技术特征：
1.一种极限工况下车辆失稳与碰撞综合风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤：采集车辆操纵信息、道路信息和所在环境中多类道路使用者动静态信息；基于所述车辆操纵信息、所述道路信息以及所述动静态信息，确定车辆失稳风险等级和车辆碰撞风险等级；以及参照所述车辆失稳风险等级和所述车辆碰撞风险等级，评估极限工况下所述车辆于驾驶人和道路环境综合作用下的行车综合风险。2.根据权利要求1所述的极限工况下车辆失稳与碰撞综合风险评估方法，其特征在于，所述基于所述车辆操纵信息、所述道路信息以及所述动静态信息，确定车辆失稳风险等级和车辆碰撞风险等级，包括：根据所述车辆操纵信息，确定所述车辆的动力学失稳度；基于所述动力学失稳度和所述动力学失稳度的变化率，通过预设的第一层模糊机制中的第一模糊规则，确定所述车辆失稳风险等级；根据所述道路信息和所述动静态信息，确定车辆碰撞风险度；根据所述车辆碰撞风险度和所述车辆碰撞风险度的变化率，通过所述第一层模糊机制中的第二模糊规则，确定所述车辆碰撞风险等级。3.根据权利要求2所述的极限工况下车辆失稳与碰撞综合风险评估方法，其特征在于，所述根据所述车辆操纵信息，确定所述车辆的动力学失稳度，包括：根据所述车辆操纵信息，确定所述车辆的质心侧偏角和横摆角速度；根据所述质心侧偏角和所述横摆角速度，基于非线性动力学理论确定系统鞍点位置；根据所述系统鞍点位置，结合所述道路信息中的路面附着系数对所述质心侧偏角和所述横摆角速度的约束作用，确定车辆动力学稳定区域；根据所述车辆动力学稳定区域、所述质心侧偏角以及所述横摆角速度，确定所述车辆的动力学失稳度。4.根据权利要求2所述的极限工况下车辆失稳与碰撞综合风险评估方法，其特征在于，所述根据所述道路信息和所述动静态信息，确定车辆碰撞风险度，包括：根据所述道路信息和所述动静态信息，利用行车风险场理论建立多风险因素构成的碰撞风险场强；获取与所述车辆的当前危险场景对应的临界行车风险场强；根据所述碰撞风险场强和所述临界行车风险场强，确定车辆碰撞风险度。5.根据权利要求1
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4任一项所述的极限工况下车辆失稳与碰撞综合风险评估方法，其特征在于，所述参照所述车辆失稳风险等级和所述车辆碰撞风险等级，评估极限工况下所述车辆于驾驶人和道路环境综合作用下的行车综合风险，包括：根据所述车辆失稳风险等级和所述车辆碰撞风险等级，通过预设的第二层模糊机制，确定所述行车综合风险。6.根据权利要求5所述的极限工况下车辆失稳与碰撞综合风险评估方法，其特征在于，所述车辆失稳风险等级和所述车辆碰撞风险等级均包括安全、低风险、中风险、中高风险、高风险。7.根据权利要求6所述的极限工况下车辆失稳与碰撞综合风险评估方法，其特征在于，所述根据所述车辆失稳风险等级和所述车辆碰撞风险等级，通过预设的第二层模糊机制，
确定所述行车综合风险，包括：若所述车辆失稳风险等级与所述车辆碰撞风险等级中任一等级为所述高风险，则判定所述行车综合风险为中高风险；若所述车辆失稳风险等级高于所述车辆碰撞风险等级，则判定所述行车综合风险不低于所述车辆失稳风险等级；若所述车辆失稳风险等级与所述车辆碰撞风险等级均为中高风险，则判定所述行车综合风险为高风险。8.一种极限工况下车辆失稳与碰撞综合风险评估装置，其特征在于，包括：采集模块，用于采集车辆操纵信息、道路信息和所在环境中多类道路使用者动静态信息；确定模块，用于基于所述车辆操纵信息、所述道路信息以及所述动静态信息，确定车辆失稳风险等级和车辆碰撞风险等级；评估模块，用于参照所述车辆失稳风险等级和所述车辆碰撞风险等级，评估极限工况下所述车辆于驾驶人和道路环境综合作用下的行车综合风险。9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如权利要求1
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7任一项所述的极限工况下车辆失稳与碰撞综合风险评估方法。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行，以用于实现如权利要求1
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7任一项所述的极限工况下车辆失稳与碰撞综合风险评估方法。
技术总结
本申请涉及智能车应用技术领域，特别涉及一种极限工况下车辆失稳与碰撞综合风险评估方法及装置，其中，方法包括：采集车辆操纵信息、道路信息和所在环境中多类道路使用者动静态信息；基于车辆操纵信息、道路信息以及动静态信息，确定车辆失稳风险等级和车辆碰撞风险等级；参照车辆失稳风险等级和车辆碰撞风险等级，评估极限工况下车辆于驾驶人和道路环境综合作用下的行车综合风险。本申请实施例可以基于车辆动力学失稳与碰撞两种不同时间尺度的行车风险对行车综合风险进行评估，突破了行车综合风险评估中的多尺度问题，实现极限工况下车辆失稳与碰撞综合风险态势感知，保证极限工况下车辆风险评估的准确性和可靠性，提升行车安全性。安全性。安全性。
技术研发人员：王建强 杨路 崔明阳 黄荷叶 林学武 许庆
受保护的技术使用者：清华大学
技术研发日：2021.08.16
技术公布日：2021/9/9