System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种基于智能网联的汽车行驶控制方法、系统及存储介质技术方案_技高网

一种基于智能网联的汽车行驶控制方法、系统及存储介质技术方案

技术编号:40637814 阅读:6 留言:0更新日期:2024-03-13 21:20
本发明专利技术公开了一种基于智能网联的汽车行驶控制方法、系统及存储介质,涉及行驶控制技术领域,具体步骤为:步骤1、获取多个交通事故车辆事故发生时刻的数据、历史数据以及事故结果数据;步骤2、基于多个交通事故车辆事故发生时刻的数据、历史数据以及事故结果数据构建安全预估模型;步骤3、获取待控制车辆的历史数据和驾驶数据,利用风险因子数据集和安全预估模型获得安全行驶参数;步骤4、根据安全行驶参数对待控制车辆进行驾驶控制。本发明专利技术利用交通事故数据筛选风险因子,并利用风险因子进行安全参数的确定,为驾驶控制提供了安全可靠的参考数据,从而提高了智能汽车驾驶安全性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及行驶控制,更具体的说是涉及一种基于智能网联的汽车行驶控制方法、系统及存储介质


技术介绍

1、随着“互联网+”时代的到来,物联网、大数据、云计算等新一代信息技术迅速成长,各个行业也迈入了智能化,汽车行业也不例外,互联网计算机技术为智能汽车提供前所未有的发现机遇。智能、网联化与虚拟化成为汽车应用技术的最高成就。智能网联汽车指的是对汽车的控制、传感和执行机制实施网络技术和现代通信技术,进而让车实现与后台与人信息资源的共享,最终形成具备环境感知、智能控制、智能执行、自动化决策的现代化新动力汽车,但是现有的智能网联汽车中,安全事故层出不穷,因此如何保证汽车行驶控制的安全性是本领域技术人员亟需解决的问题。


技术实现思路

1、有鉴于此,本专利技术提供了一种基于智能网联的汽车行驶控制方法、系统及存储介质,克服了上述缺陷。

2、为了实现上述目的,本专利技术提供如下技术方案:

3、一种基于智能网联的汽车行驶控制方法,具体步骤为:

4、步骤1、获取多个交通事故车辆事故发生时刻的数据、历史数据以及事故结果数据;

5、步骤2、基于多个交通事故车辆事故发生时刻的数据、历史数据以及事故结果数据构建安全预估模型;

6、步骤3、获取待控制车辆的历史数据和驾驶数据,利用风险因子数据集和安全预估模型获得安全行驶参数;

7、步骤4、根据安全行驶参数对待控制车辆进行驾驶控制。

8、可选的,安全预估模型的获取步骤为:

<p>9、步骤21、基于多个交通事故车辆事故发生时刻的数据、历史数据以及事故结果数据提取特征参数,构建特征参数集;

10、步骤22、利用风险矩阵法与borda序值法从特征参数集中筛选出风险因子构建风险因子数据集;

11、步骤23、将风险因子数据集中的风险因子输入神经网络进行迭代训练,生成安全预估模型。

12、可选的,特征参数包括驾驶数据、车辆数据和环境数据,来自于交通事故发生车辆的汽车行驶日志数据。

13、可选的,风险矩阵法根据风险损失等级和风险概率等级构建。

14、可选的,borda序值法的表达式为:

15、

16、式中,n为风险因子个数;i为第i个风险因子;k为预设的规则,n为预设规则的个数。

17、可选的,安全行驶参数的获取步骤为:

18、步骤31、获取待控制车辆的历史数据和驾驶数据;

19、步骤32、基于待控制车辆的历史数据和驾驶数据,根据专家经验利用风险因子数据集对不同场景下待控制车辆的安全行驶参数进行预估;

20、步骤33、将预估的安全行驶参数利用安全预估模型进行校正;

21、步骤34、根据校正的预估安全行驶参数设定待控制车辆的安全行驶参数。

22、可选的,驾驶控制的具体步骤为:

23、步骤41、待控制车辆基于安全行驶参数进行行驶,并对驾驶车辆的防护识别区的临近车辆的信息以及左右车道的行车状态信息进行实时获取;

24、步骤42、根据获得的实时数据判断是否变道、减速以及停车避让。

25、可选的,在步骤42中根据实时数据做出行驶策略后,将行驶策略发送至安全预估模型进行风险评估,根据评估结果进行行驶策略校正。

26、一种基于智能网联的汽车行驶控制系统,包括:

27、训练数据获取模块:用于获取多个交通事故车辆事故发生时刻的数据、历史数据以及事故结果数据;

28、安全预估模型构建模块,用于根据多个交通事故车辆事故发生时刻的数据、历史数据以及事故结果数据构建安全预估模型;

29、安全行驶参数预估模块,用于获取待控制车辆的历史数据和驾驶数据,并基于待控制车辆的历史数据和驾驶数据,利用风险因子数据集和安全预估模型获得安全行驶参数;

30、驾驶控制模块,用于根据安全行驶参数对待控制车辆进行驾驶控制。

31、一种存储介质,所述存储介质中存储有计算机程序,其中,所述计算机程序被设置为运行时执行上述一种基于智能网联的汽车行驶控制方法。

32、经由上述的技术方案可知,与现有技术相比,本专利技术提供了一种基于智能网联的汽车行驶控制方法、系统及存储介质,利用交通事故数据筛选风险因子,并利用风险因子进行安全参数的确定,为驾驶控制提供了安全可靠的参考数据,从而提高了智能汽车驾驶安全性。

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【技术保护点】

1.一种基于智能网联的汽车行驶控制方法,其特征在于,具体步骤为:

2.根据权利要求1所述的一种基于智能网联的汽车行驶控制方法,其特征在于,安全预估模型的获取步骤为:

3.根据权利要求2所述的一种基于智能网联的汽车行驶控制方法,其特征在于,特征参数包括驾驶数据、车辆数据和环境数据,来自于交通事故发生车辆的汽车行驶日志数据。

4.根据权利要求2所述的一种基于智能网联的汽车行驶控制方法,其特征在于,风险矩阵法根据风险损失等级和风险概率等级构建。

5.根据权利要求2所述的一种基于智能网联的汽车行驶控制方法,其特征在于,Borda序值法的表达式为:

6.根据权利要求1所述的一种基于智能网联的汽车行驶控制方法,其特征在于,安全行驶参数的获取步骤为:

7.根据权利要求1所述的一种基于智能网联的汽车行驶控制方法,其特征在于,驾驶控制的具体步骤为:

8.根据权利要求7所述的一种基于智能网联的汽车行驶控制方法,其特征在于,在步骤42中根据实时数据做出行驶策略后,将行驶策略发送至安全预估模型进行风险评估,根据评估结果进行行驶策略校正。

9.一种基于智能网联的汽车行驶控制系统,其特征在于,包括:

10.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质中存储有计算机程序,其中,所述计算机程序被设置为运行时执行所述权利要求1至8任一项中所述的方法。

...

【技术特征摘要】

1.一种基于智能网联的汽车行驶控制方法,其特征在于,具体步骤为:

2.根据权利要求1所述的一种基于智能网联的汽车行驶控制方法,其特征在于,安全预估模型的获取步骤为:

3.根据权利要求2所述的一种基于智能网联的汽车行驶控制方法,其特征在于,特征参数包括驾驶数据、车辆数据和环境数据,来自于交通事故发生车辆的汽车行驶日志数据。

4.根据权利要求2所述的一种基于智能网联的汽车行驶控制方法,其特征在于,风险矩阵法根据风险损失等级和风险概率等级构建。

5.根据权利要求2所述的一种基于智能网联的汽车行驶控制方法,其特征在于,borda序值法的表达式为:

6.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员:李存荣张恩铭
申请(专利权)人:武汉理工大学
类型:发明
国别省市:

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