[发明专利]一种车辆自适应巡航控制系统跟车巡航风险识别方法

权利要求书

1.一种车辆自适应巡航控制系统的跟车巡航风险识别方法，其特征在于，包括：

将两车之间的速度差、及两车之间实际间距和期望间距的差作为ACC系统的平衡因子；

基于Petri网构建含有平衡标识的ACC系统平衡反馈控制Petri网；其中，在Petri网中，采用各个库所表示各个ACC系统的平衡因子的状态；采用各个变迁表示平衡因子间的平衡反馈事件；采用各个弧表示平衡因子的状态变化；

输入跟车速度和跟车距离，利用ACC系统平衡反馈控制Petri网，识别ACC系统跟车巡航过程中存在的追尾风险及其追尾产生的原因。

2.如权利要求1所述的一种车辆自适应巡航控制系统跟车巡航风险识别方法，其特征在于，所述平衡因子达到平衡状态的过程，包括：

通过雷达获得前车的速度、以及两车之间的距离相关信息；

通过传感器获取当前车辆的车速；

输入车头时距，确定与前车所保持的距离；

计算期望的跟车间距、并与两车间的实际间距；

当实际间距远大于期望间距时，则会反馈到速度的平衡因子，车俩的速度增加以缩短与前车的实际间距；

当前车速度小于前车时，则会反馈到两车的实际间距和期望间距的差，两车之间的实际间距逐渐远大于期望间距；

当两个平衡因子中的差值为0时，两车达到平衡状态，实现同步跟车巡航。

3.如权利要求1所述的一种车辆自适应巡航控制系统跟车巡航风险识别方法，其特征在于，所述平衡反馈控制Petri网，包括：

平衡反馈控制Petri网是一种含有平衡标识M*的特殊Petri网；

对于M1,M2∈C_R(M0)M*，有M₁[σ₁M₂，M₂[σ₂M₁，且终止标识为平衡标识M*，其中与平衡标识M*直接相连的变迁t*＝{t*|M[t*M*}称为平衡变迁。

4.如权利要求1所述的一种车辆自适应巡航控制系统跟车巡航风险识别方法，其特征在于，两个所述平衡因子分别有三种状态，其包括：

两车之间的速度差分别为当前车速度大于前车、当前车速度等于前车以及当前车速度小于前车，三种状态分别由库所P0、P1和P2来表示；

两车之间的实际间距与期望间距的差值分别为负、0和正三种状态，用库所P3、P4和P5来表示两车之间的实际间距与期望间距差值的三种状态。

5.如权利要求1所述的一种车辆自适应巡航控制系统跟车巡航风险识别方法，其特征在于，所述利用含有平衡标识的ACC系统平衡反馈控制Petri网BNF识别ACC系统跟车巡航过程中存在的追尾风险，包括：

运行ACC系统平衡反馈控制Petri网BNF，获得表征系统模型在运行过程中的所有状态的可达标识图；

按照追尾风险识别算法分析可达标识图，识别发生追尾事故风险标识集；

使用关联矩阵得到风险标识集对应的变迁序列，识别ACC系统跟车巡航过程中追尾风险产生的原因。

6.如权利要求5所述的一种车辆自适应巡航控制系统跟车巡航风险识别方法，其特征在于，所述按照追尾风险识别算法分析可达标识图，识别发生追尾事故风险标识集，包括：

分析ACC系统平衡反馈控制Petri网BNF运行过程，获得可达标识图；

将符合后车的速度大于前车，且两车间的实际间距小于当前的期望安全间距的标识，定义为风险标识；

初始化标识集合定义一个空队列Q；

对可达标识图进行广度优先遍历；

判断每一个可达标识是否为风险标识或平衡标识；

根据判断结果输出风险标识集。

7.如权利要求5所述的一种车辆自适应巡航控制系统跟车巡航风险识别方法，其特征在于，所述使用关联矩阵得到风险标识集对应的变迁序列，识别ACC系统跟车巡航过程中追尾风险产生的原因，包括：

将库所和变迁上的弧输入输出关系以0和1的形式存储到矩阵中，构建ACC系统的BFN模型的输入和输出的关联矩阵；

将输入和输出的关联矩阵作差，得到关联矩阵；

将追尾风险标识集和关联矩阵输入风险监测算法，检测风险标识集触发原因。