[发明专利]一种基于车辆信任度的车辆纵向行驶安全距离预估方法

权利要求书

1.一种基于车辆信任度的车辆纵向行驶安全距离预估方法，其特征是：包括以下步骤，且以下步骤顺次进行，

步骤一、数据提取

通过CAN总线采集驾驶人自然行驶数据；提取行驶数据中直线、直角弯、S弯、U型弯路段数据，根据轮速信号和ABS数据判别行驶路面条件；

步骤二、数据分析

通过层次分析法确定各种路段的权重；通过主成分分析进行降维，得到主成分权重系数，分别为减速阶段最大制动减速度的绝对值F₁,路面附着系数F₂，完成一个路段所用时间F₃；

步骤三、建立车辆信任度模块

根据步骤二获得的主成分权重系数，得到驾驶人在各种路面条件下的车辆信任度综合评分；以综合评分为划分指标，采用K-均值聚类分析对车辆信任度等级进行初级分类；利用BP神经网络算法训练主成分与车辆信任度之间的网络关系，获得车辆信任度模块；

步骤四、建立基于车辆信任度的安全车距模型

采用现有安全车距模型，通过步骤三获得的车辆信任度模块对安全车距模型进行优化改进，得到基于车辆信任度的安全车距模型；

步骤五、运行车辆实时更新

在车辆继续运行中收集的数据持续更新，重复所述步骤一～步骤四，获得实时更新的基于车辆信任度的安全车距模型；

车辆信任度即驾驶人所能发挥出的车辆性能的大小，提高了驾驶人对安全车距判断的准确性。

2.根据权利要求1所述的一种基于车辆信任度的车辆纵向行驶安全距离预估方法，其特征是：所述车辆信任度通过安全车距值表达。

3.根据权利要求1所述的一种基于车辆信任度的车辆纵向行驶安全距离预估方法，其特征是：所述步骤一中行驶路面条件通过路面的最大滑移率表达，式中，s为路面最大滑移率，v为车速，rw为ABS轮速信号。

4.根据权利要求1所述的一种基于车辆信任度的车辆纵向行驶安全距离预估方法，其特征是：所述步骤二中各种路段权重的一致性指标一致性比率其中n为指标数，CI为一致性指标，CR为一致性比率，其中RI为随机一致性指标。

5.根据权利要求1所述的一种基于车辆信任度的车辆纵向行驶安全距离预估方法，其特征是：所述步骤三BP神经网络算法采用输入层为主成分，减速阶段最大制动减速度的绝对值|a_max|，路面附着系数μ，完成一个路段所用时间t,输出层为车辆信任度δ，训练后得到其网络关系δ＝f(|a_max|，μ，t)。

6.根据权利要求1所述的一种基于车辆信任度的车辆纵向行驶安全距离预估方法，其特征是：所述步骤四的现有安全车距模型通过基础统计方法对采集到的参数数据进行分析获得。