[发明专利]一种多车道下自动驾驶车辆综合危险度评估方法

权利要求书

1.一种多车道下自动驾驶车辆综合危险度评估方法，其特征在于，包括步骤如下：

1)实时环境感知：采集自动驾驶车辆及周围车辆的运动信息；

2)对自动驾驶车辆及周围车辆的未来运动进行预测，得到自动驾驶车辆及周围车辆的预测轨迹；

3)建立单车道上的危险度评估函数，评估同一车道上的危险度；

4)提出一个新的危险度指标，将单车道上的危险度评估函数扩展到多车道工况下，得到多车道下的危险度评估函数；

5)对预测轨迹进行离散化处理，根据多车道工况下的危险度评估函数，利用加权平均的方法得到多车道上的自动驾驶车辆的综合危险度；

所述步骤4)具体步骤包括：

41)引入距离自动驾驶车辆前方时间TTF，将单车道上的危险度评估函数扩展到多车道上；

周围车辆的转向半径：

其中，l_r为车辆的轴距，为周围车辆对应的横摆角；

则运动到自动驾驶车辆前方的时间TTF为：

其中，Δy为当前时刻自车与周围车辆对应的纵向偏差；v_s为周围车辆的速度；

42)根据指标车头时距TH，距离碰撞时间TTC，TTF，得到多车道上的危险度评估函数，并对各系数进行赋值，使得该评估函数能反映车辆当前时刻的客观危险信息；

得到最终的危险度评估函数：

其中，v_e为自动驾驶车辆速度；S_r为道路安全系数；D_sf为两车辆间的标准安全距离；b为限幅系数；D_es为两车辆间实际距离；t_b是刹车时间。

2.根据权利要求1所述的多车道下自动驾驶车辆综合危险度评估方法，其特征在于，所述步骤1)中的运动信息包括：全局坐标系下的位置信息、速度信息及横摆角信息。

3.根据权利要求1所述的多车道下自动驾驶车辆综合危险度评估方法，其特征在于，所述步骤2)中对自动驾驶车辆及周围车辆的未来运动进行预测具体包括如下步骤：

21)得到当前时刻t周围车辆在各个车道上的运动分布

22)根据周围车辆的侧向速度确定由当前时刻到下一时刻的状态转移矩阵

23)根据上述状态转移矩阵及周围车辆的位置q_t进行状态量的更新，得到下一时刻t+1周围车辆在各车道上的运动分布

4.根据权利要求1所述的多车道下自动驾驶车辆综合危险度评估方法，其特征在于，所述步骤3)中建立单车道上的危险度评估函数，具体包括如下步骤：

31)通过两车辆间的安全距离，建立出自动驾驶车辆单车道上的危险度评估函数，该函数包括车头时距TH和距离碰撞时间TTC的信息，具体如下：

t时刻，两车辆间的标准安全距离D_sf(t)，是指前车以一定减速度突然制动，后车反应后紧接着制动，当两车静止后，依然保持2～5m的间隙时所对应的车距，如下：

其中：v_e(t)是t时刻自动驾驶车辆速度；τ是自动驾驶系统的反应时间，包括自动驾驶系统的反映时间τ₁及制动器消除间隙的时间τ₂,τ＝τ₁₊τ₂；d_e(t)是自动驾驶车辆的减速度，v_s(t)是t时刻前车的速度；d_s(t)是前车的减速度，G是停车后两车之间的间隙，取值为2～5m；

当两车辆间实际距离为D_es(t)，单车道上的危险度评估函数ξ表示为：

车辆的减速度为0.75g，其中g为重力加速度，分解如下：

TTC与TH的定义如下：

则对应的单车道上的危险度评估函数用TH与TTC表示如下：

5.根据权利要求1所述的多车道下自动驾驶车辆综合危险度评估方法，其特征在于，所述步骤5)具体包括：

51)对预测轨迹的离散化；

52)对离散化后的各点根据危险度评估函数分别求各点瞬时危险度并进行加权平均，期望即为车辆当前时刻t的综合危险度R_t，其反映车辆未来一段时域的综合危险情况，具体如下：

其中，N_p为未来这段时域的长度，γ为权重因子，F_t+k为未来t+k时刻对应的危险度。