IT之家 5 月 28 日消息，北京航空航天大学、华为联合申请的“一种基于不确定性的车辆盲区潜在风险量化方法”专利获授权。
IT之家从专利摘要获悉，该发明公开了一种基于不确定性的车辆盲区潜在风险量化方法，包括步骤：
步骤一，获取自车及可观测交通参与者的原始数据；
步骤二，将所述自车及可观测交通参与者的原始数据进行处理，获得风险权重值，包括：信息不确定性权重值，盲区不确定性权重值，可观测交通参与者异常加、减速度权重值，自车行驶区域路网车流量权重值；
步骤三，根据所述风险权重值计算盲区潜在风险值；
步骤四，根据盲区潜在风险值进行可视化风险提示。
该方法无需增加新的传感器即可实现传统意义的视角补盲，减少成本开销；基于盲区面积的信息不确定性、周围车辆的异常加减速度和路网中车流量来预判车辆周围环境危险程度，极大提高行驶过程中的安全性。
通常情况下，盲区分为车内盲区和车外盲区，其中车内盲区主要有四大视觉盲区：前盲区、后盲区、后视镜盲区、AB 柱盲区。车外盲区是指因为固定或移动物体及光线问题造成的。
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