摘要：其中判断信号灯的和车辆的位置关系可以通过，车辆的航向角信息，以及车辆的经纬度信息，目标点的经纬度信息，进行计算和处理后可以获取目标点和车辆的相对位置。
首先简单说明一下闯红灯预警算法流程图，总共分为7步如下图所示：
背景技术：
本算法主要是基于V2X通信技术，在道路交通中，车辆与车辆之间，车辆与路侧设备之间通过该技术进行信息交互，通过自身的高精定位信息以及自身的相关算法，能够解决因为前方高围栏车辆造成的视野遮挡红绿灯，以及车速过快或者过慢造成的闯红灯行为，该项技术可以有效的降低车辆闯红灯的发生率，从而更好的优化交通环境。
技术实现要素：
其中判断信号灯的和车辆的位置关系可以通过，车辆的航向角信息，以及车辆的经纬度信息，目标点的经纬度信息，进行计算和处理后可以获取目标点和车辆的相对位置。
接下来好好讲一讲如何获取车辆对应的相位ID，如图：
图1 MAP地图配置
首先我们先要确定主车所在的位置，这个位置是相对于Node ID而言，我们先要确定是的主车在哪两个Node之间，目前可以推荐的方法有“判断某一点是否在一个矩形内”，如下图所示：
图2 叉乘法示例图
我们把每个路段看成一个多边形，然后利用叉乘的方法判断主车P是否在这一路段内,计算方法：|p1 p2| X |p1 p| >= 0 && |p3 p4| X|p3 p| >= 0 ,可以判断出点p在p1p2,p3p4之间；同理可以利用该方法判断出p在p1p4,p2p3之间，|p1 p2| X |p1 p|的计算公式为：
(x2-x1) X (y0-y1) - (x0-x1) X (y2-y1)。
依据上面的方法我们可以确定在主车在哪两个Node之间，然后我们在根据这两个Node与主车的位置关系以及主车的航向角确定这两个Node中哪一个是上游节点，哪一个是下游节点，例如确定主车在图1中Node 1 和Node2之间，同时能够确定主车的行驶方向前方为Node1，那么我们就可以确认主车的下游节点为Node1，上游节点为Node2，同时我们能够确定我们所在的位置为Link3。同理我们可以把每条Lane看作一个矩形，利用叉乘法判断出主车在哪一车道Lane。确定所在车道Lane后，根据地图配置可以找到本车道连接的下游车道编号以及相位ID，从而获取该相位ID的灯色以及灯色倒计时。
获取相位ID的灯色和灯色倒计时后我们就可以判断主车是否存在闯红灯的危险，首先我们要计算出车辆到达路口的直线距离d0，方法就是两点之间直线的距离，这就不用多说了，然后我们获取主车的速度v0,然后我们可以根据距离和速度计算出我们想要的时间：
t0 = d0 / v0，拥有这些数据后，我们便可以开始判断是否存在闯红灯危险。
当主车所在车道获取的相位灯色为红灯以及红灯倒计时，如下图所示：
图3 闯红灯示意图
当前灯色为红灯，绿灯倒计时时间为27s，并且主车的速度为54km/h，也就是15m/s，距离为75m，若主车以当前速度行驶预计5S后到达路口，由于红灯倒计时为27s，主车到达路口后仍为红灯，所以算法将会触发，通过HMI来提示主车驾驶员闯红灯预警。
当主车所在车道获取的相位灯色为绿灯以及绿灯倒计时(黄灯情况和绿灯一致)，如下图所示：
图4闯红灯示意图
当前灯色为绿灯，绿灯倒计时时间为7s，并且主车的速度为18km/h，也就是5m/s，距离为65m，若主车以当前速度行驶预计13s后到达路口，由于绿灯倒计时为7s，即使有黄灯3s倒计时，主车到达路口时灯色已变更为红灯，所以算法将会触发，通过HMI来提示主车驾驶员闯红灯预警。
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