[发明专利]一种自动驾驶汽车的行车风险计算方法及在线评估系统

说明书

本发明公开了一种自动驾驶汽车的行车风险计算方法及在线评估系统，所述方法计算自车以未来时刻的运动状态与周边的交通参与者或者静态道路设施发生的假设性碰撞将导致的碰撞损伤；将碰撞损伤在空间和时间维度上进行折减，取最大值作为当前时刻的行车风险值。所述系统包括传感器模块，轨迹预测模块和风险评估模块。本发明通过考虑潜在碰撞双方类型及其安全特性，实现以碰撞损伤为标准的车辆行车碰撞风险计算，为涉及多个、多类型潜在碰撞对象情况下的车辆运行风险差异化表征提供了技术方案。

技术领域

本发明属于车辆工程领域，特别涉及一种自动驾驶汽车的行车风险计算方法及在线评估系统。

背景技术

交通安全一直以来就是交通领域的热点问题，其中车辆运行过车中的碰撞风险更是交通安全领域的重中之重。随着信息技术的不断的发展，驾驶辅助及自动驾驶技术进入学者和厂商视野，国内外各大自动驾驶厂商已经开始量产L1、L2级别自动驾驶汽车，搭载碰撞预警系统、自动紧急刹车系统等安全驾驶辅助设备，帮助提升驾驶过程的安全性。同时，L3、L4级别自动驾驶汽车也成为近年来的研究热点，各大厂商不断推动技术研发，并逐步开始开放道路测试。由于高级别自动驾驶汽车的决策控制主体开始从驾驶人向计算机转变，车辆运行的安全性再一次成为公众焦点和研究热点。

安全驾驶辅助和自动驾驶安全性的核心在于如何准确识别道路交通风险。现有安全风险模型通常建立在运动学和动力学原理基础上，通过车辆状态信息(如速度、加速度等)和相对运动关系(如相对速度、相对距离等)判断碰撞风险。其中，碰撞时间(Time tocollision,TTC)和车头时距两个指标是最为广泛使用的车辆碰撞风险指标。然而，这些指标仅能够适用于同向行驶场景下，且一般是面向“是否碰撞”这一语义上的方法建模，忽略了因碰撞双方因安全特性(如载具特性、乘客特征、防护措施等因素)不同而导致的“碰撞损伤”差异，无法满足复杂交通环境下，特别是涉及多个、多类型潜在碰撞对象情况下的车辆运行风险差异化表征需求，风险计算结果与人类驾驶员的风险认知存在较大偏差，难以支撑安全驾驶辅助和自动驾驶技术在安全性能方面向人类驾驶员逼近，限制高级别自动驾驶汽车技术的发展和成熟。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的是提供一种自动驾驶汽车的行车风险计算方法及在线评估系统，通过考虑潜在碰撞双方类型及其特性，将以往面向“是否碰撞”语义上的碰撞风险计算转变为面向“碰撞损伤”语义的碰撞风险识别，贴近人类认知，为复杂交通环境下的交通参与者客观碰撞风险识别提供途径，进而支撑面向安全性能提升的驾驶辅助设备研发，以及自动驾驶决策控制策略优化设计。本发明提出的行车风险计算方法可离线或在线使用。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

本发明第一方面提出的一种自动驾驶汽车的行车风险计算方法，其特征在于，计算自车以未来时刻的运动状态与周边的交通参与者或者静态道路设施发生的假设性碰撞将导致的碰撞损伤；将碰撞损伤在空间和时间维度上进行折减，取最大值作为当前时刻的行车风险值。

进一步地，本发明方法包括以下步骤：

1)建立行车风险计算模型

对于包含多个交通参与者和静态道路设施的复杂交通环境，取未来计算时域内场景中所有交通参与者和静态道路设施所引发潜在碰撞损伤值折减的最大值作为最终的行车风险值，以此构建行车风险计算模型，表达式如下：

式中，R_t表示t时刻自车的行车风险；i表示以t时刻为起始的计算时域中的时刻编号；Δt表示时步步长；n表示计算时步数；若计算时域|t，t+Δt·n]超出了车辆运行轨迹数据所包含的时域范围，则需要对自车和交通参与者的轨迹进行预测；j表示t时刻交通参与者或静态道路设施的编号，其总数量为J；表示自车与交通参与者或静态道路设施j以计算时域中第i个时刻的运行状态发生假设性碰撞将导致的碰撞双方总体损伤，将该损伤定义为潜在碰撞损伤；ω_D表示距离衰减系数；ω_i表示时间衰减系数；