[发明专利]车路协同环境下基于单车运动特征的信息可信辨识方法

权利要求书

1.车路协同环境下基于单车运动特征的信息可信辨识方法，其特征在于：包括

S1、确定单车层面信息交互可信度辨识所基于的特征属性，根据特征属性采集对应的业务特征；

单车层面信息交互可信度辨识所基于的特征属性包括物理边界角度属性和运动状态角度属性；

物理边界角度属性包括车路相对位置、道路高度限制、汽车最大速度、汽车最大加速度和汽车最小转弯半径；

运动状态角度属性包括汽车转弯半径、汽车速度和汽车加速度；

S2、根据特征属性构建单车层面的可信特征模型，采用可信特征模型检测所采集的业务特征是否合法：终端采集的业务特征输入对应可信特征模型，比较边界数据值与采集的数值，判断采集的业务特征是否合法，合法则为可信特征，反之则为不可信特征；单车层面的可信特征模型基于车辆运动学模型进行计算和判断；

具体包括：

(a)当特征属性为车路相对位置时，步骤S2过程如下：

1.1：定义待测车辆为长L、宽W、高H的长方体；

1.2：选取矩形几何中心点(x，y)作为待测车辆的位置；

1.3：终端对待测车辆的位置进行采样，获取样本坐标(x₁，y₁)，(x₂，y₂)，(x₃，y₃)，...，(x_k，y_k)，...，(x_n，y_n)；

1.4：终端返回样本坐标距离四周道路的长度，即车路相对位置，包括左侧距离D_left、右侧距离D_right、前方距离D_front和后方距离D_back；

1.5：判断采集的车路相对位置是否符合限定值的范围要求，若是，则采集的业务特征为可信特征，反之则为不可信特征；采集的车路相对位置符合限定值范围要求需满足以下条件：

公式(1-1)中，δ_D表示距离容差值；

(b)当特征属性为道路高度限制时，步骤S2过程如下：

2.1：定义待测车辆为长L、宽W、高H的长方体；

2.2：终端采集待测车辆通过路段的道路高度限制信息，获取该路段限高数值H_limit；

2.3：判断采集的限高数值H_limit与待测车辆的高度H是否相符，若是，则采集的道路高度限制信息为可信特征，反之，则为不可信特征；限高数值H_limit与待测车辆的高度H相符需满足以下条件：

H≤H_limit+δ_H (2-1)

公式(2-1)中，δ_H表示高度容差值；

(c)当特征属性为汽车最大速度时，步骤S2过程如下：

3.1：终端对待测车辆的速度进行采样，获取样本速度v₁，v₂，...，v_k，...，v_n；

3.2：判断采集的速度是否符合所通行路段及车辆的限速要求，若是，则采集的车辆速度为可信特征，反之，则为不可信特征；速度符合限速要求需满足以下条件：

公式(3-1)中，v_k表示采集的待测车辆的速度，v_max表示待测车辆预设的最大速度，v_limit表示待测车辆通行路段的最高限速，δ_v表示速度容差值；

(d)当特征属性为汽车最大加速度时，步骤S2过程如下：

4.1：终端对待测车辆的加速度进行采样，获取样本点加速度a₁，a₂，...，a_k，...，a_n；

4.2：终端对待测汽车的轴向加速度进行采样，获取样本点纵向加速度a_MD1，a_MD2，...，a_MDk，...，a_MDn；

4.3：终端对待测汽车的横向加速度进行采样，获取样本点横向加速度a_TD1，a_TD2，...，a_TDk，...，a_TDn；

4.4：判断采集的加速度是否符合加速度约束要求，若是，则采集的加速度为可信特征，反之，则为不可信特征；采集的加速度符合加速度约束要求需满足以下条件：

a_k≤a_max+δ_a(1≤k≤n) (4-2)

公式(4-1)和公式(4-2)中，a_k表示第k个样本点的加速度，a_MDk表示第k个样本点的纵向加速度，a_TDk表示第k个样本点的横向 加速度，a_max表示待测车辆的预设最大加速度，δ_a表示加速度容差值；

(e)当特征属性为汽车最小转弯半径时，步骤S2过程如下：

5.1：终端采样待测汽车的转弯半径数值R_k；

5.2：判断采集的转弯半径是否符合半径约束要求，若是，则采集的转弯半径为可信特征，反之，则为不可信特征；转弯半径符合半径约束要求需满足以下条件：

公式(5-1)中，D_min表示待测汽车所行驶路段的转弯道宽度，δ_R表示转弯半径容差值；

(f)当特征属性为汽车转弯半径时，步骤S2过程如下：

6.1：建立汽车运动学模型；

6.2：根据汽车运动学模型计算待测汽车的转弯半径，获取转弯半径R₁，R₂，...，R_k，...，R_n；R_k表示汽车运动学模型输出的位置点k的转弯半径；转弯半径R_k的获取过程如下：

选择待测汽车的一个坐标点，采集待测汽车转弯时该坐标点连续三个位置点的坐标信息(x_k，y_k)、(x_k+1，y_k+1)、(x_k+2，y_k+2)；

根据三点定圆定理，确定三个位置点所在的圆，计算获取圆的半径R_k，即为待测汽车的转弯半径；

6.3：终端采集待测车辆在对应位置的转弯半径样本R′₁，R′₂，...，R′_k，...，R′_n；R′_k表示终端采集的位置点k的转弯半径；

6.4：判断终端采集的转弯半径样本是否符合模型半径约束要求，若是，则采集的转弯半径样本为可信特征，反之，则为不可信特征；转弯半径样本符合模型半径约束要求需满足以下条件：

公式(6-1)中，α_R表示转弯半径置信度；

(g)当特征属性为汽车速度时，步骤S2过程如下：

7.1：建立汽车运动学模型；

7.2：根据汽车运动学模型计算待测汽车的汽车速度，获取汽车速度v₁，v₂，...，v_k，...，v_n；v_k表示汽车运动学模型输出的位置点k的汽车速度；汽车速度v_k的获取过程如下：

取任意时刻待测汽车的一个位置点(x_k，y_k)为起始点，沿汽车运动方向选取三个连续的位置点坐标(x_k，y_k)、(x_k+1，y_k+1)、(x_k+2，y_k+2)，根据三个连续位置点的坐标计算对应的汽车速度v_k；计算公式如下：

公式(7-1)中，R_k表示转弯半径，T表示时间间隔；

7.3：终端采集待测车辆在对应位置的汽车速度样本v′₁，v′₂，...，v′_k，...，v′_n；v′_k表示终端采集的位置点k的汽车速度；

7.4：判断终端采集的汽车速度样本是否符合模型速度约束要求，若是，则采集的汽车速度样本为可信特征，反之，则为不可信特征；汽车速度样本符合模型速度约束要求需满足以下条件：

公式(7-2)中，α_v表示汽车速度置信度；

(h)当特征属性为汽车加速度时，步骤S2过程如下：

8.1：建立汽车运动学模型；

8.2：根据汽车运动学模型计算待测汽车的加速度，获取汽车加速度a₁，a₂，...，a_k，...，a_n；a_k表示汽车运动学模型输出的位置点k的汽车加速度；汽车加速度a_k的获取过程如下：

采集连续多个位置点的坐标及速度，计算汽车从第k个采样位置行驶到第k+3个采样位置的平均加速度，计算公式如下：

公式(8-1)中，v_k+3表示第k+3个位置点的速度，v_k表示第k个位置点的速度，T表示用于采集业务特征的终端的采样周期；

8.3：终端采集待测车辆在对应位置的汽车加速度样本a′₁，a′₂，...，a′_k，...，a′_n；a′_k表示终端采集的位置点k的加速度；

8.4：判断终端采集的汽车加速度样本是否符合模型加速度约束要求，若是，则采集的汽车加速度样本为可信特征，反之，则为不可信特征；汽车加速度样本符合模型速度约束要求需满足以下条件：

公式(8-2)中，α_a表示加速度置信度；

S3、对于可信特征，终端直接使用，对于不可信特征，终端不使用并作为异常信息上报。