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申请/专利权人：合肥工业大学

摘要：本发明公开了一种考虑拥堵、事故、排放的网联自动驾驶导航方法及系统，涉及自动驾驶领域，包括利用DFS算法寻找出从起点到终点的所有路线；基于边缘计算网络架构模型收集、分析路段信息以及各路段的实时交通信息评估所有路段的道路风险指数、交通指数、碳排放指数；构建道路风险指数、交通指数、碳排放指数多目标的估值函数，利用A*算法获取最优路径，根据最优路径进行导航；全面准确地评估车辆安全、拥堵和排放状况，动态监测自动驾驶车辆运行风险态势，设计面向多样化出行的自动驾驶导航平台，为自动驾驶车辆出行提供精准的辅助决策。

主权项：1.考虑拥堵、事故、排放的网联自动驾驶导航方法，其特征在于，包括以下步骤：1确定起始点与终点，利用DFS算法寻找出从起点到终点的所有路线；2基于边缘计算网络架构模型，收集、分析出步骤1中寻找的所有路线的路段信息以及各路段的实时交通信息,并将所有的信息传递给自动驾驶车辆；3自动驾驶车辆根据步骤2中采集的数据信息，评估所有路段的道路风险指数、交通指数、碳排放指数；4构建道路风险指数、交通指数、碳排放指数多目标的估值函数，利用A*算法获取最优路径，根据最优路径进行导航；所述路段的道路风险指数计算公式如下： 式3中，Fk，l为路段道路风险评估值；Vm为第m辆车辆的车速；为车辆的平均车速；Bk，l为路段存在急变道行为的车辆数；μ是急变道行为所对应的异常占重值；Stk，l为路段的急加速急减速的车辆数；γt为车辆各自的急加速急减速行为所对应的异常占重值；Hk，l为路段的存在混合异常行为的车辆数；υ为混合异常行为多对应的异常占重值；n为数据合格的车辆总数；ρk,l为道路质量参数；qk,l为车流密度；wk,l为气象参数；所述交通指数评估方法如下：定义不同等级道路的严重拥堵平均行程速度阈值，根据步骤2中实时交通信息判断出路段中的道路严重拥堵里程，计算严重拥堵里程比例，拥堵里程的计算公式为Ri＝LiSi×100％4式4中，Ri为路段的拥堵里程比例；i表示路段所属道路等级；Li为路段严重拥堵里程和；Si为路段总里程；根据交通信息获取从起始点到终点道路网所有等级道路的车辆行驶总里程VKTtotal，以及从起始点到终点道路网所有第i等级路段车辆行驶总里程，计算道路网严重拥堵里程比例， 式5中，p％为道路网的严重拥堵里程比例；n为道路网中第i等级道路的总条数；VKTij为第i等级第j条道路的车辆行驶总里程；VKTtotal为所有等级道路的车辆行驶总里程；将道路网的严重拥堵里程比例转换为交通拥堵指数； 式6中，T为交通拥堵指数。

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