道路横风实时监测安全预警系统的开发研究.docx

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1、道路横风实时监测安全预警系统的开发研究北京建筑大学李刘欢，李杭，李惠敏，丁习周，韩秋月，杨璐，艾琳，秦哲阳，莫汝虹（北京建筑大学，土木与交通工程学院，北京，IooO44）指导教师：金珊珊副教授，索智教授MS：在我国由天气引起的道路交通事故中，由横风引起的交通事故占比高达到30%.但我国目前道路安全预警系统仍存在预警设爸落后、预警手段缺失、预警信号不明显等问题,难以满足交通安全运行需求.因此,为保障车辆在横风条件下的行驶安全，研发了道路横风监测安全预警系统,该系统根据实时采集的风况、车型、道路状态等佶息，通过稳定性分析模型得出安全车速后，利用移动网络平台将数据通过显示屏、导航APP等手段向驾驶人

2、员进行预警并给出相应的安全车速.所研发的监测Wi警系统集数据实时采集、分析、传输功能于体，实现了横风条件下行车安全车速实时动态精准化预测，提高了强横风条件下行车的安全性。AbStraEAhighpercentageofroadtrafficaccidentscausedbyweatherinChinaisduetocrosswinds.However,theear1ywarningsystemofroadsafetyinChinaCannO1meetthesafe1yrequirementsofthetrafficow.Thcrcibrc,aroadcrosswindmonitoringsaf

3、etywarningsystemisdeve1opedtoimprovethedrivingsafetyofvehic1es,whichwi11presenttheear1ywarningandsafedrivingspeedca1cu1atedbasedonrca1*timcco11ectionofwindconditions,carmode1s,roadstatuscousersthroughmonitorsornavigationappviamobi1enetwork.Thedeve1opedmonitoringandwarningsystemintegratesrea1-time（Ia

4、taco11cction.ana1ysisandtransmission,rea1izingrea1-timeaccuratepredictionofsafespeedincrosswindweather,whichisimportanttoguaranteethesafetyofdrivingincrosswindconditions.知词：道路横风,交通设施安全预警系统,动态化.平安出行KeywordsRoadcrosswindsTransportationinfrastructureEiar1ywarningsystem.DynamizationSafetrave1一、引言据国家统计局数

5、据显示，我国近五年交通事故年均在2025万起，大约18.7%的道路交通事故是由恶劣天气引起的，其中由横风引起的交通事故占比高达到30%。然而，目前我国道路安全预警系统仍存在预警设备落后、预警手段缺失、预警信号不明显等严重问题，无法满足日益增加的交通流量的安全运行要求。此外，现Tn殳备大部分均为进口，价格高昂1I具布性价比低，难以广泛应用的问题。由此可见，形成具有独立自主知识产权的道路安全预警系统，对保障我国道路交通安全具有重要意义。因此，本文针对横风条件下实现车辆安全行驶这目的，研发了道路横风监测安全预警系统，该系统根据实时采集的风况、车型、道路状态等信息，通过数据处理与稳定性分析得出安全车速

6、后，利用移动网络平台将数据通过显示屏、导航APP等手段向驾驶人员进行预警与安全车速反馈。所研发的监测预警系统_集数据实时采集、实时分析、实时传输功能于体，无服了当前仅依赖驾驶人员经验的盲目性，实现了行一：带格式的:字体：（默认TimeSWTRoman车安全车速实时动态精准化预测，对保障强横风条件下行车安全具布重要意义.国家级大学生创斫创业训蜂计划支持项目0作者陆介：李刘欢（2000-）.男.河北沧州人,城市道路与桥梁工程本科四年级,主要从事智感道路设施研究.二、道路横风监测安全预警系统（-）设计框架横风监测安全预警系统如图I所示，主要由三大子系统组成，分别为数据采集、传输及存储系统，行车稳定性

7、分析系统和数据反馈系统.数据采集系统以Arduino单片机（ArdUinOUn。3）作为微控制落进行传感器监控与数据采集,并充分利用树莓派（RaSPberryPi-3B）处理速度快、存储空间大的优点作为主控制器，对数据进行边缘计算处理后将数据上传到阿里云物联网平台；在物联网平台，将实时上传的数据与提前存储的路况信息结合，结合提出的行车稳定性分析模型进行业务分析得到实际情况下的车辆安全速度；最后物联网平台通过与导航APP搭建数据传输端口等方式，将道路安全车速反馈给驾驶人员。（二）数据采集、传输及存储数据采集、传输及存储系统主要包括风信息采集系统，智能车辆信息识别系统，路面状况检测系统三部分。风信

8、息采集利用三杯式风速传感器，单片机将风杯转动时产生与转速成正比的脉冲信号转化为相应的数字信号，风信息采集装置原理图如图2所示：智能车辆识别技术自动扫描和记录车辆型号、外观几何参数等信息；激光遥感式路面状况传感器能够准确检测路面冰、雪、水的厚度、摩擦系数及路拱横坡度。其中，由于横风多发地集中在隧道、平原地区、桥梁、山谷、海边、山间以及高速公路等地，数据采集装置的设置方式应随地形的差异分别设置：桥梁（高路堤地段）：按510km间距设置监测点，长度小于3km的桥梁根据实际气象条件设置至少一个监测点：长度大于3km小于5km的桥梁视情况而定设置12个监测点；长度大于5km小于15km的桥梁设置至少3个

9、监测点，且必须在桥梁中心以及跨越江河区段等重点位置设置监测点：长度大了15km的桥梁除了在重点位置必须设置监测点外，还应根据当地环境增设多个监测点。境I1（峡谷、河谷）区段：该区段为强风易发地区，监测点按15km设置且在域11中心设置一处监测点，当娅11长度大于800m时根据实际情况增设监测点。陞道区段：在隧道进出口设置风速监测点，根据当地气象条件决定是否设置或是否需要增设。平原及其他区段：此类区段强风影响较小，监测点按1075km设置。（三）行车稳定性分析将采集到的风、车、路信息上传至物联网云平台后，首先利用边缘近场计算服务消除异常值，再采用Mat1abfso1ve模块通过迭代法计算临界车速

10、。具体操作时，将计算框架代码上传至物联网云平台计算模块，在云平台中基于RediS技术实现前述存储数据的读取，随后在计算框架中完成临界车速的计算，最后调用API接11获得计算临界车速。（四）数据反馈针对不同车型给出安全车速，在横风多发地路段前方一公里左右设置1ED屏给出前方路段通行的安全车速的同时，将系统内嵌入现有导航软件，实现数据互联互通，既有导航路线信息包含横风路段在横风区前方一公里左右（根据地形不同而有所区别）的行车用户可接收到实时语言预警提醒。针对某一车辆所处的风、道路等信息，计算得出临界安全车速，系统根据实时车速与安全车速的对应关系，发出不同颜色的预警信息。但是临界安全车速是一个较为理

11、想的安全车速，并不等同于实际安全车速。折减系数的确定基于安全可靠度指标，综合考虑司机反应时间和车辆性能等指标，依据发生事故的不同概率等级而确定。行车安全预警等级对应值如表1所示。表1行车安全预警等级对应值实时车速安全预警等级0.8（85x计算临界车速黄色预警0.85Y）.9OX计算临界车速橙色预警0.901.00x”算临界车速红色预警三、安全车速计算模型安全车速计算模型是行车稳定性分析系统的组成部分，是针对风向、瞬态空气动力及车型等问题研究安全行车速度,构建针对不同车型的安全车速计算模型，即针对小汽车的侧滑安全车速模型以及针对大客、厢式货车等的倾覆安全车速模型.以此预测出符合安全的行驶车速，为

12、驾驶人员提供可靠的行车信息。常格式的：字体：（默认TimeSNeTRoman（-）汽车受力分析车辆在横风作用下，通过如图3M所示受力分析可知主要受惯性力、重力、路面摩擦力、横风侧向气动力以及气动升力共同作用，并在横风侧向气动力以及惯性力的作用下可能产生侧向滑移、倾覆等运动。由于小汽车发生侧滑，大客、厢式货车等大车（重心高、受风面积大）产生倾覆对行车安全影响程度最大，故分别针对两种车型建立侧滑模型和倾圈模型。A9力。图3汽车受力分析（横风沿路拱向上）图4汽车受力分析（横风沿路拱向下）（-）侧滑安全模型建立表2汽车受力模型气动升力侧向力压力Fs=pSKaVfsinFc=pSKcssinFn=Gco

13、si侧滑安全评估模型受力分析当7时，车辆受力分析可如图5所示，建立模型式:Fi+FcFn+Gsini当2x时，车辆受力分析可如图6所示，建立模型式：Fc+GsiniFn+Fg即：匕二乱Gi)，E(p,5/w)，G(，,q】(2)帧覆安全评估模型.D11-Nk图7领厦安全受力分析(Jt)图8倾潼安全受力分析(2兀)倾覆安全评估模型受力分析当7时，下辆受力分析可如图7所示，建立模型式：.IGcosi-Fs)1(Fc+Fg+f+GSim)H三当云兀时，车辆受力分析可如图8所示，建立模型式：.、(GXCoSi+F)1(f+Ft+Fc+Gsini)H即：V,=Fx(p,S,Vv),f(,G,i),Fc(

14、p,S,Vw),G(,g),Fg,H,1(三)安全模型评价在CarSim上进行大量仿真模拟，对安全模型里的参数不断修正优化，得到拟合效果较好的两个模型。CarSim是专门针对车辆动力学的仿真软件，可以仿真模拟车辆对驾驶员、路面及空气动力学输入的响应，能够对车辆进行整车建模仿真，并能够较好地模拟车辆的行驶状况。为检验所建立模型能否较好地符合在横风条件下限速情况，通过编写相关程序进行数据计算，并通过对CarSim模拟结果仿真，拟合效果及具体模型如图9所示。四级五嫌六或七tsAtt九年+tt小汽车计算小汽车模4值一_大货车计一值大货车段收值图9CarSim模拟仿式四、试验测试在同横风区不同路段安置三

15、杯式风速传感器，得到相关风信息，同时安置智能车辆识别技术和YG1M-Z1型遥感式路面状况传感器，分别得到车辆信息和道路信息，具体信息如下表所示：表3风况信息路段风速Vs风向风级A13.8西北6B185西北8表4车辆信息车型行驶速度knVh理心高度m(W面积正投影m2雪佛兰科迈罗350.554.941839江淮康玲J5321.029.303962奥迪A4430.544.631736表5道路信息路面沥青沥青路面状况干燥湿摩擦系数0.620.40水、冰、雪厚度0水膜1.20mm空气密度1.3841.205当地笊力加速度9.7989.769路拱横坡度2%2%采样时间间隔15min15nin现以雪佛兰科迈罗和江淮康玲两种车型为例，分别用于测试侧滑和倾覆模型，对采集到的风、车辆和道路信息数据进行边缘计算处理后将其上传至物联网平台，在物联网平台，结合提出的行车稳定性分析模型对试验车型进行分析得到车辆安全速度临界曲线