朱曉東，姚翔林，李思宇

(1.中國公路工程咨詢集團有限公司，北京 100089；2.北京工業(yè)大學(xué)，北京 100124)

0 引言

智慧高速公路是1個集成程度高且功能全面的公路基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)，其基礎(chǔ)架構(gòu)主要由感知層、網(wǎng)絡(luò)層、計算層和服務(wù)層組成[1]. 其中，感知層是系統(tǒng)獲得全面、精準(zhǔn)與實時的信息的基礎(chǔ)，而路側(cè)感知設(shè)備作為智慧高速感知層的重要組成部分，其布設(shè)方案直接影響系統(tǒng)的功能實現(xiàn).

為更好地設(shè)計智慧高速路側(cè)感知系統(tǒng)，國內(nèi)外學(xué)者從布設(shè)位置和數(shù)據(jù)采集結(jié)果等角度進行了深入研究. 在國內(nèi)學(xué)者的研究中，欒鑫等[2]以降低綜合布設(shè)費用和提高路段流量推算可靠性為目標(biāo)，構(gòu)建了多目標(biāo)檢測器優(yōu)化布設(shè)模型. 李翠翠[3]根據(jù)交通流3參數(shù)理論，從數(shù)據(jù)完整性、有效性等方面出發(fā)提出交通流數(shù)據(jù)質(zhì)量評價與控制方法. 隨著不斷發(fā)展和完善，感知設(shè)備被廣泛應(yīng)用于智慧公路中，相較于傳統(tǒng)交通觀測和采集設(shè)備，感知設(shè)備具有形式多樣、融合性高、采集速度快、存儲能力強等特點. 在智慧公路的建設(shè)過程中，多種感知設(shè)備融合是一大特色，對于數(shù)據(jù)感知效能的評估可作為方案的評價角度之一. 徐志剛等[4]梳理了目前智慧高速的結(jié)構(gòu)層次并指出了感知層的內(nèi)涵和要求. 王淼等[5]面向未來自動駕駛應(yīng)用場景，提出了針對道路結(jié)構(gòu)、運行環(huán)境等不同信息來源的路側(cè)感知系統(tǒng)設(shè)計方法. 胡飛等[6]結(jié)合滬杭甬高速試驗路段需求，闡述了路側(cè)感知設(shè)備的選型和安裝，設(shè)計了不同感知設(shè)備的安裝方案并進行評價. 李霞等[7]結(jié)合道路線形特征參數(shù)分別建立了高速公路平曲線段、豎曲線段和平縱組合曲線段下的全程監(jiān)控布設(shè)模型. 然而，目前我國路側(cè)感知設(shè)備布設(shè)尚無標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，設(shè)備選型和布設(shè)原則受具體產(chǎn)品影響較大，亟需形成布設(shè)方案的綜合評估體系.

在國外學(xué)者的研究中，大量學(xué)者通過車路協(xié)同與智慧高速技術(shù)，研究了網(wǎng)聯(lián)車輛的高效安全運行. Osman等[8]通過對高速公路基礎(chǔ)設(shè)施中的路側(cè)設(shè)備進行網(wǎng)聯(lián)化提升，設(shè)計了自動駕駛貨車隊列控制方法，從而提升高速公路的運營周期. Muhammad等[9]基于交通事故檢測技術(shù)以及事故路段的調(diào)查研究，研究了網(wǎng)聯(lián)車輛OBU與路側(cè)RSU的通信機制. Zhao等[10]利用路側(cè)激光雷達獲取車輛及行人實時位置、速度等參數(shù)，針對車輛行駛軌跡以及行人通過交叉口的軌跡進行跟蹤預(yù)測，建立了碰撞預(yù)測模型. Feng等[11-12]建立了高速公路車路協(xié)同測試場景庫的系統(tǒng)框架，從而對各場景的智能路側(cè)設(shè)備與車載設(shè)備進行測試評估. Wang等[13]以某校園為例，提出了監(jiān)控攝像機等感知設(shè)備的優(yōu)化布設(shè)方法. 由此可見，國外的研究大多集中在車路通信、智能網(wǎng)聯(lián)車輛方面，對道路方面特別是路側(cè)感知設(shè)備的布設(shè)方案研究較少.

本文聚焦高速公路路側(cè)感知設(shè)備，分析數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施狀態(tài)、交通運行狀態(tài)、車輛微觀行為狀態(tài)和氣象環(huán)境狀態(tài)對數(shù)據(jù)采集的不同需求，提出1套布設(shè)方案綜合評估流程. 以經(jīng)濟、全面、有效為原則，建立布設(shè)方案評估指標(biāo)體系，構(gòu)建評估模型，并進行了案例分析，為未來高速公路路側(cè)感知系統(tǒng)的設(shè)計提供參考準(zhǔn)則.

1 高速公路數(shù)據(jù)采集需求分析

1.1 數(shù)據(jù)采集需求

隨著精準(zhǔn)感知技術(shù)和基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)字化技術(shù)在高速公路領(lǐng)域的深入應(yīng)用，智慧高速的建設(shè)將實現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施的全要素感知和數(shù)字化. 在信息時代，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)資源能為高速公路建設(shè)、管理、運營和養(yǎng)護等提供支撐.

本文將智慧高速建設(shè)中涉及的功能服務(wù)進行梳理，分析不同功能對感知數(shù)據(jù)的不同需求，并將其歸納為：交通微觀行為、交通運行狀態(tài)、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、交通氣候4種. 其中，通過數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施狀態(tài)類數(shù)據(jù)能對高速公路健康狀況進行監(jiān)測，從而為道路養(yǎng)護與防災(zāi)減災(zāi)提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ). 通過交通運行狀態(tài)類數(shù)據(jù)能實時了解高速公路的交通流特性，掌握路段擁堵狀況. 通過微觀行為狀態(tài)數(shù)據(jù)能對不同車輛的行駛軌跡和狀態(tài)進行監(jiān)測，從而為車輛提供精細化的管控措施與服務(wù). 通過氣象環(huán)境狀態(tài)類數(shù)據(jù)能對實時天氣狀況進行監(jiān)測，是保障全天候出行的基本需求.

1.2 路側(cè)感知技術(shù)

基于路側(cè)設(shè)備數(shù)據(jù)采集需求，本文進一步梳理高速公路路側(cè)傳感器技術(shù)，明確各類需求對應(yīng)的信息參數(shù)和對應(yīng)的感知設(shè)備.

1.2.1 交通微觀行為

交通微觀行為指交通參與者在出行過程中各種行為的總和. 微觀行為信息包括可測量參數(shù)和可計算參數(shù)兩類，其中可測量參數(shù)包括速度、加速度、位置和交通參與者信息等，可計算參數(shù)包括車頭間距、車頭時距、行駛轉(zhuǎn)向角和橫向間距等. 具體參數(shù)和對應(yīng)設(shè)備如表1所示.

表1 交通微觀行為信息參數(shù)與對應(yīng)設(shè)備統(tǒng)計

1.2.2 交通運行狀態(tài)

交通運行狀態(tài)指路網(wǎng)交通運行的暢通與擁堵狀態(tài)，目前主要依靠交通流參數(shù)描述，分為宏觀交通參數(shù)和微觀交通參數(shù). 宏觀交通參數(shù)是用來描述交通流作為1個整體表現(xiàn)出來的特性，包括交通流量、速度和密度等. 微觀交通參數(shù)用來描述交通流中彼此相關(guān)的車輛之間的運行特征，包括車頭時距、車頭間距等. 具體信息參數(shù)和對應(yīng)設(shè)備如表2所示.

表2 交通運行狀態(tài)信息參數(shù)與對應(yīng)設(shè)備統(tǒng)計

1.2.3 數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施

數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施是指將道路基礎(chǔ)設(shè)施的空間物理模型、傳感器、運行歷史等數(shù)據(jù)在虛擬空間中進行映射和表達，從而反映基礎(chǔ)設(shè)施實體的全生命周期過程(本文相關(guān)定義僅限于支撐智慧高速應(yīng)用). 根據(jù)信息更新頻率的不同，將數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施信息分為靜態(tài)信息(更新頻率為月級)、半靜態(tài)信息(更新頻率為小時級)、半動態(tài)信息(更新頻率為分鐘級)、動態(tài)信息(更新頻率為秒級)4類，具體信息參數(shù)如 表3 所示.

表3 數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施信息參數(shù)統(tǒng)計

1.2.4 交通氣候

交通氣候狀態(tài)是指交通環(huán)境下的氣候變化，如大霧、大風(fēng)、大雪、路面結(jié)冰等，惡劣氣象條件對高速公路安全運營帶來極大危害. 不同氣象條件對交通運行的影響體現(xiàn)在很多方面，主要表征為改變路面的物理性質(zhì)、駕駛?cè)说挠^察視線、汽車自身安全性能等. 按影響車輛行駛的不同維度，將交通氣候狀態(tài)劃分為3個要素：能見度、路面狀況、大風(fēng). 感知設(shè)備主要有能見度傳感器、大氣透射儀、激光能見度自動測量儀、交通氣象監(jiān)測站、微氣象站等.

1.3 現(xiàn)存主要問題

目前高速公路路側(cè)感知系統(tǒng)設(shè)計過程中主要存在以下問題：高速公路路側(cè)感知設(shè)備單價普遍較高，且運營里程較長，因此布設(shè)路側(cè)感知設(shè)備時費用高昂. 由于缺乏對布設(shè)方案的有效評估，示范項目往往等間距密布使成本增加. 實際推廣過程中，如何在有限預(yù)算下實現(xiàn)最佳系統(tǒng)功能是一大挑戰(zhàn)，對設(shè)備的選型與布設(shè)方案提出更高要求.

2 布設(shè)方案綜合評估方法

2.1 評估流程

本文針對高速公路路側(cè)感知設(shè)備布設(shè)方案提出1套綜合評估方法，該方法的評估流程如圖1所示，首先根據(jù)目前存在的問題，提出1套路側(cè)感知設(shè)備布設(shè)方案的評估原則；進而基于不同評估原則，選定能表征該原則的評估指標(biāo)，針對實現(xiàn)不同狀態(tài)功能的感知設(shè)備，構(gòu)建評估指標(biāo)體系；根據(jù)交通運行狀態(tài)等4種不同的數(shù)據(jù)采集需求，基于構(gòu)建的評估指標(biāo)體系提出數(shù)學(xué)評估模型，最終進行綜合評估并得出最優(yōu)的路側(cè)感知設(shè)備布設(shè)方案.

2.2 評估原則

高速公路路側(cè)感知系統(tǒng)建設(shè)時應(yīng)能提供滿足上層系統(tǒng)需要的感知數(shù)據(jù). 為適應(yīng)日新月異的融合感知方法，本文提出1套路側(cè)感知設(shè)備布設(shè)方案評估原則，具體如下：

1)經(jīng)濟性 工程造價是高速公路設(shè)計的重要影響因素，路側(cè)感知設(shè)備布設(shè)方案需考慮經(jīng)濟性原則，在符合功能要求的基礎(chǔ)上盡量提供集約型設(shè)計方案.

2)全面性 一方面，布設(shè)方案需保證能采集到高速公路最大覆蓋范圍的數(shù)據(jù)；另一方面，方案選用設(shè)備應(yīng)當(dāng)能提供種類全面、精度高、質(zhì)量好的基礎(chǔ)數(shù)據(jù).

3)有效性 路側(cè)感知設(shè)備應(yīng)符合應(yīng)用系統(tǒng)設(shè)計需要，能最大限度覆蓋目標(biāo)檢測區(qū)域；同時，需保證設(shè)備能全天候穩(wěn)定運行.

圖2 綜合評估指標(biāo)體系

2.3 評估指標(biāo)體系

基于以上原則，選定評估指標(biāo)，構(gòu)建綜合評估指標(biāo)體系，如圖2所示. 其中經(jīng)濟性原則主要由平均每公里工程造價與平均每公里維護成本2個指標(biāo)表征；全面性原則主要由數(shù)據(jù)采集種類、物理覆蓋度與物理重疊度3個指標(biāo)表征；有效性原則主要由功能覆蓋度與平均故障間隔時間兩個指標(biāo)表征. 評價指標(biāo)具體含義如表4所示.

表4 評價指標(biāo)含義

2.4 評估模型

灰色關(guān)聯(lián)分析主要用來利用多目標(biāo)決策判斷方案間的關(guān)聯(lián)程度[14-16]. 該方法通過有關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)的比較，求出參考數(shù)列與各比較數(shù)列的關(guān)聯(lián)度. 與參考數(shù)列關(guān)聯(lián)度越大的比較數(shù)列，與參考數(shù)列越接近. 其原理是首先將評價指標(biāo)進行無量綱化處理，計算各方案的關(guān)聯(lián)系數(shù)、關(guān)聯(lián)度，并根據(jù)關(guān)聯(lián)度的大小對方案進行排序[17-18].

具體計算步驟如下：

1)確定分析數(shù)列

確定要分析的參考數(shù)列和比較數(shù)列.設(shè)參考數(shù)列為Y={Y(k)|k=1,2,…,n}，比較數(shù)列為Xi={Xi(k)|k=,2,…,n},i=1,2,…,m

2)變量的為一量綱化

由于方案中各指標(biāo)數(shù)據(jù)可能因量綱不同，不便于比較或比較時難以得出正確的結(jié)論.因此在進行灰色關(guān)聯(lián)分析時，需要進行數(shù)據(jù)無量綱化處理，將各指標(biāo)值映射到[0,1]區(qū)間內(nèi).

(1)

3)評價指標(biāo)定義

一般來說，評價指標(biāo)分為效益型指標(biāo)和成本型指標(biāo)，效益型指標(biāo)屬性越大越好；成本型指標(biāo)越小越好.

對于效益型指標(biāo)，令：

(2)

對于成本型指標(biāo)，令：

(3)

4)計算關(guān)聯(lián)系數(shù)

X0(k)與Xi(k)的關(guān)聯(lián)系數(shù)：

(4)

ρ∈(0,∞)，稱為分辨系數(shù)，通常取ρ=0.5.

5)計算關(guān)聯(lián)度(優(yōu)屬度)

由于關(guān)聯(lián)系數(shù)是比較數(shù)列與參考數(shù)列在各時刻的關(guān)聯(lián)程度值，其數(shù)值不止一個，而過于分散則不便于進行整體性比較.因此需要將各時刻的關(guān)聯(lián)系數(shù)集中為1個值，即平均值，作為比較數(shù)列與參考數(shù)列間關(guān)聯(lián)程度的表示，關(guān)聯(lián)度ri公式如下：

(5)

6)關(guān)聯(lián)度排序

將關(guān)聯(lián)度按大小排序，如果r1

3 案例分析

3.1 方案設(shè)計

本評估方法將針對數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施狀態(tài)、交通運行狀態(tài)、微觀行為狀態(tài)、氣象環(huán)境狀態(tài)等分別構(gòu)建評估指標(biāo)體系，從而進行評估，本文將以交通運行狀態(tài)為例進行案例分析. 本案例為解決目前的路側(cè)感知設(shè)備布設(shè)方案設(shè)計僅憑經(jīng)驗、無理論支撐的問題，以得出最優(yōu)路側(cè)感知設(shè)備布設(shè)方案為目標(biāo)，應(yīng)用場景為高速公路基本路段以及包含典型事故黑點區(qū)域的路段.

通過對目前已有的典型高速公路路側(cè)感知設(shè)備布設(shè)方案進行分析，本文設(shè)計出3種路側(cè)感知設(shè)備布設(shè)方案，選取的設(shè)備均為能采集交通運行狀態(tài)類數(shù)據(jù)的智能路側(cè)設(shè)備，包括高清攝像機(有效檢測區(qū)域約為100 m)、毫米波雷達(有效檢測區(qū)域約為350 m)、激光雷達(有效檢測區(qū)域約為300 m).

不同設(shè)計方案的路側(cè)設(shè)備布設(shè)方式如圖3所示. 其中方案A為每隔200 m布設(shè)1套高清攝像機，每隔200 m布設(shè)1套毫米波雷達，共需布設(shè) 50臺 高清攝像機，50臺毫米波雷達；方案B為每隔 400 m 布設(shè)1套高清攝像機，每隔400 m布設(shè)1套毫米波雷達，在其中一處事故黑點區(qū)域布設(shè)1套激光雷達，共需布設(shè)25臺高清攝像機，25臺毫米波雷達，1臺激光雷達；方案C為每隔200 m布設(shè)1套高清攝像機，每隔400 m布設(shè)1套毫米波雷達，在2處事故黑點區(qū)域各布設(shè)1套激光雷達，共需布設(shè)7臺高清攝像機，4臺毫米波雷達，2臺激光雷達.

應(yīng)用路段為1段10 km長的高速公路,其中有2段事故黑點區(qū)域，1段長約600 m，另1段長約400 m.

圖3 布設(shè)方案示意圖

3.2 評估結(jié)果

針對設(shè)計的3個布設(shè)方案，選取平均每公里工程造價、平均每公里維護成本、數(shù)據(jù)采集種類、物理覆蓋度、物理重疊度、功能覆蓋度、平均故障間隔時間等指標(biāo)進行分析，構(gòu)建綜合評估指標(biāo)體系，通過運算分析，各個方案的指標(biāo)值如表5所示.

表5 各布設(shè)方案指標(biāo)值

根據(jù)經(jīng)驗可得出平均每公里工程造價、平均每公里維護成本、物理重疊度等指標(biāo)，值越小越接近于最優(yōu)布設(shè)方案，因此為成本型指標(biāo)；數(shù)據(jù)采集種類、物理覆蓋度、功能覆蓋度、平均故障間隔時間等指標(biāo)，值越大越接近于最優(yōu)布設(shè)方案，因此為效益型指標(biāo). 利用灰色關(guān)聯(lián)分析模型對各指標(biāo)進行深入計算，得出3個方案優(yōu)屬度如圖4所示，方案A的優(yōu)屬度為0.476，方案B的優(yōu)屬度為0.559，方案C的優(yōu)屬度為0.670. 從中可看出，方案C(檢測范圍未全面覆蓋道路、功能覆蓋度高)最接近于最優(yōu)布設(shè)方案，說明在重點區(qū)域進行設(shè)備布設(shè)、非重點區(qū)域適當(dāng)減少設(shè)備布設(shè)可大幅優(yōu)化設(shè)備布設(shè)方案；方案A(檢測范圍全面覆蓋、但重疊度高)優(yōu)屬度最低，說明全路段進行設(shè)備密布使得造價成本升高，且設(shè)備檢測重疊范圍較高，易造成建設(shè)成本浪費，利用效率不高；方案B(檢測范圍全面覆蓋、重疊度低)較為適中，說明在設(shè)備布設(shè)時需綜合考慮經(jīng)濟性、全面性、有效性等原則.

圖4 各方案優(yōu)屬度排序

4 結(jié)束語

路側(cè)感知系統(tǒng)設(shè)計方案受道路線形、交通實際運行狀況、設(shè)計目標(biāo)、工程造價等多方面因素影響，方案評估是智慧高速設(shè)計的1項基礎(chǔ)性工作. 本文以數(shù)據(jù)采集的參數(shù)和不同類型為切入點，以路側(cè)感知設(shè)備布設(shè)方案評估為目標(biāo)，提出了1套綜合評估方法，綜合考慮經(jīng)濟性、全面性、有效性原則，選取了平均每公里工程造價成本、平均每公里維護成本、數(shù)據(jù)采集種類、物理覆蓋度、物理重疊度、功能覆蓋度、平均故障間隔時間7項指標(biāo).

通過案例結(jié)果，3個方案優(yōu)屬度分別為0.476、0.559、0.670，可得出：在重點區(qū)域進行設(shè)備密布、非重點區(qū)域適當(dāng)減少設(shè)備布設(shè)可大幅優(yōu)化設(shè)備布設(shè)方案；全路段進行設(shè)備密布會使成本升高；若感知設(shè)備的檢測范圍重疊較大，則易造成大量資源及設(shè)備性能的浪費.

由于電子信息技術(shù)飛速發(fā)展，智能路側(cè)設(shè)備更新迭代速度飛快，本文僅選取工程實踐中常見的設(shè)備進行研究，仍有一定局限性，后續(xù)將面向自動駕駛、車路協(xié)同等新技術(shù)帶來的新需求，繼續(xù)展開研究，以不斷優(yōu)化智能路側(cè)系統(tǒng)的設(shè)計方案，為智慧高速建設(shè)提供新思路.