其中交通流組成特征是對(duì)車載自組網(wǎng)整體效果影響最大,也是約束最大的因素。網(wǎng)聯(lián)車分布特征進(jìn)一步明確了對(duì)應(yīng)時(shí)刻車載自組網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的空間分布。

    根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)定義,理論上網(wǎng)聯(lián)車的分布偏度 skewPos 與分布峰度 kurtPos 均可作為區(qū)分瓶頸影響的指標(biāo)。為選取最優(yōu)指標(biāo),對(duì)兩者的聯(lián)合分布進(jìn)行可視化,同時(shí)區(qū)分兩類瓶頸仿真所對(duì)應(yīng)的情況。可以明顯看到樣本點(diǎn)大體呈下凹分布——隨著位置偏度絕對(duì)值的增加位置峰度也隨之上升,與瓶頸影響下網(wǎng)聯(lián)車分布的畸變情況完全一致。可以看出受分析尺度影響不同事故位置會(huì)影響網(wǎng)聯(lián)車的分布偏度——當(dāng)瓶頸于K1+950斷面時(shí)分布偏度偏向于負(fù)值;而瓶頸于 K1+300 斷面時(shí)分布偏度偏向于正值。這意味著必然存在一斷面,當(dāng)事故恰好發(fā)生于此時(shí)即使網(wǎng)聯(lián)車分布發(fā)生畸變,其分布偏度仍接近于0,分布偏度不適用于事故影響劃分。綜上所述,選取網(wǎng)聯(lián)車分布峰度kurtPos為區(qū)分指標(biāo),設(shè)置峰度閾值,對(duì)網(wǎng)聯(lián)車分布是否受事故影響進(jìn)行區(qū)分,當(dāng)樣本峰度高于該閾值時(shí),認(rèn)為網(wǎng)聯(lián)車分布受事故影響明顯。考慮到均勻分布的峰度為?1.2,定性地以?0.6為閾值進(jìn)行劃分,將樣本劃分為正常狀況(Normal)和瓶頸明顯影響(Fluctuate)兩類,分別包含76 661和198 045組樣本。

    經(jīng)顯著性檢驗(yàn)得到的兩模型最優(yōu)自變量組合存在一定差異(表 2)。兩模型的公共自變量為網(wǎng)聯(lián)車位置 Pos、網(wǎng)聯(lián)車密度 cvDens 和總密度 Dens,包含網(wǎng)聯(lián)車微觀特征和交通流組成特征兩類特征。除此之外正常狀況時(shí)模型尚須考慮網(wǎng)聯(lián)車位置標(biāo)準(zhǔn)差 stdPos,即模型更關(guān)注網(wǎng)聯(lián)車分布的離散情況。而受瓶頸明顯影響時(shí)因?yàn)榫W(wǎng)聯(lián)車聚集程度基本確定,故模型在各項(xiàng)分布特征中更關(guān)心網(wǎng)聯(lián)車的聚集位置,即分布均值 meanPos。另外模型還須瓶頸位置 crashPos 以輔助預(yù)測(cè)。

    2 車載自組網(wǎng)環(huán)境下的事故風(fēng)險(xiǎn)分析

    以 SUMO 自帶的跟馳、換道模型模擬常規(guī)車和網(wǎng)聯(lián)車的微觀駕駛行為,當(dāng)網(wǎng)聯(lián)車處于連通狀態(tài)時(shí)對(duì)部分微觀交通模型參數(shù)進(jìn)行調(diào)整,當(dāng)網(wǎng)聯(lián)車連接斷開(kāi)時(shí)則退回常規(guī)車交通模型參數(shù)。

    以路段各斷面速度均值和標(biāo)準(zhǔn)差的時(shí)空演化表示瓶頸的時(shí)空影響(圖 1、圖 2)。同樣地由大律法對(duì)時(shí)空演化數(shù)據(jù)進(jìn)行分割,定量計(jì)算事故時(shí)空影響面積(表 3)。圖 2為不同網(wǎng)聯(lián)車占用率下事故的發(fā)生對(duì)斷面速度均值的時(shí)空影響,其中深色的慢速行駛區(qū)域即為事故的影響范圍??梢钥吹皆跓o(wú)網(wǎng)聯(lián)車時(shí),事故的空間影響一度達(dá)到事故斷面上游 700 m處,網(wǎng)聯(lián)車的引入對(duì)該影響范圍的改善效果似乎并不十分明顯。表 3由定量計(jì)算的影響面積證實(shí)了網(wǎng)聯(lián)車的效果——約5%的網(wǎng)聯(lián)車比例可使事故瓶頸面積縮小約 1.5%,且該效果隨網(wǎng)聯(lián)車比例增加而進(jìn)一步增強(qiáng),說(shuō)明網(wǎng)聯(lián)車的存在有助于在一定程度上改善瓶頸對(duì)斷面速度的影響。圖 1為不同網(wǎng)聯(lián)車占用率下事故的發(fā)生對(duì)斷面速度標(biāo)準(zhǔn)差的時(shí)空影響,亮色區(qū)域表示該斷面各車道速度差異較大,同樣可表征瓶頸的影響范圍。圖 1與圖 2具有較高的一致性,再結(jié)合表 3可看出網(wǎng)聯(lián)車的引入同樣有助于改善瓶頸發(fā)生后斷面各車道的速度變異性,改善效果存在波動(dòng)但整體幅度明顯優(yōu)于其對(duì)速度均值的改善效果,5% 的網(wǎng)聯(lián)車可使影響面積縮小約 7.7%。斷面橫向速度差越低有助于減小換道頻率,既提升了安全性也緩解了換道造成的通行能力衰減。綜上所述,混合交通環(huán)境中的網(wǎng)聯(lián)車可從各方面不同程度地改善交通狀態(tài)。

    3 結(jié)論

    根據(jù)現(xiàn)有的耦合式交通—通信仿真框架進(jìn)行車載自組網(wǎng)仿真獲取仿真數(shù)據(jù),再進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,分別討論交通—V2I 通信、交通—V2V 通信兩類情況。預(yù)測(cè) V2V 通信時(shí),因不同交通狀態(tài)特別是事故的不同影響下網(wǎng)聯(lián)車的分布將發(fā)生改變,從而影響信息傳播,引入表征網(wǎng)聯(lián)車分布的各項(xiàng)變量并區(qū)分事故影響,構(gòu)建考慮事故影響的實(shí)時(shí)交通—V2V 通信預(yù)測(cè)模型,并對(duì)模型的預(yù)測(cè)性能和各項(xiàng)指標(biāo)的影響進(jìn)行定量定性分析。最后基于模型構(gòu)建解耦式交通—通信仿真框架,基于解耦式仿真分析網(wǎng)聯(lián)車的存在對(duì)二次事故預(yù)防與通行能力提升的效果,結(jié)果顯示只需較低比例(5%~20%)的網(wǎng)聯(lián)車自各方面改善事故對(duì)交通環(huán)境的影響。

    參考文獻(xiàn)

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    收稿日期:2022-02-18

    作者簡(jiǎn)介:刁含樓(1989—),男,碩士研究生,研究方向:智能交通、智慧公路。

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