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申请/专利权人：合肥工业大学

摘要：本发明提出一种针对突现目标的行车风险监测方法，属于智能驾驶领域。所述监测方法包括：获取与突现目标相关联的历史环境数据，并建立突现目标冲动性穿行模型，预测突现目标冲动性穿行的概率；通过结合突现目标冲动性穿行概率和智能车辆其他状态信息构建行车风险场，并根据行车风险场场值判断行车风险。本发明通过构建行车风险场，提供了智能车辆安全行驶的风险阈值，一旦智能车辆的行车风险场值超过风险场阈值，智能车辆就会发出预警提示，有效避免视觉盲区环境中突现目标出现冲动性穿行时发生碰撞事故。

主权项：1.一种针对突现目标的行车风险监测方法，所述突现目标定义为突然出现、且对车辆安全行驶造成重大威胁的交通参与者，包括但不限于突然出现的行人、动物和非机动车；其特征在于，所述行车风险监测方法包括建立突现目标冲动性穿行模型，通过突现目标冲动性穿行模型预测前方出现突现目标冲动性穿行的概率状态；结合所述突现目标冲动性穿行的概率状态构建行车风险场，根据行车风险场场值判断行车风险并采取相应的预警策略，具体步骤如下：步骤1，获取所述突现目标可能出现的场景的历史环境数据，包括能见度A1、所处时间段A2、人流量A3、降水量A4、车流量A5、环境温度A6，并生成样本集合D；步骤2，建立决策树模型，并将样本集合D作为决策树训练集，基于C4.5决策树算法进行分类训练，得到突现目标冲动性穿行模型；步骤3，获取包括能见度A1、所处时间段A2、人流量A3、降水量A4、车流量A5、环境温度A6在内的实时环境数据，并输入步骤2得到的突现目标冲动性穿行模型，输出为突现目标冲动性穿行的概率状态；所述突现目标冲动性穿行的概率状态包括三种状态，分别记为高概率状态、中概率状态和低概率状态；步骤4，给定突现目标冲动性穿行的概率δ的值，结合所述突现目标冲动性穿行的概率δ构建行车风险场，根据行车风险场场值判断行车风险，并采取相应的预警策略；步骤4.1，车载传感器获取车辆状态信息和实时环境信息；所述车载传感器安装在智能车辆前保险杠中心位置；所述车辆状态信息包括智能车辆行驶的速度、位置；步骤4.2，给定所述概率δ的值：高概率状态，δ＝0.8；中概率状态，δ＝0.5；低概率状态，δ＝0.2；步骤4.3，记智能车辆行驶的当前时刻为t时刻，建立t时刻行车风险场；步骤4.3.1，将t时刻智能车辆车头达到冲突区域的时间记为tc1t，其表达式如下： 其中，所述冲突区域是指突现目标行走路线中与智能车辆行驶路线相重合的线段，dl为t时刻智能车辆车头至冲突区域之间的沿车辆行驶方向的距离，vct为t时刻智能车辆行驶的速度；步骤4.3.2，判断t时刻智能车辆车载传感器是否检测到突现目标，若未检测到突现目标，执行步骤4.3.3，若检测到突现目标，跳转到步骤4.3.4；步骤4.3.3，建立t时刻视觉盲区环境下智能车辆的第一行车风险场，并记为第一行车风险场Et1，其表达式如下： 其中，θt为车载传感器的盲区检测角度，d1×tanθt为智能车辆横向视野的宽度；进入步骤5.1；步骤4.3.4，建立t时刻视觉盲区环境下智能车辆的第二行车风险场，并记为第二行车风险场Et2；记智能车辆车载传感器检测到突现目标时的计算角度为θr，选择如下：当智能车辆车载传感器首次检测到突现目标时，取θr＝θt；当智能车辆车载传感器非首次检测到突现目标时，取θr＝θ′t，其中，θ′t为智能车辆车载传感器检测到突现目标时的检测角度；计算t时刻突现目标到达冲突区域的时间tr1θr，其计算式如下： 式中，Wc为智能车辆的宽度，vp为突现目标的速度；记冲突时间差为Δt，其表达式为：Δt＝tc1t-tr1θr第二行车风险场Et2的表达式如下： 进入步骤5.2；步骤5，风险预警；步骤5.1，设所述突现目标冲动性穿行的概率δ为0.5、车速vct等于预设车速且横向视野宽度等于预设宽度时所产生的风险值为第一风险阈值Ethret1，按照以下方式进行判断及风险预警：当Et1≥Ethret1时，智能车辆以速度vct行驶为高风险，预警提示高风险；当Et1Ethret1时，智能车辆以速度vct行驶为低风险，无须预警；步骤5.2，设所述车速vct等于预设车速且冲突时间差Δt等于预设时间差时所产生的风险值为第二风险阈值Ethret2，按照以下方式进行判断及风险预警：当Et2≥Ethret2时，智能车辆以速度vct行驶为高风险，预警提示高风险；当Et2Ethret2时，智能车辆以速度vct行驶为低风险，无须预警。

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百度查询： 合肥工业大学 一种针对突现目标的行车风险监测方法