一种道路交通事故链风险实时评估方法技术

本发明专利技术公开了一种道路交通事故链风险实时评估方法。通过位于左右前大灯下侧的高清摄像头，位于变速器输出轴上的速度传感器，位于ESP车身稳定系统的加速度传感器，道路地图匹配系统和GPS/北斗导航，获取车辆行驶路面的附着力系数f，自车的速度v，自车的加速度a，实时航向角θ和车间距离d，以此来确定单车事故概率和两车事故概率，得出道路交通事故链发生概率。同时根据平均场理论建立区域车辆相互作用的势能场，对严重程度进行分级。本发明专利技术可建立包含事故链发生概率和事故链发生严重程度的危险度模型，进而为交通事故风险进行实时度量。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于智能交通系统的道路交通安全领域，具体涉及一种在道路交通事故实时监测的装置及事故链风险评估方法，可以用以预测连环交通事故发生的风险。
技术介绍
汽车保有量的增加和公路运输业的飞速发展，在繁荣经济和方便人们生活的同时，对公路交通安全环境带来了日益严重的压力，公安部发布的数据显示，我国平均年发生交通事故20余万起，死亡人数超过六万，居世界首位，道路交通已经成为威胁人们安全的“头号杀手”，是中国安全生产中死亡人数最多的领域。此外，汽车保有量前六的国家中，我国交通事故致死率远超美国、德国、日本等，交通安全已成为影响我国社会发展的突出问题，这对交通环境安全畅通相关技术的研发提出了迫切的要求。道路连环交通事故，特别是高速公路，给人们的生命和财产带来巨大损失，下面几个典型的连环事故就可看出它的危害性之大：1、1975年由于大雾致使美国加纽高速上300多辆车发生连环事故，伤亡人数在上千人，这是世界上事故涉及车辆最多、死亡人数最多的交通事故。2、2009年7月，由于大雨影响，250多辆车在不伦瑞克的高速公路上发生连环相撞事故，造成60多人受伤。3、2012年3月，京福高速贾汪境内因大雾在不同路段共发生4起连环交通事故，事故造成60多辆车损坏，伤亡人数高达36人。由此可见，连环交通事故已经是严重的社会问题。目前，车联网技术的飞速发展，大大改善了道路交通系统环境。车联网将先进的传感器技术、通信技术、数据处理技术、网络技术、自动控制技术及信息发布技术等有机运用到整个交通运输管理体系，并建立起一种实时、准确、高效的交通运输综合管理和控制系统，为道路交通事故不同时空下交通状态的感知、分类、组织、传输等奠定了基础。
技术实现思路
本专利技术的目的在于根据实时的道路交通事故风险监测装置，提出了一种事故链风险评估的方法，用以预测连环交通事故发生的可能性及严重程度，保障了道路交通安全，避免中、特大交通事故的发生。本专利技术的技术方案为：一种道路交通事故链风险实时评估方法，具体步骤如下：步骤1，建立道路交通事故风险实时监测装置，包括位于左右前大灯下侧的高清摄像头，其主要用于实时获取车辆行驶路面的附着力系数f；位于变速器输出轴上的速度传感器，其主要用于获取自车的速度v；位于ESP车身稳定系统的加速度传感器，其主要用于获取自车的加速度a，通过与道路地图匹配获取车辆的实时航向角θ，通过GPS/北斗导航实时获取车辆的位置坐标，进而测算车间距离d；步骤2，根据单车事故概率和两车事故概率确定道路交通事故链发生概率：将运行参数分为核心因素和基本因素，计算单车事故发生的概率Ps；考虑到道路因素，基于运动学方程，建立绝对安全距离Sa和相对安全距离Sr模型，用蒙特卡洛模拟方法求解车辆间事故概率Pc-c；根据单车事故概率和两车事故概率的相互独立性，推导出道路交通事故链概率模型Pi；步骤3，建立事故链的发生严重程度模型及分级：根据平均场理论建立区域车辆相互作用的势能场，势能场中的车辆受到场强U的作用而产生势场力F，在势场力的作用下做功产生势场能W；用势场能W近似表示区域车辆发生连环事故的严重程度Er，并对严重程度进行分级；步骤4，建立包含事故链发生概率和事故链发生严重程度的危险度模型：R＝f(Pi,Er)。进一步，所述步骤2中基本因素包括：驾驶地点、年龄、时刻、车型、天气状况、路面通行条件；核心因素包括：驾驶行为和机动车状况；单车事故概率Ps＝f(pheat,pbase)，Pheat为核心因素，Pbase为基本因素。进一步，所述步骤2中还包括驾驶行为：直行、倒车、掉头、起步、停车、左转弯、右转弯、变更车道、躲避障碍、静止等；机动车状况：制动失效、制动不良、转向失效、照明与信号装置失效、爆胎。进一步，所述步骤2中单车事故概率和两车事故概率相互独立，因而道路交通事故链概率模型Pi：Pi＝α×Ps+b(Ps+Pi-1×Pc-c)；其中：a和b为权系数；在初始环节a＝1，b＝0，中间环节a＝0，b＝1。进一步，所述步骤3中势能场中的其它车辆因存在质量和速度而受到场强U的作用，势能场中的功W定义为在场强U下，单位质量和速度的物体运动S距离，即W＝2∫U·m·v·S；近似用其它车辆在某一车辆势能场中的做功表征碰撞的严重程度Er；势能场中的场强U近似公式： U = Σ i = 1 N Σ j = 1 N 1 2 k exp ( - | | v i - v j | | 2 d i j 2 ) ]]>其中，k表示单位范围内的车辆数，dij表示车辆距离，vi表示车辆i速度，vj表示车辆j速度；m为车的质量，则碰撞的严重程度Er的近似模型为： E r = d × m × U = Σ i = 1 N Σ j = 1 N 1 2 k m i d i j exp ( - | | v i - v j | | 2 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种道路交通事故链风险实时评估方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤1，建立道路交通事故风险实时监测装置，包括位于左右前大灯下侧的高清摄像头，其主要用于实时获取车辆行驶路面的附着力系数f；位于变速器输出轴上的速度传感器，其主要用于获取自车的速度v；位于ESP车身稳定系统的加速度传感器，其主要用于获取自车的加速度a，通过与道路地图匹配获取车辆的实时航向角θ，通过GPS/北斗导航实时获取车辆的位置坐标，进而测算车间距离d；步骤2，根据单车事故概率和两车事故概率确定道路交通事故链发生概率：将运行参数分为核心因素和基本因素，计算单车事故发生的概率Ps；考虑到道路因素，基于运动学方程，建立绝对安全距离Sa和相对安全距离Sr模型，用蒙特卡洛模拟方法求解车辆间事故概率Pc‑c；根据单车事故概率和两车事故概率的相互独立性，推导出道路交通事故链概率模型Pi；步骤3，建立事故链的发生严重程度模型及分级：根据平均场理论建立区域车辆相互作用的势能场，势能场中的车辆受到场强U的作用而产生势场力F，在势场力的作用下做功产生势场能W；用势场能W近似表示区域车辆发生连环事故的严重程度Er，并对严重程度进行分级；步骤4，建立包含事故链发生概率和事故链发生严重程度的危险度模型：R＝f(Pi,Er)。...

【技术特征摘要】
1.一种道路交通事故链风险实时评估方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤1，建立道路交通事故风险实时监测装置，包括位于左右前大灯下侧的高清摄像头，其主要用于实时获取车辆行驶路面的附着力系数f；位于变速器输出轴上的速度传感器，其主要用于获取自车的速度v；位于ESP车身稳定系统的加速度传感器，其主要用于获取自车的加速度a，通过与道路地图匹配获取车辆的实时航向角θ，通过GPS/北斗导航实时获取车辆的位置坐标，进而测算车间距离d；步骤2，根据单车事故概率和两车事故概率确定道路交通事故链发生概率：将运行参数分为核心因素和基本因素，计算单车事故发生的概率Ps；考虑到道路因素，基于运动学方程，建立绝对安全距离Sa和相对安全距离Sr模型，用蒙特卡洛模拟方法求解车辆间事故概率Pc-c；根据单车事故概率和两车事故概率的相互独立性，推导出道路交通事故链概率模型Pi；步骤3，建立事故链的发生严重程度模型及分级：根据平均场理论建立区域车辆相互作用的势能场，势能场中的车辆受到场强U的作用而产生势场力F，在势场力的作用下做功产生势场能W；用势场能W近似表示区域车辆发生连环事故的严重程度Er，并对严重程度进行分级；步骤4，建立包含事故链发生概率和事故链发生严重程度的危险度模型：R＝f(Pi,Er)。2.根据权利要求1所述的一种道路交通事故链风险实时评估方法，其特征在于，所述步骤2中基本因素包括：驾驶地点、年龄、时刻、车型、天气状况、路面通行条件；核心因素包括：驾驶行为和机动车状况；单车事故概率Ps＝f(pheat,pbase)，Phea...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹福贵，江浩斌，施凯津，朱畏畏，
申请(专利权)人：江苏大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32