焦方源 李薇

摘 ?要：針對駕駛風(fēng)險隨駕駛心態(tài)和路網(wǎng)信息發(fā)生變化，而目前個性化智能導(dǎo)航卻極其落后的嚴峻問題，以易受路網(wǎng)信息和駕駛心態(tài)影響的駕駛行為過程為研究對象，深入研究了路網(wǎng)狀態(tài)及駕駛心態(tài)與駕駛風(fēng)險的本質(zhì)聯(lián)系，提出了路網(wǎng)信息指標(biāo)和駕駛風(fēng)險參數(shù)及計算方法;以城鄉(xiāng)道路、高速公路相結(jié)合的車輛行駛環(huán)境為模型，運用逐級動態(tài)優(yōu)化原理，設(shè)計了適時路網(wǎng)信息和駕駛心態(tài)驅(qū)動下駕駛風(fēng)險逐級動態(tài)智能規(guī)避機制算法，并運用Matlab仿真平臺對駕駛風(fēng)險參數(shù)進行了仿真分析。結(jié)果表明，本算法能夠根據(jù)路網(wǎng)信息和駕駛心態(tài)適時分析計算駕駛風(fēng)險并進行適時線路優(yōu)化，達到了駕駛風(fēng)險控制和決策過程智能化目的。

關(guān)鍵詞：路況感知;風(fēng)險規(guī)避;智能決策;個性導(dǎo)航;仿真分析

中圖分類號：TP399 ? ? 文獻標(biāo)識碼：A

Abstract： Driving risk changes with driving mentality and road network information， while the current personalized intelligent navigation is extremely backward. In view of the problem， this paper takes driving behavior process that is easily affected by road network information and driving mentality as the research object， and conducts in-depth research on road network status and the essential connection between driving mentality and driving risk. It proposes road network information indicators， driving risk parameters and calculation methods. Algorithm of dynamic intelligent avoidance mechanism of driving risk driven by timely road network information and driving mentality is developed， taking vehicle driving environment that combines urban and rural roads and expressways as a model， and using the principle of gradual dynamic optimization. Matlab simulation platform is used to simulate and analyze driving risk parameters. The results show that the algorithm can analyze and calculate driving risks in a timely manner based on road network information and driving mentality， and timely optimize routes， realizing driving risk control and intelligent decision-making process.

Keywords： road condition perception; risk avoidance; intelligent decision-making; personalized navigation; simulation? ? ? ? ? ? ? ? ? ?analysis

1 ? 引言（Introduction）

推進智慧城市建設(shè)是我國社會發(fā)展的必然趨勢，智能交通是其中極為重要的領(lǐng)域，提高道路利用率和道路交通的安全程度成為迫切需要[1]。國內(nèi)外學(xué)者普遍認為，單純增加道路設(shè)施或限制汽車數(shù)量是遠遠不夠的，更重要的是如何更加合理地使用現(xiàn)有的交通設(shè)施，同時將現(xiàn)代的高新信息處理技術(shù)運用到交通管理中以提高路網(wǎng)的交通性能和安全性能[2]。然而，我國在智能交通領(lǐng)域仍處于亟待發(fā)展和提高的階段，近年來重特大交通事故仍然頻繁發(fā)生，嚴重威脅著人民生命和財產(chǎn)安全[3]。駕駛?cè)说漠惓Ｐ睦頎顟B(tài)是引發(fā)重特大交通事故極其重要的因素[4]，目前駕駛心理、道路狀況和風(fēng)險規(guī)避的關(guān)系研究尚處于局部領(lǐng)域和初級階段，更是缺少駕駛心理在交通事故風(fēng)險規(guī)避中機理和有效實現(xiàn)方法的深入研究[5]，特別是在將適時路況信息與駕駛?cè)诵睦硐嘟Y(jié)合，利用智能信息處理技術(shù)實現(xiàn)有效規(guī)避駕駛風(fēng)險方面還處于起步階段，更沒有達到交通事故可靠智能防范的實用狀態(tài)[6]。駕駛風(fēng)險動態(tài)智能規(guī)避已成為提高人民生活質(zhì)量的迫切需要和未來交通安全的發(fā)展方向[7]。本文著力探討適時路網(wǎng)信息和異常駕駛心態(tài)共同作用下的路、駕狀態(tài)特征和駕駛風(fēng)險估算，并提出能夠有效降低駕駛風(fēng)險的駕駛路線逐級動態(tài)智能優(yōu)化算法，力求達到總體駕駛風(fēng)險最小化的目的。

2 ? 路、駕狀態(tài)與駕駛風(fēng)險系數(shù)設(shè)置（Coifficent setting of road information，drivers' mentality and driving risks）

以最低風(fēng)險為目的逐級動態(tài)智能優(yōu)化過程，就是根據(jù)當(dāng)前駕駛?cè)说鸟{駛心態(tài)和當(dāng)前路網(wǎng)信息進行適時分析、風(fēng)險估算，進一步對將要行駛的路線進行動態(tài)優(yōu)化調(diào)整的過程[8]。為了更好地滿足車輛行駛過程中路網(wǎng)信息采集、風(fēng)險計算、路線優(yōu)化的需要，現(xiàn)對駕駛?cè)诵膽B(tài)、路況信息和駕駛風(fēng)險參數(shù)作如下設(shè)置。

2.1 ? 路況狀態(tài)及其風(fēng)險系數(shù)設(shè)置

由于受地形地貌、人文環(huán)境的影響，我國多數(shù)公路穿梭于山區(qū)、丘陵地區(qū)，以蜿蜒曲折的形態(tài)向前延伸，時常伴隨陡坡，而且易受雨雪等惡劣天氣的影響[9]。為準(zhǔn)確描述公路特征對駕駛風(fēng)險的影響，現(xiàn)選取常見道路狀態(tài)并定義路網(wǎng)性能參數(shù)，如表1所示（為節(jié)省篇幅，僅列9種）。

2.2 ? 駕駛心態(tài)及其風(fēng)險系數(shù)設(shè)置

不同的駕駛?cè)擞胁煌男愿裉攸c、駕駛心態(tài)、駕駛技能和駕駛習(xí)慣，這些因素在不同的道路條件下必然會對駕駛風(fēng)險帶來不同的隱患[10]。為準(zhǔn)確描述駕駛?cè)说囊蛩貙︸{駛風(fēng)險的影響，現(xiàn)將駕駛?cè)说湫偷漠惓Ｐ睦頎顟B(tài)及其對駕駛風(fēng)險的影響進行定義和描述，如表2所示（為節(jié)省篇幅，僅列9種）。

3.1 ? 個性風(fēng)險系數(shù)修正

駕駛?cè)说鸟{駛心理除與個人性格特征、駕駛技術(shù)熟練程度及偶然情感因素有關(guān)外，還與其經(jīng)歷的遇險次數(shù)、遇險種類及事故后果有重要關(guān)系。對于正常性格的熟練駕駛?cè)?，在正常的情感因素條件下，其駕駛風(fēng)險必然隨其遇險次數(shù)、事故后果嚴重程度的遞增而增加[11]。為準(zhǔn)確描述此規(guī)律，基于

5 ?駕駛風(fēng)險智能動態(tài)規(guī)避算法（Driving risk intelligent dynamic avoidance algorithm）

隨著車輛的不斷行進，車輛所處的環(huán)境、路段及性能也不斷發(fā)生改變，前方將要經(jīng)過的路段和風(fēng)險區(qū)域也將發(fā)生變化，駕駛?cè)藢⒁鎸Φ鸟{駛風(fēng)險必將隨著不同行駛路線而發(fā)生變化[13]。以最低風(fēng)險為目的動態(tài)逐級智能優(yōu)化導(dǎo)航就是以表1、表2設(shè)置的基本參數(shù)為分析對象，以按特定頻率和時間間隔更新的路況和心理數(shù)據(jù)為基本數(shù)據(jù)，每一次搜索優(yōu)化過程都運用式（6）—式（12）的計算方法，對車輛將要行駛路線的風(fēng)險特征進行數(shù)值分析和動態(tài)優(yōu)化，得到車輛的當(dāng)前最優(yōu)（駕駛風(fēng)險最?。┬旭偮肪€;整個行駛過程中搜索優(yōu)化過程按特定頻率和時間間隔重復(fù)進行，直到車輛到達目的地，以此保證車輛始終在風(fēng)險最小路線上行駛。逐級動態(tài)智能優(yōu)化過程詳細流程如圖2所示，其中表示當(dāng)前路線，;表示當(dāng)前路線當(dāng)前路段，;表示當(dāng)前路線當(dāng)前路段當(dāng)前風(fēng)險區(qū)，;表示當(dāng)前路線當(dāng)前路段當(dāng)前風(fēng)險區(qū)中的某種風(fēng)險隱患，。

6 ?仿真實驗設(shè)計與數(shù)據(jù)分析（Simulation experiment design and data analysis）

6.1 ? 仿真實驗設(shè)計

車輛行駛過程就是特定心態(tài)駕駛?cè)丝刂栖囕v沿特定路線經(jīng)過一系列不同地理位置、路況和環(huán)境的過程，其中駕駛?cè)说男膽B(tài)、路況及環(huán)境等因素均可能隨時間而變化，因此車輛行駛過程中駕駛風(fēng)險值也將隨時間不斷變化。但是，車輛行駛是有一定速度的，如果風(fēng)險路段距離較短，在這個路段上行駛的時間就會很短，在此時間范圍內(nèi)駕駛風(fēng)險則處于相對穩(wěn)定狀態(tài)，可視為穩(wěn)定值。逐級動態(tài)智能優(yōu)化導(dǎo)航就是根據(jù)這些短暫的穩(wěn)定值來計算將要行駛路線的駕駛風(fēng)險值，從而對行駛路線進行優(yōu)化。為體現(xiàn)本機制的實際效果和簡化數(shù)據(jù)分析過程，現(xiàn)假定某駕駛?cè)笋{車從出發(fā)地（站點1）到目的地（站點4），途經(jīng)2個中間站點，而且相鄰站點之間有4條通行路線可選，每一條路線都有不同的路況參數(shù)，具體信息如表3—表5所示。

6.2 ? 仿真數(shù)據(jù)分析

對表3—表5所示數(shù)據(jù)，運用式（6）—式（12）的參數(shù)計算方法，通過Matlab仿真平臺分別運用動態(tài)逐級優(yōu)化智能導(dǎo)航及傳統(tǒng)路徑最短優(yōu)先導(dǎo)航過程中的駕駛風(fēng)險等特征參數(shù)進行仿真，得到仿真結(jié)果如圖3和圖4所示。

針對圖3，根據(jù)實驗設(shè)計方案，從出發(fā)地到目的地有2個中間站點，每個站點到下一站點有4條路線，每條路線有不同的駕駛風(fēng)險值。根據(jù)圖3所示仿真數(shù)據(jù)，當(dāng)特定駕駛?cè)笋{駛車輛到達站點1后應(yīng)該選擇里程值最小的路線4行駛，到達站點2

后也應(yīng)該選擇里程數(shù)最小的路線4行駛，到達站點3后仍應(yīng)該選擇里程最小的路線4到達站點4。于是，根據(jù)逐級動態(tài)智能優(yōu)化導(dǎo)航方法，產(chǎn)生了行駛路徑：站點1路線4→站點2路

線4→站點3路線4→站點4，駕駛風(fēng)險總值為2.0‰。

圖4為各站點及各路線的實際行駛里程及風(fēng)險系數(shù)值，仍然運用表3—表5的數(shù)據(jù)，根據(jù)OSPF（路徑最短優(yōu)先）導(dǎo)航原則，當(dāng)特定駕駛?cè)笋{駛車輛到達站點1后應(yīng)該選擇風(fēng)險值小的

路線3行駛，到達站點2后應(yīng)該選擇風(fēng)險最小的路線4行駛，到達站點3后應(yīng)該選擇路線3到達站點4。于是，基于OSPF優(yōu)化產(chǎn)生了最優(yōu)行駛路徑：站點1路線3→站點2路線4→站點3路

線3→站點4，駕駛風(fēng)險總值為5.62‰。

從以上兩種結(jié)果可知，逐級動態(tài)智能優(yōu)化得到的最優(yōu)行駛路線“站點1路線4→站點2路線4→站點3路線4→站點4”是針對特定駕駛?cè)说男睦頎顟B(tài)，按逐級優(yōu)化的方法得出的結(jié)果;而OSPF優(yōu)化得到的路線“站點1路線3→站點2路線4→站點3路線3→站點4”是在忽略駕駛?cè)诵睦頎顟B(tài)條件下得出的結(jié)果。前者駕駛風(fēng)險總值為2.0‰，而后者駕駛風(fēng)險總值為5.62‰，無論從信息處理方法的智能化程度還是風(fēng)險控制原理及效果方面看，前者風(fēng)險控制效果更好，達到了有效控制駕駛風(fēng)險的設(shè)計目的。

7 ? 結(jié)論（Conclusion）

首先，針對個性差異化導(dǎo)航智能決策及駕駛風(fēng)險控制問題，以車輛運行過程中基于適時路網(wǎng)信息和駕駛?cè)诵膽B(tài)的駕駛行為過程為研究對象，提出了路網(wǎng)性能指標(biāo)和駕駛風(fēng)險參數(shù)及其計算方法;其次，設(shè)計了適時路網(wǎng)信息和駕駛心態(tài)驅(qū)動下，旨在有效降低駕駛風(fēng)險的逐級智能動態(tài)風(fēng)險規(guī)避算法;最后，用仿真實驗的方法對設(shè)計效果進行了驗證。結(jié)果表明，本機制能夠有效降低總體駕駛風(fēng)險，并實現(xiàn)風(fēng)險控制過程的智能化，達到了設(shè)計目的。本文創(chuàng)新性地將適時路況信息與駕駛心理相結(jié)合，運用逐級動態(tài)優(yōu)化原理，有效實現(xiàn)了駕駛風(fēng)險的智能規(guī)避。

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作者簡介：

焦方源（1969-），男，碩士，副教授.研究領(lǐng)域：智能信息處理.

李 ? 薇（1982-），女，碩士，副教授.研究領(lǐng)域：計算機應(yīng)用.