CN109859500B - 一种基于车路协同的高速合流区安全预警方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于车路协同的高速合流区安全预警方法，该方法应用于路侧通信设备，包括定期获取车辆运动信息、车流量状况和交通事件信息；采用交汇点动态计算模型预测主路车辆和匝道车辆的行驶轨迹交汇点；根据车辆运动信息和行驶轨迹交汇点，计算碰撞系数；采用碰撞风险计算模型计算基于车辆运动信息、车流量状况、交通事件信息和碰撞系数的综合碰撞风险；若综合碰撞风险大于阈值，则将综合碰撞风险发送至所述车载通信设备，车载通信设备根据预警显示判别模型判断是否需要进行预警，若需要进行预警，则通过车载终端或手机终端提供相应预警信息，该方法可预估高速合流区的碰撞风险并采取预警措施，预警精确度高，有效减少合流区事故发生。

Description

一种基于车路协同的高速合流区安全预警方法

技术领域

本发明属于智能网联交通系统领域，具体涉及一种基于车路协同的高速合流区安全预警方法。

背景技术

高速公路合流区包含上匝道、加速车道以及高速路主线车道。高速公路合流区域的加速车道上车辆的并线行为容易引起主路交通流的紊乱甚至引发交通事故，据统计，每年在高速匝道发生的交通事故占总事故的30％以上，所以对高速公路合流区域的安全预警研究具有重大的意义。

合流区域安全隐患分析如下：

匝道出现大型货车：超载大货进入主路速度缓慢，即使最高速度也不能达到高速公路速度要求，低速进入主路导致与主路速度较快车辆及后面匝道车辆冲突；

主路车辆超速：车辆超速严重违章，导致超速车辆与匝道驶入车辆冲突；

主路车流量大：当主路交通量较大，匝道车辆在加速车道上难以进入主路，导致匝道车辆强行进入主路时与主路车辆发生碰撞。

匝道存在违章停车：违章停车车辆迫使后面由匝道进入主路的车辆在速度未达到主路速度时提前进入主路，与主路车辆冲突，造成事故隐患；

夜间或者恶劣天气(雨、雪、团雾等)情况：在此情形下，主路和匝道车辆视野受限，无法及时发现危险并采取措施从而导致车车冲突。

针对高速合流区域安全问题的预警技术主要有：

一、通过电子显示屏对车辆进行预警。现有的该类方法在一定程度上能够对车辆起到预警作用，但是这种方式也存在一些缺点，如该预警是群体性的预警，无法针对车辆所处的行驶环境提供针对性的预警信息，预警效果不明显。

二、通过车载终端对车辆进行预警。现有的该类方法可以针对单车进行预警，但仍存在以下问题：

1)计算精确度不足：

其一，计算的交互点不精确：采用固定的交汇点或固定的交汇区域起点与重点用作碰撞TTC计算，与实际存在偏差。

其二，预警风险计算不准确：只基于TTC判断是否存在碰撞风险，未考虑当前主路或匝道的交通状态以及是否存在交通事件。

2)预警精确度不足，不存在碰撞风险但处于通信范围内的车辆也会收到预警信息，但未根据车辆的实际位置判断是否需要进行预警，容易产生误报。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于车路协同的高速合流区安全预警方法，该方法可预估高速合流区的碰撞风险并采取预警措施，预警精确度高，有效减少合流区事故发生。

为实现上述目的，本发明所采取的技术方案为：

一种基于车路协同的高速合流区安全预警方法，在所述高速的主路和匝道设置车辆检测设备和流量检测设备，并在主路和匝道的合流区设置事件检测设备和路侧通信设备，在车辆上布置与路侧通信设备对应的车载通信设备，所述基于车路协同的高速合流区安全预警方法应用于所述路侧通信设备，包括：

步骤一、定期获取车辆检测设备、流量检测设备和事件检测设备的检测信息，得到车辆运动信息、车流量状况和交通事件信息；

步骤二、采用交汇点动态计算模型预测主路车辆和匝道车辆的行驶轨迹交汇点；

步骤三、根据所述车辆运动信息和所述行驶轨迹交汇点，计算碰撞系数，包括：

已知主路车辆经纬度位置为X₁、Y₁，匝道车辆的经纬度位置为X₂、Y₂，且行驶轨迹交汇点的经纬度为I_x、I_y，且主路车辆到行驶轨迹交汇点的距离为L₁，匝道车辆到行驶轨迹交汇点的距离为L₂，则碰撞系数为：

其中，Collision为碰撞系数，a₁为主路车辆的加速度，a₂为匝道车辆的加速度，V₁为主路车辆的速度，V₂为匝道车辆的速度；

步骤四、采用碰撞风险计算模型计算基于车辆运动信息、车流量状况、交通事件信息和碰撞系数的综合碰撞风险，包括：

1)将主路和匝道分别按照距合流区的距离划为多个区域，若车辆检测设备检测到的主路车辆所在区域为Region₁，匝道车辆所在区域为Region₂，且分别标准化后得主路车辆所在区域为R₁，匝道车辆所在区域为R₂；

2)将主路车辆类型Type₁标准化后得T₁，将匝道车辆类型Type₂标准化后得T₂；

3)若流量检测设备检测到的主路车流量为Flow₁，匝道车流量为Flow₂，分别标准化后得主路车流量为F₁，匝道车流量为F₂；

4)若事件检测设备检测到的事件等级为Event，且标准化后为E；

5)对取值在区间

到

的Collision进行标准化处理，标准化得碰撞系数为C，不在该区间内的碰撞系数默认为0，其中τ为碰撞时间阈值，t为驾驶员反应时间；

6)计算主路车辆和匝道车辆的综合碰撞风险Risk：

其中，α+β+γ+δ+ε＝1；若Risk>θ则认为存在碰撞风险，θ为设定阈值；

步骤五、若综合碰撞风险大于阈值，则将综合碰撞风险发送至所述车载通信设备，车载通信设备根据预警显示判别模型判断是否需要进行预警，若需要进行预警，则通过车载终端或手机终端提供相应预警信息。

作为优选，所述采用交汇点动态计算模型预测主路车辆和匝道车辆的行驶轨迹交汇点，包括：

若车辆检测设备检测到的主路车辆经纬度位置为X₁、Y₁，速度为V₁，加速度为a₁，车型为Type₁，且该主路车辆上一时刻的经纬度位置为X₁_last、Y₁_last；

检测到匝道车辆的经纬度位置为X₂、Y₂，速度为V₂，加速度为a₂，车型为Type₂，且该匝道车辆上一时刻的经纬度位置为X₂_last、Y₂_last；

则主路车辆的行驶轨迹斜率K₁为：

K₁＝(Y₁-Y₁_last)/(X₁-X₁_last)；

则主路车辆的行驶轨迹线性常量b₁为：

b₁＝Y₁–K₁*X₁；

则匝道车辆的行驶轨迹斜率K₂为：

K₂＝(Y₂-Y₂_last)/(X₂-X₂_last)；

则匝道车辆的行驶轨迹线性常量b₂为：

b₂＝Y₂–K₂*X₂；

根据主路车辆的行驶轨迹斜率K₁和行驶轨迹线性常量b₁以及匝道车辆的行驶轨迹斜率K₂和行驶轨迹线性常量b₂，得到主路车辆和匝道车辆的行驶轨迹交汇点的经纬度为：

I_x＝(b₁–b₂)/(K₂–K₁)；

I_y＝K₁*I_x+b₁；

其中，I_x为主路车辆和匝道车辆行驶轨迹交汇点的纬度，I_y为主路车辆和匝道车辆行驶轨迹交汇点的经度。

作为优选，所述若综合碰撞风险大于阈值，则将综合碰撞风险发送至所述车载通信设备，车载通信设备根据预警显示判别模型判断是否需要进行预警，若需要进行预警，若需要预警则通过车载终端或手机终端提供相应预警信息，包括：

1)计算车辆位置与各预警参考点的距离，若车辆的纬度为X、经度为Y，且对应的预警参考点的纬度为X′、经度为Y′，地球半径为EARTH_RADIUS，则车辆与预警参考点距离d₃为：

2)计算车辆行驶方向角θ₁，若车辆的纬度为X、经度为Y，上一时刻车辆纬度为X_last、经度为Y_last，地球半径为EARTH_RADIUS，则车辆的行驶方向角θ₁为：

已知主路路径方向角为θ_主，匝道路径方向角为θ_匝，若θ₁-θ_主小于θ_主-θ₁，则可得到该车辆的行驶方向角θ₁与主路路径方向角θ_主的夹角为θ₂＝θ₁-θ_主，否则θ₂＝θ_主-θ₁；

若θ₁-θ_匝小于θ_匝-θ₁，则可得该车辆的行驶方向角θ₁与匝道路径方向角θ_匝的夹角为θ₃＝θ₁-θ_匝，否则θ₃＝θ_匝-θ₁；

3)若主路车辆与主路各预警参考点距离d₃的最小值小于阈值thread₂且与主路路径方向角的夹角θ₂小于thread₃，则该主路车辆在预警区域内且需要进行预警；若匝道车辆与匝道参考点的距离最小值d₃小于阈值thread₂且与匝道路径方向角的夹角θ₃小于thread₃，则该车辆在预警区域内且需要进行预警。

本发明提供的一种基于车路协同的高速合流区安全预警方法，该方法根据实时交汇点、车辆类型和运动状态、主路和匝道交通状态以及合流区附近交通事件情况动态计算碰撞风险，除了利用主路和匝道单车之间信息判断之外，还结合交通状态、交通事件等进行判断，提供更精确的碰撞风险计算；通过预警显示判别模型判断车辆是否处于预警区域，并对处于预警区域内的车辆通过车路协同环境中的通信对存在碰撞风险的车辆进行预警，预警对象的针对性高，可显著提高预警准确性，减少误报。

附图说明

图1为本发明基于车路协同的高速合流区安全预警方法的一种实施例硬件设备通信图；

图2为本发明基于车路协同的高速合流区安全预警方法的一种实施例硬件设备安装示意图；

图3为本发明基于车路协同的高速合流区安全预警方法的一种实施例流程图；

图4为本发明基于车路协同的高速合流区安全预警方法的主路和匝道的一种实施例区域划分图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要说明的是，当组件被称为与另一个组件“连接”时，它可以直接与另一个组件连接或者也可以存在居中的组件。除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是在于限制本发明。

本实施例提供一种基于车路协同的高速合流区安全预警方法，该方法用于在高速主路和匝道的合流区对存在碰撞风险的车辆进行预警提醒，以降低合流区的事故发生率。

如图1所示，基于车路协同的高速合流区安全预警方法所需涉及的硬件设备包括：事件检测设备、流量检测设备和车辆检测设备，路侧通信设备，车载通信设备，可变电子情报板以及显示终端。

以下结合图2对各硬件设备的安装和连接进一步说明：

在高速的主路和匝道设置车辆检测设备，用于检测每辆车的运动信息，车辆运动信息包括车辆速度、行驶方向角、车辆类型等；在高速的主路和匝道设置流量检测设备，用于检测当前的车流量状况；在高速的主路和匝道的合流区设置事件检测设备，用于检测道路上的交通事件，此处的交通事件包括违停、事故、逆行、行人等妨碍车辆正常行驶的事件；这三者将监测结果定期上传至路侧通信设备。

路侧通信设备安装在高速主路和匝道的合流区，用于接收各检测设备的检测信息，并进行处理和预警发布；在合流区还安装有用于预警信息提示的可变电子情报板，以及时对主路和匝道的车辆进行预警提醒。

在车辆内安装定位装置、车载通信设备和显示终端，其中，车载通信设备用于与路侧通信设备通过LTE-V或DSRC协议进行连接，用于接收预警信息并进行相关处理；定位装置用于实时获取车辆的位置信息，以便于判断车辆是否需要进行预警；显示终端包括车载终端和手机终端，通过WiFi与车载通信设备连接，用于显示相应的预警信息。

如图3所示，基于上述硬件设备，本实施例的基于车路协同的高速合流区安全预警方法的实现方式具体如下。

该基于车路协同的高速合流区安全预警方法应用于路侧通信设备，包括：

步骤一、定期获取车辆检测设备、流量检测设备和事件检测设备的检测信息，得到车辆运动信息、车流量状况和交通事件信息。

步骤二、采用交汇点动态计算模型预测主路车辆和匝道车辆的行驶轨迹交汇点。

其中，交汇点动态计算模型主要为根据车辆速度和行驶方向角动态预测两车行驶轨迹的重合点。

具体地，在该计算中将车辆行驶轨迹近似为无数个短时间间隔的线性函数连接而成，则可根据主路车辆和匝道车辆的历史位置信息和当前位置信息，计算车辆的行驶轨迹斜率和行驶轨迹线性常量。

若车辆检测设备检测到的主路车辆经纬度位置为X₁、Y₁，速度为V₁，加速度为a₁，车型为Type₁，且该主路车辆上一时刻的经纬度位置为X₁_last、Y₁_last。

检测到匝道车辆的经纬度位置为X₂、Y₂，速度为V₂，加速度为a₂，车型为Type₂，且该匝道车辆上一时刻的经纬度位置为X₂_last、Y₂_last。

则主路车辆的行驶轨迹斜率K₁为：

K₁＝(Y₁-Y₁_last)/(X₁-X₁_last)；

则主路车辆的行驶轨迹线性常量b₁为：

b₁＝Y₁–K₁*X₁；

则匝道车辆的行驶轨迹斜率K₂为：

K₂＝(Y₂-Y₂_last)/(X₂-X₂_last)；

则匝道车辆的行驶轨迹线性常量b₂为：

b₂＝Y₂–K₂*X₂；

根据主路车辆的行驶轨迹斜率K₁和行驶轨迹线性常量b₁以及匝道车辆的行驶轨迹斜率K₂和行驶轨迹线性常量b₂，则主路车辆和匝道车辆的行驶轨迹交汇点的经纬度为：

I_x＝(b₁–b₂)/(K₂–K₁)；

I_y＝K₁*I_x+b₁；

其中，I_x为主路车辆和匝道车辆行驶轨迹交汇点的纬度，I_y为主路车辆和匝道车辆行驶轨迹交汇点的经度。

由于路侧通信设备按照一定周期T定时获取车辆检测设备的车辆运行信息，故主路车辆和匝道车辆的行驶轨迹交汇点在每个周期中均需要根据最新获取的信息重新计算，以保证行驶轨迹交汇点预测的准确性。

步骤三、根据所述车辆运动信息和所述行驶轨迹交汇点，计算碰撞系数。

具体地，已知主路车辆经纬度位置为X₁、Y₁(X₁为主路车辆的纬度，Y₁为主路车辆的经度)，匝道车辆的经纬度位置为X₂、Y₂(X₂为匝道车辆的纬度，Y₂为匝道车辆的经度)，且行驶轨迹交汇点的经纬度为I_x、I_y。

在已知地球半径为EARTH_RADIUS的情况下，可计算得到主路车辆到行驶轨迹交汇点的距离L₁为：

同理可得匝道车辆到行驶轨迹交汇点的距离L₂为：

则进一步可得到碰撞系数为：

其中，Collision为碰撞系数，a₁为主路车辆的加速度，a₂为匝道车辆的加速度，V₁为主路车辆的速度，V₂为匝道车辆的速度。

步骤四、采用碰撞风险计算模型计算基于车辆运动信息、车流量状况、交通事件信息和碰撞系数的综合碰撞风险。

其中，碰撞风险计算模型主要为根据实时交汇点、车辆类型和车辆运动状态、主路交通状态、匝道交通状态以及合流区附近交通事件情况等因素，综合计算主路和匝道上行驶车辆的碰撞风险。

具体地，1)如图4所示，将主路和匝道分别按照距合流区的距离划为多个区域，本实施例中，将主路和匝道分别按照距合流区的距离划为三个区域，且在主路距离合流区0～50m的区域划分为区域3，在主路距离合流区50～100m的区域划分为区域2，在主路距离合流区100～200m的区域划分为区域1；同理，在匝道距离合流区0～50m的区域划分为区域3，在匝道距离合流区50～100m的区域划分为区域2，在匝道距离合流区100～200m的区域划分为区域1。

对主路和匝道区域的划分有利于判定车辆的碰撞风险，容易理解的是，在车辆状态相同的情况下，车辆所在区域的区域号越大其碰撞风险也越大。

若车辆检测设备检测到的主路车辆所在区域为Region₁，匝道车辆所在区域为Region₂，且分别标准化后得主路车辆所在区域为R₁，匝道车辆所在区域为R₂；

2)本实施例中的车辆类型包括小型车、中型车和大型车，设定各车辆类型的编号分别为1、2、3，若检测到主路上某车辆的类型为Type₁，匝道上某车辆类型为Type₂，则将主路车辆类型Type₁标准化后得T₁，将匝道车辆类型Type₂标准化后得T2；

3)流量检测设备检测到的车流量按照流量大小可分为低饱和、中饱和和高饱和，分别记为1、2、3，容易理解的是，车流量越大碰撞风险越大。

若某一时刻流量检测设备检测到的主路车流量为Flow₁，匝道车流量为Flow₂，分别标准化后得主路车流量为F1，匝道车流量为F2；

4)事件检测设备检测到的交通事件信息按照事件严重级别可分别等级1、2、3，事件等级越高对合流区附近车辆影响越大，因为原先无碰撞风险的车辆可能会因为交通事件的存在而提前变道，从而引起碰撞。

若某一时刻事件检测设备检测到的事件等级为Event，且标准化后为E；

5)根据步骤三中计算所得的碰撞系数Collision，对取值在区间

到

的Collision进行标准化处理，标准化得碰撞系数为C，不在该区间内的碰撞系数默认为0，其中τ为碰撞时间阈值，t为驾驶员反应时间；

6)计算主路车辆和匝道车辆的综合碰撞风险Risk：

其中，α+β+γ+δ+ε＝1。

若Risk>θ则认为存在碰撞风险，则进行下一步；反之则无碰撞风险，则继续进行检测，θ为设定阈值。

在具体步骤(1)～(5)中对所获取的数据均进行了标准化处理。而数据的标准化就是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。数据标准化的方法归结起来可以分为直线型方法(例如极值法、标准差法)、折线型方法(例如三折线法)、曲线型方法(例如半正态性分布)。

其中最典型的标准化处理就是数据的归一化方法，归一化方法就是将数据映射到[0,1]区间。本实施例以一种常见的归一化方法为例进行标准化：采用min-max标准化(Min-maxnormalization)，也叫离差标准化。

例如：对上述具体步骤(1)中的主路车辆所在区域Region₁，匝道车辆所在区域Region₂进行min-max标准化时，获取样本数据(所在区域值)的最大值Region_max，以及获取样本数据(所在区域值)的最小值Region_min，并根据如下公式进行标准化：

R₁＝(Region₁-Region_min)/(Region_max-Region_min)；

R₂＝(Region₂-Region_min)/(Region_max-Region_min)；

从而得到标准化处理后的主路车辆所在区域R₁和匝道车辆所在区域R₂。

后续具体步骤(2)～(5)的数据均采用min-max标准化进行处理，在此不再进行赘述。

步骤五、若综合碰撞风险大于阈值，则将综合碰撞风险发送至所述车载通信设备，车载通信设备根据预警显示判别模型判断是否需要进行预警，若需要进行预警，则通过车载终端或手机终端提供相应预警信息。

其中，预警显示判别模型主要为根据主路和匝道的高精度地图信息以及车辆位置信息判断该车辆是否需要进行预警。

在主路和匝道上均标记有多个预警参考点，当车载通信设备接收到路侧通信设备发送的碰撞风险后，需通过定位装置获取本车当前的位置信息，并一一计算当前位置信息与碰撞风险所处位置相对应的各预警参考点的距离，若距离小于设定值则说明本车处于预警范围内，即对本车进行预警，以提高预警的针对性，减少误报。

具体地，判断车辆是否需要进行预警的方法如下：

1)计算车辆位置与各预警参考点的距离，若车辆的纬度为X、经度为Y，且对应的预警参考点的纬度为X′、经度为Y′，已知EARTH_RADIUS为地球半径，则车辆与预警参考点距离d₃为：

2)计算车辆行驶方向角θ₁，若车辆的纬度为X、经度为Y，上一时刻车辆纬度为X_last、经度为Y_last，地球半径为EARTH_RADIUS，则车辆的行驶方向角θ₁为：

已知主路路径方向角为θ_主，匝道路径方向角为θ_匝，则可通过如下方法得到该车辆的行驶方向角θ₁与主路路径方向角θ_主的夹角θ₂：

若θ₁-θ_主小于θ_主-θ₁，则θ₂＝θ₁-θ_主，否则θ₂＝θ_主-θ₁。

同时，通过如下方法得到该车辆的行驶方向角θ₁与匝道路径方向角θ_匝的夹角θ₃：

若θ₁-θ_匝小于θ_匝-θ₁，则θ₃＝θ₁-θ_匝，否则θ₃＝θ_匝-θ₁。

3)若主路车辆与主路各预警参考点距离d₃的最小值小于阈值thread₂且与主路路径方向角的夹角θ₂小于thread₃，则该主路车辆在预警区域内且需要进行预警；若匝道车辆与匝道参考点的距离最小值d₃小于阈值thread₂且与匝道路径方向角的夹角θ₃小于thread₃，则该车辆在预警区域内且需要进行预警。

在对处在预警区域内的车辆进行预警时，可通过车辆上设置的车载终端进行预警信息的播报或显示，或者直接通过驾驶员的手机终端进行预警信息的播报或显示。

当综合碰撞风险大于阈值时，除了对处在预警区域内的车辆进行预警的同时，还可通过可变电子情报板显示相应的预警信息，以较大范围地提示司机，更好地达到预警效果。

本实施例中提到的预警信息可以是根据碰撞风险预设的预警内容，也可以是根据道路的交通事件信息设定的预警内容。预警信息可以是多样式传递至车辆司机，例如以语音、图片或文字的方式进行呈现，在实现较好的预警效果的前提下，预警内容以及预警方式不做严格限制。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (3)

1.一种基于车路协同的高速合流区安全预警方法，其特征在于，在所述高速的主路和匝道设置车辆检测设备和流量检测设备，并在主路和匝道的合流区设置事件检测设备和路侧通信设备，在车辆上布置与路侧通信设备对应的车载通信设备，所述基于车路协同的高速合流区安全预警方法应用于所述路侧通信设备，包括：

步骤一、定期获取车辆检测设备、流量检测设备和事件检测设备的检测信息，得到车辆运动信息、车流量状况和交通事件信息；

步骤二、采用交汇点动态计算模型预测主路车辆和匝道车辆的行驶轨迹交汇点；

步骤三、根据所述车辆运动信息和所述行驶轨迹交汇点，计算碰撞系数，包括：

已知主路车辆经纬度位置为X₁、Y₁，匝道车辆的经纬度位置为X₂、Y₂，且行驶轨迹交汇点的经纬度为I_x、I_y，且主路车辆到行驶轨迹交汇点的距离为L₁，匝道车辆到行驶轨迹交汇点的距离为L₂，则碰撞系数为：

其中，Collision为碰撞系数，a₁为主路车辆的加速度，a₂为匝道车辆的加速度，V₁为主路车辆的速度，V₂为匝道车辆的速度；

步骤四、采用碰撞风险计算模型计算基于车辆运动信息、车流量状况、交通事件信息和碰撞系数的综合碰撞风险，包括：

1)将主路和匝道分别按照距合流区的距离划为多个区域，若车辆检测设备检测到的主路车辆所在区域为Region₁，匝道车辆所在区域为Region₂，且分别标准化后得主路车辆所在区域为R₁，匝道车辆所在区域为R₂；

2)将主路车辆类型Type₁标准化后得T₁，将匝道车辆类型Type₂标准化后得T₂；

3)若流量检测设备检测到的主路车流量为Flow₁，匝道车流量为Flow₂，分别标准化后得主路车流量为F₁，匝道车流量为F₂；

4)若事件检测设备检测到的事件等级为Event，且标准化后为E；

5)对取值在区间

到

的Collision进行标准化处理，标准化得碰撞系数为C，不在该区间内的碰撞系数默认为0，其中τ为碰撞时间阈值，t为驾驶员反应时间；

6)计算主路车辆和匝道车辆的综合碰撞风险Risk：

其中，α+β+γ+δ+ε＝1；若Risk>θ则认为存在碰撞风险，θ为设定阈值；

步骤五、若综合碰撞风险大于阈值，则将综合碰撞风险发送至所述车载通信设备，车载通信设备根据预警显示判别模型判断是否需要进行预警，若需要进行预警，则通过车载终端或手机终端提供相应预警信息。

2.根据权利要求1所述的基于车路协同的高速合流区安全预警方法，其特征在于，所述采用交汇点动态计算模型预测主路车辆和匝道车辆的行驶轨迹交汇点，包括：

若车辆检测设备检测到的主路车辆经纬度位置为X₁、Y₁，速度为V₁，加速度为a₁，车型为Type₁，且该主路车辆上一时刻的经纬度位置为X₁_last、Y₁_last；

检测到匝道车辆的经纬度位置为X₂、Y₂，速度为V₂，加速度为a₂，车型为Type₂，且该匝道车辆上一时刻的经纬度位置为X₂_last、Y₂_last；

则主路车辆的行驶轨迹斜率K₁为：

K₁＝(Y₁-Y₁_last)/(X₁-X₁_last)；

则主路车辆的行驶轨迹线性常量b₁为：

b₁＝Y₁–K₁*X₁；

则匝道车辆的行驶轨迹斜率K₂为：

K₂＝(Y₂-Y₂_last)/(X₂-X₂_last)；

则匝道车辆的行驶轨迹线性常量b₂为：

b₂＝Y₂–K₂*X₂；

根据主路车辆的行驶轨迹斜率K₁和行驶轨迹线性常量b₁以及匝道车辆的行驶轨迹斜率K₂和行驶轨迹线性常量b₂，得到主路车辆和匝道车辆的行驶轨迹交汇点的经纬度为：

I_x＝(b₁–b₂)/(K₂–K₁)；

I_y＝K₁*I_x+b₁；

其中，I_x为主路车辆和匝道车辆行驶轨迹交汇点的纬度，I_y为主路车辆和匝道车辆行驶轨迹交汇点的经度。

3.根据权利要求1所述的基于车路协同的高速合流区安全预警方法，其特征在于，所述若综合碰撞风险大于阈值，则将综合碰撞风险发送至所述车载通信设备，车载通信设备根据预警显示判别模型判断是否需要进行预警，若需要进行预警，若需要预警则通过车载终端或手机终端提供相应预警信息，包括：

1)计算车辆位置与各预警参考点的距离，若车辆的纬度为X、经度为Y，且对应的预警参考点的纬度为X′、经度为Y′，地球半径为EARTH_RADIUS，则车辆与预警参考点距离d₃为：

2)计算车辆行驶方向角θ₁，若车辆的纬度为X、经度为Y，上一时刻车辆纬度为X_last、经度为Y_last，地球半径为EARTH_RADIUS，则车辆的行驶方向角θ₁为：

已知主路路径方向角为θ_主，匝道路径方向角为θ_匝，若θ₁-θ_主小于θ_主-θ₁，则可得到该车辆的行驶方向角θ₁与主路路径方向角θ_主的夹角为θ₂＝θ₁-θ_主，否则θ₂＝θ_主-θ₁；

若θ₁-θ_匝小于θ_匝-θ₁，则可得该车辆的行驶方向角θ₁与匝道路径方向角θ_匝的夹角为θ₃＝θ₁-θ_匝，否则θ₃＝θ_匝-θ₁；

3)若主路车辆与主路各预警参考点距离d₃的最小值小于阈值thread₂且与主路路径方向角的夹角θ₂小于thread₃，则该主路车辆在预警区域内且需要进行预警；若匝道车辆与匝道参考点的距离最小值d₃小于阈值thread₂且与匝道路径方向角的夹角θ₃小于thread₃，则该车辆在预警区域内且需要进行预警。

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