[發明專利]基于網聯車的行車風險路段辨識與預警系統與方法

在審

• 申請號: 201810444774.1
• 申請日: 2018-05-10
• 公開（公告）號: CN108417091A
• 公開（公告）日: 2018-08-17
• 發明（設計）人: 張暉;李思瑤;楊曼
• 申請（專利權）人: 武漢理工大學
• 主分類號: G08G1/16
• 分類號: G08G1/16
• 代理公司: 湖北武漢永嘉專利代理有限公司 42102
• 代理人: 鐘鋒

本發明公開了一種基于網聯車的行車風險路段辨識與預警系統與方法，該方法包括：獲取網聯車的加速度數據進行風險分析，確定能夠表征行車風險的車輛運動加速度閾值，基于超過閾值的網聯車位置信息，結合地圖采用空間聚類分析方法對風險路段進行辨識，生成道路風險地圖云端；獲取目標車輛的行車數據，與云端駕駛風險地圖進行比較，當目標車輛駛入風險路段時，提取車輛當前的加速度數據，若當前行車加速度大于風險加速度觸發值，即生成相應的預警信息并發送給目標車輛的車載顯示設備或外接的智能手機，結合導航地圖的形式對駕駛人進行預警。本發明通過對行車風險路段進行實時辨識與預警，增強駕駛員對行車風險的感知與處理，降低交通事故率。

技術領域

本發明涉及車聯網技術，尤其涉及一種基于網聯車的行車風險路段辨識與預警系統與方法。

背景技術

隨著經濟建設步伐的加快，各大城市汽車保有量和交通量大幅上升，隨著路網的不斷完善交通更加便捷，但同時也帶了巨大的安全隱患，交通事故的頻發，對人民的生命財產安全造成了重大威脅。在交通事故發生前采取預警措施，是降低車輛事故率的有效措施。

現階段對于降低交通事故的研究主要從事故黑點出發。交通事故在一些特定的地點，比如城市交叉路口、道路條件不完善的地點等交通事故發生的頻率較高，因此可以通過對交通事故數據進行分析，得到事故黑點，通過在事故黑點加大對交通治理力度的力度，如設置警示牌提醒駕駛人存在的潛在道路風險，來降低事故發生的概率。但是在基于道路黑點警示過程中只考慮了靜態信息，沒有結合具體的行車情況做出有針對的預警。在預警的及時高效上不盡人意。其次，在某些情況下，急加速、急減速等駕駛狀態雖然目前并沒有導致事故的發生，但也是造成事故發生的潛在原因，若環境稍有變化，則極有可能轉變為交通事故。因此對車輛發生事故的臨界條件進行分析對于行車風險預警更有提前性和預警性。

車輛在公路上形式具有勻速、加速、減速運動等運動狀態，在不同的運動狀態下的加速度各不相同，加速度的大小對車輛行駛安全的影響也各不相同。車輛在行駛過程中主要有橫向加速度、縱向加速度和軸向加速度。橫向加速度的大小會影響駕駛員的心理、生理感受和車輛行駛的穩定性；從汽車的性能角度來看，車輛在軸向的加減速行駛，會產生軸向加速度或減速度，車輛動力性與軸向加速度息息相關、制動性和形式穩定性和制動減速度息息相關。當加速度較小時，對于減輕駕駛的生理、心理負荷，保證車輛的行駛安全有著重要意義。

本發明為使駕駛人在行車過程中感知到潛在的行車風險以及風險路段，降低事故發生率，減少人員傷亡財產損失，通過車聯網汽車歷史數據對加速度數據進行聚類分析確定風險加速度閾值，建立道路風險地圖，并結合車輛實時數據提出了一種行車風險路段預警系統和方法，能夠有效的對車輛風險進行實時的監控和有效的預警。

發明內容

本發明要解決的技術問題在于針對現有技術中的缺陷，提供一種基于網聯車的行車風險路段辨識與預警系統與方法。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：基于網聯車的行車風險路段辨識與預警方法，包括以下步驟：

1)建立道路風險地圖：實時采集網聯車的三軸加速度信息和位置信息，分析行車風險加速度閾值，確定道路風險地圖；實時獲取車輛的橫向加速度、縱向加速度、軸向加速度數據以及位置信息并上傳到云端；

通過對加速度信息進行風險分析，確定能夠表征行車風險的車輛運動風險加速度閾值，將加速度超過閾值的路段定義為風險路段，認為風險路段越集中的區域發生風險事件的可能性越高；基于超過閾值的網聯車位置信息，定義在固定時間段內單位長度的路段或交叉口觸發的位置信息數來描述該路段的風險程度，結合地圖采用道路風險路段挖掘分析的風險路段空間聚類分析方法對風險路段進行辨識，生成道路風險地圖，存儲在云端；

2)獲取目標車輛的加速度和位置信息；

3)根據車輛的位置信息和道路風險地圖，判斷目標車輛是否駛入風險路段；