[发明专利]一种基于准确率的车路协同融合感知新方法

权利要求书

1.一种基于准确率的车路协同融合感知新方法，其特征在于：针对车端和路端，

通过建立一种感知模型，确定感知要素；

所述感知要素包括目标物要素和目标物所处的环境要素；通过建立一种感知复杂度计算模型，确定基于感知要素的感知复杂度；

所述感知复杂度计算模型，包括有目标物要素与目标物复杂度的计算模型、目标物所处的环境要素与环境复杂度的计算模型，以及基于目标物复杂度和环境复杂度的综合感知复杂度计算模型；

所述车端和路端，分别根据各自实时监测到的感知要素信息，计算获得各自的感知复杂度；

所述感知复杂度用数值表达，感知越复杂，取值越大；

通过建立一种感知复杂度与感知准确率关系模型，确定基于感知复杂度的感知准确率；

所述感知准确率是基于综合感知复杂度确定；

车端的感知复杂度与感知准确率的关系模型为：

Z_V＝-1.1574B_A³+0.4415B_A²-0.2682B_A+0.9928

路端的感知复杂度与感知准确率关系模型为：

Z_R＝-1.6088B_A³+0.6587B_A²-0.0472B_A+0.9847

Z_V：车端感知准确率

Z_R：路端感知准确率

B_A：综合感知复杂度

通过建立一种感知融合决策模型，确定基于感知准确率的采信标准，并通过采信标准决策感知结果；

所述采信标准为：

设定感知准确率阈值为Z₀，车端感知准确率为Z_V，路端感知准确率为Z_R，

当Z_V＜Z₀且Z_R＜Z₀，不予采信任何感知结果；

当Z_V≥Z₀和/或Z_R≥Z₀，且Z_V≠Z_R，采信感知准确率高的感知结果；当Z_V＞Z₀且Z_R＞Z₀，且Z_V＝Z_R，采信车端感知结果。

2.根据权利要求1所述的基于准确率的车路协同融合感知新方法，其特征在于：所述车端和路端，应用统一的感知模型。