【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及數據分析，尤其涉及一種車輛碰撞風險的動態判別方法及裝置。
技術介紹
1、在駕駛場景(如：駕考/駕培場景)中，車輛行駛于復雜多變的交通環境，需要實時判斷行駛過程中的車輛碰撞風險，以使駕駛員能夠安全且及時地應對突發狀況。
2、在實際駕駛過程中，車輛碰撞風險的判別通常依賴于人工判斷。然而，人工判斷需要依賴于駕駛員的駕駛經驗和直觀感知對碰撞風險進行評估，在駕駛員經驗不足、反應速度較慢、主觀判斷有誤或交通環境突變的情況下，人工判斷結果極易受到干擾，難以持續、精準且全面地捕捉交通環境中的潛在風險，仍然存在駕駛安全隱患。
3、因此，提出一種能夠提高車輛碰撞風險的判別及時性和判別準確性，以提高駕駛安全性的技術方案顯得尤為重要。
技術實現思路
1、本專利技術提供了一種車輛碰撞風險的動態判別方法及裝置，能夠提高車輛碰撞風險的判別及時性和判別準確性，有利于提高駕駛安全性。
2、為了解決上述技術問題，本專利技術第一方面公開了一種車輛碰撞風險的動態判別方法，所述方法包括：
3、確定車輛對應的目標駕駛場景；
4、根據所述目標駕駛場景，基于定位技術及預先獲取的地圖數據，確定目標監測車道；
5、獲取所述目標監測車道對應的交通數據及所述車輛的實時行駛數據；所述交通數據包括車道路況數據和/或鄰近對象的運動數據；
6、根據所述交通數據和所述實時行駛數據，判斷所述車輛是否存在碰撞風險，得到風險判斷結果。
7、作為
8、當所述目標駕駛場景包括駕駛考培場景時，分析在所述駕駛考培場景中當前所考核的考培項目；根據所述考培項目，基于定位技術及預先獲取的地圖數據，確定所述考培項目對應的第一目標車道；所述第一目標車道包括在所述考培項目中所述車輛所需途徑/所需進入的至少一條車道；
9、當所述目標駕駛場景包括交通環境場景時，確定所述交通環境場景對應的風險因素類型；根據所述風險因素類型，基于所述定位技術及所述地圖數據，確定第二目標車道；所述第二目標車道包括所述車輛對應的至少一條相鄰車道；
10、將所述車輛所在的當前車道和目標車道確定為所述車輛對應的目標監測車道；所述目標車道包括所述第一目標車道和/或所述第二目標車道。
11、作為一種可選的實施方式，在本專利技術第一方面中，所述根據所述交通數據和所述實時行駛數據，判斷所述車輛是否存在碰撞風險，得到風險判斷結果，包括：
12、根據所述交通數據和所述實時行駛數據，計算所述目標監測車道對應的交通流參數；所述交通流參數包括在所述目標監測車道的目標區域內的平均車速、車流密度、交通流量和時間指標中的一種或多種的組合；
13、根據所述交通數據和所述實時行駛數據，基于預先確定的交通流分析模型，計算所述車輛對應的風險參數；
14、基于確定出的碰撞風險評估算法，根據所述交通流參數和所述風險參數，判斷是否存在任一所述鄰近對象在當前時刻之后的第一預設時長段內與所述車輛之間的距離小于或等于預設距離；
15、當判斷出存在任一所述鄰近對象在所述第一預設時長段內與所述車輛之間的距離小于或等于所述預設距離時，確定所述車輛存在碰撞風險；
16、當判斷出不存在任一所述鄰近對象在所述第一預設時長段內與所述車輛之間的距離小于或等于所述預設距離時，確定所述車輛不存在碰撞風險。
17、作為一種可選的實施方式，在本專利技術第一方面中，當所述風險判斷結果用于表示所述車輛存在所述碰撞風險時，所述方法還包括：
18、生成至少一種指引形式的、關于所述碰撞風險的駕駛調整指引；所述駕駛調整指引用于提示駕駛人員調整針對所述車輛的駕駛操作；
19、判斷在第二預設時長段內是否檢測到所述駕駛人員執行所述駕駛調整指引對應的駕駛調整操作且所述駕駛調整操作是否與所述駕駛調整指引之間的匹配度高于或等于預設匹配度；
20、當判斷出在所述第二預設時長段內未檢測到所述駕駛人員執行所述駕駛調整指引對應的駕駛調整操作或者所述駕駛調整操作與所述駕駛調整指引之間的匹配度低于所述預設匹配度時，基于所述車輛對應的輔助駕駛功能，控制所述車輛執行所述駕駛調整指引對應的輔助駕駛操作。
21、作為一種可選的實施方式，在本專利技術第一方面中，當所述風險判斷結果用于表示所述車輛存在所述碰撞風險時，所述方法還包括：
22、當所述目標駕駛場景包括駕駛考培場景且所述車輛處于考核狀態時，根據所述碰撞風險、所述駕駛調整操作和所述交通數據，延長所述車輛關于當前考核項目的預設考核時長，得到目標考核時長；
23、檢測所述駕駛人員在所述目標考核時長內針對所述車輛的第一駕駛表現；
24、根據所述目標考核時長和所述第一駕駛表現，評估所述駕駛人員關于所述當前考核項目的第一考核結果。
25、作為一種可選的實施方式，在本專利技術第一方面中，所述根據所述碰撞風險、所述駕駛調整操作和所述交通數據，延長所述車輛關于當前考核項目的預設考核時長，得到目標考核時長，包括：
26、評估所述碰撞風險的風險等級，并確定所述風險等級對應的風險級別系數；
27、根據所述交通數據，評估所述目標監測車道對應的路況復雜等級，并確定所述路況復雜等級對應的路況復雜度系數；
28、根據所述駕駛人員關于所述駕駛調整操作的反應時長，評估所述駕駛人員對應的應急反應系數；
29、檢測所述輔助駕駛功能對應的駕駛干預情況，并確定所述駕駛干預情況對應的駕駛干預系數；
30、基于確定出的延長公式，根據所述風險級別系數、所述路況復雜度系數、所述應急反應系數、所述駕駛干預系數和當前考核項目的預設考核時長，確定目標考核時長。
31、作為一種可選的實施方式，在本專利技術第一方面中，所述基于確定出的延長公式，根據所述風險級別系數、所述路況復雜度系數、所述應急反應系數、所述駕駛干預系數和當前考核項目的預設考核時長，確定目標考核時長，包括：
32、基于確定出的延長公式，根據所述風險級別系數、所述路況復雜度系數、所述應急反應系數、所述駕駛干預系數和當前考核項目的預設考核時長，計算所述當前考核項目對應的延長考核時長；
33、判斷所述延長考核時長是否小于或等于預設的最大時長閾值；
34、當判斷出所述延長考核時長小于或等于所述最大時長閾值時，將所述延長考核時長確定為目標考核時長；
35、當判斷出所述延長考核時長大于所述最大時長閾值時，將所述最大時長閾值確定為目標考核時長。
36、本專利技術第二方面公開了一種車輛碰撞風險的動態判別裝置，所述裝置包括：
37、確定模塊，用于確定車輛對應的目標駕駛場景；
38、所述確定模塊，還用于根據所述目標駕駛場景，基于定位技術及預先本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種車輛碰撞風險的動態判別方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的車輛碰撞風險的動態判別方法，其特征在于，所述根據所述目標駕駛場景，基于定位技術及預先獲取的地圖數據，確定目標監測車道，包括：
3.根據權利要求1所述的車輛碰撞風險的動態判別方法，其特征在于，所述根據所述交通數據和所述實時行駛數據，判斷所述車輛是否存在碰撞風險，得到風險判斷結果，包括：
4.根據權利要求1-3任一項所述的車輛碰撞風險的動態判別方法，其特征在于，當所述風險判斷結果用于表示所述車輛存在所述碰撞風險時，所述方法還包括：
5.根據權利要求4所述的車輛碰撞風險的動態判別方法，其特征在于，當所述風險判斷結果用于表示所述車輛存在所述碰撞風險時，所述方法還包括：
6.根據權利要求5所述的車輛碰撞風險的動態判別方法，其特征在于，所述根據所述碰撞風險、所述駕駛調整操作和所述交通數據，延長所述車輛關于當前考核項目的預設考核時長，得到目標考核時長，包括：
7.根據權利要求6所述的車輛碰撞風險的動態判別方法，其特征在于，所述基于確定出
8.一種車輛碰撞風險的動態判別裝置，其特征在于，所述裝置包括：
9.一種車輛碰撞風險的動態判別裝置，其特征在于，所述裝置包括：
10.一種計算機存儲介質，其特征在于，所述計算機存儲介質存儲有計算機指令，所述計算機指令被調用時，用于執行如權利要求1-7任一項所述的車輛碰撞風險的動態判別方法。
...【技術特征摘要】
1.一種車輛碰撞風險的動態判別方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的車輛碰撞風險的動態判別方法，其特征在于，所述根據所述目標駕駛場景，基于定位技術及預先獲取的地圖數據，確定目標監測車道，包括：
3.根據權利要求1所述的車輛碰撞風險的動態判別方法，其特征在于，所述根據所述交通數據和所述實時行駛數據，判斷所述車輛是否存在碰撞風險，得到風險判斷結果，包括：
4.根據權利要求1-3任一項所述的車輛碰撞風險的動態判別方法，其特征在于，當所述風險判斷結果用于表示所述車輛存在所述碰撞風險時，所述方法還包括：
5.根據權利要求4所述的車輛碰撞風險的動態判別方法，其特征在于，當所述風險判斷結果用于表示所述車輛存在所述碰撞風險時，所述方法還包括：
6.根據權利要求...
【專利技術屬性】
技術研發人員：古應豪，劉曉陽，龔仕哲，
申請(專利權)人：廣州市德賽西威智慧交通技術有限公司，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。