【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于自动驾驶，具体涉及一种网联协同驾驶汽车弯道碰撞预警方法及系统。
技术介绍
1、随着智能网联技术的快速发展，汽车的智能化程度不断提升。越来越多的车辆通过v2x(vehicle-to-everything)技术与周围环境进行交互，极大提高了道路交通的安全性和行车效率。然而，弯道场景的复杂性使得传统车载传感器(如雷达、摄像头)受限于感知范围和外部环境的影响，存在感知盲区，导致碰撞预警系统在此类场景下效果不佳。
2、尽管已有的弯道碰撞预警系统可以提供一定程度的安全保障，但这些系统通常依赖车辆自身的感知设备，无法实时获取其他车辆的行驶信息，限制了预警的精准度和可靠性。相比之下，基于智能网联技术的车路协同系统可以通过实时信息共享，克服这些局限性，提供更全面的环境感知和更精确的风险评估。
3、近年来，随着人工智能技术的引入，特别是双向长短时记忆网络(bi-lstm)等先进算法的应用，网联协同驾驶技术在复杂场景下的风险预测和评估方面取得了显著进展。这些技术能够在弯道处准确预测非联网汽车的行驶轨迹，并结合智能网联汽车的行车风险场模型，显著提高行车安全性和效率。但是现有技术仍然存在一定的局限性，具体表现在现有的网联赋能智能l2级智能汽车环境感知行车的安全性与效率还不够高，在弯道行驶碰撞预警上还不够可靠，存在漏报与误报问题。
技术实现思路
1、为解决以上现有技术存在的问题，本专利技术提出了一种网联协同驾驶汽车弯道碰撞预警方法及系统。
2、一方面，本专利技
3、s1、采集路侧背景车辆状态信息与弯道环境信息，并上传至ec；
4、s2、ec对输入数据进行融合，并采用bi-lstm网络预测弯道处非联网汽车的行驶轨迹；
5、s3、建立智能网联汽车行车风险场模型，结合周围车辆预测轨迹，实时评估弯道行驶碰撞风险；
6、s4、利用蒙特卡洛法则，结合人类驾驶数据计算碰撞风险阈值，进行弯道碰撞预警。
7、另一方面，本专利技术提供一种网联协同驾驶汽车弯道碰撞预警系统，该系统包括：状态信息采集单元、轨迹预测单元、风险评估模块、以及碰撞预警模块；
8、所述状态信息采集单元用于获取自车状态信息、周围车辆状态信息道、以及路环境信息；
9、所述轨迹预测单元根据信息采集单元的输入信息，预测自车周围非网联汽车的行驶轨迹；
10、所述风险评估模块根据自车信息、周围车辆信息及道路环境信息，实时计算自车弯道碰撞风险；
11、所述避碰撞预警模块根据自车在弯道处的实时碰撞风险，通过与内置碰撞风险阈值进行比较，当风险超过阈值时，进行碰撞风险预警。
12、本专利技术的有益效果：
13、本专利技术通过网联赋能智能l2级智能汽车环境感知，建立弯道行驶碰撞预警模型，从而提高行车的安全性与效率；通过融合多源数据，利用bi-lstm网络模型对弯道处非联网汽车的行驶轨迹进行精准预测，并结合智能网联汽车的行车风险场模型，实时评估弯道行驶的碰撞风险；通过蒙特卡洛法结合人类驾驶数据计算碰撞风险阈值，使得碰撞预警更加可靠，能够有效减少碰撞预警系统的漏报与误报问题。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种网联协同驾驶汽车弯道碰撞预警方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种网联协同驾驶汽车弯道碰撞预警方法，其特征在于，所述路侧RSU采集的信息，包括：自车的状态信息，周围车辆的状态信息以及弯道环境信息；
3.根据权利要求1所述的一种网联协同驾驶汽车弯道碰撞预警方法，其特征在于，EC对输入数据进行融合，包括：
4.根据权利要求1所述的一种网联协同驾驶汽车弯道碰撞预警方法，其特征在于，所述的Bi-LSTM模型，包括两个独立的LSTM网络，分别用于处理输入序列的正向和反向信息，从而预测弯道处非联网汽车的行驶轨迹，正向LSTM处理序列从x1到xt，并在每个时间步t生成一个隐藏状态htfwd；反向LSTM处理序列从xt到x1，并在每个时间步t生成一个隐藏状态对于每个时间步t，将正向和反向LSTM生成的隐藏状态和拼接在一起，形成一个单一的特征向量ht 。
5.根据权利要求4所述的一种网联协同驾驶汽车弯道碰撞预警方法，其特征在于，将正向和反向LSTM生成的隐藏状态和拼接在一起，形成一个单一的特征向量ht，包括：
6.
7.根据权利要求1所述的一种网联协同驾驶汽车弯道碰撞预警方法，其特征在于，利用蒙特卡洛法则，结合人类驾驶数据计算碰撞风险阈值，进行弯道碰撞预警，包括：
8.根据权利要求7所述的一种网联协同驾驶汽车弯道碰撞预警方法，其特征在于，利用蒙特卡洛法则计算碰撞风险阈值，包括：
9.一种网联协同驾驶汽车弯道碰撞预警系统，该系统用于执行权利要求1～8所述任意一种网联协同驾驶汽车弯道碰撞预警方法，其特征在于，包括：状态信息采集单元、轨迹预测单元、风险评估模块、以及碰撞预警模块；
...【技术特征摘要】
1.一种网联协同驾驶汽车弯道碰撞预警方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种网联协同驾驶汽车弯道碰撞预警方法，其特征在于，所述路侧rsu采集的信息，包括：自车的状态信息，周围车辆的状态信息以及弯道环境信息；
3.根据权利要求1所述的一种网联协同驾驶汽车弯道碰撞预警方法，其特征在于，ec对输入数据进行融合，包括：
4.根据权利要求1所述的一种网联协同驾驶汽车弯道碰撞预警方法，其特征在于，所述的bi-lstm模型，包括两个独立的lstm网络，分别用于处理输入序列的正向和反向信息，从而预测弯道处非联网汽车的行驶轨迹，正向lstm处理序列从x1到xt，并在每个时间步t生成一个隐藏状态htfwd；反向lstm处理序列从xt到x1，并在每个时间步t生成一个隐藏状态对于每个时间步t，将正向和反向lstm生成的隐藏状态和拼接在一起，形成一个单一的特征向量ht ...
【专利技术属性】
技术研发人员：李海青，戴盈莹，李永福，雷宇铖，禄盛，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。