摘要
本发明公开了一种基于C‑V2X的车辆行驶预警方法及系统，涉及辅助驾驶技术领域，解决了现有技术中传统的TTC模型仅考虑车辆的速度和距离，不够全面，未考虑加速度、制动压力、转向角度等因素的问题。本发明通过采集车辆状态、环境感知及交通信号等多源数据，构建多因素碰撞时间模型和碰撞概率模型。相比传统TTC模型，它综合考虑加速度、制动压力、转向角度等关键因素，更精准地评估碰撞风险。碰撞概率模型进一步利用这些数据，通过机器学习算法计算碰撞概率，为车辆行驶辅助系统提供更可靠的决策依据。最终，根据碰撞风险高低生成不同级别预警信号，及时提醒驾驶员采取措施，有效降低事故风险，显著提升行车安全性和交通效率。
