本发明涉及特殊车辆换道，具体为一种考虑特殊车辆换道行为的风险控制系统及方法。
背景技术：
1、车辆通信技术：使用车辆间通信(v2v)和车辆基础设施通信(v2i)技术，使特殊车辆能够与周围车辆和交通基础设施实时通信。这有助于共享位置、速度、行驶意图等信息，以进行有效的换道协同。实时交通流数据分析：利用实时交通流数据分析，识别道路上的拥堵、交通状况和其他影响特殊车辆通行的因素。这可以帮助系统在换道决策中考虑实时交通情况。交通行为分析：考虑到其他道路使用者的行为是关键的，交通行为分析可用于预测其他车辆和行人的行为，以更好地理解潜在风险和采取相应措施。车辆感知技术：使用先进的车辆感知技术，如雷达、摄像头和激光雷达，以检测周围车辆、行人和障碍物。这有助于提高系统对周边环境的感知，减少潜在的碰撞风险。自动驾驶技术：结合自动驾驶技术，使特殊车辆能够更精准地进行换道操作，减少人为错误的风险。地图和定位服务：使用高精度地图和定位服务，以支持特殊车辆的精确定位和路径规划。这有助于系统更好地理解道路拓扑和地理环境。紧急服务协同：与紧急服务协同工作，确保系统能够及时获取关于紧急情况的信息，以及与其他紧急服务车辆进行有效协同。人机交互界面：提供直观、易于理解的人机交互界面，使驾驶员和系统操作员能够及时了解系统状态、决策和风险，以便做出明智的决策；
2、现有技术中，特殊车辆换道行为的风险控制系统未通过通讯手段获得周围车辆的运动状态的问题，而本发明在智能网联的环境下，通过路侧感知单元获得周围车辆的运动状态，再通过边缘计算单元计算最小换道距离，以此让特殊车辆成功换道。
技术实现思路
1、(一)解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本发明提供了一种考虑特殊车辆换道行为的风险控制系统及方法，具备特殊车辆安全换道等优点，解决了上述技术问题。
3、(二)技术方案
4、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种考虑特殊车辆换道行为的风险控制方法，包括以下步骤：
5、s1、在道路上设置有路侧感知模块，在以设定速度运行的特殊车辆需要进行换道时，向路侧感知模块发送换道通信信号；
6、s2、路侧感知模块在接收到换道通信信号后，采集车道上社会车辆的分布状态，并将分布状态上传至边缘计算模块；
7、s3、边缘计算模块依据特殊车辆的位置、速度以及车道上社会车辆的分布形态计算特殊车辆与前车和目标车道后车之间的最小换道距离并下发至近端服务器，特殊车辆按照最小换道距离进行安全换道；
8、s4、近端服务器将换道信息发送到车道上社会车辆，用于提醒目标车道上后方社会车辆减速；
9、所述特殊车辆包括警车、救护车、消防车和洒水车。
10、作为本发明的优选技术方案，所述步骤s3中边缘计算模块对特殊车辆自身属性及其运动状态参数构建风险势场模型，具体表达式如下：
11、
12、其中，usv表示特殊车辆风险势场，μ、β、k均表示不表示0的待定系数，θ0表示特殊车辆周围任意一点到特殊车辆质心所在的坐标(x0,y0)(规定车辆前进方向为x轴，路侧单元所在位置朝路内延申方向为y轴，坐标原点为路侧单元垂直向下与道路边线交界处)的夹角，cosθ0表示θ0的余弦值，exp(β·v·cosθ0)表示任意物体所受到的场力的大小，exp(*)表示以自然对数e为底的指数函数，v表示特殊车辆当前的行驶速度，ε表示特殊车辆当时的天气条件影响因子，r0表示特殊车辆所在的道路条件影响因子，b'表示两点之间的矢量距离，mj表示特殊车辆j的等效质量，|b'|表示修正后的距离。
13、作为本发明的优选技术方案，所述特殊车辆j的等效质量mj的表达式如下：
14、
15、其中，mj表示特殊车辆j的等效质量，mj表示特殊车辆j的实际质量，tj表示特殊车辆j的类型参数，表示特殊车辆j的当前行驶速度的6.687次幂。
16、作为本发明的优选技术方案，所述修正后的距离|b'|表达式如下：
17、
18、其中，α1和α2表示特殊车辆长和宽的相关系数，σ表示与特殊车辆当前行驶速度v相关的系数，特殊车辆的质心坐标表示(x0,y0)，exp(*)表示以自然对数e表示底的指数函数，空间中任意一点坐标为(x,y)。
19、作为本发明的优选技术方案，所述步骤s3中特殊车辆sv与前车fv的换道中，特殊车辆sv换道成功的表达式如下：
20、
21、其中，d0表示换道前特殊车辆sv与前车fv之间的车头间距，d1表示进行换道时特殊车辆sv与前车fv的车头间距，ss表示特殊车辆sv在换道准备阶段所行驶的距离，sf表示前车fv在换道准备阶段所行驶的距离，lsv和lfv表示车辆sv和fv的车身长度，θ表示特殊车辆sv的速度方向与x轴方向的夹角，sfv表示前车fv车尾方向风险势场的范围，ssv表示特殊车辆sv车头方向风险势场的范围；
22、所述步骤s3中特殊车辆sv与前车fv的换道中，特殊车辆sv与前车fv之间的最小安全换道距离为换道前特殊车辆sv与前车fv之间的车头间距d0满足以下条件：
23、
24、其中，μ、β、k均表示不表示0的待定系数，ε表示特殊车辆当时的天气条件影响因子，exp(*)表示以自然对数e表示底的指数函数，α1表示特殊车辆长度相关系数，usv表示特殊车辆风险势场，ss表示特殊车辆sv在换道准备阶段所行驶的距离，vsv表示特殊车辆sv当前的行驶速度，τ表示与加速度相关的系数，a表示特殊车辆sv的加速度，r0表示特殊车辆所在的道路条件影响因子，θ表示特殊车辆sv的速度方向与x轴方向的夹角，sf表示前车fv在换道准备阶段所行驶的距离，lsv和lfv表示车辆sv和fv的车身长度。
25、作为本发明的优选技术方案，所述前车fv车尾方向风险势场sfv的表达式如下：
26、
27、其中，r0表示特殊车辆所在的道路条件影响因子，表示k次根式，msv表示特殊车辆sv的等效质量，μ、β、k均表示不表示0的待定系数，exp(*)表示以自然对数e表示底的指数函数，α1表示特殊车辆长度相关系数，ε表示特殊车辆当时的天气条件影响因子，r0表示特殊车辆所在的道路条件影响因子，ufv、vfv分别表示前方车辆fv的风险势场和前方车辆fv当前的行驶速度，ufv计算方式与usv相同；
28、所述特殊车辆sv车头方向风险势场usv的表达式如下：
29、
30、其中，sfv表示前车fv车尾方向风险势场的范围，表示k次根式，msv表示特殊车辆sv的等效质量，μ、β、k均表示不表示0的待定系数，exp(*)表示以自然对数e表示底的指数函数，α1表示特殊车辆长度相关系数，usv表示特殊车辆风险势场，vsv表示特殊车辆sv当前的行驶速度，τ表示与加速度相关的系数，a表示特殊车辆sv的加速度，r0表示特殊车辆所在的道路条件影响因子。
31、作为本发明的优选技术方案，所述特殊车辆sv与目标车道后方车辆rv的换道中，特殊车辆sv换道成功的条件为：
32、
33、其中，d2为特殊车辆sv换道前与目标车道后车rv之间的车头间距，sr为换道结束时目标车道后车rv行驶的距离，ss为换道完成后特殊车辆sv所行驶的纵向距离，d3为换道完成时目标车道后车rv与特殊车辆sv的车头间距，lrv和lsv分别是目标车道后车rv和特殊车辆sv的车身长度，srv为目标车道后车rv车头方向风险势场的范围，ssv-r为特殊车辆sv车尾方向的风险势场的范围；
34、所述步骤s3中特殊车辆sv与目标车道后车rv的换道中，特殊车辆sv与目标车道后车rv之间的最小安全换道距离为换道前特殊车辆sv与目标车道后车rv之间的车头间距d2满足以下条件：
35、
36、其中，μ、β、k均表示不表示0的待定系数，ε表示特殊车辆当时的天气条件影响因子，exp(*)表示以自然对数e表示底的指数函数，α1表示特殊车辆长度相关系数，usv表示特殊车辆风险势场，urv表示目标车道后方车辆rv的风险势场，urv计算方式与usv相同。ss表示特殊车辆sv在换道准备阶段所行驶的距离，vsv表示特殊车辆sv当前的行驶速度，τ表示与加速度相关的系数，a表示特殊车辆sv的加速度，r0表示特殊车辆所在的道路条件影响因子，lrv和lsv分别是目标车道后车rv和特殊车辆sv的车身长度，θ表示特殊车辆sv的速度方向与x轴方向的夹角。
37、作为本发明的优选技术方案，所述特殊车辆sv车尾方向的风险势场的范围ssv-r的表达式如下：
38、
39、其中，μ、β、k均表示不表示0的待定系数，ε表示特殊车辆当时的天气条件影响因子，exp(*)表示以自然对数e表示底的指数函数，r0表示特殊车辆所在的道路条件影响因子，α1表示特殊车辆长度相关系数，usv表示特殊车辆风险势场，σ表示与速度相关的系数，msv表示特殊车辆sv的等效质量；
40、所述目标车道后车rv车头方向风险势场的范围srv的表达式如下：
41、
42、其中，μ、β、k均表示不表示0的待定系数，ε表示特殊车辆当时的天气条件影响因子，exp(*)表示以自然对数e表示底的指数函数，r0表示特殊车辆所在的道路条件影响因子，α1表示特殊车辆长度相关系数，urv表示目标车道后方车辆rv的风险势场，σ表示与速度相关的系数，mrv表示目标车道后方车辆rv的等效质量。
43、一种考虑特殊车辆换道行为的风险控制系统，基于上述的一种考虑特殊车辆换道行为的风险控制方法，包括路侧感知模块、边缘计算模块和近端服务器；
44、所述路侧感知模块用于接收特殊车辆换道通信信号，并采集车道上社会车辆的分布状态，并将分布状态上传至边缘计算模块；
45、所述边缘计算模块依据特殊车辆的位置、速度以及车道上社会车辆的分布形态计算特殊车辆与前车和目标车道后车之间的最小换道距离并下发至近端服务器；
46、所述近端服务器用于将换道信息发送到车道上社会车辆，提醒目标车道上后方社会车辆减速。
47、与现有技术相比，本发明提供了一种考虑特殊车辆换道行为的风险控制系统及方法，具备以下有益效果：
48、本发明通过将场域理论引入智能网联特殊车辆的微观驾驶行为的研究中，建立的特殊车辆风险势场模型将智能网联特殊车辆的运动状态及通过感知设备获得的信息进行融合，通过势场强度反映不同运动状态的特殊车辆所面临的风险大小，为智能网联特殊车辆安全驾驶奠定基础。以特殊车辆风险势场模型为基础，建立了特殊车辆安全换道距离模型，该模型将特殊车辆速度、加速度、质量、转向角及周围车辆的运动状态和空间位置等参数融合，对车辆间的距离进行修正，能够动态反应不同运动状态的特殊车辆进行换道时所需要的安全距离的大小。
1.一种考虑特殊车辆换道行为的风险控制方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种考虑特殊车辆换道行为的风险控制方法，其特征在于：所述步骤s3中边缘计算模块对特殊车辆自身属性及其运动状态参数构建风险势场模型，具体表达式如下：
3.根据权利要求2所述的一种考虑特殊车辆换道行为的风险控制方法，其特征在于：所述特殊车辆j的等效质量mj的表达式如下：
4.根据权利要求2所述的一种考虑特殊车辆换道行为的风险控制方法，其特征在于：所述修正后的距离|b'|表达式如下：
5.根据权利要求2所述的一种考虑特殊车辆换道行为的风险控制方法，其特征在于：所述步骤s3中特殊车辆sv与前车fv的换道中，特殊车辆sv换道成功的表达式如下：
6.根据权利要求5所述的一种考虑特殊车辆换道行为的风险控制方法，其特征在于：所述前车fv车尾方向风险势场sfv的表达式如下：
7.根据权利要求5所述的一种考虑特殊车辆换道行为的风险控制方法，其特征在于：所述特殊车辆sv与目标车道后方车辆rv的换道中，特殊车辆sv换道成功的条件为：
8.根据权利要求7所述的一种考虑特殊车辆换道行为的风险控制方法，其特征在于：所述特殊车辆sv车尾方向的风险势场的范围ssv-r的表达式如下：
9.一种考虑特殊车辆换道行为的风险控制系统，基于权利要求1-8任意一项权利要求所述的一种考虑特殊车辆换道行为的风险控制方法，其特征在于：包括路侧感知模块、边缘计算模块和近端服务器；
