智能网联汽车开放测试道路交通安全评价研究*

蔡云, 吴澳琪, 滕金润, 张又水, 陈森

(1.西华大学 汽车与交通学院, 四川 成都 610039;2.汽车测控与安全四川省重点实验室, 四川 成都 610039)

随着智能网联汽车技术的不断发展和普及,其在道路上的应用越来越广泛。在智能网联汽车开发和应用过程中,须进行多方面的测试以确保其安全性和可靠性[1]。智能网联汽车开放测试是指在现实道路环境下对智能网联汽车进行测试评价,旨在验证其安全性、可靠性、适应性等性能,其中道路安全评价特别重要。

目前对智能网联汽车测试道路的研究集中在封闭测试场软硬件方面。Chen Y.等开发了一个集车辆动力学模型、传感器模型、通信模型、控制算法、虚拟仿真器为一体并可以模拟各种复杂驾驶场景和情况的智能网联汽车封闭测试场平台[12]。Reitz B. C.等测试了多种驾驶场景和情况,包括直线驾驶、转弯、加速和减速等,同时考虑了其他车辆和行人的存在,分析了封闭测试道路对于自动驾驶汽车测试的重要性和价值[13]。宗晨宏等基于PreScan仿真软件、SketchUp三维绘图软件及MATLAB/Simulink建模软件,建立封闭式智能网联环境下4种典型测试场景的18种测试工况,研究了封闭式智能网联汽车测试场对智能网联汽车自动驾驶性能测试的可靠性[14]。

智能网联汽车开放测试道路交通事故的发生是由多种相互关联的风险源耦合所致,单一的因素不具备表征其整体交通安全的条件,且智能网联汽车开放测试道路安全评价是多要素、多层次的,是具有复杂随机性、定量与定性结合的综合评价问题。为此,本文引入可以综合考虑各指标之间关系的层次分析法,同时考虑到层次分析法的主观色彩较强,对于客观数据的处理较弱[15],而熵权法能更客观地评价各指标对决策的影响程度[16],使用层次熵权组合模型优化权重分配。鉴于物元可拓模型能够充分考虑决策问题中的不确定性、模糊性和复杂性等因素,且能将定性的非数值问题转化为可以计算的形式,实现定性、定量的转换[17],将层次熵权和物元可拓模型应用于复杂成因下的智能网联汽车开放测试道路安全评价,解决主、客观权重不均的问题,并体现一定的模糊和随机性,为智能网联汽车开放测试道路安全评价提供新的方法。

1 智能网联汽车开放测试道路交通安全评价指标体系

智能网联汽车开放测试道路配备有高精度地图、无线通信网络及能模拟真实路况环境的基础设施和装备,可以用于测试智能网联汽车的自动驾驶、车联网、安全性能等关键技术及其性能[18]。智能网联汽车开放测试道路的安全评价因素包括道路基础设施、设计规范[19]、路况环境[20]、车辆性能[21]、安全措施和测试人员素质[22]等,对这些因素进行评估和安排,可以提高道路的安全性和可靠性,为智能网联汽车的发展提供更好的支持。

1.1 智能网联汽车开放测试道路安全评价初始指标确定

智能网联汽车开放测试道路独有的云端控制系统(以下简称云端)可以实现人-车-路-云系统协同控制,不仅为单车决策提供有效信息,还可扩展到在全路网对所有交通参与者进行控制和引导,提升整体交通效率和安全性。普通道路安全评价主要从人、车辆、道路、环境4个方面进行评价,而云端作为智能网联汽车开放测试道路车路协同的主控系统,对道路安全的影响较大,故将该指标纳入一级指标,初步建立表1所示智能网联汽车开放测试道路交通安全评价指标体系。

1.2 道路安全指标筛选

为了保证评价模型的普遍有效性,评价指标筛选应遵循目的性、系统性、可行性和适用性原则[23]。在文献查阅和实地调研的基础上,通过邮件方式对23位参与过这类项目的专家学者进行意见征询,采用德尔菲法[24]分别计算表1中指标的均值、标准差和变异系数,结果见图1。

剔除变异系数大于0.25和均值小于3.5的指标,确立最终的评价指标体系。将影响智能网联开放测试道路安全的因素分为5个维度,分别从人、车辆、道路、环境和云端入手细化为19个二级指标,构建图2所示智能网联汽车开放测试道路多级评价指标体系。

2 基于层次熵权-物元可拓模型的道路交通安全评价模型

对智能网联汽车开放测试道路安全进行评价,首先构建道路安全指标层次体系,然后将层次分析法与熵权法组合确定各级指标的权重;通过建立物元矩阵、道路安全评价等级标准和经典域、节域,计算一级指标和二级指标的关联度,得出智能网联汽车开放测试道路安全评价结果(见图3)。

表1 智能网联汽车开放测试道路交通安全评价初选指标体系

图2 智能网联开放测试道路安全评价指标体系

图3 智能网联汽车开放测试道路安全评价流程

2.1 层次熵权组合权重

2.1.1 层次法权重计算

(1) 构建判断矩阵A。从一级指标层开始,对于从属于上一层每个同一层要素指标,采用成对比较法和1～9标度法构建对比矩阵,直到二级指标层。

(2) 计算权重系数。对判断矩阵A每行元素连乘并开n次方得到ωj,再求权重ω°j,公式如下:

(1)

(2)

(3) 一致性检验。按式(3)计算一致性指标ICI。为衡量ICI的大小,引入随机一致性指标IRI,IRI按式(4)计算。按式(5)计算检验系数RCR,如果RCR<0.1,则认为该判断矩阵通过一致性检验。

(3)

式中:λ为最大特征值;n为矩阵的阶数。

(4)

式中:ICI1、ICI2、…、ICIn分别表示随机生成的n个比较矩阵的ICI值;n表示比较矩阵的数量。

(5)

2.1.2 熵权法权重计算

在考虑多个指标的情况下,熵值越大的指标包含的信息量越少,对决策结果影响越小;熵值越小的指标包含的信息量越多,对决策结果影响越大[25]。熵值计算步骤:

(1) 确定评价对象,建立评价指标体系,构造水平矩阵R′。设模型有n个二级评价指标,有m个一级评价指标,Xij(i=1,2,3…,m;j=1,2,3…,n)为第i个一级评价指标下第j个评价指标的值,形成m×n阶评价指标数值矩阵Xij。

(6)

(2) 标准化。为避免指标量纲不同,对正向指标通过式(7)进行标准化,负向指标通过式(8)进行标准化。

(7)

(8)

式中:Lij为标准化后的Xij;Xmin、Xmax分别为同准则同要素指标值的最小值、最大值。

(3) 计算指标熵值。按式(9)计算评价单元下第j个二级评价指标占第i个一级评价指标的比重值Tij,按式(10)计算第j个评价指标输出的熵Ej。

(9)

(10)

(11)

2.1.3 组合权重计算

层次分析法通过专家打分、指标比较进行赋权,结合了专家经验,对智能网联汽车开放测试道路交通安全要素刻画了大致的权重分配,但其主观色彩较强。熵权法根据各指标实际观测值的分散程度,利用信息熵计算各指标的熵权,从而得到较客观的指标权重。将层次法权重与熵权法权重进行组合计算,将主、客观权重结合,可弥补智能网联汽车开放测试道路交通安全评价中主、客观权重不均的问题。计算公式如下:

(12)

2.2 物元可拓评价模型

2.2.1 确定物元矩阵

物元评价模型由可拓理论发展而来,是一种通过建立多因素质量参数评价模型,直观、精准地反映事物综合水平的定量评估方法[26]。物元是事物N、事物特征C和特征量值V组成的三元组,记作R=(N,C,V)。

2.2.2 确定经典域、节域

设事物共有m个待评价指标c1,c2,…,cm,每个指标分为n个等级,得到综合评价物元模型,即经典域:

(13)

式中:Rj为由Nj、C、Vjk组成的物元,为经典域;Nj为智能网联开放测试道路安全第j个评价等级;C表示智能网联开放测试道路安全评价指标集;Vjk为评价指标集C关于安全等级Nj的取值范围;ajm、bjm分别为智能网联开放测试道路评价指标ci在第j安全等级的上限值和下限值。

对各指标的允许取值范围进行综合评价,得到物元模型,即节域:

(14)

式中:Vp为评价指标集C关于道路安全评价等级域Np的取值范围;api、bpi分别为指标ci在全部道路安全等级的上限值和下限值。

2.2.3 确定关联函数、综合关联度

(1) 建立关联函数。由于各指标的特征不同,须根据不同指标选择各自对应的关联度计算方法。点VK与Vjk、Vpk的关联度分别按式(15)、式(16)计算。当VK∈(ajk,bjk)时,按式(17)计算各指标ck的关联函数;当VK∉(ajk,bjk)时,按式(18)计算各指标ck的关联函数。

(15)

(16)

式中:ρ(VK,Vjk)为指标VK与经典域Vjk的距离;ajk、bjk分别为经典域Vjk的上限值、下限值;ρ(VK,Vpk)为指标VK与节域Vpk的距离;apk、bpk分别为节域Vpk的上限值、下限值。

(17)

(18)

式中:Kj(VK)表示待评物元的第k个评价指标ck关于第j级评价等级的关联度。

(2) 计算综合关联度,确定评价等级。对各评价等级,按式(19)计算待评价指标的关联度,若Kj=Kj(p)>0,则评价对象属于等级j。

(19)

式中:ωj为第j个指标的权重。

3 实例分析

3.1 评价对象

大运直联通道以成都大学(大运村)为起点,以东安湖主体育场为终点,全长11.62 km,是一条西北至东南走向的Z字形道路,贯穿龙泉驿区的十陵、西河、中央绿心和东安湖4个片区,由白鹤西路、西河大道、新双龙路和体育场西路组成。其位置及范围见图4。

图4 大运直联通道位置及范围示意图

3.2 评价指标权重确定

分别按式(2)、式(11)计算各评价指标的层次法权重、熵权法权重,按式(12)计算组合权重,结果见表2、表3。

表3 二级指标的权重

3.3 道路交通安全物元可拓模型评价

3.3.1 评价标准

为准确评判道路安全等级,通过调研分析该道路的实际情况,将智能网联道路安全划分为Ⅰ级(风险低)、Ⅱ级(风险较低)、Ⅲ级(风险中等)、Ⅳ级(风险较高)、Ⅴ级(风险高) 5个等级,指标等级量化区间分别为[90,100]、[80,90)、[70,80)、[60,70)、[0,60)。

3.3.2 指标评分

邀请14名道路交通安全评价项目经理、道路安全检测咨询公司专家、相关领域的大学教授和研究生助理,依据实际情况对各评价指标进行打分,总分100分(指标赋分越高,指标条件越好),调研值的均值见表4。

表4 各评价指标调研值的均值

续表4

3.3.3 关联度计算及评价结果

以一级指标“人”为例,确定其经典域如下:

节域如下:

根据表4,得出“人”的评价物元为:

按式(15)～(18)计算一级指标“人”下各二级指标的关联度。同理,计算其他二级指标的关联度,计算结果见表5。

表5 二级指标的关联度及评价等级

一级指标的综合关联度可通过二级指标的综合关联度和二级指标组合权重利用式(19)计算得到。各一级指标的综合关联度及评价等级见表6。

大运直联通道交通安全的综合关联度Kj(N)

表6 一级指标的关联度及评价等级

通过一级指标综合关联度和一级指标组合权重利用式(19)计算得到,结果如下:Kj(N)=(-0.031 7,0.010 1,-0.068 0,-0.116 9,-0.140 2),评价等级为Ⅱ级。

大运直联通道的综合评级等级为Ⅱ等级,风险较低,与实际情况较相符。一级指标中道路的评价等级为风险低,道路运行状态较好;人、车辆、环境、云端的风险评价等级均为Ⅱ级,表明整个交通环境中交通参与者的交通意识和交通行为良好且车辆的运行状态良好,外部环境较好,无长时间极端恶劣天气,智能网联云端基础设施建设较完整,风险等级较低;其中环境的关联度最大,为0.049 0,表明环境与智能网联开放测试道路的关系最紧密。

与传统道路安全评价方法(如层次分析法、模糊综合评价法、熵权法等)相比,基于层次熵权-物元可拓模型的智能网联汽车道路安全评价方法将层次法和熵权法主、客观相结合,解决了评价权重主、客观分配不均的问题;利用物元可拓模型的关联度进行评价,能反映等级隶属程度,体现智能网联汽车开放测试道路安全风险的随机性和模糊性。

4 结语

鉴于智能网联汽车开放测试道路交通安全影响因素的复杂性,本文引入德尔菲法对智能网联汽车开放测试道路交通安全初始评价指标进行筛选,并在普通道路安全评价指标人、车辆、道路、环境四大因素的基础上加入智能网联汽车开放测试道路独有的云端因素,将五大影响因素作为一级评价指标,并细化为19个二级指标,使整个安全评价体系更加科学。采用层次分析法与熵权法相结合的方法,得出各评价指标的主、客观综合权重,克服了层次分析法主观色彩过强的缺点,增加了数据信息之间的关联性。以成都市大运直联通道为例,对智能网联开放测试道路交通安全评价体系及层次熵权-物元可拓模型进行实证分析,结果表明,道路、人和环境三项指标的权重占比最高,评价结果与道路安全现状相符,该道路交通安全评价模型具有一定的科学性及合理性。