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    網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下電動自行車闖紅燈預(yù)判檢測方法的研究

    2022-03-31 22:44:45趙泓博
    國際商業(yè)技術(shù) 2022年3期
    關(guān)鍵詞:交叉路口網(wǎng)聯(lián)闖紅燈

    摘要:本項目針對交叉路口搶行紅燈的電動自行車與機動車發(fā)生沖突這一現(xiàn)象,類比機動車闖紅燈的認定標(biāo)準(zhǔn),即三張照片來佐證車輛違法,提出設(shè)想,結(jié)合網(wǎng)聯(lián)環(huán)境與RFID射頻技術(shù),在交叉路口設(shè)置射頻識別檢測點,通過對交叉路口處環(huán)境、電動自行車、機動車的信息、行為分析,在多次采集到搶行紅燈的電動車信息后即判定事故可能發(fā)生,預(yù)估搶行紅燈電動自行車與機動車的沖突點。在沖突點前完成檢測后,在網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下,通過路測射頻基站直接傳輸給機動車,達到對機動車駕駛員的預(yù)警。

    關(guān)鍵詞:RFID技術(shù);電動自行車闖紅燈問題

    引言:

    當(dāng)今社會,隨經(jīng)濟和科技的逐步發(fā)展,城市化速度逐漸加快,私家車擁有量持續(xù)每年增長,而電動自行車作為城市內(nèi)短途交通工具,憑借快捷、便利、經(jīng)濟的特點也得到廣大城市居民的青睞。在交通安全方面,針對機動車違章的檢測設(shè)備日趨完善,然而對于非機動車,尤其是電動自行車的類似檢測設(shè)備仍不夠成熟。我國每年發(fā)生的交通事故近80%是由于行人或非機動車不遵守交通規(guī)則導(dǎo)致的,其中非機動車闖紅燈是重要原因之一。

    一、方法提出

    (一)基本內(nèi)容

    本文提出一種網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下電動自行車闖紅燈預(yù)判檢測方法,針對電動自行車搶行紅燈時,汽車來不及進行避讓這一問題,以交叉口電動自行車及網(wǎng)聯(lián)汽車的運行特征為核心,給出一定理論依據(jù)。有效降低紅燈搶行的電動車與有關(guān)車輛的矛盾沖突點,提高交叉路口的行車通過率,為城市的交通治理提供更好的保障,將安全事故消滅在萌芽階段。

    (二)相關(guān)技術(shù)

    針對上述這種問題,現(xiàn)今采用的技術(shù)方法主要是以高清攝像頭、雷達、感應(yīng)線圈為基礎(chǔ)對車輛進行檢測或綜合多種檢測方法。但受限于天氣及自然條件的因素、車輛密集且種類繁多、安裝繁瑣且故障率高等,傳統(tǒng)闖紅燈檢測系統(tǒng)始終無法更好地發(fā)揮作用。以上僅是針對機動車,而電動自行車作為更小、更靈活的載運工具,在闖紅燈識別時,傳統(tǒng)技術(shù)的缺陷將會被放大化。由此,引入RFID技術(shù),將RFID技術(shù)與網(wǎng)聯(lián)環(huán)境結(jié)合起來,達到更高效的目的。

    RFID技術(shù)作為一種新興的非接觸式自動識別技術(shù),與視頻和圖像處理的車牌識別技術(shù)相比,基于RFID技術(shù)的車輛識別準(zhǔn)確性高,不易受環(huán)境的影響,無盲區(qū),可準(zhǔn)確、全面地獲取單車的狀態(tài)信息以及路網(wǎng)交通狀況。我國RFID技術(shù)如今可實現(xiàn)城市全域電動自行車信息、在途車輛信息、路口交通路況、活動規(guī)律的動態(tài)數(shù)據(jù)展示,為城市電動自行車的城市治理提供有效的數(shù)據(jù)支撐。RFID技術(shù),同時結(jié)合攝像機記錄電動自行車的移動軌跡,通過RFID電子標(biāo)簽和讀寫器確定電動自行車的身份信息,能夠彌補攝像機識別電動自行車號牌號碼的不足,已在部分城市開展應(yīng)用,相關(guān)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)正在制定。

    (三)電動自行車行為分析

    交叉口是車輛匯合及分散的地點,在城市道路的實際情況,最為常見的交叉口類型是有信號控制十字型的交叉口,因此本文將針對這種類型的交叉口進行分析研究。電動自行車在交叉口進口道停留等待,當(dāng)綠燈啟亮后將會駛?cè)虢徊婵?。影響其釋放的因素很多,如車速、與其他車輛的沖突、電動自行車的密度等因素。此外,電動自行車在交叉口處常出現(xiàn)成群釋放,并會用最快速度通過交叉口?;贕ES數(shù)據(jù)庫提取了2002年至2014年闖紅燈兩車碰撞事故數(shù)據(jù),統(tǒng)計結(jié)果顯示直行闖紅燈車輛與直行非闖紅燈車輛相撞事故,發(fā)生比例最高,占所有闖紅燈事故的66.72%;其次是直行闖紅燈車輛與左轉(zhuǎn)非闖紅燈車輛相撞事故,發(fā)生比例占所有闖紅燈事故的24.99%;最后是左轉(zhuǎn)闖紅燈車輛與直行非闖紅燈車輛相撞事故,發(fā)生比例最低,占所有闖紅燈事故的8.28%。綜上所述,本篇文章將以一種事故可能性進行例證。

    二、系統(tǒng)設(shè)計

    (一)場景布設(shè)

    紅燈搶行電動自行車與機動車沖突場景如圖所示,在交叉路口斑馬線上方安裝伸長路桿,并加裝RFID射頻基站及視頻攝像頭。所有射頻基站(工作頻率設(shè)置為超高頻)安裝后信號范圍將覆蓋整個交叉路口,射頻基站將對過往的電動自行車進行實時掃描并讀取其信息,在與信號燈、視頻攝像頭配合后,可實現(xiàn)對交叉路口的闖紅燈電動自行車的“智能”管理。

    示例場景圖

    (二)實驗方案

    假設(shè)南北方向的電動自行車搶行紅燈,則該電動自行車與東西方向的機動車產(chǎn)生沖突。以電動自行車闖紅燈左轉(zhuǎn)為例,當(dāng)該電動自行車通過紅綠燈停止線時,路口處的射頻基站1將檢測到該電動自行車的后車牌。RFID的信號采集為一定區(qū)域,不局限于一點,所以假設(shè)該電動自行車闖紅燈后與機動車的沖突點是點1,則射頻基站2將提前在地點1檢測到電動自行車的車牌。當(dāng)兩個射頻基站同時檢測到電動自行車時,判斷其可能會與機動車發(fā)生沖突,將信號通過網(wǎng)聯(lián)環(huán)境直接傳送至東西方向行駛機動車,機動車報警,對機動車駕駛員進行提前預(yù)警。

    該場景下,每個射頻基站所覆蓋的區(qū)域?qū)⒃O(shè)置為不重疊,以保證射頻基站在同一地點不會檢測同一輛電動自行車多次,保證檢測結(jié)果的數(shù)據(jù)分析。該場景選擇在較大的交叉路口,在較小的交叉路口則可以選擇不設(shè)立射頻基站9、10、11、12。同一交叉路口的射頻基站組建本地局域網(wǎng)以保證信息傳輸速度。該方案也可以對電動自行車或機動車闖紅燈進行檢測。

    (三)技術(shù)路線

    方案技術(shù)路線

    三、總結(jié)

    本項研究針對城市交叉口因電動自行車闖紅燈而產(chǎn)生的交通安全隱患,將車聯(lián)網(wǎng)與RFID識別技術(shù)結(jié)合起來,基于超高頻RFID技術(shù),對交叉路口闖紅燈的電動自行車信息進行快速的采集、分析并將警報信息及時通過路測基站傳遞至網(wǎng)聯(lián)車上,以達到快速預(yù)警機動車駕駛員的作用。預(yù)期為:通過網(wǎng)聯(lián)環(huán)境信息交互與決策,對路測設(shè)備進行優(yōu)化,在道路已有的基礎(chǔ)上對傳統(tǒng)設(shè)備進行更新,降低交通事故中涉及電動車闖紅燈的事件率,減少人員傷亡、事故財產(chǎn)損失,提高交叉路口行車通過率。同時希望為今后車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的進一步探究提供一個角度。

    參考文獻:

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    作者簡介:

    趙泓博(2000-),男,漢族,吉林吉林人,江蘇大學(xué)本科在讀,交通運輸方向。

    基金項目:

    江蘇大學(xué)第20批大學(xué)生科研課題立項資助項目,項目編號:20A169。

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