[发明专利]一种行人过街工况下的车辆避撞轨迹风险评估方法

说明书

本发明公开了一种行人过街工况下的车辆避撞轨迹风险评估方法，首先使用激光雷达、双目摄像头获得车辆和行人的位置信息，并进一步计算出速度信息，同时建立车辆坐标系；然后建立人车交互模型，将行人运动考虑成马尔科夫运动和车辆干扰产生的运动的叠加；接着根据人车交互模型对行人未来位置进行概率预测；最后建立风险评估函数对车辆避撞轨迹进行评估。本发明能实现在行人过街的紧急避撞工况下的客观风险度评估，对行人的未来运动进行预测，考虑行人在车辆干扰下的可能运动，进一步用于主动安全的决策规划。

技术领域

本发明涉及智能驾驶技术，尤其涉及一种行人过街工况下的车辆避撞轨迹风险评估方法。

背景技术

近年来，智能驾驶技术一直是一个热门的研究领域。国内外汽车公司、高校研究所在高级辅助驾驶领域都取得了丰硕的成果。然而，作为ADAS的重要组成部分之一，主动避撞系统要想在真实的交通环境中应对所有复杂的交通场景带来的各种不确定性因素从而确定一条能够保证各类交通体安全的轨迹还有很长的路要走。避撞作为智能驾驶技术中最重要的功能，现有研究主要集中于车-车碰撞，而较少的研究城市工况下的人-车碰撞。然而根据世界卫生组织(WHO)2013年发布的报告显示，我国每年死于交通事故的人中有四分之一都与行人有关。因此，对于人-车避撞的研究也有很强的必要性。

针对行人避撞的风险评估，作为行人避撞的核心部分，一直是行业内研究的难点。因为车辆系统动力学以及运动学约束的存在，相较之下，行人的运动具有极强的不确定性。因为行人行走的速度大小方向可以在瞬间改变，尤其是在行人过街的工况下，在行人实际过马路时，往往并不是简单的匀速运动，如果有车辆驶来，行人会根据它的距离和车速进行判断有无危险，然后做出加速或者减速运动，或者是原地等待甚至后退的决策。此时，行人和避撞车辆作为两个智能决策体，对于危险情况可能做出同向运动的决策，也可能做出反向运动的决策。这样会使得碰撞的风险迅速提升。因此，针对行人的车辆风险评估的研究是非常重要的。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对背景技术中所涉及到的缺陷，提供一种行人过街工况下的车辆避撞轨迹风险评估方法。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

一种行人过街工况下的车辆避撞轨迹风险评估方法，包括如下步骤：

步骤1)，通过在车辆设置激光雷达和双目摄像头实时测量城市工况下车辆和前方行人的位置信息，建立包括行人和车辆的坐标系，并计算出车辆和行人的速度信息；

步骤2)，建立人车交互模型对行人未来运动状态进行预测，将行人运动考虑成无干扰下的马尔科夫过程和行人在避撞条件反射下运动的叠加：

步骤2.1)，采集道路行人过街行走数据，包括行人在无车辆道路上自由过街时的速度曲线和有车辆道路上过街的速度曲线；

步骤2.2)，表述行人自由无干扰行走产生的运动；

行人自由无外界干扰下的运动符合马尔科夫过程，此时，行人在无干扰条件下运动速度变化一般发生在换步时刻，令行人在时间Δt内匀速，以垂直于马路方向过街，则行人的运动状态可表述为：

式中，v_ped(t+Δt)为行人在t+Δt时刻的速度，v_ped(t)为行人在t时刻的速度；x_ped和y_ped分别表示行人的横纵坐标位置信息，表示行人在y轴方向关于时间的速度函数，x_ped(0)表示在x轴方向行人初始位置；k为预设的常数；V为预设的表征行人行走平均速度的随机变量，其符合正态分布；ε为预设的表征行人速度波动的高斯白噪声；

根据牛顿第二定律将行人自由行走产生的运动表述成虚拟自由力F_f：