[發明專利]基于多元時空數據的分心駕駛風險路段識別與管控方法在審
| 申請號: | 202310244470.1 | 申請日: | 2023-03-14 |
| 公開(公告)號: | CN116246468A | 公開(公告)日: | 2023-06-09 |
| 發明(設計)人: | 黨曉旭;吳洲豪;呂益剛;賀鵬舉;汪澤;尉澤輝;馮套柱;李玲;金書鑫;李聰;滕王滕菲;馬科楊;馬博;楊柳 | 申請(專利權)人: | 西安科技大學 |
| 主分類號: | G08G1/01 | 分類號: | G08G1/01;G08G1/16 |
| 代理公司: | 西安正華恒遠知識產權代理事務所(普通合伙) 61271 | 代理人: | 朱欣 |
| 地址: | 710054 *** | 國省代碼: | 陜西;61 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 多元 時空 數據 分心 駕駛 風險 路段 識別 方法 | ||
1.基于多元時空數據的分心駕駛風險路段識別與管控方法,其特征在于,包括以下步驟:
S1、采集目標區域的路網數據,并進行分心駕駛風險路段語義劃分;
S2、采集目標區域的動態/歷史車輛軌跡數據,進而計算分心駕駛的分向路段的分心駕駛指數;
其中,分心駕駛指數包括追尾風險指數和軌跡線型突變指數;
S3、根據計算的加權分心駕駛指數,識別各分向路段的分心駕駛風險等級;
S4、根據各分向路段的分心駕駛風險等級,進行路段分類管控。
2.根據權利要求1所述的基于多元時空數據的分心駕駛風險路段識別與管控方法,其特征在于,所述步驟S1具體為:
S11、采集目標區域的路網數據,并修復異常路網數據,確定路網信息圖;
S12、在路網信息圖中,將100米以內的所有交匯口端點的形心識別為邏輯道路交叉口;
S13、對相鄰兩個邏輯道路交叉口之間的路段劃分邏輯分向路段,實現分心駕駛風險管控路段的語義劃分。
3.根據權利要求2所述的基于多元時空數據的分心駕駛風險路段識別與管控方法,其特征在于,所述步驟S13中劃分邏輯分向路段的方法具體為:
S13-1、連接相鄰兩個邏輯道路交叉口,獲得射線AB;
S13-2、根據射線AB的長度,劃分邏輯分向路段,并進行路段編號;
當射線AB小于1公里時,將射線AB作為邏輯分向路段,并進行路段編號;
當射線AB大于1公里但小于2公里時,以射線AB中點進行切割劃分,獲得兩段邏輯分向路段,并進行路段編號;
當射線AB大于2公里時,以邏輯道路交叉口A為起點,1公里為間隔對射線AB依次進行邏輯分向路段劃分,直到最后一個劃分點C至邏輯道路交叉口B的距離小于2公里時,以射線CB中點進行切割劃分得到對應兩段邏輯分向路段,對每個劃分出的邏輯分向路段,依次進行路段編號;
其中,進行路段編號的方法為:
將邏輯道路交叉口A到B方向的邏輯分向路段依次編號為1,2,3,…,s,將邏輯道路交叉口B到A方向的邏輯分向路段依次編號為s+1,s+2,s+3,…,s+s;s為劃分出的邏輯分向路段數量,s為正整數。
4.根據權利要求1所述的基于多元時空數據的分心駕駛風險路段識別與管控方法,其特征在于,所述步驟S2中,匹配分心駕駛的分向路段的方法具體為:
SA21、采集目標區域的動態/歷史車輛軌跡數據,對其處理并分別構建各車輛的歷史出行軌跡集合和動態出行軌跡集合;
SA22、遍歷各車輛的歷史/動態出行軌跡集合中的軌跡點數據;
SA23、對歷史/動態出行軌跡集合中的軌跡點,獲取其臨近范圍內的臨近連接線集合;
SA24、對臨近連接線集合不為空的軌跡點,遍歷其對應的臨近連接線集合,并確定該軌跡點的方位角射線與各臨近連接線切線的夾角;
SA25、根據夾角大小,匹配分向路段:
當存在小于45度的夾角時,將最小夾角的臨近連接線作為匹配連接線,其對應的虛擬分向路段作為匹配的分向路段;
當所有夾角均大于45度時,則若臨近連接線最大夾角大于135度,則以該連接線對應分向路段的反向路段作為匹配的分向路段。
5.根據權利要求4所述的基于多元時空數據的分心駕駛風險路段識別與管控方法,其特征在于,所述步驟S2中,計算追尾風險指數的方法為:
A1、根據目標區域的路網數據,進行追尾駕駛路段語義劃分;
A2、根據目標區域的動態/歷史車輛軌跡數據,進行軌跡出行路徑匹配,得到追尾風險分向路段;
A3、根據分心駕駛分的分向路段和追尾風險的分向路段的對應關系,對于每個分向駕駛的分向路段,在追尾風險的分向路段中劃分與分心駕駛對應的路段;
A4、計算在追尾風險的分向路段中與分心駕駛對應的路段的追尾風險指數,作為該分心駕駛分向路段的追尾風險指數。
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