一种自动驾驶汽车的行车风险计算方法及在线评估系统技术方案

本发明专利技术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。本发明专利技术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。

【技术实现步骤摘要】
一种自动驾驶汽车的行车风险计算方法及在线评估系统
本专利技术属于车辆工程领域，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。
技术介绍
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(Timetocollision,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。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术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。本专利技术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，本专利技术采用以下技术方案：本专利技术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，本专利技术方法包括以下步骤：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，Rt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；ωD表示距离衰减系数；ωi表示时间衰减系数；2)按照下式定义潜在碰撞损伤式中，表示在计算时域中第i个时刻自车的速度；表示在计算时域中第i个时刻交通参与者或静态道路设施j的速度；表示在计算时域中第i个时刻交通参与者或静态道路设施j的速度方向与自车的速度方向夹角；表示自车的安全特征参数，包括自车的实体特性、乘客特征和防护措施；表示交通参与者或静态道路设施j的安全特征参数，其中，交通参与者的安全特征参数包括交通参与者的实体特征、乘客特征和防护措施特征，静态道路设施的安全特征参数包括静态道路设置的实体特性；自车、交通参与者和静态道路设施的实体特征包括各自质量、类型和结构强度；自车和交通参与者的乘客特征包括各自搭载的人数、乘客年龄和乘客性别；自车和交通参与者的防护措施各自设置的安全带、安全气囊和儿童座椅；fg(·)为碰撞损伤计算函数；3)分别建立用于确定距离衰减系数的距离衰减系数函数ωD(·)和用于确定时间衰减系数的时间衰减系数函数ωi(·)；其中，距离衰减系数函数ωD(·)是关于在计算时域中各时刻交通参与者或静态道路设施j与自车轮廓之间最短距离的递减函数；时间衰减系数函数ωi(·)是关于计算时域中第i个时刻的递减函数；4)将步骤2)定义的潜在碰撞损伤以及步骤3)建立的距离衰减系数函数ωD(·)和时间衰减系数函数ωi(·)代入步骤1)建立的行车风险计算模型中，求解后得到t时刻的自车行车风险。本专利技术第二方面提出的一种用于自动驾驶行车风险的在线评估系统，包括：传感器模块，用于检测自车及周边其他交通参与者或静态道路设施的信息；轨迹预测模块，用于根据所述传感器模块检测的自车及周边其他交通参与者或静态道路设施的信息，预测自车及周边其他交通参与者或静态道路设施的未来轨迹；其特征在于，还包括风险评估模块，该模块利用上述行车风险计算方法计算自动驾驶汽车的行车风险。本专利技术的特点及有益效果：本专利技术提出的一种自动驾驶汽车的行车风险计算方法及在线评估系统，其特点在于提出了以潜在碰撞损伤作为行驶风险的衡量标准，即考虑未来时刻自车与环境中交通参与者发生可能性碰撞产生的损伤程度，将其折减后作为当前时刻的风险值。与现有技术仅停留在是否碰撞层面进行风险计算相比，能够充分表征复杂交通环境下因交通参与者类型和属性不同导致的车辆运行风险差异，更贴近人类驾驶员的风险认知。本专利技术因其风险表征能力强、符合人类风险认知的特点，为行车安全风险的评价提供了标准，可以支撑行车安全性提升相关技术和设备研发。特别是对于自动驾驶技术而言，本专利技术所提供的行车风险计算方法进一步改进以往的“是否碰撞”这一标准，将碰撞双方的运行状态和特征差异纳入碰撞风险计算中，从而区分不同碰撞情况下的风险差异，能够为复杂环境下驾驶安全辅助或自动驾驶决策控制提供支撑。附图说明图1是本专利技术提供的车辆行车风险计算方法整体流程图。图2是本专利技术实施案例中用于说明碰撞风险计算场景的示意图。图3是本专利技术实施案例中自动驾驶行车风险在线评估系统的结构框图。图4是用于对本方法有效性进行测试验证的模拟仿真环境及测试结果。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步的详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本专利技术，并不限定本专利技术的保护范围。自动驾驶汽车在道路上运行时，风险来源于对自车与周边的交通参与者(包括车辆、非机动车、行人等)及静态道路设施(包括灯杆、路缘石、分隔带、障碍物、交通号志和交通信号灯等)之间发生可能性碰撞所导致损本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一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。/n

【技术特征摘要】
1.一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。


2.根据权利要求1所述的行车风险计算方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
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，Rt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；ωD表示距离衰减系数；ωi表示时间衰减系数；
2)按照下式定义潜在碰撞损伤



式中，表示在计算时域中第i个时刻自车的速度；表示在计算时域中第i个时刻交通参与者或静态道路设施j的速度；表示在计算时域中第i个时刻交通参与者或静态道路设施j的速度方向与自车的速度方向夹角；表示自车的安全特征参数，包括自车的实体特性、乘客特征和防护措施；表示交通参与者或静态道路设施j的安全特征参数，其中，交通参与者的安全特征参数包括交通参与者的实体特征、乘客特征和防护措施特征，静态道路设施的安全特征参数包括静态道路设置的实体特性；自车、交通参与者和静态道路设施的实体特征包括各自质量、类型和结构强度；自车和交通参与者的乘客特征包括各自搭载的人数、乘客年龄和乘客性别；自车和交通参与者的防护措施各自设置的安全带、安全气囊和儿童座椅；fg(·)为碰撞损伤计算函数；
3)分别建立用于确定距离衰减系数的距离衰减系数函数ωD(·)和用于确定时间衰减系数的时间衰减系数函数ωi(·)；其中，距离衰减系数函数ωD(·)是关于在计算时域中各时刻交通参与者或静态道路设施j与自车轮廓之间最短距离的递减函数；时间衰减系数函数ωi(·)是关于计算时域中第i个时刻的递减函数；
4)将步骤2)定义的潜在碰撞损伤以及步骤3)建立的距离衰减系数函数ωD(·)和时间衰减系数函数ωi(·)代入步骤1)建立的行车风险计算模型中，求解后得到t时刻的自车行车风险。


3.根据权利要求2所述的行车风险计算方法，其特征在于，步骤2)中，定义的潜在碰撞损伤为：...

【专利技术属性】
技术研发人员：李升波，陈晨，孙琪，聂冰冰，成波，黄健芜，李泉，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：北京;11