车联网环境下道路交通事故链阻断系统的效率评价方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及交通智能管理和控制技术领域尤其是一种车联网环境下道路交通事 故链阻断系统的效率评价方法。
【背景技术】
[0002] 众所周知，高速公路重特大交通事故很少是由一个交通事件造成，大多是由于一 系列不起眼或者看似不严重交通事件综合作用的结果，是人-车-路-环境禪合失调而导致 的。根据海因里西化einrich)事故法则，把运些引发交通事故的一系列交通事件串起来看 就组成道路交通事故链（Qiains of Road Traffic Incident,CRTI)。
[0003] CRTI的演化表现为道路交通状态的变化，当一个不安全的交通状态在时间或空间 上引发相邻的另一个不安全交通状态时，则形成了CRTI，并且交通状态是在危险与安全之 间不断变化着的。因此，CRTI演化过程实质上是马尔可夫过程。通过建立在马尔可夫随机过 程理论之上的马尔可夫链原理，可W研究道路交通系统的非线性、随机性、动态性W及不确 定性等特性下的道路交通事故本质，可W将复杂多样的道路交通(连环)事故表征成有序的 CRTI形态，将CRTI的演变过程转变成道路交通事件有限状况空间下的马尔可夫链的k步状 态转移矩阵。根据交通事件不同状态的初步概率和状态之间转移概率，确定交通事件状态 变化趋势，即确定基于马尔可夫链状态空间转换的CRTI演化系统。
[0004] 如果在发生连环交通事故前就切断事故链中的某个"链"，就能有效阻断CRTI，因 此本发明根据实时的CRTI演化状态，并同时考虑当前区域所有车辆车型、相对位置、相对速 度、交通事故发生的后果等相关因素，确定交通状态危险度(r)和危险源(e)，仅根据危险度 和危险源的变化程度建立基于车联网感知的阻断效率的评价方法，保障阻断系统的效率。 需要说明的是本文仅考虑的是车联网环境下的城市快速路或高速公路。
【发明内容】
[0005] 本发明的目的是弥补交通事故预防技术的不足，提供一种在车联网环境下，设计 基于阻断前后危险度和危险源的变化程度的效率评价方法，W便达到有效的交通事故预防 和交通事故链阻断。
[0006] 本发明采用的技术方案是：
[0007] 车联网环境下道路交通事故链阻断系统的效率评价方法，其特征在于，包括W下 步骤：
[0008] (1)对车辆可能存在的危险源进行实时监测；
[0009] (2)筛选出可能导致事故的危险源个数m，并计算阻断前的危险度ri;
[0010] (3)对危险度进行判断，若危险度等级在3级或3级W上时，转入(4);若危险度在3 级W下，则转入(1);
[0011] (4)阻断系统根据阻断策略库知识，立即采取控制措施，并采用声、光、电、振动的 形式提醒驾驶员；
[0012] (5)再次筛选危险源m，并再次计算阻断后的危险度n;
[OOU] (6)构建评价函数f:
[0014] Step 1:评价函数建模:通过建立CRTI代价函数'。。3* =曰丘旨11111^('，6)对阻断效率 进行评价，建立CRTI代价函数，如下：
[0015]
(3)
[0016] 其中：ri表示阻断前检测的危险度;m表示阻断前检测的危险源个数;r2表示阻断 后检测的危险度;m表示阻断后检测的危险源个数；
[0017] 巧[0，+00]，曰+6 = 1，其中6〉曰，曰、6分别为危险度、危险源的权重；
[001引Step2:层次分析法计算权重a、b:
[0019] Step2-1:在专家咨询后，e与r的量比值为5,由1-9标度法确定出判断矩阵B;
[0020]
[0021] 判断矩阵B为：
[0022] Step2-2:计算判断矩阵B每行的乘积
[0023] Step2-3:计算判断矩阵B的方根听
，式中：n为矩阵的阶数；
[0024] Step2-4:将％正规化并进一步得到所求的特征向量W;
[00巧]Step2-5;
;W=(Wi，W2，...，Wn)T即为所求的各指标权重；
[0026] 经计算所得:a = 〇.31，b = 0.69;
[0027] 代价函数为：
巧)6
[002引（7)ri、r2、m、m代入评价函数f对阻断效果进行评价，当0 < f <0.5时，说明阻断效 率较高，评价结束；当0.5含f<+w时，说明阻断效率较差，返回（4)中，更新阻断策略库知 识，直至f取值为0 ^ f <0.5，评价结束。
[0029] 进一步地，所述步骤(2)中阻断前的危险度n的计算方法为：
[0030] 对人、车、路、环境四类危盼度A别律横：
[0031] 阻断前驾驶员的危险度'
（1.1)
[0032] 式（1.1)中：Di表示驾驶员驾龄;D21表示年龄在25岁W下的驾驶员;D22表示年龄在 25-50岁之间的驾驶员;D23表示年龄在50-70岁之间的驾驶员;D31表示男性驾驶员；D32表示 女性驾驶员;〇4表示驾驶员疲劳程度;ki表示驾驶员自身存在的危险度等级系数;bi表示驾 驶员在车、路、环境中的禪合数；
[0033] 阻断前车辆自身危险因素的危险g
<1' 2>
[0034] 式（1.2)中：Vi表示车辆间的相对距离;V2表示车辆间的相对速度;V3表示车辆自身 故障;k2表示车辆自身存在的危险度等级系数;表示车辆在人、路、环境中的禪合数；
[0035] 阻断前道路存在危险因素的危险度
（L 3)
[0036] 式（1.3)中：Ri表示道路施工;R2道路障碍;R3道路弯曲度;R4表示道路摩擦系数;k 表示摩擦因子;k3表示道路自身存在的危险度等级系数;b3表示道路在人、车、环境中的禪合 数；
[0037] 阻断前环境危险因素的危险￡
[0038] 式（1.4)中：SI表示雾;S2表示大雨；S3表示大风;S4表示冰富;S5表示沙尘;S6表示晴 天;S7表示雪;k4表示环境因素的危险度等级;b4表示环境在人、车、路中的禪合系数；
[0039] 阻断前的危险度
[0040] 其中：巧1、於：、界3、巧4取值在（石~很)之间。
[0041] 进一步地，所述步骤(3)中危险度等级分级如表1所示：
[0042] 表 1
[0043]
[0044] 进一步地，所述步骤(4)中阻断后的危险度n的计算方法为：
[0045]
俄
[0046] 餐1'表示阻断后的驾驶员的危险度；g 2'表示阻断后的车辆自身危险因素的危险 度；巧；'表示阻断后的道路存在危险因素的危险度；表示阻断前环境危险因素的危险 度仇'、9/、餐3'和巧4'的计算方法类同公式（1.1)…（1.4) ;ki分别表示人、车、路、环境的 危险度等级，bi分别表示人、车、路、环境在其他=种危险源中的禪合数，ki、bi在公式（1)和 (2)中是不变的，阻断前后的危险源个数根据
【发明内容】
中的技术方案来监测获取，且值得注 意的是，危险源是量化的，用个数表示。
[0047] 进一步地，所述步骤(6)step2中层次分析法比例标度如表3所示：
[004引 表3 r0049I
[0050]从同等到极端所采用的量比值为1-9的奇数，同等重要的因素量比值为I;极端重 要量比值为9;两相邻判断的中间值为偶数2、4、6、8。
[0051 ]本发明中，车载单元OBU、GPS/北斗导航、DSRC协议、车内摄像头、身份ID识别器、路 侧设备、MXD-Ol摩擦系数仪/COF-POl斜面摩擦系数仪、气象部口。W上运些设备和技术是用 来检测在高速公路或者城市快速路上可能导致事