一种基于大数据的自动驾驶汽车碰撞预警方法及系统技术方案

本发明专利技术适用于自动驾驶技术领域，提供了一种基于大数据的自动驾驶汽车碰撞预警方法及系统，所述方法包括：获取目标车辆的行驶信息，获取与目标车辆处于预设时空范围内的周围车辆的行驶信息，所有行驶信息组成预警数据集；所述行驶信息至少包括：车辆的标识信息、位置、速度、加速度数据；计算预警数据集中所有周围车辆的加速度与参考加速度的差值；当有一个或多个所述差值的数值大于第一加速度阈值时，获取该一个或多个差值对应的车辆的位置、速度、加速度数据，并与目标车辆的位置、速度、加速度数据进行组合，构成第一数据集；本发明专利技术增加预判断机制，基于大数据，根据需求来进一步深度处理相应数据，实现碰撞预警，同时兼顾续航。同时兼顾续航。同时兼顾续航。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的自动驾驶汽车碰撞预警方法及系统


[0001]本专利技术属于自动驾驶
，尤其涉及一种基于大数据的自动驾驶汽车碰撞预警方法及系统。

技术介绍

[0002]据中国汽车工业协会官方消息，截至2022年3月底，全国机动车保有量达4.02亿辆，汽车保有量达3.07亿辆，占机动车总量的76.37％。全国新能源汽车保有量达891.5万辆，占汽车总量的2.90％。市面上的自动驾驶汽车主要呈现在新能源汽车上，而新能源汽车作为机动车的更新替代产品，市场前景广泛，具有巨大的开发价值。
[0003]自动驾驶汽车，按照行业标准，大体可以分为L1至L5阶，这一分级也广泛的被行业内汽车生产厂家所接受，因此，不断地提高自动驾驶汽车的自动化和智能化水平是本领域人员不断追求的目标；将汽车控制、与大数据、AI技术等新一代信息技术结合，为自动驾驶技术的进阶，实现高阶自动驾驶的市场化推广具有极大的助力作用。
[0004]更具体地，目前大多数汽车公司都在研发制造具备2级驾驶自动化的汽车，2级驾驶自动化在行驶的过程中能够自动做到转向和加减速的操作，当然，在这个行驶操作过程中，就需要驾驶员保持注意力集中，实时监测周围的环境情况，做好随时接管车辆的准备。少数汽车公司，满足L3级驾驶自动化(条件自动化)的汽车的量产；2级驾驶自动化升级到3级驾驶自动化，可以说是汽车智能化的一大飞跃，因为从3级驾驶自动化开始，汽车本身就能通过类似激光雷达等传感器，实时监测周围的环境。但是这个级别仍然需要驾驶员来操控，驾驶员也必须时刻保持注意力集中，并且在系统无法执行任务的时候接手车辆。至于L4级驾驶自动化(高度自动化)：4级驾驶自动化相比于3级驾驶自动化而言，就是4级驾驶自动化可以完成所有的执行任务，在大多数情况下已经不需要人工控制了。当然，驾驶员也还是可以选择手动操作。L5级驾驶自动化(完全自动化)：完全自动化也就相当于汽车不需要人工干预了，系统可以控制所有的关键人物、监测周围环境、识别独特的驾驶条件，仍处于实验阶段。
[0005]上述，汽车控制与大数据、AI技术等新一代信息技术的结合，会带来数据处理的革新，但是也对汽车的电池续航造成额外负担；而目前具备3级、4级驾驶自动化的汽车，仅能实现在特定路面的封闭行驶；还不具备面向于常规道路的可量产性能，为了实现高阶驾驶自动化汽车的可量产或市场化的可能性，同时兼顾大数据技术处理带来的续航焦虑；有必要开发一种基于大数据的自动驾驶汽车碰撞预警方法及系统。

技术实现思路

[0006]本专利技术实施例的目的在于提供一种基于大数据的自动驾驶汽车碰撞预警方法及系统，旨在提高现有高阶驾驶自动化汽车的量产或市场化的可能性。
[0007]本专利技术实施例是这样实现的，一种基于大数据的自动驾驶汽车碰撞预警方法，所述方法包括：
[0008]获取目标车辆的行驶信息，获取与目标车辆处于预设时空范围内的周围车辆的行驶信息，所有行驶信息组成预警数据集；所述行驶信息至少包括：车辆的标识信息、位置、速度、加速度数据；
[0009]计算预警数据集中所有周围车辆的加速度与参考加速度的差值；
[0010]当有一个或多个所述差值的数值大于第一加速度阈值时，获取该一个或多个差值对应的车辆的位置、速度、加速度数据，并与目标车辆的位置、速度、加速度数据进行组合，构成第一数据集；
[0011]根据所述第一数据集，推测当前时间节点后一定时间内目标车辆与对应车辆的车距变化趋势，并根据该车距变化趋势确定目标车辆是否进入碰撞预警模式，并适时发出碰撞预警信号；
[0012]当所有差值的数值均小于等于第一加速度阈值时，则保持目标车辆在自动驾驶模式。
[0013]优选地，所述获取目标车辆的行驶信息，获取与目标车辆处于预设时空范围内的周围车辆的行驶信息，所有行驶信息组成预警数据集；具体包括以下步骤：
[0014]以目标车辆为原点设定时空范围的时间和空间区划信息，并以目标车辆的实时位置进行迭代更新；
[0015]获取目标车辆的导航信息，获取目标车辆的行驶信息，并通过目标车辆的导航信息修正所述目标车辆的行驶信息；
[0016]根据设定的时空范围，获取与目标车辆处于预设时空范围内的周围车辆的行驶信息；
[0017]对目标车辆的行驶信息和周围车辆的行驶信息进行分类；
[0018]对分类后的行驶信息进行归一化处理，组成预警数据集。
[0019]优选地，所述方法还包括：
[0020]根据所述目标车辆的导航信息，将目标车辆的行驶路线划分为由若干节点组成的行驶链路；其中若干节点与导航地图中当前道路上的辅助设施对应；
[0021]根据所述的行驶链路，增加节点位置处对行驶信息的获取频率。
[0022]优选地，在根据所述目标车辆的导航信息，将目标车辆的行驶路线划分为由若干节点组成的行驶链路的步骤之后，对行驶链路进行优化，具体包括：
[0023]基于大数据对比辅助设施的变化信息，并根据所述变化信息调整对应的节点；
[0024]根据指定距离段中相邻两段距离内的节点数量，在行驶链路上沿着节点增多的方向等比例增加过渡点；
[0025]参照所述过渡点位置，调整行驶信息的获取频率。
[0026]优选地，所述计算预警数据集中所有周围车辆的加速度与参考加速度的差值的步骤具体包括：
[0027]根据目标车辆的历史行驶数据选择初始的参考加速度；
[0028]根据目标车辆当前的速度数据，对初始的参考加速度进行增益确定最佳的参考加速度；
[0029]计算预警数据集中前后方车辆的加速度与参考加速度的差值；
[0030]计算预警数据集中侧方车辆的加速度与参考加速度的差值。
[0031]优选地，所述根据所述第一数据集，推测当前时间节点后一定时间内目标车辆与对应车辆的车距变化趋势，并根据该车距变化趋势确定目标车辆是否进入碰撞预警模式，并适时发出碰撞预警信号的步骤具体包括：
[0032]根据所述第一数据集，按照时序对目标车辆的加速度、速度和位置进行递归计算，推断下一时间节点目标车辆的位置数据；
[0033]按照时序对对应车辆的加速度、速度和位置进行递归计算，推断下一时间节点对应车辆的位置数据；
[0034]根据目标车辆和对应车辆当前的位置数据和推断的位置数据推测车距变化趋势；
[0035]若车距变化趋势的最低点小于零，则进入碰撞预警模式，并适时发出碰撞预警信号，否则不处理。
[0036]优选地，所述方法还包括：在碰撞发生时，向紧急联系名单发送碰撞信息，所述碰撞信息包括车辆的标识信息、当前位置信息、报警信息。
[0037]本专利技术实施例的另一目的在于提供一种基于大数据的自动驾驶汽车碰撞预警系统，所述系统包括：预警数据集构建单元、预警数据集计算单元、次级数据集计算单元及碰撞预警单元；
[0038]所述预警数据集构建单元，用于获取目标车辆的行驶信息，获取与目标车辆处于预设时空范围内的周围车辆的行驶信息，所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的自动驾驶汽车碰撞预警方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标车辆的行驶信息，获取与目标车辆处于预设时空范围内的周围车辆的行驶信息，所有行驶信息组成预警数据集；所述行驶信息至少包括：车辆的标识信息、位置、速度、加速度数据；计算预警数据集中所有周围车辆的加速度与参考加速度的差值；当有一个或多个所述差值的数值大于第一加速度阈值时，获取该一个或多个差值对应的车辆的位置、速度、加速度数据，并与目标车辆的位置、速度、加速度数据进行组合，构成第一数据集；根据所述第一数据集，推测当前时间节点后一定时间内目标车辆与对应车辆的车距变化趋势，并根据该车距变化趋势确定目标车辆是否进入碰撞预警模式，并适时发出碰撞预警信号。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标车辆的行驶信息，获取与目标车辆处于预设时空范围内的周围车辆的行驶信息，所有行驶信息组成预警数据集；具体包括以下步骤：以目标车辆为原点设定时空范围的时间和空间区划信息，并以目标车辆的实时位置进行迭代更新；获取目标车辆的导航信息，获取目标车辆的行驶信息，并通过目标车辆的导航信息修正所述目标车辆的行驶信息；根据设定的时空范围，获取与目标车辆处于预设时空范围内的周围车辆的行驶信息；对目标车辆的行驶信息和周围车辆的行驶信息进行分类；对分类后的行驶信息进行归一化处理，组成预警数据集。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述目标车辆的导航信息，将目标车辆的行驶路线划分为由若干节点组成的行驶链路；其中若干节点与导航地图中当前道路上的辅助设施对应；根据所述的行驶链路，增加节点位置处对行驶信息的获取频率。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在根据所述目标车辆的导航信息，将目标车辆的行驶路线划分为由若干节点组成的行驶链路的步骤之后，对行驶链路进行优化，具体包括：基于大数据对比辅助设施的变化信息，并根据所述变化信息调整对应的节点；根据指定距离段中相邻两段距离内的节点数量，在行驶链路上沿着节点增多的方向等比例增加过渡点；参照所述过渡点位置，调整行驶信息的获取频率。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算预警数据集中所有周围车辆的加速度与参考加速度的差值的步骤具体包括：根据目标车辆的历史行驶数据选择初始的参考加速度；根据目标车辆当前的速度数据，对初始的参考加速度进行增益确定最佳的参考加速度；计算预警数据集中前后方车辆的加速度与参考加速度的差值；计算预警数据集中侧方车辆的加速度与参考加速度的差值。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一数据集，推测当前时间节点后一定时间内目标车辆与对应车辆的车距变化趋势，并根据该车距变化趋势确定目标车辆是否进入碰撞预警模式，并适时发出碰撞预警信号的步骤具体包括：根据所述第一数据集，按照时序对目标车辆的加速度、速度和位置进行递归...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙天骏，高镇海，胡宏宇，宋炜，于桐，赵客寒，赵浩源，
申请(专利权)人：长沙汽车创新研究院，
类型：发明
国别省市：