夏玲玲 倪雪莉 祁嘉誠 茹愿
摘 要:據(jù)統(tǒng)計,每年有很多因警車出警執(zhí)行任務(wù)中發(fā)生交通事故犧牲和負傷的民警。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展和應(yīng)用,可以通過多種傳感器和攝像頭實時監(jiān)測駕駛員駕駛行為和警車行駛狀態(tài),提高警車出警的安全性。文章首先分析了警車出警執(zhí)行任務(wù)中發(fā)生交通事故的原因,同時針對事故原因以及傳統(tǒng)警車存在的安全缺陷,提出通過傳感器實時監(jiān)測并遠程控制車速,加強安全帶和安全氣囊的防護能力,對駕駛員行為狀態(tài)進行監(jiān)測,對車身撞擊的預(yù)警以及基于車輛網(wǎng)優(yōu)化警車的出警線路等,從而提高警車出警的安全性,減少生命和財產(chǎn)的損失。
關(guān)鍵詞:物聯(lián)網(wǎng);傳感器;警車安全;控制技術(shù)
1? ? 警車出警安全的必要性
和平年代,公安隊伍是一支犧牲最多、奉獻最大的隊伍。新中國成立以來,有1.4萬余名民警犧牲,10余萬名民警因公負傷,3 700余名民警被評為烈士。交通事故是我國公安民警傷亡的最大威脅,我國每年因交通事故犧牲的人民警察有數(shù)百人之多。出現(xiàn)頻率最高的十類事故原因分別為未保持安全距離、其他操作不當(dāng)、制動不當(dāng)、轉(zhuǎn)向不當(dāng)、妨礙安全行車行為、違章變更車道、疲勞駕車、違章倒車、超速行駛和爆胎。究其不可控制的客觀原因主要有:路況環(huán)境差,道路交通管制相對落后以及機動車數(shù)量激增等原因。然而,不可忽略由于警車出警情況的特殊性和復(fù)雜性,民警在出警執(zhí)行任務(wù)中為了爭取時間迅速到達現(xiàn)場,往往會存在超速行駛、違法變道以及疲勞駕駛等危險的駕駛行為。這些行為增加了警車出警發(fā)生交通事故的概率,成為民警在出警執(zhí)行任務(wù)中因交通事故犧牲的主觀原因。衡水棗強縣公安局城關(guān)派出所民警劉永興于2016年1月18日,駕車查找一輛涉嫌非法運輸煙花爆竹的貨車時發(fā)生交通事故,因傷勢嚴重搶救無效,光榮犧牲,年僅31歲。內(nèi)蒙古阿拉善左旗公安局交通警察大隊副教導(dǎo)員王順利同志在2018年2月18日,時值萬家團圓的新春佳節(jié),與另一名戰(zhàn)友在道路執(zhí)勤巡查的途中,意外發(fā)生交通事故,不幸因公犧牲,終年55歲。這些血的教訓(xùn),告訴我們警車出警的安全性已經(jīng)成為和平年代公安民警執(zhí)行任務(wù)安全的一個重大問題,解決這一問題迫在眉睫。
2? ? 物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)技術(shù)概述
2.1? 物聯(lián)網(wǎng)
物聯(lián)網(wǎng)(Internet of Things,IOT)是指通過信息傳感設(shè)備,包括如:射頻識別(RFID)、紅外感應(yīng)器、全球定位系統(tǒng)、激光掃描器等各種裝置和技術(shù),按照約定的協(xié)議,將任何物體與Internet相連接,物體通過信息傳播媒介進行信息交換和通信,以實現(xiàn)智能化識別、定位、跟蹤、監(jiān)控和管理的一種網(wǎng)絡(luò)。一個簡明的定義可以表述為:IOT是“萬物相連的互聯(lián)網(wǎng)”,是將各種信息傳感設(shè)備與互聯(lián)網(wǎng)結(jié)合起來,實現(xiàn)在任何時間、任何地點,讓所有能夠被獨立尋址的物體(或設(shè)備)實現(xiàn)互聯(lián)互通的網(wǎng)絡(luò)。
2.2? 傳感器技術(shù)
在國際上IOT又被稱為傳感網(wǎng),它是借助現(xiàn)代電子信息技術(shù),將微型的感應(yīng)芯片嵌入物體中,使物體具有智能化功能,借助無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù),使人與物、物與物之間可以“交流”,如“天貓精靈”“小愛同學(xué)”等人工智能終端,讓人們以自然語言對話的交互方式,實現(xiàn)影音娛樂、信息查詢、生活服務(wù)等功能操作,成為人們的家庭助手。事實上,在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中,傳感器技術(shù)是一項重要的支撐技術(shù),傳感器是指能感受規(guī)定的被測量,利用物理效應(yīng)、化學(xué)效應(yīng)、生物效應(yīng),把被測的物理量、化學(xué)量、生物量等轉(zhuǎn)換成可用輸出信號(一般為電量)的器件或裝置。
2.3? 車輛網(wǎng)
車聯(lián)網(wǎng)的概念來自于物聯(lián)網(wǎng),即車輛物聯(lián)網(wǎng),是以道路上行駛中的車輛為信息感知對象,借助新一代信息通信技術(shù),實現(xiàn)車與車、人、路、信息服務(wù)平臺之間的網(wǎng)絡(luò)連接,提升車輛整體的智能駕駛水平,為駕駛員提供安全、舒適、智能、高效的駕駛感受與交通服務(wù),同時提高交通運行效率[1]。車聯(lián)網(wǎng)的研究應(yīng)用可以實現(xiàn)車輛自動駕駛、解決交通擁堵等問題,是未來智能交通、智慧城市建設(shè)的重要依托。
3? ? 應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)提高警車出警安全性
3.1? 實時監(jiān)測警車的行駛速度
在警察出警過程,往往會因為時間緊迫、情況緊急造成超速行駛等問題。根據(jù)調(diào)查顯示,近年來超速行駛肇事的道路交通事故次數(shù)和死亡人數(shù)居高不下,直接財產(chǎn)損失超過數(shù)十億元。因此,應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對警車出警的行駛速度進行遠程監(jiān)測和控制顯得尤為重要。隨著傳感器技術(shù)的發(fā)展,汽車屬于相對成熟的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用領(lǐng)域[2]。微處理器是汽車智能系統(tǒng)中的控制中心,負責(zé)對處理器傳回的數(shù)據(jù)進行處理和分析,根據(jù)實際情況做出正確的判斷,并指揮其他系統(tǒng)按步驟完成指令操作[3]。通過在警車上安裝包括紅外線探測器,微波雷達探測器,環(huán)形線圈車輛檢測器等傳感器設(shè)備,由中央處理單元對安裝在車身不同部位的傳感器采集的信號進行實時處理和分析。智能控制系統(tǒng)將車輛的實時行駛速度與綜合交通路況環(huán)境得出的限制行駛速度進行比較,自動判斷車輛的安全狀態(tài),并通過速度報警信息及時提醒警車駕駛員,降低車輛行駛速度。如果駕駛員不減速,則利用車輛控制模塊控制車速,從而達到警車減速安全行駛的目的。
3.2? 提高警車內(nèi)安全帶和安全氣囊的防護能力
汽車安全系統(tǒng)主要包括主動安全系統(tǒng)和被動安全系統(tǒng)。其中主動安全系統(tǒng)用于預(yù)防交通事故的發(fā)生,被動安全系統(tǒng)主要用于車輛發(fā)生交通事故后減少由于車輛碰撞而造成對車內(nèi)駕駛員、乘客以及其他車輛和行人的傷害[4]。警車內(nèi)被動安全系統(tǒng)主要包括安全帶和安全氣囊,在駕駛座安全帶和安全氣囊上的智能控制主要為碰撞檢測。傳統(tǒng)安全帶可以防止駕駛員和乘客身體遇到緊急情況時傾斜。在控制單元的作用下,車輛發(fā)生碰撞時,安全帶會快速收緊,縮短駕駛員由于慣性向前移動的距離。改進后的智能安全帶控制系統(tǒng)能夠根據(jù)車輛行駛過程中的安全帶收緊頻次和距離,對警車駕駛員注意力是否分散做出判斷,并發(fā)出警告。傳統(tǒng)的安全氣囊通過傳感器檢測到異常的減速信號,控制折疊包中的氮化物,合理的形成一個軟墊進行緩沖,取代傳統(tǒng)的瞬間充氣彈出,避免對駕駛員造成二次傷害,起到有效的保護作用。改進后的智能安全氣囊基于傳統(tǒng)安全氣囊,增加了許多傳感器和智能控制系統(tǒng),集成了先進的傳感器技術(shù)、視頻處理技術(shù)和信息處理技術(shù),根據(jù)檢測到的車輛碰撞信息對安全氣囊爆炸管理系統(tǒng)進行智能控制。例如,智能安全氣囊系統(tǒng)通過探測座位上的人員體重、乘坐姿勢、位置、是否系有安全帶以及碰撞的車速與車輛形變量的大小等,快速判斷出車輛受損的嚴重程度,確定安全氣囊爆炸的最佳時間與強度,實現(xiàn)智能保護[5]。因此應(yīng)用智能安全帶和智能安全氣囊系統(tǒng)可以充分發(fā)揮警車被動安全系統(tǒng)的保護效果,提高警車內(nèi)安全帶和安全氣囊的防護能力。
3.3? 實時監(jiān)測警車駕駛員的行為狀態(tài)
很多交通事故的發(fā)生是由駕駛員的危險駕駛行為導(dǎo)致的。為了給駕駛員提供更安全的駕駛環(huán)境,學(xué)術(shù)研究者以及各智能科技公司的技術(shù)研發(fā)人員加大了對車輛駕駛員健康監(jiān)測的研究力度。孫同輝等[6]針對駕駛員在車輛行駛過程中突發(fā)疾病或者突然失去駕駛能力的現(xiàn)象,基于車聯(lián)網(wǎng)設(shè)計了一個健康監(jiān)測系統(tǒng)。通過為警車駕駛員配備便攜穿戴設(shè)備,在警車行駛過程中實時檢測駕駛員的體溫、心率、脈搏、駕駛時間、是否過量吸煙飲酒等指標,綜合分析、顯示、評價駕駛員的健康狀況,對異常指標進行預(yù)警,防止駕駛員在行車過程中因突發(fā)疾病、過量飲酒等影響安全駕駛。根據(jù)目前的最新消息,Affectiva公司(情緒識別公司)的核心技術(shù)—Affdex(情緒識別技術(shù)),將與國內(nèi)汽車企業(yè)合作研發(fā)新一代的多模態(tài)駕駛員狀態(tài)監(jiān)控以及艙內(nèi)情緒感知技術(shù)。隨著物聯(lián)網(wǎng)與人工智能技術(shù)的深度融合,Dragon Drive(聲龍駕駛)與Affdex技術(shù)相結(jié)合,可以基于口頭、手勢、觸摸以及視覺檢測等來實現(xiàn)車輛與駕駛員的交互。因此,除了為警車駕駛員配備便攜穿戴設(shè)備以外,還可以應(yīng)用Affdex技術(shù)對駕駛員的臉部進行掃描,依據(jù)識別出的面部表情來判斷駕駛員的內(nèi)心情感波動情況。通過短距離無線通信技術(shù),將采集到的警車駕駛員各類行為狀態(tài)數(shù)據(jù)傳輸?shù)街悄芸刂葡到y(tǒng),經(jīng)過數(shù)據(jù)處理和分析得出駕駛員的駕駛狀態(tài),并對異常數(shù)據(jù)進行報警提高駕駛安全性。
3.4? 提高警車智能防撞系統(tǒng)的預(yù)警能力
警車出警過程中往往因時間緊迫、情況緊急會出現(xiàn)超速行駛的行為,車輛在高速行駛中的主要安全威脅來自于車輛行駛時的撞擊而不是車輛變道時的剮蹭。當(dāng)高速行駛中的兩車之間的距離小于安全距離時,應(yīng)用車輛智能防撞系統(tǒng)可以自動調(diào)整車速或在緊急情況下制動,從而有效地避免車輛前后端碰撞事故的發(fā)生。通過在警車周圍安裝傳感器、專用攝像頭以及車載GPS設(shè)備,采集前車和本車的位置數(shù)據(jù),基于卡爾曼濾波算法對位置信息數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,得到某一時刻車輛位置信息的最優(yōu)值。結(jié)合得到的車輛位置信息,通過對車輛緊急制動過程分析得到臨界預(yù)警距離和臨界制動距離,建立車輛縱向碰撞分級預(yù)警模型,并且根據(jù)不同的預(yù)警等級對駕駛員進行相應(yīng)的語音提示、警告直至輔助駕駛、制動[7]。
3.5? 選擇安全高效的警車出警線路
城市內(nèi)部道路交通往往比較復(fù)雜,以往警車出警執(zhí)行任務(wù)行駛的路線大都根據(jù)經(jīng)驗或是主觀判斷。有時選擇的線路不僅擁堵,而且道路安全狀況不佳,降低了出警效率。因此,為了提高出警效率,設(shè)計高效安全的路徑規(guī)劃和車輛換道算法,計算出最佳的警車出警線路顯得尤為重要?,F(xiàn)有的路徑規(guī)劃算法往往采用靜態(tài)的城市道路地理信息和歷史路況信息,以及交通信息中心提供的實時交通狀態(tài)信息數(shù)據(jù)來進行路徑的規(guī)劃,而忽略了道路上的車輛數(shù)目及車輛間的相互作用。城市道路上車輛數(shù)目的動態(tài)變化及車輛間的相互作用逐漸成了影響警車出警效率和行駛安全性的主要因素之一,傳統(tǒng)的路徑規(guī)劃算法已經(jīng)無法滿足現(xiàn)今城市道路的導(dǎo)航需求。對此,武漢大學(xué)吳黎兵教授提出了一種車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的城市車輛協(xié)同選路方法,該方法通過收集并分析聯(lián)網(wǎng)車輛的行駛規(guī)劃信息,在為警車出警提供更適用于實際交通狀況的路徑規(guī)劃方案的同時減少車輛選路行為對其他民眾車輛正常出行帶來的負面影響[8]。當(dāng)然類似的基于車聯(lián)網(wǎng)的路徑規(guī)劃算法還有很多,110指揮中心可以根據(jù)此類算法,在警車出警時推薦安全高效的出警線路,提高出警效率。
4? ? 結(jié)語
通過對警車出警執(zhí)行任務(wù)中發(fā)生交通事故的現(xiàn)狀進行調(diào)查,發(fā)現(xiàn)可以通過應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等相關(guān)技術(shù)提高警車出警的安全性。事實上,在排除一些不可避免的如雨雪天等自然因素以外,在改進警車車身安全性的同時還需要增加警車對外界環(huán)境的感知和預(yù)警,以及對警車駕駛員的行為狀態(tài)的監(jiān)測和提醒。通過應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)全方面地提升警車主動和被動安全系統(tǒng)的防護能力,從根本上減少警車出警執(zhí)行任務(wù)中因交通事故引起的傷亡。
[參考文獻]
[1]井驍.淺析車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與應(yīng)用[J].上海汽車,2019(4):9-12.
[2]梁建君.IoT正在成為重要的使能技術(shù)[J].廣東通信技術(shù),2018(8):17-20.
[3]張雯娣,頡方正,馮樂雯.探究汽車安全技術(shù)的智能化發(fā)展趨勢[J].科技展望,2016(24):188.
[4]姚君霞.汽車主動安全系統(tǒng)的研究綜述[J].南方農(nóng)機,2018(12):97-98.
[5]楊生旺.淺析智能科技對汽車安全性設(shè)計的影響[J].時代汽車,2019(17):99-100.
[6]孫同輝,邵開麗.基于車聯(lián)網(wǎng)的健康監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)計[J].物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),2019(12):19-22.
[7]石建軍,汪旭,付玉.基于車聯(lián)網(wǎng)的車輛縱向碰撞分級預(yù)警研究[J].重慶交通大學(xué)學(xué)報,2020(9):1-7.
[8]吳黎兵,范靜,聶雷,等.一種車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的城市車輛協(xié)同選路方法[J].計算機學(xué)報,2017(7):1600-1613.
(編輯 傅金睿)