基于车辆状况大数据的车队跟车距离控制方法技术

本发明专利技术涉及基于车辆状况大数据的车队跟车距离控制方法，属于电数字数据处理领域。该方法获取了目标车队中各车辆的速度稳定性能系数、刹车难度系数、速度提升难度系数和对应的雷达探测器的准确率，基于获取的这些系数和数据计算得到了目标车队中各非队首车辆对应的目标安全距离，并分发给了对应的车辆；该方法是一种特别适用于特定功能，具体是车队行驶相关数据处理的数字数据处理方法，其中利用了计算机进行辅助设计和处理；该方法可以适用于大数据资源服务、数据库和云数据库服务等互联网数据服务，可以配置为车队跟车距离相关的云计算软件、云端融合应用运行支撑平台软件。本发明专利技术解决了现有车队行驶过程中的行车效率差的问题。的问题。的问题。

【技术实现步骤摘要】
基于车辆状况大数据的车队跟车距离控制方法


[0001]本专利技术涉及电数字数据处理领域，具体涉及基于车辆状况大数据的车队跟车距离控制方法。

技术介绍

[0002]幽灵堵车现象是指那些表面上看似没有任何起因的、莫名其妙的堵塞，比如没有事故，没有停顿车辆，也没有封闭施工的车道，道路却会莫名其妙地突然出现堵塞，很长一段时间过后，车流又会毫无征兆的顺畅起来。
[0003]为了解决幽灵堵车这一现象，需要保证前后车距保持在一定的安全量中。特别是随着物流、客运等行业的发展，经常出现多辆车辆同时同路段组成车队行驶的场景，如果车辆之间的距离较小，不利于行车安全，且也容易发生幽灵堵车现象，影响行车效率；如果车辆之间的距离较大，容易出现其他车辆插入车队中的情形，不利于车队的整体行进，也影响行车效率。

技术实现思路

[0004]为了解决现有车队行驶过程中由于车间距离过大或过小导致的行车效率差的问题，本专利技术提供了一种基于车辆状况大数据的车队跟车距离控制方法的技术方案，包括以下步骤：获取目标车队中各车辆的速度稳定性能系数和目标测试数据，所述目标测试数据包括刹车难度系数、速度提升难度系数和对应的雷达探测器的准确率，所述速度稳定性能系数根据对应车辆最近一次处于定速巡航模式中的各采集时刻的速度计算得到，所述雷达探测器用于获取距离前方车辆的距离；根据目标车队中各车辆的车辆状况向量和目标车队中各车辆的序列号判断目标车队中各非队首车辆与对应的前方车辆之间的车辆状况差异度，所述车辆状况向量由对应车辆的刹车难度系数、速度提升难度系数和速度稳定性能系数构成；对于目标车队中任一非队首车辆：根据该非队首车辆与对应的前方车辆之间的车辆状况差异度、该非队首车辆的序列号、该非队首车辆对应的雷达探测器的准确率和该非队首车辆的速度稳定性能系数计算该非队首车辆的目标安全距离调节系数，利用该非队首车辆对应的目标安全距离调节系数对该非队首车辆对应的标准安全距离进行调整，得到该非队首车辆对应的目标安全距离，所述标准安全距离是根据该非队首车辆的各采集时刻的速度得到的；将目标车队中各非队首车辆对应的目标安全距离分发至对应的非队首车辆，以使各非队首车辆按照对应的目标安全距离进行跟车距离控制。
[0005]进一步地，利用如下公式计算目标车队中各非队首车辆与对应的前方车辆之间的车辆状况差异度：
其中，为车辆B与前方车辆A之间的车辆状况差异度，Similarity为余弦相似度函数，tanh为双曲正切函数，为车辆A的刹车难度系数，为车辆A的速度提升难度系数，为车辆A的速度稳定性能系数，为车辆B的刹车难度系数，为车辆B的速度提升难度系数，为车辆B的速度稳定性能系数。
[0006]进一步地，所述对于目标车队中任一非队首车辆：根据该非队首车辆与对应的前方车辆之间的车辆状况差异度、该非队首车辆的序列号、该非队首车辆对应的雷达探测器的准确率和该非队首车辆的速度稳定性能系数计算该非队首车辆对应的目标安全距离调节系数，包括：利用如下公式计算非队首车辆对应的目标安全距离调节系数：其中，为非队首车辆B与对应的前方车辆A之间的目标安全距离调节系数，、、和均为设定系数；为该非队首车辆B在队列中的序列号，N为车队包含的车辆的数量，为非队首车辆B对应的雷达探测器的准确率，为车辆B与前方车辆A之间的车辆状况差异度，为车辆A的速度稳定性能系数，为车辆B的速度稳定性能系数。
[0007]进一步地，为1.3，为1.1，为4，为0.4。
[0008]进一步地，所述利用该非队首车辆对应的目标安全距离调节系数对该非队首车辆对应的标准安全距离进行调整，得到该非队首车辆对应的目标安全距离，包括：利用如下公式计算非队首车辆对应的目标安全距离：其中，为非队首车辆B对应的目标安全距离，为非队首车辆B对应的标准安全距离。
[0009]进一步地，所述速度稳定性能系数为车辆最近一次处于定速巡航模式中的最近的设定时间内的各采集时刻的速度的标准差。
[0010]进一步地，所述刹车难度系数为车辆的百公里制动时间。
[0011]进一步地，所述速度提升难度系数为车辆的百公里加速时间。
[0012]有益效果：本专利技术利用车辆对应的刹车难度系数、速度提升难度系数和速度稳定性能系数来衡量车辆状况，基于车队中相邻车辆之间车辆状况的差异，并结合车辆对应的雷达探测器的准确率、车辆的序列号和速度稳定性能系数来计算相邻车辆之间的目标安全距离，使车辆按照对应的目标安全距离进行跟车距离控制；本专利技术根据车队中各车辆相关的多个参数得到了车队中车辆的目标安全距离，使得车辆之间的距离不至于过大或过小，
解决了现有车队行驶过程中由于车间距离过大或过小导致的行车效率差的问题。本专利技术的方法是一种特别适用于特定功能，具体是车队行驶相关数据处理的数字数据处理方法，其中利用了计算机进行辅助设计和处理；该方法可以适用于大数据资源服务、数据库和云数据库服务等互联网数据服务，可以配置为车队跟车距离相关的云计算软件、云端融合应用运行支撑平台软件。
附图说明
[0013]图1是本专利技术的基于车辆状况大数据的车队跟车距离控制方法的流程图。
具体实施方式
[0014]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行介绍。
[0015]为了解决现有车队行驶过程中由于车间距离过大或过小导致的行车效率差的问题，本实施例的基于车辆状况大数据的车队跟车距离控制方法包括以下步骤：（1）获取目标车队中各车辆的速度稳定性能系数和目标测试数据，所述目标测试数据包括刹车难度系数、速度提升难度系数和对应的雷达探测器的准确率，所述速度稳定性能系数根据对应车辆最近一次处于定速巡航模式中的各采集时刻的速度计算得到，所述雷达探测器用于获取距离前方车辆的距离；本实施例中车队中各车辆具有辅助驾驶功能。车队中不同车辆的车辆状况不同，在相同道路上刹车难易情况、速度提升快慢情况以及速度稳定能力等方面上存在差异；前方车辆的车辆状况不同，后续车辆在跟车时需要进行不同程度的距离把控。鉴于此，本实施例通过刹车难度系数、速度提升难度系数和速度稳定性能系数来反映车辆状况。接下来分别对参数的获取过程进行说明：刹车难度系数：测试车队中各车辆的百公里制动时间，即从车辆时速一百公里全力刹车到车辆停止所需要的时间，所需时间越短，车辆的制动时间越短，车辆的刹车性能越好，车辆对应的刹车难度越小。本实施例将各车辆的百公里制动时间记为各车辆对应的刹车难度系数，并将各车辆对应的刹车难度系数通过互联网上传到用于车队管理的云端服务器。
[0016]速度提升难度系数：测试车队中各车辆的百公里加速时间，即车辆速度由0km/h上升到100km/h所需要的时间，本实施例通过各车辆的百公里加速时间来衡量车辆极限加速能力的指标，百公里加速时间直接体现了车辆的动力特性，百公里加速时间约短，车辆的性能越好。本实施例将各车辆的百公里加速时间记为各车辆对应的速度提升难度系数，并将各车辆对应的速度提升难度系数通过互联网上传到用于车队管理的云端本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于车辆状况大数据的车队跟车距离控制方法，其特征在于，包括以下步骤：获取目标车队中各车辆的速度稳定性能系数和目标测试数据，所述目标测试数据包括刹车难度系数、速度提升难度系数和对应的雷达探测器的准确率，所述速度稳定性能系数根据对应车辆最近一次处于定速巡航模式中的各采集时刻的速度计算得到，所述雷达探测器用于获取距离前方车辆的距离；根据目标车队中各车辆的车辆状况向量和目标车队中各车辆的序列号判断目标车队中各非队首车辆与对应的前方车辆之间的车辆状况差异度，所述车辆状况向量由对应车辆的刹车难度系数、速度提升难度系数和速度稳定性能系数构成；对于目标车队中任一非队首车辆：根据该非队首车辆与对应的前方车辆之间的车辆状况差异度、该非队首车辆的序列号、该非队首车辆对应的雷达探测器的准确率和该非队首车辆的速度稳定性能系数计算该非队首车辆的目标安全距离调节系数，利用该非队首车辆的目标安全距离调节系数对该非队首车辆对应的标准安全距离进行调整，得到该非队首车辆对应的目标安全距离，所述标准安全距离是根据该非队首车辆的实时车速得到的；将目标车队中各非队首车辆对应的目标安全距离分发至对应的非队首车辆，以使各非队首车辆按照对应的目标安全距离进行跟车距离控制。2.根据权利要求1所述的基于车辆状况大数据的车队跟车距离控制方法，其特征在于，利用如下公式计算目标车队中各非队首车辆与对应的前方车辆之间的车辆状况差异度：其中，为车辆B与前方车辆A之间的车辆状况差异度，Similarity为余弦相似度函数，tanh为双曲正切函数，为车辆A的刹车难度系数，为车辆A的速度提升难度系数，为车辆A的速度稳定性能系数，为车辆B的刹车难度系数，为车辆B的速度提升难度系数，为车辆B的速度稳定性能系数。3.根据权利要求1所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐丽珍，
申请(专利权)人：江苏魔视智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：