[发明专利]一种基于混合交通的行车风险评估方法

说明书

一种基于混合交通的行车风险评估方法，涉及无人驾驶行车风险评估领域。具体包括：输入包含机动车、非机动车以及道路交通环境三类模型的综合交通场景；将所述综合交通场景中的任意一个个体的单独行为结果表征为不同作用力的组合，综合成统一表达式，所述个体为机动车或非机动车；根据所述统一表达式将机动车和非机动车分别抽象成机动车行车风险评估模型和非机动车行车风险评估模型；基于所述的机动车行车风险评估模型、非机动车行车风险评估模型和其他干扰项之间交互的风险评估模型，进行所述综合交通场景风险评估。上述综合风险评估方法可以简单高效地评估不同类个体在混合交通场景中的碰撞风险。

技术领域

本发明涉及无人驾驶行车风险评估领域，具体涉及一种基于混合交通的行车风险评估方法。

技术背景

社会力模型是对人群行为的模拟及以此为基础的其他模拟的重要理论基础，已经在如人群疏散和交通模拟流等众多领域中得到了成功的应用，能够模拟一些常见的人群自组织现象，也是研究交通流理论的重要方法。如果对社会力模型进行改进，同样可以应用于无人驾驶的道路风险评估，从而揭示交通各要素对行车安全性的影响规律，预测行车风险的动态变化趋势。

发明内容

针对本领域存在的不足之处，本发明提供了一种基于混合交通的行车风险评估方法，目的在于实现包含机动车、非机动车、道路交通环境的混合交通场景的碰撞风险评估，简单高效地模拟不同个体在交通场景中的交通行为，可以为无人驾驶测试提供有效、可靠的测试数据。

为达到上述技术目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于混合交通的行车风险评估方法，包括步骤：

(1)输入包含机动车、非机动车以及道路交通环境三类模型的混合交通场景；

(2)将上述混合交通场景中的任意个体的单独行为结果表征为不同作用力的组合，所述个体包括机动车和非机动车，综合成的统一表达式为：

式中：表示个体i的自驱力，表示个体i当前的速度，M_i表示个体i的等效质量，表示个体i在t时刻的期望速率，表示个体i在t时刻的期望速率的速度方向，τ_i表示个体i的松弛时间，表示个体i受到来自其他个体j的排斥力；表示个体与道路交通环境间的排斥力，ξ表示合力的随机波动项；

(3)根据所述统一表达式将机动车和非机动车分别抽象成机动车行车风险评估模型和非机动车行车风险评估模型；

(4)计算不同类个体之间交互的碰撞风险；

(5)基于所述机动车行车风险评估模型、非机动车行车风险评估模型和其他干扰项之间交互的碰撞风险评估模型，对所述混合交通场景进行行车风险评估。

优选的，所述步骤(3)中，所述机动车行车风险评估模型包括机动车自驱力、预定范围内其他机动车的排斥力和预定范围内道路交通环境的排斥力；由于机动车自驱力在行驶过程中受干扰因素的影响，为此将机动车a期望速度修正为

式中：为修正后的期望速度，H_safety为安全系数，L_safety为安全反映距离，d_ab为机动车a与机动车b之间的距离，r_a为机动车a的半径。

进一步优选的，所述干扰因素包括道路环境的限速、视野和车况，为此引入实际速度与修正后的期望速度的关系表达式：

式中：所述实际速度受限于个体的最大速度其中最大速度为当前道路环境的限速值，当限速值大于或等于时，个体前进速度为当限速值小于时，个体的前进速度为

所述的机动车的自驱力修正为：