董鲁祺 陈坚
摘 要：为了降低山区公路隧道段交通事故率，设计了一种可变限速控制系统。结合天气状况、道路信息和交通流状态，建立了一种安全速度计算模型。以双碑公路为例，对可变限速过程进行了仿真验证，结果表明：在不同时段，该策略使车辆行驶的速度均匀性分别提升了1.48%和2.06%，有效提升了隧道行车的安全性，从而降低了事故率。
关键词：可变限速控制 交通安全 神经网络 速度不均匀性
中图分类号：U492.8 文献标識码：A 文章编号：1674-098X（2017）08（a）-0079-02
2016年全国公路隧道新增1602处。公路隧道因其内外环境的巨大差异，更容易成为交通事故的多发地带。在山区隧道段，公路限速值往往不能根据天气状况以及道路情况确定，这样既浪费了车辆的行驶能力，同时又容易产生车辆排队现象。基于此，提出了针对山区隧道的可变限速系统。
1 系统设计
1.1 系统组成
整个系统由三部分组成：负责采集能见度数据的传感器构成数据采集装置；进行速度计算的处理器构成速度计算装置；负责发布安全速度的可变信息板构成信息发布装置。
1.2 工作流程
可变限速系统按照周期对高速公路上的车辆行驶进行控制，初始周期为5min。当车流密度小于某一临界密度时，车辆行驶速度主要受驾驶员主观因素的影响，此时启动可变限速控制系统。系统工作流程见图1。
2 模型建立
2.1 速度均匀性指标
车辆行驶速度是驾驶人员根据实际道路条件、交通条件、良好气候条件等能保持的安全速度。当驾驶员遇到突发状况，会在第一时间启动汽车制动系统使车辆减速行驶，因此汽车行驶过程中的速度差值可以在一定程度上反映车辆行驶的安全性，差值越小，车辆行驶就越安全[1]。因此对速度均匀性的定义为：车辆行驶过程中最大速度与最小速度的差值，有：
2.2 速度计算模型
美国国家公路与运输协会将影响车辆行驶速度的因素分为以下四类：道路条件、不利天气、交通流状态、限速控制。因此，我们选择了4个指标作为输入参数：摩擦系数、能见度、纵坡坡度和车流密度。输出参数为相应状态下的最佳限速值。利用上述指标建立神经网络模型后，对样本数据进行仿真，可获得在不同车流密度、不同路面条件下的最佳速度目标值。建立的两层神经网络隐含层函数及输出层函数公式如下：
3 实例分析
3.1 模型检验
山区公路地形复杂、起伏不定，但由于无信号控制，交通流呈现出连续性，同时由于交通流参数本身的检测特点，无法获得实时的车流密度信息，因此我们选择用前一个周期的安全速度预测后一个周期的速度建议值[2]。
为了建立更加准确的速度计算模型，我们在双碑隧道的入口处，进行了连续10个周期（共50min）的调研，获得各周期内的交通流信息，之后通过神经网络模型进行仿真，结果如下。
其中，绝对误差、相对误差，其中。
由表1中信息可知，相对误差的平均值为17.47%，由此可见在T=5min时，模型的有效性较好。
3.2 仿真验证
在Vissim仿真软件中，对双碑隧道前后公路（共计20km长）进行模拟，以2km为单位将道路划分为10个路段，各路段编号依次为1，2，3，…，10。设定各路段固定限速值为60km/h，通过计算得出高峰时段安全速度值为58.44km/h，取安全限速值为50km/h，平峰时段安全速度值为72.32km/h，取安全速度值为70km/h，仿真时长为3600s，仿真实验中，车辆行驶速度差如表2所示。
由表2可知：采取可变限速策略的公路，在高峰和平峰时段，其速度均匀性比固定限速，分别提高了1.48%和2.06%，可变限速策略可以降低行驶速度的变化幅度，提高速度的均匀性和车辆行驶的安全性。
4 结语
在车路协同技术的支持下，通过无线信号将安全速度的计算结果反馈给驾驶员，使驾驶员能够更加全面地掌握道路信息，从而提高车辆行驶的安全性，降低事故率、人员伤亡和财产损失。
参考文献
[1]戴忧华，郭忠印，马艳，等.高速公路隧道运行环境安全评价指标[J].同济大学学报：自然科学版，2010，38（8）：1171-1176.
[2]杨庆芳.高速公路瓶颈区域可变限速阶梯控制方法[J].西南交通大学学报，2015，50（2）：354-360.
[3]陈超，吕植勇，付姗姗，等.国内外车路协同系统发展现状综述[J].交通信息与安全，2011，1（29）：102-105.endprint
