[发明专利]一种车联网车辆状态预测方法

权利要求书

1.一种车联网车辆状态预测方法，其特征在于，包括：

1)获取目标车辆所处的车辆环境信息以及目标车辆前方的交通灯信息；

2)根据车辆环境信息，以及目标车辆的历史状态信息预测目标车辆的车辆行为；

3)根据车辆环境信息、目标车辆前方的交通灯信息和预测得到的车辆行为，结合目标车辆的历史状态信息预测车辆的状态。

2.根据权利要求1所述的一种车联网车辆状态预测方法，其特征在于，所述车辆所处的车辆环境信息具体为：

Road＝(long_c,inserction,vehicles)

其中：Road为车辆环境信息，long_c为目标车辆与前方路口之间的距离，inserction为目标车辆的前方路口信息，vehicles为目标车辆的前方车辆信息；

所述前方路口信息具体为：

inserction＝(locations,lanes)

其中：locations为前方路口的位置信息，lanes为前方路口处各交汇道路的车道数据，

所述前方路口的位置信息具体为：

locations＝[(x₁,y₁,θ₁),(x₂,y₂.θ₂),(x₃,y₃,θ₃),(x₄,y₄,θ₄)]

其中：x_i为前方路口第i个顶点的经度，y_i为前方路口第i个顶点的纬度，θ_i为前方路口第i个顶点处两条交汇道路的夹角，

所述前方路口处各交汇道路的车道数据具体为：

lanes＝[(forw₁,rev₁),(forw₂,rev₂),(forw₃,rev₃),(forw₄,rev₄)]

其中：forw_i为前方路口第i条道路的正向车道信息，rev_i为前方路口第i条道路的反向车道信息；

所述前方车辆信息具体为：

vehicles＝[(S₁,lane_S1),(S₂,lane_S2),…(S_i,lane_Si),…(S_n,lane_Sn)]

其中：S_i为前方车辆中第i辆车辆的当前状态，lane_Si为前方车辆中第i辆车辆所处的车道信息。

3.根据权利要求2所述的一种车联网车辆状态预测方法，其特征在于，所述交通灯信息具体为：

Light＝(sequence,long_L)

其中：Light为交通灯信息，long_L为交通灯与目标车辆之间的距离，sequence为之后设定时间Δt内的交通灯序列，具体为：

sequence＝[(color₁,time₁),…(color_i，time_i),…(color_m，time_m)]

其中：time_i为color_i的持续时间，color_i为交通灯的颜色状态，

color_i∈{red,green,yellow}。