融合多源監(jiān)測(cè)信息的重載車(chē)輛安全性評(píng)估方法

李改靈，趙祥君，于坤炎，黃 韜

(陸軍軍事交通學(xué)院，天津300161)

1 引言

由于超長(zhǎng)、超寬、超高、超重、操控復(fù)雜，重載車(chē)輛發(fā)生事故的概率比常規(guī)車(chē)輛更大，且事故更不可控。為了提高重載車(chē)輛行駛安全性，國(guó)內(nèi)外學(xué)者建立了各種定性與定量安全性評(píng)估模型。例如，陳之強(qiáng)建立了考慮道路工況、坡度和彎道半徑等因素的加速度干擾評(píng)估模型，進(jìn)而根據(jù)加速度干擾值對(duì)重載車(chē)輛安全狀態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確評(píng)估[2]。徐進(jìn)通過(guò)引入加速度相關(guān)參數(shù)表征重載車(chē)輛性能、載荷、駕駛員等因素的差異，建立復(fù)雜公路條件下重型車(chē)輛的車(chē)速預(yù)測(cè)問(wèn)題[3]。朱天軍結(jié)合卡爾曼濾波技術(shù)建立重型車(chē)輛側(cè)翻預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)車(chē)輛安全狀態(tài)的實(shí)時(shí)評(píng)估和預(yù)測(cè)[4]。以上方法所建立的評(píng)估預(yù)測(cè)模型需要對(duì)車(chē)輛的諸多參數(shù)進(jìn)行適當(dāng)簡(jiǎn)化，降低了評(píng)估模型的準(zhǔn)確性，且建模機(jī)理復(fù)雜、計(jì)算量大。因此建立需要建立一種能充分融合多源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、建模機(jī)理清晰且具有可解釋性、具有高精度和高效率的安全性評(píng)估模型。

Trucksim軟件具有非常友好的圖形用戶(hù)界面，擁有強(qiáng)大的模型數(shù)據(jù)庫(kù)，仿真速度快、模型精度高，在車(chē)輛仿真領(lǐng)域應(yīng)用廣泛[4]。置信規(guī)則庫(kù)(BRB)是Yang等人根據(jù)IF-THEN規(guī)則庫(kù)、D-S證據(jù)理論等建立起來(lái)的一種基于半定量信息的評(píng)估方法，能夠充分融合定量數(shù)據(jù)和定性專(zhuān)家知識(shí)，對(duì)各種不完備信息和模糊信息進(jìn)行有效處理，已經(jīng)在故障檢測(cè)、安全性評(píng)估、武器裝備評(píng)估等方法得到廣泛應(yīng)用[5，6]。本文應(yīng)用Trucksim軟件模擬重載車(chē)輛彎道行駛的各種危險(xiǎn)場(chǎng)景，研究車(chē)輛特性、道路條件、環(huán)境因素組合條件下的車(chē)輛運(yùn)行試驗(yàn)。在此基礎(chǔ)上，以BRB為工具，建立考慮人-車(chē)-環(huán)一體的重載車(chē)輛彎道行駛安全性評(píng)估模型。最后，通過(guò)實(shí)例分析車(chē)輛運(yùn)行速度、路況、車(chē)輛參數(shù)等諸多因素對(duì)重載車(chē)輛安全狀態(tài)的影響。

2 重載車(chē)輛安全性評(píng)估問(wèn)題描述

2.1 假設(shè)條件

據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國(guó)70%以上的重特大交通事故發(fā)生在彎道、陡坡等不良路段[1]。在新西蘭的一項(xiàng)重載車(chē)輛性能研究中，66%的重載車(chē)輛事故發(fā)生在轉(zhuǎn)彎過(guò)程中。研究表明，過(guò)高的車(chē)速是造成重載車(chē)輛拐彎時(shí)發(fā)生事故的主要原因[7]。鑒于此，本文重點(diǎn)研究車(chē)輛彎道行駛場(chǎng)景中，不同狀態(tài)參數(shù)下的重載車(chē)輛安全狀態(tài)評(píng)估。

假定車(chē)輛在行駛過(guò)程中，車(chē)輛的質(zhì)心高度、道路摩擦系數(shù)、速度等保持恒定。考慮到車(chē)輛在拐彎時(shí)發(fā)生的主要危險(xiǎn)場(chǎng)景為側(cè)滑和側(cè)翻，車(chē)輛在彎道行駛過(guò)程中既不發(fā)生側(cè)滑又不發(fā)生側(cè)翻的最高車(chē)速定義為車(chē)輛彎道行駛的安全車(chē)速[8，9]

vz=min(Vs，VR)

(1)

式中，Vs為車(chē)輛不發(fā)生側(cè)翻時(shí)的最大車(chē)速，即車(chē)輛的橫向載荷轉(zhuǎn)移率(LTR)為0.9時(shí)對(duì)應(yīng)的車(chē)速；VR為車(chē)輛不發(fā)生側(cè)滑時(shí)的最大車(chē)速，即車(chē)輛的側(cè)向加速度為0.4g時(shí)對(duì)應(yīng)的車(chē)速[10]。

2.2 研究問(wèn)題描述

重載車(chē)輛安全性評(píng)估首先需要確定安全性標(biāo)準(zhǔn)，即滿(mǎn)足何種狀態(tài)的車(chē)輛是安全的；其次研究各影響因子與車(chē)輛安全狀態(tài)間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，即研究各因素是如何影響車(chē)輛狀態(tài)的。基于此，重載車(chē)輛安全性評(píng)估模型包括重載車(chē)輛安全速度預(yù)測(cè)和車(chē)輛安全狀態(tài)估計(jì)模型兩個(gè)部分。本文需要解決的問(wèn)題主要包括：

1)重載車(chē)輛彎道行駛臨界車(chē)速的確定

2)重載車(chē)輛狀態(tài)估計(jì)模型

本文從人-車(chē)-環(huán)等不同因素組合下的行駛場(chǎng)景出發(fā)，建立一個(gè)科學(xué)、合理的安全車(chē)速預(yù)測(cè)模型，進(jìn)而及時(shí)預(yù)測(cè)出車(chē)輛的安全狀態(tài)，即建立如下評(píng)估模型

S=Γ(R，H，H，φ，?)

(2)

式中，S為車(chē)輛的安全狀態(tài)，R為彎道半徑，B為輪距，H為質(zhì)心高度，φ為路面摩擦系數(shù)，Γ為非線性安全狀態(tài)預(yù)測(cè)函數(shù)，?為評(píng)估模型的參數(shù)。

3 融合多源監(jiān)測(cè)信息的重載車(chē)輛安全性評(píng)估模型

3.1 Trucksim仿真設(shè)置

Trucksim軟件可動(dòng)態(tài)模擬包括輕型貨車(chē)、重型半掛車(chē)、重型卡車(chē)、多軸軍用汽車(chē)等諸多車(chē)輛的動(dòng)態(tài)特性。Trucksim可方便地搭建多種車(chē)輛模型，靈活設(shè)置各種仿真工況；輸出各種工況下包括車(chē)輛速度、加速度、受力等上百組仿真曲線[11，12]。本文選用Trucksim模型數(shù)據(jù)庫(kù)中自有模型“3A Cab Over w/3A Euro Trailer(6×4牽引車(chē)+3軸掛車(chē))”作為實(shí)驗(yàn)車(chē)型。仿真過(guò)程中，參考國(guó)家相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，設(shè)置不同的道路半徑、路面摩擦系數(shù)、車(chē)輛質(zhì)心高等參數(shù)，搭建了車(chē)輛行駛中各種危險(xiǎn)場(chǎng)景。圖1所示為實(shí)驗(yàn)車(chē)型彎道行駛場(chǎng)景及仿真參數(shù)的設(shè)置。彎道半徑分別為：40m、60m、80m、100m、150m、200m、250m、300m、350m、400m、450m、500m；路面摩擦系數(shù)為：0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8、0.9；輪距初步設(shè)定為2m，質(zhì)心高為：1.2m、1.4m、1.6m、1.8m、2.0m、2.2m。試驗(yàn)過(guò)程中，車(chē)輛不發(fā)生側(cè)滑或側(cè)翻的最大車(chē)速為車(chē)輛在該危險(xiǎn)場(chǎng)景下的臨界安全車(chē)速。實(shí)驗(yàn)中設(shè)定，當(dāng)車(chē)輛不發(fā)生側(cè)滑(橫側(cè)加速度小于0.4g)且載荷轉(zhuǎn)移率小于0.9時(shí)(兩側(cè)車(chē)輪受力之差與兩側(cè)車(chē)輪受力之和比值的絕對(duì)值小于0.9，即|(∑F左-∑F右)/(∑F左-∑F右)|≤0.9時(shí))，則認(rèn)為車(chē)輛是安全的。

圖1 車(chē)輛彎道行駛及仿真參數(shù)設(shè)置

3.2 置信規(guī)則庫(kù)專(zhuān)家系統(tǒng)

重載車(chē)輛安全性評(píng)估中涉及的因素眾多，各因素之間存在著復(fù)雜的非線性和不確定性關(guān)系。為了準(zhǔn)確表達(dá)重載車(chē)輛安全性評(píng)估中隱含的復(fù)雜邏輯關(guān)系，本文采用BRB專(zhuān)家系統(tǒng)對(duì)車(chē)輛的狀態(tài)參數(shù)信息進(jìn)行有效融合，以給出有重要參考價(jià)值的評(píng)估結(jié)論。具體步驟為：首先，根據(jù)定量數(shù)據(jù)和專(zhuān)家知識(shí)建立BRB專(zhuān)家系統(tǒng)；其次，根據(jù)輸入與規(guī)則中前提屬性的匹配度，計(jì)算各規(guī)則的激活權(quán)重；最后，通過(guò)證據(jù)推理(ER)方法對(duì)各規(guī)則進(jìn)行整合，得出重載車(chē)輛安全性評(píng)估的置信分布結(jié)果。

1)置信規(guī)則庫(kù)

BRB中的規(guī)則帶有一定的置信度，其具體形式為[13，14]

Then {(D1，β1，k)，…，(DS，βS，k)}

With rule weightθk， attribute weightδ1，…，δm

(3)

2)規(guī)則激活

輸入給定后，需要將輸入值與各規(guī)則中對(duì)應(yīng)的參考值進(jìn)行匹配，激活相對(duì)應(yīng)的規(guī)則并計(jì)算出各激活規(guī)則的權(quán)重。第k條規(guī)則的激活權(quán)重計(jì)算公式為

(4)

式中，αk表示輸入x與第k條規(guī)則中相關(guān)參考值的匹配程度。當(dāng)存在αk=0，則有ωk=0，第k條規(guī)則沒(méi)有被激活。

3)證據(jù)推理

為了得到一個(gè)統(tǒng)一的結(jié)果，需要采用ER方法對(duì)激活規(guī)則進(jìn)行整合，計(jì)算公式為[5，6]

式中，βj為相對(duì)于結(jié)果Ds的置信度。

評(píng)估結(jié)果用數(shù)值表示為

(6)

3.3 置信規(guī)則庫(kù)參數(shù)的優(yōu)化

基于專(zhuān)家知識(shí)建立的初始置信規(guī)則庫(kù)，由于專(zhuān)家知識(shí)的有限性和主觀性，通常精確度不高。實(shí)踐證明，置信規(guī)則庫(kù)中相關(guān)參數(shù)(βs，k，θk)的準(zhǔn)確性很多程度決定了評(píng)估模型的準(zhǔn)確度。本文采用中心差異演化算法對(duì)模型中的參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練優(yōu)化，其具體步驟為[15]

1)將待優(yōu)化的所有變量作為單個(gè)種群Xi(g)，單個(gè)變量xij∈{θ1，…，θL，β1，1，…，βN，L}，其中g(shù)∈[1，G]為進(jìn)化代數(shù)，i∈[1，NP]為種群數(shù)目。

3)計(jì)算優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)

minf(X)=abs(stimulate(S)-actual(Sreal))/T

4)變異操作

隨機(jī)選擇三個(gè)不同種群Xp1、Xp2、Xp3，對(duì)相應(yīng)的變量進(jìn)行線性組合變異操作

式中F∈[0，1]為常數(shù)。

5)交叉操作

定義交叉率CR為某個(gè)小于1的常數(shù)，通過(guò)與某個(gè)隨機(jī)數(shù)進(jìn)行比較，進(jìn)行如下交叉操作

ηg+1=Ωg+1ifrand(0，1)≤CR

ηg+1=Xgifrand(0，1)>CR

6)選擇操作

計(jì)算各變量的目標(biāo)函數(shù)值，選擇最優(yōu)結(jié)果最后下一代種群。

7)更新代數(shù)

g=g+1重復(fù)步驟2)～6)直至達(dá)到期望的精度或設(shè)定的代數(shù)。

3.4 基于Trucksim和置信規(guī)則庫(kù)的重載車(chē)輛安全性評(píng)估模型

圖2所示為基于Trucksim和置信規(guī)則庫(kù)的重載車(chē)輛安全性評(píng)估模型流程圖。模型包括兩個(gè)部分：首先利用Trucksim軟件模擬重載車(chē)輛在各種危險(xiǎn)場(chǎng)景下的行駛狀態(tài)，進(jìn)而根據(jù)車(chē)輛狀態(tài)參數(shù)確定出各場(chǎng)景下的臨界安全車(chē)速；其次利用置信規(guī)則庫(kù)專(zhuān)家系統(tǒng)建立基于道路、車(chē)輛等因素在內(nèi)的重載車(chē)輛安全狀態(tài)評(píng)估模型，對(duì)車(chē)輛的安全狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)評(píng)估。

圖2 融合多源監(jiān)測(cè)信息的重載車(chē)輛安全性評(píng)估模型流程圖

4 模型實(shí)例驗(yàn)證

4.1 各種危險(xiǎn)場(chǎng)景下臨界安全車(chē)速的確定

本文中車(chē)輛的臨界安全狀態(tài)以載荷轉(zhuǎn)移率和橫向加速度的變化情況來(lái)確定。某場(chǎng)景下汽車(chē)以不同的速度行駛，其橫向加速度和載荷轉(zhuǎn)移率分別如圖3和圖4所示。從圖中可以看出，車(chē)速為69km/h時(shí)車(chē)輪的橫向加速度大于0.5g且最大橫向載荷轉(zhuǎn)移率大于0.9，車(chē)輛出現(xiàn)了側(cè)滑和側(cè)翻；車(chē)速為68km/h時(shí)，最大橫向加速度小于0.4g，最大橫向載荷轉(zhuǎn)移率為0.9，車(chē)輛處于臨界安全狀態(tài)，因此確定該場(chǎng)景下的臨界安全車(chē)速為68km/h。

圖3 各車(chē)速下的橫向加速度

圖4 各車(chē)速下的載荷轉(zhuǎn)移率

基于此方法，得出了Trucksim仿真環(huán)境中各個(gè)場(chǎng)景的臨界安全車(chē)速，結(jié)果如表1所示。

表1 不同場(chǎng)景下的臨界安全車(chē)速(部分)

4.2 重載車(chē)輛安全臨界車(chē)速置信規(guī)則庫(kù)

采用Trucksim軟件模擬得出多種場(chǎng)景下的臨界安全車(chē)速，但是此方法需要反復(fù)調(diào)整各種不同參數(shù)，計(jì)算各場(chǎng)景下的橫向加速度和橫向載荷轉(zhuǎn)移率，確定出相應(yīng)的臨界安全車(chē)速，工作量非常大且不能概括實(shí)際中可能遇到的所有場(chǎng)景。因此，本文在Trucksim軟件仿真分析的基礎(chǔ)上，建立基于BRB的重載車(chē)輛安全性評(píng)估專(zhuān)家系統(tǒng)。表2-表5為各屬性的參考值定義，其中各參考值通過(guò)參考國(guó)家相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)和咨詢(xún)相關(guān)專(zhuān)家確定。

表2 彎道半徑參考值定義

表3 路面附著系數(shù)參考值定義

表4 質(zhì)心高/輪距參考值定義

表5 車(chē)輛速度參考值定義

輸入相對(duì)于參考值的隸屬度計(jì)算，可通過(guò)多種方法計(jì)算。本文基于輸入相對(duì)于各參考點(diǎn)的距離計(jì)算隸屬度。例如當(dāng)前車(chē)速為40km/h，則輸入相對(duì)于各參考值的隸屬度為{(50-40)/(50-10)， (40-10)/(50-10)， 0}={0.25， 0.75， 0}。

重載車(chē)輛安全狀態(tài)定義三種情況，分別為：{非常危險(xiǎn)(VD，車(chē)輛超過(guò)臨界車(chē)速30%)，臨界安全(CS，車(chē)速為臨界車(chē)速)，很安全(VS，車(chē)速低于臨界車(chē)速的80%)}。

初始置信規(guī)則庫(kù)根據(jù)相關(guān)知識(shí)和專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)構(gòu)建，取一部分Trucksim仿真數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，采用中心差異演化算法對(duì)置信規(guī)則庫(kù)中相關(guān)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，得到優(yōu)化重載車(chē)輛臨界安全車(chē)速置信規(guī)則庫(kù)，結(jié)果如表6所示。

表6 重載車(chē)輛臨界安全車(chē)速置信規(guī)則庫(kù)

以表6中第一條規(guī)則為例，該規(guī)則的含義為：當(dāng)彎道半徑為SR，附著系數(shù)為SM，質(zhì)心高/輪距為L(zhǎng)C時(shí)，車(chē)輛處于LV的置信度為0.8668、處于MV的置信度為0.0880、處于HV的置信度為0.0452。

4.3 模型有效性分析

現(xiàn)以(R=280，φ=0.75，H/B=0.8，V=60)場(chǎng)景為例驗(yàn)證模型的有效性。輸入相對(duì)于各參考值的置信度采用基于距離的方法。首先進(jìn)行輸入信息的轉(zhuǎn)化：路面半徑R=280相對(duì)于各參考值的置信度為：{(SR， 0)， (MR， 0.6286)， (LR， 0.3714)}；路面附著系數(shù)φ可以轉(zhuǎn)化為：{(SM， 0)， (MM， 0.6250)， (BM， 0.3750)}；質(zhì)心高/輪距(H/B)相對(duì)于各參考值的置信度為{(LC， 0)， (MC， 1)， (HC， 0)}。根據(jù)式(4)，計(jì)算出各規(guī)則激活權(quán)重為ω14=0.2320、ω15=0.1634、ω17=0.1155、ω18=0.0765，其余規(guī)則未激活，故其它規(guī)則激活權(quán)重為0。根據(jù)式(5)并進(jìn)行聚合計(jì)算，得到相對(duì)于各參考速度值的置信度為{0.3293，0.2047， 0.4660}，因此該場(chǎng)景下的臨界安全車(chē)速為：V臨界=53.14km/h。與車(chē)輛實(shí)際車(chē)速相比，此車(chē)已經(jīng)超速12.91%。此場(chǎng)景通過(guò)Trucksim驗(yàn)證，車(chē)輛最終發(fā)生了側(cè)翻，從而驗(yàn)證了模型的有效性。

5 結(jié)論

本文針對(duì)重載車(chē)輛彎道行駛過(guò)程中的安全問(wèn)題，建立了一種基于Trucksim和置信規(guī)則庫(kù)的融合多源監(jiān)測(cè)信息的重載車(chē)輛安全性評(píng)估模型。首先，基于Trucksim軟件進(jìn)行情景模擬仿真，建立了重載車(chē)輛各危險(xiǎn)場(chǎng)景下的臨界安全車(chē)速集。其次，基于BRB建立了重載車(chē)輛彎道行駛臨界安全速度的預(yù)測(cè)模型，進(jìn)而實(shí)時(shí)感知車(chē)輛的安全狀態(tài)。實(shí)例證明，本文所提的重載車(chē)輛評(píng)估模型能夠充分利用車(chē)輛的各種行駛狀態(tài)參數(shù)，具有直觀性強(qiáng)、實(shí)時(shí)性與可操作性好等優(yōu)點(diǎn)，對(duì)于彎道中行駛車(chē)輛的防側(cè)翻與側(cè)滑事故具有較好的預(yù)警效果。此外，本文研究可以為分車(chē)型、分路況限速提供科學(xué)的依據(jù)。