CN121122014B - 基于多模态时空数据协同的灾毁事件车辆示警拦阻系统 - Google Patents

Abstract

本发明属于道路安全和突发事件应急处置技术领域，具体涉及基于多模态时空数据协同的灾毁事件车辆示警拦阻系统，包括：灾毁事件信息采集子系统、驾驶行为特征采集子系统、风险评估子系统、管控层级划分子系统、动态风险场管控子系统、车辆示警拦阻策略输出子系统；灾毁事件信息采集子系统、驾驶行为特征采集子系统分别与风险评估子系统通信连接；风险评估子系统与管控层级划分子系统、动态风险场管控子系统通信连接；管控层级划分子系统与动态风险场管控子系统通信连接；车辆示警拦阻策略输出子系统与动态风险场管控子系统通信连接。

Description

基于多模态时空数据协同的灾毁事件车辆示警拦阻系统

技术领域

本发明属于道路安全和突发事件应急处置技术领域，具体涉及基于多模态时空数据协同的灾毁事件车辆示警拦阻系统。

背景技术

受暴雨洪涝、泥石流等影响，我国公路路基、边坡、桥梁的塌方、塌陷、坍塌等灾害事件频发。现有的公路缺乏快速精准感知、智能监测预警、即时响应发布等成套技术，无法实现即时自动预警与拦阻，导致发生车辆群体性坠落事故。因此，亟需研发面向公路与桥梁严重损毁事件的智能化预警、即时发布、自动拦阻的车辆示警拦阻策略辅助决策系统，提升车辆避险能力，减少人员伤亡与财产损失。

公路与桥梁灾毁后会对交通系统的安全与稳定构成严重威胁，不仅会导致交通中断和财产损失，还可能引发连锁反应，造成人员伤亡及二次事故，尤其是在复杂的交通环境中，驾驶员行为特征在应对此类紧急情况时起着决定性作用。现有研究大多聚焦于个体自然人驾驶员或特定场景，缺乏对交通流中断情况下智能网联汽车驾驶员行为特征及应急响应机制的系统性研究。此外，传统的应急管理策略往往忽视了驾驶员行为的异质性和动态性，导致响应效果不佳。不同年龄和驾驶经验的驾驶员在感知、决策及执行方面存在显著差异，特别是道路上辅助驾驶汽车、智能网联汽车的占比不断增加，如何协调不同类型“驾驶员”的行为，并建立高效的车辆示警拦阻策略，已成为减少次生事故亟待解决的关键问题。

发明内容

为解决现有技术存在的问题，本发明提供基于多模态时空数据协同的灾毁事件车辆示警拦阻系统，旨在通过分层协作与动态优化策略，一方面利用人类驾驶员的感知与决策特性，构建驾驶员行为分类模型，以定量评估不同行为模式(保守型、冒险型和从众型)在紧急情景下的风险应对能力，另一方面，兼顾考虑智能网联汽车的后台联网协同控制能力，设计包含预警层、引导层和拦截层的多层级协同框架，以实施针对性的应急策略，通过整合风险场模型与概率风险评估，构建追尾碰撞风险传播机制，从而能够对拦截范围阈值进行动态调整，实现精准、实时的应急管理，降低二次事故的发生率，并为公路桥梁损毁的应急管理提供科学依据和技术支撑。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

基于多模态时空数据协同的灾毁事件车辆示警拦阻系统，所述系统包括：灾毁事件信息采集子系统、驾驶行为特征采集子系统、风险评估子系统、管控层级划分子系统、动态风险场管控子系统、车辆示警拦阻策略输出子系统；

灾毁事件信息采集子系统、驾驶行为特征采集子系统分别与风险评估子系统通信连接；风险评估子系统与管控层级划分子系统、动态风险场管控子系统通信连接；管控层级划分子系统与动态风险场管控子系统通信连接；车辆示警拦阻策略输出子系统与动态风险场管控子系统通信连接；

灾毁事件信息采集子系统用于收集灾毁事件信息，灾毁事件信息包括地图导航信息、手机定位信息、气象条件信息、高速公路ETC信息、公路机电设施信息、社会化报警信息；

驾驶行为特征采集子系统用于收集驾驶行为特征信息，驾驶行为特征信息包括：人类驾驶员行为特征、辅助驾驶汽车行为特征、自动驾驶汽车行为特征；

风险评估子系统用于评估公路灾毁事件发生后的车辆坠落风险、追尾碰撞风险、交通拥堵风险及综合风险；

管控层级划分子系统用于根据风险评估子系统输出的评估结果，划分不同的管控层级；

动态风险场管控子系统用于定义动态风险场模型，并通过动态风险场模型对风险评估子系统、管控层级划分子系统输出的风险评估结果、管控层级进行分析，确定应急响应处理措施；

车辆示警拦阻策略输出子系统用于输出拦截策略、引导策略、预警策略。

优选的，灾毁事件信息采集子系统包括地图导航信息采集器、手机定位信息采集器、气象条件信息采集器、高速公路ETC信息采集器、公路机电设施信息采集器、社会化报警信息采集器；

地图导航信息采集器用于采集基础地图数据、动态导航数据、路径规划数据、用户行为数据、辅助数据；

手机定位信息采集器用于采集时空轨迹数据、定位源信息、环境参数、行为模式；

气象条件信息采集器用于采集地面气象要素、高空探测数据、天气现象；

高速公路ETC信息采集器用于采集车辆通行数据；

公路机电设施信息采集器用于采集设备监控数据、环境监测信息、交通控制信息、应急数据；

社会化报警信息采集器用于采集自然灾害的初期警报信息。

优选的，驾驶行为特征采集子系统包括人类驾驶员行为特征采集器、辅助驾驶汽车行为特征采集器、自动驾驶汽车行为特征采集器；

人类驾驶员行为特征采集器用于采集驾驶员生理行为及环境数据；

辅助驾驶汽车行为特征采集器用于采集车辆动态数据、驾驶员接管数据、传感器融合数据、系统状态数据；

自动驾驶汽车行为特征采集器用于采集来自激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波传感器的原始数据。

优选的，风险评估子系统包括车辆坠落风险评估模块、追尾碰撞风险评估模块、交通拥堵风险评估模块、综合风险评估模块；风险评估子系统依据灾毁事件信息和驾驶行为特征信息，分别输出车辆坠落风险评估结果、追尾碰撞风险评估结果、交通拥堵风险评估结果、综合风险评估结果。

优选的，管控层级划分子系统包括拦截层划分模块、引导层划分模块、预警层划分模块。

优选的，动态风险场管控子系统定义的动态风险场模型为：

动能计算+道路附着系数修正+V2X协同风险系数；

其中，R_total为驾驶员感知的总风险，n为风险项个数，w_i为第i个风险项的权重，λ为动能修正系数，R_i为第i个风险项的风险值，E_kinetic为动态风险，θ_i为第i个风险项的原始风险值，m为车辆质量，v为车辆速度，V2X为利用物联网技术通过车辆与道路、行人、其他车辆等之间的协调。

优选的，更新动态风险场：

R_ped(t)＝D·e^-β·t·e^-k·d(t)；

其中，R_ped为道路阻断事件动态更新产生的风险，t为时间，D为动态风险场的风险强度系数，β为控制风险，k为衰减系数，d为风险源与目标车辆的距离。

优选的，动态风险场管控子系统为搭载路灾毁事件风险场模型的VLIW服务器。

优选的，车辆示警拦阻策略输出子系统包括拦截策略输出模块、引导策略输出模块、预警策略输出模块。

与现有技术相比，本发明的有益效果为：

本发明提供的基于多模态时空数据协同的灾毁事件车辆示警拦阻系统包括：灾毁事件信息采集子系统、驾驶行为特征采集子系统、风险评估子系统、管控层级划分子系统、动态风险场管控子系统、车辆示警拦阻策略输出子系统；灾毁事件信息采集子系统、驾驶行为特征采集子系统分别与风险评估子系统通信连接，灾毁事件信息采集子系统用于收集地图导航信息、手机定位信息、气象条件信息、高速公路ETC信息、公路机电设施信息、社会化报警信息等多源时空数据；驾驶行为特征采集子系统用于收集人类驾驶员行为特征、辅助驾驶汽车行为特征、自动驾驶汽车行为特征等驾驶行为特征；风险评估子系统与管控层级划分子系统通信连接，风险评估子系统用于评估公路灾毁事件发生后的车辆坠落风险、追尾碰撞风险、交通拥堵风险及综合风险，管控层级划分子系统用于根据风险评估子系统输出的评估结果，划分不同的管控层级，包括拦截层、引导层和预警层；管控层级划分子系统与动态风险场管控子系统通信连接，动态风险场管控子系统用于定义动态风险场模型，并通过动态风险场模型对风险评估子系统、管控层级划分子系统输出的风险评估结果、管控层级进行分析，确定应急响应处理措施；车辆示警拦阻策略输出子系统与动态风险场管控子系统通信连接，用于输出拦截策略、引导策略、预警策略。

通过本发明系统的应用，根据在途传统车辆、智能网联汽车等不同驾驶员的行为特征，输出面向预警层、引导层和拦截层的车辆示警拦阻策略，解决目前存在的公路桥梁灾毁事件分层协作少、动态优化难的问题，针对拥堵风险、追尾风险和坠落风险不同的风险特点，通过整合风险场模型与概率风险评估，提高了多层级协同应急响应效率，能够实现对拦截范围阈值进行动态调整，实现精准、实时的应急管理，降低二次事故的发生率，并为公路桥梁损毁的应急管理提供了科学依据和技术支撑。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例基于多模态时空数据协同的灾毁事件车辆示警拦阻系统的结构示意图；

图2为本发明实施例基于多模态时空数据协同的灾毁事件车辆示警拦阻系统的处置流程示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

实施例一

本发明提供了基于多模态时空数据协同的灾毁事件车辆示警拦阻系统，包括：灾毁事件信息采集子系统、驾驶行为特征采集子系统、风险评估子系统、管控层级划分子系统、动态风险场管控子系统、车辆示警拦阻策略输出子系统；

灾毁事件信息采集子系统、驾驶行为特征采集子系统分别与风险评估子系统通信连接；风险评估子系统与管控层级划分子系统、动态风险场管控子系统通信连接；管控层级划分子系统与动态风险场管控子系统通信连接；车辆示警拦阻策略输出子系统与动态风险场管控子系统通信连接；

灾毁事件信息采集子系统用于收集灾毁事件信息，灾毁事件信息包括地图导航信息、手机定位信息、气象条件信息、高速公路ETC信息、公路机电设施信息、社会化报警信息；

驾驶行为特征采集子系统用于收集驾驶行为特征信息，驾驶行为特征信息包括：人类驾驶员行为特征、辅助驾驶汽车行为特征、自动驾驶汽车行为特征；

风险评估子系统用于评估公路灾毁事件发生后的车辆坠落风险、追尾碰撞风险、交通拥堵风险及综合风险；

管控层级划分子系统用于根据风险评估子系统输出的评估结果，划分不同的管控层级；

动态风险场管控子系统用于定义动态风险场模型，并通过动态风险场模型对风险评估子系统、管控层级划分子系统输出的风险评估结果、管控层级进行分析，确定应急响应处理措施；

车辆示警拦阻策略输出子系统用于输出拦截策略、引导策略、预警策略。

进一步的，本发明系统通过多模态时空数据协同机制实现全要素交通风险感知，具体实施过程如下：

在多源数据采集架构方面，灾毁事件信息采集子系统集成视觉感知(部署4K高清摄像头与红外热成像仪)、环境感知(配置激光雷达与毫米波雷达)、通信感知(接入5G-V2X车路协同模块)等多类传感器阵列；驾驶行为特征采集子系统采用人类驾驶员(通过DMS摄像头采集眼动轨迹与手部动作)、辅助驾驶系统(提取ADAS系统的纵向/横向控制数据)、自动驾驶单元(获取规划路径与感知决策日志)等多模态数据融合；

在时空数据协同处理流程方面，一是时空对齐，基于北斗卫星定位坐标与高精度地图，将视频帧、雷达点云与车辆定位数据同步至厘米级精度；二是特征提取，采用YOLOv8算法进行多目标检测，结合BiLSTM(Bi-directional Long Short-Term Memory，双向长短期记忆网络)提取驾驶行为时序特征；三是动态融合，设计自适应权重分配网络，根据天气条件自动调整各模态数据权重(如雨天增大雷达数据权重至0.7)。

进一步的，时空对齐包括：

1、坐标转换模型(北斗→高精度地图)：

[X_map,Y_map,Z_map]^T＝[ΔX,ΔY,ΔZ]^T+(1+δ)·R(ε_x,ε_y,ε_z)·[X_BDS,Y_BDS,Z_BDS]^T；

其中，[X_map,Y_map,Z_map]为在高精度地图坐标系下的坐标，T表示转置；[X_BDS,Y_BDS,Z_BDS]为在北斗坐标系(BDS)下的坐标；[ΔX,ΔY,ΔZ]为平移参数，表示两个坐标系原点之间的偏移量；δ为尺度缩放因子，用于调整两个坐标系之间的尺度差异；R(ε_x,ε_y,ε_z)为旋转矩阵，由三个欧拉角ε_x,ε_y,ε_z构成；ε_x,ε_y,ε_z分别表示绕X、Y、Z轴的旋转角。

2、时间同步函数：

t_aligned＝t_base+((t_sensor-t_{base start})/(t_{base end}-t_{base start}))·Δt；

其中，t_aligned为对齐后的时间戳；t_base为基准时间线的起始时间或参考时间点；t_sensor为传感器原始时间戳；t_{base start}为基准时间线的开始时间；t_{base end}为基准时间线的结束时间；Δt为时间间隔或周期，用于比例缩放。

进一步的，特征提取包括：

1、YOLOv8多目标检测损失函数：

L_total＝λ₁·L_cls+λ₂·L_box+λ₃·L_obj；

其中，L_total为用于训练目标检测模型的总损失值；L_cls为分类损失(Classification Loss)；L_box为定位损失(Bounding Box Loss)；L_obj为置信度损失(Objectness Loss)；λ₁、λ₂、λ₃分别为分类损失、定位损失、置信度损失的权重系数。

2、BiLSTM时序特征提取：

前向传播：

后向传播：

特征融合：

其中，为在时间步t的前向LSTM(Long Short-Term Memory，长短期记忆网络)隐藏状态；为在时间步t-1的前向LSTM隐藏状态；为在时间步t的后向LSTM隐藏状态；为在时间步t+1的后向LSTM隐藏状态；x_t为时间步t的输入特征向量；分别对应前向和后向传播中输入x_t的权重矩阵；分别对应前向和后向传播中隐藏状态h的权重矩阵；b_f、b_b分别对应前向和后向传播的偏置向量；σ表示激活函数(通常是Sigmoid或Tanh)；h_t为BiLSTM在时间步t的最终输出特征向量，由前向和后向隐藏状态拼接而成。

进一步的，动态融合包括：

自适应权重分配网络：

w_i＝exp(f_θ(c_weather)_i)/(Σ_jexp(f_θ(c_weather)_j))；

其中，w_i表示计算得到的第i个数据模态的融合权重；f_θ表示一个轻量级的全连接神经网络，参数为θ；c_weather为外部条件(如天气)的特征编码向量；f_θ(c_weather)_i表示网络为第i个数据模态输出的原始分数；Σ_j表示对所有模态j进行求和；该公式本质是一个Softmax函数，它将神经网络f_θ的输出转换为一个概率分布，所有融合权重w_i满足Σ_iw_i＝1，且0≤w_i≤1；f_θ根据输入的外部条件编码c_weather自适应地分配不同模态的重要性权重。

所有传感器数据通过时间同步模块(PTPv2协议)实现纳秒级时间对齐，空间配准采用ICP算法，迭代次数设置为50次，收敛阈值0.01m。数据预处理流程包括：去噪(小波阈值法)、校准(镜头畸变矫正)、格式转换(ROS消息类型标准化)。本发明系统集成三模态驾驶行为数据(人类眼动轨迹/ADAS控制数据/自动驾驶规划路径)，突破传统系统仅采集车辆动态数据的局限。

进一步的，灾毁事件信息采集子系统包括：地图导航信息采集器、手机定位信息采集器、气象条件信息采集器、高速公路ETC信息采集器、公路机电设施信息采集器、社会化报警信息采集器；

地图导航信息采集器用于采集基础地图数据、动态导航数据、路径规划数据、用户行为数据、辅助数据，基础地图数据包括道路网络(高速/国道/省道等)、自然地理要素(河流/绿地)、兴趣点(POI)名称及位置等，动态导航数据包括实时交通流量、道路拥堵状况、交通事故、施工信息等，路径规划数据包括最优路线计算、预计通行时间、油耗估算等，用户行为数据包括导航搜索记录、常去地点、偏好路线等，辅助数据包括路口实景图、车道指引标识、语音导航指令。

手机定位信息采集器用于采集时空轨迹数据、定位源信息、环境参数、行为模式等，时空轨迹数据包括经纬度坐标、移动速度、时间戳、海拔高度等，定位源信息包括GPS信号强度、Wi-Fi接入点MAC地址、基站小区ID等，环境参数包括定位精度(如米级误差范围)、信号遮挡状态等，行为模式包括停留时长、速度、加速度、方向等。

气象条件信息采集器用于采集地面气象要素、高空探测数据、天气现象等，地面气象要素包括温度、湿度、气压、降水量、风速/风向、能见度、日照时数、蒸发量、土壤温湿度，高空探测数据包括不同高度层(如500hPa)的位势高度、风向风速，天气现象包括雷暴、结冰、雾霾、沙尘暴等。

高速公路ETC信息采集器用于采集车辆通行数据，包括车型分类、入口/出口收费站、通行时间。

公路机电设施信息采集器用于采集设备监控数据、环境监测信息、交通控制信息、应急数据等，设备监控数据包括供电系统、通信系统、照明设施信息，环境监测信息包括隧道内CO浓度、路面结冰厚度、噪音分贝值，交通控制信息包括可变情报板显示内容、信号灯配时方案、车检器流量统计，应急数据包括紧急电话呼叫记录、广播语音内容、应急车道占用检测。

社会化报警信息采集器用于采集重特大交通事故、公路塌陷中断、桥梁隧道损毁、地震、洪水等自然灾害的初期警报信息。

进一步的，驾驶行为特征采集子系统包括人类驾驶员行为特征采集器、辅助驾驶汽车行为特征采集器、自动驾驶汽车行为特征采集器；

人类驾驶员行为特征采集器主要依赖车载摄像头和传感器，采集驾驶员生理行为及环境数据，用于疲劳驾驶预警、分神监测等场景，包括油门/刹车踏板压力、方向盘转角速度、挡位切换频率等驾驶操作数据，以及注视前方道路时间占比、后视镜/仪表盘扫视频率、语音指令内容、情绪波动(通过声纹分析)等环境交互数据。

辅助驾驶汽车行为特征采集器用于采集车辆动态数据、驾驶员接管数据、传感器融合数据、系统状态数据等，融合多传感器数据，监测车辆动态响应及驾驶员接管行为，应用于L2-L3级辅助驾驶系统，车辆动态数据包括运动状态和控制信号信息，运动状态信息包括纵向加速度、横摆角速度、车身俯仰角，控制信号信息包括AEB(自动紧急制动)触发次数、ACC(自适应巡航)跟车距离；驾驶员接管数据包括接管响应和操作干预信息，接管响应信息包括系统提示后接管延迟时间、接管后车辆稳定性(如急刹频率)，操作干预信息包括方向盘修正角度、油门/刹车覆盖力度；传感器融合数据包括环境感知和定位信息，环境感知包括毫米波雷达目标列表(距离、速度、方位角)、摄像头车道线识别结果，定位信息包括北斗卫星导航系统融合轨迹、地图匹配精度；系统状态数据包括算法运行和故障记录信息，算法运行信息包括感知模块CPU/GPU占用率、决策树推理时间，故障记录信息包括传感器误报率、系统重启次数。

自动驾驶汽车行为特征采集器用于采集来自激光雷达(LiDAR)、摄像头、毫米波雷达、超声波传感器等多种传感器的原始数据，包括车速、加速度、转向角度、制动状态等车辆状态数，道路状况、天气条件、交通信号灯状态等环境数据，对采集到的数据进行实时处理，提取关键特征，识别并提取车辆行为特征，如行驶轨迹、变道行为、避障策略等，基于机器学习算法，识别车辆的具体行为模式。

进一步的，风险评估子系统包括车辆坠落风险评估模块、追尾碰撞风险评估模块、交通拥堵风险评估模块、综合风险评估模块。公路桥梁灾毁事件发生后，在事发核心位置范围内的上游车辆面临车辆坠落风险，非核心范围内的上游车辆因前方车辆突然刹车面临追尾碰撞风险，其他上游车辆因公路突然中断面临交通拥堵风险。风险评估子系统依据灾毁事件信息和驾驶行为特征信息，通过动态风险场模型，分别输出车辆坠落风险评估结果、追尾碰撞风险评估结果、交通拥堵风险评估结果、综合风险评估结果。

进一步的，管控层级划分子系统根据风险评估子系统输出的风险评估结果，对上游区域进行管控层级划分，包括拦截层划分模块、引导层划分模块、预警层划分模块。

进一步的，动态风险场管控子系统用于定义动态风险场模型，并通过动态风险场模型对风险评估子系统、管控层级划分子系统输出的风险评估结果、管控层级进行分析，确定应急响应处理措施。动态风险场模型将公路灾毁事件视为核心危险源，与环境中每个潜在危险源(车辆、行人、障碍物等)生成风险场，将驾驶员行为视为对“风险势场”的响应，驾驶员通过感知综合风险场梯度调整行为(如加速、减速、变道)，动态风险场模型提出了一种量化风险评估方法，区别于传统静态阈值判断，具体为：

其中，R_total为综合风险值，n为风险项个数，w_i为第i个风险项的权重，λ为动能修正系数，R_i为第i个风险项的风险值，E_kinetic为动态风险。

各风险项权重w_i基于Softmax的多源数据权重分配算法为：

其中，θ_i为第i个风险项的原始风险值；

动态风险E_kinetic的计算公式为：

动能计算+道路附着系数修正+V2X协同风险系数；

其中，m为车辆质量，v为车辆速度，V2X为利用物联网技术通过车辆与道路、行人、其他车辆等之间的协调，实现整个道路运输的智能化。

采用动态风险场模型进行风险评估，结合前后两车运行参数和前车风险建立追尾事故风险传播机制，风险场理论的核心在于量化驾驶员感知的风险，并将其转化为行为决策。例如，周围车辆的速度、位置、道路的曲率、能见度等因素都可能影响风险场的计算，每个因素可以视为一个风险源，其影响随距离衰减，驾驶员会根据综合风险场的强度调整自己的驾驶行为，风险场理论通过量化驾驶员对周围环境的风险感知，模拟其在复杂交通场景中的动态决策过程。

第一步，定义风险源与设计场函数，公路灾毁事件风险场中，道路阻断产生的风险随车辆与阻断事件的距离减少而呈现指数级增加，具体为：

R_rbe(d)＝A·e^k·d；

车辆风险场中，周围车辆产生的风险随距离衰减，具体为：

R_veh(d)＝A·e^-m·d；

其中，R_rbe为道路阻断产生的风险，R_veh为周围车辆产生的风险，d为风险源与目标车辆的距离，A为车辆风险场风险强度系数，e为指数，k、m为衰减系数。

公路边界风险场中，道路边缘或护栏的风险场随横向偏移量增大而增强，具体为：

其中，R_road为道路边缘或护栏产生的风险，y为车辆横向位置，|y-y_edge|为道路边界位置，B为公路边界风险场风险强度系数，∈防止分母为零。

第二步，定义其他风险，静态障碍物风险场中，固定障碍物的风险场可设为固定范围的高斯分布，具体为：

其中，R_obs为固定障碍物产生的风险，(x,y)为目标车辆的位置，C为其他风险的风险强度系数，(x₀，y₀)为障碍物中心，σ为控制影响范围。

第三步，计算综合风险场，驾驶员感知的总风险场为各风险源的叠加，具体为：

其中，R_total为驾驶员感知的总风险。

第四步，驾驶决策建模，驾驶员根据风险场梯度调整行为，目标是最小化风险暴露：

加速度决策方面，根据前方风险场梯度调整速度，采用改进的智能驾驶模型：

其中，a为加速度，α为风险敏感系数，a_IDM为前方风险场的风险敏感系数，为风险场梯度。

换道决策方面，若当前车道风险场强度超过阈值R_th，触发换道意图：

换道条件：R_total>R_th且目标车道风险更低；

第五步，更新动态风险场，考虑道路阻断事件风险实时变化的影响，如道路塌陷范围增大等道路阻断事件的事发区域不断增加等，风险场需实时更新：

其中，R_ped为道路阻断事件动态更新产生的风险，t为时间，D为动态风险场的风险强度系数，β为控制风险，随阻断时间递增，如道路阻断事件上游车辆排队长度增加、道路塌陷范围增大等。

进一步的，动态风险场管控子系统为搭载路灾毁事件风险场模型的VLIW服务器。

进一步的，车辆示警拦阻策略输出子系统包括拦截策略输出模块、引导策略输出模块、预警策略输出模块，用于输出拦截策略、引导策略、预警策略。

综上，本发明提供的基于多模态时空数据协同的灾毁事件车辆示警拦阻系统包括：灾毁事件信息采集子系统、驾驶行为特征采集子系统、风险评估子系统、管控层级划分子系统、动态风险场管控子系统、车辆示警拦阻策略输出子系统；灾毁事件信息采集子系统、驾驶行为特征采集子系统分别与风险评估子系统通信连接，灾毁事件信息采集子系统用于收集地图导航信息、手机定位信息、气象条件信息、高速公路ETC信息、公路机电设施信息、社会化报警信息等多源时空数据；驾驶行为特征采集子系统用于收集人类驾驶员行为特征、辅助驾驶汽车行为特征、自动驾驶汽车行为特征等驾驶行为特征；风险评估子系统与管控层级划分子系统通信连接，风险评估子系统用于评估公路灾毁事件发生后的车辆坠落风险、追尾碰撞风险、交通拥堵风险及综合风险，管控层级划分子系统用于根据风险评估子系统输出的评估结果，划分不同的管控层级，包括拦截层、引导层和预警层；管控层级划分子系统与动态风险场管控子系统通信连接，动态风险场管控子系统用于定义动态风险场模型，并通过动态风险场模型对风险评估子系统、管控层级划分子系统输出的风险评估结果、管控层级进行分析，确定应急响应处理措施；车辆示警拦阻策略输出子系统与动态风险场管控子系统通信连接，用于输出拦截策略、引导策略、预警策略。

通过本发明系统的应用，根据在途传统车辆、智能网联汽车等不同驾驶员的行为特征，输出面向预警层、引导层和拦截层的车辆示警拦阻策略，解决目前存在的公路桥梁灾毁事件分层协作少、动态优化难的问题，针对拥堵风险、追尾风险和坠落风险不同的风险特点，通过整合风险场模型与概率风险评估，提高了多层级协同应急响应效率，能够实现对拦截范围阈值进行动态调整，实现精准、实时的应急管理，降低二次事故的发生率，并为公路桥梁损毁的应急管理提供了科学依据和技术支撑。

实施例二

如图1所示，本发明提供基于多模态时空数据协同的灾毁事件车辆示警拦阻系统，包括：灾毁事件信息采集子系统101、驾驶行为特征采集子系统102、风险评估子系统103、管控层级划分子系统104、动态风险场管控子系统105、车辆示警拦阻策略输出子系统106。

其中，灾毁事件信息采集子系统101、驾驶行为特征采集子系统102分别与风险评估子系统103通信连接，风险评估子系统103与管控层级划分子系统104、动态风险场管控子系统105通信连接，管控层级划分子系统104与动态风险场管控子系统105通信连接，车辆示警拦阻策略输出子系统105与动态风险场管控子系统106通信连接。

具体地，灾毁事件信息采集子系统101用于收集地图导航信息、手机定位信息、气象条件信息、高速公路ETC信息、公路机电设施信息、社会化报警信息等多源时空数据；驾驶行为特征采集子系统102用于收集人类驾驶员行为特征、辅助驾驶汽车行为特征、自动驾驶汽车行为特征等驾驶行为特征；风险评估子系统103用于评估公路灾毁事件发生后的车辆坠落风险、追尾碰撞风险、交通拥堵风险及综合风险，管控层级划分子系统104用于根据风险评估子系统输出的评估结果，划分不同的管控层级，包括拦截层、引导层和预警层；

之后，动态风险场管控子系统105用于定义动态风险场模型，并通过动态风险场模型对风险评估子系统103、管控层级划分子系统104输出的风险评估结果、管控层级进行分析，确定应急响应处理措施；车辆示警拦阻策略输出子系统106输出拦截策略、引导策略、预警策略。

通过本发明系统的应用，根据在途传统车辆、智能网联汽车等不同驾驶员的行为特征，输出面向预警层、引导层和拦截层的车辆示警拦阻策略，解决目前存在的公路桥梁灾毁事件分层协作少、动态优化难的问题，针对拥堵风险、追尾风险和坠落风险不同的风险特点，通过整合风险场模型与概率风险评估，提高了多层级协同应急响应效率，能够实现对拦截范围阈值进行动态调整，实现精准、实时的应急管理，降低二次事故的发生率，并为公路桥梁损毁的应急管理提供了科学依据和技术支撑。

进一步的，本发明提供的灾毁事件信息采集子系统101包括：地图导航信息采集器1011、手机定位信息采集器1012、气象条件信息采集器1013、高速公路ETC信息采集器1014、公路机电设施信息采集器1015、社会化报警信息采集器1016。

地图导航信息采集器1011用于采集基础地图数据、动态导航数据、路径规划数据、用户行为数据和辅助数据，基础地图数据包括道路网络(高速/国道/省道等)、自然地理要素(河流/绿地)、兴趣点(POI)名称及位置等，动态导航数据包括实时交通流量、道路拥堵状况、交通事故、施工信息等，路径规划数据包括最优路线计算、预计通行时间、油耗估算等，用户行为数据包括导航搜索记录、常去地点、偏好路线等，辅助数据包括路口实景图、车道指引标识、语音导航指令。

手机定位信息采集器1012用于采集时空轨迹数据、定位源信息、环境参数、行为模式等，时空轨迹数据包括经纬度坐标、移动速度、时间戳、海拔高度等，定位源信息包括GPS信号强度、Wi-Fi接入点MAC地址、基站小区ID等，环境参数包括定位精度(如米级误差范围)、信号遮挡状态等，行为模式包括停留时长、速度、加速度、方向等。

气象条件信息采集器1013用于采集地面气象要素、高空探测数据、天气现象等，地面气象要素包括温度、湿度、气压、降水量、风速/风向、能见度、日照时数、蒸发量、土壤温湿度，高空探测数据包括不同高度层(如500hPa)的位势高度、风向风速，天气现象包括雷暴、结冰、雾霾、沙尘暴等。

高速公路ETC信息采集器1014用于采集车辆通行数据，包括车型分类、入口/出口收费站、通行时间。

公路机电设施信息采集器1015用于采集设备监控数据、环境监测信息、交通控制信息、应急数据等，设备监控数据包括供电系统、通信系统、照明设施信息，环境监测信息包括隧道内CO浓度、路面结冰厚度、噪音分贝值，交通控制信息包括可变情报板显示内容、信号灯配时方案、车检器流量统计，应急数据包括紧急电话呼叫记录、广播语音内容、应急车道占用检测。

社会化报警信息采集器1016用于采集重特大交通事故、公路塌陷中断、桥梁隧道损毁、地震、洪水等自然灾害的初期警报。

示例性地，地图导航信息采集器1011为高精度GNSS(GlobalNavigationSatellite System，全球导航卫星系统)模块(如集思宝MG8系列)，支持北斗/GPS/GLONASS多模定位，精度达厘米级，内置高灵敏度天线，适合复杂地形。

手机定位信息采集器1012为便携式侦测设备(如ZXTY-DW900A)，4G/5G信号模拟+IMSI码捕获，定位精度0.1米，支持100+目标并发定位。

象条件信息采集器1013为多参数气象站(如JZ-PH型)，集成温湿度、气压、风速、雨量、辐射等16路传感器，支持RS485/GPRS/4G传输，存储容量12M(可存1年数据)。

高速公路ETC信息采集器1014为ETC一体化机柜(如康耐德C2000)，包括RSU(RoadSide Unit，路侧单元)天线控制器、车道控制器、UPS电源(Uninterruptible PowerSupply，不间断电源)、环境监控模块的集成设备。

公路机电设施信息采集器1015为防雷监测终端(如ZVD中为SPD)，实现IP20防护、-40℃～85℃工作范围，监测雷击峰值、接地电阻、温湿度，智能传感器网络由电流/电压传感器+LoRa(Long Range Radio，远距离无线电)无线传输模块组成，实时监测供电异常和故障预警。

社会化报警信息采集器1016为电话报警主机(如多路采集输出系统)，20通道报警输入，支持RS485联网，内置AT24C02存储芯片。

通过本发明实施例提供的地图导航信息采集器1011、手机定位信息采集器1012、气象条件信息采集器1013、高速公路ETC信息采集器1014、公路机电设施信息采集器1015、社会化报警信息采集器1016全面采集了公路桥梁灾毁事件发生后，交通流量、基础设施、道路环境等要素数据，为安全风险评估提供了可靠准确的数据支撑。

进一步的，本发明提供的驾驶行为特征采集子系统102包括人类驾驶员行为特征采集器1021、辅助驾驶汽车行为特征采集器1022、自动驾驶汽车行为特征采集器1023。人类驾驶员行为特征采集器1021主要依赖车载摄像头和传感器，采集驾驶员生理行为及环境数据，用于疲劳驾驶预警、分神监测等场景，包括油门/刹车踏板压力、方向盘转角速度、挡位切换频率等驾驶操作数据，以及注视前方道路时间占比、后视镜/仪表盘扫视频率、语音指令内容、情绪波动(通过声纹分析)等环境交互数据。

辅助驾驶汽车行为特征采集器1022用于采集车辆动态数据、驾驶员接管数据、传感器融合数据、系统状态数据等，融合多传感器数据，监测车辆动态响应及驾驶员接管行为，应用于L2-L3级辅助驾驶系统，车辆动态数据包括运动状态和控制信号信息，运动状态信息包括纵向加速度、横摆角速度、车身俯仰角，控制信号信息包括AEB(自动紧急制动)触发次数、ACC(自适应巡航)跟车距离；驾驶员接管数据包括接管响应和操作干预信息，接管响应信息包括系统提示后接管延迟时间、接管后车辆稳定性(如急刹频率)，操作干预信息包括方向盘修正角度、油门/刹车覆盖力度；传感器融合数据包括环境感知和定位信息，环境感知包括毫米波雷达目标列表(距离、速度、方位角)、摄像头车道线识别结果，定位信息包括北斗卫星导航系统融合轨迹、地图匹配精度；系统状态数据包括算法运行和故障记录信息，算法运行信息包括感知模块CPU/GPU占用率、决策树推理时间，故障记录信息包括传感器误报率、系统重启次数。

自动驾驶汽车行为特征采集器1023用于采集来自激光雷达(LiDAR)、摄像头、毫米波雷达、超声波传感器等多种传感器的原始数据，包括车速、加速度、转向角度、制动状态等车辆状态数，道路状况、天气条件、交通信号灯状态等环境数据，应用于L3级及以上的智能网联汽车，对采集到的数据进行实时处理，提取关键特征，识别并提取车辆行为特征，如行驶轨迹、变道行为、避障策略等，基于机器学习算法，识别车辆的具体行为模式。

示例性地，人类驾驶员行为特征采集器1021为DMS摄像头(非侵入式)，符合GB/T41797-2022国家标准的DAMS系统，支持闭眼、头部姿态异常、接打电话等行为监测，白天/夜晚检出率≥95％，响应延迟<1.5秒，支持光学+声学+触觉多模态提示。

辅助驾驶汽车行为特征采集器1022为77GHz毫米波雷达+环视摄像头，敏视STONKAM 77GHz雷达(成本约500元/颗)，探测距离>200m，支持AEB和ACC功能，4颗1080P环视摄像头(覆盖360°视野)，配合Mobileye EyeQ4芯片，实现车道线检测和交通标志识别。

自动驾驶汽车行为特征采集器1023为固态LiDAR+4D雷达，Luminar Hydra(固态，角分辨率0.05°×0.05°)，支持250m探测距离，符合车规级可靠性要求，Arbe Phoenix(分辨率提升4倍)，支持复杂场景下的多目标跟踪。

本发明实施例对采集器的形式不作限定，本领域技术人员可以根据实际需要确定。

进一步的，动态风险场管控子系统105为搭载道路环境要素干扰模型的VLIW(VeryLong Instruction Word，超长指令集架构)服务器，将VLIW指令拆分为多个功能单元(FU)的子指令，支持算术、逻辑、内存访问等并行操作，提供高带宽读写支持，减少数据冲突。VLIW服务器包括多个数据接入端口，用于分别接入风险评估子系统103、管控层级划分子系统104，从而对风险评估结果、管控层级进行分析，确定应急响应处理措施。

进一步的，VLIW服务器根据下述动态风险场模型进行应急响应处理措施分析：

其中，R_total为综合风险值，n为风险项个数，w_i为第i个风险项的权重，λ为动能修正系数，R_i为第i个风险项的风险值，E_kinetic为动态风险。

各风险项权重w_i基于Softmax的多源数据权重分配算法为：

其中，θ_i为第i个风险项的原始风险值；

动态风险E_kinetic的计算公式为：

动能计算+道路附着系数修正+V2X协同风险系数；

其中，m为车辆质量，v为车辆速度，V2X为利用物联网技术通过车辆与道路、行人、其他车辆等之间的协调，实现整个道路运输的智能化。

采用动态风险场模型进行风险评估，结合前后两车运行参数和前车风险建立追尾事故风险传播机制，风险场理论的核心在于量化驾驶员感知的风险，并将其转化为行为决策。例如，周围车辆的速度、位置、道路的曲率、能见度等因素都可能影响风险场的计算，每个因素可以视为一个风险源，其影响随距离衰减，驾驶员会根据综合风险场的强度调整自己的驾驶行为，风险场理论通过量化驾驶员对周围环境的风险感知，模拟其在复杂交通场景中的动态决策过程。

第一步，定义风险源与设计场函数，公路灾毁事件风险场中，道路阻断产生的风险随车辆与阻断事件的距离减少而呈现指数级增加，具体为：

R_rbe(d)＝A·e^k·d；

车辆风险场中，周围车辆产生的风险随距离衰减，具体为：

r_veh(d)＝A·e^-m·d；

其中，R_rbe为道路阻断产生的风险，R_veh为周围车辆产生的风险，d为风险源与目标车辆的距离，A为车辆风险场风险强度系数，e为指数，k、m为衰减系数。

公路边界风险场中，道路边缘或护栏的风险场随横向偏移量增大而增强，具体为：

其中，R_road为道路边缘或护栏产生的风险，y为车辆横向位置，|y-y_edge|为道路边界位置，B为公路边界风险场风险强度系数，∈防止分母为零。

第二步，定义其他风险，静态障碍物风险场中，固定障碍物的风险场可设为固定范围的高斯分布，具体为：

其中，R_obs为固定障碍物产生的风险，(x,y)为目标车辆的位置，C为其他风险的风险强度系数，(x₀，y₀)为障碍物中心，σ为控制影响范围。

第三步，计算综合风险场，驾驶员感知的总风险场为各风险源的叠加，具体为：

其中，R_total为驾驶员感知的总风险。

第四步，驾驶决策建模，驾驶员根据风险场梯度调整行为，目标是最小化风险暴露：

加速度决策方面，根据前方风险场梯度调整速度，采用改进的智能驾驶模型：

其中，a为加速度，α为风险敏感系数，a_IDM为前方风险场的风险敏感系数，为风险场梯度。

换道决策方面，若当前车道风险场强度超过阈值R_th，触发换道意图：

换道条件：R_total>R_th且目标车道风险更低；

第五步，更新动态风险场，考虑道路阻断事件风险实时变化的影响，如道路塌陷范围增大等道路阻断事件的事发区域不断增加等，风险场需实时更新：

R_ped(t)＝D·e^-β·t·e^-k·d(t)；

其中，R_ped为道路阻断事件动态更新产生的风险，t为时间，D为动态风险场的风险强度系数，β为控制风险，随阻断时间递增，如道路阻断事件上游车辆排队长度增加、道路塌陷范围增大等。

进一步的，车辆示警拦阻策略输出子系统106包括拦截策略输出模块1061、引导策略输出模块1062、预警策略输出模块1063，用于输出拦截策略、引导策略、预警策略。

具体地，拦截策略输出模块1061、引导策略输出模块1062、预警策略输出模块1063均采用电子沙盘展示，LED屏或液晶屏集成GIS地图，支持手势操作，结合VR/AR技术，实现实时交通监控+AR导航界面。采用三折幕无缝拼接技术构建270°环形沙盘，表面集成电容感应层实现毫米级触控精度，底层搭载激光雷达扫描获取1:500三维地形模型，叠加实时车流热力图与应急资源矢量标记，动态渲染引擎支持四象限分屏显示，同步呈现当前事件影响范围预测、预案推演模拟等复合信息，GIS全息投影墙由4×6单元110英寸微间距LED模组构成，支持8K分辨率点云地图投射，展示拦截路段(红色)、引导路段(黄色)、预警路段(蓝色)的策略方案，采用边缘计算节点实现GIS数据毫秒级刷新，结合光线追踪技术呈现三维立体道路网络。

实施例三

如图2所示，本发明提供一种基于多模态时空数据协同的灾毁事件车辆示警拦阻方法，应用前述实施例所述的基于多模态时空数据协同的灾毁事件车辆示警拦阻系统实现，方法包括：

灾毁事件信息采集子系统收集灾毁事件信息，驾驶行为特征采集子系统收集驾驶行为特征信息；

风险评估子系统依据灾毁事件信息和驾驶行为特征信息，分别输出车辆坠落风险评估结果、追尾碰撞风险评估结果、交通拥堵风险评估结果、综合风险评估结果；

管控层级划分子系统根据风险评估子系统输出的风险评估结果，对上游区域进行管控层级划分；

动态风险场管控子系统定义动态风险场模型，定义风险源与设计场函数，通过动态风险场模型对风险评估结果、管控层级进行分析，计算综合风险场，更新动态风险场，确定应急响应处理措施；

车辆示警拦阻策略输出子系统根据应急响应处理措施输出拦截策略、引导策略、预警策略。

以上所述的实施例仅是对本发明优选方式进行的描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。

Claims (8)

1.基于多模态时空数据协同的灾毁事件车辆示警拦阻系统，其特征在于，所述系统包括：灾毁事件信息采集子系统、驾驶行为特征采集子系统、风险评估子系统、管控层级划分子系统、动态风险场管控子系统、车辆示警拦阻策略输出子系统；

灾毁事件信息采集子系统、驾驶行为特征采集子系统分别与风险评估子系统通信连接；风险评估子系统与管控层级划分子系统、动态风险场管控子系统通信连接；管控层级划分子系统与动态风险场管控子系统通信连接；车辆示警拦阻策略输出子系统与动态风险场管控子系统通信连接；

灾毁事件信息采集子系统用于收集灾毁事件信息，灾毁事件信息包括地图导航信息、手机定位信息、气象条件信息、高速公路ETC信息、公路机电设施信息、社会化报警信息；

驾驶行为特征采集子系统用于收集驾驶行为特征信息，驾驶行为特征信息包括：人类驾驶员行为特征、辅助驾驶汽车行为特征、自动驾驶汽车行为特征；

风险评估子系统用于评估公路灾毁事件发生后的车辆坠落风险、追尾碰撞风险、交通拥堵风险及综合风险；

管控层级划分子系统用于根据风险评估子系统输出的评估结果，划分不同的管控层级；

动态风险场管控子系统用于定义动态风险场模型，并通过动态风险场模型对风险评估子系统、管控层级划分子系统输出的风险评估结果、管控层级进行分析，确定应急响应处理措施；

车辆示警拦阻策略输出子系统用于输出拦截策略、引导策略、预警策略；

动态风险场模型将公路灾毁事件视为核心危险源，与环境中每个潜在危险源生成风险场，将驾驶员行为视为对“风险势场”的响应，驾驶员通过感知综合风险场梯度调整行为，动态风险场模型提出一种量化风险评估方法，区别于传统静态阈值判断，具体为：

；

；

；

其中，R _total 为驾驶员感知的总风险，n为风险项个数，为第个风险项的权重，λ为动能修正系数，为第个风险项的风险值，为动态风险，为第个风险项的原始风险值，为车辆质量，为车辆速度，为利用物联网实现车辆与道路、行人、其他车辆之间协调的技术。

2.根据权利要求1所述的基于多模态时空数据协同的灾毁事件车辆示警拦阻系统，其特征在于，灾毁事件信息采集子系统包括地图导航信息采集器、手机定位信息采集器、气象条件信息采集器、高速公路ETC信息采集器、公路机电设施信息采集器、社会化报警信息采集器；

地图导航信息采集器用于采集基础地图数据、动态导航数据、路径规划数据、用户行为数据、辅助数据；

手机定位信息采集器用于采集时空轨迹数据、定位源信息、环境参数、行为模式；

气象条件信息采集器用于采集地面气象要素、高空探测数据、天气现象；

高速公路ETC信息采集器用于采集车辆通行数据；

公路机电设施信息采集器用于采集设备监控数据、环境监测信息、交通控制信息、应急数据；

社会化报警信息采集器用于采集自然灾害的初期警报信息。

3.根据权利要求1所述的基于多模态时空数据协同的灾毁事件车辆示警拦阻系统，其特征在于，驾驶行为特征采集子系统包括人类驾驶员行为特征采集器、辅助驾驶汽车行为特征采集器、自动驾驶汽车行为特征采集器；

人类驾驶员行为特征采集器用于采集驾驶员生理行为及环境数据；

辅助驾驶汽车行为特征采集器用于采集车辆动态数据、驾驶员接管数据、传感器融合数据、系统状态数据；

自动驾驶汽车行为特征采集器用于采集来自激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波传感器的原始数据。

4.根据权利要求1所述的基于多模态时空数据协同的灾毁事件车辆示警拦阻系统，其特征在于，风险评估子系统包括车辆坠落风险评估模块、追尾碰撞风险评估模块、交通拥堵风险评估模块、综合风险评估模块；风险评估子系统依据灾毁事件信息和驾驶行为特征信息，分别输出车辆坠落风险评估结果、追尾碰撞风险评估结果、交通拥堵风险评估结果、综合风险评估结果。

5.根据权利要求1所述的基于多模态时空数据协同的灾毁事件车辆示警拦阻系统，其特征在于，管控层级划分子系统包括拦截层划分模块、引导层划分模块、预警层划分模块。

6.根据权利要求1所述的基于多模态时空数据协同的灾毁事件车辆示警拦阻系统，其特征在于，更新动态风险场：

；

其中，为道路阻断事件动态更新产生的风险，为时间，为动态风险场的风险强度系数，为控制风险，为衰减系数，为风险源与目标车辆的距离。

7.根据权利要求6所述的基于多模态时空数据协同的灾毁事件车辆示警拦阻系统，其特征在于，动态风险场管控子系统为搭载路灾毁事件风险场模型的VLIW服务器。

8.根据权利要求1所述的基于多模态时空数据协同的灾毁事件车辆示警拦阻系统，其特征在于，车辆示警拦阻策略输出子系统包括拦截策略输出模块、引导策略输出模块、预警策略输出模块。