基于大数据的自动驾驶车辆碰撞分析系统及方法
专利汇可以提供基于大数据的自动驾驶车辆碰撞分析系统及方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于 大数据 的自动驾驶车辆碰撞分析系统及方法，所述碰撞分析系统包括安装在车辆的应答器和发射器、分析模 块 、信息生成模块和反馈接收控 制模 块，所述分析模块包括碰撞分析模块和射频 信号 分析模块，所述应答器用于接收其他车辆发送的载有第一混合信息的 射频信号 ，所述发射器用于向其他车辆发送第二混合信息的射频信号，所述碰撞分析模块用于分析车辆发生碰撞的 风 险等级，所述射频信号分析模块用于分析车辆接收到的载有第一混合信息的射频信号，所述信息生成模块根据碰撞分析模块和射频信号分析模块生成发送给其他车辆的第二混合信息。，下面是基于大数据的自动驾驶车辆碰撞分析系统及方法专利的具体信息内容。
1.一种基于大数据的自动驾驶车辆碰撞分析系统，其特征在于：所述碰撞分析系统包括安装在车辆的应答器和发射器、分析模块、信息生成模块和反馈接收控制模块，所述分析模块包括碰撞分析模块和射频信号分析模块，所述应答器用于接收其他车辆发送的载有第一混合信息的射频信号，所述发射器用于向其他车辆发送第二混合信息的射频信号，所述碰撞分析模块用于分析车辆发生碰撞的风险等级，所述射频信号分析模块用于分析车辆接收到的载有第一混合信息的射频信号，所述信息生成模块根据碰撞分析模块和射频信号分析模块生成发送给其他车辆的第二混合信息，所述反馈接收控制模块根据碰撞分析模块的输出结果和射频信号分析的分析结果对车辆自身的行驶数据进行调整，或者调整车辆往其他车辆发送的射频信号质量。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的自动驾驶车辆碰撞分析系统，其特征在于：
所述碰撞分析模块包括样本数据采集模块、样本数据处理模块、车辆数据采集模块和车辆碰撞风险输出模块，所述样本数据采集模块用于采集发生碰撞和邻近碰撞的车辆在行驶过程中的行驶数据特征作为样本，所述样本数据处理模块利用K均值模型对样本中的行驶数据特征进行聚类，并根据聚类结果按照碰撞风险的高低分成不同的碰撞风险等级，所述车辆数据采集模块用于采集车辆在行驶过程中的行驶数据特征，所述车辆碰撞风险输出模块用于将采集到的行驶数据特征输入K均值模型，并输出车辆碰撞风险等级；所述射频信号分析模块包括第一响应信息分析模块和第一接收信息解析模块，所述第一响应信息分析模块用于分析车辆接收到的射频信号的比特误码率并做出反馈建议，所述第一接收信息解析模块用于解析输出周围车辆发生碰撞的风险等级。
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的自动驾驶车辆碰撞分析系统，其特征在于：
所述反馈接收控制模块包括车辆行驶数据调整模块和射频信号调整模块，所述车辆行车数据调整模块包括内部刺激调整模块和外部刺激调整模块，所述内部刺激调整模块根据车辆自身的碰撞风险等级来调整车辆自身的行驶数据，所述外部刺激调整模块根据周围车辆的碰撞风险等级来调整车辆自身的行驶数据，所述射频信号调整模块用于接收其他车辆对发送信号车辆的射频信号质量的反馈建议，并据此调整射频信号质量。
4.一种基于大数据的自动驾驶车辆碰撞分析方法，其特征在于：所述碰撞分析方法包括以下：
安装在中心车辆上的应答器接收该中心车辆四周车辆发送的载有第一混合信息的射频信号，根据接收到的第一混合信息的射频信号和中心车辆发生碰撞的风险等级，安装在中心车辆上的发射器向该中心车辆四周车辆发送载有第二混合信息的射频信号。
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的自动驾驶车辆碰撞分析方法，其特征在于：
所述碰撞分析方法进一步包括以下：
安装在中心车辆上的应答器接收该中心车辆四周车辆发送的载有第一混合信息的射频信号，所述第一混合信息包括第一响应信息和第一接收信息，所述第一响应信息用于供中心车辆分析接收到的射频信号的质量，所述第一接收信息为发送射频信号车辆的发生碰撞的风险等级；
中心车辆解析第一接收信息，并据此调节中心车辆的行驶数据特征后判断中心车辆发生碰撞的风险等级，安装在中心车辆上的发射器向该中心车辆四周车辆发送载有第二混合信息的射频信号，所述第二混合信息包括第二反馈信息和第二分析信息，所述第二反馈信息包括对接收到的射频信号的质量进行反馈，所述第二分析信息为中心车辆发生碰撞的风险等级。
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的自动驾驶车辆碰撞分析方法，其特征在于：
所述中心车辆分析接收到的射频信号的质量包括分析中心车辆射频信号的比特误码率；
所述对接收到的射频信号的质量进行反馈包括：当射频信号的比特误码率的测量值小于比特误码率阈值，控制相应发射射频信号车辆的发射器减小发射功率，当射频信号的比特误码率的测量值大于比特误码率阈值，控制相应发射射频信号车辆的发射器增大发射功率。
7.根据权利要求5所述的一种基于大数据的自动驾驶车辆碰撞分析方法，其特征在于：
所述行驶数据特征包括车辆速度、车辆加速度、车辆与周围车辆距离。
8.根据权利要求7所述的一种基于大数据的自动驾驶车辆碰撞分析方法，其特征在于：
所述判断中心车辆发生碰撞的风险等级包括：
步骤S1：将发生碰撞和邻近碰撞的车辆数据作为样本，采集车辆样本在行驶过程中的行驶数据特征，对这些行驶数据特征利用K均值模型聚类，根据聚类结果按照碰撞风险的高低，将碰撞风险从高到低依次划分为4个碰撞风险等级，分别为高碰撞风险、中高碰撞风险、低碰撞风险和无碰撞风险，并将高碰撞风险和中高碰撞风险设定为警报等级；
步骤S2：采集中心车辆的行驶数据特征，将行驶数据特征输入K均值模型，输出碰撞的风险等级，判断车辆是否发出警报，若车辆发出警报，则车辆调节行驶数据特征。
基于大数据的自动驾驶车辆碰撞分析系统及方法
技术领域
背景技术
发明内容
中心车辆解析第一接收信息，并据此调节中心车辆的行驶数据特征后判断中心车辆发生碰撞的风险等级，安装在中心车辆上的发射器向该中心车辆四周车辆发送载有第二混合信息的射频信号，所述第二混合信息包括第二反馈信息和第二分析信息，所述第二反馈信息包括对接收到的射频信号的质量进行反馈，所述第二分析信息为中心车辆发生碰撞的风险等级。
步骤S2：采集中心车辆的行驶数据特征，将行驶数据特征输入K均值模型，输出碰撞的风险等级，判断车辆是否发出警报，若车辆发出警报，则车辆调节行驶数据特征。
具体实施方式
中心车辆解析第一接收信息，并据此调节中心车辆的行驶数据特征后判断中心车辆发生碰撞的风险等级，安装在中心车辆上的发射器向该中心车辆四周车辆发送载有第二混合信息的射频信号，所述第二混合信息包括第二反馈信息和第二分析信息，所述第二反馈信息包括对接收到的射频信号的质量进行反馈，所述第二分析信息为中心车辆发生碰撞的风险等级。
步骤S2：采集中心车辆的行驶数据特征，将行驶数据特征输入K均值模型，输出碰撞的风险等级，判断车辆是否发出警报，若车辆发出警报，则车辆调节行驶数据特征，车辆在调节行驶数据特征时，即调整车辆速度、车辆加速度、车辆与周围车辆距离，可以同时对这些数据进行调整，也可以从中选择一项来进行调整。
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