【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于自動駕駛，具體涉及一種網聯協同駕駛汽車彎道碰撞預警方法及系統。
技術介紹
1、隨著智能網聯技術的快速發展，汽車的智能化程度不斷提升。越來越多的車輛通過v2x(vehicle-to-everything)技術與周圍環境進行交互，極大提高了道路交通的安全性和行車效率。然而，彎道場景的復雜性使得傳統車載傳感器(如雷達、攝像頭)受限于感知范圍和外部環境的影響，存在感知盲區，導致碰撞預警系統在此類場景下效果不佳。
2、盡管已有的彎道碰撞預警系統可以提供一定程度的安全保障，但這些系統通常依賴車輛自身的感知設備，無法實時獲取其他車輛的行駛信息，限制了預警的精準度和可靠性。相比之下，基于智能網聯技術的車路協同系統可以通過實時信息共享，克服這些局限性，提供更全面的環境感知和更精確的風險評估。
3、近年來，隨著人工智能技術的引入，特別是雙向長短時記憶網絡(bi-lstm)等先進算法的應用，網聯協同駕駛技術在復雜場景下的風險預測和評估方面取得了顯著進展。這些技術能夠在彎道處準確預測非聯網汽車的行駛軌跡，并結合智能網聯汽車的行車風險場模型，顯著提高行車安全性和效率。但是現有技術仍然存在一定的局限性，具體表現在現有的網聯賦能智能l2級智能汽車環境感知行車的安全性與效率還不夠高，在彎道行駛碰撞預警上還不夠可靠，存在漏報與誤報問題。
技術實現思路
1、為解決以上現有技術存在的問題，本專利技術提出了一種網聯協同駕駛汽車彎道碰撞預警方法及系統。
2、一方面，本專利技
3、s1、采集路側背景車輛狀態信息與彎道環境信息，并上傳至ec；
4、s2、ec對輸入數據進行融合，并采用bi-lstm網絡預測彎道處非聯網汽車的行駛軌跡；
5、s3、建立智能網聯汽車行車風險場模型，結合周圍車輛預測軌跡，實時評估彎道行駛碰撞風險；
6、s4、利用蒙特卡洛法則，結合人類駕駛數據計算碰撞風險閾值，進行彎道碰撞預警。
7、另一方面，本專利技術提供一種網聯協同駕駛汽車彎道碰撞預警系統，該系統包括：狀態信息采集單元、軌跡預測單元、風險評估模塊、以及碰撞預警模塊；
8、所述狀態信息采集單元用于獲取自車狀態信息、周圍車輛狀態信息道、以及路環境信息；
9、所述軌跡預測單元根據信息采集單元的輸入信息，預測自車周圍非網聯汽車的行駛軌跡；
10、所述風險評估模塊根據自車信息、周圍車輛信息及道路環境信息，實時計算自車彎道碰撞風險；
11、所述避碰撞預警模塊根據自車在彎道處的實時碰撞風險，通過與內置碰撞風險閾值進行比較，當風險超過閾值時，進行碰撞風險預警。
12、本專利技術的有益效果：
13、本專利技術通過網聯賦能智能l2級智能汽車環境感知，建立彎道行駛碰撞預警模型，從而提高行車的安全性與效率；通過融合多源數據，利用bi-lstm網絡模型對彎道處非聯網汽車的行駛軌跡進行精準預測，并結合智能網聯汽車的行車風險場模型，實時評估彎道行駛的碰撞風險；通過蒙特卡洛法結合人類駕駛數據計算碰撞風險閾值，使得碰撞預警更加可靠，能夠有效減少碰撞預警系統的漏報與誤報問題。
本文檔來自技高網...【技術保護點】
1.一種網聯協同駕駛汽車彎道碰撞預警方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種網聯協同駕駛汽車彎道碰撞預警方法，其特征在于，所述路側RSU采集的信息，包括：自車的狀態信息，周圍車輛的狀態信息以及彎道環境信息；
3.根據權利要求1所述的一種網聯協同駕駛汽車彎道碰撞預警方法，其特征在于，EC對輸入數據進行融合，包括：
4.根據權利要求1所述的一種網聯協同駕駛汽車彎道碰撞預警方法，其特征在于，所述的Bi-LSTM模型，包括兩個獨立的LSTM網絡，分別用于處理輸入序列的正向和反向信息，從而預測彎道處非聯網汽車的行駛軌跡，正向LSTM處理序列從x1到xt，并在每個時間步t生成一個隱藏狀態htfwd；反向LSTM處理序列從xt到x1，并在每個時間步t生成一個隱藏狀態對于每個時間步t，將正向和反向LSTM生成的隱藏狀態和拼接在一起，形成一個單一的特征向量ht?。
5.根據權利要求4所述的一種網聯協同駕駛汽車彎道碰撞預警方法，其特征在于，將正向和反向LSTM生成的隱藏狀態和拼接在一起，形成一個單一的特征向量ht，包括：
6.
7.根據權利要求1所述的一種網聯協同駕駛汽車彎道碰撞預警方法，其特征在于，利用蒙特卡洛法則，結合人類駕駛數據計算碰撞風險閾值，進行彎道碰撞預警，包括：
8.根據權利要求7所述的一種網聯協同駕駛汽車彎道碰撞預警方法，其特征在于，利用蒙特卡洛法則計算碰撞風險閾值，包括：
9.一種網聯協同駕駛汽車彎道碰撞預警系統，該系統用于執行權利要求1～8所述任意一種網聯協同駕駛汽車彎道碰撞預警方法，其特征在于，包括：狀態信息采集單元、軌跡預測單元、風險評估模塊、以及碰撞預警模塊；
...【技術特征摘要】
1.一種網聯協同駕駛汽車彎道碰撞預警方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種網聯協同駕駛汽車彎道碰撞預警方法，其特征在于，所述路側rsu采集的信息，包括：自車的狀態信息，周圍車輛的狀態信息以及彎道環境信息；
3.根據權利要求1所述的一種網聯協同駕駛汽車彎道碰撞預警方法，其特征在于，ec對輸入數據進行融合，包括：
4.根據權利要求1所述的一種網聯協同駕駛汽車彎道碰撞預警方法，其特征在于，所述的bi-lstm模型，包括兩個獨立的lstm網絡，分別用于處理輸入序列的正向和反向信息，從而預測彎道處非聯網汽車的行駛軌跡，正向lstm處理序列從x1到xt，并在每個時間步t生成一個隱藏狀態htfwd；反向lstm處理序列從xt到x1，并在每個時間步t生成一個隱藏狀態對于每個時間步t，將正向和反向lstm生成的隱藏狀態和拼接在一起，形成一個單一的特征向量ht?...
【專利技術屬性】
技術研發人員：李海青，戴盈瑩，李永福，雷宇鋮，祿盛，
申請(專利權)人：重慶郵電大學，
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。