本發(fā)明屬于交通運輸工程，具體涉及一種基于gps數(shù)據(jù)的長途客車運行線路危險路段判定方法。

背景技術(shù)：

1、當(dāng)前我國道路運輸安全形勢仍十分嚴(yán)峻，其中，營運車輛造成的交通事故損失尤為嚴(yán)峻。長途客車載客量大、空間密閉，一旦發(fā)生交通事故往往造成十分嚴(yán)重的影響。因此，識別長途客車運行線路中的危險路段，從而加強長途客車運行安全管理十分必要。

2、在現(xiàn)有的危險路段識別的技術(shù)中，申請公布號為cn115953917a的中國專利申請中基于實時軌跡特征分析危險變道的指數(shù)，如追尾指數(shù)、速度指數(shù)和變道頻率指數(shù)等，以此識別危險變道的路段。申請公布號為cn116164764a的中國專利申請中僅依靠路網(wǎng)數(shù)據(jù)識別路線中的急彎、路口和陡坡，以此識別危險路段。授權(quán)公告號為cn109493600b的中國專利中，基于歷史交通事故危險度和數(shù)量識別危險路段，根據(jù)領(lǐng)域?qū)＜抑R及相關(guān)事故統(tǒng)計資料分析得到平曲線路段評價參數(shù)，使用模糊專家基本理論確定各影響因素的隸屬度函數(shù)，評價各路段的危險性并排序，以此確定危險路段。

3、在識別危險路段相關(guān)的技術(shù)中，從面向的對象來看，已有的技術(shù)未針對長途客車的運行線路進(jìn)行風(fēng)險分析，而長途客車常行駛于城市間的高速公路，且行駛時間較長、速度較快，容易受到車速和疲勞駕駛的影響，更容易出現(xiàn)急加減速、速度變化不穩(wěn)定的情況，與其他汽車的運行特征存在明顯差異，危險路段的識別方法也應(yīng)針對性研究；從數(shù)據(jù)分析角度來看，已有技術(shù)多從事后管理角度分析歷史交通事故危險度、數(shù)量、追尾指數(shù)等，以識別危險路段，或是只根據(jù)道路自身的平曲線特征識別急彎和陡坡等識別危險路段，并未使用gps軌跡數(shù)據(jù)對車輛的運行特征進(jìn)行精細(xì)地分析，精準(zhǔn)化地挖掘針對車輛運行的危險路段。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、鑒于現(xiàn)狀技術(shù)對長途客車運行線路中危險路段識別的不足，本發(fā)明的目的是提出一種基于gps數(shù)據(jù)的長途客車運行線路危險路段判定方法，以提高危險路段識別的準(zhǔn)確性和效率，為長途客車運行線路的安全監(jiān)管提供支持。

2、本發(fā)明技術(shù)方案：

3、一種基于gps數(shù)據(jù)的長途客車運行線路危險路段判定方法，包括以下步驟：

4、s1.采集數(shù)據(jù)

5、收集長途客車在其運行線路上行駛產(chǎn)生的gps軌跡數(shù)據(jù)，時間跨度盡可能大，從而得到長途客車在同一路線重復(fù)行程的gps軌跡數(shù)據(jù)。

6、s2.劃分路段

7、危險路段常位于曲率半徑較小的轉(zhuǎn)彎路段，為此，本發(fā)明在劃分路段時以路段曲率半徑為參考，將完整的線路劃分為若干直線路段和曲線路段。

8、s2.1，使用長途客車運行線路單程的軌跡數(shù)據(jù)，將其進(jìn)行軌跡糾偏，與地圖進(jìn)行匹配。根據(jù)糾偏后軌跡點的經(jīng)緯度坐標(biāo)，可計算每個軌跡點處近似的曲率半徑。

9、s2.2，基于douglaspeucker算法對軌跡進(jìn)行壓縮，得到的點為原始軌跡的初始分割點，將原始軌跡分割為若干路段。為最大程度地將直線段與曲線段分割開來，根據(jù)分割點的曲率半徑對初始分割點進(jìn)行篩選，保留曲率半徑大于500m的分割點，將原始軌跡分割為新的路段。

10、s2.3，計算各路段的長度，對于長度超過3000m的路段，查找距離路段中心軌跡點最近且曲率半徑超過2000m的軌跡點，若存在該點，則增加此點為分割點；若不存在此點，說明該路段可能為連續(xù)轉(zhuǎn)彎路段，不再進(jìn)行分割。

11、s2.4，對于長度在100m以下的路段，將其分割點之一刪除，即將該路段合并到其他路段中。

12、根據(jù)以上步驟，將長途客車的運行路線劃分為若干直線段和曲線段，運行線路分為上行方向和下行方向，上行和下行方向分別被劃分為不同的路段。

13、s3.計算各路段急加減速的嚴(yán)重程度

14、劃分路段后，計算各路段上長途客車行駛時的急加速的嚴(yán)重程度(sra)和急減速的嚴(yán)重程度(srd)。

15、s3.1，計算gps軌跡數(shù)據(jù)中出現(xiàn)在該路段的各軌跡點的sra和srd。

16、以某一軌跡點為例，該軌跡點的加速度為δv為下一軌跡點與當(dāng)前軌跡點的速度差，δt為該軌跡點的采樣周期。該軌跡點的急加速的嚴(yán)重程度sra(a)被定義如下，

17、

18、其中，a<a1時，sra(a)＝0表示不存在急加速現(xiàn)象；a>a2時，sra(a)＝1表示急加速的嚴(yán)重程度為高風(fēng)險狀態(tài)；a1<＝a<＝a2時，sra(a)為[0,1]之間的數(shù)值，越接近1表示急加速的嚴(yán)重程度越大，風(fēng)險越高；a1和a2為設(shè)定的加速度閾值。

19、進(jìn)一步的，考慮到數(shù)據(jù)中g(shù)ps軌跡點的采樣周期可能并不固定，不同采樣周期下計算得到的a的顆粒度并不相同，為了在同一尺度上比較不同軌跡點的sra(a)，需要為不同采樣周期的軌跡點設(shè)置不同的急加速閾值。

20、進(jìn)一步的，以5s為間隔，將數(shù)據(jù)中g(shù)ps軌跡點的采樣周期劃分到7個區(qū)間，分別為(0,5s],(5s,10s],(10s,15s],(15s,20s],(20s,25s],(25s,30s],(>30s)，以各采樣周期內(nèi)所有軌跡點加速度的80％分位數(shù)為a1，90％分位數(shù)為a2。

21、與sra(a)相似，急減速的嚴(yán)重程度srd(a)的定義如下。

22、

23、其中，a3和a4為負(fù)值，|a4|>|a3|。各采樣周期內(nèi)所有軌跡點的減速度的10％分位數(shù)為a4，20％分位數(shù)為a3。對某一軌跡點而言，sra和srd的取值范圍為[0,1]，越靠近1表示車輛在路段上的運行風(fēng)險越高。

24、s3.2，計算運行線路上各路段的sra和srd。

25、長途客車呈周期性地行駛于運行線路，各路段上采集了不同日期、不同班次的長途客車的行駛軌跡點。以路段k為例，設(shè)gps軌跡數(shù)據(jù)中出現(xiàn)在路段k上的軌跡點為p1,p2,…,pn，按照s3.1的方法可以計算得到各軌跡點的sra和srd，設(shè)為srap1,srap2,…,srapn和srdp1,srdp2,…,srdpn。則路段k的急加速的嚴(yán)重程度srak和急減速的嚴(yán)重程度srdk分別為，

26、

27、s4.求得各路段上長途客車歷史軌跡點的速度變異系數(shù)

28、速度變異系數(shù)可以反映速度的分散程度。長途客車在不同日期、不同班次經(jīng)過同一路段時的軌跡點的速度變化越大，表示車輛在該路段的運行狀態(tài)越不穩(wěn)定，車輛運行風(fēng)險越高。以路段k為例，路段k的速度變異系數(shù)csvk的計算公式如下：

29、

30、其中，σk表示長途客車經(jīng)過路段k的所有軌跡點的速度的標(biāo)準(zhǔn)差，是經(jīng)過路段k的所有軌跡點的平均速度。

31、s5.急加減速嚴(yán)重程度或速度變異系數(shù)超過某閾值的區(qū)段為危險路段

32、根據(jù)以上步驟，可計算得到路段k的急加速的嚴(yán)重程度srak、急減速的嚴(yán)重程度srdk和速度變異系數(shù)csvk。其中，srak和srdk的取值范圍為[0,1]，csvk并無固定的取值范圍，可將其歸一化至[0,1]范圍內(nèi)，三者均為數(shù)值越大表示車輛在路段上的運行風(fēng)險越高。

33、以srak或srdk或csvk超過某一閾值的路段為危險路段，即長途客車運行風(fēng)險較高的路段。危險路段k定義如下，

34、

35、其中，t1為sra值閾值，t2為srd值閾值，t3為csv值閾值。滿足以上條件的路段即為危險路段。

36、固定的閾值不具有普適性，優(yōu)選的，取90％分位數(shù)的指標(biāo)值為危險路段的判定閾值，即t1為所有路段sra值的90％分位數(shù)，t2為所有路段srd值的90％分位數(shù)，t3為所有路段csv值的90％分位數(shù)。

37、有益效果

38、應(yīng)用上述技術(shù)解決方案后，本發(fā)明可以取得的有益效果是：針對長途客運車輛，使用其gps軌跡數(shù)據(jù)分析車輛在重復(fù)行程中的行駛特征，著重分析急加速、急減速和速度變化不穩(wěn)定狀態(tài)，計算急加減速的嚴(yán)重程度和速度變異系數(shù)，根據(jù)閾值判定長途客車運行線路中車輛運行風(fēng)險較高的危險路段。從面向?qū)ο髞砜矗景l(fā)明更具有針對性；從數(shù)據(jù)分析角度來看，本發(fā)明考慮長途客車的特點選取針對性指標(biāo)進(jìn)行評價，以精確識別運行線路的危險路段。此外，本發(fā)明判定過程所需數(shù)據(jù)較為簡單，成本較低，但可以從事前預(yù)防的角度識別車輛運行路線上的潛在危險路段，有助于降低交通事故發(fā)生的風(fēng)險。