【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，尤其涉及自动驾驶车辆的风险识别方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、自动驾驶技术的普及带来了交通方式的革命性变革，但同时也带来了前所未有的技术挑战。随着自动驾驶车辆与日俱增地融入日常交通流中，它们必须能够应对各种不可预测的道路条件和交通模式。这些条件可能包括但不限于恶劣天气、道路施工、意外障碍物、以及其他车辆和行人的不可预测行为。在这样的环境中，确保自动驾驶车辆的安全性不仅是技术问题，也是社会接受度和行业发展的关键。
2、现有自动驾驶安全系统设计如果对自动驾驶系统的功能设计较为宽松，将导致自动驾驶车辆频频发生交通事故，若对功能设计较为保守，自动驾驶系统将行动迟缓，造成市场抱怨，如何平衡行车安全与驾乘体验是当前自动驾驶设计工程师的一个难题。
3、上述内容仅用于辅助理解本申请的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
1、本申请的主要目的在于提供一种自动驾驶车辆的风险识别方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有自动驾驶系统在多变和复杂交通环境中缺乏有效的前瞻性风险识别和评估能力，导致无法及时做出避险决策，从而影响行车安全的技术问题。
2、为实现上述目的，本申请提出一种自动驾驶车辆的风险识别方法，所述方法包括：
3、获取自动驾驶车辆的车辆信息、车辆型号以及车辆的当前环境数据；
4、根据所述当前环境数据，得到可能发生的危害事件以及所述危害事件的概率分布；
5、根据所述车辆型号、
6、根据所述车辆信息、所述事故链以及所述事故链的概率分布，识别出所述自动驾驶车辆的潜在风险。
7、在一实施例中，所述根据所述当前环境数据，得到可能发生的危害事件以及所述危害事件的概率分布的步骤包括：
8、获取各类场景下发生的交通事故的特征；
9、提取所述当前环境数据的环境特征；
10、对所述各类场景下发生的交通事故的特征和所述环境特征进行对比，得到对比结果；
11、根据所述对比结果得到可能发生的危害事件以及所述危害事件的概率。
12、在一实施例中，所述根据所述车辆型号、所述危害事件、所述危害事件的概率分布以及风险模型，得到所述危害事件的事故链以及所述事故链的概率分布的步骤包括：
13、通过所述风险模型识别所述车辆型号对应的危害事件集以及所述危害事件集的概率分布；
14、根据所述危害事件集的概率分布依次得到危害事件集的事故链；
15、根据所述当前环境数据和所述危害事件集的事故链得到所述事故链的概率分布。
16、在一实施例中，所述根据所述车辆信息、所述事故链以及所述事故链的概率分布，识别出所述自动驾驶车辆的潜在风险的步骤包括：
17、分析所述车辆信息，得到所述自动驾驶车辆可能存在的固有风险；
18、根据所述事故链以及所述事故链的概率分布得到所述事故链的风险值；
19、判断所述风险值是否超过事故风险阈值；
20、在所述风险值超过事故风险阈值时，识别所述风险值对应事故链作为自动驾驶车辆的潜在风险。
21、在一实施例中，所述根据所述车辆信息、所述事故链以及所述事故链的概率分布，识别出所述自动驾驶车辆的潜在风险的步骤之后还包括：
22、判断所述潜在风险是否为功能安全相关问题；
23、在所述潜在风险为功能安全相关问题时，通过规控系统向所述自动驾驶车辆中的驾驶员发出故障预警。
24、在一实施例中，所述判断所述潜在风险是否为功能安全相关问题的步骤之后还包括：
25、在所述潜在风险不为功能安全相关问题时，将所述潜在风险输入所述规控系统；
26、通过所述规控系统对所述潜在进行分析，得到避险决策；
27、根据所述避险决策提示所述自动驾驶车辆中的驾驶员，并提示所述驾驶员接管所述自动驾驶车辆；
28、在检测到所述驾驶员接管所述自动驾驶车辆后，记录所述潜在风险以及所述驾驶员针对所述潜在风险的驾驶习惯。
29、在一实施例中，所述根据所述避险决策提示所述自动驾驶车辆中的驾驶员，并提示所述驾驶员接管所述自动驾驶车辆的步骤之后还包括：
30、在提示所述驾驶员接管所述自动驾驶车辆后，但所述驾驶员未接管所述自动驾驶车辆时，获取所述驾驶员的驾驶习惯；
31、根据所述驾驶习惯对所述自动驾驶车辆做出拟人化避险操作。
32、此外，为实现上述目的，本申请还提出一种自动驾驶车辆的风险识别装置，所述自动驾驶车辆的风险识别装置包括：获取模块，用于获取自动驾驶车辆的车辆信息、车辆型号以及车辆的当前环境数据；
33、分析模块，用于根据所述当前环境数据，得到可能发生的危害事件以及所述危害事件的概率分布；
34、所述分析模块，还用于根据所述车辆型号、所述危害事件、所述危害事件的概率分布，得到所述危害事件的事故链以及所述事故链的概率分布；
35、识别模块，用于根据所述车辆信息、所述事故链以及所述事故链的概率分布，识别出所述自动驾驶车辆的潜在风险。
36、此外，为实现上述目的，本申请还提出一种自动驾驶车辆的风险识别设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序配置为实现如上文所述的自动驾驶车辆的风险识别方法的步骤。
37、此外，为实现上述目的，本申请还提出一种存储介质，所述存储介质为计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上文所述的自动驾驶车辆的风险识别方法的步骤。
38、此外，为实现上述目的，本申请还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上文所述的自动驾驶车辆的风险识别方法的步骤。
39、本申请提出的一个或多个技术方案，至少具有以下技术效果：
40、由于采用数据采集技术实时收集车辆状态和环境信息，构建环境模型以融合多源数据，应用概率分布计算技术进行危害事件的概率评估，结合车辆型号特性和历史事故数据的风险模型应用技术，以及实时风险识别技术，本申请提出的技术方案解决了现有自动驾驶系统在复杂交通环境中潜在风险识别不准确的问题。本方案实现了对危害事件的前瞻性识别，精确计算了概率分布，显著提高了风险预警的准确性和及时性，从而大幅提升了自动驾驶车辆的主动安全性能和对复杂交通环境的适应能力。
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1.一种自动驾驶车辆的风险识别方法，其特征在于，所述的方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前环境数据，得到可能发生的危害事件以及所述危害事件的概率分布的步骤包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述车辆型号、所述危害事件、所述危害事件的概率分布以及风险模型，得到所述危害事件的事故链以及所述事故链的概率分布的步骤包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述车辆信息、所述事故链以及所述事故链的概率分布，识别出所述自动驾驶车辆的潜在风险的步骤包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述车辆信息、所述事故链以及所述事故链的概率分布，识别出所述自动驾驶车辆的潜在风险的步骤之后还包括：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述判断所述潜在风险是否为功能安全相关问题的步骤之后还包括：
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述避险决策提示所述自动驾驶车辆中的驾驶员，并提示所述驾驶员接管所述自动驾驶车辆的步骤之后还包括：
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