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申请/专利权人：武汉理工大学
摘要：本发明公开了一种基于数字孪生和预测风险场的车辆行车风险辨识方法，包括以下步骤：S1、获取车辆轨迹预测模型根据数字孪生数据生成的周围车辆的多模态预测轨迹，并将其在时间和空间上离散化；S2、在预测时域内叠加某一条预测轨迹中一系列的潜在静态场，得到相应单一模态预测轨迹的风险场；S3、基于周围车辆每条预测轨迹的概率大小，通过加权叠加得到多个模态的预测轨迹的风险场；S4、计算车辆当前的静态风险场和道路风险场，并与多个模态的预测轨迹的风险场进行加权叠加，得到综合风险场；S5、根据该综合风险场进行车辆路径规划或生成预警提示。本发明充分考虑了行车环境中的不确定性危险场，提高了风险感知能力。
主权项：1.一种基于数字孪生和预测风险场的车辆行车风险辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取车辆轨迹预测模型根据数字孪生数据生成的周围车辆的多模态预测轨迹，并将多模态预测轨迹在时间和空间上离散化，其中每一个离散的点代表预测中的车辆在特定未来时刻的位置，每一个预测点均被视为一个潜在的静态障碍物，每一条预测轨迹由一系列潜在的静态障碍物组成，且每个潜在的静态障碍物均形成相应的潜在静态场；S2、在预测时域内叠加某一条预测轨迹中一系列的潜在静态场，得到相应单一模态预测轨迹的风险场；S3、基于周围车辆每条预测轨迹的概率大小，通过加权叠加得到多个模态的预测轨迹的风险场；S4、计算车辆当前的静态风险场和道路风险场，并与多个模态的预测轨迹的风险场进行加权叠加，得到综合风险场；其中道路风险场根据数字孪生数据中的道路地图信息建立，为车道边界线和车道分隔线所形成的风现场；静态风险场为车辆周围的静态障碍物形成的风险场；S5、根据该综合风险场进行车辆路径规划，或者计算当前车辆的风险值以生成预警提示。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉理工大学 基于数字孪生和预测风险场的车辆行车风险辨识方法
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