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技术领域

本发明涉及交通安全和智能交通技术，具体来说是一种隧道速度预警的车路协同控制系 统及其方法。

背景技术

伴随着经济的发展，我国对于公路建设的投入不断增加，导致公路建设进入了空前的迅 猛发展时期，公路里程连年增加。且由于公路所经过的地理环境复杂多变，特别对于是山地、 丘陵、高原地形。而隧道自身具有改善道路实际线形，缩短里程和行车时间、提高运营效率 等方面的优势，所以导致现在许多公路的建设在适用的地方大量采用了隧道方案，这在客观 上促进了隧道的建设。但与此同时，普通隧道的常见问题也格外凸显，弯道和光线昏暗等因 素造成视距减小等问题都有可能造成车速不合适导致在隧道中发生交通事故，产生严重后果。 而在某些隧道如螺旋隧道中坡度和风速对车的影响也比较凸显。车路协同技术是基于通信、 传感探测等技术获取车路信息，通过车车、车路信息交互和共享，实现车路之间，车车之间 的智能协同与配合，达到优化交通的目标。

目前我国公路隧道限速管理中还没有一套全面、详实、有针对性的合理限速的方法、规 范。目前我国针对隧道限速的理论方法，是在建设期通过采用道路设计线形参数计算法确定 隧道运营初期的限速值、待公路通车运营且车辆速度趋于稳定之后再以实际观测数据对隧道 限速值予以修正的方法，依据隧道平纵线形、隧道长度等因素确定隧道推荐限速值。但目前 的理论方法对停车视距的计算考虑因素较少，同时必须在隧道修成后对隧道交通情况进行大 量观测。例如在2012年姜虹等人《不同路面条件下高速公路的停车视距建模与安全车速分析》 和2014年陈瑶等人《基于公路环境的停车视距模型分析》中，关于停车视距的计算仅考虑了 隧道的弯道因素。而在2015年刘建蓓等人《基于安全容许速度的雨天公路可变限速方法》中， 虽然考虑了道路环境、视距、路面状态因素对安全车速的影响，但却没有给出具体的影响公 式，并不能很好地解决实际问题。另外，《公路项目安全性评价指南》中，仅仅考虑了坡度对 停车视距的影响，导致预测速度与实际行车速度相差较大，难于进行视距安全检验。因而， 现有技术方法并不能很好地解决隧道限速问题，费时且效益不好，无法适应于各种隧道环境。

发明内容

本发明为了克服现有技术存在的不足之处，提出一种隧道速度预警的车路协同控制系统 及其方法，以期能给驾驶员提供一个实时安全速度，实现速度预警，从而能避免车辆撞上前 方不可规避物，减少交通事故概率。

本发明为解决技术问题采用如下技术方案：

本发明一种隧道速度预警的车路协同控制系统的特点包括：车载子系统、路侧子系统和 终端服务器；

所述车载子系统包括n个车载设备；所述n个车载设备分别设置在n辆车上；第i个车载 设备包括：第i个数据坡度仪、第i个通讯设备、第i个眼动仪、第i个风速检测仪和第i个存 储设备；1≤i≤n；

所述路侧子系统包括m个路侧设备；所述m个路侧设备包括m个测距仪、m个环境采 集器和m个重力传感器，并分别设置在所述n辆车所行驶的道路上；

所述终端服务器中设置有道路网络数据库；所述道路网络数据库中包含有所述n辆车所 行驶道路的摩擦系数f_i,j和转弯半径R_j；

所述第i个眼动仪获取第i位驾驶员的视距集L_i并存入第i辆车的存储设备中；第i个通 讯设备从第i辆车的存储设备中读取第i位驾驶员的视距集L_i并发送至第j个路侧设备上；

所述第i个数据坡度仪检测第i辆车所行驶的道路坡度α_i并通过第i个通讯设备发送至 第j个路侧设备上；

所述第i个风速检测仪检测在第j个路侧设备所检测范围的路段上的风速v_wj，并通过第 i个通讯设备发送至第j个路侧设备上；

所述第i个存储设备中储存有车辆迎风面积A_i和风阻系数C_wi，第i个通讯设备从第i个 存储设备中读取车辆迎风面积A_i和风阻系数C_wi并发送至第j个路侧设备上；

所述第j个路侧设备通过第j个重力传感器获得人车总质量M_i，通过第j个测距仪获得 第i辆车的行驶轨迹中心线与路边的距离r_i,j、通过第j个环境采集器获得第i辆车行驶的光线 强度，并将所述道路坡度α_i、距离r_i,j、视距集L_i、光线强度、风速v_wj、车辆迎风面积A_i、 风阻系数C_wi、人车总质量M_i发送给所述终端服务器，用于存储在所述道路网络数据库中；

所述终端服务器根据所述光线强度从所述视距集L_i中提取相应环境下的视距参数l_i；并 利用所述视距参数l_i、道路坡度α_i、距离r_i,j、光线强度、风速v_wj、车辆迎风面积A_i、风阻 系数C_wi、人车总质量M_i以及相应行驶道路上的摩擦系数f_i,j和转弯半径R_j判断第j个路侧 设备所检测范围的路段上第i辆车的最大安全行驶速度，从而实现隧道速度预警。

本发明一种螺旋隧道速度预警的车路协同控制方法的特点是应用于由n个车载设备、m 个路侧设备和终端服务器所组成的隧道行驶环境中，所述n个车载设备分别设置在n辆车上； 第i个车载设备包括：第i个数据坡度仪、第i个通讯设备、第i个眼动仪、第i个风速检测仪 和第i个存储设备；1≤i≤n；所述m个路侧设备包括m个测距仪、m个环境采集器和m个重 力传感器，并分别设置在所述n辆车所行驶的道路上；所述终端服务器中设置有道路网络数 据库；所述道路网络数据库中包含有所述n辆车所行驶道路的摩擦系数f_i,j和转弯半径R_j； 所述车路协同控制方法按如下步骤进行：

步骤1、所述第i个眼动仪获取第i位驾驶员的视距集L_i并存入第i辆车的存储设备中；

步骤2、所述第i个通讯设备从第i辆车的存储设备中读取第i位驾驶员的视距集L_i并发 送至第j个路侧设备上；

步骤3、所述第i个数据坡度仪检测第i辆车所行驶的道路坡度α_i并通过第i个通讯设备 发送至第j个路侧设备上；

步骤4、所述第i个风速检测仪检测在第j个路侧设备所检测范围的路段上的风速v_wj， 并通过第i个通讯设备发送至第j个路侧设备上；

步骤5、所述第i个存储设备中储存有车辆迎风面积A_i和风阻系数C_wi，第i个通讯设备 从第i个存储设备中读取车辆迎风面积A_i和风阻系数C_wi并发送至第j个路侧设备上；

步骤6、所述第j个路侧设备通过第j个重力传感器获得人车总质量M_i，通过第j个测 距仪获得第i辆车的行驶轨迹中心线与路边的距离r_i,j、通过第j个环境采集器获得第i辆车行 驶路段的光线强度，并将所述道路坡度α_i、距离r_i,j、视距集L_i、光线强度、风速v_wj、车辆 迎风面积A_i、风阻系数C_wi、人车总质量M_i发送给所述终端服务器，用于存储在所述道路网 络数据库中；

步骤7、所述终端服务器从所述道路网络数据库中获取转弯半径R_j，并根据所述光线强 度从所述视距集L_i中提取相应环境下的视距参数l_i；并利用式(1)计算第i个驾驶员的理想视距 L′_i,j：

L i , j ′ = 2 × ( R j + r i , j ) 2 - R j 2 - - - ( 1 ) ]]>

式(1)中，R_j表示第j个路侧设备所检测范围的路段上的转弯半径；

步骤8、利用式(2)获得第i个驾驶员的当前视距L_i″：

L_i″＝Min(L′_i,j,l_i)(2)

步骤9、所述终端服务器从所述道路网络数据库中获取摩擦系数f_i,j，并利用式(3)判断 第j个路侧设备所检测范围的路段上第i辆车的最大安全行驶速度，从而实现第i辆车在第j 个路侧设备所检测范围的路段内的速度预警v_i,j：

v i , j 3.6 × ( t i + t i ′ ′ 2 + Δt i , j ′ ) + v i , j 2 25.92 × a i , j - a i , j 12 × t i ′ ′ 2 < L i ′ ′ - - - ( 3 ) ]]>

式(3)中，t_i表示第i位驾驶员的基本反应时间；Δt′_i,j表示第j个路侧设备所检测范围的路 段内的环境参数对第i位驾驶员反应时间的影响值，变化范围为0.17s-0.43s；t_i″表示第i辆车 的制动力上升的时间。a_i,j表示第i辆车在第j个路侧设备所检测范围的路段内的刹车加速度， 并有：

上坡逆风：

上坡顺风：

下坡逆风：

下坡顺风：

式(4)、式(5)、式(6)、式(7)中，g表示重力加速度；f_i,j表示第i辆车在第j个路侧设备 所检测范围的路段内的摩擦系数，A_i为汽车的迎风面积，C_wi为风阻系数，v_wj为风速，M_i为 汽车与驾驶员的总质量。

与现有技术相比，本发明的有益效果体现在：

1.本发明通过采用隧道速度预警的车路协同控制方法解决了隧道复杂环境下的速度控制 问题，从而提高了隧道行车安全性。

2.本发明通过路侧设备，可以实时监测出监测路段内的光线强度，解决了现有隧道限速 方法未将光线强度考虑在内的问题。

3.本发明通过风速检测仪，将风速对车辆行驶速度的影响考虑在内，从而减小了现有方 法未将风速考虑在内的缺陷。

4.本发明利用车载坡度仪及时的将道路坡度信息反馈给终端服务器，弥补了现有隧道限 速方法未完整地考虑坡度对车辆速度影响的不足。

5.本发明由于系统的优越性，省去了现有方法所需的对隧道通车后的交通情况大量观测 这一步骤。

6.本发明由于信息采集的区段性实时性，对于不同隧道地点有不同的限速值，解决了现 有方法只能给出隧道全程限速值的缺陷，从而在保证安全的情况下最大程度地提高了车辆的 通行速度。

附图说明

图1为本发明方法流程图；

图2为本发明的路侧子系统、车载子系统和终端服务器布置示意图；

图3为本发明隧道弯道平面图；

图4a为已有技术中隧道纵断面车辆上坡受力图；

图4b为已有技术中隧道纵断面车辆下坡受力图。

具体实施方式

本实施例中，如图2所示，一种隧道速度预警的车路协同控制系统，包括：车载子系统、 路侧子系统和终端服务器；

车载子系统包括n个车载设备；n个车载设备分别设置在n辆车上；第i个车载设备包括： 第i个数据坡度仪、第i个通讯设备、第i个眼动仪、第i个风速检测仪和第i个存储设备； 1≤i≤n；

路侧子系统包括m个路侧设备；m个路侧设备包括m个测距仪、m个环境采集器和m个 重力传感器，并分别设置在n辆车所行驶的道路上；

终端服务器中设置有道路网络数据库；道路网络数据库中包含有n辆车所行驶道路的摩 擦系数f_i,j和转弯半径R_j；

第i个眼动仪获取第i位驾驶员的视距集L_i并存入第i辆车的存储设备中；第i个通讯设 备从第i辆车的存储设备中读取第i位驾驶员的视距集L_i并发送至第j个路侧设备上；

第i个数据坡度仪检测第i辆车所行驶的道路坡度α_i并通过第i个通讯设备发送至第j个 路侧设备上；

第i个风速检测仪检测在第j个路侧设备所检测范围的路段上的风速v_wj，并通过第i个 通讯设备发送至第j个路侧设备上；

第i个存储设备中储存有车辆迎风面积A_i和风阻系数C_wi，第i个通讯设备从第i个存储 设备中读取车辆迎风面积A_i和风阻系数C_wi并发送至第j个路侧设备上

第j个路侧设备通过第j个重力传感器获得人车总质量M_i，通过第j个测距仪获得第i 辆车的行驶轨迹中心线与路边的距离r_i,j、通过第j个环境采集器获得第i辆车行驶的光线强 度，并将道路坡度α_i、距离r_i,j、视距集L_i、光线强度、风速v_wj、车辆迎风面积A_i、风阻系 数C_wi、人车总质量M_i发送给终端服务器，用于存储在道路网络数据库中；

终端服务器根据光线强度从视距集L_i中提取相应环境下的视距参数l_i；并利用视距参数 l_i、道路坡度α_i、距离r_i,j、光线强度、风速v_wj、车辆迎风面积A_i、风阻系数C_wi、人车总质 量M_i以及相应行驶道路上的摩擦系数f_i,j和转弯半径R_j判断第j个路侧设备所检测范围的 路段上第i辆车的最大安全行驶速度，从而实现隧道速度预警。

本实施例中，如图2所示，一种螺旋隧道速度预警的车路协同控制方法，是应用于由n 个车载设备、m个路侧设备和终端服务器所组成的隧道行驶环境中，n个车载设备分别设置 在n辆车上；第i个车载设备包括：第i个数据坡度仪、第i个通讯设备、第i个眼动仪、第i个 风速检测仪和第i个存储设备；1≤i≤n；m个路侧设备包括m个测距仪、m个环境采集器和 m个重力传感器，并分别设置n辆车所行驶的道路上；终端服务器中设置有道路网络数据库； 道路网络数据库中包含有n辆车所行驶道路的摩擦系数f_i,j和转弯半径R_j；车路协同控制方 法按如下步骤进行：

步骤1、第i个眼动仪获取第i位驾驶员的视距集L_i并存入第i辆车的存储设备中；视距 和驾驶员的生理特征有关，也和环境因素有关。本方法考虑了光线对驾驶员视距的影响，因 此需要采集每个驾驶员在不同光线条件下的视距，可以通过眼动仪获取驾驶员在不同光线条 件下的视距，构成驾驶员的视距集，此视距集信息储存在车的存储设备中，是每位驾驶员的 独特信息。

步骤2、第i个通讯设备从第i辆车的存储设备中读取第i位驾驶员的视距集L_i并发送至 第j个路侧设备上；当第i辆车通过第j个路侧设备布设路段时，车载通讯设备将驾驶员的视 距集信息发送到第j个路侧设备。

步骤3、第i个数据坡度仪检测第i辆车所行驶的道路坡度α_i并通过第i个通讯设备发送 至第j个路侧设备上；本方法考虑了坡度对刹车过程中停车视距的影响，因此需要采集不同 路段的坡度。当第i辆车通过第j个路侧设备布设路段时，车载数据坡度仪检测到当前道路坡 度，通过通讯设备将此数据发送至第j个路侧设备。

步骤4、第i个风速检测仪检测在第j个路侧设备所检测范围的路段上的风速v_wj，并通 过第i个通讯设备发送至第j个路侧设备上；本方法考虑了风速对车辆行驶的影响，汽车在行 驶过程中受到风力，由于风力和风速有关，故需要采集不同区段的风速(风与车的相对速度)。 当第i辆车通过第j个路侧设备布设路段时，风速检测仪检测到风速，通过通讯设备将此数据 发送至第j个路侧设备。

步骤5、第i个存储设备中储存有车辆迎风面积A_i和风阻系数C_wi，第i个通讯设备从第i 个存储设备中读取车辆迎风面积A_i和风阻系数C_wi并发送至第j个路侧设备上；考虑到风速对 于车辆行驶的影响，风力与车辆迎风面积和风阻系数有关。车辆迎风面积应由汽车制造商通 过测量得出，风阻系数应由汽车制造商通过风洞试验测出，并且汽车制造商应将车辆迎风面 积A_i和风阻系数C_wi存入汽车的存储设备中。当车通过第j个路侧设备布设路段时，迎风面积 A_i和风阻系数C_wi通过车载通讯设备被发送到第j个路侧设备。

步骤6、第j个路侧设备通过第j个重力传感器获得人车总质量M_i，通过第j个测距仪 获得第i辆车的行驶轨迹中心线与路边的距离r_i,j、通过第j个环境采集器获得第i辆车行驶路 段的光线强度，并将道路坡度α_i、距离r_i,j、视距集L_i、光线强度、风速v_wj、车辆迎风面积A_i、 风阻系数C_wi、人车总质量M_i发送给终端服务器，用于存储在道路网络数据库中；在停车视 距的计算中，需要考虑人车总质量，因而通过如图2所示重力传感器测出人车总质量。在视 距的计算中，需要考虑道路的线性条件，因此需要测定r_i,j。而本方法考虑了环境对驾驶员的 视距影响，因此需要对第j个路侧设备布设路段的光线强度进行检测。环境采集器通过光电 半导体采集该路段的光线强度。路侧设备将步骤1～5中所获取的数据全部发送给终端服务器， 终端服务器将所有数据储存在道路网络数据库中，以实现下一步的计算。

步骤7、终端服务器从所述道路网络数据库中获取转弯半径R_j，并根据光线强度从视距 集L_i中提取相应环境下的视距参数l_i；并利用式(1)计算第i个驾驶员的理想视距L′_i,j：

L i , j ′ = 2 × ( R j + r i , j ) 2 - R j 2 - - - ( 1 ) ]]>

式(1)中，R_j表示第j个路侧设备所检测范围的路段上的转弯半径；

如图3所示弯道中，理想视距是指驾驶员在当前路段的几何线性环境下，所能看到的最 远距离，它可由道路的几何特征直接得到。转弯半径R_j是隧道的本身参数，由隧道建设单位 给出，技术人员将其储存在终端服务器的道路网络数据库中。终端服务器根据步骤6中采集 到的外界光线强度，找出驾驶员视距集里面对应于该光线强度的视距l_i，l_i即为该光线强度条 件下驾驶员所能看到的最远距离。

步骤8、利用式(2)获得第i个驾驶员的当前视距L_i″：

L_i″＝Min(L′_i,j,l_i)(2)

视距L_i″的计算过程具体如下：首先，由于隧道中坡度一般并不很大，而且坡度对视距的 影响相对于光线、弯道对于视距的影响来说很小，可以不用考虑。其次，假设隧道环境光线 条件理想，那么隧道中视距L_i″完全决定于隧道的几何条件，即理想状态下视距为L′_i,j。但由 于在实际情况中，隧道光线往往不够充分，会对驾驶员的视距产生很大的影响。在与该隧道 当前路段相同的光线条件下，驾驶员所能看到的的最远距离为l_i，那么最终驾驶员的实际视 距应该由取小函数L_i″＝Min(L′_i,j,l_i)决定。L_i″即为该隧道环境下驾驶员的实际视距。

步骤9、终端服务器从道路网络数据库中获取摩擦系数f_i,j，并利用式(3)判断第j个路 侧设备所检测范围的路段上第i辆车的最大安全行驶速度，从而实现第i辆车在第j个路侧设 备所检测范围的路段内的速度预警v_i,j：

v i , j 3.6 × ( t i + t i ′ ′ 2 + Δt i , j ′ ) + v i , j 2 25.92 × a i , j - a i , j 12 × t i ′ ′ 2 < L i ′ ′ - - - ( 3 ) ]]>

式(3)中，t_i表示第i位驾驶员的基本反应时间；Δt′_i,j表示第j个路侧设备所检测范围的路 段内的环境参数对第i位驾驶员反应时间的影响值，变化范围为0.17s-0.43s；t_i″表示第i辆车 的制动力上升的时间。a_i,j表示第i辆车在第j个路侧设备所检测范围的路段内的刹车加速度， 并有：

上坡逆风：

上坡顺风：

下坡逆风：

下坡顺风：

式(4)、式(5)、式(6)、式(7)中，g表示重力加速度；f_i,j表示第i辆车在第j个路侧设备 所检测范围的路段内的摩擦系数，A_i为汽车的迎风面积，C_wi为风阻系数，v_wj为风速，M_i为 汽车与驾驶员的总质量。摩擦系数f_i,j是属于道路的本身性质，由隧道建设单位测试得出，技 术人员将其储存在终端服务器的道路网络数据库中。

如图4a和图4b所示，车辆处于上坡和下坡时，受到重力G、道路对车辆的支持力F_N、 道路对车辆的摩擦力F_f和风力F_w。实线表示的风力F_w为车逆风时所受的风力。虚线表示的 风力F_w为车顺风时所受的风力。由受力分析可得，车辆在上下坡刹车的加速度如式(4)、式(5)、 式(6)、式(7)所示。车辆在行驶时若要保证安全，则需要满足刹车距离小于视距这一条件，即 必须满足式(3)。也就是说，满足式(3)的最大速度值就是我们所需要的最大安全行驶速度。

需要说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制。尽管参照实施例对 本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，对本发明的技术方案进行修改或 者等同替换，都不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围 当中。