探讨:互联网出行大数据对于预防交通事故的作用

发布时间:2018年12月13日 文章来源:122交通网作者:anfang

11月以来,甘肃、四川、山东相继发生多起重大交通事故,严重的事故后果使人深感悲痛。其中,甘肃省兰海高速公路事故地处长大下坡路段的收费站处,为交通事故历史多发点段;四川省雅西高速公路事故发生于施工区路段,属于特殊行车条件路段;山东省青银、京台高速公路事故位于突发团雾路段,受到特殊气象条件影响。交通事故的发生有其偶然性,而长大下坡、施工区、雾区路段均不是第一次发生重特大交通事故,相关交通安全问题几乎成为高速公路安全运营管理的顽疾。本文从预防交通事故的思路出发,对利用新的数据源、信息发布技术提升交通安全保障效果,展开如下思考:


为驾驶人提供有效信息对预防交通事故有重要作用


交通事故是人、车、路、环境共同作用的结果。当高速公路通车后,线形、横断面、结构物等的技术指标已很难改变,此时,除了对驾驶人、车辆加强交通管理外,最重要的思路是将相关风险信息有效地传递给驾驶人,引导和帮助他们采取正确的操作行为保护自己。为驾驶人提供有效信息的主要措施包括:准确辨识高风险路段,依靠主动诱导措施,科学引导、约束驾驶人行为,从而降低其犯错误的可能性。


1.及时告知、警示道路交通风险,引导驾驶人产生正确的驾驶期望


根据荷兰学者的一项研究显示,驾驶人在道路上的驾驶行为与其对道路的认知程度、愿景密切相关。驾驶人会根据之前的或刚刚的驾驶经验,产生对未来驾驶行为的预期计划,一些学者将此称为驾驶期望。驾驶期望分为三类:一是惯性期望,驾驶人倾向于认为当前的道路和环境状态将会惯性地持续;二是事件期望,对于过去没有发生的事件,驾驶人则倾向于该事件不会发生;三是时间期望,当驾驶人长时间保持某种驾驶状态时,则倾向于这一状态将会发生变化。


图1是基于高德浮动车大数据得到的统计结果。2017年8月10日,“8.10”京昆高速公路秦岭隧道交通事故发生后,通过对秦岭1号隧道入口处车均急刹车驾驶行为的数据统计显示,事故发生后一周内(8月11日-8月17日),该路段急刹车驾驶行为持续处于低谷期,这反映出驾驶人在行经该路段时普遍提高了警惕,主动控制驾驶行为,驾驶过程较事故发生前明显更加平稳。


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图1:2017年8月秦岭1号隧道入口处车均急刹车数据,纵坐标表示“每日车均急刹车次数”


驾驶人这一驾驶行为的变化源于其对该路段交通安全风险的感知程度增强了,惯性期望和事件期望相应发生改变,随之提升了驾驶警惕性。这一示例充分反映了驾驶人有效感知交通风险的重要性。


2.科学、有效地引导驾驶人规避、控制风险


根据调查表明,在遭遇紧急情况时,大约37%的驾驶人并未采取任何有效措施。解决这一问题,一方面需加强驾驶人安全教育,提升其安全意识;另一方面,从提升驾驶人注意力,提高交通诱导措施有效性方面,可从以下几个方面着手,不断完善、提升道路交通安全保障水平:


❖ 提供与当前交通风险紧密相关的引导信息,并保证高可信度


根据图式心理学原理,驾驶人获取交通风险提示后,会有意识地搜索与之相关的信息,典型的相关信息会被驾驶人有效激活,而不相关的信息则易于被忽略。我国学者曾经做过这样一个实验,在公路曲线段,同时设置线形诱导标等诱导标志和与曲线路段无关的交通标志(如隧道标志、村庄标志),所有标志的尺寸、视认性均相同,结果显示,有33%的驾驶人没有发现无关标志。实验结果说明,视觉选择不仅与目标的醒目程度有关,还与目标和参与者搜索目标的匹配程度有关,当两者相关性很小时,则会降低诱导设施的有效性。这也表明交通控制设施的设置必须具备高可信度,才能得到驾驶人的尊重。


❖ 提供准确、有效的指引信息,诱导、规范驾驶人行为


根据美国、英国交通事故研究成果显示:交通事故的成因是多方面的,其中与人相关的因素占95%、与路相关的因素占28%、与车辆相关的因素占8%(图2)。同时,大量的工程改造和研究成果表明,有效的交通安全保障措施对降低交通事故发生率具有事半功倍的作用。


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图2:交通事故成因比例图 


交通控制设施必须提供简单、明确、正确的信息,保证驾驶人得到有效的警示与诱导,包括具有足够的视认性、反应时间以及有效的接收到相关信息等。“8.10”秦岭隧道交通事故发生后,相关部门通过增加警告标志、标线等方式,对事故路段进行了整改,并于2017年12月完成。整改工程完成后,通过大数据对该路段进行分析发现,2017年12月至2018年9月,京昆高速公路秦岭1号隧道入口处的车均急刹车行为数量大幅度减少,如图3所示。这说明对该路段的整改措施,更加清晰、准确地向驾驶人传达了本路段的高风险信息,有效规范了驾驶人对本路段的驾驶期望,提升了驾驶人的警惕性。京昆高速公路秦岭1号隧道整改案例体现了有效诱导、规范驾驶人驾驶行为的重要意义。


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图3:2017年7月至2018年9月,秦岭隧道入口处车均急刹车数据变化图


互联网出行大数据有助于精确研判交通风险路段、有效提供交通诱导


公路交通处于动态的变化过程之中,满足技术标准、规范的设计是公路开通、运营的最低要求。当公路通车后,真实的交通运行状态会对公路安全提出新的要求。在我国《公路安全性评价规范》(JTG B05-2015)中,公路运营期的安全评价是非常重要的一环,针对运营期内的交通安全隐患开展针对性的安全整改工程,是保障高速公路安全的重要工作内容。


对动态的公路交通系统进行评价,需要动态、及时的数据作为支撑。智能手机、移动网络的普及给人们的生活带来了更多的选择,手机导航几乎已成为人们驾车出行必备的路径指引手段。统计数据显示,当前,超过50%的高速公路驾驶人使用导航指引路径。科学利用互联网出行大数据,对辨识高速公路交通安全高风险路段、辅助相关部门对路段采取有效整改措施具有重要的意义。


1.利用驾驶行为大数据更加有效、准确地发现高速公路交通安全风险


科学分析互联网连续、海量的浮动车速度、驾驶人行为数据,可有效提升辨识高速公路交通安全高风险路段的准确性与即时性。


❖ 互联网浮动车大数据可有效获取车辆加速度数据,提升高风险路段辨识的准确性


高速公路交通安全评价工作中,相邻路段的车辆运行速度协调性评价是分析公路线形条件、发现公路交通安全风险的主要手段,车辆加速度(运行速度梯度)是这一评价的关键技术指标,当这一加速度值大于10km/h时,评价结果为“不良”。由于缺乏车辆加速度数据的采集手段,目前较难对运营期高速公路开展相关评价工作。


互联网浮动车大数据是获得运行车辆加速度数据的最直接途径。由于浮动车数据的连续性、实时性,可以获得全时、全域、全天候、即时性的加速度数据,因此,可得到更加完整、甚至是实时的车辆运行速度协调性评价结果。今年以来,“未来交通与城市计算联合实验室”基于互联网大数据进行了相关尝试,研究利用“急加速、急减速、急换道”三种特异性驾驶行为数据作为“驾驶行为风险控制指标”,筛选高速公路驾驶行为高风险路段,从更多维度对高速公路的安全性进行分析,可以支持历史查询、实时查询,为提升高风险路段的判别准确性、即时性提供了支撑。


❖ 互联网出行大数据可为驾驶舒适性评价提供数据支持


国外很多研究已证明,驾驶舒适性与交通安全具有高相关性。相关研究采用车辆的纵向加速度、曲线路段的半径和车辆在曲线路段平均速度来评价驾驶舒适性,驾驶舒适性较差的路段,道路交通事故相对较多。由于相关数据难以获取,目前,我国公路交通安全评价中还没有针对驾驶舒适性的评价内容。


互联网出行大数据可提供车辆纵向加速度、车辆曲线路段平均速度等以往无法获得的运行状态指标,从而为进行驾驶舒适性评价奠定基础。因此,可以考虑依托互联网出行大数据,增加相关评价内容,从而更加全面地分析、辨识高速公路高风险路段。


❖ 依托大数据分析能力,为动态评价提供了可能


在公路设计阶段的公路交通安全评价、风险排查工作主要基于三个方面,即技术标准的符合性、该公路开通后的运行速度预测情况以及评价人员的技术经验。道路正式通车后,真实的交通运行状态、交通组成、出行规律与设计阶段的预测会有较大差异,而且会随着周边路网的配套更新而不断变化。此时,需要及时发现交通需求与供给之间的差异,分析差异产生的原因、位置、根源,从而采取有效的交通控制措施,诱导、干预驾驶人行为。互联网出行大数据提供了连续、海量的运行数据,为开展动态评价奠定了基础。而且,可以通过建立长效机制,在问题的“苗头”阶段就及时发现并采取有效的处置手段,避免风险发展成为交通事故。


2.通过导航诱导,有效提升交通警示、诱导的准确性、及时性


如前所述,交通警示与诱导需要与交通风险紧密结合,才可以被驾驶人有效认知。互联网出行大数据对于危险驾驶行为的研判,可以更深层次的揭示驾驶行为的因果关系,支撑相对应的提示、诱导,以帮助驾驶人采取合理的驾驶动作。互联网出行大数据的功能主要包括明确风险路段的位置和范围、支撑速度控制策略、辨识不易发现的交通干扰等等。比如在速度控制方面,国内外公认的限速值确定方法是以运行速度为依据,选取第85%分位数作为限速值。浮动车运行速度大数据可以得到公路沿线每个点段、每个时段的运行速度情况,这些数据有助于精准、全面的确定限速方案。


此外,导航可以让诱导、即时提示直达驾驶人。导航的诱导以听觉为主,对现有视觉感知的交通标志、标线等控制信息是一种有益的补充。对于突发的交通事故、事件以及临时性的交通管控措施,导航可以及时的诱导驾驶人,并提供完整的诱导方案,从而弥补传统交通诱导设施的短板。以施工作业区为例,在部分车道或全路段封闭的情况下,需要对驾驶人进行及时的提示与诱导,提示与诱导措施需要遵循国家标准《道路交通标志和标线 第4部分 作业区》(GB 5768.4)的要求,即自施工作业区以前1km处布置临时性交通标志、标线(图4)。此外,施工封闭道路后的通行路径,需要提供清晰的诱导和指引。我国标准、规范及国外设置经验中,推荐使用橙色箭头标志指引驾驶人有序、安全的绕行,驶过施工路段(图5)。


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图4:四车道高速公路内侧车道施工封闭相关交通标志、标线布置示例


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图5:四车道高速公路内侧车道施工封闭相关交通标志、标线布置示例


互联网导航技术则可以将相关的事件与交通管控措施更加准确、及时的告知驾驶人,并且依托调度方案实现交通流的有效调控。目前,利用互联网感知、导航手段,可有效地将施工占道信息发送给驾驶人,提示他们更为有效、平缓的通过施工路段(图6)。基于确定的事件或交通管控方案,根据交管部门的引流措施,可通过智能调度形成与之配套的引导路径,提前诱导车辆分流,有效避免拥堵、二次事故的发生(图7)。


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图6:占道预警设备与互联网提示联通,对驾驶人进行提前诱导


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图7:交通导航调度


国内外研究成果与实践经验证明,科学研判交通安全高风险路段,有效诱导、控制驾驶行为是提升高速公路交通安全水平的有效途径。随着智能手机的普及,互联网大数据、手机导航将在道路出行中发挥更加重要的作用。同时,新的数据源与信息发布方式,可以使我们更深层次的分析交通事故的成因、了解驾驶行为过程、探寻最为有效的交通安全处置措施。这对解决长期困扰交通安全研究的数据量不足、驾驶行为无法有效观测、处置效果缺乏动态评价与调优等问题具有重要的意义。


(文 / 阿里巴巴集团高德公司,未来交通与城市计算联合实验室研究员姜明、董振宁、吴泽驹、王宇静、杨赞)

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