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    基于車路協(xié)同的無(wú)控十字路口行車方案

    2021-04-12 07:00:06孟振宇向鄭濤
    關(guān)鍵詞:沖突點(diǎn)交叉口行車

    孟振宇,向鄭濤

    (湖北汽車工業(yè)學(xué)院 電氣與信息工程學(xué)院,湖北 十堰442000)

    目前城鎮(zhèn)路網(wǎng)中缺乏交通控制設(shè)施的交叉口依舊大量存在,無(wú)控交叉口處事故率遠(yuǎn)高于有控交叉口,特別是執(zhí)行緊急救援任務(wù)的緊急車輛在通過(guò)無(wú)控交叉口時(shí)通行效率和安全往往無(wú)法保障,解決緊急車輛在無(wú)控交叉口處的交通問(wèn)題迫在眉睫。邵雯[1]通過(guò)聯(lián)機(jī)式駕駛模擬實(shí)驗(yàn)研究無(wú)控交叉口直行車輛碰撞預(yù)警功能對(duì)駕駛員行車的影響,實(shí)驗(yàn)表明提供預(yù)警功能時(shí),駕駛員更能準(zhǔn)確避撞。胡夢(mèng)巖[2]利用智能網(wǎng)聯(lián)車輛環(huán)境下車路通信技術(shù)提出速度優(yōu)化算法對(duì)無(wú)信號(hào)交叉口車輛進(jìn)行控制,消除沖突的同時(shí)提高車輛通行效率。馬艷麗等[3]考慮能見(jiàn)度對(duì)無(wú)信號(hào)交叉口下過(guò)街行人與車輛沖突的影響,利用車載傳感器識(shí)別不同能見(jiàn)度下人車沖突,能為無(wú)信號(hào)交叉口處駕駛員和行人的安全通行提供決策。周琦[4]利用北斗定位和車聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)在無(wú)信號(hào)十字交叉口處對(duì)車輛進(jìn)行沖突監(jiān)測(cè),通過(guò)分區(qū)車速引導(dǎo)消除沖突。Duy 等[5]通過(guò)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在無(wú)信號(hào)交叉口建立自動(dòng)駕駛汽車模型與人駕駛汽車進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明完全自動(dòng)駕駛車輛平均速度比人駕駛車輛高1.38倍,其性能優(yōu)于人駕駛車輛。Bouderba 等[6]提出結(jié)合博弈論的元胞自動(dòng)機(jī)模型來(lái)研究無(wú)信號(hào)交叉口沖突問(wèn)題,發(fā)現(xiàn)駕駛員在無(wú)信號(hào)交叉口采取的決策與碰撞發(fā)生有內(nèi)在聯(lián)系,且交通流通行能力極大取決于駕駛員通過(guò)交叉口時(shí)采取的決策。Jeong等[7]利用有序邏輯統(tǒng)計(jì)法分析鄉(xiāng)村無(wú)信號(hào)十字路口事故原因,結(jié)果表明四條路十字路口撞車事故比T 型十字路口多1.53倍,且大多數(shù)碰撞事故因駕駛員疏忽及不遵守交通規(guī)則造成。針對(duì)上述文獻(xiàn)中利用傳感器進(jìn)行事故預(yù)警存在成本高、易受外界因素干擾、預(yù)警準(zhǔn)確率低和未考慮普通車輛在緊急狀況下該如何行車來(lái)避免事故的特點(diǎn),文中提出基于車路協(xié)同技術(shù)的緊急車輛通過(guò)無(wú)控十字路口行車方案,利用計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)在Veins(vehicles in network simulation)雙向耦合車路協(xié)同仿真平臺(tái)上來(lái)驗(yàn)證方案的有效性。文中主要關(guān)注避免首次事故的發(fā)生,暫不考慮二次事故[8]對(duì)后續(xù)正常行車的影響。

    1 無(wú)控十字路口緊急車輛行車方案

    文中交叉口路口類型為平面十字形交叉口,車輛直行過(guò)程中速度比轉(zhuǎn)彎更大,發(fā)生事故更嚴(yán)重,故緊急車輛和其他普通車輛均設(shè)為直行,為研究方便,不考慮轉(zhuǎn)彎、掉頭等影響。圖1 為無(wú)控十字路口處由東往西直行車輛與由北往南行駛消防車發(fā)生碰撞示意圖。導(dǎo)致事故發(fā)生的可能原因有駛?cè)霟o(wú)控交叉口前東西向車輛駕駛員無(wú)法觀察到側(cè)向消防車,駕駛員駕駛較為激進(jìn)沒(méi)提前減速或消防車駛?cè)虢徊婵谒俣冗^(guò)高等。

    圖1 無(wú)控十字路口內(nèi)緊急車輛碰撞事故

    1.1 基于車路協(xié)同的無(wú)控十字路口沖突判斷場(chǎng)景

    搭建基于車路協(xié)同的無(wú)控十字路口事故預(yù)警場(chǎng)景如圖2 所示。場(chǎng)景中十字路口中心處布置有路側(cè)設(shè)施(roadside unit,RSU)和車輛均配備車載設(shè)備(onboard unit,OBU),RSU 與OBU 之間通信基于IEEE802.11p 的專用短程通信技術(shù)(dedicated short range communications,DSRC)。DSRC 的CH178 號(hào)信道為傳輸控制和安全相關(guān)信息的專用信道,設(shè)定OBU 與RSU 在DSRC 的178 號(hào)信道上進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。車輛進(jìn)入RSU 通信范圍后與其建立通信連接。緊急車輛與其側(cè)向車輛是否有極大概率碰撞的判斷過(guò)程如下:1)靠近路口車輛OBU 實(shí)時(shí)不間斷監(jiān)測(cè)行車運(yùn)動(dòng)參數(shù),對(duì)車輛速度、位置等信息采集后將數(shù)據(jù)打包發(fā)送至路口中心RSU;2)RSU接收緊急車輛和東西向普通車輛位置信息后計(jì)算出緊急車輛與東西向車輛軌跡的交叉點(diǎn)即沖突點(diǎn)的位置信息,并將沖突點(diǎn)位置信息實(shí)時(shí)廣播至通信范圍內(nèi)其他車輛;3)緊急車輛接收到RSU 廣播的沖突點(diǎn)位置信息后,解析計(jì)算出到達(dá)沖突點(diǎn)的時(shí)間,并將數(shù)據(jù)包發(fā)送至RSU;4)RSU接收到緊急車輛數(shù)據(jù)包后,廣播發(fā)送數(shù)據(jù)包至通信范圍內(nèi)其他普通車輛;5)其他車輛OBU 在收到RSU 廣播數(shù)據(jù)包后進(jìn)行解析,分析對(duì)比自身位置速度等信息后,判斷是否有極大概率與直行緊急車輛在交叉口內(nèi)碰撞;6)當(dāng)普通車輛OBU判斷出與緊急車輛有極大概率碰撞時(shí),及時(shí)采取減速措施避撞,并確保緊急車輛順利通過(guò)路口。

    圖2 基于車路協(xié)同的無(wú)控十字路口沖突判斷場(chǎng)景

    1.2 通信協(xié)議簡(jiǎn)介

    緊急車輛到達(dá)沖突點(diǎn)時(shí)間數(shù)據(jù)報(bào)包含TA和TB,RSU 廣播沖突點(diǎn)位置信息數(shù)據(jù)報(bào)包含CA和CB,TA和TB分別表示緊急車輛以當(dāng)前速度行駛到達(dá)沖突點(diǎn)A和B所需的時(shí)間,大小均為8 byte;CA和CB表示RSU綜合緊急車輛與東西向車輛行駛軌跡計(jì)算得到的沖突點(diǎn)A和B的位置信息,大小均為8 byte。數(shù)據(jù)封裝后,進(jìn)行信道設(shè)置和優(yōu)先級(jí)設(shè)置后數(shù)據(jù)包廣播發(fā)送,并面向通信范圍內(nèi)所有節(jié)點(diǎn),無(wú)確定的目的節(jié)點(diǎn),無(wú)確認(rèn)機(jī)制。

    1.3 沖突判定方法

    車輛OBU根據(jù)位置坐標(biāo)解析計(jì)算得到與RSU距離,通過(guò)此距離變化趨勢(shì)來(lái)判斷車輛是否靠近十字路口。沖突點(diǎn)為緊急車輛行駛軌跡與普通車輛行駛軌跡在十字路口內(nèi)的交叉點(diǎn)。如圖3所示,沖突點(diǎn)A 為由北往南行駛緊急車輛與由東往西行駛車輛A 在路口中的交叉點(diǎn),同理,沖突點(diǎn)B 為由北往南行駛緊急車輛與由西往東行駛車輛B 在路口中的交叉點(diǎn);假設(shè)此時(shí)緊急車輛正以速度V0靠近路口,其OBU 計(jì)算與沖突點(diǎn)A 的距離DE1、與沖突點(diǎn)B 的距離DE2;假設(shè)車輛A 和B 此時(shí)也正分別以速度VA和速度VB靠近路口,同時(shí)車輛A、B 的OBU計(jì)算出車輛A與沖突點(diǎn)A的距離DA、車輛B與沖突點(diǎn)B 的距離DB。緊急車輛與車輛A、B 是否碰撞的判斷過(guò)程如下:1)緊急車輛OBU 分別計(jì)算出到達(dá)沖突點(diǎn)A、B的時(shí)間TA和TB:

    2)普通車輛A 和B 的OBU 分別計(jì)算出各自車輛到達(dá)沖突點(diǎn)A、B的時(shí)間TA1、TB1:

    3)普通車輛A、B的OBU收到RSU廣播緊急車輛數(shù)據(jù)包后解析出TA、TB,以時(shí)距差PET(post-encroach?ment time)不大于閾值作為沖突判斷條件[9](文獻(xiàn)[9]中設(shè)置閾值為8),由此計(jì)算PETA、PETB:

    圖3 緊急車輛與普通車輛碰撞關(guān)系

    4)若PET 小于閾值,說(shuō)明車輛與緊急車輛在沖突點(diǎn)有極大概率碰撞,則車輛采取減速操作。

    1.4 緊急狀況下車輛行車方案

    當(dāng)緊急車輛與普通車輛有極大概率沖突時(shí),文中稱此場(chǎng)景為緊急狀況。緊急狀況下無(wú)控十字路口處車輛行車場(chǎng)景如圖4所示,假設(shè)此時(shí)由北向南行駛的緊急車輛在駛?cè)肼房诤笥袠O大概率與東西向車輛A、B 產(chǎn)生沖突。駛?cè)肼房诜较蚱胀ㄜ囕v收到RSU廣播的緊急車輛數(shù)據(jù)包后解析計(jì)算是否會(huì)與緊急車輛沖突,當(dāng)滿足沖突條件時(shí),普通車輛根據(jù)自身位置、行駛方向及時(shí)調(diào)整駕駛行為避免沖突。緊急狀況下路口處車輛行車方案如下:1)由于駛?cè)肼房谟袠O大概率與緊急車輛產(chǎn)生沖突,則車輛A、B需進(jìn)行減速操作來(lái)避免沖突,即緊急車輛到達(dá)沖突點(diǎn)前,車輛A、B速度經(jīng)8 s左右減小至0 m·s-1;2)位于路段E2、S2、W2 上的車輛此時(shí)均在遠(yuǎn)離路口,保持正常行車即可。為方便研究,設(shè)置路段S1上無(wú)車輛行駛,因?yàn)槲挥诼范蜸1 上的普通車輛嚴(yán)格按照道路行駛不干擾由北往南行駛緊急車輛正常行車且不產(chǎn)生沖突。

    圖4 緊急狀況下行車場(chǎng)景

    2 普通車駕駛員模型及緊急車輛警報(bào)效果模擬

    為了與應(yīng)用車路協(xié)同技術(shù)后的緊急車輛行車方案作對(duì)比參照實(shí)驗(yàn),針對(duì)未應(yīng)用方案時(shí)的普通車輛分別設(shè)計(jì)了激進(jìn)型駕駛員行車模型和保守型駕駛員行車模型。

    2.1 駕駛員行車模型

    激進(jìn)型駕駛員駕駛的普通車輛稱為激進(jìn)型車輛,在即將駛?cè)霟o(wú)控十字路口前駕駛員不觀察側(cè)方來(lái)車,沒(méi)有采取減速操作,并以當(dāng)前車速通過(guò)路口,則此時(shí)事故率較高。

    保守型駕駛員駕駛的普通車輛稱為保守型車輛,在駛?cè)霟o(wú)控十字路口前,駕駛員事先觀察側(cè)方來(lái)車并提前采取減速措施避免與側(cè)向來(lái)車碰撞,觀察側(cè)向來(lái)車的視野距離設(shè)為80 m,行車速度在8 s左右減小至0 m·s?1,等待側(cè)方無(wú)來(lái)車后開(kāi)始恢復(fù)正常車速。

    2.2 緊急車輛警燈及警笛聲效果

    單獨(dú)設(shè)置實(shí)驗(yàn)組,模擬緊急車輛在駛?cè)霟o(wú)控交叉口的過(guò)程中具有警笛聲、警燈的警告效果。緊急車具備警報(bào)效果時(shí),普通車駕駛員減速方法如下:

    式中:P為駕駛員減速程度系數(shù),P值越大表示駕駛員減速程度越高;S為緊急車與普通車的距離;k為定值。當(dāng)普通車與緊急車均為駛?cè)肼房诜较驎r(shí),S逐漸減小,P 值逐漸增大,駕駛員將根據(jù)P 值的改變采取不同的減速策略。

    受緊急車輛警報(bào)物理信息效果的影響,普通車輛在駛?cè)霟o(wú)控路口過(guò)程中將更易提前發(fā)現(xiàn)緊急車輛,能夠獲取到緊急車輛警報(bào)效果的保守型駕駛員可觀察到緊急車輛時(shí)視野距離設(shè)為100 m,能夠獲取到緊急車輛警報(bào)效果的激進(jìn)型駕駛員觀察到緊急車輛時(shí)視野距離設(shè)為50 m,獲取到緊急車輛報(bào)警效果后將按式(4)方法減速。

    3 行車方案仿真分析

    3.1 Veins雙向耦合車聯(lián)網(wǎng)仿真平臺(tái)

    交通仿真軟件SUMO 已實(shí)現(xiàn)車輛動(dòng)力學(xué)模型并自帶車輛跟馳模型[10],能模擬交通場(chǎng)景下不同車輛運(yùn)動(dòng)模式。目前網(wǎng)絡(luò)仿真和交通仿真的發(fā)展較完善,但仍互相獨(dú)立。雙向耦合的思想首次由Sommer等人[11]提出并實(shí)現(xiàn)。文中通過(guò)網(wǎng)絡(luò)仿真器OMNeT++和交通仿真器SUMO 構(gòu)建的雙向耦合車聯(lián)網(wǎng)仿真平臺(tái)Veins 進(jìn)行研究。Veins 中應(yīng)用層可對(duì)車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下車輛編隊(duì)行駛、路徑規(guī)劃、信號(hào)燈調(diào)控等方面展開(kāi)仿真研究[12],不僅能評(píng)估交通場(chǎng)景下車輛間通信協(xié)議,還能研究車輛間通信對(duì)交通性能的影響[13]。Veins中自帶建筑物遮擋造成信號(hào)衰減的陰影模型。操作系統(tǒng)及軟件版本為ubuntu linux 16.04、OMNeT++ 5.5.1、Veins 5.0、SU?MO 1.2.0。

    3.2 仿真參數(shù)設(shè)置

    場(chǎng)景中OBU、RSU 基于IEEE802.11p 的DSRC技術(shù)進(jìn)行通信。OMNeT++中的Veins 模塊已完成對(duì)IEEE802.11p 底層通信模型的構(gòu)建,實(shí)現(xiàn)了DSRC 通信技術(shù)的模擬,MAC 層采用IEEE1609.4,物理層采用IEEE802.11p,具體仿真參數(shù)見(jiàn)表1。交通仿真道路場(chǎng)景中十字路口4個(gè)方向上路段長(zhǎng)度為1000 m,單向車道數(shù)為2,道路限速為60 km·h?1,只考慮直行車輛間沖突,設(shè)定道路僅可直行。方案仿真配置如下:?jiǎn)未畏抡鎸?shí)驗(yàn)中,仿真時(shí)間設(shè)為500 s,緊急車輛為10輛,以一定時(shí)間間隔由北向南通過(guò)無(wú)控十字路口,普通車輛共400 輛,分別以由東向西、由西向東方向和一定時(shí)間間隔到達(dá)路口,考慮到實(shí)際交通環(huán)境下既有激進(jìn)型駕駛員也有保守型駕駛員,設(shè)定普通車輛駕駛員中激進(jìn)型占20%,剩余為保守型。表2為單次仿真中具體的交通場(chǎng)景仿真參數(shù)設(shè)置。設(shè)置PET閾值為8,緊急車輛為消防車。SUMO 中車輛運(yùn)動(dòng)模型為Krauss 跟馳模型的修改版[14],讓車輛在保持安全性的同時(shí)盡可能快地行駛,通過(guò)在前車及后車的最大加速度范圍內(nèi)制動(dòng)來(lái)確保安全。同時(shí)在SUMO 中設(shè)置車輛碰撞后仍可繼續(xù)移動(dòng),發(fā)生碰撞后將在控制臺(tái)顯示車輛碰撞信息。

    表1 網(wǎng)絡(luò)仿真參數(shù)設(shè)置

    表2 交通仿真參數(shù)設(shè)置

    3.3 仿真結(jié)果分析

    通過(guò)分析方案實(shí)施前后、緊急車輛通過(guò)路口時(shí)間、停車次數(shù)及事故率的變化來(lái)驗(yàn)證方案有效性。3 組實(shí)驗(yàn)中緊急車輛不具備警報(bào)效果時(shí)在應(yīng)用方案前后碰撞次數(shù)及事故如表3 所示。當(dāng)未應(yīng)用方案時(shí),3組實(shí)驗(yàn)共發(fā)生碰撞11起,事故率為36.7%;應(yīng)用方案后3 組實(shí)驗(yàn)共發(fā)生碰撞1 起,事故率為3.3%。結(jié)果表明,在采取文中方案后可有效降低緊急車輛在無(wú)控十字路口內(nèi)的事故率。模擬緊急車輛具備警報(bào)效果時(shí)在應(yīng)用方案前后的碰撞次數(shù)及事故率如表4 所示。設(shè)置激進(jìn)型及保守型駕駛員中均有20%無(wú)法獲取到緊急車輛的警笛聲及警燈物理信息。由表3~4 可以看出:未應(yīng)用方案時(shí),緊急車輛具備警報(bào)效果時(shí)事故率降低了10%。應(yīng)用方案后發(fā)生事故的原因?yàn)槠胀ㄜ囕v在接收到緊急車輛信息并判斷存在沖突后,在減速制動(dòng)過(guò)程中無(wú)法立即停止,因慣性繼續(xù)行駛到路口當(dāng)中才完全停止,與高速行駛的緊急車輛發(fā)生側(cè)向碰撞。圖5為未應(yīng)用方案時(shí)在SUMO 中仿真場(chǎng)景。圖5a 中東西向車輛正通過(guò)無(wú)控十字路口,此時(shí)緊急車輛駛?cè)肼房谟锌赡芘c東西向普通車輛發(fā)生碰撞;圖5b 中緊急車輛駛?cè)肼房谥泻笈c東西向激進(jìn)型車輛發(fā)生側(cè)向碰撞。圖6 為應(yīng)用方案后在SUMO 中仿真場(chǎng)景。圖6a 中由于應(yīng)用了方案,緊急車輛在駛?cè)肼房谇鞍l(fā)布自身行車信息,東西向車輛在距路口較遠(yuǎn)時(shí)收到信息提前采取減速操作沒(méi)繼續(xù)駛?cè)肼房?,避免了事故;圖6b中由于東西向車輛及時(shí)減速,緊急車輛正安全通過(guò)路口;圖6c 中緊急車輛安全通過(guò)無(wú)控十字路口駛離路口場(chǎng)景。表5 為應(yīng)用方案前后緊急車輛通過(guò)無(wú)控路口的仿真數(shù)據(jù)。根據(jù)仿真結(jié)果可看出應(yīng)用方案后,緊急車輛通過(guò)路口的平均時(shí)間降低了64.3%以上,有效提高了緊急車輛在無(wú)控十字路口處的通行效率。

    表3 緊急車輛不具備警報(bào)效果時(shí)的仿真結(jié)果

    表4 緊急車輛具備報(bào)警效果時(shí)的仿真結(jié)果

    圖5 未應(yīng)用方案時(shí)SUMO-GUI仿真結(jié)果

    圖6 應(yīng)用方案后SUMO-GUI仿真結(jié)果

    未應(yīng)用方案時(shí)記錄的部分駛?cè)肼房谲囕v速度變化如圖7a 所示,可以看出激進(jìn)型車輛一直保持最大速度行駛無(wú)減速過(guò)程;圖7b 為應(yīng)用方案后記錄的部分駛?cè)肼房谲囕v速度變化圖,可看到在仿真第56 s左右即將駛?cè)肼房诘能囕v1和車輛2在收到信息后減速至0 m·s?1,隨后速度恢復(fù)正常。

    表5 緊急車輛通過(guò)路口的仿真數(shù)據(jù)

    圖7 部分駛?cè)肼房谲囕v速度變化圖

    4 結(jié)論

    文中提出面向無(wú)控十字路口的緊急車輛行車方案,在Veins 車聯(lián)網(wǎng)仿真平臺(tái)完成車路協(xié)同場(chǎng)景的搭建,仿真結(jié)果驗(yàn)證了所提方案的有效性。未來(lái)工作中將關(guān)注首次碰撞事故發(fā)生后,其他普通車輛采取何種行車策略來(lái)避免二次事故的發(fā)生,同時(shí)設(shè)計(jì)二次事故發(fā)生后無(wú)控交叉口內(nèi)其他車輛行車方案,以進(jìn)一步完善整個(gè)行車方案體系。

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