[发明专利]一种基于线下车辆减速度曲线的线上行车危险估计方法

权利要求书

1.一种基于线下车辆减速度曲线的线上行车危险估计方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：线下车辆减速度曲线风险聚类：由自然驾驶过程中临近事故的车辆减速度曲线样本，构成线下风险车辆减速度数据库，对数据库中减速度曲线聚类分析得到制动避撞样本的风险状态聚类类别，即行车风险状态的不同等级类别；

S2：线上行车风险模糊划分标定：在线下风险车辆减速度数据库的基础上，根据线下行车风险状态类别对样本制动避撞开始时刻的危险估计指标值进行风险状态划分模糊规则提取，得到基于危险估计指标模糊规则的线上行车风险状态划分方法；

S2.1：制动避撞开始时刻的危险估计指标值选取；

综合考虑三种可能临界工况并按如下步骤分别为每种工况选择相应的危险估计指标：

S2.1.1：临界工况1-未来前车和自车均按当前状态继续行驶，选取指标碰撞时间s_n表示两车当前距离，v_n和v_n-1分别表示自车当前车速和前车当前车速；

S2.1.2：临界工况2-未来前车突然制动而自车仍按当前状态继续行驶，选取指标车间时间

S2.1.3：临界工况3-未来前车突然以最大制动力减速且自车随之亦以最大制动力减速，选取指标紧急制动下最终车间距离a_min为车辆加速度可达到的最小值；

最终获得用于综合评估当前行车潜在碰撞风险的危险估计指标集合{TTC，THW，PICUD}；

S2.2：按S2.1的方法计算每条车辆减速度曲线起点对应的危险估计指标集合；

S2.3：根据S1线下车辆减速度曲线风险聚类结果，对制动避撞行为开始时刻的危险估计指标值进行风险类别划分规则提取。

2.根据权利要求1所述的基于线下车辆减速度曲线的线上行车危险估计方法，其特征在于，所述S1的具体过程为：

S1.1：获取自然驾驶中追尾冲突类型临近事故的风险车辆减速度有效样本共N组{X₁，X₂，...，X_N}作为线下风险车辆减速度数据库；

S1.2：从所述数据库中，提取每个样本从驾驶员采取避撞制动行为开始至车辆到达最大减速度时刻的车辆减速度时间序列{Y₁，Y₂，...，Y_N}；

S1.3：以{Y₁，Y₂，...，Y_N}作为聚类对象，将线下车辆减速度时间序列样本通过谱聚类方法划分为K类，各聚类类别分别代表了在驾驶员制动避撞行为开始时刻行车风险状态的K个等级。

3.根据权利要求2所述的基于线下车辆减速度曲线的线上行车危险估计方法，其特征在于，所述S1.3中车辆减速度时间序列谱聚类的具体过程为：

S1.3.1：计算所有减速度时间序列样本之间的距离{dtw_ij}，dtw_ij是动态时间规整DTW距离，其中i、j＝1，┄，N；

S1.3.2：计算每条减速度曲线样本的平均减速度变化率jerk_i＝(a_max_i-a_init_i)/time_i，其中a_max_i指的是减速度曲线样本Y_i中的最大减速度，a_init_i指的是减速度曲线样本Y_i中的初始减速度，time_i是指减速度曲线样本Y_i的持续时长；

S1.3.3：定义样本Y_i和Y_j之间的相似度：

num_metrics＝2，两个度量值dtw和jerk均归一化至0-1范围，则最终谱聚类的邻接矩阵W＝{w_ij}；

S1.3.4：在邻接矩阵W的基础上，按标准谱聚类方法将{Y₁，Y₂，...，Y_N}聚为K类。