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申请/专利权人：东南大学

摘要：本发明公开了基于虚拟仿真评估智能驾驶车辆恶劣天气视距安全的方法，包括：获取智能驾驶车辆行驶工况信息；根据传输衰减作用计算等效大气衰减系数函数；根据等效衰减系数函数计算虚拟仿真激光雷达方程中的等效大气透射率函数；根据智能驾驶车辆信息计算不同驾驶自动化等级的智能驾驶车辆的需求行车视距；根据供给行车视距和需求行车视距建立智能驾驶车辆在恶劣天气条件下视距失效的可靠性功能函数，利用可靠度随机模型计算视距安全风险概率；将视距安全风险概率与视距安全风险阈值比较，对视距安全进行评估。本发明有助于定量化评估不同道路线形智能驾驶车辆恶劣天气视距安全风险，为智能驾驶车辆系统预警的设计优化领域提供理论参考。

主权项：1.基于虚拟仿真评估智能驾驶车辆恶劣天气视距安全的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取智能驾驶车辆行驶工况信息，包括智能驾驶车辆信息、承载智能驾驶车辆的道路设计信息、道路所在地区环境信息以及障碍物信息；步骤2，根据道路所在地区环境信息计算激光雷达的传输衰减作用，根据传输衰减作用计算激光雷达在恶劣天气条件下的等效大气衰减系数函数；步骤3，根据等效衰减系数函数计算虚拟仿真激光雷达方程中的等效大气透射率函数，获得智能驾驶车辆恶劣天气的供给行车视距；步骤4，根据智能驾驶车辆信息计算不同驾驶自动化等级的智能驾驶车辆的需求行车视距；步骤5，根据供给行车视距和需求行车视距建立智能驾驶车辆在恶劣天气条件下视距失效的可靠性功能函数，利用可靠度随机模型计算视距安全风险概率；步骤6，将视距安全风险概率与视距安全风险阈值比较，对视距安全进行评估；所述步骤2传输衰减作用包括大气分子对激光雷达的吸收和散射作用、大气气溶胶对激光雷达的吸收和散射作用、以及虚拟噪点点云对激光雷达的衰减作用；所述等效大气衰减系数函数包括大气分子、大气气溶胶在激光雷达传输过程中累计吸收作用和散射作用函数关系，以及虚假噪点点云在激光雷达识别周围场景信息中的衰减作用；等效大气透射率函数TR表达式为： 式中，αr,λ为等效大气衰减系数函数，r为激光雷达在激光传输过程中计算衰减作用的单位长度，λ为激光雷达波长，R为恶劣天气条件的大气分子对激光的吸收和散射作用或恶劣天气条件的大气气溶胶对激光雷达的吸收和散射作用产生的距离；根据智能驾驶车辆行驶工况信息和等效大气透射率函数，在自动驾驶仿真软件中搭建恶劣天气条件的智能驾驶车辆行驶工况场景，包括道路场景、基于激光雷达的智能驾驶车辆模型、天气模型和障碍物模型，在智能驾驶车辆行驶路径上按照一定间距连续摆放障碍物，记录距离智能驾驶车辆位置最远的障碍物对应的最终位置，将智能驾驶车辆与该障碍物之间的路径长度设置为智能驾驶车辆恶劣天气行车视距，将该行车视距作为智能驾驶车辆恶劣天气的供给行车视距ASD；所述位置最远的障碍物的放置位置根据智能驾驶车辆满足车载激光雷达激光接受器接受功率阈值和视觉识别算法需求的点云数量阈值而决定。

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