智能網聯汽車開放測試道路交通安全評價研究*

蔡云, 吳澳琪, 滕金潤, 張又水, 陳森

(1.西華大學 汽車與交通學院, 四川 成都 610039;2.汽車測控與安全四川省重點實驗室, 四川 成都 610039)

隨著智能網聯汽車技術的不斷發展和普及,其在道路上的應用越來越廣泛。在智能網聯汽車開發和應用過程中,須進行多方面的測試以確保其安全性和可靠性[1]。智能網聯汽車開放測試是指在現實道路環境下對智能網聯汽車進行測試評價,旨在驗證其安全性、可靠性、適應性等性能,其中道路安全評價特別重要。

目前對智能網聯汽車測試道路的研究集中在封閉測試場軟硬件方面。Chen Y.等開發了一個集車輛動力學模型、傳感器模型、通信模型、控制算法、虛擬仿真器為一體并可以模擬各種復雜駕駛場景和情況的智能網聯汽車封閉測試場平臺[12]。Reitz B. C.等測試了多種駕駛場景和情況,包括直線駕駛、轉彎、加速和減速等,同時考慮了其他車輛和行人的存在,分析了封閉測試道路對于自動駕駛汽車測試的重要性和價值[13]。宗晨宏等基于PreScan仿真軟件、SketchUp三維繪圖軟件及MATLAB/Simulink建模軟件,建立封閉式智能網聯環境下4種典型測試場景的18種測試工況,研究了封閉式智能網聯汽車測試場對智能網聯汽車自動駕駛性能測試的可靠性[14]。

智能網聯汽車開放測試道路交通事故的發生是由多種相互關聯的風險源耦合所致,單一的因素不具備表征其整體交通安全的條件,且智能網聯汽車開放測試道路安全評價是多要素、多層次的,是具有復雜隨機性、定量與定性結合的綜合評價問題。為此,本文引入可以綜合考慮各指標之間關系的層次分析法,同時考慮到層次分析法的主觀色彩較強,對于客觀數據的處理較弱[15],而熵權法能更客觀地評價各指標對決策的影響程度[16],使用層次熵權組合模型優化權重分配。鑒于物元可拓模型能夠充分考慮決策問題中的不確定性、模糊性和復雜性等因素,且能將定性的非數值問題轉化為可以計算的形式,實現定性、定量的轉換[17],將層次熵權和物元可拓模型應用于復雜成因下的智能網聯汽車開放測試道路安全評價,解決主、客觀權重不均的問題,并體現一定的模糊和隨機性,為智能網聯汽車開放測試道路安全評價提供新的方法。

1 智能網聯汽車開放測試道路交通安全評價指標體系

智能網聯汽車開放測試道路配備有高精度地圖、無線通信網絡及能模擬真實路況環境的基礎設施和裝備,可以用于測試智能網聯汽車的自動駕駛、車聯網、安全性能等關鍵技術及其性能[18]。智能網聯汽車開放測試道路的安全評價因素包括道路基礎設施、設計規范[19]、路況環境[20]、車輛性能[21]、安全措施和測試人員素質[22]等,對這些因素進行評估和安排,可以提高道路的安全性和可靠性,為智能網聯汽車的發展提供更好的支持。

1.1 智能網聯汽車開放測試道路安全評價初始指標確定

智能網聯汽車開放測試道路獨有的云端控制系統(以下簡稱云端)可以實現人-車-路-云系統協同控制,不僅為單車決策提供有效信息,還可擴展到在全路網對所有交通參與者進行控制和引導,提升整體交通效率和安全性。普通道路安全評價主要從人、車輛、道路、環境4個方面進行評價,而云端作為智能網聯汽車開放測試道路車路協同的主控系統,對道路安全的影響較大,故將該指標納入一級指標,初步建立表1所示智能網聯汽車開放測試道路交通安全評價指標體系。

1.2 道路安全指標篩選

為了保證評價模型的普遍有效性,評價指標篩選應遵循目的性、系統性、可行性和適用性原則[23]。在文獻查閱和實地調研的基礎上,通過郵件方式對23位參與過這類項目的專家學者進行意見征詢,采用德爾菲法[24]分別計算表1中指標的均值、標準差和變異系數,結果見圖1。

剔除變異系數大于0.25和均值小于3.5的指標,確立最終的評價指標體系。將影響智能網聯開放測試道路安全的因素分為5個維度,分別從人、車輛、道路、環境和云端入手細化為19個二級指標,構建圖2所示智能網聯汽車開放測試道路多級評價指標體系。

2 基于層次熵權-物元可拓模型的道路交通安全評價模型

對智能網聯汽車開放測試道路安全進行評價,首先構建道路安全指標層次體系,然后將層次分析法與熵權法組合確定各級指標的權重;通過建立物元矩陣、道路安全評價等級標準和經典域、節域,計算一級指標和二級指標的關聯度,得出智能網聯汽車開放測試道路安全評價結果(見圖3)。

表1 智能網聯汽車開放測試道路交通安全評價初選指標體系

圖2 智能網聯開放測試道路安全評價指標體系

圖3 智能網聯汽車開放測試道路安全評價流程

2.1 層次熵權組合權重

2.1.1 層次法權重計算

(1) 構建判斷矩陣A。從一級指標層開始,對于從屬于上一層每個同一層要素指標,采用成對比較法和1～9標度法構建對比矩陣,直到二級指標層。

(2) 計算權重系數。對判斷矩陣A每行元素連乘并開n次方得到ωj,再求權重ω°j,公式如下:

(1)

(2)

(3) 一致性檢驗。按式(3)計算一致性指標ICI。為衡量ICI的大小,引入隨機一致性指標IRI,IRI按式(4)計算。按式(5)計算檢驗系數RCR,如果RCR<0.1,則認為該判斷矩陣通過一致性檢驗。

(3)

式中:λ為最大特征值;n為矩陣的階數。

(4)

式中:ICI1、ICI2、…、ICIn分別表示隨機生成的n個比較矩陣的ICI值;n表示比較矩陣的數量。

(5)

2.1.2 熵權法權重計算

在考慮多個指標的情況下,熵值越大的指標包含的信息量越少,對決策結果影響越小;熵值越小的指標包含的信息量越多,對決策結果影響越大[25]。熵值計算步驟:

(1) 確定評價對象,建立評價指標體系,構造水平矩陣R′。設模型有n個二級評價指標,有m個一級評價指標,Xij(i=1,2,3…,m;j=1,2,3…,n)為第i個一級評價指標下第j個評價指標的值,形成m×n階評價指標數值矩陣Xij。

(6)

(2) 標準化。為避免指標量綱不同,對正向指標通過式(7)進行標準化,負向指標通過式(8)進行標準化。

(7)

(8)

式中:Lij為標準化后的Xij;Xmin、Xmax分別為同準則同要素指標值的最小值、最大值。

(3) 計算指標熵值。按式(9)計算評價單元下第j個二級評價指標占第i個一級評價指標的比重值Tij,按式(10)計算第j個評價指標輸出的熵Ej。

(9)

(10)

(11)

2.1.3 組合權重計算

層次分析法通過專家打分、指標比較進行賦權,結合了專家經驗,對智能網聯汽車開放測試道路交通安全要素刻畫了大致的權重分配,但其主觀色彩較強。熵權法根據各指標實際觀測值的分散程度,利用信息熵計算各指標的熵權,從而得到較客觀的指標權重。將層次法權重與熵權法權重進行組合計算,將主、客觀權重結合,可彌補智能網聯汽車開放測試道路交通安全評價中主、客觀權重不均的問題。計算公式如下:

(12)

2.2 物元可拓評價模型

2.2.1 確定物元矩陣

物元評價模型由可拓理論發展而來,是一種通過建立多因素質量參數評價模型,直觀、精準地反映事物綜合水平的定量評估方法[26]。物元是事物N、事物特征C和特征量值V組成的三元組,記作R=(N,C,V)。

2.2.2 確定經典域、節域

設事物共有m個待評價指標c1,c2,…,cm,每個指標分為n個等級,得到綜合評價物元模型,即經典域:

(13)

式中:Rj為由Nj、C、Vjk組成的物元,為經典域;Nj為智能網聯開放測試道路安全第j個評價等級;C表示智能網聯開放測試道路安全評價指標集;Vjk為評價指標集C關于安全等級Nj的取值范圍;ajm、bjm分別為智能網聯開放測試道路評價指標ci在第j安全等級的上限值和下限值。

對各指標的允許取值范圍進行綜合評價,得到物元模型,即節域:

(14)

式中:Vp為評價指標集C關于道路安全評價等級域Np的取值范圍;api、bpi分別為指標ci在全部道路安全等級的上限值和下限值。

2.2.3 確定關聯函數、綜合關聯度

(1) 建立關聯函數。由于各指標的特征不同,須根據不同指標選擇各自對應的關聯度計算方法。點VK與Vjk、Vpk的關聯度分別按式(15)、式(16)計算。當VK∈(ajk,bjk)時,按式(17)計算各指標ck的關聯函數;當VK?(ajk,bjk)時,按式(18)計算各指標ck的關聯函數。

(15)

(16)

式中:ρ(VK,Vjk)為指標VK與經典域Vjk的距離;ajk、bjk分別為經典域Vjk的上限值、下限值;ρ(VK,Vpk)為指標VK與節域Vpk的距離;apk、bpk分別為節域Vpk的上限值、下限值。

(17)

(18)

式中:Kj(VK)表示待評物元的第k個評價指標ck關于第j級評價等級的關聯度。

(2) 計算綜合關聯度,確定評價等級。對各評價等級,按式(19)計算待評價指標的關聯度,若Kj=Kj(p)>0,則評價對象屬于等級j。

(19)

式中:ωj為第j個指標的權重。

3 實例分析

3.1 評價對象

大運直聯通道以成都大學(大運村)為起點,以東安湖主體育場為終點,全長11.62 km,是一條西北至東南走向的Z字形道路,貫穿龍泉驛區的十陵、西河、中央綠心和東安湖4個片區,由白鶴西路、西河大道、新雙龍路和體育場西路組成。其位置及范圍見圖4。

圖4 大運直聯通道位置及范圍示意圖

3.2 評價指標權重確定

分別按式(2)、式(11)計算各評價指標的層次法權重、熵權法權重,按式(12)計算組合權重,結果見表2、表3。

表3 二級指標的權重

3.3 道路交通安全物元可拓模型評價

3.3.1 評價標準

為準確評判道路安全等級,通過調研分析該道路的實際情況,將智能網聯道路安全劃分為Ⅰ級(風險低)、Ⅱ級(風險較低)、Ⅲ級(風險中等)、Ⅳ級(風險較高)、Ⅴ級(風險高) 5個等級,指標等級量化區間分別為[90,100]、[80,90)、[70,80)、[60,70)、[0,60)。

3.3.2 指標評分

邀請14名道路交通安全評價項目經理、道路安全檢測咨詢公司專家、相關領域的大學教授和研究生助理,依據實際情況對各評價指標進行打分,總分100分(指標賦分越高,指標條件越好),調研值的均值見表4。

表4 各評價指標調研值的均值

續表4

3.3.3 關聯度計算及評價結果

以一級指標“人”為例,確定其經典域如下:

節域如下:

根據表4,得出“人”的評價物元為:

按式(15)～(18)計算一級指標“人”下各二級指標的關聯度。同理,計算其他二級指標的關聯度,計算結果見表5。

表5 二級指標的關聯度及評價等級

一級指標的綜合關聯度可通過二級指標的綜合關聯度和二級指標組合權重利用式(19)計算得到。各一級指標的綜合關聯度及評價等級見表6。

大運直聯通道交通安全的綜合關聯度Kj(N)

表6 一級指標的關聯度及評價等級

通過一級指標綜合關聯度和一級指標組合權重利用式(19)計算得到,結果如下:Kj(N)=(-0.031 7,0.010 1,-0.068 0,-0.116 9,-0.140 2),評價等級為Ⅱ級。

大運直聯通道的綜合評級等級為Ⅱ等級,風險較低,與實際情況較相符。一級指標中道路的評價等級為風險低,道路運行狀態較好;人、車輛、環境、云端的風險評價等級均為Ⅱ級,表明整個交通環境中交通參與者的交通意識和交通行為良好且車輛的運行狀態良好,外部環境較好,無長時間極端惡劣天氣,智能網聯云端基礎設施建設較完整,風險等級較低;其中環境的關聯度最大,為0.049 0,表明環境與智能網聯開放測試道路的關系最緊密。

與傳統道路安全評價方法(如層次分析法、模糊綜合評價法、熵權法等)相比,基于層次熵權-物元可拓模型的智能網聯汽車道路安全評價方法將層次法和熵權法主、客觀相結合,解決了評價權重主、客觀分配不均的問題;利用物元可拓模型的關聯度進行評價,能反映等級隸屬程度,體現智能網聯汽車開放測試道路安全風險的隨機性和模糊性。

4 結語

鑒于智能網聯汽車開放測試道路交通安全影響因素的復雜性,本文引入德爾菲法對智能網聯汽車開放測試道路交通安全初始評價指標進行篩選,并在普通道路安全評價指標人、車輛、道路、環境四大因素的基礎上加入智能網聯汽車開放測試道路獨有的云端因素,將五大影響因素作為一級評價指標,并細化為19個二級指標,使整個安全評價體系更加科學。采用層次分析法與熵權法相結合的方法,得出各評價指標的主、客觀綜合權重,克服了層次分析法主觀色彩過強的缺點,增加了數據信息之間的關聯性。以成都市大運直聯通道為例,對智能網聯開放測試道路交通安全評價體系及層次熵權-物元可拓模型進行實證分析,結果表明,道路、人和環境三項指標的權重占比最高,評價結果與道路安全現狀相符,該道路交通安全評價模型具有一定的科學性及合理性。