[发明专利]一种面向有条件自动驾驶的道路行驶风险评估方法

权利要求书

1.一种面向有条件自动驾驶的道路行驶风险评估方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，获取有条件自动驾驶车辆行驶工况信息，包括道路信息、驾驶员信息与有条件自动驾驶车辆信息；

步骤2，建立基于视距失效的可靠性功能函数，具体过程如下：

步骤21，将道路信息根据弯道半径R、凸形竖曲线半径K_C，凹形竖曲线半径K_S、变坡点相邻两直坡段纵坡度差ω的取值关系划分为四种路段：当R＝0、K_C或K_S＝0、ω＝0时为平直路段；当R0、K_C或K_S＝0、ω＝0时为弯直路段；当R＝0、K_C或K_S0、ω≠0时为平坡路段，其中当ω0时为凸形平坡路段，当ω0时为凹形平坡路段；当R0、K_C或K_S0、ω≠0时为弯坡路段，其中当ω0时为凸形弯坡路段，当ω0时为凹形弯坡路段；

步骤22，根据步骤21的路段划分结果，计算每种路段下的供给停车视距S_S：

平直路段下：

S_S＝S_F·α，

式中：S_F为有条件自动驾驶车辆感知传感器最大感知距离；α为不利天气条件下最大感知距离折减系数；

弯直路段下：

式中：h_SO为道路横净距，R_S为视点轨迹线半径，R_S＝R-B/2+L_H；B为路面宽度；当弯道右转时L_H为感知视点距右侧道路边界横向距离，当弯道左转时L_H为感知视点距左侧道路边界横向距离；S_SC为弯道视距；

凸形平坡路段下：

式中：K_C为凸形竖曲线半径，h_S为有条件自动驾驶车辆感知传感器最大安装高度；h_O为道路行驶小客车车尾灯安装高度；S_SCV为凸形竖曲线视距；

凹形平坡路段下：

式中：K_S为凹形竖曲线半径，h_B为桥下设计净空；h_Sn为有条件自动驾驶车辆不受光照条件影响的感知传感器最大安装高度；δ为有条件自动驾驶车辆感知传感器仰角；S_SSV为凹形竖曲线视距；

综合考虑弯直路段与凸形平坡路段，则凸形弯坡路段下：

综合考虑弯直路段与凹形平坡路段，则凹形弯坡路段下：

步骤23，考虑有条件自动驾驶车辆的控制权由系统被动传递给驾驶员的接管过程，则需求停车视距S_D为：

S_D＝S₁+S₂+S₃，

式中：S₁为有条件自动驾驶系统感知反应阶段停车视距；S₂为有条件自动驾驶系统为获取最小驾驶风险预设制动阶段停车视距；S₃为驾驶员接管阶段停车视距；

S₁为：

S₁＝V_S·t_L3，

式中：V_S为行驶速度；t_L3为有条件自动驾驶系统感知-制动反应时间；

S₂为：

式中：t_g为制动间隙消除时间；t_up为制动协调时间；t_T为驾驶员接管时间；g为重力加速度；A_pd为有条件自动驾驶系统在系统退出-驾驶员接管过程中预设的制动减速度；i_L为道路纵坡度，i_L＝|tanθ_L|；θ_L为道路纵坡坡度；

S₃为：

式中：V_S3为驾驶员接管后的行驶速度，A_dd为驾驶员制动减速度；

步骤24，根据步骤22和23的结果，建立基于视距失效的可靠性功能函数Z_S为：

Z_S＝S_S-S_D；

步骤3，建立基于车辆侧滑的可靠性功能函数；

步骤4，建立基于车辆侧翻的可靠性功能函数；

步骤5，基于步骤2、步骤3、步骤4分别得到的可靠性功能函数，考虑多种行驶失效模式，建立行驶风险评估模型；

步骤6，将步骤1获取的有条件自动驾驶车辆行驶工况信息代入步骤5建立的行驶风险评估模型中，利用Monte Carlo随机模拟方法得到当前道路条件下的行驶风险概率；

步骤7，设定行驶风险概率阈值，将步骤5得到的行驶风险概率与行驶风险概率阈值作比较，对当前道路条件下的行驶风险进行评估。