小说代理安全指标基于常数初始加速度和反应时间的假设

文摘

代理安全措施的发展引起重大交通安全分析领域的研究兴趣。创新数据来源如视频交通监测系统能收集大量的微观交通数据。派生出来的交通安全减速速率等指标以避免有关交通安全事故(德拉克)语句在确定路段。这项工作提出了小说的推导基于代理安全指标常数初始加速度和反应时间的假设认为车辆和之间的交互描述路段的交通安全。评估是基于视频微观交通数据收集。检查效率,新开发的指标相比,原减速速度以避免崩溃(德拉克)和修改指示器(MDRAC),包括反应时间。结果表明,新的指标更敏感的检测至关重要的情况下比其他指标,除了描述冲突情况更实际。

1。介绍

随着汽车技术的进步导致交通事故数量不断减少,交通冲突技术的应用得到了越来越多的关注交通安全领域的研究。阿蒙森(1)将交通冲突定义为“一个可观测的情况下,两个或两个以上的道路使用者的方式彼此在空间和时间,有碰撞的危险,如果他们运动保持不变。”

详细分析交通冲突可以给我们一个更好的洞察事故发生,从而导致更有效的交通安全措施。使用冲突的指标,如减速速度以避免崩溃,相关的冲突的情况下可以被识别。

现有的许多指标由研究出版物假设冲突车辆的速度和方向不变(2]。本然而不够描述复杂的互惠行为的个人车辆。此外,许多这些指标对速度边界条件。因此,汽车相互作用被认为是安全的,只要下面的车辆速度较低相比领导人虽然两辆车可能有高速和彼此之间的差距小3]。此外,道路使用者往往是被忽视的反应时间(4]。

本文修改指标提出了冲突的情况下通过考虑一个合理的反应时间和更现实的加速度行为的分析描述。得到修改后的指标并与现有指标基于省际层面的微观交通computer-vision-based技术采集的数据。此外,讨论结果进行分析修改指示器的好处,还进一步提出了可能的发展。

2。文献综述

关键安全路部分主要有非齐次交通流特点是大速度差异导致的增加的数量和严重性加速和减速阶段(5,6]。交通流量的均匀化可以积极提高安全水平等部分。

减速的速度,以避免崩溃(德拉克)是一种合适的方法来识别关键路部分,因为它涵盖了不同速度的个人车辆,适合以下车辆的减速阶段(7- - - - - -9]。

德拉克被定义为所需的最小车辆减速速率与主要适用于避免事故车辆。

交通安全的一个重要因素分析所需的最短时间司机应对某些情况下,也称为知觉反应时间(PRT)。

旷et al。4)认为,德拉克的初始决心不考虑以下的PRT车辆。他们修改这个特定的安全指标包括PRT通过实现因素。他们得出结论:修改后的德拉克(MDRAC)提高事故预测的性能。小王和Stamatiadis10- - - - - -12)已经成功地考虑的PRT在许多研究在评估十字路口的道路安全。

除了代理的区域安全分析PRT一直还其他研究的重点领域包括道路的规划13),相关的交通信号灯系统,和他们交换时间(14,15]。

甚至早在1936年,Greenshields [16)进行了一项研究,确定反应时间的概率分布。反应时间通常近似与对数正态概率分布参数和(17,18]。在扩展的研究调查中,绿色(19)注意到,由于众多影响因素的确定一个统一的反应时间是非常困难的。

另一个论点经常发现在出版物是德拉克只考虑冲突车辆的运动方向相同。因此,小王和Stamatiadis [10)派生的MDRAC典型的交叉和前馈冲突。

为了达成一个结论是否情况至关重要,德拉克或MDRAC必须比阈值(20.,21]。如果确定了德拉克或MDRAC高于给定阈值情况中是至关重要的。

3所示。分析方法

德拉克被定义为以下车辆的最低要求减速速率与领先的车辆避免崩溃。假设原始形式的指标是领先的汽车的速度保持不变。数学上,德拉克是速度的平方以下的区别和领先的汽车除以(净)距离差距(10,22- - - - - -24]。 旷et al。4)添加后的反应时间车辆的德拉克获得修改的德拉克(MDRAC)。这个参数计算如下: 在(2)表示PRT和TTC代表time-to-collision价值在一个初始时间( )。TTC被定义为剩余时间,直到两车相撞事故发生(25假设一个线性轨迹基于最后一个已知的速度值: 除了 ,反应时间在(2由此产生的值)有很大的影响。因此,它是明智的这个参数进行更彻底的调查。绿色(19]在反应时间的确定,得出的结论是,最短的反应时间是0.7到0.75秒。意想不到的反应,但通常的信号,如刹车灯的激活,大约1.25秒是必要的。意外事件的反应时间大约是1.5秒。盛田昭夫et al。26)决定在他们的实验,以下司机的反应时间是1.3到1.6秒时领先的车辆开始打破和激活的刹车灯。Zhang et al。27]估计视觉迹象的突发事件的反应时间1.13秒的标准偏差为0.52秒,在那些没有视觉迹象1.25秒标准差为0.60秒。90%百分位值是1.8或2.02秒。因此,本研究的两个反应时间被认为是。1.3和2.02秒的反应时间值被用于突发事件有或没有视觉迹象,分别。

所述的介绍性章节,马哈茂德et al。28)指出,德拉克的计算是基于假设的假设主要车辆的速度是恒定的。此外,第二车辆的轨迹也认为依靠一个恒定的速度,直到时间的反应。这些假设或遗漏不充分地覆盖实际驾驶情况的复杂性,彻底调查由魏德曼(29日)表明,自然的驾驶行为由连续变化的加速度和速度。这导致期刊车辆和之间的距离变化量也表明,行驶速度很少会不变。

因为德拉克和MDRAC不实际代表了驾驶行为通过使用一个恒定的速度在车辆的时间段没有反应,派生值往往显示较低的风险水平。因此,唯一的假设关于车辆的速度是他们不要改变他们的加速或减速,除非应对新形势。假设在领导或后车辆的假设的行为是不被认为是。

通过结合上述反应时间与加速度的行为更现实的假设,这项工作提出了一种新颖的指标来描述风险称为减速速度以避免事故使用常数初始加速度(DCIA)。这个指标将随后的详细推导。

图1说明了考虑情况的距离图。如图表所示,以下车辆保持恒定的加速度,直到反应减速的主要工具。从这一刻以下车辆将开始减速DCIA值在某种程度上,网络距离的车辆之间的时间是无限小,他们的速度是相等的。这意味着DCIA是以下车辆的最小的减速,避免碰撞。

DCIA的数学推导是基于逻辑的距离通过以下车辆旅行等于距离的总和主要的一个的净距离差距在时间 。 在任意时间领先的汽车旅行的距离 : 在哪里是速度和车辆1的加速度在时间吗 。

的距离,由车辆2期后的反应时间 ,由反应时间的距离时间和距离 。 在哪里是速度和加速度在时间 , 反应时间后的速度,是必要的减速速率防止碰撞或能够驱动在无限小距离领先的车辆在其背后的速度。

DCIA可以由用(5)和(6)(4)。因此所需的减速,避免了一次事故按照下列公式计算: 除了减速速率、时间是另一个方程中的未知参数。以下情况下的决心 。

汽车的速度在任意时间1是 车辆的速度2 是 车辆的速度2反应后 根据德拉克的定义,以下车辆应该推迟,两辆车必须旅行以同样的速度在一个无限小的距离一个接一个,这样 必须申请(见图2)。

因此, 根据DCIA转换,得到以下方程(见图3): 结果(7)和(12): 德拉克和MDRAC相比,DCIA也适合场景的速度低于以下车辆的主要工具。因为DCIA不假定恒速概要文件而是一个恒定的加速度,这是能够识别风险相互作用,以下车辆速度较低但加速度远高于领先的车辆,并结合一个小的进展将崩溃。

根据AASHTO [20.),交通状况被认为是关键的,当德拉克超过3.4 m / s²。射手座(30.)提出了一种阈值为3.35 m / s的紧急情况²。圭多et al。7)也选择阈值为3.35 m / s²在他们的研究在车道的交通安全。

的评价DCIA值小于或等于0意味着通过以下车辆碰撞预防没有干预。负值显示所需的最小减速速度以避免碰撞通过调整速度。按照上述研究引用一个减速值超过3.4 m / s²被选为一个阈值来表示一个关键的情况。

4所示。字段数据

为了评估上述方法,指标的冲突源于微观交通数据。这些研究项目中从视频中提取记录ESIMAS [31日从监控摄像头的外壳在德国高速公路隧道A3, 3车道。监控摄像头的上方的车道向法兰克福也覆盖退出车道。考虑部分受到限速100公里/小时。

视频材料用于评估记录从35点到上午7:55在夏天的时间和良好的照明条件。它包括交通堵塞由于交通高峰。

微观交通数据的推导过程进行了软件开发研究所的公路工程(亚琛工业大学)研究项目AUTUKAR关于自动视频分析在隧道监控系统(图4)。分析方法包括基于三维模型的车辆检测、分类和跟踪单个车辆的32]。3 d模型点云的不同车辆类型被用来匹配图像特征的车辆出现在视频。点云的投影到二维图像是由第一次评估相机的内在和外在的参数矩阵。街上的假设使用平面和车辆上的投影点云只能到这架飞机执行。对于每一个汽车点云,锚点计算均值点外轮廓投影后的点云到飞机底部。车辆位置确定与图形用户界面手动通过选择最优的位置锚在街上最好表面的点云匹配车辆在街上的形象。自动分析也是可能的,基于图像处理的似然函数找到最佳匹配的位置。而自动评估提供更高的数据量,阻塞可能导致错误的跟踪和位置估计。作为这项工作的重点是安全评估而不是自动位置估计手动评估使用。这给我们所能做到的最好的位置估计精度,以便更好的分析可以执行安全指标的影响。 This manual tagging is also used as proof for the validation of computer vision techniques throughout different research areas.

数据的准确性主要依赖于相机校准本身。一个相机校正不准确会导致不准确的像素坐标转换街表面坐标,从而不准确的车辆之间的距离。确定校正矩阵,路面的特点如车道边界标记。基于这些标记,街道上的虚拟位置用于校准他们的相对位置可以计算。校准算法优化校准参数,直到输入点的投影显示精度高(33]。因此位置估计的准确性依赖于准确性承担道路标记等几何车道宽度、长度的标记,它们之间的差距。由于交通和其他安全措施,t相机校正的另一个点估计是不可能的。

手动位置估计包括选择合适的点云的第一步最好适合真正的车辆。在指定车辆类型、位置选择在不同的帧,和二维坐标在大街上表面与相应的时间戳写入数据库中。指出,是很重要的,选择的点云,车辆的实际长度和宽度是已知的,也用于计算的净距离安全评估指标。

车辆的坐标已经导入MATLAB的轨迹车辆被拟合估计采样坐标(图平滑样条5)。考虑部分显示了离开曲率时,样条函数调整,分别。使用平滑样条函数而不是原始的取样位置,安装一个新的采样时间0.1秒可用于安全的评估指标。交通参数的估计,如速度,沿着平滑样条使用值,这样在每个0.1 s样本可以估计当前车辆的速度。

5。结果与讨论

为了能够进行全面的验证和讨论派生的安全指标,一般宏观交通视频中包含数据的分析需要首先进行。

1290辆汽车穿过80米在20分钟内评价部分包括115巷的变化。此外,1174车辆对被识别,特征是两个连续的车辆在同一车道都是出现在80米部分在同一时间。0.1秒车辆位置采样周期的选择,这导致了16036在尾端的场景。整个组后端场景5842巷2记录。

数据6,7,8显示速度剖面、交通流量、交通密度的四条车道认为时间段,分别。值取决于运行之前平均超过60秒。的速度也意味着对所有车辆的值出现在考虑部分。

交通在自由流动状态在前300秒。速度范围,根据考虑巷,从约。90 - 125公里/小时。后来有一个重要的交通速度和通量下降。视频中材料可以看出,车辆减速将事件进一步沿着高速公路部分位置,导致一个可辨认的改变速度的行为。

从第二个420年起,交通在巷1日待办事项列表记录。从第二个540年,慢慢增加,交通流速度提高。在580年第二次,一辆车和一个蓝色的闪光检测支持的假设一个事件发生在随后的部分。基于出口车道的交通参数图表可以看出,在蓝光的存在的许多车辆离开高速公路。从第二个700年起,下降速度剖面再次观察。从750年第二车道的交通密度增加1和第二800年起也增加其他车道。从第二个840年,再慢慢增加速度和交通流量改善交通状态稳定。

目的是测试的影响PRT不断加速/减速,传统和修改代理的性能指标进行了比较。

的交通巷2作为数据基础的推导过程微观交通安全参数,由于大多数的车辆监控车道。此外,还有减少阻塞巷1相比,高车辆如卡车和公交车往往导致更少的精确位置估计。

在数据9- - - - - -13整个酒吧的高度显示现有的数量在尾端的情况下在定义的时间间隔。它变得明显,交通密度较高会导致大量的后端情况。这是由于这样的事实,许多车辆都位于这一节中,因此许多车辆对注册评估。此外,它可以看到,尤其是许多后端之间的动作缓慢的交通情况发生在时间秒300 - 540和780 - 840秒。然而,大量的后端情况并不会自动导致许多关键情况车辆往往在低速行驶。

此外,后端情况分为不同的临界团体基于阈值所需的减速。的数量和比例在尾端的情况在不同的组织,不同的颜色表示在图中的酒吧。如果确定安全参数超过3.4 m / s的阈值²这表明一个重要的情况。

与原始德拉克的阈值不超过3.4 m / s²没有关键冲突(图确定使用这个安全指标9)。然而,很明显,从第二个660年越来越在尾端的情况发生,略有减速是必要的,以避免紧急情况。

德拉克的修改版本,MDRAC,计算了两种不同的反应时间,1.3秒和2.02秒。MDRAC只有当计算 和 。然而,出现在那里 可以是相关的,因为这可能表明一个非常关键的情况。这当然并不含蓄地意味着事故发生而出现在恒速的理论假设在反应时间测量当前时间戳的评估。出于这个原因,这两个标准。

在图10MDRAC计算 而在图11反应时间的值 。

可以看出之间的值1.7和3.4 m / s²(近临界情况下)可以发现在960年到1020秒时所使用的反应时间为1.3秒(图10)。另外这个时间间隔值的安全参数也显示出现在这个临界组780 - 840秒时,反应时间为2.02秒(图11)。MDRAC反应时间为2.02秒识别关键的交通状况在780 - 840秒。

DCIA的进一步讨论和验证,考虑一个常数减速而非恒速已经衍生出的数据与反应时间1.3秒和2.02秒(数据12和13)。

MDRAC相比,反应时间为1.3秒DCIA结果在更多关键场合时使用相同的反应时间。虽然MDRAC只有一次确认出现近临界情况下秒960年到1020年,DCIA注册关键情况下秒300年到360年,秒780年到840年,几乎和第二个960年到1020年,以及关键情况下秒900 - 960和1080 - 1140秒。

DCIA更敏感的现象关键情况下所示MDRAC相比也比较MDRAC和DCIA响应时间为2.02秒。DCIA标识更多关键场合,甚至2情况下,反应时间超过时间碰撞(TTC)。

总的来说,很明显,交通干扰大的时期大量的通用后端以及关键在尾端的情况发生。关键情况的基础上,在960年到1020秒,交通几乎是移动,可以看出,临界情况或事故也会发生在正常良好的情况下,由于车辆司机的驾驶行为。

关键的情况下(减速> 3.4 m / s²)进行详细的分析。从而发现四对车辆参与关键的情况下,具有不同常常导致超过阈值取决于所使用的指标(见表1)。虽然没有重要的车辆组合发生使用德拉克和MDRAC PRT = 1.3年代,有一个发生与MDRAC PRT = 2.02年代,三个事件与DCIA PRT = 1.3 s,和四个与DCIA PRT = 2.02 s。

此外,可以确定通过分析视频材料的两个四个汽车组合巷的变化。虽然指标表明,这些情况至关重要,加速改变前的车道超越是一个明智的驾驶行为,不应该被归类为关键的情况。

6。结论

本文提出了一种小说代理安全指标为冲突而不是假设一个恒定的速度预测只使用一个常数加速度和还包括一个理论道路使用者的反应时间。

MDRAC,德拉克和DCIA评估使用数据库的三维微观交通视频材料收集的数据通过使用创新的图像处理技术。彻底的比较这三个指标显示,DCIA更敏感的检测至关重要的情况下在所有临界群体。讨论表明,DCIA是更现实的有关动态冲突情况的描述。

结果表明,临界情况下经常发生在交通干扰。然而,数据显示关键冲突情况下也可能发生情况下由于危险驾驶行为包括免费的交通流动。

作为两个确定的四个关键的情况下检测到DCIA原来是不加批判的车道变化,需要开发更复杂的安全指标可应对车辆的三维轨迹。此外,基于视频的交通安全数据收集和安全分析的后续数据显示巨大的潜力;因此高数据量应该聚集。进一步的研究工作应该通过比较大量数据进行真正的崩溃数据将导致一个更全面的验证指标。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项研究是一个项目的一部分”基本评估仿真Crash-Risk-Models:多尺度建模使用动态交通流状态”支持的德国研究目录(德意志Forschungsgemeinschaft脱硫)。资料,是基于工作进行支持的项目ESIMAS德国联邦经济事务部和能量。

引用

1. f·h·阿蒙森,”程序,第一车间交通冲突”第一届研讨会论文集交通冲突(奥斯陆77)我,Tekniska Hogskolan隆德,TØI,奥斯陆,挪威,1977。视图:谷歌学术搜索
2. a·r·范德霍斯特基于时间的道路使用者行为分析在正常和批判性的邂逅代尔夫特科技大学,1990。
3. 瞿x y旷,王,“树形结构崩溃代理衡量高速公路,”事故分析和预防卷,77年,第148 - 137页,2015年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
4. 瞿x, y旷j·翁,a . Etemad-Shahidi”司机的知觉反应时间如何影响崩溃替代措施的表演吗?”《公共科学图书馆•综合》,10卷,不。9篇文章ID e0138617 2015。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
5. s . Almqvist c Hyden, r·里瑟尔”在汽车中使用限速规定为了更高的安全性和更好的环境,”交通研究记录:《交通研究委员会,没有。1318年,34-39,1991页。视图:谷歌学术搜索
6. 问:孟和j·翁”,追尾事故风险评价工作区域使用工作区域交通数据,”事故分析和预防,43卷,不。4、1291 - 1300年,2011页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
7. g .圭多·f . Saccomanno a . Vitale诉Astarita, d . c .祭日,“比较安全性能措施从视频采集数据,获得“交通运输工程学报,卷137,不。7,481 - 492年,2011页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
8. 诉Astarita,圭多,A . Vitale和v . p . Giofre”一个新的交通安全性能的评估,微观分析模拟模型”欧洲运输/ Trasporti Europei,没有。51岁,硕士论文,2012页。视图:谷歌学术搜索
9. d . Gettman和l的头,“代理从交通仿真模型,安全措施”交通研究记录,没有。1840年,第115 - 104页,2003年。视图:谷歌学术搜索
10. 王c和n . Stamatiadis“代理安全措施研究中,基于仿真的冲突”交通研究记录,没有。2386年,第80 - 72页,2013年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
11. 王c和n . Stamatiadis”派生的新代理测量事故的严重程度,”交通研究记录卷。2432年,37-45,2014页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
12. 王c和n . Stamatiadis“基于仿真的代理安全指标评价,”事故分析和预防卷,71年,第92 - 82页,2014年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
13. 和r . j . d . b . Fambro k•菲茨帕特里克Koppa,“新的停车视距模型用于公路几何设计,“交通研究记录,没有。1701年1 - 8,2000页。视图:谷歌学术搜索
14. h . Rakha i El-Shawarby, j . r . Setti”描述驾驶员行为路口交叉方法yellow-phase触发发作,”IEEE智能交通系统,8卷,不。4、630 - 640年,2007页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
15. 李和k, k . f . Wang唐,“黄时间确定的随机计算模型及其应用”《先进的交通工具卷,49号3、457 - 474年,2015页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
16. b . d . Greenshields“反应时间在汽车驾驶,”应用心理学杂志,20卷,不。3、353 - 359年,1936页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
17. g . Taoka“打破unalerted司机反应时间,”尽管杂志卷,59号3月19 - 21日,1989页。视图:谷歌学术搜索
18. h . Summala刹车反应时间和驱动程序行为分析,“运输人为因素,卷2,不。3、217 - 226年,2000页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
19. m .绿”、“花多长时间停止吗?”司机perception-brake时代的方法论分析”,运输人为因素,卷2,不。3、195 - 216年,2000页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
20. 美国州国家公路运输官员协会”,这一政策在几何设计的公路和街道,“AASHTO, 2004。视图:谷歌学术搜索
21. j·阿切尔交通安全的评估和预测方法在城市路口在微观模拟模型及其应用、学术论文、斯德哥尔摩皇家理工学院,2004。
22. a . r . Mamdoohi m . f . Zavareh c . Hyden和t . Nordfjærn”比较分析的安全绩效指标基于线圈检测器数据,”PROMET-Traffic &运输,26卷,不。2、139 - 149年,2014页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
23. l . t . Truong m . Sarvi g·柯里和t . m . Garoni”需要多少模拟运行达到统计上自信的结果:一个案例研究的基于仿真的代理安全措施,”诉讼18 IEEE国际会议上的智能交通系统(ITSC 15)大加那利岛,页274 - 278年,西班牙,2015年9月。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
24. g .圭多诉Astarita、诉Giofre和a . Vitale”安全性能措施:微观仿真和观测数据之间的比较,”美国14欧元透明工作组会议。——在追求放置模型、工具和方法透明。和逻辑学家。,EWGT, 26th Mini-EURO Conf. - Intelligent Decis. Making in Transp. and Logist., MEC, 1st Eur. Sci. Conf. on Air Transp. - RH,20卷,第225 - 217页,2011年9月。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
25. 旷y和瞿x”,回顾崩溃代孕事件”第二届国际会议上的脆弱性和风险分析和管理,ICVRAM 2014第六届国际研讨会不确定性建模和分析(ISUMA 14)2014年7月,页2254 - 2264。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
26. k .盛田昭夫·m·t·冈田克也、关根身上,“对驾驶员的影响最大的因素在判断何时应用刹车。《2006年SICE-ICASE国际联合会议釜山,页5044 - 5049年,韩国,2006年10月。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
27. 张y、e . k . Antonsson和k·格罗特”的新威胁评估测量防撞系统,”IEEE智能交通系统研讨会论文集(ITSC 06年)2006年9月,页968 - 975。视图:谷歌学术搜索
28. s . m . s .马哈茂德·l·费雷拉,霍克m . s ., a . Tavassoli”应用近端代理安全性评价指标:回顾最近的发展和研究的需求,”IATSS研究,2016年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
29. r·魏德曼,模拟des Straßenverkehrsflusses1974年,卡尔斯鲁厄大学。
30. j·阿切尔交通安全评估和预测指标在微观模拟模型及其应用:研究城市和郊区的十字路口,2005年斯德哥尔摩皇家理工学院。
31. Bundesanstalt毛皮Straßenwesen”Echtzeit-Sicherheits-Management-System毛皮Straßentunnel (ESIMAS)”http://www.esimas.de/。视图:谷歌学术搜索
32. a·法泽卡斯、m . Bommes和m .海洋能”车辆跟踪使用3 d粒子滤波在隧道监测和事件检测”诉讼第三国际会议:2013年智能交通系统模型和技术,vol.不。3、213 - 222年,2013页。视图:谷歌学术搜索
33. “灵活的摄像机标定新技术。”IEEE模式分析与机器智能,22卷,不。11日,第1334 - 1330页,2000年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索

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