申请/专利权人：合肥工业大学

申请日：2023-11-10

公开（公告）日：2024-02-06

公开（公告）号：CN117523842A

主分类号：G08G1/01

分类号：G08G1/01

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.02.27#实质审查的生效;2024.02.06#公开

摘要：本发明公开了一种智能网联环境下面向静态交通瓶颈的道路行车风险识别方法，其步骤包括：1、建立道路平面直角坐标系；2、采集道路及车辆相关信息；3、确定静态交通瓶颈下目标车辆的道路环境场值；4、确定周围危险车辆对目标车辆的叠加风险场值；5、确定目标车辆的总风险场值；6、判断目标车辆的风险程度并进行风险分类。本发明能通过在智能网联环境下获取道路及车辆的相关信息，计算目标车辆在行进过程中的动态风险值，判断出目标车辆的风险程度，从而为后续的风险预警及交通管控提供理论依据。

主权项：1.一种智能网联环境下面向静态交通瓶颈的道路行车风险识别方法，其特征在于，所述智能网联环境下的车辆均为网联自动驾驶车辆，且行驶在单向三车道上；在中间车道上发生静态交通瓶颈时，按以下步骤进行道路行车风险识别：步骤1、以道路最内侧车道的道路边界线起点作为原点O，以最内侧车道的道路边界线为Y轴，以最内侧车道的道路边界线与最外侧车道的道路边界线之间的垂线作为X轴，从而建立道路直角坐标系XOY；所述直角坐标系XOY中的Y轴正方向为车辆的行驶方向，X轴正方向为最内侧车道指向最外侧车道的方向；步骤2、获取道路相关信息，包括：每条车道的宽度w、道路上三车道的长度L、静态交通瓶颈区的纵向边界线的横坐标范围[x1,x2]、静态交通瓶颈区的横向边界线的纵坐标范围[y1,y2]；步骤3、确定第t个时间间隔内静态交通瓶颈对车辆j的道路环境场值：步骤3.1、利用式1计算第t个时间间隔内最内侧和最外侧车道的道路边界线对车辆j产生的道路边界线场值 式1中，α为道路边界线场的系数；xs,k表示第k条边界线上任意一点的横坐标；表示第t个时间间隔内车辆j的横坐标；步骤3.2、确定第t个时间间隔内静态交通瓶颈的边界线对车辆j产生的风险场值步骤3.3、利用式6计算第t个时间间隔内静态交通瓶颈下车辆j的道路环境场值 步骤4、计算车辆j周围的单个车辆对车辆j产生的车辆风险场值：步骤4.1、利用智能路侧检测器识别出车辆j在周围三车道上的车辆及其车辆总数n，并对周围车辆依次编号，其中任意一辆周围车辆的编号为i，i＝1,…,n；步骤4.2、令i＝1；步骤4.3、利用式7计算第t个时间间隔内周围车辆i对车辆j产生的车辆风险场值式7中，λ表示车辆场的系数；β2表示与加速度相关的待定系数值；τ表示安全距离的临界阈值；μ表示与速度有关的待定系数；mi表示周围车辆i的质量；表示第t个时间间隔内周围车辆i的速度；表示第t个时间间隔内周围车辆i的加速度；表示第t个时间间隔内车辆j的质心和周围车辆i的质心间的连线，与周围车辆i的运动方向所形成的顺时针夹角；表示第t个时间间隔内周围车辆i的坐标；步骤4.4、将i+1赋值给i后，若in成立，则进入步骤5；否则，则返回步骤4.3顺序执行；步骤5、决策出对车辆j产生行车影响的危险周围车辆m：步骤5.1、初始化i＝1，m＝1；步骤5.2、判断是否成立，若成立，则将周围车辆i作为危险周围车辆m，并将赋值给第t个时间间隔内危险周围车辆m对车辆j产生的车辆风险场值进入步骤5.3；否则，则进入步骤5.4；其中，Evd表示能造成行车影响的车辆风险阈值；步骤5.3、判断in是否成立，若成立，将m+1赋值给m，i+1赋值给i，返回步骤5.2顺序执行；否则，则进入步骤6；步骤5.4、判断in是否成立，若成立，将i+1赋值给i，返回步骤5.2顺序执行；否则，则进入步骤6；步骤6、利用式8计算第t个时间间隔内所有危险周围车辆对车辆j产生的叠加风险场值 式8中，表示第t个时间间隔内编号为r的危险周围车辆对车辆j产生的车辆风险场值；步骤7、利用式9计算第t个时间间隔内车辆j的总风险场值 式9中，γe表示道路环境场的场强所占的比重；γv表示车辆风险场的场强所占的比重；步骤8、令Esafe表示保证车辆安全行驶的风险阈值，并判断第t个时间间隔内车辆j的风险程度后进行风险分类：若则将第t个时间间隔内的车辆j划分为低风险车辆；若则将第t个时间间隔内的车辆j划分为中风险车辆；若则将第t个时间间隔内的车辆j划分为高风险车辆；若则将第t个时间间隔内的车辆j划分为超高风险管控车辆；步骤9、将t+1赋值给t，返回步骤3顺序执行。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 合肥工业大学 智能网联环境下面向静态交通瓶颈的道路行车风险识别方法

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