CN110782125B - 一种面向自动驾驶汽车的道路安全风险度评估方法 - Google Patents

一种面向自动驾驶汽车的道路安全风险度评估方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种面向自动驾驶汽车的道路安全风险度评估方法，包括以下步骤：步骤S1：基于自动驾驶事故数据，得到自动驾驶事故场景；步骤S2：基于自动驾驶事故场景和人工驾驶事故场景，得到自动驾驶条件下的道路安全风险度；步骤S3：基于自动驾驶条件下的道路安全风险度，建立自动驾驶条件下的道路安全风险度评估模型；步骤S4：基于自动驾驶条件下的道路安全风险度评估模型，开展面向自动驾驶汽车的道路安全风险度评估。与现有技术相比，可以实现自动驾驶汽车视角下的道路安全风险量化评估，为自动驾驶汽车开放测试道路选择、测试等级划分等提供解决思路，并在基于车路协同技术的车辆高自动化驾驶技术研发等方面有着广泛的应用。

Description

一种面向自动驾驶汽车的道路安全风险度评估方法
技术领域
本发明涉及自动驾驶汽车和交通安全管理领域，尤其是涉及一种面向自动驾驶汽车的道路安全风险度评估方法。
背景技术
自动驾驶汽车运行风险凸显。自动驾驶被公认为解决道路交通系统安全、效率等核心问题的重要手段。然而，2018年3月Uber自动驾驶发生全球第一起路人致死事件引发公众对自动驾驶安全性的质疑。《加州自动驾驶道路测试报告》中的数据显示，2016-2018年共发生了122起与自动驾驶汽车有关的交通事故。鉴于当前我国城市道路运行条件的复杂性，自动驾驶汽车在公开道路上的示范运行、测试等仍存在较大的安全风险。
面向自动驾驶汽车的城市道路风险量化评估技术亟待解决。随着自动驾驶技术的发展，自动驾驶厂商陆续开展自动驾驶汽车道路测试，需要完善的风险分析理论来支撑自动驾驶汽车开放测试道路的等级划分与选择。传统的道路安全风险分析面向人工驾驶，无法满足自动驾驶条件下道路交通安全分析与管理的差异化需求，如何从自动驾驶汽车的视角量化道路的安全风险成为亟待解决的问题。
自动驾驶安全风险与人工驾驶状态存在差异，分析方法缺失。自动驾驶汽车的运行机理不同于人类驾驶者，自动驾驶事故特征与人工驾驶存在显著差异。然而目前传统的路网安全风险分析模型基于人工事故数据，针对所有事故场景，缺失面向自动驾驶的道路设施安全风险量化方法，难以对未来自动驾驶阶段安全分析进行准确的影响因素分析和事故致因推断，也就不能指导制定有针对性的道路交通安全改善策略。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种面向自动驾驶汽车的道路安全风险度评估方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种面向自动驾驶汽车的道路安全风险度评估方法，该方法包括以下步骤：
步骤S1：基于自动驾驶事故数据，得到自动驾驶事故场景；
步骤S2：基于自动驾驶事故场景和人工驾驶事故场景，得到自动驾驶条件下的道路安全风险度；
步骤S3：基于自动驾驶条件下的道路安全风险度，建立自动驾驶条件下的道路安全风险度评估模型；
步骤S4：基于自动驾驶条件下的道路安全风险度评估模型，开展面向自动驾驶汽车的道路安全风险度评估。
所述的步骤S1包括：
步骤S11：基于自动驾驶事故数据，建立自动驾驶事故数据库；
步骤S12：基于自动驾驶事故数据库，得到自动驾驶事故场景。
所述的自动驾驶事故数据包括车辆测试公司名称、关键事件、事故时间、事故地点、碰撞对象、碰撞前驾驶行为、碰撞类型和严重程度。
所述的步骤S2包括：
步骤S21：基于自动驾驶事故场景和人工驾驶事故场景，得到自动驾驶事故场景风险修正系数；
步骤S22：基于自动驾驶事故场景风险修正系数，得到自动驾驶条件下的道路安全风险度。
所述的自动驾驶事故场景风险修正系数为：
Figure BDA0002211386350000021
其中，γx为自动驾驶和人工驾驶共有事故场景x的自动驾驶事故场景风险修正系数，px1和px2分别为该共有事故场景x的自动驾驶与人工驾驶的事故比例；
所述的自动驾驶条件下的道路安全风险度RAV为：
RAV＝∑nx×γx×sx
其中，nx为该共有事故场景x的人工驾驶事故数，sx为该共有事故场景x的事故损失。
所述的步骤S3包括：
步骤S31：基于自动驾驶条件下的道路安全风险度，通过聚类算法得到自动驾驶条件下的道路安全风险度分级；
步骤S32：基于自动驾驶条件下的道路安全风险度分级，采用混合逐步选择法对自变量进行筛选，得到显著变量；
步骤S32：基于显著变量，根据多元有序Logit回归模型建立自动驾驶条件下的道路安全风险度评估模型。
所述的自动驾驶条件下的道路安全风险度评估模型为：
Figure BDA0002211386350000031
其中，Yi为道路i的安全风险度等级，P(Yi)为道路i的安全风险等级发生概率，Xi为显著变量，aj和βj为自动驾驶条件下的道路安全风险度评估模型拟合参数。
所述的采用混合逐步选择法对自变量进行筛选的筛选条件为混合逐步选择法的P值小于0.05。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
(1)统计分析了自动驾驶的事故形态特征，得到自动驾驶事故场景分类，可以帮助政府部门与自动驾驶厂商进一步理解自动驾驶汽车的事故发生机理，进而制定有针对性的交通安全改善策略。
(2)结合人工驾驶的事故场景，将传统道路安全风险理论体系拓展到自动驾驶车辆的安全研究，为分析自动驾驶汽车的道路安全风险提供理论支撑。
(3)利用所建立的道路安全风险评估模型，可以实现自动驾驶汽车视角下的道路安全风险量化评估，为自动驾驶汽车开放测试道路选择、测试等级划分等提供解决思路，并在基于车路协同技术的车辆高自动化驾驶技术研发等方面有着广泛的应用。
附图说明
图1为本发明的流程图；
图2为本发明实施例的自动驾驶事故场景推导图；
图3为本发明实施例的自动驾驶条件下的道路安全风险度分级图；
图4为本发明实施例的自动驾驶条件下的道路安全风险度评估模型参数图；
图5为本发明实施例的面向自动驾驶汽车的道路安全风险度评估结果图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
实施例
本实施例提出了一种面向自动驾驶汽车的道路安全风险度评估方法，包括以下步骤：
步骤S1：基于自动驾驶事故数据，得到自动驾驶事故场景；
步骤S2：基于自动驾驶事故场景和人工驾驶事故场景，得到自动驾驶条件下的道路安全风险度；
步骤S3：基于自动驾驶条件下的道路安全风险度，建立自动驾驶条件下的道路安全风险度评估模型；
步骤S4：基于自动驾驶条件下的道路安全风险度评估模型，开展面向自动驾驶汽车的道路安全风险度评估。
进一步地，步骤S1具体为：
(1.1)自动驾驶事故数据库建立：自动驾驶事故数据包括车辆测试公司名称、关键事件、事故时间、事故地点、碰撞对象、碰撞前驾驶行为、碰撞类型和严重程度，基于自动驾驶事故数据，建立自动驾驶事故数据库。
(1.2)自动驾驶事故场景推导：将数自动驾驶事故数据库中的自动驾驶事故依据判断条件进行场景推导，得到自动驾驶事故场景，该判断条件可为碰撞对象、关键事件、碰撞类型等，也可包括其余自动驾驶事故数据。
其中，关键事件(Critical Event)是指碰撞发生时发生的诸如车辆失控、闯红灯等导致事故发生的关键事件或行为。
进一步地，步骤S2具体为：
(2.1)自动驾驶事故场景风险修正系数：以事故场景暴露量不变化为前提假设，对比自动驾驶与人工驾驶的事故场景及其发生的频率差异，得到自动驾驶事故场景风险修正系数。具体定义如下：
Figure BDA0002211386350000041
其中，γx为自动驾驶和人工驾驶共有事故场景x的自动驾驶事故场景风险修正系数，px1和px2分别为该共有事故场景x的自动驾驶与人工驾驶的事故比例。
(2.2)自动驾驶条件下的道路安全风险度：基于概率风险评估理论计算自动驾驶条件下的道路安全风险度RAV，算式如下：
RAV＝∑nx×γx×sx
其中，nx为该共有事故场景x的人工驾驶事故数，sx为该共有事故场景x的事故损失。
进一步地，步骤S3具体为：
(3.1)自动驾驶条件下的道路安全风险度聚类分级：基于步骤(2.2)得到的自动驾驶条件下的道路安全风险度，利用聚类算法对自动驾驶道路安全风险度进行聚类分级，其中，聚类算法可为K-means聚类算法。
(3.2)自动驾驶条件下的道路安全风险度评估模型建立：采用混合逐步选择法对自变量进行筛选(P值<0.05)，自变量包括车道数、周围用地性质和交叉口密度等，根据多元有序Logit回归模型构建自动驾驶条件下的道路安全风险度评估模型，模型表达式如下：
Figure BDA0002211386350000051
其中，Yi为道路i的安全风险度等级，P(Yi)为道路i的安全风险等级发生概率，Xi为显著变量，aj和βj为自动驾驶条件下的道路安全风险度评估模型拟合参数。
进一步地，步骤(4)具体为：
(4.1)既有道路安全风险度量化评估：采集城市道路人工驾驶事故数据(包括人工驾驶事故场景、人工驾驶事故数等)，基于步骤(2.2)得到的自动驾驶条件下的道路安全风险度量化既有道路的自动驾驶安全风险度，分析既有道路面向自动驾驶的安全风险大小。
(4.2)规划道路安全风险度预测分级：采集规划道路的显著变量，代入自动驾驶条件下的道路安全风险度评估模型，计算得到该道路(路网)安全风险度等级，为自动驾驶汽车开放测试道路的安全风险评估分级提供量化解决思路。
下面结合一个具体的例子进行说明：
(一)基于自动驾驶事故数据，得到自动驾驶事故场景。在本例中，由于数据采集的局限，仅基于加利佛尼亚州的2016-2018年自动驾驶测试数据进行事故形态等研究，但是这个框架是普适性的。具体步骤如下：
(1)自动驾驶事故数据库建立：获取了96起自动驾驶事故数据，包括车辆测试公司名称、事故时间(精确到分钟)、地点(定位到路段)、碰撞信息(包括碰撞对象、碰撞形态、严重程度等)。
(2)自动驾驶事故场景推导：
将数据库中的96起自动驾驶事故依据碰撞对象、关键事件、碰撞类型等判断条件进行场景推导，推导思路如图2；最终划分了8种自动驾驶事故场景，如表1。
(二)基于自动驾驶事故场景和人工驾驶事故场景，得到自动驾驶条件下的道路安全风险度。具体步骤如下：
(1)自动驾驶事故场景风险修正系数：基于美国加州车辆管理局自动驾驶汽车事故报告与国家公路交通安全管理局事故前分类方法报告，统计自动驾驶与人工驾驶共有事故场景下自动驾驶与人工驾驶的事故发生数量及比例，计算得到自动驾驶事故场景风险修正系数如表2。
(2)自动驾驶条件下的道路安全风险度：在安全风险度修正中，事故损失sx可基于美国国家公路交通安全管理局事故前分类方法报告得到，如表3。
表1自动驾驶事故场景
Figure BDA0002211386350000061
(三)基于自动驾驶条件下的道路安全风险度，建立自动驾驶条件下的道路安全风险度评估模型，具体步骤如下：
(1)自动驾驶条件下的道路安全风险度聚类分级：采集上海市43条典型城市道路的人工驾驶事故数据，基于步骤(二)得到的自动驾驶条件下的道路安全风险度，利用K-means算法对自动驾驶条件下的道路安全风险度聚类分级，最终结果如图3。
(2)自动驾驶条件下的道路安全风险度评估模型建立：采用混合逐步选择法对自变量进行筛选(P值<0.05)，得到显著变量为车道数、周围用地性质和交叉口密度，根据多元有序Logit回归模型构建自动驾驶条件下的道路安全风险度评估模型，最终模型的参数回归结果如图4。
表2自动驾驶事故场景风险修正系数
Figure BDA0002211386350000071
(四)基于自动驾驶条件下的道路安全风险度评估模型，开展面向自动驾驶汽车的道路安全风险度评估，具体步骤如下：
(1)既有道路安全风险度量化评估：采集城市道路人工驾驶事故数据(包括人工驾驶事故场景、人工驾驶事故数等)，基于步骤(2.2)得到的自动驾驶条件下的道路安全风险度量化既有道路的自动驾驶安全风险度，分析既有道路面向自动驾驶的安全风险大小。
表3事故损失
Figure BDA0002211386350000072
(2)规划道路安全风险度等级预测：采集上海市智能网联测试道路(嘉定区)的3个交通参数(车道数、周围用地性质、交叉口密度)，代入步骤(三)自动驾驶条件下的道路安全风险度评估模型，计算得到该道路(路网)安全风险度等级，如图5，据此可为该道路进行自动驾驶汽车开放测试的安全风险评估分级，支撑自动驾驶技术的发展。

Claims (4)

1.一种面向自动驾驶汽车的道路安全风险度评估方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
步骤S1：基于自动驾驶事故数据，得到自动驾驶事故场景；
步骤S2：基于自动驾驶事故场景和人工驾驶事故场景，得到自动驾驶条件下的道路安全风险度；
步骤S3：基于自动驾驶条件下的道路安全风险度，建立自动驾驶条件下的道路安全风险度评估模型；
步骤S4：基于自动驾驶条件下的道路安全风险度评估模型，开展面向自动驾驶汽车的道路安全风险度评估；
所述的步骤S2包括：
步骤S21：基于自动驾驶事故场景和人工驾驶事故场景，得到自动驾驶事故场景风险修正系数；
步骤S22：基于自动驾驶事故场景风险修正系数，得到自动驾驶条件下的道路安全风险度；
所述的自动驾驶事故场景风险修正系数为：
Figure FDA0004122428840000011
其中，γx为自动驾驶和人工驾驶共有事故场景x的自动驾驶事故场景风险修正系数，px1和px2分别为该共有事故场景x的自动驾驶与人工驾驶的事故比例；
所述的自动驾驶条件下的道路安全风险度RAV为：
RAV＝∑nx×γx×sx
其中，nx为该共有事故场景x的人工驾驶事故数，sx为该共有事故场景x的事故损失；
所述的步骤S3包括：
步骤S31：基于自动驾驶条件下的道路安全风险度，通过聚类算法得到自动驾驶条件下的道路安全风险度分级；
步骤S32：基于自动驾驶条件下的道路安全风险度分级，采用混合逐步选择法对自变量进行筛选，得到显著变量，其中，所述自变量包括车道数、周围用地性质和交叉口密度；
步骤S32：基于显著变量，根据多元有序Logit回归模型建立自动驾驶条件下的道路安全风险度评估模型；
所述的自动驾驶条件下的道路安全风险度评估模型为：
Figure FDA0004122428840000021
其中，Yi为道路i的安全风险度等级，P(Yi)为道路i的安全风险等级发生概率，Xi为显著变量，aj和βj为自动驾驶条件下的道路安全风险度评估模型拟合参数。
2.根据权利要求1所述的一种面向自动驾驶汽车的道路安全风险度评估方法，其特征在于，所述的步骤S1包括：
步骤S11：基于自动驾驶事故数据，建立自动驾驶事故数据库；
步骤S12：基于自动驾驶事故数据库，得到自动驾驶事故场景。
3.根据权利要求1所述的一种面向自动驾驶汽车的道路安全风险度评估方法，其特征在于，所述的自动驾驶事故数据包括车辆测试公司名称、关键事件、事故时间、事故地点、碰撞对象、碰撞前驾驶行为、碰撞类型和严重程度。
4.根据权利要求1所述的一种面向自动驾驶汽车的道路安全风险度评估方法，其特征在于，所述的采用混合逐步选择法对自变量进行筛选的筛选条件为混合逐步选择法的P值小于0.05。
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