基于BIM的高速公路安全多維度預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)

湯明，王永疆，邱振興，葉國(guó)梁

(1.中電建路橋集團(tuán)有限公司，北京 100048；2.中電建(廣東)中開高速公路有限公司，廣東 江門 529000；3.中國(guó)電建集團(tuán)中南勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院有限公司，湖南 長(zhǎng)沙 410014)

0 引言

高速公路在我國(guó)的分布十分廣泛，在公路系統(tǒng)中占據(jù)著十分重要的位置[1]。一些地區(qū)的高速公路的路況十分復(fù)雜，再加上天氣原因，已經(jīng)普遍成為交通事故的多發(fā)地段。近年來，某些路段的高速公路事故發(fā)生率更是直線上升，對(duì)其進(jìn)行安全預(yù)警的需求變得十分迫切[2]。利用高速公路安全預(yù)警系統(tǒng)能夠降低高速公路的事故發(fā)生率，因此對(duì)該系統(tǒng)的研究已經(jīng)成為近年來高速公路安全領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。

國(guó)內(nèi)外對(duì)于高速公路安全預(yù)警系統(tǒng)的研究都十分重視，并取得了多樣化的研究成果[3]。其中國(guó)外早在六十年代就在交通安全領(lǐng)域中引入了預(yù)警理論，并將開發(fā)公路預(yù)警系統(tǒng)作為其重點(diǎn)研究方向。而我國(guó)對(duì)于高速公路安全預(yù)警系統(tǒng)的研究則相對(duì)起步較晚，在研究過程中也借鑒了一些國(guó)外的研究成果。例如有學(xué)者提出了基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的高速公路安全多維度預(yù)警系統(tǒng)以及基于粗糙集理論的高速公路安全多維度預(yù)警系統(tǒng)[4-5]。由于在利用以上系統(tǒng)進(jìn)行高速公路的安全多維度預(yù)警時(shí)，受高速公路數(shù)據(jù)丟失與數(shù)據(jù)錯(cuò)誤情況較多的影響而無法進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)警，尤其是在路段的長(zhǎng)度為31 km-51 km的范圍內(nèi)，存在事故發(fā)生率上升的問題。比如中開項(xiàng)目全線總長(zhǎng)152.251 km，主線起于中山市東部橫門島，與擬建深中通道相接，終點(diǎn)位于江門恩平市，由于路線較長(zhǎng)，山區(qū)較多，需要修建隧道和大量橋梁，因此，將BIM技術(shù)應(yīng)用于該高速公路安全多維度預(yù)警系統(tǒng)的研究中，以期降低事故發(fā)生率。

1 高速公路安全多維度預(yù)警系統(tǒng)

1.1 硬件設(shè)計(jì)

基于BIM的高速公路安全多維度預(yù)警系統(tǒng)硬件包括數(shù)據(jù)采集模塊、信息發(fā)布模塊。

1.1.1 信息采集模塊

數(shù)據(jù)采集模塊的工作流程具體如圖1所示。

圖1 數(shù)據(jù)采集模塊的工作流程

通過信息接收裝置、路面檢測(cè)設(shè)備、機(jī)電安全檢測(cè)設(shè)備和邊坡安全檢測(cè)設(shè)備對(duì)公路設(shè)施運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集；通過視頻監(jiān)控器、射頻識(shí)別系統(tǒng)(FRID)、微波檢測(cè)儀進(jìn)行公路交通通信運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)采集；通過雷達(dá)測(cè)速儀、GPS設(shè)備、重量檢測(cè)器進(jìn)行公路車輛運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)采集；通過氣象儀、能見度檢測(cè)器、溫度檢測(cè)器和濕度檢測(cè)器進(jìn)行公路氣象環(huán)境狀態(tài)數(shù)據(jù)采集。從而實(shí)現(xiàn)對(duì)高速公路的靜態(tài)數(shù)據(jù)與動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)采集，所采集到數(shù)據(jù)的具體信息如表1所示。

表1 數(shù)據(jù)具體信息

1.1.2 信息發(fā)布模塊

信息發(fā)布模塊主要用于高速公路安全多維度預(yù)警信息的發(fā)布，由車載信息發(fā)布終端、信息查詢平臺(tái)、信號(hào)燈系統(tǒng)、模擬道路屏、路測(cè)通信與交通廣播系統(tǒng)、可變限速標(biāo)志和情報(bào)信息板構(gòu)成[6-7]。信息發(fā)布模塊的具體功能如表2所示。

表2 信息發(fā)布模塊的具體功能

1.2 軟件設(shè)計(jì)

基于BIM的高速公路安全多維度預(yù)警系統(tǒng)軟件包括數(shù)據(jù)處理模塊、安全多維度預(yù)警模塊[8]。

1.2.1 數(shù)據(jù)處理模塊

通過動(dòng)態(tài)交通狀況數(shù)據(jù)庫、設(shè)施狀態(tài)數(shù)據(jù)庫，氣象監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)庫等其他類型數(shù)據(jù)庫收集到的數(shù)據(jù)傳輸給數(shù)據(jù)處理模塊，數(shù)據(jù)處理模塊通過數(shù)據(jù)處理平臺(tái)與云計(jì)算中心對(duì)高速公路數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與計(jì)算，將處理后的數(shù)據(jù)輸出用于高速公路的安全多維度預(yù)警，數(shù)據(jù)處理模塊對(duì)數(shù)據(jù)的處理如圖2所示。

圖2 數(shù)據(jù)處理模塊

其中，數(shù)據(jù)處理平臺(tái)主要通過數(shù)據(jù)修復(fù)方式處理錯(cuò)誤與丟失數(shù)據(jù)，具體步驟如下。

(1)對(duì)歷史交通數(shù)據(jù)中所蘊(yùn)含的規(guī)律進(jìn)行分析，通過分析結(jié)果對(duì)歷史交通趨勢(shì)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，具體計(jì)算式如式(1)。

(1)

式中，?代表加權(quán)系數(shù)；yk(t)代表第k天中t時(shí)刻的歷史交通數(shù)據(jù)；yk-1(t)代表第k-1天中t時(shí)刻的歷史交通數(shù)據(jù)；y(t)代表t時(shí)刻的對(duì)應(yīng)歷史交通數(shù)據(jù)。

(2)通過對(duì)第k天t時(shí)刻兩個(gè)相鄰車道的實(shí)測(cè)交通數(shù)據(jù)與第k-1天t時(shí)刻的歷史交通趨勢(shì)數(shù)據(jù)的分析，獲取需要修復(fù)的數(shù)據(jù)，具體計(jì)算式如式(2)。

(2)

數(shù)據(jù)處理平臺(tái)采用指數(shù)平滑法對(duì)高速公路數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾處理。其中指數(shù)平滑法的數(shù)學(xué)模型具體如式(3)。

St=αXt+(1-α)St-1

(3)

式中，St代表處理后的高速公路數(shù)據(jù)；St-1代表t-1時(shí)刻的高速公路數(shù)據(jù)；α代表平滑指數(shù)；Xt代表當(dāng)前時(shí)段的數(shù)據(jù)序列。

由于平滑指數(shù)的取值對(duì)于處理結(jié)果有很大的影響，因此具體取值情況設(shè)計(jì)如表3所示。

表3 平滑指數(shù)的取值

1.2.2 多維度預(yù)警模塊

本文主要將BIM數(shù)據(jù)庫應(yīng)用到多維度預(yù)警模塊設(shè)計(jì)中去。BIM數(shù)據(jù)庫是一種動(dòng)態(tài)變化的數(shù)據(jù)庫，在應(yīng)用過程中能夠不斷得到充實(shí)、豐富與更新[9]。多維度預(yù)警模塊共由7個(gè)單元構(gòu)成，分別為監(jiān)測(cè)單元、識(shí)別單元、診斷單元、評(píng)價(jià)單元、預(yù)控措施實(shí)施單元、報(bào)警單元和應(yīng)急管理啟動(dòng)單元。通過以上7個(gè)單元，利用數(shù)據(jù)處理模塊輸出的高速公路數(shù)據(jù)對(duì)高速公路安全狀態(tài)進(jìn)行判斷與預(yù)警[10]。多維度預(yù)警模塊的運(yùn)行模式如圖3所示。

圖3 多維度預(yù)警模塊的運(yùn)行模式

通過監(jiān)測(cè)單元、識(shí)別單元、診斷單元和評(píng)價(jià)單元等流程將高速公路安全分為安全狀態(tài)、準(zhǔn)安全狀態(tài)、危急狀態(tài)和準(zhǔn)危急狀態(tài)。對(duì)安全狀態(tài)實(shí)行日常監(jiān)測(cè)，對(duì)準(zhǔn)安全狀態(tài)實(shí)行重點(diǎn)監(jiān)測(cè)，對(duì)危急狀態(tài)和準(zhǔn)危急狀態(tài)都接入報(bào)警單元，對(duì)準(zhǔn)危急狀態(tài)進(jìn)行應(yīng)急措施啟動(dòng)，對(duì)危急狀態(tài)進(jìn)行預(yù)控對(duì)策實(shí)施，并重點(diǎn)監(jiān)控。

在進(jìn)行高速公路安全多維度預(yù)警時(shí)，多維度預(yù)警模塊會(huì)將處理后的數(shù)據(jù)與預(yù)警數(shù)據(jù)庫中的信息進(jìn)行對(duì)比，通過運(yùn)用不同的預(yù)警準(zhǔn)則評(píng)判高速公路安全狀態(tài)，并生成與實(shí)際情況相對(duì)應(yīng)的預(yù)警信息，以此實(shí)現(xiàn)高速公路安全多維度預(yù)警。其中，當(dāng)其維度處于準(zhǔn)危急狀態(tài)與危急狀態(tài)時(shí)模塊會(huì)發(fā)出預(yù)警信息，通過可變情報(bào)板、手機(jī)、網(wǎng)絡(luò)、電視、車載終端和交通廣播等方式向路政、醫(yī)院、交警、駕駛員等對(duì)象與部門進(jìn)行預(yù)警信息發(fā)送，以降低高速公路事故發(fā)生率。

2 系統(tǒng)性能測(cè)試實(shí)驗(yàn)

2.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

為驗(yàn)證設(shè)計(jì)的基于BIM的高速公路安全多維度預(yù)警系統(tǒng)的性能，對(duì)其進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)中使用的高速公路樣本數(shù)據(jù)具體如表4所示。

表4 高速公路樣本數(shù)據(jù)

表4中的數(shù)據(jù)項(xiàng)的具體描述如表5所示。

表5 數(shù)據(jù)項(xiàng)的具體描述

為了避免本次實(shí)驗(yàn)結(jié)果較為單一、缺乏對(duì)比性，將原有的2種系統(tǒng)作為實(shí)驗(yàn)對(duì)比系統(tǒng)，分別為基于SDA算法、基于粗糙集理論的高速公路安全多維度預(yù)警系統(tǒng)。將實(shí)驗(yàn)路段長(zhǎng)度為31 km-51 km范圍內(nèi)的事故發(fā)生率作為實(shí)驗(yàn)指標(biāo)。

2.2 結(jié)果分析

在實(shí)驗(yàn)路段長(zhǎng)度為31 km-41 km的范圍內(nèi)，這3種系統(tǒng)的事故發(fā)生率對(duì)比結(jié)果具體如圖4所示。

圖4 事故發(fā)生率對(duì)比

根據(jù)圖4對(duì)比結(jié)果可知，基于BIM的高速公路安全多維度預(yù)警系統(tǒng)的事故發(fā)生率明顯低于實(shí)驗(yàn)對(duì)比系統(tǒng)，驗(yàn)證了該系統(tǒng)的實(shí)用性。

在路段長(zhǎng)度為41 km-51 km的范圍內(nèi)，這3種系統(tǒng)的事故發(fā)生率對(duì)比結(jié)果具體如圖5所示。

分析圖5可知，基于BIM的高速公路安全多維度預(yù)警系統(tǒng)的事故發(fā)生率低于實(shí)驗(yàn)對(duì)比系統(tǒng)。

綜上所述，在實(shí)驗(yàn)路段長(zhǎng)度為31 km-51 km范圍內(nèi)使用本文所設(shè)計(jì)系統(tǒng)后，事故發(fā)生率明顯下降，說明該系統(tǒng)具有更加優(yōu)越的性能。

3 總結(jié)

為了降低高速公路事故發(fā)生率，本文設(shè)計(jì)基于BIM的高速公路安全多維度預(yù)警系統(tǒng)，在系統(tǒng)軟硬件設(shè)計(jì)過程中，將處理數(shù)據(jù)丟失與數(shù)據(jù)錯(cuò)誤情況作為重點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)高速公路安全多維度預(yù)警，并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該系統(tǒng)的優(yōu)越性能，因此將該系統(tǒng)應(yīng)用至高速公路系統(tǒng)中具有重要意義，能夠大幅度提升高速公路的安全性。