吴超仲：弯道安全车速预测及侧翻警示方法研究

　　由中国智能交通协会主办，公安部交通管理科学研究所、国家道路交通管理工程技术研究中心、国家智能交通产业技术创新战略联盟、道路交通安全公安部重点实验室、无锡市滨湖区人民政府承办的“2015’第十届中国智能交通年会”于11月4日在无锡召开。

　　本届年会主题为“新技术背景下的智能交通创新与提升”，武汉理工大学吴超仲教授发表题为《弯道安全车速预测及侧翻警示方法研究》的主题演讲，本文为其演讲速记，未经演讲者本人审定。特此感谢中国智能交通协会提供演讲速记。

　　吴超仲：各位同仁大家上午好，很高兴有这个机会和大家一起研讨弯道安全车速的研究。今天的报告分为四个部分。

　　第一是研究背景。

　　首先看交通事故数据，从事故数据可以看出来，如果按单位的里程来计，弯道的交通事故高于直线事故，第二，交通事故这几年总量下降，弯道的事故数量反而是增加的。进一步分析弯道事故的形态，我们发现这里面弯道事故类型中，占比例最高的是翻车，达到27%。翻车的事故一旦发生，后果是特别严重，翻车最主要的事故形式是侧翻。我们把2009年到2012年翻车次数和死亡人数做了统计，平均每起侧翻事故的死亡人数高达0.6个 (死亡3000多人/事故5000多起)，而我国平均每起事故的死亡人数约为0.3人。有两类原因可引起侧翻，第一类是撞击固定物，另一个是车辆在曲线中引起的侧滑。我们进一步分析侧翻事故发生的原因，一类在弯道行驶的过程中，转弯半径不足以及撞击固定物发生侧翻坠落，另外是有一些重心比较高，重型的货车、SUV等等容易发生侧翻。从力学上分析无论，哪一种侧翻都是在车辆运行过程中车速不合理，致使离心力过大，而使车辆丧失车身稳定性；侧滑引起的侧翻也在于车速不合理，使得车辆丧失横摆稳定性，致使车辆撞击护栏或坠坡稳定性被打破以后就会侧翻，所以弯道行驶时，车速的选择是非常关键的因素。

　　现在解决弯道事故的途径一般是获取行车状态环境以后算出弯道的安全速度进行预警显示。传统的测算方法有静态门限值法，计算侧翻的极限值预测，但是它的精度是比较低的。后来发展成动态的门限值，提出来各种改进的模型，该方法的预测精度有所提高，但主要针对曲线运动引发的侧翻。对于侧滑事故导致的绊倒型侧翻，仍不适用。后来又提出一些改进的方法，发现除了车辆侧翻还跟道路环境有关系，但是这些模型没有考虑驾驶人本身的因素。而我们认为就是在安全车速这里面应该要重新定义，我们的安全车速不仅仅是在物理上去观测，驾驶人不会产生慌乱和惊吓才是真正的安全。如果一辆车接近侧翻的临界，尽管没有翻但是驾驶人情绪受到影响，这实际上也是不安全的。驾驶员接近物理上侧翻的极限值情绪是受干扰的，有一些驾驶人心理因素不好也会发生事故，我们认为安全事故是要综合考虑驾驶人的特性，包括安全和舒适性，弯道侧翻研究要考虑驾驶人的因素。我们结合车辆、道路因素，我们把驾驶人特性引入到安全系数上，这也是我们做研究的出发点。

　　接下来介绍一下安全车速的模型。

　　我们在现有的模型基础上提出一些改进。

　　第一是考虑车辆基本力学上的特性，可以算出安全阈值，这两个值取小的值。另外要考虑驾驶人影响的因子，这是我们模型的主要设想，我重点讲驾驶人的影响因子和弯道半径的计算方法。研究驾驶人的影响因子我们专门做了相关的实验，用大型的货车，在不同的条件下包括晴天、阴天、雾天，在北京等地选了6个匝道处，分别在上午8点到11点，下午2点，晚上7点半到9点半，在不同状态下测取了弯道的值，从而对驾驶人影响因子进行了标定。我们根据改进的模型得到6条弯道安全速度的值，同时把车速作为一个重要现行的拟合。那么第二个参数就是怎么样估计道路的半径，是基于现在的智能导航和智能手机，假设在很短的时间内，连续三点就是近似的一个圆，从而估算出弯道的半径，比如这个弯道（图）实际测量是54.86%，估算出来的是60.12%，精度在90%左右。我们把这个模型做完以后，然后做了一个仿真的验证，这里面有几个图，我们选取了在不同的弯道半径和不同的附着系数下的仿真图，有四条曲线，红色是我们提的模型，其他颜色曲线是其他的同类模型。从曲线变化可以看出，传统的模型随着附着系数的增加，在不同的弯道半径下侧翻值一直是增大的，这个与实际并不符合，因为当附着系数大到一定程度后车辆就会侧翻，侧翻以后就不会上升，而我们用的这个模型，大家看红的这个部分，附着系数达到一定程度以后就趋于平衡和饱和，当车辆速度达到一定的程度以后，要么发生了侧翻，要么是驾驶人受到干扰对车辆失去控制，根据我们的模型就出现这种情况，应该跟实际比较吻合的。

　　三、弯道侧翻预警系统

　　在这个模型部分的基础上我们开发了弯道侧翻的预警系统，是在智能手机上进行开发，前期的模型，我们在安卓系统上结合地图做了安全车速的警示系统，可以根据道路环境实施计算车辆的侧翻危险并对车辆进行预警。

　　我们开发完这个系统以后，在武汉用大客车做了相关的实验。这个就是我们做实验的一个录像。（图）这是手机上开发的APP，右边是通过模型计算出来的安全速度建议数。

　　四、总结与展望

　　最后做一个总结，我们提出了一种综合考虑侧翻、侧滑的弯道安全车速预测模型 ；同时设计了一套有效的驾驶人影响因子标定实验方法。另一个基于GIS/GPS的算法，最后开发出一套弯道半径估算方法和弯道翻车预警的系统。

　　这是初步研究，我们觉得如果要弯道侧翻预警系统在使用中要有更多的功能。比如说现在的路面如果跟车载的OBD进行结合的话，通过车载的ECU估算路面的附着系数，可以增加实用性。如果在车路协同实施情况下，可以在路侧实现弯道侧翻预警，。比说一旦建成了车路协同系统以后，弯道道路的一些基础数据或者参数都可以从路侧获得，而路侧设备与车辆进行信息交换，路侧就可以为不同的车型动态的在弯道提供一些安全预警信息，这样就可以实现车载端和路侧端两极的安全预警。这是我们在弯道安全车速预警方面的研究，我的汇报就到这里，谢谢大家。