[发明专利]一种基于车辆行驶轨迹预测的高速公路合流区交通冲突判别方法

摘要

本发明公开了一种基于车辆行驶轨迹预测的高速公路合流区交通冲突判别方法，其步骤如下：(1)在合流区区域内建立一个二维坐标系；(2)根据时间划分车辆轨迹数据集处理顺序的优先级；(3)对处于同一优先级的初始时刻的合流区车辆的行驶轨迹数据集进行分类，(4)基于车辆行驶轨迹数据集，采用卡尔曼滤波法对每个车道上的每一个车辆进行车辆行驶轨迹点预测；(5)对上述坐标点进行线性拟合然后基于函数表达式绘制车辆轨迹线；(6)对上述轨迹交叉点进行冲突判断；该方法创新性地从车辆轨迹角度进行高速公路合流区车辆是否存在交通冲突的判别，并结合轨迹点时空信息建立数学模型进行函数拟合，确保了方法的可靠性和可行性。

主权项

1.一种基于车辆行驶轨迹预测的高速公路合流区交通冲突判别方法，其特征在于，所述的基于车辆行驶轨迹预测的高速公路合流区交通冲突判别方法的步骤如下：步骤一、在合流区区域内建立一个二维坐标系；合流区范围内建立一个以主干道最外侧的车道中心线与匝道最靠近主干道的路肩的延长线的交点为原点，以高速公路主干道最外侧的车道线为横轴、以过原点与横轴垂直的线为纵轴的二维坐标系。步骤二、根据时间划分车辆轨迹数据集处理顺序的优先级；根据时间划分车辆轨迹数据处理顺序的优先级是指从时间的角度划分车辆轨迹数据集处理的先后顺序，划分优先级的原则是先进入合流区的车辆先进行轨迹预测，车辆轨迹数据的表达形式是基于上述二维坐标系进行车辆的中心位置的行驶轨迹点的坐标表示；步骤三、对处于同一优先级的初始时刻的合流区车辆的行驶轨迹数据集进行分类；为合流区主干道的最外侧最靠近匝道的车道上的车辆行驶轨迹数据集和匝道每一条车道上的车辆的行驶轨迹数据集两类，每种轨迹数据集均包括车辆的横向方向，即X方向，的位置值、速度分量、加速度分量；和纵向方向，即Y方向，的位置值、速度分量、加速度分量；步骤四、基于车辆行驶轨迹数据集，对每个车道上的每一个车辆进行行驶轨迹点预测；对每个车道上的每一个车辆进行行驶轨迹点预测用到的方法为卡尔曼滤波法，卡尔曼滤波预测轨迹的主要步骤是：(a)根据状态方程和观测方程确定运动模型参数，并初始化参数；(b)己知初始时刻下的最优状态估计值以及估计误差方差阵，并根据状态方程预测出下一时刻检测车辆轨迹预测值,同时得到估计误差的协方差阵；(c)根据下一时刻下的观测值得到它的最优状态估计值以及最优估计误差的协方差阵,完成一步滤波；依次迭代得到前一时刻的最优状态估计，完成滤波过程；(d)根据前面得到的前一时刻的最优状态估计，以及当前时刻的观测值预测出下一时刻的轨迹点位置，并将预测点与真实轨迹点进行比较，计算出预测误差；依次重复操作完成未来轨迹点的预测，计算得到预测误差均值；步骤五、对上述坐标点进行线性拟合处理得到轨迹点的纵坐标与横坐标之间的函数表达式，然后基于函数表达式绘制车辆轨迹线；步骤六、对上述轨迹交叉点进行冲突判断基于车辆行驶轨迹预测的高速公路合流区交通冲突判别方法中，对上述轨迹交叉点进行冲突存在性判断的具体子步骤如下：(a)判断不在同一条车道上的两个车辆的预测行驶轨迹线是否存在交叉点，若不存在交叉点则视为这两辆车不存在交通冲突；若存在，则以交叉点为圆心，以一个标准小汽车车长为半径，划定一个圆形区域，记这个圆形区域为冲突区域；(b)判断这两辆车是否在一定时间阈值内都会到达冲突区域内，若是，则判定为此区域此时间范围内，合流区的这两个车辆存在交通冲突，否则不存在冲突。