基于车辆对外界(V2X)的实时车辆事故风险预测制造技术

本公开提供了“基于车辆对外界(V2X)的实时车辆事故风险预测”。描述了用于使用实时车辆对外界(V2X)数据执行实时车辆事故风险预测的系统、方法和计算机可读介质。使用诸如历史事故数据和历史车辆操作员驾驶模式行为数据的历史V2X数据以及诸如环境状况数据和基础设施状况数据的第三方数据来训练车辆事故风险预测机器学习模型。然后，使用所述训练后的机器学习模型基于与路段和/或在所述路段上的车辆操作员相关的实时V2X数据来预测在所述路段上的车辆的事故风险。接着，可将高事故风险的通知发送到所述车辆的V2X通信装置以通知所述车辆的操作员。

【技术实现步骤摘要】
基于车辆对外界(V2X)的实时车辆事故风险预测
本专利技术总体上涉及实时车辆事故风险预测，并且更具体地，涉及使用车辆对外界(V2X)技术来执行实时车辆事故风险预测。
技术介绍
V2X通信涉及在车辆与可能影响车辆或其操作的任何实体之间传递信息。V2X涵盖各种更具体类型的车辆通信系统，包括例如车辆对基础设施(V2I)通信；车辆对网络(V2N)通信；车辆对车辆(V2V)通信；车辆对行人(V2P)通信；车辆对装置(V2D)通信；以及车辆对电网(V2G)通信。有两种主要类型的V2X通信技术：1)广局域网(WLAN)V2X通信，以及2)基于蜂窝的V2X通信。基于WLAN的V2X通信利用无线电通信来实现V2V和V2I通信，并且在电气和电子工程师协会(IEEE)无线通信协议802.11p中被标准化。基于IEEE802.11p无线通信协议的无线通信被称为专用短程通信(DSRC)。另一方面，蜂窝V2X利用蜂窝网络来实现各种形式的V2X通信。由于蜂窝V2X支持通过蜂窝网络的广域通信，因此它实现了除了基于WLAN的技术之外的附加类型的V2X通信，诸如V2N通信本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于实时车辆事故风险预测和通知的计算机实现的方法，所述方法包括：/n接收与车辆在第一路段上的操作相关的第一实时车辆对外界(V2X)数据；/n对所述第一实时V2X数据执行训练后的车辆事故风险预测机器学习模型，以获得指示与所述车辆在所述第一路段上的所述操作相关联的第一车辆事故风险等级的第一车辆事故风险值；/n确定所述第一车辆事故风险值满足阈值；以及/n向所述车辆的通信装置发送所述第一车辆事故风险等级的通知以呈现给所述车辆的操作员。/n

【技术特征摘要】
20190924 US 16/581,0851.一种用于实时车辆事故风险预测和通知的计算机实现的方法，所述方法包括：
接收与车辆在第一路段上的操作相关的第一实时车辆对外界(V2X)数据；
对所述第一实时V2X数据执行训练后的车辆事故风险预测机器学习模型，以获得指示与所述车辆在所述第一路段上的所述操作相关联的第一车辆事故风险等级的第一车辆事故风险值；
确定所述第一车辆事故风险值满足阈值；以及
向所述车辆的通信装置发送所述第一车辆事故风险等级的通知以呈现给所述车辆的操作员。


2.如权利要求1所述的计算机实现的方法，所述计算机实现的方法还包括：
将道路集合分割成路段集合；
接收与所述路段集合相关的输入数据，所述输入数据包括车辆碰撞数据、车辆操作员行为数据、环境状况数据或基础设施状况数据中的至少一者；以及
至少部分地基于所述输入数据来训练所述车辆事故风险预测机器学习模型。


3.如权利要求2所述的计算机实现的方法，其中所述车辆碰撞数据包括指示所述路段集合上的历史车辆碰撞的数据，车辆操作员数据包括指示多个车辆操作员在所述路段集合上的驾驶模式的历史数据，所述环境状况数据包括指示所述路段集合附近的天气状况的数据，并且所述基础设施状况数据包括指示所述路段集合的几何形状和操作状态的数据。


4.如权利要求2所述的计算机实现的方法，其中所述路段集合不包括所述第一路段，并且其中对所述第一实时V2X数据执行所述训练后的车辆事故风险预测机器学习模型包括：使用所述训练后的车辆事故风险预测机器学习模型确定所述第一实时V2X数据在所述输入数据的与在预定时间段期间发生了超过阈值数量的车辆碰撞的第二路段相关联的部分的阈值相似度内，所述路段集合包括所述第二路段。


5.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其中在第一时间段期间接收所述第一实时V2X数据，并且第二车辆事故风险对应于所述第一时间段，所述方法还包括：
在第二时间段期间接收与所述车辆在所述第一路段上的操作相关的第二实时V2X数据；
对所述第二实时V2X数据执行所述训练后的车辆事故风险预测机器学习模型，以获得指示与在所述第二时间段期间所述车辆在所述第一路段上的所述操作相关联的第二车辆事故风险等级的第二车辆事故风险值；
确定所述第二车辆事故风险值不满足所述阈值；以及
向所述车辆的所述通信装置发送指令以停止向所述车辆的所述操作员呈现所述第一事故风险等级。


6.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其中发送所述第一车辆事故风险等级的所述通知包括向所述通信装置发送信息以显示给所述车辆的所述操作员，所述信息包括表示所述第一车辆事故风险等级的标记，以及指示所述第一车辆事故风险等级的一个或多个因素的标识，所述一个或多个因素包括驾驶行为因素、环境因素或路段基础设施因素中的至少一者。


7.如权利要求1所述的计算机实现的方法，所述计算机实现的方法还包括：
接收与所述车辆在所述第一路段上的操作相关的连续实时V2X数据流；
对所述连续实时V2X数据流执行所述训练后的车辆事故风险预测机器学习模型，以周期性地确定与所述车辆在所述第一路段上的所述操作相关联的车辆事故风险等级；以及
向所述车辆的所述通信装置发送所述车辆事故风险等级的指示，以使得能够向所述车辆的操作员呈现所述车辆事故风险等级的动态地改变的标记。


8.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其中经由网络传输通过一个或多个蜂窝网络从多个...

【专利技术属性】
技术研发人员：阿明·阿里安尼扎德，哈迈德·阿萨迪，普拉韦恩·库马尔·亚拉瓦蒂，
申请(专利权)人：福特全球技术公司，
类型：发明
国别省市：美国;US