(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202110144514.4 (22)申请日 2021.02.02 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 112950811 A (43)申请公布日 2021.06.11 (73)专利权人 武汉理工大 学 地址 430070 湖北省武汉市洪山区珞狮路 122号 (72)发明人 张晖　李少鹏　孙一帆　陈枫　 张奕骏　侯宁昊　丰红霞　 (74)专利代理 机构 湖北武汉 永嘉专利代理有限 公司 42102 专利代理师 钟锋 (51)Int.Cl. G07C 5/08(2006.01)G07C 5/00(2006.01) H04L 67/12(2022.01) H04W 4/44(2018.01) G06F 30/27(2020.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06Q 10/06(2012.01) (56)对比文件 CN 110861531 A,2020.0 3.06 CN 110414831 A,2019.1 1.05 CN 110491154 A,2019.1 1.22 CN 112215497 A,2021.01.12 CN 109738 815 A,2019.0 5.10 US 2007112475 A1,20 07.05.17 审查员 肖志杨 (54)发明名称 融合整车安全的新能源汽车区域运行风险 评估及预警系统 (57)摘要 本发明公开了一种融合整车安全状态的新 能源汽车区域运行风险评估及预警系统， 考虑新 能源汽车具有电池热失控、 动力丧失等多样整车 安全风险的特点， 将自车及域内他车整车安全状 态、 域内天气状态信息融合到 现有车辆运行风险 预警方法中， 可实现新能源汽车在复杂道路交通 条件下运行风险的精准评估及预警。 对各车辆车 载传感器实时采集的行车数据进行处理与分析 以完成各车辆整车安全状态的感知， 输出车辆电 池热失控风险状态、 动力丧失风险状态； 实现自 车及域内他车安全状态的提取、 运动状态以及域 内天气状态的感知； 融合自车及域内他车安全状 态、 运动状态及域内天气状态， 并基于运行风险 预警模型及策略， 对新能源汽车的全 过程实时运 行进行风险评估预警。 权利要求书2页 说明书7页 附图3页 CN 112950811 B 2022.12.13 CN 112950811 B 1.一种融合整车安全状态的新能源汽车区域运行风险评估及预警系统， 其特征在于， 包括： 整车安全状态感知识别模块、 端网云一体化交通系统要素感知模块及区域运行风险 评估及预警模块； 所述整车安全状态感知识别模块， 用于通过新能源汽车各类传感器实时采集行车数 据， 基于搭建的云端平台对行车数据信息进行接 收和处理， 并利用人工神经网络算法进行 行车工况与关键部件工作状态耦合的整车安全状态感知识别， 准确地输出动力电池热失控 风险状态、 整车动力丧失风险状态； 所述端网云一体化交通系统要素感知模块， 用于自车及域内他车运动状态的实时感 知、 自车及域内他车安全状态信息的实时提取及行 车域内天气状态的感知识别； 所述区域运行风险评估及预警模块， 用于通过云端平台融合所述端 网云一体化交通系 统要素感知模块的多源输出， 对新能源汽车 的全过程实时运行进行风险评估及预警， 进而 将预警信息反馈给新能源 汽车终端； 所述区域 运行风险评估及预警模块包括： 多源数据融合单元， 用于基于多种数据处理方法， 融合所述端网云一体化交通系统要 素感知模块的输出， 利用卡尔曼滤波算法对车辆位置信息进行处理， 建立以自车位置为原 点、 车辆前进方向为纵轴正方向的直角坐标系， 以此得到域内车辆间的实时纵向间距和侧 向间距； 对天气 状态信息进行 处理， 综合标定能见度和路面附着系数两个特征参数值； 利用 插值法将 离散化的数据连续化， 并保证车辆间距、 车辆速度、 车辆加速度、 车辆安全状态、 能 见度、 路面附着系数的数据同步； 运行风险评估及预警单元， 用于基于建立好的运行风险预警模型及策略规则库， 实现 新能源汽车 的全过程实时运行风险评估及预警， 所述运行风险预警模型包括： 安全制动距 离模型SBDM、 修正的安全制动距离模 型CMSBD、 纵向间距 监测模型LDMM及侧向间距 监测模型 TDMM， 经整车安全风险场景研判后， 由其中的一种或者多种模型， 在其适用的场景条件 下进 行区域运行风险预警， 其中， 策略规则库为： 当前车出现电池热失控预警时， 采用纵向间距 监测模型LDMM和安全制动距离模型SBD M结合起来进行风险预警； 当前车同时出现热失控及 动力丧失预警时， 采用LDMM与CMSBD进行联合预警； 当侧向车辆出现热失控预警时， 基于 TDMM进行侧向间距 监测预警， 基于SBD M进行前向碰撞预警； 针对于切入、 变道场景下的两车 碰撞问题， 采用基于 分离轴定理的方向包围盒OBB检测算法进 行预警， 无需考虑 整车安全状 态； 当前车出现动力丧失预警时， 基于CMSBD进行风险预警； 当前车出现其他状态时， 基于 SBDM进行前向碰撞预警； 对于动力丧失预警、 电池热失控预警和区域运行预警的预警信息 要分类输出给自车， 域内邻车 的热失控、 动力丧失预警信息以及风险车辆相对于 自车的位 置信息反馈给自车。 2.根据权利要求1所述的系统， 其特 征在于， 所述整车安全状态感知识别模块包括： 新能源汽车行车数据采集上传与 预处理单元， 用于通过自带及加装的各类传感器采集 新能源汽车的实时行 车数据， 云端平台进行 数据的接收及预处 理； 整车安全状态感知的特征指标提取单元， 用于通过云端平台提取整车安全状态感知识 别所需输入的特 征参数， 包括行 车工况特征参数， 电池、 电机、 电控类特 征参数； 整车安全状态感知识别单元， 用于通过云端平台基于训练好的人工神经网络模型进行 行驶工况与关键部件工作状态耦合的整车安全状态感知识别， 输出电池热失控风险状态、权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 112950811 B 2整车动力丧失风险状态。 3.根据权利要求2所述的系统， 其特征在于， 所述端 网云一体化交通系统要素感知模块 包括： 自车状态感知单元， 用于从所述整车安全状态感知识别模块的输出中， 提取感知完成 的自车整车安全状态， 从云端平台预处理后的自车行车数据中提取加速度、 速度、 位置数 据， 以实时感知自车运动状态； 域内他车状态感知单元， 用于从所述整车安全状态感知识别模块的输出中， 提取感知 完成的他车整车安全状态、 从云端平台预处理后的他车行车数据中提取其速度、 加速度数 据， 以实时感知他车运动状态； 天气状态感知单元， 用于通过气象监测仪实现天气状态信息的实时采集与识别， 识别 的天气状态数据上传至云端平台。 4.根据权利要求2所述的系统， 其特征在于， 所述整车安全状态感知识别单元， 用于将 行车工况特征参数、 电池热失控特征参数输入到基于人工神经网络的电池 热失控预测模型 中， 进而将计算得到的预测 值与划分好的电池热失控风险等级阈值进行联合分析， 输出实 时的电池热失控风险状态； 将行车工况特征参数、 动力丧失特征参数输入到基于人工神经 网络的动力丧失预测模型中， 经计算后输出预测值， 进而将预测 值与划分好的动力丧失风 险等级进行联合分析， 最终输出实时的整车动力丧失风险状态。 5.根据权利要求4所述的 系统 ， 其特征在于 ， 所述安全 制动距离模型为 ： 其中， v1与v2分别为自车、 前车的初始速度； a1与a2分 别为自车、 前车的最大加速度； d为自车与前车进 行紧急制动后静止时两车之间的最小可接 受间距； td为驾驶员从发现紧急情况到采取动作 所需要的时间， 称为驾驶员延误 时间； ts为 车辆制动系统从驾驶员完成制动动作到制动减速度增加至最大的时间， 称为系统延误时 间； 所述修正的安全制动距离模型为在安全距离模型预警阈值的基础上， 乘以一个大于1 的修正系数， 以提高预警阈值， 动力丧失预警等级越高， 则系数越大； 所述纵向间距监测模型为： 当自车与前车实时间距超过特定值时， 输出运行预警信 息， 前车出现的电池热失控预警等级越高， 则安全间距阈值越大； 所述侧向间距监测模型为当自车与侧向车辆横向距离超过特定值后， 输出预警信息， 侧向车辆出现的电池热失控预警等级越高， 则安全间距阈值越大。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 112950811 B 3