行车风险控制方法及行车风险控制装置、计算机存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种行车风险控制方法及行车风险控制装置、计算机存储介质，涉及风险预警技术领域，以解决不能准确提供行车参与者的风险概率，确保车辆行驶安全的问题。所述行车风险控制方法包括：接收至少两个行车参与者的运动信息；确定至少两个行车参与者的风险度相同，利用风险云模型对运动信息进行分析，获得各个行车参与者的风险概率在预设分布区域的分布占比；风险云模型包括至少一个风险度的高斯云滴模型，每个高斯云滴模型的均值函数为与运动信息关联的势能场模型函数，方差函数为与运动信息关联的不确定度函数；根据各个行车参与者在预设分布区域的分布占比显示行车预警信息。本发明专利技术提供的一种行车风险控制装置用于执行行车风险控制方法。

【技术实现步骤摘要】
行车风险控制方法及行车风险控制装置、计算机存储介质
本专利技术涉及风险预警
，尤其涉及一种行车风险控制方法及行车风险控制装置、计算机存储介质。
技术介绍
在驾驶车辆过程中，需要对周围环境进行感知，对行车风险进行评估，以保证安全行使，例如对行车参与者的风险评估。目前，通常采用由人工势能场建立的模型对行车环境进行风险感知，上述由人工势能场建立的模型对于树木，交通运输标志等静态障碍物的风险感知、评估效果较好。但是由于实际交通场景中，还存在行人、自行车、汽车等动态行车参与者，动态行车参与者具有不确定性和模糊性。由人工势能场建立的模型对不确定性和模糊性的动态行车参与者的风险感知效果不佳，很难作出准确的风险概率的评估，此时车辆行驶存在较大的危险隐患。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种行车风险控制方法及行车风险控制装置、计算机存储介质，用于提供动态行车参与者的风险概率，确保车辆行驶的安全。为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：本专利技术提供了一种行车风险控制方法。该行车风险控制方法包括：...

【技术保护点】
1.一种行车风险控制方法，其特征在于，包括：/n接收至少两个行车参与者的运动信息；/n确定至少两个所述行车参与者的风险度相同，利用风险云模型对各个所述行车参与者的运动信息进行分析，获得各个所述行车参与者的风险概率在预设分布区域的分布占比；所述风险云模型包括至少一个所述风险度的高斯云滴模型，每个所述高斯云滴模型的均值函数为与至少两个所述行车参与者运动信息关联的势能场模型函数，每个所述高斯云滴模型的方差函数为与至少两个所述行车参与者运动信息关联的不确定度函数；/n根据各个所述行车参与者在预设分布区域的分布占比显示行车预警信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种行车风险控制方法，其特征在于，包括：
接收至少两个行车参与者的运动信息；
确定至少两个所述行车参与者的风险度相同，利用风险云模型对各个所述行车参与者的运动信息进行分析，获得各个所述行车参与者的风险概率在预设分布区域的分布占比；所述风险云模型包括至少一个所述风险度的高斯云滴模型，每个所述高斯云滴模型的均值函数为与至少两个所述行车参与者运动信息关联的势能场模型函数，每个所述高斯云滴模型的方差函数为与至少两个所述行车参与者运动信息关联的不确定度函数；
根据各个所述行车参与者在预设分布区域的分布占比显示行车预警信息。


2.根据权利要求1所述的行车风险控制方法，其特征在于，每个所述行车参与者的运动信息包括所述行车参与者的速度以及所述行车参与者与车辆之间的距离向量


3.根据权利要求2所述的行车风险控制方法，其特征在于，所述势能场模型函数包括风险势能场模型函数。


4.根据权利要求2所述的行车风险控制方法，其特征在于，所述势能场模型函数为风险势能场模型函数其中，所述风险势能场模型函数与所述行车参与者的速度正相关，与所述距离向量负相关；
所述风险势能场模型函数满足：



其中，G表示大于0的系数，k1表示距离因子常数，并且k1为大于1的系数，k2表示运动风险影响因子，并且k2为大于0的系数，表示各个所述行车参与者的速度，表示各个所述行车参与者与车辆之间的距离向量，θ表示与的夹角，exp(·)表示以e为底的指数函数。


5.根据权利要求2所述的行车风险控制方法，其特征在于，所述不确定模型函数满足：其中，所述不确定模型函数与各个所述行车参与者的速度负相关，与所述距离向量正相关；
所述不确定模型函数满足：



其中，M表示障碍物的等效质量，并且M为大于0的系数，k3表示运动风险影响因子，并且k3为大于0的系数，k4表示距离因子常数，并且k4为大于1的系数，表示各个所述行车参与者...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘富，王媛媛，刘云，侯涛，康冰，王新博，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：吉林;22