陳威仰

(廣州華商學(xué)院數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院，廣東 廣州 511399)

0 引言

近年來(lái)，隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)水平的提升，汽車的普及率越來(lái)越高，汽車不良駕駛行為的數(shù)量也隨之上升。車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，讓道路運(yùn)輸?shù)认嚓P(guān)管理部門可以對(duì)車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和有效利用。

Baidu 地圖API 是由百度公司提供的Baidu 地圖開放服務(wù)接口，支持基于經(jīng)緯地點(diǎn)搜尋、規(guī)劃路線、導(dǎo)航定位等地圖應(yīng)用功能，該API 使用優(yōu)點(diǎn)在于即調(diào)即用，方便快捷。本文借助Baidu 地圖API 對(duì)車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究，通過(guò)挖掘潛在的非安全駕駛行為來(lái)為有關(guān)管理部門提供幫助。

1 運(yùn)輸車輛路線及行車指標(biāo)分析

本文基于一些運(yùn)輸車輛的原始行車軌跡數(shù)據(jù)，對(duì)車輛的運(yùn)輸路線以及其在運(yùn)輸過(guò)程中的速度、加速度等行車狀態(tài)進(jìn)行提取，數(shù)據(jù)格式如表1所示。

表1 原始行車軌跡采集數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

1.1 基于Baidu地圖API繪制運(yùn)輸車輛路線

根據(jù)數(shù)據(jù)集中的經(jīng)緯度數(shù)據(jù)，可以得到車輛運(yùn)輸路線的起始地點(diǎn)以及所有中間途徑點(diǎn)記錄，借助Baidu地圖API來(lái)繪制路徑即可獲得車輛運(yùn)輸線路圖。因Baidu 地圖對(duì)外開放的API 是最方便快捷的調(diào)用方式是使用JavaScript語(yǔ)言調(diào)用，所以需要把數(shù)據(jù)的文件格式轉(zhuǎn)換為方便JavaScript 操作讀寫的JSON 格式。通過(guò)jQuery 的Ajax 技術(shù)，模擬讀取服務(wù)器返回值的方法，來(lái)讀取本地文件的數(shù)據(jù)內(nèi)容，將.json 文件中的JSON 數(shù)據(jù)以返回體的形式返回給瀏覽器客戶端，結(jié)合Baidu 地圖API 進(jìn)行繪圖編程。這部分的核心實(shí)現(xiàn)代碼如下：

繪畫得到的車輛運(yùn)輸路線如圖1所示。

圖1 基于Baidu地圖API繪制的車輛運(yùn)輸路線圖

1.2 分析計(jì)算運(yùn)輸車輛的行車指標(biāo)

車輛在移動(dòng)的過(guò)程中，坐標(biāo)位置會(huì)發(fā)生相對(duì)變化，所產(chǎn)生的距離即為里程。計(jì)算實(shí)際行駛的里程需要獲取所有前后移動(dòng)的坐標(biāo)點(diǎn)的距離，然后進(jìn)行疊加運(yùn)算，即可用公式⑴計(jì)算獲得車輛在該線路內(nèi)的實(shí)際行駛里程。

其中，為實(shí)際行車距離，為坐標(biāo)點(diǎn)的個(gè)數(shù)，S代表的是第個(gè)點(diǎn)到第1個(gè)點(diǎn)之間的距離數(shù)據(jù)。

借助Baidu 地圖API 自帶的坐標(biāo)點(diǎn)間距離的計(jì)算功能，獲得行車數(shù)據(jù)里某一車輛兩個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)間的行駛距離，累加該車輛在某一線路所有坐標(biāo)點(diǎn)間的距離，可以得到該車輛在該線路內(nèi)的實(shí)際行駛里程。值得注意的一點(diǎn)是，如果兩個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)之間的采集時(shí)間相差過(guò)大時(shí)，應(yīng)當(dāng)認(rèn)為這兩個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)隸屬于不同路線。為此，我們假設(shè)當(dāng)采集時(shí)間差距超過(guò)一分鐘時(shí)，車輛開始行駛不同的路線，不同路線之間的里程不做疊加計(jì)算。本文考慮到Python 語(yǔ)言較強(qiáng)的數(shù)據(jù)處理能力以及出色的操作便捷性，使用Python 完成了所有的數(shù)據(jù)操作和運(yùn)算。

獲得車輛對(duì)實(shí)際行駛里程后，根據(jù)對(duì)應(yīng)線路采集到的行駛時(shí)間t，可以計(jì)算得到里程內(nèi)的平均速度：

其中，為平均速度，t為第n 個(gè)點(diǎn)到第n+1 個(gè)點(diǎn)之間的行駛時(shí)間，t為實(shí)際行車花費(fèi)的總時(shí)間。

觀察車輛的平均速度變化，假設(shè)一前一后兩段里程的平均速度發(fā)生較大幅度的改變，即可認(rèn)為該車輛進(jìn)行了急加速或急減速。根據(jù)速度計(jì)算公式⑷：

可以得到加速度計(jì)算公式⑸：

隨機(jī)抽選10條車輛行車軌跡采集數(shù)據(jù)，計(jì)算行車過(guò)程中的行車指標(biāo)，如表2所示。

表2 某10輛車輛行車過(guò)程中的行車指標(biāo)

觀察表1，平均速度偏高甚至嚴(yán)重超速的車輛，急加速減速的次數(shù)明顯高于其他正常駕駛速度的車輛?？梢赃M(jìn)一步假設(shè)，頻繁的急加減速的車輛更容易表現(xiàn)出不安全的駕駛行為。車輛事故的發(fā)生，往往是由于車輛間的距離小于車輛反應(yīng)距離和剎車距離。因此，兩車間最小距離大于車輛反應(yīng)距離和剎車距離可以規(guī)避事故的發(fā)生。假設(shè)司機(jī)從制動(dòng)到停下來(lái)的時(shí)間為，開始的速度為，則反應(yīng)距離s如公式⑹所示。

最小兩車距離主要由剎車距離決定，而剎車距離又與車速密切相關(guān)，根據(jù)交通工程學(xué)科經(jīng)驗(yàn)，用式⑺可以計(jì)算前后兩車最小間距：

其中，是剎車時(shí)司機(jī)在反應(yīng)時(shí)間內(nèi)汽車行駛的距離，是剎車時(shí)從制動(dòng)器開始起作用到汽車完全停止行駛的距離，為制動(dòng)距離，是與路面阻力、濕度、坡度等因素有關(guān)的系數(shù)，是兩車之間的安全距離，是車輛的標(biāo)準(zhǔn)長(zhǎng)度。司機(jī)要在中剎車停住才不撞上前一輛車，所以汽車之間的安全行駛間距應(yīng)該符合式⑻的條件。

1.3 行車安全多因素的層次評(píng)價(jià)分析

根據(jù)上文提到可能影響行車安全的行為因素如下：車輛的平均行駛速度、車輛行駛的距離、車輛行駛的時(shí)間、車輛的反應(yīng)距離、車輛的急加速減速情況。由于五個(gè)因素相互影響，它們的排列組合將會(huì)對(duì)行車安全產(chǎn)生不同的效應(yīng)，以是否為安全駕駛行為作為目標(biāo)層，通過(guò)嚴(yán)格的分析，對(duì)以上五個(gè)切實(shí)的因素?cái)M定關(guān)系并評(píng)分作為準(zhǔn)則層，比較最終的方案層安全行車與不良駕駛后的影響。建立如下層次分析結(jié)構(gòu)，如圖2所示。

圖2 層次分析結(jié)構(gòu)

構(gòu)造判斷矩陣，就車輛的5個(gè)切實(shí)指標(biāo)，進(jìn)行兩兩比較并評(píng)分，評(píng)分權(quán)重如表3所示。

表3 準(zhǔn)則層要素對(duì)決策目標(biāo)的排序權(quán)重情況

計(jì)算判斷矩陣A-C，結(jié)果如表4所示。

表4 判斷矩陣A-C

綜合以上數(shù)據(jù)，計(jì)算得出方案層中要素對(duì)決策目標(biāo)的排序權(quán)重：安全駕駛權(quán)重為0.8670，不良駕駛權(quán)重為0.1330，可以看出在權(quán)重上，安全行駛比不良行駛大0.734。這也意味著，車輛在盡可能遵守安全行車原則的前提下，很大概率是安全駕駛行為。

2 運(yùn)輸車輛安全駕駛行為評(píng)價(jià)模型

一般來(lái)說(shuō)，影響行車安全的內(nèi)因有車輛本身的安全、效率、節(jié)能等因素，而外因多數(shù)是天氣原因。設(shè)定安全駕駛的評(píng)價(jià)指標(biāo)集合={安全，效率，節(jié)能，天氣}，采用模糊綜合評(píng)價(jià)法，對(duì)運(yùn)輸車輛安全駕駛行為進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)?；谠u(píng)價(jià)指標(biāo)集合確定評(píng)語(yǔ)集合和模糊評(píng)判矩陣。

對(duì)于安全性={很安全,比較安全,一般,不安全}，對(duì)于效率={很高,較高,一般,不高}，對(duì)于節(jié)能={很少,較少,一般,很高}，對(duì)于天氣={很好,較好,一般,不好}，對(duì)于路況={很好,較好,一般,不好}。

假設(shè)有50%的人認(rèn)為很安全，30%的人認(rèn)為比較安全，20%的人認(rèn)為比較一般，沒(méi)有人認(rèn)為不安全。安全性的評(píng)價(jià)結(jié)果就是(0.5,0.3,0.2,0)，以此類推的效率評(píng)價(jià)結(jié)果是(0.4,0.3,0.2,0.1)，節(jié)能評(píng)價(jià)結(jié)果是(0.3,0.2,0.4,0.1)，天氣評(píng)價(jià)結(jié)果是(0,0.3,0.6,0.1)，路況評(píng)價(jià)結(jié)果是(0.2,0.3,0.2,0.3)。構(gòu)建矩陣如下：

針對(duì)上面的指標(biāo)集合，設(shè)權(quán)系數(shù)向量取為=(0.3,0.4,0.1,0,0.2)。利用模糊矩陣的乘法和加法計(jì)算綜合評(píng)判矩陣，計(jì)算公式為：

定義模糊矩陣的乘法和加法分別為：

一般的，對(duì)=(b,b,…,b)，令：

綜上可以得到行車安全的綜合評(píng)價(jià)模型：

該模型可以基于實(shí)際場(chǎng)景進(jìn)行評(píng)價(jià)值的修改和調(diào)整，因地制宜地評(píng)價(jià)客觀條件下的行車安全狀況。

3 結(jié)論

在真實(shí)的行車數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，本文結(jié)合Baidu 地圖API、計(jì)算機(jī)面向?qū)ο缶幊碳夹g(shù)以及數(shù)學(xué)模型進(jìn)一步挖掘出數(shù)據(jù)背后的行車駕駛行為?；谀：C合評(píng)價(jià)模型構(gòu)建的運(yùn)輸車輛安全駕駛行為評(píng)價(jià)模型也是能簡(jiǎn)易直觀地反映駕駛行為是否符合安全規(guī)范，可以有效協(xié)助有關(guān)部門針對(duì)車輛安全問(wèn)題快速做出判斷和決策。