关于智能车道线可行性的相关研究

张睿 张文弢 焦鹏飞 李杰 王研州

摘 要：设计一种可控制变化的智能车道线，将车道线的位置变为一块可显示区域，针对不同的交通环境，通过系统控制完成对车道线显示形态的转换，从而更好的缓解交通压力，规划行车轨迹，提高行驶的安全性。

关键词：交通工程;可行性研究;智慧交通;潮汐车道;道路安全

0 引言

随着城市经济的不断发展，机动车保有量的不断增加，交通压力日益增大，拥堵与事故频发。早、晚高峰时期车流量急剧增加，道路双向通行能力的不均衡，呈现出交通流时间、空间分布不均的交通状态。本文通过研究“智能车道线”的可行性，旨在提高道路的空间资源、克服传统车道线的不足与弊端、缓解交通压力。

1 传统车道线存在的问题

传统车道标线的缺陷有：易磨损，并且在磨损度较大的路段，可辨别性较差;在能见度较低的气候条件下不易识别;面对潮汐车流，变更车道标线所需要的时间较长，效率较低。

针对此类问题，我们提出智能车道线这一研究方向，同时也针对交通流导流预防二次交事故提出了相关措施。

2 智能车道线的优势

智能车道线采用模块化组合拼接的形式，对不同的路况设计搭载不同功能的模块。通过系统设定或者人工控制实现车道线显示模式的转换，从而规划合理的行车运行轨迹，缓解交通压力，及时应对突发状况，使得道路更加通畅。

2.1 主要功能及原理

2.1.1 潮汐车道

智能车道线可根据早晚交通流量的不同情况，自动变换车道两旁的车道线的显示方式，实现车道行驶方向的变更，以拓宽车流量大的方向的车道数量。

为考究智能车道线作为潮汐车道的可行性，建立数学模型进行分析。针对周期性某时段路段通行能力不均衡所导致的单向拥堵问题，分析了潮汐车道的设置条件与方向分布系数。在此基础上，从路网系统的角度出发，建立潮汐车道设置方案的双层规划模型，上层模型用于路网车道分配，以系统总延误及潮汐车道交通流优化比的和最优为目标，下层模型为路径选择行为符合Wardrop用户平衡准则的用户均衡分配模型。基于遗传算法和Frank-Wolfe算法进行算例分析，并将优化前、后的方向分布系数与路段饱和度进行对比，结果表明：该模型可合理缓解潮汐交通现象，降低路网系统总延误。

（1）模型假设：

1）道路无中央隔离带。

2）路段的双向车道总数不变。

3）车道数至少为三车道，其中主干道至少为五车道。

4）交通量约束指重交通流方向与轻交通流之比即方向分布系数要大于临界方向分布系数，临界方向分布系数一般在之间。

（2）上层目标函数。在城市交通网络中，定义，其中为网络节点集;为路段集。记路段的车道数为，即：，，其中，

，路段的通行能力为。若潮汐车道设置合理，潮汐车道交通流优化比大于1，反之则小于1。由于潮汐车道交通流优化比与车辆总延误单位量纲的差异性，引入匹配系数，在目标函数中，取潮汐车道交通流优化比的倒数，即路网车辆总延误与潮汐车道交通流优化比倒数的和最小为上层目标函数：

（3）下层目标函数。在假设出行者的路径选择遵循Wardrop用户平衡准则的前提下，根据用户平衡配流模型对出行者的出行选择行为进行分析。即在任意时段内，交通网络内部流量达到均衡时，被选择的路径走行时间相等，相比未被选择的路径走行时间短。采用如下用户平衡配流模型对任意时段下的道路进行交通量分配：

2.1.2 提高红路灯可视性与通行效率

在车辆驶入红绿灯等待区时，若前方出现大型车辆，后方小车的视线就会被遮挡，使驾驶员无法观测到路口信号灯变化，绿灯通行末期，此现象可能会导致误闯红灯的情况;视线受阻也会对某些驾驶员心理和行为产生影响，且个体之间存在较大差异，包括绿灯通行末期抢秒冲行或是提前放弃通行。

智能车道线通过同步红绿灯信号，将原本容易被遮挡的上方视线，转移至地面，提升信号灯的可视性，缩小驾驶员在通行末期的行为差异化，也能一定程度上提高通行效率。

2.1.3 提高道路对复杂环境的应对能力

某车在行驶过程中发生交通事故或车辆发生故障，当驾驶员已经失去行动能力无法树立警示标志时，后方车辆易对驾驶员造成二次伤害。

管控部门通过高速路监控摄像头确认事故位置后，通过系统控制对应车道线显示模式转变为示意危险的红色，并将靠近相对安全的一侧的车道线的一半显示为绿色，以此来警示后车减速并提醒向一侧变更车道，避免事故路段发生二次事故或导致交通的拥堵，保证驾驶员的安全，提升道路安全性。

在城市内，救护车、消防车等特种车辆在执行任务时，通过智能车道线规划路线，并将特殊车辆符号显示在车道线上提前告知车辆避让，保证任务车辆快速通行。

2.1.4 配合车辆实现自动驾驶

当前的自动驾驶技术是基于图像识别的，当路面状况不佳或车流过于复杂时，车辆容易发生误判或误操作。“智能车道线”配合“车联网”，通过运算，为路面上所有车辆规划好路径，并通过智能车道线反馈电子信号，由车辆接收并进行相应的操作，从而实现整齐有序规划的车流。

3 智能车道线的弊端

智能车道线投入使用后将长期暴露于室外，其材料对防水，抗压，电源都有较高的要求，尤其是常有重型车辆驶过的路段，若没有合适的选材，将会使养护成本加剧。且智能车道线需要在道路上预留相应的槽位和管线，施工成本较高。

4 市场评估

4.1 市场现状

大数据时代已经到来，构建智慧城市是未来现代化城市的发展方向。融合了大数据技术的智能交通系统将会是智慧城市的重要组成部分，也是未来智能交通事业的前进方向。

4.2 目标市场

通过智能车道线对路面资源的合理分配，减少人力物力的支出;减少道路时空资源的浪费;完成潮汐车道的快速变线;实现对交通事故的预警;提醒后方来车注意安全;防止二次事故发生;智能车道线规划紧急路线供消防车、救护车行驶，以便能过快速实现营救，减少人员伤亡;与车路协同技术相结合，减少驾驶员因操作失误导致的交通事故。智能车道线主要的投放市场是城市快速路、主干路、道路交叉口、高速公路等事故多发区，车路协同技术将运用于车载装置以及车载系统的更新换代。

5 风险评估

5.1 技术风险

将电子元件设置在道路路面内，需考虑受力情况、防水性、温度稳定性对其工作稳定性和使用寿命的问题。其次，如今知识更迭速度快以及现代技术日新月异，新技术的快速产生有可能会将本产品替代。这就致使本产品会被提前淘汰而造成损失。

5.2 市场风险

市面上未有与本产品智能车道线相似的产品，但考虑到市场的接受能力，本产品可能会被拒绝。考虑市场的接受能力的不确定性以及实际的适用性。这样使得本产品会在前期宣传推广的资金因投入时间周期过长而无法收回。

6 结论

本文针对当前道路时空资源分配不均，道路应变能力差、传统车道线存在不足等問题，提出了一种“智能车道线”的新型车道线建设策略，并建立相关数学模型进行验证，验证其总体可行。

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