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申请/专利权人：江苏怀广智能交通科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于视觉的自动驾驶车辆防碰撞方法及系统，涉及自动驾驶技术领域，构建行驶车辆周围区域内可视化的车辆路况模型；从第一车辆周围筛选出优先目标，并由位置预测模型对优先目标的未来位置进行预测，获取相应的预测数据，由预测数据构建相应的风险度，若优先目标的风险度超过风险阈值，将对应的车辆确定为目标车辆；为第一车辆设置安全距离，若目标车辆的预测轨迹进入安全距离，对第一车辆与风险车辆间的状态进行风险评估，构建碰撞风险系数，若碰撞风险系数超过碰撞风险阈值，为第一车辆规划避让路径。使用优化模型对第一车辆的行驶速度及方向进行优化，从而使第一车辆沿着避让路径行驶，实现第一车辆的防碰撞处理。

主权项：1.一种基于视觉的自动驾驶车辆防碰撞方法，其特征在于：包括，在第一车辆处于行驶状态时，对其前方路况条件进行监测，抽取监测数据构建路况系数Ko，若路况系数Ko超过安全阈值，向外部发出预警指令；其中，获取车辆行驶数据集合内第一车辆的可视距离Cd和路面摩擦系数Bz，进行无量纲化处理后依照如下方式构建路况系数Ko： 权重系数：0≤ρ≤1，0≤ζ≤1；采集第一车辆行驶区域内车辆及路面条件的图像数据，使用目标检测模型对图像数据做目标检测，由检测数据及相应的分类结果，构建行驶车辆周围区域内可视化的车辆路况模型；从第一车辆周围筛选出优先目标，并由位置预测模型对优先目标的未来位置进行预测，获取相应的预测数据，由预测数据构建相应的风险度Fx，若优先目标的风险度Fx超过风险阈值，将对应的车辆确定为目标车辆；为第一车辆设置安全距离，若目标车辆的预测轨迹进入安全距离，对第一车辆与风险车辆间的状态进行风险评估，构建碰撞风险系数Ps，若碰撞风险系数Ps超过碰撞风险阈值，为第一车辆规划避让路径；将移动速度超过速度阈值的部分作为优先目标；由Mean-Shift算法训练获取目标跟踪模型，对车辆采集数据并检测及识别后，由目标跟踪模型对优先目标进行跟踪；使用LSTM网络构建位置预测模型，由训练后的位置预测模型对优先目标的未来位置进行预测，由相应的预测结果对优先目标的行驶轨迹和速度进行估计，并获取估计数据，估计数据包括优先目标的行驶速度及与第一车辆间的车距；从估计数据中抽取各个优先目标的在不同时间节点上的行驶速度Xv及与第一车辆间的车距Cj，对行驶速度Xv及车距Cj做无量纲化处理，依照如下方法计算获取风险度Fx： 其中，i＝1，2，…，p，p为时间节点的个数，Xvi为第i个时间节点的行驶速度，Cji为第i个时间节点上优先目标与第一车辆间的车距，权重系数：0≤F1≤1，0≤F2≤1，且F1+F2＝1；依据当前的路况条件及第一车辆当前的行驶速度Xv，为第一车辆设定安全距离Sa，当目标车辆的预测轨迹进入安全距离Sa时，将进入预测范围的目标车辆确定为风险车辆，并在车辆路况模型内标记；对行驶速度及行驶宽度做无量纲化处理，安全距离Sa如下约束条件： 其中，n为目标车辆的个数，Vci，j是目标车辆i到目标车辆j的速度差值，Xvavg为目标车辆的行驶速度平均值，R为目标车辆的最大行驶宽度；对第一车辆与风险车辆间的状态进行风险评估，估计当前的碰撞风险，并进而生成碰撞风险系数Ps，方式如下： 其中，i＝1，2，…，p，p为风险车辆的个数；权重系数：0≤S1≤1，0≤S2≤1且S2+S1＝1；Fxi为第i个风险车辆的风险度，为风险度的合格标准值。

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