基于碰撞行为预测的智能网联汽车状态控制的研究

智能网联汽车状态控制是网联汽车自动化驾驶的关键技术,目前受到了广泛的关注,但存在无法准确预测汽车碰撞行为以及无法对网联汽车状态进行控制的研究难点。针对上述问题,本文结合大数据技术、碰撞行为预测、智能网联汽车的状态控制,以实现车辆的安全驾驶。构建万车事故率、夜间事故比例、人为因素事故三维路面危险程度分析模型对智能网联汽车的碰撞行为进行危险程度划分。同时,通过车辆传感器获取车辆当前驾驶状态信息并结合危险程度划分结果,应用蒙特卡洛模型分析车辆实际行驶过程中的碰撞风险率,根据风险值及危险程度对当前车辆做控制决策,从而有效地降低交通事故发生率,提高车辆驾驶的安全性和有效性。