第2期 陆建,等:道路交通网络安全风险辨识研究进展 407 态势分析模型,分析了驾驶员对某一交通态势的感析在实际事故数据分析方面, Dingus等对道路 知情况,并进行了仿真验证Xu等研究了真实网络中的905件历史事故数据进行了分析,结果发 数据缺失下的交通状态评估问题,提出了一种压缩现90%的碰撞是由驾驶员因素引起的.此外, 感知理论方法用以弥补缺失数据,并验证了该方法 Lefevre等还对智能车辆碰撞风险预测模型进 的可行性,但其结果与实际情况仍存在偏差,因为行了研究,然而该模型缺乏对车辆之间交互作用的 些关键道路信息的缺失会影响交通状态感知的高层次推理,同时缺少对数据和模型不确定性的考 准确性;赵新勇等分析了突发事件下实际道路虑以上关于道路网络碰撞风险的研究一般侧重机 网络的交通态势,建立了基于路网抗毁可靠度的交动车之间的碰撞,较少涉及行人及非机动车,基于 通突发事件态势感知模型,在该研究中,突发事件此, Pulugurtha等。评价了道路网络特征对自行车 态势感知指标体系及相关指标权重的确定较为主骑行者风险的影响,但研究中忽略了天气及环境的 观,与实际情况存在偏差 影响 短时交通流状态的预测与估计在过去已经取 以往的研究多是建立在交通事故仿真或交通 得了长久的进展,受预测精度及其他不确定性因素事故数据基础上的事后分析和定性评估,如突发事 的影响,广域时间尺度(如15min以上)的交通状件或极端天气下的道路网络风险影响因素评估、道 态预测和估计还未形成完整的研究体系在道路交路网络脆弱性评估、车辆碰撞风险因素预测等.而 通状态感知方面,一些新兴的信息技术如车联网、对事前多因素安全风险影响因素难以及时发现 新一代车辆电子标签(RFD)等逐渐兴起,能实现4.2道路交通网络安全风险预警 更广范围的交通数据采集与分析,为道路安全风险 对道路交通网络安全风险预警问题, Goles- 预警提供更全面的评估指标 tan等6和 Gokulakrishnan等基于车载自组织 4道路交通网络安全风险评估及预警建立了相关预警模型和算法,分别通过评估车 辆发生碰撞的概率和预测车辆状态,实时发布预警 道路交通网络安全风险评估及预警是对路网信息在车辆碰撞率预测方面,孙剑等6和Naaf 中的风险进行准确辨识、有效评估并提前预警的过等分别运用贝叶斯网络模型和模糊逻辑推理系 程,是道路交通网络风险辨识的核心环节.研究主统对道路交通网络的安全主动风险及光滑路面上 要从道路网络安全风险评估和道路网络安全风险的车辆碰撞率进行了预测.在换道预警模型方面, 预警2个方面进行总结 王世明等针对已有模型中存在的不足,从车辆 4.1道路交通网络安全风险评估 运动学角度对高速公路安全换道预警模型进行了 Young等41对道路交通安全仿真领域的发展研究,但受制于道路安全性的影响,车辆的换道操 进行了回顾,对现有的道路交通安全模拟模作只能在仿真场景中进行.在事件预测方面, 型“进行了总结,指出道路安全仿真模型是一 Steenbruggen等提出了一种基于移动手机数据 种有效的道路网络安全风险评估方法.Yu等分别的道路网络交通事件检测方法,并指出手机数据可 通过一种优化的可变限速系统和支持向量机方以进行交通事件的预警在预警系统研究方面,赵 法对高速公路交通网络安全风险进行了评估 学刚明建立了城市道路交通安全综合风险控制系 并进行了仿真验证 Zhang等和 Collins等评统,借助系统预警控制运行管理体系,能够实现对 估了突发事件发生时,应急疏散情况下的道路网络风险的系统动态控制; Milanes等建立了包含碰 安全风险,并分析了影响道路风险的因素. Nogal撞预警系统和碰撞躲避系统在内的2种模糊控制 等考虑了天气变量及道路网络的实际情况,提器用以分析车辆的碰撞风险和对危险信息的预警 出一种新的概率方法用以评估极端天气下的道路 Martin等则提出了一种基于无线传感器网络的 网络恢复力.在道路网络脆弱性研究方面,Li施工区道路网络入侵警报系统,该系统可以覆盖整 等]、杨露萍等和李成兵等对道路交通网络个施工区道路网络并可向施工人员发布预警信息 的脆弱性进行了分析,并通过相关案例对交通网络在预警准确度优化问题上,张登宏提出了一种 安全风险进行了有效评估.在二次碰撞风险评估方基于物联网技术的交通网络安全预警方案,但该研 面,Ⅺu等实时估计了高速公路二次碰撞风险的究以随机的方式进行仿真分析,忽略了对客观情况 可能性,并通过速度等高线图确定二次事故,该研的反映另外,Wu等通过一种可视化网络的方 究虽使用了大量事故数据,但缺乏对数据质量的分法,对地图上的潜在风险节点进行了早期预警,该方 http://journal.seu.edu.cnｈｔｔｐ：／／ｊｏｕｒｎａｌ．ｓｅｕ．ｅｄｕ．ｃｎ 态势分析模型，分析了驾驶员对某一交通态势的感 知情况，并进行了仿真验证．Ｘｕ等［４３］研究了真实 数据缺失下的交通状态评估问题，提出了一种压缩 感知理论方法用以弥补缺失数据，并验证了该方法 的可行性，但其结果与实际情况仍存在偏差，因为 一些关键道路信息的缺失会影响交通状态感知的 准确性；赵新勇等［４４］分析了突发事件下实际道路 网络的交通态势，建立了基于路网抗毁可靠度的交 通突发事件态势感知模型，在该研究中，突发事件 态势感知指标体系及相关指标权重的确定较为主 观，与实际情况存在偏差． 短时交通流状态的预测与估计在过去已经取 得了长久的进展，受预测精度及其他不确定性因素 的影响，广域时间尺度（如 １５ｍｉｎ以上）的交通状 态预测和估计还未形成完整的研究体系．在道路交 通状态感知方面，一些新兴的信息技术如车联网、 新一代车辆电子标签（ＲＦＩＤ）等逐渐兴起，能实现 更广范围的交通数据采集与分析，为道路安全风险 预警提供更全面的评估指标． ４ 道路交通网络安全风险评估及预警 道路交通网络安全风险评估及预警是对路网 中的风险进行准确辨识、有效评估并提前预警的过 程，是道路交通网络风险辨识的核心环节．研究主 要从道路网络安全风险评估和道路网络安全风险 预警 ２个方面进行总结． ４．１ 道路交通网络安全风险评估 Ｙｏｕｎｇ等［４５］ 对道路交通安全仿真领域的发展 进行 了 回 顾，对 现 有 的 道 路 交 通 安 全 模 拟 模 型［４６５０］ 进行了总结，指出道路安全仿真模型是一 种有效的道路网络安全风险评估方法．Ｙｕ等分别 通过一种优化的可变限速系统［５１］ 和支持向量机方 法［５２］ 对高速公路交通网络安全风险进行了评估， 并进行了仿真验证．Ｚｈａｎｇ等［５３］ 和 Ｃｏｌｌｉｎｓ等［５４］ 评 估了突发事件发生时，应急疏散情况下的道路网络 安全风险，并分析了影响道路风险的因素．Ｎｏｇａｌ 等［５５］ 考虑了天气变量及道路网络的实际情况，提 出一种新的概率方法用以评估极端天气下的道路 网络恢复力．在道路网络脆弱性研究方面，Ｌｉｕ 等［５６］ 、杨露萍等［５７］ 和李成兵等［５８］ 对道路交通网络 的脆弱性进行了分析，并通过相关案例对交通网络 安全风险进行了有效评估．在二次碰撞风险评估方 面，Ｘｕ等［５９］ 实时估计了高速公路二次碰撞风险的 可能性，并通过速度等高线图确定二次事故，该研 究虽使用了大量事故数据，但缺乏对数据质量的分 析．在实际事故数据分析方面，Ｄｉｎｇｕｓ等［６０］ 对道路 网络中的 ９０５件历史事故数据进行了分析，结果发 现 ９０％ 的碰撞是由驾驶员因素 引 起 的．此 外， Ｌｅｆèｖｒｅ等［６１］ 还对智能车辆碰撞风险预测模型进 行了研究，然而该模型缺乏对车辆之间交互作用的 高层次推理，同时缺少对数据和模型不确定性的考 虑．以上关于道路网络碰撞风险的研究一般侧重机 动车之间的碰撞，较少涉及行人及非机动车，基于 此，Ｐｕｌｕｇｕｒｔｈａ等［６２］ 评价了道路网络特征对自行车 骑行者风险的影响，但研究中忽略了天气及环境的 影响． 以往的研究多是建立在交通事故仿真或交通 事故数据基础上的事后分析和定性评估，如突发事 件或极端天气下的道路网络风险影响因素评估、道 路网络脆弱性评估、车辆碰撞风险因素预测等．而 对事前多因素安全风险影响因素难以及时发现． ４．２ 道路交通网络安全风险预警 针对道路交通网络安全风险预警问题，Ｇｏｌｅｓ ｔａｎ等［６３］和 Ｇｏｋｕｌａｋｒｉｓｈｎａｎ等［６４］基于车载自组织 网络建立了相关预警模型和算法，分别通过评估车 辆发生碰撞的概率和预测车辆状态，实时发布预警 信息．在车辆碰撞率预测方面，孙剑等［６５］和 Ｎａｊａｆｉ 等［６６］ 分别运用贝叶斯网络模型和模糊逻辑推理系 统对道路交通网络的安全主动风险及光滑路面上 的车辆碰撞率进行了预测．在换道预警模型方面， 王世明等［６７］ 针对已有模型中存在的不足，从车辆 运动学角度对高速公路安全换道预警模型进行了 研究，但受制于道路安全性的影响，车辆的换道操 作只能 在 仿 真 场 景 中 进 行．在 事 件 预 测 方 面， Ｓｔｅｅｎｂｒｕｇｇｅｎ等［６８］ 提出了一种基于移动手机数据 的道路网络交通事件检测方法，并指出手机数据可 以进行交通事件的预警．在预警系统研究方面，赵 学刚［６９］ 建立了城市道路交通安全综合风险控制系 统，借助系统预警控制运行管理体系，能够实现对 风险的系统动态控制；Ｍｉｌａｎéｓ等［７０］建立了包含碰 撞预警系统和碰撞躲避系统在内的 ２种模糊控制 器用以分析车辆的碰撞风险和对危险信息的预警； Ｍａｒｔｉｎ等［７１］ 则提出了一种基于无线传感器网络的 施工区道路网络入侵警报系统，该系统可以覆盖整 个施工区道路网络并可向施工人员发布预警信息． 在预警准确度优化问题上，张登宏［７２］提出了一种 基于物联网技术的交通网络安全预警方案，但该研 究以随机的方式进行仿真分析，忽略了对客观情况 的反映．另外，Ｗｕ等［７３］通过一种可视化网络的方 法，对地图上的潜在风险节点进行了早期预警，该方 第 ２期 陆建，等：道路交通网络安全风险辨识研究进展 ４０７