智慧高速路侧感知设备优化布设方法研究.pdf
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1、电子设计工程Electronic Design Engineering第31卷Vol.31第16期No.162023年8月Aug.2023收稿日期:2022-04-05稿件编号:202204027基金项目:浙江省交通运输厅科技项目(2020036)作者简介:邱兴友(1968),男,浙江台州人,副高。研究方向:智慧高速。路侧设备的合理布局在目前智慧高速试点大力推行的形势中起到了尤为关键的作用,为智慧高速各项功能的实现提供了基础。这一问题需要进行合理研究以达到良好的功能要求以及成本约束。在高速公路交通检测器布设方案以及相关事件检测方法方面,Li1、Salari2-3、王浩淼4、展凤萍5-6、何赏璐
2、7、程银雁8、马雅勰9、张雯靓10、Bopardikar11、Contreras12、Gentili13、Haber14、Gonzlez15、Ye16等人开展了研究,这些研究中都没有给出确定最佳路侧感知设备位置、路侧感知设备数量的布设方案,基于此,该文对这个问题进行了研究。1高速公路特性和事件感知原理分析1.1高速公路特性根据我国的道路设计规范,高速公路在设计时,智慧高速路侧感知设备优化布设方法研究邱兴友1,徐志航2,田 彬2,温金川2,梁丽娟1,杜世贝1(1.浙江杭绍甬高速公路有限公司,浙江 杭州 311241;2.长安大学 信息工程学院,陕西 西安 710064)摘要:为了研究智慧高速路侧
3、设备优化布设问题、合理布设方案,在SUMO和OMNET+双向耦合仿真平台中模拟出高速公路基本路段场景以及发生异常事件的高速公路场景,采用根据交通流参数变化来判定事件是否发生的事件间接检测算法以及路侧检测设备检测范围内直接感知异常事件相结合的方法,来研究考虑检测范围视频检测器布设方案对异常事件的检测效益,并综合考虑布设成本,通过仿真实验得到考虑检测范围视频检测器布设方案的合理布设间距为300 m。关键词:路侧设备;优化布设;事件检测;仿真测试中图分类号:TN491文献标识码:A文章编号:1674-6236(2023)16-0011-05DOI:10.14022/j.issn1674-6236.2
4、023.16.003Research on optimal layout method of perceptive equipment onintelligent highway sideQIU Xingyou1,XU Zhihang2,TIAN Bin2,WEN Jinchuan2,LIANG Lijuan1,DU Shibei1(1.Zhejiang HangshaoYong Expressway Co.,Ltd.,Hangzhou 311241,China;2.School of InformationEngineering,Chang an University,Xi an 71006
5、4,China)Abstract:In order to study the optimization layout of intelligent expressway side equipment and reasonablelayout scheme,the basic section scenes of expressway and the expressway scenes with abnormal eventswere simulated in SUMO and OMNET+bidirectional coupling simulation platform.The indirec
6、t eventdetection algorithm,which determines whether an event occurs according to the change of traffic flowparameters,and the method of directly perceiving abnormal events within the detection range of roadsidedetection equipment are adopted to study the detection benefits of abnormal events by cons
7、idering thedeployment scheme of video detector within the detection range,and considering the cost of installationcomprehensively.Through the simulation experiment,the reasonable distance of 300 m is obtained forthe video detector layout scheme considering the detection range.Keywords:side equipment
8、;optimize layout;event detection;simulation test-11电子设计工程 2023年第16期就对各车道设置了明确的速度限制,最低时速规定为 60 km/h,最高时速为 120 km/h。当高速公路上行驶的车辆车速超过 100 km/h时,应当与同车道的前方行驶车辆保持至少 100 m 的安全车距;当车速低于 100 km/h时,与前车车距不得小于 50 m。这就造成了正常通行情况下高速公路上车辆的低密度性。智慧高速是在传统高速的基础上进行功能以及服务的提升,在特性上跟传统高速是相同的,基本遵循上述说法。根据调查研究知,当高速公路车流密度较低、车辆之间相
9、互影响较小,在没有其他外界干扰因素存在的情况下,可以将高速公路上的车流近似看成泊松分布,即在长度为L的路段上有n辆车的概率为:P(n,L)=(L)nn!e-L,n=0,1,2(1)式中,为车辆密度。则路段上的平均车辆节点数为:N=L(2)由于车辆到达服从泊松分布,车辆到达的时间间隔服从指数分布。假设车辆行驶速度相同,则车辆间的距离x也服从指数分布:f(x)=e-x(3)当车流量较小时,在 SUMO 仿真平台中模拟的高速公路车流基本符合上述特性,因此可以在SUMO中模拟出高速公路一般情况下的车流场景,用于仿真实验。当车流较大时,车辆间的相互影响较大,当车流某一部分出现异常事件时,会对整个车流运行
10、状态造成巨大影响,这种情况下很容易被快速感知。因此在后续的仿真实验中都模拟高速公路车流量较小的状态。1.2事件感知原理当高速公路上发生交通事件时,会造成事件发生位置前后一定区域内交通流参数发生突变,与正常交通状态下的交通参数相比存在一定偏差,根据偏差的变化幅度大小可以进行交通事件检测研判。当交通参数变化幅度超过设定的阈值范围时,就可以判定事件的发生,如式(4)所示:|Py-PzPz(4)式中,Pz为无事件发生的交通流参数;Py为发生事件后的交通流参数;为偏差阈值。因此可以在仿真平台中,分别模拟出高速公路场景下无异常事件发生和有事件发生的情形下,通过设置的检测器,分别检测出各自场景下的交通参数,
11、进行多组试验后得到多组数据,根据式(4)确定有无事件发生交通参数变化的阈值。检测器可以直接检测出检测范围内的异常事件,该文对于事件的感知依靠检测器的直接感知,以及检测的数据通过上述算法原理间接研判感知相结合17。2感知原理的仿真实验2.1仿真场景设置在 SUMO仿真平台中基本可以模拟出大部分的高速公路真实场景,参考了国内某条高速公路的相关数据以及历史交通量数据后,该文采用的实验模拟场景为一段 5 km的三车道高速公路,三条车道从上到下的限速分别为 120、100、80 km/h,总车流量为1 266 veh/h,车流符合高速公路基本特性。通过使用 SUMO 中自带的检测器模块,如图 1中白色部
12、分所示,可以检测出通过该检测器车流的流量、速度、占有率等交通参数。因此可以在模拟路段的任意位置布设检测器用来检测交通流参数,分别得到模拟的正常高速场景和有异常事件交通流参数,对比其是否在出现异常事件的时候交通流参数出现变化,并计算变化幅度值以此验证异常事件感知原理是否可以在仿真软件模拟的场景实验中成立,最终用来确定指导检测器布设方案的可行性。图1SUMO模拟的高速场景基本图2.2检测器布设仿真实验根据对高速公路典型异常事件的分析,该文选用异常停车事件进行仿真研究,预先设置异常停车位置为路段的 1 km处,考虑到事件发生后的影响区域范围,在路段的 0.8 km 以及 1.2 km 处的车道上布设
13、 SUMO 自带的检测器,先仿真进行无异常事件发生状态,如图 2 所示,车流按照设置正常运行;再进行异常停车事件场景的仿真,如图 3所示,带有三角符号的异常车辆在 1 km 处停车造成车道排队堵塞。分别开展两种情形的仿真实验,通过设置的检测器得到交通流参数数据,这些数据每 50 s上传一次,并存储在SUMO的对应文件下。-12图2正常场景示意图图3异常事件场景示意图每一个场景总体仿真 3 800 s 至完全仿真结束后,这些检测器将检测到的数据输出,得到有无事件发生时的交通流数据,将这些数据进一步处理后可以得到交通流参数变化图,并计算出各交通流参数的变化幅度。如图 4所示,总交通量为 1 266
14、 veh/h时,有无事件发生情形下,设置的检测器检测出来的交通流参数均出现一定的变化。图4有无事件发生交通流参数变化图根据式(4)分别计算这三个参数在有无事件发生的变化幅度,得到流量的变化值为19.906 4%;占有率的变化值为14.033 8%;速度的变化值为8.833 4%。为了进一步验证这些变化值是否合理,改变总体交通量分别为 900、1 500、1 800 veh/h,在其他参数完全不变的情况下开展多组仿真实验,进行上述的实验操作得到表 1中的不同总体流量下交通流参数在有无事件发生的情形下的变化值。根据表 1的结果可以验证基于交通流参数变化来判断事件发生的间接检测方法在 SUMO 仿真
15、实验中的可行性,并且各交通流变化幅度随着总体交通流量增大而增大。表1不同车流量下交通流参数变化值流量/(veh/h)9001 2661 5001 800流量变化(%)14.840 027 219.906 444 923.756 432 230.276 878 8占有率变化(%)8.121 476 814.033 806 215.714 088 222.851 322 9速度变化(%)7.545 18.833 49.508 413.468 4事件检测算法的阈值的界定需要进行多组实验最终根据结果进行合理选取,最终界定后,当参数变化值超过阈值后,即可判定事件发生,并且得到相应的事件检出时间。3路侧设
16、备布设方案优化研究3.1路侧设备布设方案优化仿真场景设置该文在此研究纯视频检测器布设方案下不同的布设间距对交通事件以及交通事件的感知效果,结合考虑总体的布设成本以此对布设间距进行优化处理,最终选择一个效益好的布设间距。经过调研后得知,目前厂家生产的视频监控设备大致的检测距离为单向 75 m左右,在检测距离内可以立即检测出异常交通事件以及交通流参数。在 SUMO里面的检测器模块进行的点检测不考虑工作半径。然而在智慧高速的建设中,相关路侧感知设备布设间距都比传统高速的布设间距小的多,因此在一定的布设间距中,需要考虑视频监控设备的检测距离来指导整个方案的布设。在该文中通过SUMO和OMNET+两个双
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