基于车路协同的智慧高速驾驶人风险管控技术研究

摘 要：针对高速公路行驶过程中驾驶员因速度感知和距离感知偏差以及信息量不当等风险因素，提出应用车路协同系统，辅助驾驶员完成复杂的信息处理，诱导驾驶，从源头上降低因信息不当带来的风险。 具体技术主要包括：通过车路协同系统为驾驶员提供所在路段点位到指定目的地的实时引导，及时有效的将距离警告、事件紧急预告等预警信息连续、实时、多渠道的传递给驾驶员；增设驾驶员速度感知和距离感知增强设施，包括在隧道墙壁上设置速度与距离修正图案、设置限速抓拍设施或者设置区间限速连续控速等措施；针对高速公路立交路段、服务区入口以及高速公路隧道入口等易引起信息不当的位置，提出标志布设要求。

关键词：智慧高速 车路协同 驾驶人 风险管控

1 绪论

随着高速公路的不断发展，路网密度的逐渐提升，大大缩短了省际、重要城市之间的时空距离，加快了区域间人员、商品、技术、信息的交流频率和速度，高速公路的速度和便利在不断的改善着经济发展和生活方式，随着出行需求迅猛增长，高速公路交通流量不断增加的同时，高速公路交通风险也在不断上升，交通拥堵和交通事故频繁发生，大大削弱了高速公路的通行效率。据国内交通事故统计数据表明，近三年来，中国交通事故年发生数量在200000以上，其中2020年中国交通事故发生数量244674起，交通事故直接财产损失金额为131360.6万元。道路交通事故已经成为了一个主要的社会和经济问题。

高速公路交通风险问题吸引了研究者广泛的关注与研究，经过持续不断地努力，在交通事故致因机理、交通事故预测和交通安全改善措施等诸多方面取得了诸多成果，Missikpode等[1]通过对新手驾驶员的调查发现，与其他驾驶员相比，男性新手驾驶员容易危险驾驶；Zhao等[2]利用贝叶斯网络对危险品运输车辆的风险因素进行了分析，发现危险品车辆的风险主要由人为因素、运输工具和设施因素、危险品的包装和装载因素共同构成；胡立伟等[3]对高速公路货车运行的的关键风险因素进行了分析，发现货车的高风险是由多个风险因素共同作用的结果，并在此基础上建立了基于人工免疫机制的高速公路货车运行风险评价模型。

但是目前的高速公路交通风险问题依然严峻，并未得到合理妥善的解决。交通安全问题十分复杂，它受驾驶员驾驶行为、车辆特性、道路设计要素及驾驶条件等诸多因素的影响，与整个交通运输领域密切相关[4]。交通安全问题不仅要考虑车辆及道路本身存在的问题，还要包括驾驶员特性、交通法规、风险控制等无形的影响因素。

风险识别是指在交通事故发生之前，运用特定的方法，判别交通系统所面临的人、车、路和环境各方面风险以及分析可能导致交通事故发生的潜在原因的过程[5]。作为实现主动防控交通事故的关键环节，在道路交通事故的研究中，如果能准确识别出导致事故发生的主要风险因素，就可以有针对性地提前制定防控措施，防患于未然，达到主动防控交通事故发生的目的。

2 高速公路风险因素分析及风险评估方法

智慧高速公路的建设为解决风险识别困难这个问题提供了技术条件和机遇。根据风险管理基本理论，交通系统中人、车、路和环WazzvMaUK1lctA5CZHh5RU/JMClpW0b9Nr0RMcmRfG8=境各要素相互作用，会对交通安全产生一个综合的影响[6]。

2.1 驾驶员风险因素识别

针对驾驶员来说，驾驶员驾驶汽车的过程，实质上就是感知、判断决策和执行的过程。驾驶差错便是驾驶员的驾驶目的与实际驾驶行为或效果之间的偏差， 这种偏差可能导致交通事故。其具体风险因素如图1所示。

驾驶员在行车过程中，由于视野不充分、夜间灯光照明不足、车内物品的遮挡以及不良的天气，使得危及行车安全的异常情况未能及时被驾驶员察觉，便会出现感知差错[7]。

涉及驾驶员生理状态的驾驶行为形成主因子中的某些因素，如疲劳、饮酒、服药等导致驾驶员感官器官机能下降，也可能会导致感知差错。

判断决策差错是由于驾驶员在行车过程中进行了不适当的决策，其实质是对道路环境信息的处理不当。

动作差错主要是驾驶员操作汽车的不当而造成的差错，如在紧急情况下操作难度加大而不能正确地踩制动踏板以及对方向盘过度的转动。

3 基于车路协同智慧高速驾驶员辅助信息处理技术

对于驾驶员而言，最为有效的风险管控莫过于帮助其在行车过程中完成复杂信息的感知、处理以及决策的自动处理。“车路协同”技术极大地促进了车与车、车与路之间的信息交互，可以辅助驾驶员完成复杂的信息处理，诱导驾驶。能够从源头上降低因信息不当带来的安全风险。

智慧高速公路充分利用传感通信控制技术，包括感知、通信、高精地图、高精定位、数据处理、控制等技术，具有高精准的信息服务、车路协同式安全预警服务、高速公路精准管控服务、自由流收费服务、交通应急指挥调度与处置服务以及基础设施数字化及运维服务等功能。

智慧高速公路车路协同式系统主要由智能传感器、车路协同路侧设备、边缘计算中心和可变情报板等组成，可以同时服务于人工驾驶车辆用户和自动驾驶车辆用户。智能传感部分布设于高速公路路侧基础设施，主要通过车路协同智能路侧终端的微波传感器、车路协同智能车载终端、以及传统检测器（视频、线圈、雷达等）实现对交通运行信息的感知，通过光纤通信或其他通信方式将传感器采集的信息传输到边缘计算中心，同时车路协同通过车路通信如4G/5G、LTE-V、DSRC等技术与有车载终端的车辆进行交互，将车辆实时运行及状态信息传输到边缘计算中心。所有感知得到的信息在本地边缘计算中心完成数据的处理、融合、备份等基础操作，进一步通过预警及控制算法对感知信息进行运算处理生成安全预警和控制决策信息，这些安全预警和控制决策支撑如车车碰撞预警、危险品运输车预警、道路湿滑预警、交通事件预警等典型应用。

3.1 驾驶行程的智能引导

驾驶员的驾驶任务分为导航、引导和控制三个层次，其中以引导对安全的影响最大，如果能及时告知其前方道路信息和车流情况，引导车道选择和车速控制，将有利于避免或者大大减少驾驶员失误的发生，降低驾驶员事故风险。

结合智慧高速公路建设情况，提出了以下驾驶行程智能引导方案。智能引导的技术要点是：通过车载终端或者路侧显示系统（如可变电子信息情报板等）向驾驶员传达前方道路拥堵情况、道路分流点处行驶方向、当前车速和预估时间等信息，即时有效的信息连续、实时、多渠道的传递给驾驶员，极大地减少了驾驶员的驾驶任务，降低了驾驶员事故风险，如图2所示。

3.2 实时车速预警

车路协同式智能引导平台通过车载终端如用户手持终端、手机APP等方式或者路侧显示系统如可变电子信息情报板等向驾驶员传达当前车速和路段限速提醒等信息，如图4所示，当车辆行驶速度大于限速值后将产生超速报警，通过语音播报等方式，提醒驾驶员减速慢行。

在实际车速高于感知车速的路段，应用车路协同技术可以实现车速的实时显示，如曲线入弯路段、隧道路段等可以设置实时车速显示屏直接显示驾驶员实际速度，提高驾驶员风险感知能力，警告驾驶员减速慢行从而降低风险。如图3所示。

3.3 安全预警提醒

通过智能传感器、车路协同路侧设备、边缘计算中心将感知信息传递并进行分析识别安全风险，实现前方车辆紧急制动提示、后方车辆超车提醒、侧方车辆碰撞提醒、车辆近距离危险预警、前方车辆故障提示、周边紧急车辆提醒、道路前方障碍物提醒、前方事故预警、前方道路施工信息预警等，如图４所示。这些预警信息可以增强驾驶员对距离的关注，引导驾驶员注意到可能遇到的风险，减少交通事故或紧急状况的发生。

同时，利用高精度地图和定位确定路过车辆的精确位置信息，并通过RSU下发路径规划信息，为出行者提供车道级动态管控，辅助其作出正确的驾驶决策，降低驾驶风险，减少交通事故和二次伤害，提高行车安全或通行效率，如图5所示。

3.4 不良天气下的行车诱导

对于山区高速公路，由于桥隧占比高，易发生恶劣气象环境。在易发生恶劣气象环境、需要控制车速的路段，如隧道洞口、立交出入口、小半径曲线入口等区域，可以通过布设相关检测设备，对恶劣气象环境进行预警，并诱导驾驶员的车速控制。当道路前方有恶劣气象环境时，驾驶员可通过可变情报板、导航软件、车路协同等方式接收到恶劣气象环境预警信息，同时接收到当前及前方行驶路段车辆限速调整结果，使驾驶员及时掌握前方道路及交通信息，避免发生交通事故特别是二次交通事故的发生，如图6所示。

4 基于速度和距离感知失误的风险控制技术

4.1 速度感知失误控制

驾驶员速度感知能力主要来源于驾驶视野范围内的参照物以及发动机声音、道路噪音等。驾驶员视野范围内的视知觉线索的视知觉线索越多，驾驶员感知误差越小。在感知车辆实际行驶速度的过程中，由于人体自身机能的限制，驾驶员在行驶过程中对速度的估计或判断往往都是不准确的，因此很容易造成超速或低速行驶，进而引发碰撞或其他严重后果。

研究发现，无论在直线还是在曲线上，驾驶员的实际车速基本都是高于感知车速的，驾驶人一般都会低估实际车速[8]。无论是基本型曲线、同向曲线还是反向曲线而言，曲线入弯点是感知车速低估最严重的位置，驾驶人在直缓点车速低估程度会加剧，曲中点车速低估程度会有所减轻，出弯处对车速的估计趋近准确甚至会高估车速。

此外，隧道环境下驾驶员可以获取的视知觉线索少于一般路段，其速度感知能力较低。隧道环境下，当车速较低时，驾驶员对车速的估计偏高，且驾驶员的速度感知准确程度与一般道路环境相近；而当车速较高时，驾驶员对车速的估计偏低，行车安全性下降。基于上述分析，针对驾驶员速度感知失误风险因素提出以下管控措施。

4.1.1 隧道侧壁设置增加驾驶员速度感知的速度修正图案

考虑到隧道环境对驾驶员的速度感知特性的影响，为增强隧道内驾驶员速度感知能力，宜在两侧隧道墙壁上设置速度修正图案，如图７所示。当驾驶员行驶速度较快时，隧道壁图案变化率加快，驾驶员会因感觉速度过快而减速行驶，起到控速效果。

4.1.2 设置限速抓拍

测速抓拍是交警部门通过测速执法达到车速管制的重要手段，驾驶员在经过限速抓拍装置时，会下意识的降低车速，研究显示测速抓拍对车辆的限速效果最为显著，更能约束驾驶员的驾驶行为。

4.2 距离感知失误控制

驾驶员的距离感知主要来源于驾驶员视觉所获取的外界信息。高速行驶状态下，驾驶员的动视觉通常会出现动视野变窄、视锐度降低、空间识别范围缩小、反应错误增加等特征。驾驶员视觉感知距离的准确程度与视知觉线索的数量有关，视知觉线索越多，驾驶员距离感知误差越小。

隧道环境下驾驶员可以获取的视知觉线索少于一般路段，会对其距离感知能力产生影响。研究表明在隧道环境下，当车辆行驶速度较低时，驾驶员的感知距离大于真实距离；当速度较高时，驾驶员的感知距离小于真实距离。与一般道路环境相比，驾驶员在隧道环境下的感知距离与真实距离差值更大。针对驾驶员距离感知失误风险因素提出以下管控措施。

4.2.1 设置距离确认牌

高速公路长直线路段处可每隔一段距离设置车距确认牌并配合设置车距确认标线，以帮助驾驶员确认与前车的车距并及时调整车距。

4.2.2 设置隧道内距离确认标识

为增强驾驶员在隧道路段的距离感知水平，可在隧道两侧墙壁上并沿隧道方向设置排列的多个轮廓带，如图８所示，通过改变驾驶员的视知觉信息来影响驾驶员的距离知觉。此外，也可以在隧道内行车道路面上，间隔20m，50m，100m和200m设置反光的路面标识文字（距离确认标识）帮助驾驶员确认车距。隧道空间条件良好时，可以考虑设置距离确认标志，代替距离确认标识。

4.2.3 隧道入口及立交出入口标志设置技术

立交路段、服务区入口以及高速公路隧道出入口特别是隧道入口是最易引起信息不当的位置。立交附近布设有较多的指路标志、警告标志等，道路信息系统复杂，可能会影响驾驶员认知，造成困惑。因此，立交位置是拥堵和交通事故易发区域。国内外有限的研究表明，立交复杂程度和交叉口处标志设置对驾驶员负荷和交通安全有显著影响。

5 结论

针对高速公路行驶过程中驾驶员因速度感知和距离感知偏差以及信息量不当等风险因素，提出应用车路协同系统，辅助驾驶员完成复杂的信息处理，诱导驾驶，从源头上降低因信息不当带来的风险。

（1）通过车路协同系统为驾驶员提供所在路段点位到指定目的地的实时引导，及时有效的将距离警告、事件紧急预告等预警信息连续、实时、多渠道的传递给驾驶员。

（2）为了降低因驾驶员速度感知与距离感知失误的风险，创新性地提出了驾驶员速度感知和距离感知增强设施，包括在隧道墙壁上设置速度与距离修正图案、设置限速抓拍设施或者设置区间限速连续控速等措施。

（3）针对高速公路立交路段、服务区入口以及高速公路隧道入口等易引起信息不当的位置，提出标志布设要求。

参考文献：

[1]Missikpode C， Peek-Asa C， McGehee D V， et al. Classifying and predicting risky driving among novice drivers： A group-based trajectory approach[J].Journal of Safety Research，2019，68：215-222.

[2]Zhao L， Wang X， Qian Y. Analysis of factors that influence hazardous material transportation accidents based on Bayesian networks： A case study in China[J].Safety Science，2012，50（4）：1049-1055.

[3]胡立伟，何越人，李耀平，等.基于人工免疫机制的营运货车运行风险评价研究[J].交通运输系统工程与信息，2021，21（1）：149-155

[4]孟祥海，马亿鑫，孙佳豪.城市道路平面信号交叉口交通事故成因分析[J].道路交通与安全，2020，020（003）：1-6，13.

[5]孙振华.高速公路风险识别及主动管控技术[D].西安：长安大学，2021.

[6]乔敏.基于驾驶员因素分析变道对交通安全的影响[J].科技展望，2016，26（15）.

[7]王武宏．道路交通系统中驾驶行为理论与方法[M].北京：科学出版社，2001：159-163.

[8]Liu T， Xu J.The influence rule of highway curve radius on speed perception and operating speed[A].IOP Conference Series： Earth and Environmental Science[C]. Beijing， China：IOP Publishing Ltd， 2019.