本發明涉及自動駕駛測試安全，尤其涉及用于降低自動駕駛測試過程中倒車碰撞風險的安全裝置。

背景技術：

1、在封閉場地自動駕駛測試中，倒車場景下的碰撞風險控制是關鍵技術挑戰之一。現有技術中，針對多車協同倒車測試的防碰撞系統仍存在若干不足。首先，定位精度難以滿足高動態場景需求。傳統定位方案多依賴單一傳感器（如gps或低成本激光雷達），但在封閉場地中，gps信號易受建筑物遮擋或反射干擾，導致定位誤差增大至分米級，無法精確捕捉車輛與障礙物的實時相對位置。例如，在倒車過程中，車輛與鄰近動態障礙物的間距測算偏差可能引發誤判，尤其在毫米級避讓需求下，現有系統難以支撐精準軌跡預測。其次，通信延遲與信道爭搶問題突出。現有車聯網（v2x）通信在密集測試場景中，多車同時傳輸數據易導致信道擁塞，常規優先級分配機制無法動態響應突發風險。例如，當多輛測試車倒車軌跡交叉時，通信延遲超過30ms可能導致協同指令無法同步執行，加劇碰撞風險。此外，現有碰撞預測模型對動態障礙物的適應性不足。傳統方法采用固定安全閾值，未考慮目標物尺寸（如長寬參數w、l）的動態變化，導致閾值設定過于保守或過于寬松。例如，當障礙物尺寸差異較大時，固定閾值可能無法準確反映實際安全邊界，造成漏報或誤報。再者，多車協同避撞策略的全局優化能力有限。現有系統多基于單車輛決策，缺乏分布式協同機制，導致局部避讓路徑可能引發新的沖突。例如，車輛a為避讓障礙物調整路徑后，可能侵占車輛b的預設安全區域，而現有技術難以實時協調此類連鎖反應。最后，動態障礙物的快速移動對系統實時性提出更高要求。傳統軌跡預測算法計算復雜度高，在密集目標場景中難以在毫秒級時間內完成多目標軌跡推算與風險評估，導致響應滯后。上述問題的根源在于：高精度多源定位的數據融合算法在復雜環境（如光照變化、目標物密集）下魯棒性不足；通信資源分配缺乏風險自適應的動態調度機制；碰撞風險模型未深度融合目標物物理參數與運動狀態；分布式協同優化算法的實時性與全局收斂性難以平衡。這些缺陷使得現有系統在封閉場地多車倒車測試中面臨碰撞預警漏檢、避撞指令不同步等風險，制約了測試安全性與效率的提升。

技術實現思路

1、本發明的一個目的是解決封閉場地多車測試中因定位精度不足、通信延遲及動態障礙物適應性差導致的倒車碰撞風險問題。現有系統無法實現毫米級定位、動態閾值自適應調整及多車協同避撞的實時響應。

2、本發明的另一個目的是確保協同減速、航向調整及緊急制動指令在多車場景下的同步執行，解決傳統控制指令缺乏分級響應機制，導致避撞動作滯后或沖突加劇的問題。

3、本發明的另一個目的是通過定義協同避撞路徑的約束條件以兼顧安全性與車輛運動學限制，解決現有路徑規劃未結合車輛最小轉彎半徑與動態安全閾值，易生成不可行路徑的問題。

4、本發明的另一個目的是通過多源融合定位提升復雜環境下的定位精度，解決單一傳感器（如gps或激光雷達）在信號遮擋或環境干擾時易失效，導致定位偏差的問題。

5、本發明的另一個目的是解決在gps信號丟失或傳感器失效時維持定位穩定性，現有定位系統缺乏動態抗干擾機制，無法快速切換至備用定位模式的問題。

6、本發明的另一個目的是優化視覺slam算法在光照變化及目標物密集場景下的魯棒性，解決傳統視覺slam依賴固定特征權重，在復雜環境下易出現跟蹤失敗或建圖誤差的問題。

7、本發明的另一個目的是實現在視覺slam連續跟蹤失敗時快速恢復定位，解決現有系統依賴單一傳感器數據，缺乏多源協同修復機制，導致定位中斷風險的問題。

8、本發明的另一個目的是實現在高密度測試場景中保障通信可靠性與實時性，解決傳統c-v2x協議在信道擁塞時無法動態分配資源，導致數據傳輸延遲或丟失的問題。

9、本發明的另一個目的是實現基于碰撞風險動態調整通信優先級與指令同步機制，解決現有算法未將風險值量化為信道搶占依據，難以實現毫秒級強同步響應的問題。

10、本發明的另一個目的是通過硬件級中斷與預載參數確保指令執行的嚴格時序，解決傳統控制信號依賴軟件層處理，難以滿足20-25ms的同步誤差容限的問題。

11、為了實現上述目的，本發明采用以下方案：

12、用于降低自動駕駛測試過程中倒車碰撞風險的安全裝置，其包括：

13、定位單元，其分別部署于所有測試車輛及風險目標物，定位單元實時獲取各車輛的毫米級位置坐標及航向角；

14、基于c-v2x協議的通信單元，其根據定位單元獲取的位置坐標及航向角，構建車輛-車輛及車輛-目標物間的實時數據鏈路以共享以下信息：各車輛的實時位置、速度、倒車軌跡預測數據，以及風險目標物的外輪廓特征點坐標和安全邊界參數；

15、通信單元接收所有車輛上傳的倒車軌跡預測數據及風險目標物的外輪廓特征點坐標及安全邊界參數，并執行以下操作：

16、基于倒車軌跡預測數據，計算各車輛間及車輛與風險目標物間的未來最小間距，若未來最小間距小于動態閾值d，則標記為潛在沖突；其中，動態閾值d的取值范圍為風險目標物寬度和長度中較大值的1.3倍到1.5倍；

17、通過分布式優化算法，根據各車輛的位置與速度數據，動態生成協同避撞路徑；同時，使用動態優先級算法，基于動態生成的協同避撞路徑和潛在沖突的數據實時計算車輛的碰撞風險值，將通信信道資源優先分配給碰撞風險值最高的車輛，向其相鄰車輛下發同步調整指令，同步調整指令包括減速、調整航向角和制動，并強制相鄰車輛在20-25ms內響應執行同步調整指令。

18、作為優選，下發同步調整指令的具體響應方式為：

19、下發減速的控制指令時，通過v2x通信向所有關聯車輛發送協同減速指令，使各車輛行車速度同步降低至預設安全值；

20、下發調整航向角的控制指令時，基于優化路徑動態調整各車輛的航向角，確保其軌跡偏離風險目標物的安全邊界；

21、下發制動的控制指令時，若路徑沖突無法消除，觸發級聯制動協議，按車輛距離沖突點由近至遠，依次執行緊急制動。

22、作為優選，為每輛車動態生成協同避撞路徑時使用的約束條件包括：

23、各車輛倒車路徑間的最小間距≥動態閾值d；以及

24、避撞路徑曲率半徑≥車輛最小轉彎半徑。

25、作為優選，所述定位單元包括多源融合定位子模塊，其集成有gps、激光雷達點云匹配及視覺slam算法，通過以下步驟進行毫米級定位：

26、通過gps獲取初始位置坐標，通過激光雷達掃描周圍環境特征點云，與高精度的預設場地地圖進行實時匹配，修正位置偏差；基于車載攝像頭采集的圖像數據使用視覺slam算法生成局部稠密地圖校準航向角。

27、作為優選，定位單元還包括動態抗干擾子模塊，在信號受到干擾時執行以下操作：

28、在檢測到gps信號受遮擋時，啟動基于車輛間v2x通信的協同定位模式，接收相鄰車輛的定位數據，通過最小二乘法計算自身相對位置；

29、若激光雷達點云出現至少連續3幀匹配失敗，則切換至純視覺慣性里程計vio模式，融合imu數據與視覺特征跟蹤結果以維持定位精度；

30、進行實時自校準，每30秒執行一次多源數據一致性校驗，當gps與激光雷達的定位偏差超過2厘米時，觸發全局重定位流程以修正定位偏差。

31、作為優選，使用視覺slam算法的方式包括以下步驟：

32、設置動態特征權重分配子模塊，其根據環境光照強度及風險目標物密度動態調整視覺特征點的提取權重，具體運行方式為：

33、若環境光照強度為強光或低光照，均優先提取高對比度的邊緣特征點，并減少紋理特征的提取比例和權重以降低紋理依賴度；當風險目標物密度達到高密度閾值時，啟用語義分割網絡識別可通行區域，只保留地面平面特征點用于slam建圖；

34、設置多傳感器緊耦合校準子模塊，其執行以下操作：

35、將視覺slam生成的局部稠密地圖與激光雷達點云進行逐幀配準，通過icp算法計算航向角偏差；當航向角偏差超過0.5°時，融合imu角速度數據構建擴展卡爾曼濾波器ekf進行耦合校準，輸出校準后的航向角。

36、作為優選，所述視覺slam算法的運行邏輯中還包括異常狀態自修復機制，其運行方式如下：

37、當連續5幀視覺slam跟蹤失敗時，切換至基于v2x通信的協同定位模式，接收相鄰車輛的航向角數據并進行加權平均，通過風險目標物的外輪廓特征點反向推算自身位姿，并重置slam初始化參數。

38、作為優選，所述通信單元包括：

39、動態信道優化子模塊，其執行以下操作：實時監測通信信道的負載狀態與干擾強度，基于強化學習算法動態分配時頻資源塊，根據實時計算的車輛的碰撞風險值，優先保障碰撞風險值在風險閾值以上的車輛的數據傳輸；在每100米半徑范圍內測試車輛≥20輛和/或風險目標物≥5個的場景中，啟動多跳中繼傳輸模式：設定中央決策節點，將距離中央決策節點超過200米的車輛數據，通過相鄰車輛的中繼節點分段傳輸，每跳最大延遲≤10ms；中繼節點選擇標準為信號強度≥-90dbm且剩余電量＞30%；

40、數據優先級加密子模塊，對傳輸數據分級加密：對碰撞預警數據采用量子密鑰分發qkd加密，對位置和速度狀態數據采用輕量級國密算法sm4加密；

41、其中，中央決策節點根據通信延遲與丟包率動態調整路徑優化算法的迭代次數；若丟包率＞5%，觸發局部避撞模式使各車輛僅依賴本地傳感器數據執行緊急制動。

42、作為優選，計算車輛的碰撞風險值和分配通信信道資源的方式為：

43、基于動態加權計算碰撞風險值risk：

44、

45、其中，θ為車輛航向角偏差，r為路徑曲率半徑，α、β、γ為環境自適應權重系數，取值為：α=8，β=2，γ=1，ttc為碰撞時間，v為車輛速率，d為動態閾值；

46、通信信道資源通過信道搶占分級策略進行分配，具體方式為：

47、碰撞風險值risk≥8的車輛搶占專用緊急信道，專用緊急信道帶寬設置為10mhz，指令傳輸時延≤15ms；5≤risk<8的車輛共享高優先級信道，高優先級信道帶寬設置為5mhz，時延≤25ms；

48、強制相鄰車輛執行同步調整指令時使用指令強同步機制，機制運行方式為：相鄰車輛接收指令后，通過硬件級中斷觸發控制信號，在倒車電機控制器與轉向系統中預載協同參數，軌跡修正或制動響應時間設置20-25ms內，誤差容限≤0.2米。

49、作為優選，指令強同步機制的具體運行方式包括：

50、將硬件級中斷觸發模塊直接接入倒車電機控制器與轉向系統的底層硬件接口，通過可編程邏輯器件生成優先級中斷信號，強制中斷當前控制指令并加載協同參數；

51、協同參數使用以下方式進行預載：通過協同參數預載模塊在指令下發前將動態優先級算法生成的協同參數寫入控制器與轉向系統中，所述協同參數包括目標減速梯度、航向角修正量及制動壓力閾值；

52、設置時序約束模塊，其基于車輛間時鐘同步協議對齊指令執行起始時間，并通過硬件計時器監控從指令接收至執行完成的全程時延，將時延嚴格控制在20-25ms范圍內；

53、設置誤差容限校驗模塊，其在軌跡修正或制動完成后，通過定位單元實時反饋實際位移，若與目標位移的偏差超過0.2米，則觸發緊急制動鎖定協議。

54、本發明至少包括以下有益效果：（1）通過多源融合定位（gps、激光雷達、視覺slam）與動態抗干擾機制（協同定位、vio模式切換），在復雜環境（如gps信號遮擋、光照變化）下實現毫米級定位精度，并實時校準航向角偏差，顯著提升車輛與障礙物相對位置測算的準確性，為碰撞預測與避撞路徑規劃提供可靠數據基礎；（2）基于c-v2x協議的動態信道優化與多跳中繼傳輸模式，結合強化學習算法優先分配高風險車輛通信資源，保障高密度測試場景（≥20輛/100米）中指令傳輸延遲≤25ms，同時通過分級加密（qkd、sm4）確保數據傳輸安全，有效解決傳統v2x系統的信道擁塞與數據丟失問題；（3）利用分布式優化算法動態生成多車協同避撞路徑，結合動態優先級算法量化碰撞風險值（risk），優先搶占通信信道下發指令，并通過級聯制動、航向角修正等分層控制策略，實現多車動作的全局同步（20-25ms響應），避免單車輛避撞引發的連鎖沖突；（4）基于目標物尺寸（w、l）動態調整安全閾值，結合碰撞時間（ttc）、航向角偏差等多參數風險值計算模型，精準識別潛在沖突，減少固定閾值導致的誤判，提升碰撞預警的適應性與可靠性；（5）通過硬件中斷模塊直接操控底層控制器，預載協同參數（減速梯度、制動壓力閾值），結合時鐘同步協議與硬件計時器監控，確保指令執行全程時延嚴格控制在20-25ms內，誤差容限≤0.2米，大幅提升緊急場景下的控制實時性與執行一致性；在視覺slam失效或傳感器異常時，快速切換至v2x協同定位模式，并基于風險目標物外輪廓特征反向推算位姿，實現定位自恢復，保障測試流程的連續性與系統容錯性，降低人工干預需求。

55、這些效果共同解決了封閉場地多車倒車測試中定位偏差、通信延遲、路徑沖突及環境突變等核心挑戰，顯著提升了自動駕駛測試的安全性與效率。