[发明专利]基于动态贝叶斯网络的交叉路口碰撞避免方法

说明书

技术领域

本发明属于交通信息与控制领域，更进一步涉及智能交通系统中的道路交叉路口碰撞预警和避免方法，可用于智能交通系统中。

背景技术

众所周知，交通事故给人们的生命财产和交通效率都会带来巨大的损失，为了减少交通事故，研究人员设计出基于雷达、传感、视频和通信技术的碰撞避免系统来避免车辆碰撞。大部分的技术手段考虑的是通过轨迹预测来避免车辆位置上的重叠，这就对各种技术的精度指标提出了很高的要求。

交叉路口处的交通事故对交通路网的性能影响尤为重要，并且交叉路口的车辆移动状况复杂，不仅涉及到车辆地理上的位置，还涉及到驾驶员对法律法规的准守以及驾驶员在交叉路口的心理因素。目前的交叉路口的碰撞避系统都集中在车辆地理位置的计算上，这些计算所使用的技术主要涉及以下两种：

1.根据车辆自身收集到的数据来计算位置。如研究人员A.M.Miller等通过计算车辆位置为找出车辆冲突区域并对驾驶员发出警告，(A.M.Miller and R.A.Trombley,“Intersection collision avoidance with adaptable vehicle dimensions,”United States Patent,2013.)，这种冲突区域的计算只能起到很宽泛的预警作用，不能对危险情况作出针对性的处理。

2.车辆之间相互交换信息进行风险预测。如研究人员T.H.Shue等提出基于车间通信相互交换GPS信息的车辆位置预测系统，从而对危险情况的处理，(T.H.Shue and H.Jihua,“DGPS-based vehicle-to-vehicle co-operative collision warning:Engineering feasibility viewpoints,”IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems,vol.7,no.4,pp.415–428,2006.)，但是该方法并没有考虑到驾驶员的人为因素对车辆碰撞的影响。

同时，也有研究人员开始考虑驾驶员的状况对碰撞的影响。如研究人员G.S.Aoude等利用神经网络学习大量数据来对碰撞事件进行预判，(G.S.Aoude,V.R.Desaraju,L.H.Stephens,and J.P.How,“Driver behavior classification at intersections and validation on large naturalistic dataset,”IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems,vol.13,no.2,pp.724–736,2012.)，但是这种方法将导致大量的计算开销。

上述前两类现有技术单方面考虑车辆的地理位置信息，不能很好的去处理交叉路口的碰撞避免问题。第三类技术虽然综合考虑了车辆位置信息和驾驶员状态对交叉路口车辆碰撞的影响，却需要复杂的计算过程，带来大量计算开销。另外，上述现有技术都基于车辆轨迹预测，需要进行大量的数据处理，会导致高的计算复杂度和时间复杂度问题。

发明内容

本发明的目的在于针对上述现有技术的不足，提出一种基于动态贝叶斯网络的交叉路口碰撞避免方法，以减小计算量，避免车辆碰撞。

实现本发明目的的技术思路是：根据车辆当前的状态信息、驾驶员行为信息及交通灯状态进行车辆状态演化模型的建立并确定安全行为和驾驶员操作意图，通过判断驾驶员在交叉路口的意图行为是否安全来进行风险评估，如果检测到潜在危险，则发出危险警告或采取措施来避免碰撞。其实现步骤包括如下：

(1)记录当前车辆状态O_t和驾驶员行为D_t，建立车辆状态演化模型如下：

P(D_0:t,O_0:t)＝P(D_t|D_t-1)P(O_t|D_tO_t-1)P(D_0:t-1,O_0:t-1)