V2X環(huán)境下基于圓風(fēng)險(xiǎn)域的交通沖突識(shí)別模型

趙紅專 ， 代靜 張繼康 李文勇 展新， 周旦

1）桂林電子科技大學(xué)廣西智慧交通重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣西桂林 541004；2）東風(fēng)柳州汽車有限公司商用車技術(shù)中心，廣西柳州 545000

中國的城市發(fā)展已進(jìn)入快車道，特大城市或城市群的不斷涌現(xiàn)，以及居民出行需求的日益提升，對(duì)城市道路交叉口的交通運(yùn)行提出巨大挑戰(zhàn)，發(fā)展城市快速路為緩解城市交通運(yùn)行壓力、提高城市道路交通服務(wù)水平［1］提供了契機(jī).然而，由于快速路的交通量大，路網(wǎng)復(fù)雜，車輛的速度變化不穩(wěn)定以及換道頻率高，導(dǎo)致快速路存在潛在的交通沖突風(fēng)險(xiǎn)和安全隱患，這在入口匝道區(qū)域尤為顯著.準(zhǔn)確識(shí)別入口匝道區(qū)域的交通沖突能夠有效減少由于沖突引發(fā)的車輛碰撞，緩解交通事故的嚴(yán)重程度，提升快速路匝道區(qū)域車輛運(yùn)行安全［2］.

交通沖突的內(nèi)涵包括：① 交通參與者雙方是否有避險(xiǎn)行為［3］，此類內(nèi)涵可以通過剎車燈亮起以及車輛換道行為進(jìn)行直觀判斷，但是涉及到車輛狀態(tài)以及駕駛?cè)朔磻?yīng)能力，而且一些正常換道與減速行為也可能被識(shí)別為交通沖突，因此，難以被定量的定義和觀測；② 2個(gè)或2個(gè)以上道路使用者在一定時(shí)間和空間上彼此接近，若保持原有運(yùn)動(dòng)狀態(tài)不變就可能會(huì)有發(fā)生碰撞的現(xiàn)象［4］，該類內(nèi)涵可以對(duì)接近的程度進(jìn)行量化，但是度量指標(biāo)并不普適，需要根據(jù)具體環(huán)境制定不同的指標(biāo)，并且只考慮了交通沖突的可能性，并未考慮嚴(yán)重性.目前，后者的應(yīng)用較為廣泛，并已提出多種對(duì)應(yīng)的交通沖突識(shí)別指標(biāo)，如碰撞時(shí)間（time to collision， TTC）［5］、后侵入時(shí)間（post encroachment time，PET）［6］以及碰撞時(shí)間差［7］等，其中，TTC 適用于具有相同軌跡的追尾沖突，較難識(shí)別出有角度的變道沖突.GUO 等［8］提出二維時(shí)間碰撞（two-dimensional time to collision，2D-TTC）用于識(shí)別換道沖突，采用深度確定性策略梯度（deep deterministic policy gradient， DDPG）算法在連續(xù)動(dòng)作空間中學(xué)習(xí)連續(xù)決策過程，對(duì)識(shí)別出的安全危急情況下的規(guī)避行為進(jìn)行建模，通過計(jì)算檢測到的沖突風(fēng)險(xiǎn)與存檔的崩潰之間的高度相關(guān)性，證實(shí)2D-TTC 有效，解決了有角度變道沖突識(shí)別難的問題.此外，PET沒有考慮兩車實(shí)時(shí)的微觀交通數(shù)據(jù)，只能對(duì)已發(fā)生的沖突進(jìn)行評(píng)價(jià).因此，郭偉偉等［9］摒棄傳統(tǒng)單一指標(biāo)的判定方法，構(gòu)建以速度、距離和角度等變量為核心參數(shù)的綜合交通沖突識(shí)別模型，以提高交通沖突的識(shí)別精度，但其忽略了車輛加減速度的影響.呂能超等［10］考慮車輛規(guī)避行為和時(shí)空接近性識(shí)別交通沖突，從已有交通數(shù)據(jù)庫中提取不同類型的交通沖突，但未考慮車輛物理因素等對(duì)沖突的影響.

上述研究均為在傳統(tǒng)交通環(huán)境下解決交通沖突問題，隨著通信技術(shù)的發(fā)展，V2X（vehicle to everything）為解決交通沖突問題提供了新思路.基于協(xié)同駕駛和無線通信的匝道車輛合并方法［11-12］是緩解合流沖突的重要途徑，網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)有利于降低人為因素導(dǎo)致的合流沖突或碰撞［13］.FORMOSA等［14］利用交通數(shù)據(jù)和車內(nèi)傳感器數(shù)據(jù)對(duì)交通沖突進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測，利用V2V技術(shù)交換沖突感知數(shù)據(jù)，降低車輛碰撞風(fēng)險(xiǎn).WANG 等［15］以最小未來距離（minimal future distance， MFD）為指標(biāo)，結(jié)合車輛實(shí)時(shí)狀態(tài)和道路幾何特征，提出一種碰撞預(yù)測算法，以減少交通沖突.潘福全等［16］提出一種交叉口智能控制策略，使沖突車輛能夠交替穿插駛過沖突點(diǎn)，提升交叉口運(yùn)行效率.MU 等［17］利用深度學(xué)習(xí)和超限學(xué)習(xí)對(duì)智能交通流量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測訓(xùn)練，為解決沖突問題提供基礎(chǔ)，但其未考慮車路協(xié)同環(huán)境對(duì)沖突預(yù)警的影響，因此，汪旭［18］基于車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)建立碰撞風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)預(yù)警模型，研究車路沖突行為，但未考慮車輛物理特性的影響.劉兵等［19］也提出一種復(fù)雜交織區(qū)車輛換道風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法，描述車輛在不同位置的換道行為差異，為網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下的沖突預(yù)警提供理論支持.

目前大多研究集中在通過網(wǎng)聯(lián)車輛技術(shù)改善因合流沖突造成的安全問題，而綜合考慮車車、車路之間協(xié)同，改善合流沖突的研究較為少見，且鮮有研究考慮車輛物理?xiàng)l件對(duì)合流區(qū)域沖突的影響，對(duì)沖突風(fēng)險(xiǎn)程度等級(jí)的劃分亦有局限性.本研究從車輛與路側(cè)設(shè)備融合的角度，基于V2X技術(shù)研究快速路匝道區(qū)域交通沖突識(shí)別問題.結(jié)合車輛位置、速度、加速度以及車輛寬度、長度，構(gòu)建基于圓風(fēng)險(xiǎn)域假設(shè)的交通沖突識(shí)別模型，研究沖突風(fēng)險(xiǎn)程度的細(xì)化方法，以期緩解合流區(qū)域的交通沖突，降低交通事故的發(fā)生概率，提高匝道區(qū)域整體運(yùn)行效率.

1 基于圓風(fēng)險(xiǎn)域假設(shè)的交通沖突識(shí)別模型

風(fēng)險(xiǎn)域本是經(jīng)濟(jì)學(xué)中的一種術(shù)語，本研究將風(fēng)險(xiǎn)域的概念引入交通沖突領(lǐng)域，把每個(gè)單一的行駛車輛類比為1個(gè)風(fēng)險(xiǎn)域核心，利用匝道區(qū)域的車輛合流關(guān)系將主線車輛和匝道車輛聯(lián)結(jié)起來，考慮車輛物理特性，建立1個(gè)圓形的可視化風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，將相鄰車輛運(yùn)動(dòng)簡化為兩個(gè)圓風(fēng)險(xiǎn)域的運(yùn)動(dòng)，以兩圓的位置關(guān)系為切入點(diǎn)，利用V2X技術(shù)分析車輛沖突行為.采用累積頻率曲線法確定沖突風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)閾值，選取沖突識(shí)別率和車輛通行效率作為模型的評(píng)價(jià)指標(biāo)，研究V2X環(huán)境下入口匝道合流區(qū)的交通沖突識(shí)別.

1.1 匝道合流區(qū)的交通沖突問題描述

城市快速路一般由主線和匝道構(gòu)成.在匝道合流區(qū)，車輛經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)變道、加減速、停車甚至超車等行為，使該區(qū)域的空間利用率低，易發(fā)生交通沖突.由于入口匝道車輛和主線最外側(cè)車輛之間的沖突異常明顯，本研究主要針對(duì)匝道車輛和主線最外側(cè)車輛之間的合流沖突展開.

圖1為典型的城市快速路入口匝道合流區(qū)示意圖，其中，主干道為3車道；匝道為單車道.根據(jù)合流區(qū)客觀實(shí)際，對(duì)本研究場景做出以下描述：

圖1 典型入口匝道區(qū)域交通沖突Fig.1 Typical on-ramp area traffic conflict.

1）僅考慮匝道車輛和主線外側(cè)車輛之間的合流沖突；

2）將合流車輛駕駛軌跡與主線車輛駕駛軌跡的交叉點(diǎn)稱為合流沖突點(diǎn)；

3）將由兩個(gè)不同方向車輛在橫向上不斷靠近所產(chǎn)生的車輛間的相互干擾現(xiàn)象，定義為匝道入口區(qū)的交通合流沖突.

1.2 構(gòu)建基于圓風(fēng)險(xiǎn)域假設(shè)的沖突識(shí)別模型

文獻(xiàn)［20］將車輛運(yùn)動(dòng)類比為圓和直線的位置關(guān)系構(gòu)建沖突識(shí)別模型，受此啟發(fā)，本研究提出圓風(fēng)險(xiǎn)域假設(shè)的概念，將車輛運(yùn)動(dòng)類比為兩圓運(yùn)動(dòng)，利用圓與圓的位置關(guān)系表征車輛沖突，利用到達(dá)風(fēng)險(xiǎn)域時(shí)間長短表征沖突風(fēng)險(xiǎn)程度大小，細(xì)化沖突風(fēng)險(xiǎn)特性，進(jìn)而構(gòu)建基于圓風(fēng)險(xiǎn)域假設(shè)的沖突識(shí)別模型.

首先考慮車輛車身長度和寬度.將車輛簡化為1個(gè)質(zhì)心為(x，y)、半徑為R的圓風(fēng)險(xiǎn)域，第n輛主線車輛和第m輛匝道車輛就形成兩個(gè)相對(duì)運(yùn)動(dòng)的圓風(fēng)險(xiǎn)域.半徑R可表示為

其中，Rn為主線車圓風(fēng)險(xiǎn)域半徑；Rm為匝道車圓風(fēng)險(xiǎn)域半徑.

以兩個(gè)圓風(fēng)險(xiǎn)域?yàn)榍腥朦c(diǎn)，研究其橫向和縱向運(yùn)動(dòng).當(dāng)其中1個(gè)圓風(fēng)險(xiǎn)域不斷接近另一個(gè)圓風(fēng)險(xiǎn)域，且二者處于臨界狀態(tài)或者有交叉區(qū)域時(shí)，表明車輛之間存在交通沖突，反之則兩車不存在任何沖突.由于本研究針對(duì)匝道車輛和主線最外側(cè)車輛因橫向和縱向不斷接近產(chǎn)生的合流沖突，因此，首先需要確定R，考慮到圓風(fēng)險(xiǎn)域半徑R受車輛寬度Wn、Wm及車輛長度Ln、Lm的影響，Rn和Rm可表示為［20］

1.2.1 主線車輛圓風(fēng)險(xiǎn)域模型參數(shù)

主線車輛n的初始運(yùn)動(dòng)參數(shù)狀態(tài)An為

其中，xn和yn為車輛n的位置坐標(biāo)；vxn和vyn分別為x和y方向的初始速度；axn和ayn分別為x和y方向的加速度；φn為車輛n的行駛方向與x方向的夾角.則車輛n的行駛位置為

再由勾股定理得到車輛n的速度vn為

1.2.2 匝道車輛圓風(fēng)險(xiǎn)域模型參數(shù)

設(shè)匝道車輛m的初始運(yùn)動(dòng)參數(shù)狀態(tài)Bm為

其中，xm和ym為車輛m的位置坐標(biāo)；vxm和vym分別為x和y方向的初始速度；axm和aym分別為x和y方向的加速度；φm為車輛m的行駛方向與x方向的夾角.

同理可得車輛m的行駛位置和速度為

為了精確識(shí)別交通沖突，在車輛n的坐標(biāo)系中，將n的質(zhì)心設(shè)為坐標(biāo)原點(diǎn)，構(gòu)建兩車直觀的相對(duì)運(yùn)動(dòng)關(guān)系，如圖2.此時(shí)，車輛m的質(zhì)心坐標(biāo)為(X"m，Y"m)、速度為(v"xm，v"ym)、航向角為φr，則m運(yùn)動(dòng)狀態(tài)可描述為

圖2 兩車簡化運(yùn)動(dòng)關(guān)系Fig.2 Two cars simplified movement relationship.

設(shè)dnm為主線車輛n和匝道車輛m的質(zhì)心距離，其質(zhì)心距離連線與x軸之間的夾角為?，則

設(shè)車輛m與主線車輛的相對(duì)速度為vrel，則相對(duì)速度在直線dnm上的投影為

此時(shí)，兩車之間的實(shí)際相對(duì)距離Ddis為

將1個(gè)車輛圓風(fēng)險(xiǎn)域運(yùn)動(dòng)到另一個(gè)車輛圓風(fēng)險(xiǎn)域的邊界或內(nèi)部的時(shí)間定義為沖突風(fēng)險(xiǎn)時(shí)間（time to conflict risk， TCR），因此，① 當(dāng)TCR 足夠大時(shí)，表示車輛之間沒有任何沖突或潛在沖突跡象，無需對(duì)兩車進(jìn)行沖突分析；② 當(dāng)TCR 足夠小，即兩個(gè)圓風(fēng)險(xiǎn)域到達(dá)對(duì)方邊界或內(nèi)部的時(shí)間越短時(shí)，則表示兩車之間存在交通沖突，TCR 越小，沖突越嚴(yán)重，沖突風(fēng)險(xiǎn)也越大.若車輛之間有沖突跡象，且繼續(xù)以當(dāng)前狀態(tài)行駛，則必然會(huì)在t時(shí)刻發(fā)生碰撞，此時(shí)，車輛n和m的Ddis為

本研究結(jié)合車輛的位置、速度和加速度，構(gòu)建入口匝道合流區(qū)交通沖突識(shí)別模型為

其中，TTCR為沖突風(fēng)險(xiǎn)時(shí)間.

2 模型參數(shù)標(biāo)定

2.1 數(shù)據(jù)采集

需收集的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)包括車輛速度、位置以及行駛狀態(tài)等精確信息.本研究數(shù)據(jù)采集基于智能網(wǎng)聯(lián)平臺(tái)，選用智能網(wǎng)聯(lián)試驗(yàn)車（圖3）.試驗(yàn)車裝有厘米級(jí)組合導(dǎo)航定位系統(tǒng)1 套、激光雷達(dá)3 個(gè)、毫米波雷達(dá)6個(gè)、整車傳感器和車載通信裝置（on board unit， OBU）1套及交換機(jī)2個(gè).行駛過程中實(shí)時(shí)采集車輛信息并與路側(cè)設(shè)備進(jìn)行通信連接，實(shí)現(xiàn)信息交互.

圖3 智能網(wǎng)聯(lián)試驗(yàn)車Fig.3 Intelligent network test vehicle.

實(shí)驗(yàn)共得到511組軌跡數(shù)據(jù)，包括速度、加速度及位置等狀態(tài)信息，見表1.

表1 實(shí)驗(yàn)獲取的部分狀態(tài)信息數(shù)據(jù)Table 1 Part of the state information data obtained from the experiment

主線車輛和匝道車輛的速度、加速度與交通沖突密切相關(guān).智能網(wǎng)聯(lián)車實(shí)時(shí)記錄運(yùn)行中的車輛速度、加速度及位置信息，并進(jìn)行存儲(chǔ)，便于后續(xù)分析.主線車輛速度一般大于匝道車輛速度，導(dǎo)致主線車輛在經(jīng)過匝道合流區(qū)時(shí)會(huì)頻繁變動(dòng)車道或加減速制動(dòng)，容易造成交通沖突.匝道車輛和主線車輛的行駛方向相同，具有一定的軌跡交叉，易引發(fā)車輛沖突.

2.2 模型參數(shù)標(biāo)定

基于圓風(fēng)險(xiǎn)域假設(shè)的沖突識(shí)別模型以TCR作為沖突識(shí)別關(guān)鍵參數(shù).通過智能網(wǎng)聯(lián)試驗(yàn)車獲取的511 組軌跡數(shù)據(jù)，對(duì)沖突過程中主線車輛和匝道車輛的狀態(tài)參數(shù)進(jìn)行分析，標(biāo)定部分模型參數(shù)，具體包括：

1）車輛n和m的位置(xn，yn)和(xm，ym)

試驗(yàn)車通過路側(cè)設(shè)備實(shí)時(shí)獲取車輛位置信息，并自動(dòng)存儲(chǔ)車輛行駛軌跡.

2）L和W

本研究中的車輛一般為小型客車，根據(jù)小型車輛的平均取值，分別取L= 4 m、W= 1.6 m.

3）vn和vm

主線車和匝道車的速度由其x和y方向速度取值確定，設(shè)定速度范圍，實(shí)時(shí)獲取車輛速度.

4）an和am

車輛的加速度由x和y方向的加速度確定，匝道區(qū)域車輛的加速度一般取-5 ～ 2 m/s2.

3 模型沖突閾值判定及其等級(jí)劃分

3.1 模型沖突閾值的判定

傳統(tǒng)的沖突風(fēng)險(xiǎn)閾值僅考慮車輛的狀態(tài)因素，考慮到匝道的幾何特性對(duì)交通沖突也有一定影響，本研究通過滾動(dòng)的方法確定沖突風(fēng)險(xiǎn)時(shí)間.利用路側(cè)設(shè)備獲取兩個(gè)不同車道車輛的行駛狀態(tài)，選取足夠小的單位時(shí)間間隔Δt（本研究取Δt= 0.01 s），依次獲取{Δt，2Δt，3Δt，…，NΔt}時(shí)刻的車輛質(zhì)心位置和實(shí)際相對(duì)距離Ddis，其中，N為正整數(shù).本研究中匝道區(qū)域?yàn)橛屑铀佘嚨狼抑骶€為3車道，車輛通過匝道區(qū)域的時(shí)間比無加速匝道區(qū)域要長，故設(shè)定N= 1 000.若獲取到Δt～NΔt內(nèi)存在某個(gè)時(shí)刻ψΔt（ψ為正整數(shù)，取值范圍是［1，N］）后出現(xiàn)Ddis≤Rn+Rm的情況，則沖突風(fēng)險(xiǎn)時(shí)間為

由文獻(xiàn)［21］可知，經(jīng)典的沖突識(shí)別指標(biāo)閾值PET與TTC 一般取0～6 s，故本研究認(rèn)為沖突合并時(shí)間閾值 ≥ 6 s時(shí)不存在換道沖突.因此，當(dāng)TTCR≥6 s 時(shí)，兩車之間不存在沖突，即如果Δt～NΔt內(nèi)始終都有Ddis＞Rn+Rm，則沖突風(fēng)險(xiǎn)時(shí)間為

由以上分析可知，當(dāng)TCR ＜6 s 時(shí)，兩車之間存在交通沖突；當(dāng)TCR ≥6 s 時(shí)，兩車之間不存在交通沖突，無需進(jìn)行沖突嚴(yán)重性分析，具體的沖突風(fēng)險(xiǎn)時(shí)間判定流程見圖4.

圖4 沖突風(fēng)險(xiǎn)時(shí)間的判定流程Fig.4 The process of determining the time threshold of conflict risk.

3.2 模型沖突等級(jí)的劃分

本研究利用累計(jì)頻率曲線分析法確定沖突風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)閾值.為對(duì)交通沖突風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行判定，采用累計(jì)頻率分布對(duì)本模型得到的部分TCR數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如圖5.可見，TCR 的15%、50%及85%分位數(shù)分別位于1.02、2.11 及3.90 s 附近.因此，本研究以1.02、2.11、3.90 及6.00 s 作為沖突風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的分界點(diǎn)，對(duì)TCR進(jìn)行沖突風(fēng)險(xiǎn)分級(jí).設(shè)定風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為4級(jí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)最大、1級(jí)最小，見表2.

表2 交通沖突風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分Table 2 Traffic conflict risk classification

圖5 TCR累計(jì)頻率分布曲線Fig.5 TCR cumulative frequency distribution curve.

4 模型驗(yàn)證與分析

4.1 仿真案例設(shè)計(jì)

為驗(yàn)證本研究沖突識(shí)別模型的有效性，采用VISSIM 軟件對(duì)中國南京市龍?bào)茨下房焖俾窇?yīng)天大道匝道合流區(qū)域的交通狀況進(jìn)行仿真.該路段匝道接地類型為地面道路中間車道連接型.該地區(qū)的實(shí)際調(diào)查數(shù)據(jù)為公開數(shù)據(jù)集(http://seutraffic.com/#/)，于200 m 高空連續(xù)拍攝9 min 5 s 所得，數(shù)據(jù)包含車輛速度、加速度、間距及車道信息，航拍路段長362 m，本研究截取300 m 區(qū)間作為研究長度，合流范圍如圖6.該區(qū)域?yàn)榈湫偷目焖俾泛狭鲄^(qū)，存在常發(fā)性車輛沖突，與本研究城市快速路合流區(qū)的交通狀態(tài)相符.仿真運(yùn)行時(shí)間為T，將合流區(qū)發(fā)生沖突的車輛數(shù)記為交通沖突數(shù).

圖6 合流區(qū)域示意Fig.6 Diagram of the confluence area.

利用應(yīng)天大道數(shù)據(jù)集對(duì)模型中速度v，加速度a及航向角φ等參數(shù)進(jìn)行初始設(shè)置，通過智能網(wǎng)聯(lián)汽車實(shí)際收集的數(shù)據(jù)對(duì)初始參數(shù)進(jìn)行矯正，以獲得符合實(shí)際沖突水平的仿真參數(shù)，見表3.將是否采用模型下車輛的速度方差、平均行程時(shí)間及平均延誤作為評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比，分析模型有效性，具體仿真實(shí)驗(yàn)流程如圖7.

表3 仿真參數(shù)設(shè)置Table 3 Simulation parameter setting

圖7 仿真運(yùn)行流程Fig.7 Flow chart of simulation operation.

4.2 車輛通行效率對(duì)比分析

在車輛到達(dá)合流區(qū)之前，主線車輛與匝道車輛可以通過路側(cè)設(shè)備進(jìn)行他車車輛信息感知，獲取他車的速度、加速度及位置等狀態(tài)信息，進(jìn)而達(dá)到識(shí)別沖突的目的.對(duì)比采用識(shí)別模型和未采用識(shí)別模型兩種情況下的車輛通行效率，結(jié)果見表4.

表4 通行效率統(tǒng)計(jì)Table 4 Efficiency of traffic statistics

由表4可見，采用本模型后主線車輛和匝道車輛在合流區(qū)的加減速次數(shù)變少，速度狀態(tài)變化更平穩(wěn).采用沖突識(shí)別模型后，主線車輛通過匝道區(qū)域的行程時(shí)間縮短17.85%，延誤時(shí)間降低22.07%；匝道車輛通過匝道區(qū)域的行程時(shí)間縮短23.53%，延誤時(shí)間降低21.39%.采用識(shí)別模型前后車輛通過匝道區(qū)域的時(shí)間對(duì)比結(jié)果見圖8，可見，實(shí)驗(yàn)初期是否采用識(shí)別模型對(duì)平均通行時(shí)間的影響不大，隨著實(shí)驗(yàn)的進(jìn)行，采用識(shí)別模型后車輛通行時(shí)間顯著減少，表明本模型有效.由于在模型識(shí)別中引入圓風(fēng)險(xiǎn)域概念，使得駕駛員在行車時(shí)能夠準(zhǔn)確獲得自車與他車之間的潛在車輛沖突，進(jìn)而通過調(diào)整行車狀態(tài)，減少了急加減速行為，使得主線和匝道車輛速度狀態(tài)變化比無識(shí)別模型時(shí)更平穩(wěn)，因此，合流區(qū)車輛行程時(shí)間及平均延誤更小，有效提升車輛在合流區(qū)的通行效率.

圖8 采用識(shí)別模型前后車輛平均通行時(shí)間對(duì)比Fig.8 Comparison of average vehicle travel times with (solid line with squares) and without (dashed line with circles) conflict recognition model.

4.3 沖突識(shí)別模型評(píng)價(jià)

由于傳統(tǒng)交通沖突識(shí)別模型難以準(zhǔn)確表征車輛之間的危險(xiǎn)程度，在劃分沖突風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)后進(jìn)一步進(jìn)行沖突識(shí)別，使模型對(duì)一些輕微、不明顯的沖突具有更高的識(shí)別率.通過不同風(fēng)險(xiǎn)程度的沖突識(shí)別衡量其沖突識(shí)別率，采用模型前后的沖突識(shí)別率結(jié)果對(duì)比見表5.可見，對(duì)于輕微沖突，本模型的識(shí)別率為99.84%，遠(yuǎn)高于不采用模型的74.03%，識(shí)別率提高25.81%.

表5 采用識(shí)別模型前后的沖突識(shí)別結(jié)果統(tǒng)計(jì)Table 5 Conflict statistical results with and without the conflict recognition model

將實(shí)際沖突數(shù)與采用識(shí)別模型前后的沖突數(shù)進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果見圖9.可見，當(dāng)沖突風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)增大時(shí)，實(shí)際沖突數(shù)、采用模型識(shí)別結(jié)果和未采用模型的結(jié)果比較接近，這是由于等級(jí)越大，沖突嚴(yán)重程度越明顯；當(dāng)沖突風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)變小時(shí)，未采用模型的實(shí)際沖突數(shù)與采用模型后的差距增大，采用模型后的沖突識(shí)別數(shù)與實(shí)際沖突數(shù)較為接近，這也表明采用本模型后能夠有效提高沖突識(shí)別的準(zhǔn)確率.

圖9 采用沖突識(shí)別模型前后的沖突數(shù)量識(shí)別結(jié)果對(duì)比Fig.9 Conflict recognition results comparison before (dashed line) and after (dotted line) using the conflict recognition model.The solid line is for number of actual conflicts.

結(jié) 語

本研究引入圓風(fēng)險(xiǎn)域假設(shè)概念，提出V2X環(huán)境下基于圓風(fēng)險(xiǎn)域假設(shè)的交通沖突識(shí)別模型，通過兩個(gè)簡化圓的運(yùn)動(dòng)表征匝道合流區(qū)車輛的物理運(yùn)動(dòng)，考慮車輛位置、速度、加速度以及車輛寬度、長度構(gòu)建模型. 利用半實(shí)物仿真平臺(tái)獲取數(shù)據(jù)標(biāo)定模型參數(shù)，并進(jìn)行仿真分析.結(jié)果表明，通過引入沖突時(shí)間作為關(guān)鍵參數(shù)，構(gòu)建圓風(fēng)險(xiǎn)域假設(shè)模型，能夠在有效識(shí)別合流沖突的同時(shí)，顯著降低車輛通過匝道區(qū)域的延誤時(shí)間，為V2X環(huán)境下匝道區(qū)域的車輛駕駛提供決策基礎(chǔ).

未來研究將繼續(xù)考慮匝道區(qū)域內(nèi)存在的自主換道、強(qiáng)制換道及跟馳等復(fù)雜駕駛行為，在緩解合流沖突基礎(chǔ)上，研究實(shí)際道路交通環(huán)境中，基于車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境的匝道區(qū)域車輛協(xié)同行駛策略.