基于车路协同驾驶模拟技术的雾区可变限速系统安全评估

张昕磊

摘 要：为从驾驶员角度研究雾天高速公路不同技术方式下可变限速系统的安全性，应用驾驶模拟技术构建车路协同实验测试平台，针对雾天高速公路不同可變限速控制系统的安全性开展研究。通过设置4种车路协同信息给予方式：无设置（对照组）、车载人机交互终端（Human Machine Interface， HMI）、路侧动态信息标识（Dynamic Message Sign， DMS）、同时设置车载HMI和路侧DMS，以及3种雾天浓度：无雾、大雾、浓雾，共开发12种实验场景。

关键词：高速公路雾区;驾驶模拟技术;可变限速系统;信息给予方式;驾驶安全性;熵权-层次分析

0 前言

雾会降低道路能见度，而能见度是驾驶员对驾驶环境感知的一个关键因素。由于雾所导致的能见度降低，影响了驾驶员准确感知如景深和速度等安全驾驶重要因素的能力，一旦发现前方有障碍物时，因为行车速度太快，相邻距离太近来不及避让，容易发生轧人、追尾、撞车、翻车等重大事故。因此在雾天，驾驶员未能保持良好的驾驶状态，在产生驾驶行为疏漏的情况下，很容易导致的交通事故的发生。

伴随智能交通技术的发展，车路协同可变限速系统可以通过对不同区域车速的限制和控制，达到在保持高速公路一定运行效率的情况下，提高道路行驶安全性。作为道路的使用者，驾驶员在雾天高速公路上使用车路协同可变限速系统的安全性成为了研究的重点，但是如何从驾驶员层面评估可变限速系统的安全性成为了亟需解决的问题。

1 车路协同技术

1.1 技术介绍

车路协同系统（Cooperative Vehicle Infrastructure System， CVIS）是指基于无线通信、传感探测等技术获取车辆和道路的信息，通过车车、车路通信进行信息交互和共享，实现车辆与基础设施之间智能协同与配合，达到优化利用资源、提高道路交通安全、缓解交通拥堵的目的[2]。

近年来车路协同技术备受国内外研究学者们关注，同时在很多国家该技术得到了发展与广泛应用。

1.2 驾驶模拟技术

驾驶模拟技术是研究车路协同系统驾驶员层面反应的主要实验测试工具，因其实验数据获取实时，驾驶条件及车辆行驶轨迹可控、能获得驾驶员全息数据、能实现人机实物仿真等优点，所以常常用在驾驶行为的研究中。

1.3 应用层面

利用驾驶模拟技术、车路协同技术和可变限速系统，实现在安全的环境下对不安全环境的驾驶员驾驶行为指标的获取，通过使用综合性分析方法构建基于驾驶行为指标的信息给予方式安全性评估模型，计算得到驾驶员在不同车路协同信息给予方式下的不同安全性。再根据多元线性回归分析，以驾驶员安全性为因变量，建立以驾驶员年龄、性别、驾龄、性格、使用的车路协同信息给予方式及道路环境状况等驾驶安全性外部因素为自变量的外部因素安全性评价模型。

2 技术路线

2.1 实验基础

研究的实验基础是在驾驶模拟平台建立的情况下，利用车路协同技术对驾驶员在雾天高速公路行驶进行可变限速设计。实验基于车路协同系统的信息互联互通，将驾驶模拟器、中央处理器以及车载人机智能终端通过信息相连接，依靠模拟场景设计和方式方案制定，让实验员进行多种车路协同信息给予方式在多种雾浓度环境下的实验测试，从而得到关于车路协同技术不同方式的驾驶行为安全指标信息。

2.2 数据预处理与安全指标计算

由于驾驶模拟器以一定的频率向中央处理器传送驾驶行为信息，经中央处理器导出的数据均是以时间为变量的驾驶行为指标。为表征驾驶员在雾天公路受车路协同-可变限速系统影响，则需要进行时间-空间数据类型的转化，即实现驾驶安全指标与设立的道路提示点位置相互联系。然而有些安全指标的确定与车辆所处的区段位置有关，需要在数据先转化成空间单位后再进行计算，因此对行为指标信息进行安全指标计算。

通过对驾驶模拟实验的设计，可以更好的进行对雾区环境下驾驶员安全指标的分析，利用车路协同信息给予方式，为驾驶员提供更多的交通信息服务选择。针对雾区环境进行可变限速系统的设计，将不同环境区段设置不同限制速度，为驾驶员在雾区的安全驾驶提供全方位的服务。

3 驾驶员数据预处理和安全指标分析

实验中收集到的原始数据，一般都要先通过数据预处理进行数据分类、标准化计算、异常数据剔除处理。在经过预处理后的数据才可以进行指标计算和数据特征分析。

驾驶模拟器在实验过程中记录了包括驾驶员操控行为数据和车辆运行数据等指标。由于驾驶模拟器对数据的记录方式与实验数据处理的形式不尽相同，并且部分安全指标需要在原始数据的基础上进行数据标准化处理，因此对驾驶模拟原始数据需要进行数据预处理操作。

数据元（Data Element）：又称数据类型，通过定义、标识、表示以及允许值等一系列属性描述的数据单元。在特定的语义环境中被认为是不可再分的最小数据单元。根据数据分布特征，将原始的时间类型数据转化为以空间距离为标准的特定指标时，需要确定单位空间的划分范围，将其称为数据元处理。

本章通过对安全性外部因素的分类，通过多元回归模型发现驾驶员性别、驾龄、所处道路区段和车路协同信息基于方式都会显著影响驾驶安全性。

4 结束语

本文应用驾驶模拟技术构建车路协同实验测试平台，针对雾天高速公路应用四种信息给予方式的安全性开展研究。通过收集三种雾浓度四种车路协同信息给予方式下驾驶员的12种安全指标，对各安全指标进行对不同信息给予方式的差异性分析，建立基于驾驶行为指标的信息给予方式安全性评估模型，经过对不同信息给予方式下安全性计算，结合安全性外部因素，构建安全性外部因素影响模型，得到安全性外部因素与安全性的关系。

参考文献：

[1]程兴元.关于我国智能交通车路协同系统的探讨与研究[J].交通世界，2014，36.

[2]贾鹏，冯明月，张志超.智能车路协同系统发展现状与趋势[J].军事交通学院学报，2014，2.

[3]隽志才，姚宏伟，朱泰英等.高速公路可变限速系统的社会经济影响评价[J].公路交通科技，2004年5月.