【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种宏观区域车辆预警方法，属于安全驾驶预警。
技术介绍
1、人类在享受汽车带来的速度感和便利的同时，也要面对随之而来的“副作用”交通意外，先进的汽车安全设施是行车安全不可或缺的保障。自从有了汽车以来，汽车制造商就开始为设计安全设施更完善的汽车而不断努力，但如果驾驶者安全驾驶的意识淡薄，不懂得或者没有正确运用这些安全设施，甚至违反行车安全的规则，即使所驾汽车的安全配置再先进，驾驶安全也不能得到保障。因此，汽车安全驾驶技术对汽车的安全性起着重要的作用，上述装置在实施的过程中仍存在的问题是，为保持车辆的安全行驶，现有的车辆往往具有各式各样的预警功能，例如防碰撞预警，恶劣天气、以及常见的地图软件中路段故障预警等，cn 114212105公开了一种高泛化能力的交互车辆驾驶意图预测方法，通过获取本车与交互车辆间的航向关系信息、参考路线信息和道路结构信息的交互场景信息，确定交互场景类型，通过预先构建的训练数据对交互车辆驾驶意图预测模型进行训练，通过训练好的交互车辆驾驶意图预测模型进行交互车辆驾驶意图预测，并将预测结果通过人机交互的方式进...
【技术保护点】
1.一种基于安全风险场的宏观区域车辆预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于安全风险场的宏观区域车辆预警方法，其特征在于，在步骤S1中，车辆行车风险场模型公式为：
3.根据权利要求1所述的基于安全风险场的宏观区域车辆预警方法，其特征在于，在步骤S2中，通过毫米波雷达、GPS、激光雷达、组合惯导设备分别采集车辆与周围车辆的距离、车辆的地理位置、周围车辆的大小轮廓、车辆的加速度以及方向；所述车辆包括自车、自车车道的前后车以及左右车道的前后车。
4.根据权利要求1所述的基于安全风险场的宏观区域车辆预警方法，其特征...
【技术特征摘要】
1.一种基于安全风险场的宏观区域车辆预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于安全风险场的宏观区域车辆预警方法，其特征在于，在步骤s1中，车辆行车风险场模型公式为：
3.根据权利要求1所述的基于安全风险场的宏观区域车辆预警方法，其特征在于，在步骤s2中，通过毫米波雷达、gps、激光雷达、组合惯导设备分别采集车辆与周围车辆的距离、车辆的地理位置、周围车辆的大小轮廓、车辆的加速度以及方向；所述车辆包括自车、自车车道的前后车以及左右车道的前后车。
4.根据权利要求1所述的基于安全风险场的宏观区域车辆预警方法，其特征在于，在步骤s3中，所述车辆轨迹预测模型选用gnn模型，所述gnn模型的预测过程包括：
5.根据权利要求4所述的基于安全风险场的宏观区域车辆预警方法，其特征在于，在步骤s33中，包括：...
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