针对智能网联车辆轨迹误差的无控制交叉口安全评价方法

技术特征：
1.一种针对智能网联车辆轨迹误差的无控制交叉口安全评价方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤a、定义目标交叉口区域的冲突类型、确定相应的冲突区域并界定后侵入时间pet；步骤b、基于实际交叉口渠化设计和几何参数确定目标交叉口智能网联车辆目标行驶路径，并基于车辆协同控制算法确定车辆设计速度轨迹；步骤c、从目标交叉口区域视频中识别并采集智能网联车辆实际轨迹，所述实际轨迹包括几何路径和速度轨迹；步骤d、采集统计目标交叉口区域冲突数据的pet；步骤e、进行冲突严重程度等级划分，评估智能网联车辆轨迹误差对目标交叉口运行安全的影响。2.如权利要求1所述的一种针对智能网联车辆轨迹误差的无控制交叉口安全评价方法，其特征在于，所述步骤a包括以下步骤：步骤a1：根据目标交叉口形态和渠化设计，定义以下冲突类型：分流冲突：同一进口车道驶入目标交叉口且行驶方向不同的车辆，由于前车变速或转向造成的冲突；合流冲突：不同行驶方向的车辆驶入同一出口车道时发生的冲突；直角冲突：垂直直行方向车辆之间以及直行与对向左转车辆之间的冲突；追尾冲突：同一行驶轨迹方向的前后车之间的冲突；步骤a2：冲突区域是指设计轨迹路径或实际轨迹路径的重叠区域；步骤a3：pet是指在后车头部到达冲突区域后侵入线与前车尾部离开冲突区域后侵入线的时间之差；其中后侵入线是指平行于前车尾部、垂直于前车轨迹路径中心线且通过重叠区域顶点的虚拟直线以及平行于后车头部、垂直于后车轨迹路径中心线且通过重叠区域顶点的虚拟直线。3.如权利要求1所述的一种针对智能网联车辆轨迹误差的无控制交叉口安全评价方法，其特征在于，所述步骤e包括以下步骤：步骤e1：根据设计轨迹计算得到的pet，绘制具有不同pet值的冲突事件频数和该频数的累计百分比分布情况图，并确定以下阈值：pet最大临界值：大于该临界值的情况认定为非冲突事件，不进行统计分析；严重冲突临界点：累计百分比曲线第一个拐值，低于该拐值的冲突定义为严重冲突；一般冲突临界点：除去严重冲突后的剩余数据平均分成两层，对应的分界点作为一般冲突与潜在冲突pet临界值，低于该值的为一般冲突，高于该值的为潜在冲突；步骤e2：根据以上阈值，分别统计设计轨迹和实际轨迹中的各类冲突频数；步骤e3：分别比较设计轨迹与实际轨迹的各类冲突频数：当设计轨迹中存在严重冲突时，计算实际轨迹下严重冲突数与设计轨迹下严重冲突的比例r
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>1.5时，认为智能网联车辆轨迹误差对交叉口运行安全负面影响很大；当设计轨迹中没有严重冲突时，实际轨迹下严重冲突数占总冲突事件超过1％时认为智能网联车辆轨迹误差对交叉口运行安全负面影响很大；计算实际轨迹下一般冲突数与设计轨迹下一般冲突的比例r
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>1.1时，认为智能网联车辆轨迹误差对交口运行安全负面影响很大；
当智能网联车辆轨迹误差对交口运行安全负面影响很大时，则认为当前轨迹设计和控制方法下交叉口运行不安全，需要进一步进行车辆行驶路径几何设计优化。4.一种针对智能网联车辆轨迹误差的无控制交叉口安全评价设备，其特征在于，所述设备包括：存储器以及一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-3中任一所述的针对智能网联车辆轨迹误差的无控制交叉口安全评价方法。5.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-3中任一所述的针对智能网联车辆轨迹误差的无控制交叉口安全评价方法。

技术总结
本发明公开了一种针对智能网联车辆轨迹误差的无控制交叉口安全评价方法。本发明从据采集和评价方式充分考虑了智能网联车辆的决策驾驶方式，针对智能网联车辆不可避免地轨迹误差问题，考虑设计轨迹和实际轨迹两种情况下的基于后侵入时间(Post encroachment time,PET)指标的交通冲突分布情况，提供针对轨迹误差存在场景下有效的智能网联无控制交叉口安全评价方法，为智能网联车辆的市场应用推广和政策制定提供有效数据支撑。政策制定提供有效数据支撑。政策制定提供有效数据支撑。


技术研发人员：俞灏 杨梦琳 刘攀 柏璐 季彦婕 韩雨 郭延永
受保护的技术使用者：东南大学
技术研发日：2022.01.21
技术公布日：2022/5/6