基于行车安全场的驾驶风险评估实现代码

时间: 2024-01-22 22:19:56 浏览: 58
驾驶风险评估是基于行车安全场景的重要应用之一,其目的是通过对车辆、驾驶员、道路和环境等多方面因素的分析,确定驾驶风险等级,从而提高行车安全水平。以下是一个简单的驾驶风险评估实现代码,供参考: ```python import numpy as np # 定义模型参数 speed_limit = 60 # 道路限速 max_speed = 120 # 最大车速 min_speed = 0 # 最小车速 max_acceleration = 3 # 最大加速度 max_braking = 3 # 最大制动力 max_steering = np.pi/4 # 最大转向角度 min_distance = 10 # 最小安全距离 # 定义驾驶员行为 driver_speed = 80 # 驾驶员速度 driver_acceleration = 1 # 驾驶员加速度 driver_braking = 0 # 驾驶员制动力 driver_steering = np.pi/8 # 驾驶员转向角度 # 定义环境因素 distance = 20 # 车距前车距离 front_speed = 60 # 前车速度 obstacle_distance = 5 # 障碍物距离 obstacle_speed = 0 # 障碍物速度 visibility = 200 # 能见度 # 计算风险等级 risk_level = 0 # 风险等级 if driver_speed > max_speed or driver_speed < min_speed: risk_level += 1 if driver_acceleration > max_acceleration or driver_acceleration < -max_braking: risk_level += 1 if driver_steering > max_steering or driver_steering < -max_steering: risk_level += 1 if distance < min_distance: risk_level += 1 if front_speed > speed_limit: risk_level += 1 if obstacle_distance < min_distance: risk_level += 1 if visibility < 50: risk_level += 1 print('风险等级为:', risk_level) ``` 以上代码简单实现了一个驾驶风险评估模型,根据输入的车辆、驾驶员、道路和环境等因素,计算出相应的风险等级。用户可以根据实际需求修改参数和阈值,得到更加精确的风险评估结果。

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