CN115131990A - 一种无信控路口混合流碰撞风险预警方法与*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种无信控路口混合流碰撞风险预警方法与***,涉及路口混合流碰撞风险预警领域,解决了现有的路口警示方式一般为静态且被动式,不能有效预测并防范冲突碰撞的发生的问题,现提出如下方案,其包括中心平台,中心平台双向连接有边缘计算设备,边缘计算设备分别双向连接有主路感知设备、支路感知设备、声光一体机、开口处可变信息的板、路段可变信息板与主动发光道钉。本***方法具有通过多源感知设备的布设,实现对交通参与者轨迹提取及预测,进而通过分级引导车辆主动速度控制,并在开口处通过智能碰撞风险识别算法给出有效预警,通过多样化的发布设备进行提醒的特点。
Description
技术领域
本发明涉及路口混合流碰撞风险预警领域,尤其涉及一种无信 控路口混合流碰撞风险预警方法与***。
背景技术
国省干道公路是道路交通***的重要组成部分,承担了大量客 货交通流量,对沿线地区的社会经济发展发挥了巨大的作用。然 而,随着经济的发展,城区范围不断扩大,部分公路已呈现城镇化 趋势,道路两侧存在较多企业工厂、居民区、村庄以及支路开口, 交通流日趋混合,行人及非机动车等弱势交通参与者存在较多且随 机的穿越需求。上述开口所形成的路口,有些并不具备信号灯安装 的条件,无法通过路权分配分离冲突。国省干道公路机动车车速较 高,极易导致事故的发生。
为进一步加强普通国省道交通安全管理工作,公安部逐步开展 国省道交通安全文明示范路创建活动。要求各地公安交管部门抓基 础、补短板、建机制、强科技,推动完善交通安全基础设施,调整 优化勤务管理模式,改进提升路面管控水平,净化国省道通行秩序,预防和减少交通事故,引领公路交通现代治理能力和水平整体 提升。目前,传统警示提醒措施,往往是静态标牌、爆闪灯等被动 式的设施,以及将识别到的弱势交通参与者或者机动车到达信息直 接发布的新型设施。
传统提醒措施无法根据实时情况主动响应,难以真正引起机动 车驾驶员和弱势交通参与者的注意。依托对于弱势交通参与者或机 动车的检测,通过信息板提示,检测到存在即发布,这类新型设施 信息的发布并不能反映真实的冲突情况,误报易导致交通参与者面 对报警信息放松警惕或无视,同时发布手段较为单一,信息提醒的 有效性十分有限。
如何能分级诱导,有效提醒机动车在开口处控制车速,同时智 能预测开口机动车与弱势交通参与者的冲突风险,通过多种有效渠 道进行发布,是亟需解决的问题。因此提出一种无信控路口混合流 碰撞风险预警方法与***
发明内容
本发明的目的在于提供一种无信控路口混合流碰撞风险预警方 法与***,解决了现有的路口警示方式一般为静态且被动式,不能 有效预测并防范冲突碰撞的发生的问题。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:一种无信控路口 混合流碰撞风险预警***,包括中心平台,所述中心平台双向连接 有边缘计算设备,所述边缘计算设备分别双向连接有主路感知设 备、支路感知设备、声光一体机、开口处可变信息的板、路段可变信息板与主动发光道钉。
优选的,所述中心平台包括设备管理模块、运行监测模块、发 布管理模块、风险研判模块与用户管理模块。
优选的,所述设备管理模块用于对***中路侧感知、计算、发 布设施进行设备资产信息的管理和维护,所述运行监测模块用于对 ***中各类设备运行实时信息情况进行监测,包括实时运行参数、 运行日志及异常报警,所述发布管理模块用于对对***中的可变信 息板,支持远程信息的编辑、发布与关闭,所述风险研判模块用于 对路侧检测到的超速、碰撞风险等行为事件记录进行分析研判和特 征画像,从时空维度分别统计分析并可视化呈现风险地图及开口或 路段风险排行,指导执法监管与劝导的部署,所述用户管理模块用 于提供登录、授权、账号管理、角色管理等功能,可根据不同账号 的角色开通对应功能的权限。
优选的,所述主路感知设备包括雷达检测器和视频检测器,布 设在开口处下游,检测范围包括主路开口及上游路段,对主路车辆 情况进行实时监测,所述支路感知设备包括弱势交通参与者雷达检 测器和视频检测器,布设在支路接入开口处路侧,检测范围为支路 接入部分,可与声光一体提醒装置合并设置,所述智能发光道钉布 设在开口上游路段,可根据超速、碰撞等预警场景分区间按需闪烁 对应颜色,所述路段可变信息板布设在开口上游路段较远处,可发 布提示标语、限速、当前车速、超速提醒信息,所述开口可变信息 板布设在开口前较近处,可发布提示标语、碰撞提醒,所述支路声 光一体机布设在支路接入开口处路侧,集成了可变信息板与声音播 放装置,可根据预警场景发布视听预警信息,所述边缘计算设备包 括基础软件、融合感知模块、碰撞预警模块、超速监测模块、信息 发布模块。
优选的,所述基础软件负责边缘计算设备的运行和远程控制, 以及其他路侧设备的集成接入与通信控制,与中心平台建立通信, 传输运行状态信息,所述融合感知模块与对主支路雷达及视频检测 的感知结果进行融合,生成机动车和弱势交通参与者的出行轨迹, 所述碰撞预警模块基于出行轨迹,通过智能算法对碰撞风险进行研 判,识别到风险时调控路侧发布设备进行提醒,所述超速监测模块 对主路机动车车速状态进行监测并与***中设置的车速限制进行对 比,识别到超速风险时调控路测发布设备进行提醒,所述信息发布 模块接收中心平台的远程调控操作,对可变信息板显示的信息进行 调整和发布。
一种无信控路口混合流碰撞风险预警方法,包括以下步骤:
S1:路段可变信息板显示设置的提示标语与限速,开口及声光 一体机上可变信息板显示设置的默认提示标语;
S2:通过主支路的多源感知设备动态监测交通环境,边缘计算 设备融合输出各交通参与者的轨迹;
S3:边缘计算设备超速监测模块对进入检测范围的车辆进行速 度判断,若没有超速行为,路段可变信息板显示车辆平均车速;若 识别存在超速行为,路段可变信息板显示超速提醒,情报板前方区 段道钉对应闪烁红色警示;
S4:边缘计算设备碰撞预警模块对机动车和弱势交通参与者的 轨迹进行碰撞风险分析,超过风险阈值时,开口可变信息板显示风 险提醒,警示车辆减速,开口前方区段道钉对应闪烁红色警示,声 光一体机的信息板显示风险提醒并通过播放声音警示支路弱势交通 参与者;
S5:S4中边缘计算设备、路侧信息发布设备和多源感知设备协 同合作实现人车双向碰撞预警;
S6:碰撞风险预测,预测模块完成后,根据预测的状态计算出 车-人对的碰撞风险,对于某一对车辆与弱势交通参与者,需要识别 两物体是否存在碰撞点,如果它们有一个碰撞点,则计算它们到碰 撞点的时间;
S7:判断感知区域内的每对车-弱势交通参与者是否存在碰撞 点。对于任意一对存在碰撞点的车-弱势交通参与者,需要计算车辆 到碰撞点的时间和弱势交通参与者到碰撞点的时间。
优选的,所述S6中该功能的实现首先利用卡尔曼滤波预测模块 对车辆和弱势交通参与者的状态进行预测以抵消***的时延,再进 行碰撞点的识别。后选用“碰撞时间”(TTC)作为风险指标根据运动 学公式计算碰撞风险,且TTC在告警范围内,则会发送警报。
优选的,所述S6中车辆与弱势交通参与者的碰撞风险用TTC来 度量,TTC定义为车辆到碰撞点的时间与弱势交通参与者到碰撞点 的时间之差,是交通安全领域公认的交通风险权威判断参数,且需 识别是否存在碰撞点。
优选的,所述碰撞点存在一个,则计算它们到碰撞点的时间, TTC是它们到碰撞点的时间之差,如果TTC小于风险范围,则碰撞 风险较高,应同时向两者发出警报。
优选的,所述S7中假设车辆和弱势交通参与者都以匀速线性运 动的方式向碰撞点移动,则到碰撞点的时间可以用运动学公式计 算:
T为车辆或弱势交通参与者发生碰撞的时间,xc和yc表示x轴 和y轴坐标值,TV和TP分别表示车辆与弱势交通参与者碰撞点的 时间,TV和TP的差值为碰撞风险指标TTC,计算公式为:
TTC=|Tv-Tp|。
与相关技术相比较,本发明提供的一种无信控路口混合流碰撞 风险预警方法与***具有如下有益效果:
本发明提供一种无信控路口混合流碰撞风险预警方法与***:
(1)相比于一般的到达触发式监测***,本***不仅能够监测 车辆的速度、位置信息,还能够对弱势交通参与者和非机动车等弱 势交通参与者的行为进行实时监测,收集的信息更全面、更精细, 可以支持智能化算法应用。
(2)相比于传统的识别弱势交通参与者即发布提醒的***,本 ***利用边缘计算设备进行轨迹的预测与碰撞风险的识别,其内含 的数据处理方法与预测模型更先进、更全面地解读了监测数据的意 义,能够在必要时刻给出及时提醒,避免误报给交通参与者的出行 带来干扰,降低对***的信息的敏感度使得预警失效。
(3)相比于简单的利用可变信息板提醒的手段,本***能够综 合利用多功能信息提示牌和智慧道钉、路侧声光一体机等手段对交 通参与者进行多方面、多角度提醒,同样兼容面向车路协同的智能 网联车辆的信息发布服务。
(4)相比于现有仅在开口处进行提醒的相关装置,本***考虑 路段情况,分级分区域引导车辆,在开口附近先进行机动车主动速 度控制引导,避免超速行为,降低碰撞风险,进而在开口处加强风 险识别研判,并进一步及时根据实时情况提醒机动车和弱势交通参 与者及时控制速度和位置,规避风险。
附图说明
图1为本发明的一种无信控路口混合流碰撞风险预警方法与系 统的***图。
图2为本发明的一种无信控路口混合流碰撞风险预警***的设 施布置示意图。
图3为本发明的一种无信控路口混合流碰撞风险预警***的主 支路感知检测示意图。
图4为本发明的一种无信控路口混合流碰撞风险预警方法与系 统的数值研究中的情景示意图。
图5为本发明的一种无信控路口混合流碰撞风险预警方法与系 统的不同车速下的碰撞警示结果图。
图6为本发明的一种无信控路口混合流碰撞风险预警方法与系 统的侧视T形交叉口示意图。
图7为本发明的一种无信控路口混合流碰撞风险预警方法与系 统的现场测试延时样本时间戳表格图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术 方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明 一部分实施例,而不是全部的实施例;基于本发明中的实施例,本 领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他 实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例一:
请参阅图1-7,本发明提供一种技术方案:一种无信控路口混 合流碰撞风险预警***,包括中心平台,其特征在于,中心平台双 向连接有边缘计算设备,边缘计算设备分别双向连接有主路感知设 备、支路感知设备、声光一体机、开口处可变信息的板、路段可变信息板与主动发光道钉。
中心平台包括设备管理模块、运行监测模块、发布管理模块、 风险研判模块与用户管理模块。
设备管理模块用于对***中路侧感知、计算、发布设施进行设 备资产信息的管理和维护,设备信息包括:设备ID,设备类型,设 备子类,设备厂商,设备型号,设备IP,安装地点,安装位置,安 装日期。此外,支持对设备进行配置参数的远程调整。
运行监测模块用于对***中各类设备运行实时信息情况进行监 测,包括实时运行参数、运行日志及异常报警,设备异常报警信息 包括:异常发生时间、异常问题类型、异常原因、处理状态、处理 时间。支持对异常报警问题进行跟踪处理和反馈记录。
发布管理模块用于对对***中的可变信息板,支持远程信息的 编辑、发布与关闭,对于路段可变信息板,可调控默认状态提示标 语及限速,以及面向交通事件(恶劣天气、施工、事故)的提示标 语及限速。对于开口可变信息板和支路可变信息板,可调控默认状 态提示标语。
风险研判模块用于对路侧检测到的超速、碰撞风险等行为事件 记录进行分析研判和特征画像,从时空维度分别统计分析并可视化 呈现风险地图及开口或路段风险排行,指导执法监管与劝导的部 署。
用户管理模块用于提供登录、授权、账号管理、角色管理等功 能,可根据不同账号的角色开通对应功能的权限。
主路感知设备包括雷达检测器和视频检测器,布设在开口处下 游,检测范围包括主路开口及上游路段,对主路车辆情况进行实时 监测,支路感知设备包括弱势交通参与者雷达检测器和视频检测 器,布设在支路接入开口处路侧,检测范围为支路接入部分。可与声光一体提醒装置合并设置,智能发光道钉布设在开口上游路段, 可根据超速、碰撞等预警场景分区间按需闪烁对应颜色,路段可变 信息板布设在开口上游路段较远处,可发布提示标语、限速、当前 车速、超速提醒信息,开口可变信息板布设在开口前较近处,可发 布提示标语、碰撞提醒,支路声光一体机布设在支路接入开口处路 侧,集成了可变信息板与声音播放装置,可根据预警场景发布视听 预警信息,边缘计算设备包括基础软件、融合感知模块、碰撞预警 模块、超速监测模块、信息发布模块。
基础软件负责边缘计算设备的运行和远程控制,以及其他路侧 设备的集成接入与通信控制,与中心平台建立通信,传输运行状态 信息,融合感知模块与对主支路雷达及视频检测的感知结果进行融 合,生成机动车和弱势交通参与者的出行轨迹,碰撞预警模块基于 出行轨迹,通过智能算法对碰撞风险进行研判,识别到风险时调控 路侧发布设备进行提醒,超速监测模块对主路机动车车速状态进行 监测并与***中设置的车速限制进行对比,识别到超速风险时调控 路测发布设备进行提醒,信息发布模块,接收中心平台的远程调控 操作,对可变信息板显示的信息进行调整和发布。
本实施方案中:
(1)相比于一般的到达触发式监测***,本***不仅能够监测 车辆的速度、位置信息,还能够对弱势交通参与者和非机动车等弱 势交通参与者的行为进行实时监测,收集的信息更全面、更精细, 可以支持智能化算法应用。
(2)相比于传统的识别弱势交通参与者即发布提醒的***,本 ***利用边缘计算设备进行轨迹的预测与碰撞风险的识别,其内含 的数据处理方法与预测模型更先进、更全面地解读了监测数据的意 义,能够在必要时刻给出及时提醒,避免误报给交通参与者的出行 带来干扰,降低对***的信息的敏感度使得预警失效。
(3)相比于简单的利用可变信息板提醒的手段,本***能够综 合利用多功能信息提示牌和智慧道钉、路侧声光一体机等手段对交 通参与者进行多方面、多角度提醒,同样兼容面向车路协同的智能 网联车辆的信息发布服务。
(4)相比于现有仅在开口处进行提醒的相关装置,本***考虑 路段情况,分级分区域引导车辆,在开口附近先进行机动车主动速 度控制引导,避免超速行为,降低碰撞风险,进而在开口处加强风 险识别研判,并进一步及时根据实时情况提醒机动车和弱势交通参 与者及时控制速度和位置,规避风险。
(5)通过多源感知设备的布设,实现对交通参与者轨迹提取, 进而通过分级引导车辆主动速度控制,并在开口处通过智能碰撞风 险识别算法给出有效预警,通过多样化的发布设备进行提醒。
实施例二:
请参阅图1-7所示,在实施例一的基础上,本发明提供一种技 术方案:一种无信控路口混合流碰撞风险预警方法,包括以下步 骤:
S1:路段可变信息板显示设置的提示标语与限速,开口及声光 一体机上可变信息板显示设置的默认提示标语;
S2:通过主支路的多源感知设备动态监测交通环境,边缘计算 设备融合输出各交通参与者的轨迹;
S3:边缘计算设备超速监测模块对进入检测范围的车辆进行速 度判断,若没有超速行为,路段可变信息板显示车辆平均车速;若 识别存在超速行为,路段可变信息板显示超速提醒,情报板前方区 段道钉对应闪烁红色警示;
S4:边缘计算设备碰撞预警模块对机动车和弱势交通参与者的 轨迹进行碰撞风险分析,超过风险阈值时,开口可变信息板显示风 险提醒,警示车辆减速,开口前方区段道钉对应闪烁红色警示,声 光一体机的信息板显示风险提醒并通过播放声音警示支路弱势交通 参与者;
S5:S4中边缘计算设备、路侧信息发布设备和多源感知设备协 同合作实现人车双向碰撞预警;
S6:碰撞风险预测,预测模块完成后,根据预测的状态计算出 车-人对的碰撞风险,对于某一对车辆与弱势交通参与者,需要识别 两物体是否存在碰撞点,如果它们有一个碰撞点,则计算它们到碰 撞点的时间;
S7:判断感知区域内的每对车-弱势交通参与者是否存在碰撞 点。对于任意一对存在碰撞点的车-弱势交通参与者,需要计算车辆 到碰撞点的时间和弱势交通参与者到碰撞点的时间。
S6中由于考虑到现实中的***时延,该功能的实现首先利用卡 尔曼滤波预测模块对车辆和弱势交通参与者的状态进行预测以抵消 ***的时延,再进行碰撞点的识别。后选用“碰撞时间”(TTC)作为 风险指标根据运动学公式计算碰撞风险,且TTC在告警范围内,则 会发送警报。
S6中车辆与弱势交通参与者的碰撞风险用TTC来度量,TTC定 义为车辆到碰撞点的时间与弱势交通参与者到碰撞点的时间之差, 是交通安全领域公认的交通风险权威判断参数,对于某一对车辆与 弱势交通参与者,需要识别两物体是否存在碰撞点。此外,如果它 们有一个碰撞点,则计算它们到碰撞点的时间,TTC是它们到碰撞 点的时间之差。如果TTC小于风险范围,则碰撞风险较高,应同时 向两者发出警报。
碰撞点存在一个,则计算它们到碰撞点的时间,TTC是它们到 碰撞点的时间之差,如果TTC小于风险范围,则碰撞风险较高,应 同时向两者发出警报。
S7中假设车辆和弱势交通参与者都以匀速线性运动的方式向碰 撞点移动,则到碰撞点的时间可以用运动学公式计算:
T为车辆或弱势交通参与者发生碰撞的时间,xc和yc表示x轴 和y轴坐标值,为了区分车辆与弱势交通参与者变量,TV和TP分 别表示车辆与弱势交通参与者碰撞点的时间。为了避免碰撞警报远 离碰撞点,将到达碰撞点时间较长的车辆和弱势交通参与者移走,计算公式为:
TTC=|Tv-Tp|。
卡尔曼滤波预测模块,预测对象为控制区域内的所有车辆和弱 势交通参与者,以抵消***的时延。***时间是预先知道的,这也 是预测的时间长度。运动学公式用于预测车辆和弱势交通参与者的 位置和前进方向,预测公式对车辆和弱势交通参与者都是一样的。
式(1)为时间戳时刻的状态预测函数如,其中表示时间戳时刻的 预测状态向量,包含时间戳时刻的信息;是状态传递函数矩阵;为 控制矩阵;是控制器输入向量。
式(2)为后验协方差矩阵预测函数,其中表示时间戳信息的后验 协方差预测矩阵;是噪声的多元正态分布函数的协方差矩阵。
式(3)为时间戳状态向量的修正函数,其中为测量矩阵;为噪声 的多元正态分布函数的协方差矩阵;是测量矢量。
式(4)为后验协方差矩阵的修正函数如。
式(5),根据运动学函数定义状态传递函数矩阵。
式(6)为测量函数,它影响测量矩阵。
式(7),定义为状态值本身,测量矩阵为单位对角矩阵。
Sk|k-1=FkSk-1|k-1+Bkuk (1)
h(xo,y0,v0,ho,ωo,a0)=[x0,y0,v0,h0,ω0,a0]T (6)
H(xo,y0,v0,ho,ωo,a0)=h′=[1,1,1,1,1,1]T (7)
一、数值研究
如说明书附图4所示,为验证车-人碰撞预警算法,设计了车辆 右转和人行横道场景。坐标系的原点是交点的中间。为了模拟不同 车辆位置和弱势交通参与者位置下不同的车速,参数设置如下:初始 车速分别为10m/s、11m/s、12m/s、13m/s;弱势交通参与者初始速度为1m/s;车辆初始位置距停车线10米90米(y轴值-110-30); 弱势交通参与者初始位置从人行横道西侧到人行横道中间(x轴值- 73)。车辆航向为90度,弱势交通参与者航向为0度。它们在穿过 碰撞点之前不会改变航向。假设***时间延迟为3s。卡尔曼滤波 的时间步长为0.5s。协方差矩阵和为对角元素为0.01的对角矩 阵。
不同车速下的碰撞警示结果如说明书附图5所示。(a)10m/s;(b) 11米/秒;(c)12米/秒;和(d)13m/s。说明书附图5(a)(d)显示了 车辆和弱势交通参与者不同位置下的TTC值。黑色方块表示不需要碰 撞警报的场景。对于其他块,TTC越小,情况越危险。一般来说,这 四个数字共享一个类似的警报场景的梯形区域。在图5(a)中,同一 对角线上的TTC值是相同的。这是因为车辆以10m/s的速度行驶, 弱势交通参与者以1m/s的速度行驶,与网格块长度相同,车辆为 10m,弱势交通参与者为1m。这就像计算同一辆车沿十字路口向北行 驶和同一弱势交通参与者沿十字路口向东行驶的碰撞风险,结果TTC 保持不变。除说明书附图5(a)外,相同对角线上的TTC值略有变化。 这是合理的,因为在同一对角线上的车-人对的位置移动速度相同, 导致TTC值相似。比较这四个数字,碰撞警报是在车辆距离停车线越远,车速越高的情况下产生的。综上所述,在不同的位置和速度条件 下,车-人碰撞预警算法是有效的。
二、现场试验
测试交叉口为T形交叉口,如说明书附图6所示。
在现场试验中,验证了车辆右转场景下的车-人碰撞预警***。 在现场测试中,不仅对算法进行了测试,还对***结构和通信进行 了测试。验证测试在所有场景中都是成功的。当场景发生危险时, 碰撞警示算法输出警示。
此外,还测试了算法中的预测模块是否可以抵消时延问题。因 此,将记录感知时间、数据输入时间、告警产生时间。说明书附图 7中显示了五个样本时间戳。***的平均时延为1.626s,算法中的 预测模块可以抵消该时延。
Claims (10)
1.一种无信控路口混合流碰撞风险预警***,包括中心平台,其特征在于,所述中心平台双向连接有边缘计算设备,所述边缘计算设备分别双向连接有主路感知设备、支路感知设备、声光一体机、开口处可变信息的板、路段可变信息板与主动发光道钉。
2.根据权利要求1的一种无信控路口混合流碰撞风险预警***,其特征在于,所述中心平台包括设备管理模块、运行监测模块、发布管理模块、风险研判模块与用户管理模块。
3.根据权利要求1的一种无信控路口混合流碰撞风险预警***,其特征在于,所述设备管理模块用于对***中路侧感知、计算、发布设施进行设备资产信息的管理和维护,所述运行监测模块用于对***中各类设备运行实时信息情况进行监测,包括实时运行参数、运行日志及异常报警,所述发布管理模块用于对对***中的可变信息板,支持远程信息的编辑、发布与关闭,所述风险研判模块用于对路侧检测到的超速、碰撞风险等行为事件记录进行分析研判和特征画像,从时空维度分别统计分析并可视化呈现风险地图及开口或路段风险排行,指导执法监管与劝导的部署,所述用户管理模块用于提供登录、授权、账号管理、角色管理等功能,可根据不同账号的角色开通对应功能的权限。
4.根据权利要求1的一种无信控路口混合流碰撞风险预警***,其特征在于,所述主路感知设备包括雷达检测器和视频检测器,布设在开口处下游,检测范围包括主路开口及上游路段,对主路车辆情况进行实时监测,所述支路感知设备包括弱势交通参与者雷达检测器和视频检测器,布设在支路接入开口处路侧,检测范围为支路接入部分,可与声光一体提醒装置合并设置,所述智能发光道钉布设在开口上游路段,可根据超速、碰撞等预警场景分区间按需闪烁对应颜色,所述路段可变信息板布设在开口上游路段较远处,可发布提示标语、限速、当前车速、超速提醒信息,所述开口可变信息板布设在开口前较近处,可发布提示标语、碰撞提醒,所述支路声光一体机布设在支路接入开口处路侧,集成了可变信息板与声音播放装置,可根据预警场景发布视听预警信息,所述边缘计算设备包括基础软件、融合感知模块、碰撞预警模块、超速监测模块、信息发布模块。
5.根据权利要求1的一种无信控路口混合流碰撞风险预警***,其特征在于,所述基础软件负责边缘计算设备的运行和远程控制,以及其他路侧设备的集成接入与通信控制,与中心平台建立通信,传输运行状态信息,所述融合感知模块与对主支路雷达及视频检测的感知结果进行融合,生成机动车和弱势交通参与者的出行轨迹,所述碰撞预警模块基于出行轨迹,通过智能算法对碰撞风险进行研判,识别到风险时调控路侧发布设备进行提醒,所述超速监测模块对主路机动车车速状态进行监测并与***中设置的车速限制进行对比,识别到超速风险时调控路测发布设备进行提醒,所述信息发布模块接收中心平台的远程调控操作,对可变信息板显示的信息进行调整和发布。
6.一种无信控路口混合流碰撞风险预警方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:路段可变信息板显示设置的提示标语与限速,开口及声光一体机上可变信息板显示设置的默认提示标语;
S2:通过主支路的多源感知设备动态监测交通环境,边缘计算设备融合输出各交通参与者的轨迹;
S3:边缘计算设备超速监测模块对进入检测范围的车辆进行速度判断,若没有超速行为,路段可变信息板显示车辆平均车速;若识别存在超速行为,路段可变信息板显示超速提醒,情报板前方区段道钉对应闪烁红色警示;
S4:边缘计算设备碰撞预警模块对机动车和弱势交通参与者的轨迹进行碰撞风险分析,超过风险阈值时,开口可变信息板显示风险提醒,警示车辆减速,开口前方区段道钉对应闪烁红色警示,声光一体机的信息板显示风险提醒并通过播放声音警示支路弱势交通参与者;
S5:S4中边缘计算设备、路侧信息发布设备和多源感知设备协同合作实现人车双向碰撞预警;
S6:碰撞风险预测,预测模块完成后,根据预测的状态计算出车-人对的碰撞风险,对于某一对车辆与弱势交通参与者,需要识别两物体是否存在碰撞点,如果它们有一个碰撞点,则计算它们到碰撞点的时间;
S7:判断感知区域内的每对车-弱势交通参与者是否存在碰撞点。对于任意一对存在碰撞点的车-弱势交通参与者,需要计算车辆到碰撞点的时间和弱势交通参与者到碰撞点的时间。
7.根据权利要求6的一种无信控路口混合流碰撞风险预警方法,其特征在于,所述S6中该功能的实现首先利用卡尔曼滤波预测模块对车辆和弱势交通参与者的状态进行预测以抵消***的时延,再进行碰撞点的识别。后选用“碰撞时间”(TTC)作为风险指标根据运动学公式计算碰撞风险,且TTC在告警范围内,则会发送警报。
8.根据权利要求7的一种无信控路口混合流碰撞风险预警方法,其特征在于,所述S6中车辆与弱势交通参与者的碰撞风险用TTC来度量,TTC定义为车辆到碰撞点的时间与弱势交通参与者到碰撞点的时间之差,是交通安全领域公认的交通风险权威判断参数,且需识别是否存在碰撞点。
9.根据权利要求8的一种无信控路口混合流碰撞风险预警方法,其特征在于,所述碰撞点存在一个,则计算它们到碰撞点的时间,TTC是它们到碰撞点的时间之差,如果TTC小于风险范围,则碰撞风险较高,应同时向两者发出警报。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115691223A (zh) * | 2022-12-31 | 2023-02-03 | 浙江九州云信息科技有限公司 | 一种基于云边端协同的碰撞预警方法及*** |
CN116665450A (zh) * | 2023-06-20 | 2023-08-29 | 东南大学 | 基于智能道钉的快速道路可变限速控制方法及智能道钉 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111489585A (zh) * | 2020-03-04 | 2020-08-04 | 昆明理工大学 | 一种基于边缘计算的车辆行人碰撞避免方法 |
CN112466158A (zh) * | 2020-11-26 | 2021-03-09 | 东南大学 | 一种面向平面交叉口的车辆碰撞风险评估及预测方法 |
CN113112805A (zh) * | 2021-04-16 | 2021-07-13 | 吉林大学 | 一种基于基站通讯与路口摄像头定位的路口监测预警方法 |
CN114267205A (zh) * | 2021-12-08 | 2022-04-01 | 南京佑驾科技有限公司 | 一种交叉路口碰撞ai预警***及其控制方法 |
-
2022
- 2022-05-20 CN CN202210558656.XA patent/CN115131990A/zh active Pending
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111489585A (zh) * | 2020-03-04 | 2020-08-04 | 昆明理工大学 | 一种基于边缘计算的车辆行人碰撞避免方法 |
CN112466158A (zh) * | 2020-11-26 | 2021-03-09 | 东南大学 | 一种面向平面交叉口的车辆碰撞风险评估及预测方法 |
CN113112805A (zh) * | 2021-04-16 | 2021-07-13 | 吉林大学 | 一种基于基站通讯与路口摄像头定位的路口监测预警方法 |
CN114267205A (zh) * | 2021-12-08 | 2022-04-01 | 南京佑驾科技有限公司 | 一种交叉路口碰撞ai预警***及其控制方法 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115691223A (zh) * | 2022-12-31 | 2023-02-03 | 浙江九州云信息科技有限公司 | 一种基于云边端协同的碰撞预警方法及*** |
CN116665450A (zh) * | 2023-06-20 | 2023-08-29 | 东南大学 | 基于智能道钉的快速道路可变限速控制方法及智能道钉 |
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