■ 林 楓
(1.福建交通科學(xué)技術(shù)研究所;2.福建省公路工程試驗檢測中心站;3.福建省路翔工程設(shè)計有限公司,福州 350004)
交通安全預(yù)警系統(tǒng)是指系統(tǒng)根據(jù)以往總結(jié)的交通安全狀況或?qū)崟r的觀測數(shù)據(jù)對道路交通安全發(fā)展態(tài)勢進(jìn)行過程描述、追蹤分析和警情預(yù)報,向交通管理部門發(fā)出相應(yīng)的交通安全態(tài)勢信息,并及時向道路使用者發(fā)布信息,確保公路交通安全,進(jìn)一步遏制重特大交通事故以及二次事故的發(fā)生,減少人員傷亡和財產(chǎn)損失,使公路交通更加安全、暢通、有序。
為保證高等級公路交通安全預(yù)警系統(tǒng)能準(zhǔn)確、及時、高效地傳遞交通安全狀態(tài)信息,預(yù)警系統(tǒng)一般由交通信息采集子系統(tǒng)、信息處理子系統(tǒng)和信息發(fā)布子系統(tǒng)組成。
2.1.1 信息采集子系統(tǒng)
交通信息采集子系統(tǒng)是高等級公路安全預(yù)警系統(tǒng)的“感覺器官”,信息采集的可靠性決定系統(tǒng)預(yù)警的準(zhǔn)確性。信息采集子系統(tǒng)對交通運(yùn)行信息進(jìn)行采集,主要包括靜態(tài)交通信息和動態(tài)交通信息。
靜態(tài)交通信息主要包括公路路網(wǎng)、交叉口以及交通設(shè)施等基礎(chǔ)信息。其搜集方法采用各種統(tǒng)計資料或者人工調(diào)查法。靜態(tài)信息一般是穩(wěn)定的,一次性輸入后一般長期不變,不需要實時采集,只有當(dāng)實際情況發(fā)生變化時才需要對靜態(tài)交通數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行更新。
動態(tài)交通信息主要包括流量、車速等交通狀態(tài)特征信息、交通緊急事故信息以及天氣等環(huán)境信息。動態(tài)交通信息的采集主要是通過各種交通檢測器搜集,數(shù)據(jù)采集的對象有交通流量、占有率、車速、車隊長度、車身長度、車頭時距、行程時間、行程車速、車輛位置、車型、靜止車輛等信息,主要的采集方式有線圈檢測器、視頻檢測器、微波檢測器、紅外檢測器、超聲波檢測器、GPS車輛定位儀等。
2.1.2 信息處理子系統(tǒng)
信息處理子系統(tǒng)是高等級公路交通安全預(yù)警系統(tǒng)的核心,是將交通信息采集子系統(tǒng)采集得到的交通信息通過計算機(jī)程序篩選處理后,配合綜合交通信息平臺、電子地圖、交通疏導(dǎo)的決策支持等綜合信息處理,分析得出整個高等級公路的動態(tài)交通安全狀態(tài)和交通管理的預(yù)警信息。
2.1.3 信息發(fā)布子系統(tǒng)
信息發(fā)布子系統(tǒng)是系統(tǒng)管理者向道路使用者發(fā)布管理信息的系統(tǒng),其主要是將經(jīng)信息處理子系統(tǒng)分析后的交通信息通過數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換器轉(zhuǎn)換成短信、數(shù)字信號,通過短信平臺、GPRS、互聯(lián)網(wǎng)以及可變信息板等方式發(fā)布實時交通信息,包括交通狀態(tài)信息、臨時交通管制信息、交通流誘導(dǎo)信息、交通事故信息及其他信息等。
交通安全預(yù)警系統(tǒng)首先由交通信息檢測器將檢測到的交通狀態(tài)數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)采集終端服務(wù)器,通過路由器上指定的端口將交通流數(shù)據(jù)再傳輸至中心端服務(wù)器,中心端服務(wù)器上的數(shù)據(jù)管理軟件負(fù)責(zé)分析各個數(shù)據(jù)采集器傳輸過來的實時交通信息數(shù)據(jù),對交通信息數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、融合,然后運(yùn)用交通狀態(tài)判別模型,通過對動態(tài)交通信息和靜態(tài)交通信息的綜合分析,判別實時交通狀態(tài),接著將交通狀態(tài)判別結(jié)果以及交通狀態(tài)信息存儲入中心端數(shù)據(jù)庫,同時通過互聯(lián)網(wǎng)、短信平臺、GPRS以及LED顯示屏等方式向交通參與者發(fā)布交通狀態(tài)信息。高等級公路交通安全預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 高等級公路交通安全預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計架構(gòu)
福建省高等級公路交通特征分析可從高等級公路交通流參數(shù)和交通流模型兩個方面進(jìn)行分析。交通流參數(shù)能夠定性、定量地描述交通流運(yùn)行狀態(tài),反映交通流的基本性質(zhì)。
交通流的基本參數(shù)包括交通量、速度和密度。其中,描述宏觀交通流特性的參數(shù)是交通量、速度和密度,描述微觀交通流特性的參數(shù)是車頭時距、地點車速和車頭間距。
交通流模型是描述連續(xù)流狀態(tài)下交通流宏觀變量(即交通量、平均車速和密集度)之間關(guān)系的數(shù)學(xué)模型,包括速度-流量模型,速度-密集度模型,流量-密集度模型,其中一些是基于數(shù)學(xué)推導(dǎo)建立的,另一些是根據(jù)實踐經(jīng)驗建立的。
隨著交通信息化建設(shè)的大力推進(jìn),交通動態(tài)數(shù)據(jù)越來越豐富,并已逐步成為一種寶貴的資源,在提升交通系統(tǒng)運(yùn)行效率和管理服務(wù)水平方面發(fā)揮著越來越重要的作用。與此相適應(yīng),如何更加合理有效地采集交通數(shù)據(jù),從中選取有效的數(shù)據(jù),進(jìn)而取得所需的信息,成為充分發(fā)揮交通數(shù)據(jù)資源應(yīng)有作用的關(guān)鍵技術(shù)問題。
交通信息采集是交通信息服務(wù)的基礎(chǔ)。以人工調(diào)查方法和感應(yīng)線圈法等為代表的交通數(shù)據(jù)采集手段仍是交通數(shù)據(jù)采集的主要手段,但是很難滿足日益發(fā)展的動態(tài)交通信息服務(wù)需求。無線定位技術(shù)(GPS/蜂窩無線定位)、傳感器技術(shù)、移動通信技術(shù)、IPv6網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、車輛自動識別技術(shù) (AVI)、浮動車數(shù)據(jù)采集技術(shù) (FloatingCarData,F(xiàn)CD)、遙感技術(shù)和視頻圖像處理技術(shù)等動態(tài)數(shù)據(jù)采集技術(shù)已成為交通數(shù)據(jù)獲取的新手段,也為高質(zhì)量的動態(tài)交通信息服務(wù)提供了關(guān)鍵技術(shù)。
交通信息采集主要分為靜態(tài)采集和動態(tài)采集兩種。
(1)靜態(tài)交通信息采集
靜態(tài)交通信息主要包括:路網(wǎng)基礎(chǔ)信息(如道路技術(shù)等級、長度、收費(fèi)、立交連接方式等)、道路幾何參數(shù)信息(如平面線形、縱斷面線形、橫斷面線形等)、基礎(chǔ)地理信息(如路網(wǎng)分布、功能小區(qū)的劃分、交叉口的布局、交通基礎(chǔ)設(shè)施信息等)、車輛保有量信息(包括分區(qū)域、時間、不同車種車輛保有量信息等)及交通管理信息(如單向行駛、禁止左轉(zhuǎn)、限制進(jìn)入等)。因此,靜態(tài)交通信息通常采用人工調(diào)查或儀器測量的方式來獲取。為了減少不必要的重復(fù)性和數(shù)據(jù)不一致性,還可以通過對接的方式,從其它相關(guān)系統(tǒng)得到有關(guān)基礎(chǔ)信息。靜態(tài)信息是相對穩(wěn)定的,變化的頻率很小,并且變化沒有規(guī)律。因此,靜態(tài)交通信息不需要實時采集,一般一次性輸入,在短期內(nèi)不會發(fā)生太大的變化,直到數(shù)據(jù)發(fā)生變化的時候才需要修改。
(2)動態(tài)交通信息采集
動態(tài)交通信息主要包括:網(wǎng)絡(luò)交通流狀態(tài)特征信息(如交通流量、密度、速度等)、交通緊急事故信息(事故發(fā)生地點、類型、嚴(yán)重程度等)、在途車輛和駕駛員的實時信息(如單車的速度、位置、起終點等)、環(huán)境狀況信息(如能見度、氣環(huán)境、聲環(huán)境等)、交通動態(tài)管理與控制信息(交通信號信息、臨時采取的單向行駛、禁止左轉(zhuǎn)、限制進(jìn)入等)。
動態(tài)交通信息與靜態(tài)交通信息顯著的不同,最主要的區(qū)別在于其實時性,因此,動態(tài)交通信息的采集必需是準(zhǔn)確的、及時的。那么這些時時變動的交通信息全部采用人工的方式采集是不可能的,一方面,采集速度跟不上,另一方面,人力也不可能全天候地進(jìn)行采集。所以,選擇什么樣的檢測器進(jìn)行動態(tài)交通信息的采集是一個很重要的問題?;诮煌ò踩A(yù)警系統(tǒng)對于數(shù)據(jù)數(shù)量和質(zhì)量的要求,對交通檢測器所測的類型、精度以及安裝要求等愈發(fā)重要。
受各種因素的影響,使用交通檢測器采集到的交通數(shù)據(jù)不可避免地存在一定的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題(如數(shù)據(jù)異常、數(shù)據(jù)缺失)。當(dāng)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題嚴(yán)重時,會降低估計精度,使觀測或分析的結(jié)果與實際情況相差甚遠(yuǎn)。因此,在應(yīng)用交通檢測器采集交通信息或進(jìn)行交通建模時,應(yīng)對數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查,并對缺失數(shù)據(jù)和異常值進(jìn)行填充和改正,以提高分析結(jié)果的精度和可靠性。
交通信息數(shù)據(jù)的預(yù)處理主要是針對異常數(shù)據(jù)預(yù)處理和丟失數(shù)據(jù)預(yù)處理。對異常數(shù)據(jù)的判別方法主要是對數(shù)據(jù)自身特征而開發(fā)的,可以分為三類,分別是閾值法、基于交通流理論的方法以及與之理論與交通流理論相結(jié)合的方法。對數(shù)據(jù)補(bǔ)齊,在實踐過程中需要遵循以下兩條原則:一是基礎(chǔ)數(shù)據(jù)完整性原則,采集到的原始數(shù)據(jù)保存時不應(yīng)作修改或調(diào)整,以保證足夠的未經(jīng)修改過的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)用于數(shù)據(jù)補(bǔ)齊,且補(bǔ)齊數(shù)據(jù)與基礎(chǔ)數(shù)據(jù)應(yīng)分別存儲;二是補(bǔ)齊流程的真實性原則,做好針對整個補(bǔ)齊操作流程的文檔記載工作,將有助于增強(qiáng)補(bǔ)齊工作的透明度以便于取舍。
實時判別交通系統(tǒng)安全狀態(tài),其實質(zhì)是對于交通擁擠類型進(jìn)行判斷。交通擁擠主要存在于交通瓶頸處,瓶頸是由于上游的交通需求量大于某點的通行能力而形成的,產(chǎn)生瓶頸將不可避免地出現(xiàn)擁擠。交通擁堵類型包括常發(fā)性交通擁擠和偶發(fā)性交通擁擠。其中,常發(fā)性擁擠主要是由于車道上、交織路段短、道路橫截面窄、實現(xiàn)不良、收費(fèi)站、不符合標(biāo)準(zhǔn)的交叉口等引起的,這類交通擁擠發(fā)生的特點是空間位置比較固定;偶發(fā)性擁擠是相對于常發(fā)性擁擠而言的,主要是由于交通事件造成的道路通行能力暫時下降而引發(fā)的擁擠,其發(fā)生的時間和地點都是隨機(jī)的。相關(guān)研究表明,在交通事件發(fā)生前后,交通流運(yùn)行狀態(tài)會發(fā)生明顯變化,即產(chǎn)生偶發(fā)性擁擠。在高等級公路上,較少發(fā)生常發(fā)性擁擠,交通擁擠的發(fā)生應(yīng)該作為交通事件發(fā)生的重要特征,可以通過偶發(fā)性擁擠認(rèn)定已經(jīng)發(fā)生或即將發(fā)生交通事件。
預(yù)警系統(tǒng)的功能分為三個等級,分別是警報、一級預(yù)警和二級預(yù)警,三個等級對于交通事件的提示級別依次降低,三個等級對于交通事件提示的標(biāo)志信號分別是紅燈、橙燈和黃燈。
警報是最高的提示級別,是系統(tǒng)確認(rèn)交通事故或其他交通事件已經(jīng)發(fā)生時發(fā)出的信息,用于通知交通管理人員交通事故或其他交通事件已經(jīng)發(fā)生,應(yīng)立即采取行動對交通事件進(jìn)行處置。
一級預(yù)警的提示級別介于二級預(yù)警和警報之間,是發(fā)現(xiàn)某路段上已經(jīng)發(fā)生了偶發(fā)性擁擠,系統(tǒng)根據(jù)預(yù)先設(shè)定的判定規(guī)則認(rèn)為可能出現(xiàn)了交通事故或其他交通事件時發(fā)布的預(yù)警信息,用于提醒交通管理人員對交通流運(yùn)行情況進(jìn)行觀察,及時處置可能已經(jīng)發(fā)生的交通事件。
二級預(yù)警的提示級別最低,用于對常規(guī)交通流狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控,當(dāng)發(fā)現(xiàn)交通流的車輛比例明顯不合理,速度標(biāo)準(zhǔn)差處于事故易發(fā)狀態(tài)或發(fā)現(xiàn)已經(jīng)發(fā)生了常發(fā)性交通擁擠時發(fā)布的預(yù)警信息,提醒交通管理人員對交通流進(jìn)行調(diào)整以降低事故風(fēng)險。
交通預(yù)警系統(tǒng)判別指標(biāo)的選取應(yīng)遵循實用性、可比性、完備性和可測性等原則。相關(guān)研究表明,交通事件發(fā)生前后,交通流運(yùn)行狀態(tài)會發(fā)生明顯變化,在交通監(jiān)控時應(yīng)對交通流常規(guī)特征進(jìn)行監(jiān)控和狀態(tài)識別。根據(jù)本章對于交通流特征的分析,將交通量、速度標(biāo)準(zhǔn)差、占有率、大車混入率等參數(shù)特性納入到判別算法中,根據(jù)前面小節(jié)中的研究成果對算法進(jìn)行設(shè)計和標(biāo)定。
國外關(guān)于公路交通事件自動檢測的研究過程主要經(jīng)歷了模式識別、統(tǒng)計分析和突變理論的經(jīng)典 AID算法以及后期的人工智能AID算法等階段。這些算法主要包括比較/模式識別算法、統(tǒng)計算法、時間序列、交通模型和理論算法、低流量檢測算法、California算法、McMaster算法、指數(shù)平滑法和正態(tài)偏差法等。國內(nèi)關(guān)于公路交通事件自動檢測的研究主要集中在近些年發(fā)展起來的新技術(shù)和新理論的應(yīng)用研究方面,包括小波變換、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論以及支持向量機(jī)等。自動識別算法的性能比較如表1所示。

表1 自動識別算法的性能比較
6.2.1 California算法
California算法(加州算法)為雙截面算法,它基于事件發(fā)生時上游截面占有率將增加,下游截面占有率將減少這一事實,利用時刻t從監(jiān)測站i=1,2,…n得到的平均占有率OCC(i,t),該算法使用下面三個條件來判斷擁擠是否發(fā)生過:

式中:OCCDF為路段上下游占有率的差值;OCRDF為路段上下游占有率的相對差值;DOCCTD為擁擠開始時下游占有率的相對差值;OCC(i,t)為第i個檢測站 時刻所測得的占有率;K1、K2、K3為分別為相應(yīng)條件的閾值,可從每個檢測區(qū)的10個擁擠案例對進(jìn)行標(biāo)定,參數(shù)的最佳取值范圍:K1∈[10,25],K2∈[0.01,1.06],K3∈[0.01,0.60] 。如果滿足上述三個條件,則判斷發(fā)生擁擠。
6.2.2 交通預(yù)警等級判別算法
根據(jù)算法原理,可以將算法分為三個主要步驟:
(1)初次判斷。對于輸入交通流參數(shù)特性的初次判斷,用以確定參數(shù)是否處于“安全”的范圍之內(nèi),如果參數(shù)處于“危險”狀態(tài)則發(fā)出二級預(yù)警信息。
(2)參數(shù)計算。計算檢測點 的流量和平均速度的變化情況。
(3)利用加州算法判別該檢測點 是否處于交通擁擠狀態(tài)。
算法的邏輯框架圖見圖2。
算法步驟:
(1)輸入實時交通流特征數(shù)據(jù)q、v、o、大車混入率等。
(3)判斷檢測點i的流量在t時刻是否小于t-1時刻,同時判斷該檢測點在檢測時段內(nèi)的平均車速對比于上一時段是否降低了。如果兩者同時滿足,則發(fā)出一級預(yù)警信息;否則返回(1)。
(4)分別計算 OCCDF、OCRDF、DOCCTD,若三者同時滿足 OCCDF≥K1,OCRDF≥K2,DOCCTD≥K3, 則發(fā)出警報;否則返回(1)。

圖2 交通安全狀態(tài)判別算法流程圖
基于交通流理論與加州算法對福建省高等級公路安全預(yù)警等級進(jìn)行分類,探討了福建省高等級公路交通預(yù)警等級的判別算法,介紹了基于交通流理論與加州算法判別交通安全預(yù)警等級;同時論述了交通信息的采集方式以及對采集數(shù)據(jù)的處理技術(shù),介紹了各類采集方式的優(yōu)缺點及其所能采集的交通參數(shù)和異常交通數(shù)據(jù)與缺失交通數(shù)據(jù)的處理方法。
本文的主要思想是在實時獲取交通流參數(shù)信息的基礎(chǔ)上,借助計算機(jī)技術(shù)判別交通安全狀態(tài)以實現(xiàn)交通安全預(yù)警,然后通過可變信息板、互聯(lián)網(wǎng)、手機(jī)等平臺發(fā)布預(yù)警信息。為道路使用者提供實時準(zhǔn)確的交通狀態(tài)信息,以及時了解交通系統(tǒng)的安全狀況,根據(jù)交通管理者發(fā)布的誘導(dǎo)信息選擇合理的路徑,規(guī)避可能或已經(jīng)發(fā)生的交通事件,提高出行效率,保證人身安全。同時,有助于高等級公路管理者了解公路運(yùn)行狀態(tài),發(fā)現(xiàn)問題并制定合理、有效的交通管制措施,確保交通系統(tǒng)安全、高效運(yùn)行。