高速公路自动驾驶接管碰撞风险影响因素辨识及预测方法技术

本发明专利技术公开了一种高速公路自动驾驶接管碰撞风险影响因素辨识及预测方法，具体步骤为：构建自动驾驶接管实验平台；设计并搭建典型的快速路自动驾驶接管场景；招募驾驶人进行接管仿真实验，统计驾驶人的基本信息，采集接管过程中车辆运行状态数据与是否发生碰撞；综合多种影响因素构建接管碰撞风险预测模型；利用随机森林算法对影响碰撞风险的因素进行辨识；依据所选择的显著影响因素，将提取的数据带入碰撞风险预测模型，对接管过程中驾驶人的碰撞风险进行计算，分析因素对碰撞风险的影响情况，并对碰撞风险进行预测；利用该方法得出的研究结果可以为自动驾驶系统的优化设计提供理论依据。供理论依据。供理论依据。

【技术实现步骤摘要】
高速公路自动驾驶接管碰撞风险影响因素辨识及预测方法


[0001]本专利技术涉及高速公路自动驾驶接管碰撞风险影响因素辨识及预测方法，属于自动驾驶


技术介绍

[0002]自动驾驶是车辆智能化发展不可避免的趋势，有条件自动驾驶车辆有望被引入市场运行，未来必然会出现人工驾驶车辆与自动驾驶车辆混合运行的交通状况。有条件自动驾驶车辆可在设计运行域内独立地监测道路交通环境并进行横向和纵向的运动学控制，此时驾驶人可从事与非驾驶相关的任务，当出现系统无法处理的交通情况时，车辆会提示驾驶人接管，驾驶人需要在规定的时间内接管车辆驾驶。自动驾驶车辆的接管将对交通流的安全运行带来不利影响，理解这种不利影响有利于对自动驾驶系统进行优化设计。
[0003]当前对自动驾驶接管的研究主要聚焦于不同因素对接管时间影响情况的分析，还没有利用接管过程中的碰撞数据分析不同因素对碰撞风险影响的研究，且常用的分析方法多为描述性统计分析与方差分析等，缺乏利用回归模型对碰撞风险进行预测的研究。因此，有必要综合考虑多种不同因素，辨识影响接管过程中碰撞风险的显著因素，分析因素对碰本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.高速公路自动驾驶接管碰撞风险影响因素辨识方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1，构建自动驾驶接管实验平台，设计并搭建自动驾驶接管仿真场景；步骤2，依托自动驾驶接管实验平台，招募驾驶人进行接管仿真实验，采集不同接管仿真场景下模拟车辆的运行状态数据、是否发生碰撞，并对驾驶人的基本信息进行采集；其中，所述驾驶人的基本信息包括驾驶人的年龄、性别、驾驶经验；步骤3，构建自动驾驶接管碰撞风险预测模型；步骤4，利用随机森林算法对影响碰撞风险的因素进行辨识，提取影响碰撞风险的显著因素。2.根据权利要求1所述的高速公路自动驾驶接管碰撞风险影响因素辨识方法，其特征在于，所述步骤1中，所述构建的自动驾驶接管实验平台包括硬件输入系统、实验数据采集系统、仿真环境立体显示系统与实验场景渲染平台。3.根据权利要求1所述的高速公路自动驾驶接管碰撞风险影响因素辨识方法，其特征在于，所述步骤1中，考虑多种实验因素设计并搭建自动驾驶接管仿真场景，所述实验因素包括次任务类型、接管请求时间、交通流量与接管事件类型，其中次任务为非驾驶相关的其他任务，接管请求时间为模拟车辆的接管请求发出时刻；交通流量为每小时车道上的交通量大小；接管事件为导致自动驾驶车辆发生接管的危险交通事件。4.根据权利要求1所述的高速公路自动驾驶接管碰撞风险影响因素辨识方法，其特征在于，所述步骤1中，所述自动驾驶接管仿真场景基于正交实验设计原理设计并搭建。5.根据权利要求1所述的高速公路自动驾驶接管碰撞风险影响因素辨识方法，其特征在于，所述步骤2中，所述不同接管仿真场景下被驾驶人操控的模拟车辆由驾驶模拟仿真软件生成，所述接管仿真场景的触发条件是预先设定的。6.根据权利要求1所述的高速公路自动驾驶接管碰撞风险影响因素辨识方法，其特征在于，所述步骤2中车辆运行状态数据包括车辆速度、最大横向加速度、最大纵向减速度、最小碰撞时间；最小碰撞时间...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐铖铖，王长帅，邵永成，彭畅，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：