[發(fā)明專利]一種自動駕駛應急決策方法

在審

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• 申請日: 2022-06-17
• 公開（公告）號: CN114872734A
• 公開（公告）日: 2022-08-09
• 發(fā)明（設計）人: 羅龍溪;梅家豪;畢路拯;陳昱;劉銘豪
• 申請（專利權）人: 北京理工大學
• 主分類號: B60W60/00
• 分類號: B60W60/00
• 代理公司: 北京東方盛凡知識產權代理事務所(普通合伙) 11562
• 代理人: 王寧寧

本發(fā)明涉及一種自動駕駛應急決策方法，包括：采集車輛周圍環(huán)境信息，基于環(huán)境信息，提取潛在風險目標；建立智能網(wǎng)聯(lián)車駕駛員風險場模型，并結合潛在風險目標，計算車輛行駛時所在車道感知風險指數(shù)和相鄰車道感知風險指數(shù)；基于駕駛員真實駕駛數(shù)據(jù)，設定感知風險指標閾值，將車輛行駛時所在車道感知風險指數(shù)和相鄰車道感知風險指數(shù)與感知風險指標閾值進行比較，獲得智能網(wǎng)聯(lián)車自動駕駛應急決策，基于智能網(wǎng)聯(lián)車自動駕駛應急決策進行自動駕駛應急反應。本發(fā)明通過使用駕駛員風險場模型，使得自動駕駛決策擬人化，從而更加符合人類駕駛員的駕駛習慣。

技術領域

本發(fā)明涉及智能網(wǎng)聯(lián)車輛、自動駕駛技術領域，特別是涉及一種自動駕駛應急決策方法。

背景技術

準確和及時感知行駛路徑上的環(huán)境信息，是自動駕駛車輛行車安全的基本保證。傳統(tǒng)自動駕駛方案屬于基于車載傳感器感知環(huán)境的單車智能，然而在行駛時，受限于自身感知和決策的局限性(如視野被遮擋)，很難應對各類突發(fā)事件。由于雨天霧天視線受阻、前方車輛遮擋視線等原因，車輛無法直接感知到緊急場景，如車隊中的領航車緊急剎車，導致車輛難以及時發(fā)現(xiàn)與預測實際路況，極有可能引起嚴重的交通事故，造成難以挽回的經(jīng)濟損失。而智能網(wǎng)聯(lián)車輛技術可以讓車與車(V2V,vehicle-to-vehicle)、車與基礎設施(V2I,vehicle-to-infrastructure)、車與網(wǎng)絡(V2N,vehicle-to-network)、車與行人(V2P,vehicle-to-pedestrian)即時通信，大大提高了車輛與駕駛員所獲取的信息量，不僅降低了智能駕駛的難度，還提高了駕駛安全性。因此，通過結合智能網(wǎng)聯(lián)車的自車智能感知能力和V2X車聯(lián)網(wǎng)信息共享能力，為車輛行駛過程中的風險感知和自動駕駛應急決策提供了信息基礎，這對于提升交通安全具有十分重要的意義。

發(fā)明內容

本發(fā)明的目的在于針對上述現(xiàn)有技術中存在的不足，結合智能網(wǎng)聯(lián)車駕駛員風險場模型，智能網(wǎng)聯(lián)車車載智能感知和V2X車聯(lián)網(wǎng)信息共享能力的一種自動駕駛應急決策方法，保證駕駛安全性的同時，通過類人化的駕駛決策提高駕駛舒適性。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了如下方案：

一種自動駕駛應急決策方法，包括：

采集車輛周圍環(huán)境信息，基于所述環(huán)境信息，提取潛在風險目標；

建立智能網(wǎng)聯(lián)車駕駛員風險場模型，并結合所述潛在風險目標，計算所述車輛行駛時所在車道感知風險指數(shù)和相鄰車道感知風險指數(shù)；

基于駕駛員真實駕駛數(shù)據(jù)，設定感知風險指標閾值，將所述車輛行駛時所在車道感知風險指數(shù)和所述相鄰車道感知風險指數(shù)與所述感知風險指標閾值進行比較，獲得智能網(wǎng)聯(lián)車自動駕駛應急決策，基于所述智能網(wǎng)聯(lián)車自動駕駛應急決策進行自動駕駛應急反應。

優(yōu)選地，提取所述潛在風險目標，包括：

結合智能網(wǎng)聯(lián)車的車載智能傳感裝置進行智能感知，同時與V2X車聯(lián)網(wǎng)進行信息共享，獲取所述車輛周圍環(huán)境信息，其中所述車輛周圍環(huán)境信息包括車輛周邊未受遮擋的區(qū)域的環(huán)境信息和受遮擋區(qū)域的環(huán)境信息。

優(yōu)選地，所述車輛周邊未受遮擋的區(qū)域的環(huán)境信息，包括：車道前方潛在風險目標；其中，所述潛在風險目標包括行人、車輛、非機動車和障礙物。

優(yōu)選地，獲取所述受遮擋區(qū)域的環(huán)境信息，包括：

通過所述V2X車聯(lián)網(wǎng)進行信息共享，獲取受遮擋區(qū)域的環(huán)境信息，利用所述智能網(wǎng)聯(lián)車的車與車通信，得到本車道前方車隊各個車輛速度與相對位置，后方車輛速度與相對位置，相鄰車道內車輛速度與相對位置；根據(jù)所述智能網(wǎng)聯(lián)車的車與人通信，獲取車道內行人的速度與相對位置；根據(jù)所述智能網(wǎng)聯(lián)車的車與基礎設施通信，獲得非機動車、障礙物、交通燈、交通指示牌信息。