一种面向自动驾驶的道路交通节点路段行驶适应性评价方法

1.本发明属于道路安全评价技术领域，具体涉及一种面向自动驾驶的道路交通节点路段行驶适应性评价方法。


背景技术：

2.根据自动驾驶公开事故及系统脱离报告数据显示，主要事故类型为追尾事故，相关联因素包括：行驶速度、路段类型(如公路、城市道路、交叉口等)、路段限速及路侧障碍物情况。酿成事故(或自动驾驶系统脱离)的直接原因主要为：自动驾驶系统功能缺陷，如未辨认出前方目标物类别、激活紧急制动的操作失效或警告驾驶人功能失效等；或自然驾驶人过于依赖系统，未关注周围道路交通环境，导致其在系统被动退出后未能及时接管车辆操作。
3.道路交通节点路段作为自动驾驶技术的重要应用场景，其线形设计以驾乘人与传统人工驾驶车辆构成的主体作为主要服务对象，设计方法主要依据驾驶人特性(如视觉特性)与操控能力。因此，有必要重新审视既有道路交通节点路段供给下的自动驾驶行驶适应性问题。
4.目前，国内外已经开始重视对“自动驾驶车辆是否适应现役道路基础设施”相关问题的讨论。然而，大多研究聚焦于普通道路路段(如圆曲线、纵断面线形、车道宽度等)，鲜有研究围绕道路交通节点路段，探讨自动驾驶对其的行驶适应性问题。同时，该领域内现有研究受限于测试条件，主要采用理论推算方法，对于自动驾驶系统功能表现假设过于理想，容易造成研究结果较实际情况过于理想。因此，如何在有限测试条件下有效地评价自动驾驶车在道路交通节点路段的行驶适应性成为了保证自动驾驶安全行驶亟需解决的关键问题，并具有重要的现实意义。


技术实现要素：

5.本发明所要解决的技术问题是：提供一种面向自动驾驶的道路交通节点路段行驶适应性评价方法，有助于有效评价自动驾驶车在道路交通节点路段的行驶适应性，甄别视距不足的行驶风险位置，为自动驾驶车在既有道路交通节点路段的实际运营安全隐患排查提供有效技术手段。
6.其通过获取自动驾驶视距相关信息与道路交通节点设计信息，构建映射自动驾驶车有效视线距离的视线数据库，进一步计算道路交通节点区域内的自动驾驶可获取视距集合及其对应的防止视距失效的最大自动驾驶行驶速度，根据速度协调性评价方法计算道路交通节点路段行驶适应性。本发明能够有效评价自动驾驶车在道路交通节点路段的行驶适应性，甄别视距不足的行驶风险位置，为自动驾驶车在既有道路交通节点路段的实际运营安全隐患排查提供有效技术手段。
7.本发明解决其技术问题具体采用的技术方案是：
8.一种面向自动驾驶的道路交通节点路段行驶适应性评价方法，其特征在于，获取
自动驾驶视距相关信息与道路交通节点设计信息，构建映射自动驾驶车有效视线距离的视线数据库，进一步计算道路交通节点区域内的自动驾驶可获取视距集合及其对应的防止视距失效的最大自动驾驶行驶速度，根据速度协调性评价方法计算道路交通节点路段行驶适应性。
9.进一步地，具体包括以下步骤：
10.步骤s1，获取自动驾驶视距相关信息与道路交通节点设计信息；
11.所述自动驾驶视距相关信息至少包括：自动驾驶车有效视线距离se、自动驾驶车与障碍车间相对航向角θh、激光雷达相关参数信息、自动驾驶车驾驶人接管反应时间t
t
、自动驾驶车预设制动减速度a
dp
、自动驾驶系统或驾驶人接管后制动减速度ad、自动驾驶系统感知反应时间ts；
12.所述道路交通节点设计信息至少包括：道路交通节点平面线形设计信息、道路交通节点设计速度vd；
13.所述激光雷达相关参数信息至少包括：探测距离d、水平面视场角ah、垂面视场角av、水平角度分辨率δh、垂直角度分辨率δv、垂面激光线束nv、扫描频率f、安装高度hm、安装个数n、车辆探测激光点数阈值n
t
；
14.步骤s2，利用步骤s1获取的自动驾驶车与障碍车间相对航向角θh与激光雷达相关参数信息构建映射自动驾驶车有效视线距离se的视线数据库ω；
15.步骤s3，利用步骤s1获取的道路交通节点平面线形设计信息，进一步获取道路交通节点车道级行驶路径信息，并根据步骤s2建立的视线数据库ω，计算道路交通节点区域内的自动驾驶可获取视距sa的集合φa；
16.步骤s4，利用步骤s1获取的自动驾驶车驾驶人接管反应时间t
t
、自动驾驶车预设制动减速度a
dp
、自动驾驶系统或驾驶人接管后制动减速度ad、自动驾驶系统感知反应时间ts，计算集合φa中各sa对应的防止视距失效的最大自动驾驶行驶速度v
max
；
17.步骤s5，利用v
max
与步骤s1获取的道路交通节点设计速度vd，根据速度协调性评价方法计算面向自动驾驶的道路交通节点路段行驶适应性k的集合ψ。
18.进一步地，步骤s2的具体过程如下：
19.步骤s21，针对获取的自动驾驶车与障碍车间相对航向角θh、激光雷达相关参数信息集合η与自动驾驶车有效视线距离se，建立视线数据链ωi，其中，激光雷达相关参数信息集合η＝{d,ah,av,δh,δv,nv,f,hm,n,n
t
}；i＝1,2,
…
,n为视线数据链序数；n∈n
+
为视线数据链总数；
20.步骤s22，利用建立的全部视线数据链ωi构建视线数据库ω＝{ωi}n。
21.进一步地，步骤s3的具体过程如下：
22.步骤s31，针对获取的道路交通节点平面线形设计信息，结合自动驾驶车对自身路径规划结果及其对障碍车路径预测结果，确定道路交通节点车道级行驶路径信息，包括路径桩号位置p与路径长度l；
23.步骤s32，根据路径桩号位置p顺序，从小到大依次作为自动驾驶车起点位置，即自动驾驶可获取视距sa检验起始位置；
24.步骤s33，根据道路交通节点平面线形设计信息，确定道路交通节点形式，进一步确定自动驾驶车与障碍车冲突点位置及其参与路段，计算参与路段相交角度θr；冲突点参
与路段包括自动驾驶可获取视距sa检验起始位置所在路段r
s1
与预期的自动驾驶可获取视距sa检验终止位置所在路段r
s2
；
25.步骤s34，输入路段相交角度θr与待评价自动驾驶车的激光雷达相关参数信息集合ηe至视线数据库ω，建立输入参数组合(θr,ηe)与视线数据库ω中视线数据链ωi对应性质参数组合(θh,η)的索引，即(θr,ηe)＝(θh,η)，从而确定(θr,ηe)映射的自动驾驶车有效视线距离se；
26.步骤s35，根据道路交通节点平面线形设计信息与步骤s34确定的自动驾驶车有效视线距离se，确定位于路段r
s1
或r
s2
上的自动驾驶可获取视距sa检验终止位置；
27.步骤s36，根据自动驾驶可获取视距sa检验终止位置，计算从自动驾驶可获取视距sa检验起始位置经过冲突点至自动驾驶可获取视距sa检验终止位置范围内的路径长度la，该路径长度为自动驾驶车自身路径长度与障碍车路径长度之和；路径长度la作为步骤s32确定的自动驾驶可获取视距sa检验起始位置对应的自动驾驶可获取视距sa；
28.步骤s37，选取后续路径桩号位置p更新自动驾驶可获取视距sa检验起始位置，重复步骤s32-步骤s36直至p为路径桩号终点位置，最终获得路段r
s1
的sa集合；
29.步骤s38，更换路段r
s1
为道路交通节点区域内的其余路段，重复步骤s31-步骤s37，直至所有路段内的sa集合获取完毕，最终得到该道路交通节点区域内的自动驾驶可获取视距sa的集合φa。
30.进一步地，在步骤s4中，计算集合φa中各sa对应的防止视距失效的最大自动驾驶行驶速度v
max
的公式为：
[0031][0032]
式中，so为冲突点至自动驾驶可获取视距sa检验终止位置的障碍车路径长度。
[0033]
进一步地，步骤s5的具体过程如下：
[0034]
步骤s51，根据用户需求确定速度差阈值δ
v1
与δ
v2
；速度差阈值0《δ
v1
《δ
v2
；
[0035]
步骤s52，当v
max
≥vd时，k为“好”；vd》v
max
≥(vd–
δ
v1
)时，k为“较好”；(vd–
δ
v1
)》v
max
≥(vd–
δ
v2
)时，k为“中”；(vd–
δ
v2
)》v
max
时，k为“差”；
[0036]
步骤s53，计算集合φa中各sa对应的k，令其集合为ψ。
[0037]
与现有技术相比，本发明及其优选方案具有以下有益效果：
[0038]
(1)利用自动驾驶车与障碍车间相对航向角与激光雷达相关参数信息构建映射自动驾驶车有效视线距离的视线数据库，并计算道路交通节点区域内的自动驾驶可获取视距集合，能够令本发明公开的技术方案适用于任意道路交通节点类型的路段，突破了现有技术方案仅适用于特定类型道路交通节点的局限性；
[0039]
(2)能够兼容现场采集的反映自动驾驶视距相关信息的实际数据或是虚拟测试数据，改善了现有技术仅利用理论推算，容易造成适应性结果较实际情况过于理想的弊端；
[0040]
(3)所计算的防止视距失效的最大自动驾驶行驶速度能够为道路交通节点路段限速方案的制定提供理论依据，弥补了现有技术仅针对自动驾驶车感知范围进行规定，难以从道路交通管理角度提出方便应用的管理措施的不足。
附图说明
[0041]
下面结合附图和具体实施方式对本发明进一步详细的说明：
[0042]
图1是本发明实施例提供的面向自动驾驶的道路交通节点路段行驶适应性评价方法的流程图；
[0043]
图2是本发明实施例构建映射自动驾驶车有效视线距离se的视线数据库ω的流程图；
[0044]
图3是本发明实施例计算道路交通节点区域内的自动驾驶可获取视距sa的集合φa的流程图；
[0045]
图4是本发明实施例计算面向自动驾驶的道路交通节点路段行驶适应性k的集合ψ的流程图；
[0046]
图5是本发明实施例适用的任意道路交通节点类型示意图(十字交叉口)，图中：1为道路交通节点区域，2为道路交通节点区域路段边界，3为道路标线，4为自动驾驶车与障碍车冲突点，5为行驶方向，6为自动驾驶车，7为行驶路径，8为障碍车，9为自动驾驶车有效视线距离se，10为自动驾驶可获取视距sa，11为自动驾驶车与障碍车间相对航向角θh；
[0047]
图6是本发明实施例适用的任意道路交通节点类型示意图(环形交叉口)，其中1为道路交通节点区域，2为道路交通节点区域路段边界，3为道路标线，4为自动驾驶车与障碍车冲突点，5为行驶方向，6为自动驾驶车，7为行驶路径，8为障碍车，9为自动驾驶车有效视线距离se，10为自动驾驶可获取视距sa，11为自动驾驶车与障碍车间相对航向角θh。
具体实施方式
[0048]
为让本专利的特征和优点能更明显易懂，下文特举实施例，作详细说明如下：
[0049]
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本技术提供进一步的说明。除非另有指明，本说明书使用的所有技术和科学术语具有与本技术所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
[0050]
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本技术的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
[0051]
如图1所示，为本发明提出的一种面向自动驾驶的道路交通节点路段行驶适应性评价方法，包括以下步骤：
[0052]
(1)获取自动驾驶视距相关信息与道路交通节点设计信息；自动驾驶视距相关信息包括自动驾驶车有效视线距离se、自动驾驶车与障碍车间相对航向角θh、激光雷达相关参数信息、自动驾驶车驾驶人接管反应时间t
t
、自动驾驶车预设制动减速度a
dp
、自动驾驶系统或驾驶人接管后制动减速度ad、自动驾驶系统感知反应时间ts；道路交通节点设计信息包括道路交通节点平面线形设计信息、道路交通节点设计速度vd；激光雷达相关参数信息包括探测距离d、水平面视场角ah、垂面视场角av、水平角度分辨率δh、垂直角度分辨率δv、垂面激光线束nv、扫描频率f、安装高度hm、安装个数n、车辆探测激光点数阈值n
t
；
[0053]
其中，自动驾驶视距相关信息能够通过现场采集、虚拟测试、驾驶仿真等手段获得；道路交通节点设计信息能够通过现场采集获得，或由道路设计部门提供相关资料；
[0054]
(2)利用获取的自动驾驶车与障碍车间相对航向角θh与激光雷达相关参数信息构建映射自动驾驶车有效视线距离se的视线数据库ω；该步骤流程图如图2所示；
[0055]
1)针对获取的自动驾驶车与障碍车间相对航向角θh、激光雷达相关参数信息集合η与自动驾驶车有效视线距离se，建立视线数据链ωi，其中，激光雷达相关参数信息集合η＝{d,ah,av,δh,δv,nv,f,hm,n,n
t
}；i＝1,2,
…
,n为视线数据链序数；n∈n
+
为视线数据链总数；
[0056]
其中，视线数据链ωi的建立能够依托excel、matlab等数据管理软件；
[0057]
2)利用建立的全部视线数据链ωi构建视线数据库ω＝{ωi}n。
[0058]
如上所述，视线数据库ω的构建能够依托excel、matlab等数据管理软件进行实现。
[0059]
(3)利用获取的道路交通节点平面线形设计信息，进一步获取道路交通节点车道级行驶路径信息，并根据建立的视线数据库ω，计算道路交通节点区域内的自动驾驶可获取视距sa的集合φa；该步骤流程图如图3所示；
[0060]
1)针对获取的道路交通节点平面线形设计信息，结合自动驾驶车对自身路径规划结果及其对障碍车路径预测结果，确定道路交通节点车道级行驶路径信息；道路交通节点车道级行驶路径信息包括路径桩号位置p与路径长度l；
[0061]
其中，自动驾驶车对自身路径规划结果及其对障碍车路径预测结果能够通过自动驾驶车决策单元输出数据或外部人工规划结果获取；令其与道路交通节点平面线形设计信息组合，即获取道路交通节点车道级行驶路径信息；
[0062]
2)根据路径桩号位置p顺序，从小到大依次作为自动驾驶车起点位置，即自动驾驶可获取视距sa检验起始位置；
[0063]
3)根据道路交通节点平面线形设计信息，确定道路交通节点形式，进一步确定自动驾驶车与障碍车冲突点位置及其参与路段，计算参与路段相交角度θr；冲突点参与路段包括自动驾驶可获取视距sa检验起始位置所在路段r
s1
与预期的自动驾驶可获取视距sa检验终止位置所在路段r
s2
；
[0064]
4)输入路段相交角度θr与待评价自动驾驶车的激光雷达相关参数信息集合ηe至视线数据库ω，建立输入参数组合(θr,ηe)与视线数据库ω中视线数据链ωi对应性质参数组合(θh,η)的索引，即(θr,ηe)＝(θh,η)，从而确定(θr,ηe)映射的自动驾驶车有效视线距离se；
[0065]
5)根据道路交通节点平面线形设计信息与确定的自动驾驶车有效视线距离se，确定位于路段r
s1
或r
s2
上的自动驾驶可获取视距sa检验终止位置；
[0066]
6)根据自动驾驶可获取视距sa检验终止位置，计算从自动驾驶可获取视距sa检验起始位置经过冲突点至自动驾驶可获取视距sa检验终止位置范围内的路径长度la，该路径长度为自动驾驶车自身路径长度与障碍车路径长度之和；路径长度la作为确定的自动驾驶可获取视距sa检验起始位置对应的自动驾驶可获取视距sa；
[0067]
7)选取后续路径桩号位置p更新自动驾驶可获取视距sa检验起始位置，重复2)至6)中内容直至p为路径桩号终点位置，最终获得路段r
s1
的sa集合；
[0068]
8)更换路段r
s1
为道路交通节点区域内的其余路段，重复1)至7)中内容，直至所有路段内的sa集合获取完毕，最终得到该道路交通节点区域内的自动驾驶可获取视距sa的集合φa。
[0069]
(4)利用获取的自动驾驶车驾驶人接管反应时间t
t
、自动驾驶车预设制动减速度adp
、自动驾驶系统或驾驶人接管后制动减速度ad、自动驾驶系统感知反应时间ts，计算集合φa中各sa对应的防止视距失效的最大自动驾驶行驶速度v
max
；
[0070][0071]
式中，so为冲突点至自动驾驶可获取视距sa检验终止位置的障碍车路径长度；
[0072]
(5)利用v
max
与步骤1获取的道路交通节点设计速度vd，根据速度协调性评价方法计算面向自动驾驶的道路交通节点路段行驶适应性k的集合ψ；该步骤流程图如图4所示；
[0073]
1)根据用户需求确定速度差阈值δ
v1
与δ
v2
；速度差阈值0《δ
v1
《δ
v2
；
[0074]
其中，能够选取速度协调性评价方法中的一般速度差阈值δ
v1
＝10km/h与δ
v2
＝20km/h；
[0075]
2)当v
max
≥vd时，k为“好”；vd》v
max
≥(vd–
δ
v1
)时，k为“较好”；(vd–
δ
v1
)》v
max
≥(vd–
δ
v2
)时，k为“中”；(vd–
δ
v2
)》v
max
时，k为“差”；
[0076]
3)计算集合φa中各sa对应的k，令其集合为ψ。
[0077]
本发明公开的技术方案适用的任意道路交通节点类型示意如图5(十字交叉口)、图6(环形交叉口)所示，其中，1为道路交通节点区域，2为道路交通节点区域路段边界，3为道路标线，4为自动驾驶车与障碍车冲突点，5为行驶方向，6为自动驾驶车，7为行驶路径，8为障碍车，9为自动驾驶车有效视线距离se，10为自动驾驶可获取视距sa，11为自动驾驶车与障碍车间相对航向角θh。可以根据以上关键信息基于本实施例提供的方案完成评估模型的构建。
[0078]
综上所述，本发明设计了一种面向自动驾驶的道路交通节点路段行驶适应性评价方法，本发明的面向自动驾驶的道路交通节点路段行驶适应性评价方法通过构建映射自动驾驶车有效视线距离的视线数据库，方便计算道路交通节点区域内的自动驾驶可获取视距集合及其对应的防止视距失效的最大自动驾驶行驶速度，并定量化评价道路交通节点路段的行驶适应性，为自动驾驶车在既有道路交通节点路段的实际运营安全隐患排查提供有效技术手段；通过本发明设计方法实现突破了现有技术方案仅适用于特定类型道路交通节点的局限性，改善了现有技术容易造成适应性结果较实际情况过于理想的弊端，弥补了现有技术难以从道路交通管理角度提出方便应用的管理措施的不足。
[0079]
本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0080]
本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0081]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0082]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0083]
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非是对本发明作其它形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例。但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。
[0084]
本专利不局限于上述最佳实施方式，任何人在本专利的启示下都可以得出其它各种形式的一种面向自动驾驶的道路交通节点路段行驶适应性评价方法，凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆应属本专利的涵盖范围。

技术特征：
1.一种面向自动驾驶的道路交通节点路段行驶适应性评价方法，其特征在于，获取自动驾驶视距相关信息与道路交通节点设计信息，构建映射自动驾驶车有效视线距离的视线数据库，进一步计算道路交通节点区域内的自动驾驶可获取视距集合及其对应的防止视距失效的最大自动驾驶行驶速度，根据速度协调性评价方法计算道路交通节点路段行驶适应性。2.根据权利要求1所述的一种面向自动驾驶的道路交通节点路段行驶适应性评价方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤s1，获取自动驾驶视距相关信息与道路交通节点设计信息；所述自动驾驶视距相关信息至少包括：自动驾驶车有效视线距离s
e
、自动驾驶车与障碍车间相对航向角θ
h
、激光雷达相关参数信息、自动驾驶车驾驶人接管反应时间t
t
、自动驾驶车预设制动减速度a
dp
、自动驾驶系统或驾驶人接管后制动减速度a
d
、自动驾驶系统感知反应时间t
s
；所述道路交通节点设计信息至少包括：道路交通节点平面线形设计信息、道路交通节点设计速度v
d
；所述激光雷达相关参数信息至少包括：探测距离d、水平面视场角a
h
、垂面视场角a
v
、水平角度分辨率δ
h
、垂直角度分辨率δ
v
、垂面激光线束n
v
、扫描频率f、安装高度h
m
、安装个数n、车辆探测激光点数阈值n
t
；步骤s2，利用步骤s1获取的自动驾驶车与障碍车间相对航向角θ
h
与激光雷达相关参数信息构建映射自动驾驶车有效视线距离s
e
的视线数据库ω；步骤s3，利用步骤s1获取的道路交通节点平面线形设计信息，进一步获取道路交通节点车道级行驶路径信息，并根据步骤s2建立的视线数据库ω，计算道路交通节点区域内的自动驾驶可获取视距s
a
的集合φ
a
；步骤s4，利用步骤s1获取的自动驾驶车驾驶人接管反应时间t
t
、自动驾驶车预设制动减速度a
dp
、自动驾驶系统或驾驶人接管后制动减速度a
d
、自动驾驶系统感知反应时间t
s
，计算集合φ
a
中各s
a
对应的防止视距失效的最大自动驾驶行驶速度v
max
；步骤s5，利用v
max
与步骤s1获取的道路交通节点设计速度v
d
，根据速度协调性评价方法计算面向自动驾驶的道路交通节点路段行驶适应性k的集合ψ。3.根据权利要求2所述的一种面向自动驾驶的道路交通节点路段行驶适应性评价方法，其特征在于：步骤s2的具体过程如下：步骤s21，针对获取的自动驾驶车与障碍车间相对航向角θ
h
、激光雷达相关参数信息集合η与自动驾驶车有效视线距离s
e
，建立视线数据链ω
i
，其中，激光雷达相关参数信息集合η＝{d,a
h
,a
v
,δ
h
,δ
v
,n
v
,f,h
m
,n,n
t
}；i＝1,2,
…
,n为视线数据链序数；n∈n
+
为视线数据链总数；步骤s22，利用建立的全部视线数据链ω
i
构建视线数据库ω＝{ω
i
}
n
。4.根据权利要求3所述的一种面向自动驾驶的道路交通节点路段行驶适应性评价方法，其特征在于：步骤s3的具体过程如下：步骤s31，针对获取的道路交通节点平面线形设计信息，结合自动驾驶车对自身路径规
划结果及其对障碍车路径预测结果，确定道路交通节点车道级行驶路径信息，包括路径桩号位置p与路径长度l；步骤s32，根据路径桩号位置p顺序，从小到大依次作为自动驾驶车起点位置，即自动驾驶可获取视距s
a
检验起始位置；步骤s33，根据道路交通节点平面线形设计信息，确定道路交通节点形式，进一步确定自动驾驶车与障碍车冲突点位置及其参与路段，计算参与路段相交角度θ
r
；冲突点参与路段包括自动驾驶可获取视距s
a
检验起始位置所在路段r
s1
与预期的自动驾驶可获取视距s
a
检验终止位置所在路段r
s2
；步骤s34，输入路段相交角度θ
r
与待评价自动驾驶车的激光雷达相关参数信息集合η
e
至视线数据库ω，建立输入参数组合(θ
r
,η
e
)与视线数据库ω中视线数据链ω
i
对应性质参数组合(θ
h
,η)的索引，即(θ
r
,η
e
)＝(θ
h
,η)，从而确定(θ
r
,η
e
)映射的自动驾驶车有效视线距离s
e
；步骤s35，根据道路交通节点平面线形设计信息与步骤s34确定的自动驾驶车有效视线距离s
e
，确定位于路段r
s1
或r
s2
上的自动驾驶可获取视距s
a
检验终止位置；步骤s36，根据自动驾驶可获取视距s
a
检验终止位置，计算从自动驾驶可获取视距s
a
检验起始位置经过冲突点至自动驾驶可获取视距s
a
检验终止位置范围内的路径长度l
a
，该路径长度为自动驾驶车自身路径长度与障碍车路径长度之和；路径长度l
a
作为步骤s32确定的自动驾驶可获取视距s
a
检验起始位置对应的自动驾驶可获取视距s
a
；步骤s37，选取后续路径桩号位置p更新自动驾驶可获取视距s
a
检验起始位置，重复步骤s32-步骤s36直至p为路径桩号终点位置，最终获得路段r
s1
的s
a
集合；步骤s38，更换路段r
s1
为道路交通节点区域内的其余路段，重复步骤s31-步骤s37，直至所有路段内的s
a
集合获取完毕，最终得到该道路交通节点区域内的自动驾驶可获取视距s
a
的集合φ
a
。5.根据权利要求4所述的一种面向自动驾驶的道路交通节点路段行驶适应性评价方法，其特征在于：在步骤s4中，计算集合φ
a
中各s
a
对应的防止视距失效的最大自动驾驶行驶速度v
max
的公式为：式中，s
o
为冲突点至自动驾驶可获取视距s
a
检验终止位置的障碍车路径长度。6.根据权利要求5所述的一种面向自动驾驶的道路交通节点路段行驶适应性评价方法，其特征在于：步骤s5的具体过程如下：步骤s51，根据用户需求确定速度差阈值δ
v1
与δ
v2
；速度差阈值0<δ
v1
<δ
v2
；步骤s52，当v
max
≥v
d
时，k为“好”；v
d
>v
max
≥(v
d
–
δ
v1
)时，k为“较好”；(v
d
–
δ
v1
)>v
max
≥(v
d
–
δ
v2
)时，k为“中”；(v
d
–
δ
v2
)>v
max
时，k为“差”；步骤s53，计算集合φ
a
中各s
a
对应的k，令其集合为ψ。

技术总结
本发明的目的在于提供一种面向自动驾驶的道路交通节点路段行驶适应性评价方法，通过获取自动驾驶视距相关信息与道路交通节点设计信息，构建映射自动驾驶车有效视线距离的视线数据库，进一步计算道路交通节点区域内的自动驾驶可获取视距集合及其对应的防止视距失效的最大自动驾驶行驶速度，根据速度协调性评价方法计算道路交通节点路段行驶适应性。本发明能够有效评价自动驾驶车在道路交通节点路段的行驶适应性，甄别视距不足的行驶风险位置，为自动驾驶车在既有道路交通节点路段的实际运营安全隐患排查提供有效技术手段。际运营安全隐患排查提供有效技术手段。际运营安全隐患排查提供有效技术手段。


技术研发人员：王书易 赖元文 苏燕
受保护的技术使用者：福州大学
技术研发日：2023.05.06
技术公布日：2023/8/1