基于车联网的车辆避险方法、系统及可读存储介质技术方案

本发明专利技术涉及智能车辆网技术领域，具体涉及基于车联网的车辆避险方法、系统及可读存储介质。方法包括：获取目标区域内的灾害源信息；基于目标区域内的灾害源信息计算对应类型的灾害的预测发生几率；当对应灾害的预测发生几率达到设置的灾害预警阈值时，预测灾害发生，并根据灾害的类型获取对应避险场所的位置信息；获取目标区域内各个网联车辆的车辆位置信息，基于对应网联车辆的车辆位置信息和对应避险场所的位置信息计算生成避险规划信息，使得对应网联车辆能够基于对应的避险规划信息完成避险。本发明专利技术还公开了一种车辆避险系统及可读存储介质。本发明专利技术的车辆避险方法能够实现区域性的多车避险，并能够应用于多种不同灾害的预测。测。测。

【技术实现步骤摘要】
基于车联网的车辆避险方法、系统及可读存储介质


[0001]本专利技术涉及智能车辆网
，具体涉及基于车联网的车辆避险方法、系统及可读存储介质。

技术介绍

[0002]灾害种类繁多，危害严重，特别是火灾、飓风、台风、洪水（涝灾）、海啸和泥石流（地质灾害）等灾害，严重威胁着人民生命财产安全，制约着社会经济的可持续发展。并且，随着汽车普及程度提高，汽车在灾害发生时毁坏的损失占比越来越大。
[0003]针对灾害发生时车辆如何避险的问题，公开号为CN110415544B的中国专利公开了《一种灾害天气预警方法及汽车AR
‑
HUD系统》，其方法包括：获取汽车前方的视频图像；对视频图像进行处理，提取处理后的视频图像的图像天气特征；将图像天气特征输入至天气类型预测模型，识别汽车当前所处环境的天气类型，天气类型预测模型是基于深度置信网络训练得到的；当天气类型为灾害天气类型时，通过汽车AR
‑
HUD系统输出预警信息。
[0004]上述现有方案中的灾害天气预警方法也是一种车辆避险方法，其通过车辆获取前方的视频图像，基于视频图像预测灾害天气及其类型，并将灾害天气及其类型信息反馈给车辆，能够辅助车辆在灾害发生时完成避险。但是，现有车辆避险方法只针对单个车辆，其无法同时辅助多个车辆完成避险，即车辆避险的全面性不好。同时，现有辆避险方法是仅针对灾害天气的预测，而无法应用于预测火灾、泥石流、台风、洪水等多种灾害，导致车辆避险的通用性不好。因此，如何设计一种能够提高车辆避险全面性和通用性的方法是亟需解决的技术问题。

技术实现思路

[0005]针对上述现有技术的不足，本专利技术所要解决的技术问题是：如何设计一种基于车联网的车辆避险方法，以能够实现区域性的多车避险，并能够应用于多种不同灾害的预测，从而能够提高车辆避险的全面性和通用性。
[0006]为了解决上述技术问题，本专利技术采用了如下的技术方案：基于车联网的车辆避险方法，包括以下步骤：S1：获取目标区域内的灾害源信息；S2：基于目标区域内的灾害源信息计算对应类型的灾害的预测发生几率；S3：当对应灾害的预测发生几率达到设置的灾害预警阈值时，预测灾害发生，并根据灾害的类型获取对应避险场所的位置信息；S4：获取目标区域内各个网联车辆的车辆位置信息，基于对应网联车辆的车辆位置信息和对应避险场所的位置信息计算生成避险规划信息，使得对应网联车辆能够基于对应的避险规划信息完成避险。
[0007]优选的，基于车联网的车辆避险方法还包括：S5：预测灾害发生后，基于目标区域内的灾害源信息计算对应灾害的预测解除几
率，当对应灾害的预测解除几率达到设置的灾害结束阈值时，预测灾害解除。
[0008]优选的，基于车联网的车辆避险方法还包括：S6：获取目标区域内各个网联车辆当前的避险位置信息，并基于对应网联车辆当前的车辆避险位置信息和避险前的车辆位置信息计算返回规划路径，使得对应网联车辆能够基于对应的返回规划路径行驶至避险前的车辆位置。
[0009]优选的，步骤S1中，灾害源信息包括但不限于视频图像信息、烟雾传感信息、水位传感信息、风速传感信息、温度传感器信息和湿度传感信息。
[0010]优选的，步骤S1中，灾害源信息还包括但不限于地气象局、地质局和消防局发布的灾害预警信息。
[0011]优选的，步骤S4中，还获取对应网联车辆的车辆启停状态。
[0012]优选的，步骤S4中，当对应网联车辆的车辆启停状态为启动状态时，基于对应网联车辆的车辆位置信息和对应避险场所的位置信息计算生成避险规划路径作为避险规划信息，用以引导对应网联车辆的驾驶员行驶至对应的避险场所。
[0013]优选的，步骤S4中，当对应网联车辆的车辆启停状态为停车状态时，生成用于启动对应网联车辆的远程启动信息，然后基于对应网联车辆的车辆位置信息和对应避险场所的位置信息计算生成自动驾驶方案作为避险规划信息，使得对应网联车辆能够基于远程启动信息完成自启动，并基于自动驾驶方案自动行驶至对应的避险场所。
[0014]本专利技术还公开了一种基于车联网的车辆避险系统，基于本专利技术的车辆避险方法实施，具体包括：信息采集单元，用于采集目标区域内的灾害源信息；服务器，用于基于目标区域内的灾害源信息计算对应类型的灾害的预测发生几率；并且在对应灾害的预测发生几率达到设置的灾害预警阈值时，预测灾害发生，并根据灾害的类型获取对应避险场所的位置信息，同时获取目标区域内各个网联车辆的车辆位置信息，基于对应网联车辆的车辆位置信息和对应避险场所的位置信息计算生成避险规划信息，并发给对应的网联车辆；网联车辆，与服务器通信，用于基于接收的避险规划信息完成避险。
[0015]本专利技术还公开了一种可读存储介质，其上存储有计算机管理类程序，所述计算机管理类程序被处理器执行时实现本专利技术的基于车联网的车辆避险方法的步骤。
[0016]本专利技术中的车辆避险方法与现有技术相比，具有如下有益效果：本专利技术通过目标区域内的灾害源信息计算对应类型灾害的预测发生几率，并基于灾害的类型获取对应避险场所的位置，使得能够应用于多种不同灾害的预测，并能够基于灾害类型获取对应的避险场所来完成避险，从而能够提高车辆避险的通用性。同时，本专利技术通过各个网联车辆的车辆位置信息和避险场所的位置信息计算生成避险规划信息，使得目标区域内所有网联车辆能够基于对应的避险规划信息完成避险，即能够实现区域性的多车避险，从而能够提高车辆避险的全面性。
[0017]进一步的，本专利技术能够在灾害发生后，基于目标区域内的灾害源信息计算灾害的预测解除几率，并判断灾害是否解除，使得目标区域内的各个网联车辆能够获知灾害是否解除，从而能够提升车辆避险的效果。最后，本专利技术基于对应网联车辆当前的车辆避险位置信息和避险前的车辆位置信息计算返回规划路径，使得各个网联车辆能够基于对应的返回
规划路径行驶至避险前的车辆位置，即能够在灾害解除时通过最优路线返回原始位置继续行驶，从而能够更好的辅助车辆行驶。
附图说明
[0018]为了使专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术作进一步的详细描述，其中：图1为基于车联网的车辆避险方法的逻辑框图。
具体实施方式
[0019]下面通过具体实施方式进一步详细的说明：实施例一：本实施例中公开了一种基于车联网的车辆避险方法。
[0020]如图1所示，基于车联网的车辆避险方法，包括以下步骤：S1：获取目标区域内的灾害源信息；S2：基于目标区域内的灾害源信息计算对应类型的灾害的预测发生几率；S3：当对应灾害的预测发生几率达到设置的灾害预警阈值时，预测灾害发生，并根据灾害的类型获取对应避险场所的位置信息；灾害预警阈值根据相应的国标或相关规定设置。
[0021]S4：获取目标区域内各个网联车辆的车辆位置信息，基于对应网联车辆的车辆位置信息和对应避险场所的位置信息计算生成避险规划信息，使得对应网联车辆能够基于对应的避险规划信息完成避险。
[0022]S5：预测灾害发生后本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于车联网的车辆避险方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取目标区域内的灾害源信息；S2：基于目标区域内的灾害源信息计算对应类型的灾害的预测发生几率；S3：当对应灾害的预测发生几率达到设置的灾害预警阈值时，预测灾害发生，并根据灾害的类型获取对应避险场所的位置信息；S4：获取目标区域内各个网联车辆的车辆位置信息，基于对应网联车辆的车辆位置信息和对应避险场所的位置信息计算生成避险规划信息，使得对应网联车辆能够基于对应的避险规划信息完成避险。2.如权利要求1所述的基于车联网的车辆避险方法，其特征在于，还包括：S5：预测灾害发生后，基于目标区域内的灾害源信息计算对应灾害的预测解除几率，当对应灾害的预测解除几率达到设置的灾害结束阈值时，预测灾害解除。3.如权利要求2所述的基于车联网的车辆避险方法，其特征在于，还包括：S6：获取目标区域内各个网联车辆当前的避险位置信息，并基于对应网联车辆当前的车辆避险位置信息和避险前的车辆位置信息计算返回规划路径，使得对应网联车辆能够基于对应的返回规划路径行驶至避险前的车辆位置。4.如权利要求1所述的基于车联网的车辆避险方法，其特征在于：步骤S1中，灾害源信息包括但不限于视频图像信息、烟雾传感信息、水位传感信息、风速传感信息、温度传感器信息和湿度传感信息。5.如权利要求4所述的基于车联网的车辆避险方法，其特征在于：步骤S1中，灾害源信息还包括但不限于地气象局、地质局和消防局发布的灾害预警信息。6.如权利要求1所述的基于车联网的车辆避险方法，其特征在于：步骤S4中，还获取对应网联车辆的车辆启停状态。7....

【专利技术属性】
技术研发人员：朱祝宏，邱单丹，杜长虹，
申请(专利权)人：重庆长安汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：