本技术提出了一种在群智感知环境下计算智能网联车群内车辆间互扰强度的方法,并构建了相应的预警系统。该方法首先构建车群坐标系,以车群中最左下方的车辆作为坐标原点,建立笛卡尔坐标系,并将车群内所有车辆纳入坐标系中进行分析。通过这种方法,可以有效地评估车辆间的互扰强度,并及时发出预警,以提高道路交通安全。
背景技术
在智能网联环境下,量化车辆之间的互扰程度是保障行车安全与交通效率的重要支撑。随着群智感知技术的发展,车辆不仅能通过自身的传感器实时感知周边环境,还能与周围车辆、基础设施设备等进行信息共享与协同决策。然而,群智感知环境下,车辆之间的互扰问题变得更加复杂。诸如速度、车道变换、紧急刹车等行为,均可能引发车辆间的相互干扰,导致安全隐患和交通效率下降。现有技术虽然能够在一定程度上捕捉车辆行为,但如何在动态交通环境中,精准计算车辆之间的互扰强度,并通过有效的预警机制进行风险防控,成为当前智能交通研究的热点之一。
传统计算车辆间交互风险的方向存在横纵向割裂的局限,难以应对智能网联车群中不同位置关系车辆间的风险量化的需求,例如相邻车辆同时涉及横向及纵向的交互。
为了应对这些问题,亟需研发一种能够在复杂道路环境下动态计算车辆间互扰强度的方法。结合群智感知技术的优势,充分利用多源感知数据,以提高计算精度和实时性,并通过预警系统提前预防可能的安全事故,保障交通流的高效运转。
实现思路