车辆及车辆的控制方法和系统与流程

本技术涉及安全控制领域、智能网联领域，具体而言，涉及一种车辆及车辆的控制方法和系统。

背景技术：

1、近年来，随着智能网联技术的发展，车辆逐步具备多源环境感知能力，车辆可与路侧设备和其他车辆进行实时信息交换。然而，在复杂交通场景（多车混行、近距离交汇、路侧突发事件等）中，如何实现主动式安全干预是重要课题。

2、目前，主要针对车辆间碰撞区域进行计算，从而通过提前制动或者降速等方式以进行车辆避险控制，在出现多个风险源的情况下，相关技术难以全面评估车辆的行驶风险，难以实现主动安全控制。

3、针对上述问题，目前还没有很好的解决方案。

技术实现思路

1、本技术提供一种车辆及车辆的控制方法和系统，以至少解决相关技术对车辆行驶风险的感知较为单一，导致对车辆控制的准确性较差的技术问题。

2、根据本技术的一个方面，提供了一种车辆的控制方法，该方法应用于车辆，车辆与路侧设备通信连接，该方法包括：接收路侧设备发送的路侧数据，并获取车载传感器采集的传感器数据；基于路侧数据和传感器数据，对未来时间段内影响车辆行驶的风险源进行识别，得到至少一个风险源的风险参数，其中，风险参数用于表征风险源对车辆行驶的影响程度；基于至少一个风险源的风险参数，对车辆所处的风险场进行建模，得到车辆的风险值；基于风险值，对车辆进行控制。

3、可选的，基于路侧数据和传感器数据，对未来时间段内影响车辆行驶的风险源进行识别，得到至少一个风险源的风险参数，包括：将路侧数据和传感器数据进行融合，得到融合数据；利用融合数据，确定各风险源的风险强度，以及未来时间段内各风险源与车辆的时空距离；其中，风险参数包括风险强度和时空距离。

4、可选的，利用融合数据，确定各风险源的风险强度，包括：基于融合数据，对各风险源的发生概率进行预测，得到各风险源的概率值；基于各风险源的概率值和各风险源的风险类型，确定各风险源的风险强度。

5、可选的，基于各风险源的概率值和各风险源的风险类型，确定各风险源的风险强度，包括：基于风险类型，从预设映射库中，确定各风险源的风险系数，其中，预设映射库用于表示风险类型与风险系数的关联关系；基于各风险源的风险系数对概率值进行加权处理，得到各风险源的风险强度。

6、可选的，利用融合数据，确定未来时间段内各风险源与车辆的时空距离，包括：基于融合数据，确定各风险源与车辆的相对位置，以及车辆的行驶速度；将相对位置、行驶速度和未来时间段输入时空函数，利用时空函数得到各风险源的时空距离，其中，时空函数用于表征相对位置、行驶速度和未来时间段，与时空距离的相关关系。

7、可选的，风险参数包括风险强度和时空距离；基于至少一个风险源的风险参数，对车辆所处的风险场进行建模，得到车辆的风险值，包括：利用各风险源的时空距离对各风险源的风险强度进行空间衰减处理，得到各风险源的第一风险因子；将各风险源的第一风险因子汇总，得到总的风险强度；基于路侧数据确定第一风险密度，并基于传感器数据确定第二风险密度；基于总的风险强度、第一风险密度和第二风险密度，得到风险值。

8、可选的，利用各风险源的时空距离对各风险源的风险强度进行空间衰减处理，得到各风险源的第一风险因子，包括：利用时空距离，确定衰减因子；利用衰减因子对风险强度进行加权处理，得到第一风险因子。

9、可选的，基于总的风险强度、第一风险密度和第二风险密度，得到风险值，包括：分别确定第一风险密度对应的第一权重系数，和第二风险密度对应的第二权重系数；利用预设权重、第一权重系数和第二权重系数，对总的风险强度、第一风险密度和第二风险密度进行加权处理，得到风险值。

10、可选的，基于风险值，对车辆进行控制，包括：将风险值上报至路侧设备，并接收路侧设备下发的风险增强值，其中，风险增强值是基于车辆所处的行驶区域的区域风险强度，对风险值进行加权处理得到的，区域风险强度是基于行驶区域内其他车辆上报的风险值确定的；基于风险增强值，对车辆进行控制。

11、可选的，基于风险增强值，对车辆进行控制，包括：在风险增强值大于第一预设阈值的情况下，对风险场的多个梯度方向进行求解，得到消散路径；基于风险增强值对应的风险等级和消散路径，确定车辆的控制量；基于控制量，对车辆进行控制。

12、可选的，对风险场的多个梯度方向进行求解，得到消散路径，包括：对风险场的时空分量分别进行偏导数运算，得到风险场的空间梯度和时间梯度；基于空间梯度的反方向和时间梯度的反方向，确定风险场的消散路径。

13、可选的，基于风险增强值对应的风险等级和消散路径，确定车辆的控制量，包括：基于风险等级和消散路径的空间分量，确定车辆的初始控制量；基于消散路径的时间分量，确定初始控制量的控制系数；基于控制系数对初始控制量进行调整，得到控制量。

14、可选的，基于风险等级和消散路径的空间分量，确定车辆的初始控制量，包括：基于风险等级和等级映射表，确定该消散路径的空间分量的调整系数，其中，等级映射表用于表征风险等级和调整系数之间的对应关系；利用调整系数对消散路径的空间分量进行加权处理，得到初始控制量。

15、可选的，上述方法还包括：在风险等级大于预设等级的情况下，降低车辆的输出扭矩至预设扭矩。

16、根据本技术的另一方面，还提供了一种车辆的控制方法，该方法应用于路侧设备，路侧设备与车辆通信连接，该方法包括：将路侧数据下发至车辆，并接收车辆上报的风险值，其中，风险值是车辆基于路侧数据和车载传感器采集的传感器数据，对未来时间段内影响车辆行驶的风险源进行识别，得到至少一个风险源的风险参数后，基于至少一个风险源的风险参数，对车辆所处的风险场进行建模得到的；基于车辆所处的行驶区域的区域风险强度，对风险值进行加权处理，得到风险增强值，其中，区域风险强度是基于行驶区域内其他车辆上报的风险值确定的；将风险增强值下发至车辆。

17、根据本技术的另一方面，还提供了一种车辆的控制系统，控制系统部署于车辆，该控制系统包括：车端感知模块，与风险粒度提取模块连接，包括至少一个车载传感器，用于采集传感器数据，并将传感器数据发送至风险粒度提取模块；风险粒度提取模块，与路侧设备连接，用于接收路侧设备发送的路侧数据，并基于路侧数据和传感器数据，对未来时间段内影响车辆行驶的风险源进行识别，得到至少一个风险源的风险参数，其中，风险参数用于表征风险源对车辆行驶的影响程度；风险凝聚场构建模块，与风险粒度提取模块和协同控制执行模块连接，用于接收风险粒度提取模块传输的风险参数后，基于至少一个风险源的风险参数，对车辆所处的风险场进行建模，得到车辆的风险值后，将风险场的风险值传输至协同控制执行模块；协同控制执行模块，用于基于风险值，对车辆进行控制。

18、根据本技术的另一方面，还提供了一种车辆，包括：本技术各个实施例中的控制系统。

19、根据本技术的另一方面，还提供了一种车辆，包括：存储器，存储有可执行程序；处理器，用于运行程序，其中，程序运行时执行本技术各个实施例中的方法。

20、根据本技术的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质包括存储的可执行程序，其中，在可执行程序运行时控制计算机可读存储介质所在设备执行本技术各个实施例中的方法。

21、根据本技术的另一方面，还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现本技术各个实施例中的方法。

22、根据本技术的另一方面，还提供了一种计算机程序产品，包括非易失性计算机可读存储介质，所述非易失性计算机可读存储介质存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本技术各个实施例中的方法。

23、根据本技术的另一方面，还提供了一种计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现本技术各个实施例中的方法。

24、在本技术中，接收路侧设备发送的路侧数据，并获取车载传感器采集的传感器数据；基于路侧数据和传感器数据，对未来时间段内影响车辆行驶的风险源进行识别，得到至少一个风险源的风险参数；基于至少一个风险源的风险参数，对车辆所处的风险场进行建模，得到车辆的风险值；基于风险值，对车辆进行控制。本技术通过接收路侧设备的路侧数据，并将路侧数据与车载传感器感知的传感器数据结合，以确定未来时间段内影响车辆行驶的风险源，并将识别出的风险源转化为可量化的风险参数。然后，基于至少一个风险参数，构建反映风险时空分布的风险场，以得到反映车辆行驶风险的风险值，从而根据风险值动态控制车辆行驶，达到了全面感知车辆行驶风险的目的，从而实现了提高车辆在复杂场景下主动安全防护控制的技术效果，进而解决了相关技术对车辆行驶风险的感知较为单一，导致对车辆控制的准确性较差的技术问题。