CN114898042B 基于时空紧迫性的人车碰撞危险态势预测方法 （南京理工大学）

基于时空紧迫性的人车碰撞危险态势预测本发明提供了一种基于时空紧迫性的人车与自车规划路径的相交测试，判别潜在碰撞轨2步骤3、分别计算行人在潜在碰撞轨迹运动下以及无潜在碰撞轨迹运动下人车冲突的步骤5、计算行人的综合危险度，并根据综合危险度与人车安全距离划分安全行车区通过车载视觉传感器获取周围各行人的位姿信息Hf具体为：Traj(t),及运动特征Motionj(t)分别为：3步骤204、结合行人预测轨迹及自动驾驶规划路径更新下一时间步长的行人与车辆坐对行人与自动驾驶车辆进行碰撞体积建模的具(f,)为行人i在第j条轨迹上计算行人i按暂无潜在碰撞危险轨迹Tra:运动下的最小会遇距离mindj、夹角变化率在时刻t下车辆的轨迹点坐标为行人i在第j条轨迹上的坐标为两轨迹4人车夹角可用行人与车辆碰撞体积中心坐标连线OvOij与y轴夹角的反正切值表示，计段Ovdv所处区域，线段Ovdv特指人车碰撞体积中心坐标连线OvOij处于矩形车辆碰撞体积内5联合分布函数具有近似标准Frechet的边际分布，超阈值极值的联合分布由下步骤402、对行人在潜在碰撞轨迹运动下人车冲突的具体参数取负映射，步骤406、对暂无碰撞风险的轨迹Traj;,构造尖点突变模型预测行人运动状态的突变，6V'(x)＝4x3+2u1x+u2＝0计算轨迹集合Tra:的空间紧迫指数Ci：i-safe为车辆与行人i之间的安全距离，vv为当前车速，τ为时滞时0为自车停止后与行人的纵向距离；步骤503、根据步骤501所得RPC模型步骤502所得人车安7向自动驾驶的人车碰撞风险研究，多在简单的运动学模型如恒速度模型(Constant险评价指标的选取仍较为单一，评估模型的精度无法与高准确性的行人轨迹预测相匹配，[0006]步骤2、采用包围盒动态检测算法进行行人各预测轨迹与自车规划路径的相交测[0007]步骤3、分别计算行人在潜在碰撞轨迹运动下以及无潜在碰撞轨迹运动下人车冲[0008]步骤4、运用超阈值极值的双变量极值理论对潜在碰撞发生的时间紧迫程度进行8及运动特征[0027]步骤204、结合行人预测轨迹及自动驾驶规划路径更新下一时间步长的行人与车轨迹在t时刻坐标点的包围盒圆心为行人重心Traj(t)=(f,),半径为0.3m，定义以车辆9[0035]计算行人i按暂无潜在碰撞危险轨迹Tras'运动下[0036]在时刻t下车辆的轨迹点坐标为行人i在第j条轨迹上的坐标为[0038]人车夹角可用行人与车辆碰撞体积中心坐标连线OvOij与y轴夹角的反正切值表j=f-f-sr断线段Ovdv所处区域，线段Ovdv特指人车碰撞体积中心坐标连线OvOij处于矩形车辆碰撞体[0064]联合分布函数FR,7)具有近似标准Frechet的边际分布，超阈值极值的联合分布[0074]步骤406、对暂无碰撞风险的轨迹Traj;,构造尖点突变模型预测行人运动状态的[0085]Ci＝Ci,1+(1-Ci,1)Ci,2+…+{1-Ci,1-(1-Ci,1)Ci,2-…-[1-Ci,1-(1-Ci,1)Ci,2-…][0091]7"=(B1+W/2)/:0为自车停止后与行人的纵向距离；[0096](1)本发明提出了一种融合多种方法的人车碰撞危险态势评估新框架，考虑到了[0101]图1是本发明所述的一种基于时空紧迫性的人车碰撞风险预测方法的步骤示意及运动特征圆形碰撞体积为行人包围盒box1，第i个行人的第j条轨迹在t时刻坐标点的包围盒圆心为标所在的第i个行人的第j条轨迹Trarf及该轨迹的概率pf,且标记该轨迹为潜在碰撞轨迹。[0138]步骤204、结合行人预测轨迹及自动驾驶规划路径更新下一时间步长的行人与车风险的轨迹集合Tras,对步骤203返回的所有潜在碰撞轨迹概率进行求和得到潜在碰撞[0139]进一步，所述步骤3分别计算两类行人轨迹下人车冲突的具体参数，具体步骤包[0140]步骤301、计算行人i按潜在碰撞轨迹Tra':运动下的碰撞时间差TDTCj、碰撞时间[0144]步骤302、计算行人i按暂无潜在碰撞危险轨迹Trayj;运动下的最小会遇距离minvr图5为指标计算示意图。[0145]在时刻t下车辆的轨迹点坐标为行人i在第j条轨迹上的坐标为[0147]人车夹角可用行人与车辆碰撞体积中心坐标连线OvOij与y轴夹角的反正切值表断线段Ovdv所处区域，线段Ovdv特指人车碰撞体积中心坐标连线OvOij处于矩形车辆碰撞体[0165]进一步，所述步骤4具体包括运用超阈值极值的双变量极值理论对潜在碰撞发生[0173]联合分布函数FR,7)具有近似标准Frechet的边际分布，超阈值极值的联合分布[0183]步骤406、对暂无碰撞风险的轨迹Tra,构造尖点突变模型预测行人运动状态的[0191]步骤409、计算第j条暂无潜在碰撞危险的行人轨迹[0193]Ci＝Ci,1+(1-Ci,1)Ci,2+…+{1-Ci,1-(1-Ci,1)Ci,2-…-[1-Ci,1-(1-Ci,1)Ci,2-…]Ci,n-1))}Ci,n0为自车停止后与行人的纵向距离。任何熟