基于V2V环境下的数学模型在交通安全领域的应用

基于V2V环境下的数学模型在交通安全领域的应用

徐纪东

（重庆交通大学 交通运输学院，重庆  400074）

摘要：近年来随着通信技术和数据收集手段的不断提高，交通数据的收集和分析等各个阶段都跟数学模型的应用息息相关。目前解决交通安全的热门手段是采取提前预警措施，其研究者多基于车车通信（V2V）环境下，探究碰撞时间（TTC）的分布规律，并以此为评价依据对车辆的防撞预警算法进行设计，本文的主体内容基于V2V环境下的数学模型在交通安全领域的应用便是在此背景下展开的。由于前文中提到了驾驶者是造成交通事故的主要因素，因此在文章的最后从驾驶者的角度出发，结合数值分析的内容对交通安全的研究现状进行了简单阐述。

关键词：交通安全；模型预测；风险评估；车车通信

1引言

随着近年来大数据以及智能网联等技术的发展，与以往从宏观角度对道路交通事故的产生过程以及影响因素的定性分析不同，学者们对交通事故发生的演化机制以及各个影响因素在特定条件下发挥的作用大小研究的更加深入，借助先进技术从交通参与者、行驶的车辆、道路中获取量化指标，并与数值分析手段相结合，建立基于人、车、路、环境等诸多要素的数学模型，更加合理的预测出特定环境下发生交通事故的可能性大小，结合现有的通信技术手段对道路上的交通流进行合理规划，能够在一定程度上预防道路交通事故的发生，其中，基于车车通信（Vehicle-to-Vehicle，V2V）的防撞预警便是当下研究的一个热点。

1基于V2V环境下数学模型应用的背景

随着科学技术的进步，人们对交通安全预警提出了更高的要求，传统的事故后评价已无法满足要求。通过调查可知，当前道路上发生的相当一部分交通事故是由于在跟驰车队中后车无法预判前车行驶信息所造成的判断失误引起，为了帮助驾驶员做出正确的操作判断，引入了车车通信环境，并以碰撞时间作为评价指标，建立起碰撞预警系统。

传统的交通安全评价方法属于事后评价，其无法有效降低道路交通事故的发生率。为改善此种情况，基于碰撞时间（TTC）和碰撞距离（DTC）的评价方法逐渐被运用到交通安全评价当中。TTC于1972年由Hayward[1]提出，之后Vogel[2]研究发现在跟驰车队中，TTC能够表征车辆行驶环境的安全程度，随着研究的深入，现在已经建立起基于TTC的碰撞预警系统，本次综述的主题车车通信环境下的模型应用就是基于此评价指标展开的。

2车车通信环境下数学模型的应用现状

不同的交通流状态下其碰撞时间的分布并不相同，为了获得“畅通、缓行、拥堵”三种交通状态下碰撞时间的分布，赖子良[3]基于车车通信环境，收集了四种典型的城市路网车辆行驶数据，并用高斯混合分布模型（GMM）对收集的TTC数据进行拟合。在实例验证当中，分别进行了其研究的重点高斯混合分布模型的拟合以及传统的负指数分布、对数正态分布和负指数/对数正态混合分布的拟合，通过校正决定系数评价模型的拟合优度对比发现，高斯混合分布模型对V2V环境下的碰撞时间分布拟合优度达到了0.9505，高于其他三种分布模型的拟合优度。该实验结果表明V2V环境下，“拥堵、缓行、畅通”其高斯分布值依次增大，则说明其碰撞风险逐渐降低。

为研究车辆处于不同风险等级下的改进碰撞时间（MTTC）分布，王江峰[4]等基于车车通信环境下获取车辆的行驶数据，并采用标准化的方法对原始数据进行线性变换，然后采用k-means聚类的方法将其标准化后的数据划分成四个等级，其分别对应高风险、较高风险、一般风险和低风险。为比较不同分布的拟合程度，分别运用Weibull分布、Gamma分布、对数正态分布对其改进碰撞时间进行拟合，结果表明对数正态分布最符合其拟合效果，因此结合其风险等级划分建立对数正态混合分布模型。最终通过k-s检验对三种分布拟合优度进行检验发现对数正态混合分布模型对V2V环境下的改进碰撞时间拟合效果最好。此研究不仅进一步对车车通信环境下的碰撞时间进行了等级划分，还对其分布规律进行了较好的拟合，其结果有利于后续对车辆防撞预警模型的进一步简化。

3以人为对象的交通安全研究

为了研究驾驶人在雾天对车辆的操纵行为与追尾风险之间的关系，薛晴婉[5]等以晴天为对照组，分析了驾驶者在晴天和雾天的操纵特性，并运用二元Logistics回归模型挖掘出车辆在避撞过程中的行为与碰撞风险之间的关系。最终得到驾驶者在雾天对车辆的控制能力要较晴天低。徐艺[6]等通过最小二乘法将照度与瞳孔直径数据进行拟合，得到瞳孔直径随照度变化而变化的结论，且发现交通冲突的严重性和人的瞳孔直径相关，因此基于瞳孔直径将交通冲突进行量化。为了研究城市隧道分流区交通事故的发生机理，贺世明[7]等利用马尔可夫链模型对驾驶员在隧道分流区的注意转移特性进行分析，分别得到了驾驶员在分流区域的空间分布特性和时间分布特性。为研究双车道公路中前后两车的心理变化过程，岳全胜[8]等基于演化博弈理论，使用最小二乘法对各效用变量的权重，建立演化博弈模型，揭示了超车过程中各种策略的演化过程，研究结果表明对气质各不相同的驾驶者进行安全教育可以使博弈更快的进入安全平稳的状况。

4总结

本文从交通系统组成要素的角度出发，阐述了交通安全的主要影响因素， 基于车车通信环境下，考虑驾驶意图共享的车辆避撞预警算法，该研究针对车辆运行路径隐含的驾驶意图进行分析，并将其同步给后车驾驶员，在考虑前车驾驶员驾驶意图转移倾向的同时，利用算法对当前车间距离和安全车距进行比较，确定是否触发安全预警，是一种有较好应用前景的提高交通安全的手段。

参考文献

[1]HAYWARD JC. Near-miss determination through use of a scale of danger[R].

Washington，D.C.: Highway ResearchBoard,1972.

[2]VOGEL K. A comparison of headway and time to collision as safety

indicators[J]. Accident Analysis & Prevention , 2003,35(3):427-433.

[3]赖子良,王江锋,李晔,刘兴华.车车通信环境下考虑交通拥堵状态的碰撞时间混合分布建模研究[J].交通信息与安全,2022,40(02):53-62.

[4]王江锋,熊慧媛,徐亮,闫学东,郭魁元.考虑风险等级的车车通信MTTC混合分布模型[J].哈尔滨工业大学学报,2021,53(09):53-61.

[5]薛晴婉,徐嘉伟,闫学东,向往,李颖宏,杜志刚.雾天驾驶人车辆操纵行为特性及其与追尾风险相关性分析[J].交通信息与安全,2022,40(01):19-27.

[6]徐艺,李世武,王玉琼,马晓田.基于瞳孔直径的交通冲突量化方法[J].江苏大学学报(自然科学版),2020,41(02):154-159.

[7]贺世明,杜志刚,韩磊,许富强,尹香港.城市隧道分流区驾驶人注视行为特性研究[J].武汉理工大学学报(交通科学与工程版),2022,46(02):230-234+241.

[8]岳全胜,冯忠祥,李靖宇.双向双车道公路超车行为的演化博弈分析[J].交通运输工程与信息学报,2022,20(04):19-30.