申请/专利权人：西部科学城智能网联汽车创新中心(重庆)有限公司

申请日：2022-11-30

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN115880927B

主分类号：G08G1/0967

分类号：G08G1/0967;G08G1/16;G08G1/01

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2023.04.18#实质审查的生效;2023.03.31#公开

摘要：本申请公开了一种基于车联网的山区复杂道路超车预测方法及其系统，自动进行超车预计算安全评估，根据计算结果辅助驾驶员安全选择超车时机。方法包括：根据超车评价因素，并基于超车评价计算模型获取超车车辆的超车安全评估等级；当评估等级达到一级安全或二级安全时，判断超车车辆当前状态下是否允许超车，若允许，则通过多次迭代试算得到超车车辆安全超车的车速最大值和车速最小值，若不允许，则进行超车警告提示；当超车车辆当前状态下允许超车且驾驶员选择超车时，根据超车车辆安全超车的车速最大值和车速最小值确定超车速度，并控制超车车辆基于超车速度进行超车，同时将超车车辆的超车动态信息实时反馈至超车车辆行驶路段的其他车辆。

主权项：1.一种基于车联网的山区复杂道路超车预测方法，其特征在于，包括：获取超车车辆的超车评价因素，其中，所述超车评价因素包括基于所述超车车辆安全范围内的道路交通实时信息流、所述超车车辆行驶路段的实时道路物理信息、所述超车车辆的车辆动力参数以及驾驶员因素，所述实时道路物理信息包括实时交通管控信息和山区道路指标，所述山区道路指标包括山路的纵坡值、曲线半径、超高横坡度、路基宽度、车道分布，所述实时交通管控信息包括最高限速、最低限速、限行信息；根据所述道路交通实时信息流、实时道路物理信息、车辆动力参数、驾驶员因素的评估值，并基于超车评价计算模型计算得到超车行为综合评价值，根据所述超车行为综合评价值确定所述超车车辆的超车安全评估等级，其中，预设的超车安全评估等级分为一级安全、二级安全、一级危险和二级危险，所述实时道路物理信息的评估值为山路的纵坡值、曲线半径、超高横坡度、路基宽度、车道分布、最高限速的超车影响值与影响权重系数的乘积和，所述超车评价计算模型的计算公式如下： 其中，y为超车行为综合评价值，xi为超车评价因素的评估值，i的取值为1、2、3或4，ωi为与超车评价因素的评估值xi对应的权重系数，0≤ωi≤1，超车评价因素xi的具体计算公式如下：x1＝ω11z1+ω12z2+ω13z3+ω14z4其中，x1为道路交通实时信息流的评估值，z1、z2、z3、z4分别为交通流的速度、加速度、位置、方向的超车影响值，ω11、ω12、ω13、ω14分别为z1、z2、z3、z4对应的影响权重系数；x2＝ω21p1+ω22p2+ω23p3+ω24p4+ω25p5+ω26p6其中，x2为实时道路物理信息的评估值，p1、p2、p3、p4、p5、p6分别为山路的纵坡值、曲线半径、超高横坡度、路基宽度、车道分布以及最高限速的超车影响值，ω21、ω22、ω23、ω24、ω25、ω26分别为p1、p2、p3、p4、p5、p6对应的影响权重系数；x3＝ω31d1+ω32d2+ω33d3+ω34d4其中，x3为车辆动力参数的评估值，d1、d2、d3、d4分别为当前车速、最高车速、加速性能、最大爬坡度的超车影响值，ω31、ω32、ω33、ω34分别为d1、d2、d3、d4对应的影响权重系数；x4＝ω41j1+ω42j2+ω43j3其中，x4为驾驶员因素的评估值，j1、j2、j3分别为驾驶员的反应时间、精神状态、驾驶时长的超车影响值，ω41、ω42、ω43分别为j1、j2、j3对应的影响权重系数；当所述超车预计算安全评估等级达到一级安全或二级安全时，根据所述道路交通实时信息流、所述实时道路物理信息和所述车辆动力参数，判断所述超车车辆当前状态下是否允许超车，若允许，则通过多次迭代试算得到所述超车车辆安全超车的车速最大值和车速最小值，若不允许，则进行超车警告提示；当所述超车车辆当前状态下允许超车且驾驶员选择超车时，根据所述超车车辆安全超车的车速最大值和车速最小值确定超车速度，并控制所述超车车辆基于所述超车速度进行超车，同时将所述超车车辆的超车动态信息实时反馈至所述超车车辆行驶路段的其他车辆，其中，所述超车动态信息包括超车轨迹信息、超车车速、预计超车时间。

全文数据：

权利要求：

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