灾害天气下高速公路车路协同应用场景研究

2020-04-02 11:18 评论 0 条

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 作者:高艺嘉1,2,孙雨1,2,郭沛1,2
(1.中国公路工程咨询集团有限公司;2.空间信息应用与防灾减灾技术交通运输行业研发中心)
摘要:灾害天气对高速公路的行车效率和行车安全影响明显。在新一代信息技术发展背景下,车辆和道路的智能性、适应性在不断提高。本文从保障灾害天气下高速公路的行车安全和实现车道级全时控制、车辆级全程控制的目标出发,分析雨、雾、风、雪等灾害天气下高速公路行车安全保障条件,研究车路协同应用场景,分析灾害天气下高速公路车路协同系统的关键技术和基本功能,设计应用场景和系统架构,以提供精细化、自主化的全时空出行服务。
从“先驱”谷歌在2014年公布自主设计的无人驾驶汽车起,无人驾驶或自动驾驶的概念逐渐进入大众视野。像ACC自适应巡航、LDW车道偏离预警、AEBS主动紧急刹车等一系列ADAS应用也逐渐从高端市场步入日常生活。车已不再是四个轮子和一张沙发的组合,它逐渐变得聪明起来,有了国际自动机工程师学会SAE从L0无自动化汽车到终极目标L5完全自动化的发展构想;由于自动驾驶车辆借助毫米波雷达、激光雷达、摄像头、超声波雷达等传感器对道路和车辆环境感知能力有限且成本较高,为实现真正的自动驾驶,路也应变得更加智慧,实现环境、道路、车辆的智慧感知和辅助控制及决策。
一、背景及任务的提出
道路系统由人、车、路、环境四要素构成。在公路等级划分中:高速公路是全封闭的结构化道路,不存在人、机动车、非机动车混行情况,车辆行驶环境相对简单;高速公路的路面、线形、路侧设施优良完善,道路的建、管、养、运经验丰富;其运营主体全责清晰,有明确的“投资-回报”收益目标,具备保障交通安全、提高道路运力、提升服务质量的潜在驱动力。
我国地域广博,气候类型差异大,公路建设、运营过程中易发生各种灾害事件,造成不可估量的经济损失。2009年交通运输部制定了《公路交通突发事件应急预案》,其中公路交通突发事件包括自然灾害(如气象、地震、地质灾害等)、公路交通运输生产事故、社会安全事件和公共卫生事件四类[1]。常见的大雾、冰冻、雪、雨、大风等都属于灾害天气条件,它们轻则造成交通拥堵降低道路通行能力,重则导致交通重大事故,公路气象灾害的发生不止降低公路使用功能,还造成经济损失。为保障灾害天气条件下高速公路车辆行驶安全,在发生灾害气象或者交通事故时,高速公路管理单位往往采取流量控制手段来间接实现保持车距和限速目的;其信息发布手段大多是以无线电广播或VMS可变信息情报板等简单的单向信息传输手段为主。宏观的流量控制措施牺牲了高速公路的道路通行能力和服务水平,却也难以保证灾害天气下高速公路车辆行驶安全。
二、灾害天气下高速公路行车安全保障条件
高速公路从建设特点可划分为:出入口匝道、通行路段、服务区三大部分。出入口匝道路段主要表现为车辆汇入和分流,为避免车辆追尾、车辆侧向碰撞、出入口处拥堵,可在高速公路匝道口附近设置路侧车辆信息采集和发布装置,为匝道及主路车辆提供实时车辆行驶信息,实现出入口匝道处的车路协同。本文主要研究灾害天气下的高速公路车路协同应用场景,从雾、雨、雪、风等方面对通行路段的安全保障和车辆诱导进行研究。
(一)雾天高速公路安全行车条件
雾对高速公路行驶车辆影响主要有:低能见度、道路附着系数、驾驶员的心理压力三个方面。在自动驾驶条件下,雾天造成的驾驶员识别及反应时间或由通信系统延迟时间所替代。
根据AASHTO限速模型,                                       
灾害天气下高速公路车路协同应用场景研究插图 (1)  
S为停车安全距离;S3为安全距离;v为车速,km /h;f为路面与轮胎间附着系数;i为路面纵坡的坡度值,当S3接近于0,不考虑坡度影响时,可取得最高限速值vmax:
灾害天气下高速公路车路协同应用场景研究插图1 (2)
灾害天气下高速公路车路协同应用场景研究插图2
从保守角度出发,保证图1中S(车车间距)和S(车与障碍物间距)始终大于安全距离S,需系统对车辆实时速度精准诱导控制,车速不超过当下车距计算的vmax。             
(二)雨天高速公路安全行车条件
雨天高速公路行车环境较雾天复杂,大雨、暴雨会造成驾驶员视线不清,安全行驶条件与雾天环境类似。雨天对高速公路行车影响主要有:轮胎与路面摩擦因数、水膜厚度等,可借助车辆滑水临界速度模型构建雨天高速公路行车安全保障条件。
根据刘俊德[2]的推导,坡面水膜厚度h(mm)可由降雨强度q(mm/min)、坡长l(m)、道路表面构造深度(mm)获得:                            
灾害天气下高速公路车路协同应用场景研究插图3(3)
小型汽车轮胎的路面摩擦系数与水膜厚度h、行驶速度v关系:                       
灾害天气下高速公路车路协同应用场景研究插图4 (4)
中型汽车轮胎的路面摩擦系数与水膜厚度h、速度v的关系:                
灾害天气下高速公路车路协同应用场景研究插图5(5)
载重汽车轮胎的路面摩擦系数与水膜厚度h、速度v的关系:           
灾害天气下高速公路车路协同应用场景研究插图6    (6)
雨天高速公路行驶的车辆,在考虑坡度情况下,纵坡路段的“速度-距离”模型为:
灾害天气下高速公路车路协同应用场景研究插图7                            
(7)
S为安全停车距离,m;φ为车轮与路面摩擦系数;v为安全车速;i是道路纵向坡度(上坡为正,无坡为0),%。
(三)大风环境高速公路安全行车条件
大风环境下汽车运行的风险因素包括:道路线形、路面状况、汽车制动性能、车速、车型、质心高度、风速风向等多个方面。大风对行驶车辆的影响主要表现在增大载重汽车的横向力从而影响车辆横向稳定性。横风在高速公路的隧道或者桥梁风口或是宽阔的地段相对常见,横风容易造成车辆的侧倾、侧滑、侧偏情况较为普遍。
田林对横风行车安全进行研究[4],计算得到横风作用下安全行驶速度V需满足条件:V=min{Vss,Vst}。    
灾害天气下高速公路车路协同应用场景研究插图8  (8)
Vss为汽车不侧滑的安全速度,Vst为汽车不侧翻的安全速度。

灾害天气下高速公路车路协同应用场景研究插图9为横向摩擦系数,i为纵坡度角α正弦值,ax为汽车纵向建设速度,hg为汽车质心高度,l1、l2为汽车质心到前后轴的距离,ih为道路横向超高坡度,Fw为横风作用力,G为汽车重力,R为道路圆曲线半径,B为汽车轮距 ,Gs为簧载总质量,Gu为非簧载总质量,hu为非簧载质量质心离地高度。


(四)冰雪环境高速公路安全行车条件
冰雪环境下轮胎与冰雪直接接触替代了轮胎与地面间的接触,道路的附着系数也相应发生变化。由于冰雪凝结状态多样,其路面类型不同,附着系数有较大差异。冰雪路面可分为松雪、雪浆、冰膜、冰板、雪板、冰雪板路面六类。冰雪环境对高速公路车辆行驶影响因素更为复杂,主要包括:路面附着系数,降雪和吹雪造成的低能见度、以及大风对行驶车辆的干扰(离心力)等。
驾驶员的制动过程以下几个阶段组成,如图2所示。
灾害天气下高速公路车路协同应用场景研究插图10
(1)驾驶员反应阶段(通信时延)t驾驶员
驾驶员认知及生理反应过程所消耗的时间,在自动驾驶阶段或由通信时延所替代。
(2)制动器反应阶段t制动器
制动系统本身的自由间隙在制动过程消耗的时间。
(3)制动力增长阶段t01
制动器开始起作用到制动减速度最大值的过程。
(4)制动力持续阶段t12
制动减速度持续维持最大值的过程。
(5)制动力消退阶段t23
驾驶员松开制动踏板,制动力从最大变为零的过程。
为防止冰雪环境下高速公路平直线路段发生车辆追尾事故,据李慧云在冰雪条件下公路限速研究可知:基于附着系数μ和安全距离S的限速V模型[3]:                  
灾害天气下高速公路车路协同应用场景研究插图11(9)
三、车路协同应用场景分析
车辆的行驶状态受灾害天气影响发生变化,降低高速公路通行能力,通过通信、感知等技术可对行驶于高速公路的车辆进行精准管理和微观诱导,包括车辆速度管理、车间距管理等,从而保障灾害天气下高速公路的行车安全。
(一)技术条件
大数据、云计算、通信、微电子、自动控制和传感等[5]新一代信息技术推动了车车、车路信息交互环境下的智慧公路建设。先进的传输、感知、信息处理和控制技术手段拓展了高速公路原有的服务功能,向实现车道级全时控制、车辆级全程控制的目标发展,以提供精细化、自主化的全时空出行服务。
(1)车路协同系统涉及到的关键技术包含:环境信息采集、通信、高精度定位、平台与大数据、信息安全等。
(2)环境信息采集:精细化气象信息监测,包括能见度、风速、风向、雨量、雨压、温度、路面湿度气象要素;车辆行驶道路环境及障碍物感知,包括图像识别、毫米波、激光、超声波等多源信息感知技术。
(3)通信技术:车与车、车与路侧设备等V2X专用通信系统,DSRC、RFID、WiFi、LTE-V、4G/5G和高速公路光纤等多网多模式融合通信。
(4)高精度定位技术:基于北斗导航系统及地基增强站,采用交通地理信息数据偏转加。
(5)密算法的高精度定位以及多源融合辅助定位。
(6)平台与大数据技术:车路协同系统云平台架构、云操作系统、海量数据存储、数据高效检索和数据交换标准。
(7)信息安全技术:基于交通运输行业密钥管理和证书认证系统的不同车辆种类、不同认证级别的智慧高速公路安全认证技术[6],数据存储、通信等安全体系。
(二)系统功能
车路协同背景下的智慧高速系统由路侧设施、个人/车载设备、中心平台构成。
1、路侧设施
路侧设施收集车辆、道路、天气等信息,由本地或中心平台处理后,再向车辆和道路使用者提供实时信息发布和车流诱导服务。
路侧智能设施具备DSRC、RFID、WiFi、LTE-V、4G/5G和高速公路光纤多网融合通信功能。路侧设施与个人/车载设备、路侧设施与中心平台可实双向通信。路侧设施和中心设备作为服务提供者,多源信息汇总、分级处理、智能决策,最终提供交通信息广播服务,构成了路网通信系统;车辆设备或个人设备既是服务接受者又是信息提供者,可上传交通信息,属于车载通信系统,路侧设施、个人/车载设备、中心平台需通过网关统一接入车路协同的服务[7]
路侧设施需实现交通流状态实时检测。通过采用线圈、视频、红外线、激光、微波雷达和无人机等检测手段进行交通流数据采集,对道路、桥梁、隧道使用及健康状况实时监测,以提升车辆行驶安全和效率。
交通控制和信息发布功能。为行驶车辆提供区域内实时车流信息、事故信息、施工信息,提供当前环境下的车速动态诱导建议,提示或控制具有安全风险的车辆。
路面状态及天气环境检测功能。根据道路环境和预测模型需求,在高速公路沿线布设气象监测站,通过通信网络向中心平台提供实时精细化气象数据。
路侧设施除为系统提供通信、供电、信息采集、发布功能外,还具备位置服务功能,为车辆提供高精度(分米甚至厘米级)的定位服务。
为提高车路协同系统反应速度,采取路侧边缘计算与云计算协同分工形式。
2、个人/车载设备
车载设备采集自身车辆信息,融合路侧设备采集的道路、气象、交通流、车辆相对距离和速度信息,通过数据处理分析实现对车间距和速度进行诱导控制。
车辆可通过CAN总线、车载GPS、陀螺仪获取车速、航向角、精准位置等车辆信息,由电子地图、雷达、摄像头、红外传感器等设备获取道路线形、路面状态以及障碍物和邻近车辆的相对位置、速度、加速度、尺寸等[8]信息。
3、中心平台
中心平台基于车载和路侧设备获取海量的精细化、动态数据,通过深度学习、大数据分析等技术,对车辆历史、环境与实时行驶状态进行综合分析,实现车辆的路径规划、轨迹规划和控制,以及路网状态的车道级表达,对路网运行监测和管控,成为具备全面服务功能的云路网中心。
(三)应用场景
高速公路车路协同系统架构由“端-管-云”组成,“端”包括车载设备和路侧设施所有的终端装置,“管”指通信管道、高精度定位服务接入,“云”是基于大数据的分析和提供决策支持的中心云平台。在雨、雪、雾、风等灾害天气下,由端采集车辆、气候环境、道路环境的多源参数信息,经管的传输到达中心平台和路侧计算单元,由于车速诱导、碰撞预警等服务对时效要求高,为争取较短时延采取路侧边缘计算方式,而宏观的交通管理等需要海量数据决策的任务采取中心平台云计算方式,从而实现基于需求和环境等因素对车辆及交通流的全时诱导管理,如图3所示。
灾害天气下高速公路车路协同应用场景研究插图12
高速公路车路协同系统的网络架构[9]:感知层、网络层、应用层、服务层,其详细的结构内容如图4所示。
灾害天气下高速公路车路协同应用场景研究插图13
感知层:基础物理层,通过传感器和信息采集设备被获取多源信息,是车路协同系统或取信息的基础保证。
网络层:核心中枢层和连接桥梁,由路网通信网络和车载通信网络构成,负责传递交换和处理感知层获取的信息。
应用层:价值实现层,包括多个子系统,包括交通管理与控制、出行服务、车辆安全与辅助驾驶、运输管理与服务、紧急事件和安全。应用层对数据进行不同领域需求的加工分析,最终实现智能应用。
服务层:现实拓展和服务延伸。在灾害天气条件下为高速公路运营及使用者提供灾害天气精准发布、车速引导、路径规划、高精度定位、交通管理、限行管理、碰撞预警、事故提醒、拥堵提醒、慢速静止车辆提醒和紧急救援等服务,为车辆提供精准的微观诱导,提高灾害天气下的交通服务能力,保障行车安全。
四、结束语
本文对雾、雨、风、雪等灾害天气下高速公路行车安全条件进行分析,根据车辆自身和道路环境等特征参数对车速、车间距进行精准控制,可有效保障行车安全和运输效率。在分析环境信息采集、通信、高精度定位、平台与大数据、信息安全等关键技术基础上,对灾害天气下的车路协同系统的功能进行阐述,搭建灾害天气下高速公路车路协同系统,最终实现灾害天气下高速公路信息服务、行车诱导和交通管理功能。
参考文献
[1] 齐洪亮.公路自然灾害评价系统的研究[D].长安大学, 2011
[2] 刘俊德.灾害条件下高速公路行车安全管理技术研究[D].长安大学,2012
[3] 李慧云.冰雪条件下公路限速研究[D].哈尔滨工业大学,2012
[4] 田林.横风作用下复杂路段载重汽车运行安全的研究[D].长安大学,2014
[5] 李克强,戴一凡,李升波,等.智能网联汽车(ICV)技术的发展现状及趋势[J].汽车安全与节能学报,2017(1)
[6] 张纪升,李斌,王笑京,等.智慧高速公路架构与发展路径设计[J].公路交通科技, 2018(1):88-94
[7] 兰琛.车联网专用短程通信和定位技术的研究与应用[D]. 浙江大学, 2014
[8] 易振国.交通环境与系统资源优化配置[D].吉林大学, 2011
[9] 曾宇.基于车联网的高速公路安全预警系统设计[D].长安大学,2017

原文刊载于2019年第10期《中国交通信息化》)



微信编辑 | 户利华
责任编辑 | 王虹

灾害天气下高速公路车路协同应用场景研究插图14

本篇文章来源于微信公众号: 中国交通信息化

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