[发明专利]一种基于轨道预测的智能车辆换道碰撞概率评估方法

说明书

本发明公开了一种基于轨道预测的智能车辆换道碰撞概率评估方法，包括步骤：1)获取车辆尺寸，车辆实时运动参数、目标车辆与周边车辆的纵向相对距离；2)以目标车辆质心处为原点，以车辆质心位置近似为车辆位置，建立冲突预测的原始坐标系，将坐标系进行栅格划分；3)运用隐马尔科夫模型对目标车辆到达各个栅格的概率进行预测；4)根据前向算法输出的结果进行分析并计算出t时刻后目标车辆和周围车辆的相对位移；5)根据各车辆初始位置、运动状态以及预测信息，计算t时间后目标车辆与周围车辆的相对位置；6)将目标车辆和周围车辆t时刻到达各个栅格的概率分布用热力图进行可视化输出。本发明可有效解决车辆中途换道可能存在的碰撞概率预测问题。

技术领域

本发明涉及城市道路、高速公路上机动车变更车道的安全性与评价的技术领域，尤其是指一种基于轨道预测的智能车辆换道碰撞概率评估方法。

背景技术

机动车在道路行驶时，由于前车速度较慢，后车速度较快，为了追求更高的时间效益和空间资源，出现了超车的驾驶行为。而超车行为实现的具体方式有很多，一般是通过后车变更车道对前车实施超车。但是，变更车道这一行为，就势必会对周围车辆的行驶造成一定影响，如果没有在合适的条件下进行变更车道的操作，则有可能与后方正常行驶的车辆发生碰撞，从而导致交通事故。根据美国道路交通事故数据统计，因不良换道行为而导致的交通事故约占事故总数的5％。所以如何考虑变更车道时的道路安全系数以及计算变更车道会带来的机动车碰撞概率，并在此之上对冲突进行预测和等级划分，是十分有必要的。

目前国内关于智能换道碰撞的判定和分级研究尚且不多，而且相似的研究更多的停留在判断换道动作是否会在运动车辆之间产生碰撞，而没有碰撞的概率进行量化和预警方式的实现，所以导致冲突判定仍停留在有冲突和无冲突这两种简单状态。这也导致司机在准备换道时无法清晰的把控换道动作对车辆行驶状态的影响严重程度，从而一定程度的影响了司机的驾驶行为。本发明将车辆换道运动所产生的冲突点问题转换为实体车辆行驶产生的潜在碰撞区问题，为了确定潜在冲突区域以及对应的冲突概率，在以换道车辆为原点的坐标系中划分栅格，考虑时间、前后车纵向速度、横向位移趋势等因素的前提下，计算坐标系内任一栅格可能产生的车辆冲突概率，并根据设定的冲突阈值对冲突概率进行划分，从而达到预警的目的。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提出了一种基于轨道预测的智能车辆换道碰撞概率评估方法，与以往常规计算冲突概率时，将车辆抽象为质点不同，以换道车辆为坐标系中心，结合车辆在纵向的速度关系和横向的偏移趋势，利用机器学习预测算法隐马尔科夫算法(HMM，Hidden Markov Model)对车辆到达各个栅格的概率进行预测，进而对栅格重复的概率，即冲突的概率进行预测，通过这一创新的预测方法，可以对驾驶员换道时进行安全性的反馈和警示，有利于减少因车辆换道而导致的交通事故。

为实现上述目的，本发明所提供的技术方案为：一种基于轨道预测的智能车辆换道碰撞概率评估方法，包括以下步骤：

1)选定目标车辆所在的路段，获取车辆尺寸、车辆实时运动参数及目标车辆与周边车辆的纵向相对距离L₀；

2)建立冲突预测的原始坐标系，将原始坐标系均匀划分为2M×3N个栅格，其中M＝10，N＝1；

3)冲突预测概率计算：运用隐马尔科夫模型，即HMM模型，对目标车辆到达各个栅格的概率进行预测，输入换道车辆当时的速度和加速度，利用前向算法预测当目标车辆换道时，目标车辆该时刻的位置和加速状态；

4)根据前向算法输出的结果进行分析，计算出t时刻后目标车辆和周围车辆的相对位移D_i，D_i＝(L_i-L₁)，式中，D_i为目标车辆与周边车辆在t时刻的相对位移，L_i为周围车辆在0～t时段内的纵向位移，L₁为目标车辆在0～t时段内的纵向位移，t为预测时间区间；