基于道路交通协同管制的自动驾驶安全预警系统

本发明涉及自动驾驶安全预警，具体为基于道路交通协同管制的自动驾驶安全预警系统。

背景技术：

1、自动驾驶安全预警是确保自动驾驶系统安全运行的重要环节；在自动驾驶过程中，由于路况的复杂性和不确定性，安全预警系统起着至关重要的作用。它可以及时发现潜在的危险情况，并向车辆控制系统和驾驶员发出警报，以便采取相应的措施避免事故的发生。

2、公告号为cn117727183a的专利提供了结合车路协同的自动驾驶安全预警方法及系统，涉及数据处理技术领域，所述方法包括：读取目标实时驾驶数据，然后读取驾驶关联状态数据集，获取目标驾驶可视模型，然后进行静态车路协同安全检测，获取目标静态协同安全检测结果，再进行动态车路协同安全检测，获取动态协同安全检测结果，生成安全分析报告并发送至安全预警器进行安全预警。本申请主要解决了现有方法过度依赖历史数据，这增加了实时预警的难度，可能导致预警准确率降低，也无法根据场景的变化进行自适应调整，从而限制了预警效果的实时性。根据动态协同安全检测结果，实时判断车辆是否存在安全风险或违规行为，并进行预警，提高了数据的实时性和准确性。

3、但是在现有技术中，交通区域内无法通过路况分析推断自动驾驶和人工驾驶的影响区别，以至于无法从自动驾驶执行角度进行安全预警，同时不能够在自动驾驶执行后性能进行实时分析，此外，不能够在交通区域管制阶段进行实时分析自动驾驶和管制预警的影响分析，无法在自动驾驶影响道路管制预警时进行集体调整。

4、针对上述的技术缺陷，现提出一种解决方案。

技术实现思路

1、本发明的目的就在于为了解决上述提出的问题，而提出基于道路交通协同管制的自动驾驶安全预警系统。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

3、基于道路交通协同管制的自动驾驶安全预警系统，包括驾驶安全预警平台，其中驾驶安全预警平台通讯连接有道路管制预警单元、自动驾驶影响分析单元、交通管制分析单元以及自动驾驶性能评估单元；

4、道路管制预警单元将当前交通区域根据实时通行道路进行划分，且若干个通行道路交错构建通行网络并填充当前交通区域，采集道路管制预警信息，且代入公式获取到管制预警系数，根据系数阈值比较将通行道路划分为管制预警道路和非管制预警道路；驾驶安全预警平台针对道路类型进行交通管制；

5、交通管制过程中，自动驾驶影响分析单元采集驾驶安全数据和驾驶行驶数据，根据数据分析比对推断当前时段是否执行自动驾驶，并在自动驾驶执行后，通过自动驾驶性能评估单元对自动驾驶进行性能评估，获取驾驶控制数据和驾驶制动数据，根据数据处理推断自动驾驶性能是否正常；

6、交通管制分析单元获取非管制影响信息和管制影响信息，根据信息分析推断当前交通区域内自动驾驶是否存在影响，是，则进行车载预警，否，则进行继续监测。

7、作为本发明的一种优选实施方式，道路管制预警信息包括交通区域内任意通行道路进出口车流通行均速的最大降低峰值、当前通行道路进出口车流通行均速下降阶段内相邻通行道路车流汇入速度降低跨度值与相邻通行道路需汇入车流等待时长峰值的降低速度对应数值比、任意通行道路进出口车流通行均速下降后交通区域内除当前通行道路以外的通行道路对应通行车流量增加跨度与车流通行速度增加跨度对应跨度数值比。

8、作为本发明的一种优选实施方式，若管制预警系数超过管制预警系数阈值，则将当前通行道路标记为管制预警道路，且生成管制预警信号；若管制预警系数未超过管制预警系数阈值，则将当前通行道路标记为非管制预警道路，且生成取消预警信号。

9、作为本发明的一种优选实施方式，驾驶安全数据和驾驶行驶数据分别为交通区域的实时行驶路况内自动驾驶状态和人工驾驶状态累计行驶时刻对应预留行车安全距离的累计多出量、交通区域的实时行驶路况下行驶车辆的超车速度的瞬时提速量增加跨度。

10、作为本发明的一种优选实施方式，若驾驶安全数据超过距离累计多出量阈值，或者驾驶行驶数据超过提速增加跨度阈值，则生成自动驾驶影响信号；若驾驶安全数据未超过距离累计多出量阈值，且驾驶行驶数据未超过提速增加跨度阈值，则生成自动驾驶信号。

11、作为本发明的一种优选实施方式，驾驶安全数据和驾驶行驶数据分别为交通区域内自动驾驶车辆感知当前车速低于车流均速的缓冲时长以及感知低速后稳定调整车速至车流均速的持续时长对应时长数值比、交通区域内自动驾驶车辆周边车流量往复浮动时车辆完成制动距离前后车辆的累计距离值。

12、作为本发明的一种优选实施方式，若驾驶安全数据超过时长数值比阈值，或者驾驶行驶数据未处于累计距离值阈值范围，则生成性能监控信号；若驾驶安全数据未超过时长数值比阈值，且驾驶行驶数据处于累计距离值阈值范围，则生成性能合格信号。

13、作为本发明的一种优选实施方式，非管制影响信息和管制影响信息分别为交通区域内非管制预警道路中自动驾驶车辆增加时非管制预警道路转变为管制预警道路的最短转变时长、交通区域内管制预警道路中自动驾驶车辆增加时管制预警道路的待通行车流量增加速度与完成通行车流量增加速度的最大速度比。

14、作为本发明的一种优选实施方式，若非管制影响信息未超过最短转变时长阈值，或者管制影响信息超过最大速度比阈值，则生成高影响信号；若非管制影响信息超过最短转变时长阈值，且管制影响信息未超过最大速度比阈值，则生成低影响信号。

15、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

16、1、本发明中，对通行道路进行实时交通管制预警，通过实时路况预警进行道路交通管制，且根据交通管制情况对自动驾驶进行安全预警，对驾驶场景进行分析预警以保证自动驾驶的安全性，同时能够根据道路管制区域进行自动驾驶干预控制，降低自动驾驶对交通的影响；

17、对交通区域进行自动驾驶影响分析，推断当前交通区域自动驾驶与人工驾驶是否存在差异，以便于在人工智能处理不能够准确规划路线时，降低自动驾驶频率能够更好地降低交通区域的拥堵风险，同时根据人工驾驶能够保证车辆通行效率，在多种路径均可通行时选择最优路线，促进交通区域的通行畅通效率。

18、2、本发明中，对交通区域内车辆自动驾驶进行性能评估，通过自动驾驶性能评估推断当前自动驾驶车辆是否存在安全隐患，同时实时监测自动驾驶性能能够准确推断当前车况是否影响自动驾驶，从而避免自动驾驶出现事故导致交通区域需要进行交通管制，导致后续自动驾驶车辆都需要重新决策；

19、对交通区域内自动驾驶与交通管制进行影响分析，推断当前交通区域内自动驾驶是否存在导致道路管制的风险，从而合理规划自动驾驶车辆数据和行驶路段，降低自动驾驶对路况的影响，提高了自动驾驶的合理性和稳定性，也能够保证交通区域的通行效率，使得自动驾驶和交通区域通行能够呈促进关系，高性能自动驾驶降低事故率也能够促进交通区域畅通，同时畅通的交通区域也能够降低自动驾驶的驾驶风险。

技术特征：

1.基于道路交通协同管制的自动驾驶安全预警系统，其特征在于，包括驾驶安全预警平台，其中驾驶安全预警平台通讯连接有道路管制预警单元、自动驾驶影响分析单元、交通管制分析单元以及自动驾驶性能评估单元；

2.根据权利要求1所述的基于道路交通协同管制的自动驾驶安全预警系统，其特征在于，若管制预警系数超过管制预警系数阈值，则将当前通行道路标记为管制预警道路，且生成管制预警信号；若管制预警系数未超过管制预警系数阈值，则将当前通行道路标记为非管制预警道路，且生成取消预警信号。

3.根据权利要求1所述的基于道路交通协同管制的自动驾驶安全预警系统，其特征在于，驾驶安全数据和驾驶行驶数据分别为交通区域的实时行驶路况内自动驾驶状态和人工驾驶状态累计行驶时刻对应预留行车安全距离的累计多出量、交通区域的实时行驶路况下行驶车辆的超车速度的瞬时提速量增加跨度。

4.根据权利要求3所述的基于道路交通协同管制的自动驾驶安全预警系统，其特征在于，若驾驶安全数据超过距离累计多出量阈值，或者驾驶行驶数据超过提速增加跨度阈值，则生成自动驾驶影响信号；若驾驶安全数据未超过距离累计多出量阈值，且驾驶行驶数据未超过提速增加跨度阈值，则生成自动驾驶信号。

5.根据权利要求1所述的基于道路交通协同管制的自动驾驶安全预警系统，其特征在于，驾驶安全数据和驾驶行驶数据分别为交通区域内自动驾驶车辆感知当前车速低于车流均速的缓冲时长以及感知低速后稳定调整车速至车流均速的持续时长对应时长数值比、交通区域内自动驾驶车辆周边车流量往复浮动时车辆完成制动距离前后车辆的累计距离值。

6.根据权利要求5所述的基于道路交通协同管制的自动驾驶安全预警系统，其特征在于，若驾驶安全数据超过时长数值比阈值，或者驾驶行驶数据未处于累计距离值阈值范围，则生成性能监控信号；若驾驶安全数据未超过时长数值比阈值，且驾驶行驶数据处于累计距离值阈值范围，则生成性能合格信号。

7.根据权利要求1所述的基于道路交通协同管制的自动驾驶安全预警系统，其特征在于，非管制影响信息和管制影响信息分别为交通区域内非管制预警道路中自动驾驶车辆增加时非管制预警道路转变为管制预警道路的最短转变时长、交通区域内管制预警道路中自动驾驶车辆增加时管制预警道路的待通行车流量增加速度与完成通行车流量增加速度的最大速度比。

8.根据权利要求7所述的基于道路交通协同管制的自动驾驶安全预警系统，其特征在于，若非管制影响信息未超过最短转变时长阈值，或者管制影响信息超过最大速度比阈值，则生成高影响信号；若非管制影响信息超过最短转变时长阈值，且管制影响信息未超过最大速度比阈值，则生成低影响信号。

技术总结本发明公开了基于道路交通协同管制的自动驾驶安全预警系统，涉及自动驾驶安全预警技术领域，解决了现有技术中，交通区域内无法通过路况分析推断自动驾驶和人工驾驶的影响区别，以至于无法从自动驾驶执行角度进行安全预警的技术问题，具体为交通管制过程中，自动驾驶影响分析单元采集驾驶安全数据和驾驶行驶数据，根据数据分析比对推断当前时段是否执行自动驾驶，并在自动驾驶执行后，通过自动驾驶性能评估单元对自动驾驶进行性能评估，获取驾驶控制数据和驾驶制动数据，根据数据处理推断自动驾驶性能是否正常；交通管制分析单元获取非管制影响信息和管制影响信息，根据信息分析推断当前交通区域内自动驾驶是否存在影响。技术研发人员：张子恒,巴坤泽,师宏锦,张雨晴,赵荟圆,姜丰受保护的技术使用者：长春理工大学技术研发日：技术公布日：2024/12/12