1.本发明涉及一种针对智能网联车辆轨迹误差的无控制交叉口安全评价方法，属于道路安全分析领域。
背景技术：
2.近年来，随着国家智能网联车辆发展相关战略的提出，智能网联车辆的规模化应用将对道路交通流产生巨大的影响，并被认为是有效提升道路设施通行能力、减少交通污染和能耗的重要途经。由于智能网联车辆与人工驾驶车辆不同的车辆行为特性以及构成的异质交通流特征，需要适用于智能网联车辆环境的道路交通安全评价指标和技术，有效评估智能网联车辆对道路交通带来的安全效益。
3.智能网联技术的发展，为交叉口管理带来了全新的契机和挑战。完全智能网联环境下，即智能网联车辆渗透率达到100％时，智能网联车辆在无控制交叉口通过车车通讯(v2v)与周边车辆安全避让和协同通行，或者通过车路通信(v2i)由路侧控制单元进行协调调度车辆通行，避免车辆冲突和事故，同时充分利用交叉口时空间隙资源，提升交叉口通行效率和车辆燃油经济性。
4.在智能网联车辆协同控制中，车辆安全包含在底层控制逻辑中，即通过控制车辆的实时速度和位置来避免车辆碰撞。在制定控制策略和车辆行驶轨迹时，周围车辆信息分别来自于车车通讯、车路通讯得到的周围车辆行驶状态和意图以及车辆自身传感器检测的周边车辆状态和对其行驶意图的预测。理论上，交叉口智能网联车辆执行优化设计的速度和位置轨迹是能够避免碰撞。实际中，由于车辆位置轨迹的不确定性(例如转弯路径中不同的转弯半径和转弯模式)以及控制算法效果的不确定性(如速度控制误差)，实际轨迹偏离设计轨迹是不可避免的。为了验证智能网联车辆对道路安全的影响，需要对针对车辆轨迹误差对交叉口安全水平进行有效评估，其结果对于智能网联技术的推广和社会公众认可接纳具有十分重要的意义。
5.在交叉口车辆冲突安全评价方面，常用的交通冲突指标包括碰撞时间(time-to-collision,ttc)或后侵入时间(post encroachment time,pet)等。从pet的角度来看，pet值越小则表明两辆车在数据采集时刻越接近，发生碰撞的可能性也就越高；从ttc的角度来看，ttc值越小，则表明两车在数据采集时刻越接近且后车车速相比于前车也更高，发生碰撞的可能性也就越高。相比于人类驾驶车辆，智能网联车辆具备通讯和计算能力，可控性更高，因此可能出现根据轨迹优化设计智能网联车辆主动缩小车间距并有控制地加速，此时ttc或pet值会减小，然而这并一定表示安全性的降低。因此需要开发针对无控制交叉口智能网联车辆的安全评价方法。
技术实现要素：
6.本发明的目的在于提供一种智能网联混合交通流信号交叉口车辆到达预测修正方法，以解决现有技术中的问题。
7.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
8.一种针对智能网联车辆轨迹误差的无控制交叉口安全评价方法，采用交通冲突技术分析无控制交叉口车辆目标轨迹与实际轨迹，以后侵入时间(post encroachment time,pet)作为冲突严重程度的定量指标并进行冲突分级，从而进行针对智能网联车辆轨迹误差的交叉口安全评价，其特征在于：
9.步骤a、定义目标交叉口区域的冲突类型、确定相应的冲突区域并界定pet；
10.步骤b、基于实际交叉口渠化设计和几何参数确定无控制交叉口智能网联车辆目标行驶路径，并基于车辆协同控制算法确定车辆设计速度轨迹；
11.步骤c、从无控制交叉口区域视频中识别并采集智能网联车辆实际轨迹，包括几何路径和速度轨迹；
12.步骤d、采集统计目标交叉口区域冲突数据的pet值；
13.步骤e、进行冲突严重程度等级划分，评估智能网联车辆轨迹误差对交叉口运行安全的影响。
14.进一步地，步骤a中定义目标交叉口区域的冲突类型和pet界定方法，包括以下步骤：
15.步骤a1：根据交叉口形态和渠化设计定义以下冲突类型：
16.分流冲突：同一进口车道驶入交叉口且行驶方向不同的车辆，由于前车变速或转向造成的冲突；
17.合流冲突：不同行驶方向的车辆驶入同一出口车道时发生的冲突；
18.直角冲突：垂直直行方向车辆之间以及直行与对向左转车辆之间的冲突；
19.追尾冲突：同一行驶轨迹方向的前后车之间的冲突。
20.步骤a2：pet的界定：
21.pet是指在后车头部到达冲突区域后侵入线与前车尾部离开冲突区域后侵入线的时间之差。智能网联车辆轨迹路径采用矩形模型来表示，即车辆路径为用与车辆等宽、中心线与车辆质点轨迹重合的矩形或环形带。冲突区域是指设计轨迹路径或实际轨迹路径的重叠区域。后侵入线是指平行于前车尾部、垂直于前车轨迹路径中心线且通过重叠区域顶点的虚拟直线以及平行于后车头部、垂直于后车轨迹路径中心线且通过重叠区域顶点的虚拟直线。
22.进一步地，步骤d中采集统计目标交叉口区域冲突数据的pet值，据包括以下步骤：
23.步骤d1：设计轨迹所产生的pet值可根据pet定义，使用设计速度轨迹和路径计算得到。
24.步骤d2：对于实际轨迹，在提取行驶在冲突方向上的两辆车相继通过冲突区域的pet值时，使用视频识别软件处理交叉口运行视频，根据步骤a1中确定的冲突类型确定冲突区域的大致位置和冲突类型，根据目标交叉口的潜在冲突点和冲突类型，抓取前车尾部离开后侵入线的帧和后车头部离开后侵入线的帧，如图1所示，则pet＝t2–
t1。
25.进一步地，步骤e中进行冲突严重程度等级划分，判断无控制交叉口的安全性，包括以下步骤：
26.步骤e1：根据设计轨迹计算得到的pet值绘制频数和累计百分比分布情况图，并确定以下阈值：
27.pet最大临界值：大于该临界值的情况认定为非冲突事件，不进行统计分析；
28.严重冲突临界点：累计百分比曲线第一个拐点的pet值，低于该值的冲突定义为严重冲突。该临界点取值通常取决于智能网联车辆轨迹设计时对于车辆间距的约束条件，通常设计轨迹不应该出现严重冲突，但由于计算优化精确度的限制，也可能出现严重冲突。
29.一般冲突临界点：除去严重冲突后的剩余数据平均分成两层，对应的临界点作为一般冲突与潜在冲突pet临界值，低于该值的为一般冲突，高于该值的为潜在冲突。
30.步骤e2：根据以上阈值，分别统计设计轨迹和实际轨迹中的各类冲突频数。
31.步骤e3：分别比较设计轨迹与实际轨迹的各类冲突频数。
32.当设计轨迹中存在严重冲突时，计算实际轨迹下严重冲突数与设计轨迹下严重冲突的比例rs，当rs》1.5时，认为智能网联车辆轨迹误差对交叉口运行安全负面影响很大；当设计轨迹中没有严重冲突时，实际轨迹下严重冲突数占总冲突事件超过1％时认为智能网联车辆轨迹误差对交叉口运行安全负面影响很大。
33.计算实际轨迹下一般冲突数与设计轨迹下一般冲突的比例rn，当rn》1.1时，认为智能网联车辆轨迹误差对交叉口运行安全负面影响很大，当前轨迹设计和控制方法下交叉口运行不安全，需要进一步进行车辆行驶路径几何设计优化。
34.对于以上两条判别条件成立一条即可判定智能网联车辆轨迹误差对交叉口运行安全负面影响很大。
35.本发明所述的一种针对智能网联车辆轨迹误差的无控制交叉口安全评价方法，采用以上技术方案与现有技术相比，其数据采集和评价方式充分考虑了智能网联车辆的决策决策驾驶方式，针对智能网联车辆不可避免地轨迹误差问题，提供有效的智能网联环境下无控制交叉口安全评价方法，为智能网联车辆的市场应用推广和政策制定提供有效数据支撑。
附图说明
36.图1为本发明内容的车辆实际轨迹pet界定采集示意图，其中(a)为t1时刻，(b)为t2时刻；
37.图2为本发明示例性实施例的无控制交叉口几何渠化设计和冲突分布示意图；
38.图3为本发明示例性实施例的交通冲突pet分布；
39.图4为本发明示例性实施例的流程图。
具体实施方式
40.为了更了解本发明的技术内容，特举具体实施例并配合所附图式说明如下。
41.在本发明中参照附图来描述本发明的各方面，附图中示出了许多说明性实施例。本发明的实施例不局限于附图所示。应当理解，本发明通过上面介绍的多种构思和实施例，以及下面详细描述的构思和实施方式中的任意一种来实现，这是因为本发明所公开的构思和实施例并不限于任何实施方式。另外，本发明公开的一些方面可以单独使用，或者与本发明公开的其他方面的任何适当组合来使用。
42.本实施例的针对智能网联车辆轨迹误差的无控制交叉口安全评价方法，如图4所示，包括以下步骤：
43.步骤a、实施例的无控制交叉口的冲突类型和冲突区域大致位置分布如图2所示。
44.步骤b、基于实际交叉口渠化设计和几何参数，确定车辆行驶路径；根据设计路径和车辆进入交叉口影响区域情况，采用中心式协同控制方法，建立混合整数规划问题并求解得到车辆通行速度和通过时间；在此基础上结合最优控制方法和智能驾驶员模型求解得到车辆实时速度轨迹。
45.步骤c、从无控制交叉口区域视频中识别并采集智能网联车辆实际轨迹，包括几何路径和速度轨迹；
46.步骤d、采集统计目标交叉口区域冲突数据的pet值。根据设计轨迹路径长度和设计速度计算前车离开冲突区域的时间和后车到达冲突区域的时间，由此得到pet
t
；根据交叉口视频，抓取前车尾部离开后侵入线的帧和后车头部离开后侵入线的帧，如图1所示，得到peta＝t2–
t1。
47.步骤e、设计轨迹下的交通冲突pet分布如图3所示。采用5秒作为pet最大临界值；轨迹设计中约束条件中的最小pet为0.8秒，与累计百分比曲线的第一个拐点对应的pet值基本一致，故严重冲突临界点为0.8秒；根据统计数据，除去严重冲突后的剩余数据平均分成两层，对应的临界点为1.2秒，该值为一般冲突与潜在冲突的pet临界值。
48.根据以上划分，设计轨迹和实际轨迹下的关键冲突参数情况如表1所示。
49.表1关键冲突参数统计
[0050][0051]
如表1所示，虽然一般冲突指标rn没有达到1.1，但严重冲突指标rs已经超过1.5，可知智能网联车辆轨迹误差对交叉口运行安全负面影响很大，当前轨迹设计和控制方法下交叉口运行不安全，需要进行车辆轨迹路径的几何设计优化。
[0052]
本发明实施例提供的一种针对智能网联车辆轨迹误差的无控制交叉口安全评价设备，包括：处理器以及存储器，处理器和存储器的数量可以是一个或者多个。
[0053]
存储器作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本技术任意实施例的针对智能网联车辆轨迹误差的无控制交叉口安全评价方法对应的程序指令/模块。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器可进一步包括相对于处理器60远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
[0054]
处理器通过运行存储在存储器中的软件程序、指令以及模块，从而执行设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的针对智能网联车辆轨迹误差的无控制交叉口安全评价方法。
[0055]
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本发明实施例提供的针对智能网联车辆轨迹误差的无控制交叉口安全评价方法。
[0056]
本发明实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是，但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(random access memory，ram)、只读存储器(read-only memory，rom)、可擦式可编程只读存储器(erasa ble programmable rom，eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(compact disc read-only memory，cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
[0057]
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
[0058]
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、电线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
[0059]
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如java、smalltalk、c ，还包括常规的过程式程序设计语言，诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络，包括局域网(lan)或广域网(wan)连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
[0060]
虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然其并非用以限定本发明。本发明所属技术领域中具有通常知识者，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作各种的更动与润饰。因此，本发明的保护范围当视权利要求书所界定者为准。