[發(fā)明專利]一種利用車路協(xié)同數(shù)據(jù)的汽車跟車車速預(yù)測方法及系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011345833.3
• 申請日: 2020-11-26
• 公開（公告）號: CN112466119B
• 公開（公告）日: 2021-11-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李克強(qiáng);劉巧斌;王建強(qiáng);高銘;高博麟;許慶
• 申請（專利權(quán)）人: 清華大學(xué)
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04
• 代理公司: 北京三友知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11127
• 代理人: 薛平;周曉飛

1.一種利用車路協(xié)同數(shù)據(jù)的汽車跟車車速預(yù)測方法，其特征在于，該方法包括：

獲取汽車的跟車場景數(shù)據(jù)；其中，所述跟車場景數(shù)據(jù)至少包括：當(dāng)前車速、前車速度、車頭間距及前車輪廓參數(shù)；

對所述跟車場景數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，建立當(dāng)前車速與前車速度、前車寬度和車頭間距之間的回歸模型；其中，當(dāng)前車速與前車速度、前車寬度和車頭間距之間的表達(dá)式為：

其中，v_e為當(dāng)前車速；v_p為前車速度；L為前車寬度；Δx為車頭間距；k₀、k₁、k₂、k₃為常系數(shù)；

根據(jù)所述跟車場景數(shù)據(jù)對給定的時間窗口內(nèi)和駕駛區(qū)域內(nèi)行駛的跟車隊(duì)列的車速、車頭間距和前車寬度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)概率分析，建立車速、車頭間距和前車寬度的參數(shù)概率分布模型；

選取所述時間窗口內(nèi)和駕駛區(qū)域內(nèi)行駛車輛的跟車場景數(shù)據(jù)為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，利用所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對所述回歸模型的參數(shù)進(jìn)行辨識；

將模型參數(shù)辨識結(jié)果帶回所述回歸模型，獲得給定前車速度、車頭間距和車寬條件下，受到駕駛員個性和車輛的性能差異因素的影響的當(dāng)前車速的預(yù)測值，計(jì)算預(yù)測值和實(shí)測值之間的誤差，并建立誤差概率分布模型；

根據(jù)所述回歸模型、參數(shù)概率分布模型及誤差概率分布模型，綜合考慮參數(shù)的隨機(jī)性和誤差的隨機(jī)性，構(gòu)建跟車車速預(yù)測模型，并得到跟車車速預(yù)測結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的利用車路協(xié)同數(shù)據(jù)的汽車跟車車速預(yù)測方法，其特征在于，獲取汽車的跟車場景數(shù)據(jù)，包括：

獲取汽車的行駛數(shù)據(jù)，并對所述行駛數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；

設(shè)置邊界約束，根據(jù)所述邊界約束對預(yù)處理后的行駛數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除處理，保留汽車的跟車場景數(shù)據(jù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的利用車路協(xié)同數(shù)據(jù)的汽車跟車車速預(yù)測方法，其特征在于，獲取汽車的行駛數(shù)據(jù)，包括：

利用車載傳感器和路側(cè)傳感器獲得車輛狀態(tài)信息，選取前方固定感知范圍內(nèi)和固定歷史時間內(nèi)的車速、車頭間距和前車寬度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，獲得汽車的行駛數(shù)據(jù)；其中，所述行駛數(shù)據(jù)至少包括車速、加速度、車頭間距和前車寬度在內(nèi)的信息。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的利用車路協(xié)同數(shù)據(jù)的汽車跟車車速預(yù)測方法，其特征在于，對所述行駛數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括：

對所述行駛數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，融合多種傳感器信息并剔除數(shù)據(jù)中的噪聲和干擾信息，得到預(yù)處理后的行駛數(shù)據(jù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的利用車路協(xié)同數(shù)據(jù)的汽車跟車車速預(yù)測方法，其特征在于，設(shè)置邊界約束，根據(jù)所述邊界約束對預(yù)處理后的行駛數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除處理，保留跟車場景數(shù)據(jù)，包括：

根據(jù)所述邊界約束，將預(yù)處理后的行駛數(shù)據(jù)中換道場景、緊急制動場景和自由流的數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除，保留跟車場景數(shù)據(jù)；其中，換道場景數(shù)據(jù)是根據(jù)汽車橫向加速度，當(dāng)處于跟車行為的車輛的橫向加速度絕對值超過第一閾值時，判定為換道場景；緊急制動場景和自由流數(shù)據(jù)是根據(jù)車頭間距，當(dāng)處于跟車行為的車輛的車頭間距在預(yù)設(shè)范圍以外時，若小于所述預(yù)設(shè)范圍的最小值判定為緊急制動場景，若大于所述預(yù)設(shè)范圍的最大值判定為自由流的數(shù)據(jù)。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的利用車路協(xié)同數(shù)據(jù)的汽車跟車車速預(yù)測方法，其特征在于，根據(jù)所述跟車場景數(shù)據(jù)對給定的時間窗口內(nèi)和駕駛區(qū)域內(nèi)行駛的跟車隊(duì)列的車速、車頭間距和前車寬度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)概率分析，建立車速、車頭間距和前車寬度數(shù)據(jù)的參數(shù)概率分布模型，包括：

根據(jù)統(tǒng)計(jì)概率分析，做出車速、車頭間距和前車寬度的統(tǒng)計(jì)分布直方圖，并判斷三項(xiàng)參數(shù)的概率統(tǒng)計(jì)分布類型；其中，概率統(tǒng)計(jì)分布類型包括：正態(tài)分布、對數(shù)正態(tài)分布、指數(shù)分布或韋布爾分布；

在車速、車頭間距和前車寬度的統(tǒng)計(jì)分布直方圖基礎(chǔ)上，分別采用正態(tài)分布、對數(shù)正態(tài)分布、指數(shù)分布和韋布爾分布模型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分布建模，引入極大似然估計(jì)的方法或期望值最大化方法獲得三項(xiàng)參數(shù)對應(yīng)的理論統(tǒng)計(jì)分布的參數(shù)；

采用假設(shè)檢驗(yàn)的方法對建立的車速、車頭間距和車寬的理論統(tǒng)計(jì)分布進(jìn)行擬合優(yōu)度檢驗(yàn)，選取擬合效果最好的參數(shù)概率分布模型。