CN107146412B - 一种基于车联网的高速公路车辆防碰撞预警综合变量构建方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于车联网的高速公路车辆防碰撞预警综合变量构建方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：构造防碰撞预警综合变量；步骤二：确定预警综合变量的预警阈值；步骤三：获取实时车辆运动和位置特征数据；步骤四：计算防碰撞预警综合变量，确定防碰撞预警策略。本发明克服了传统预警变量对换道或偏离车道的车辆与周围车辆实时变化的运动矢量特征和车辆相对位置及车辆尺寸特征考虑不足的缺陷，可以满足不同车辆驾驶行为特征条件下的车辆防碰撞预警需求。

Description

一种基于车联网的高速公路车辆防碰撞预警综合变量构建 方法

技术领域

本发明涉及交通安全评价和智能交通***主动安全技术领域，特别是一种基于车联网的高速公路车辆防碰撞预警综合变量构建方法。

背景技术

汽车保有量的增加和公路运输业的飞速发展，在繁荣经济和方便人们生活的同时，对公路交通安全环境带来了日益严重的压力。我国平均年发生交通事故死亡人数居世界首位，道路交通事故已经成为中国安全生产中死亡人数最多的领域。据多项研究报告表明，若驾驶员能提早0.5s意识到有事故危险并采取相应的正确措施，则可以避免50％的事故；若提早至1s则可以避免90％的事故。因此，车辆主动安全技术和***研发已成为智能车辆开发的重要研究领域。

车辆防碰撞预警***作为智能车辆主动安全***的关键组成部分，通过有机结合感知、通信和控制等相关技术，减少驾驶员的负担和避免驾驶员的判断错误，可以有效减少道路交通事故伤亡率，对于提高道路交通安全将起到重要作用。目前车辆防碰撞预警***主要通过实时计算选定的预警变量并与预设的阈值进行比较而建立不同的控制策略。现有应用较广的预警变量主要包括车间时间THW，碰撞时间TTC和车间距离等。然而这些变量主要是针对同车道追尾事故而建立的危险程度判据，而对车辆换道(有意识)或偏离车道(无意识)过程中可能发生的碰撞风险考虑不足，如没有考虑换道或偏离车道的车辆与周围车辆实时变化的运动矢量特征和车辆相对位置及车辆尺寸特征。而实际上，换道是驾驶过程中最常见同时也是危险程度较高的驾驶行为，根据美国高速公路安全管理局(NHTSA)研究数据表明，由于换道过程引发的交通事故在所有统计的交通事故中的占比高达27％。另外，由于驾驶员注意力不集中导致车道偏离而引发的碰撞事故亦屡见不鲜。因此，有必要研究满足不同车辆驾驶行为(车辆跟驰行为、车辆换道执行行为和车辆偏离车道行为等)特征条件下的车辆防碰撞预警综合变量。

目前，正在快速发展的车联网将先进的传感器技术、通信技术、数据处理技术、网络技术、自动控制技术、信息发布技术等有机地运用于整个交通运输管理体系，可以实现在交通运行过程中参与各方之间行驶信息的实时交互，为精确计算和获取满足上述条件的防碰撞预警综合变量奠定了技术基础。

发明内容

针对现有技术中存在不足，本发明提供了一种基于车联网的高速公路车辆防碰撞预警综合变量构建方法，主要是通过以下技术手段实现上述技术目的的。

一种基于车联网的高速公路车辆防碰撞预警综合变量构建方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一：构造防碰撞预警综合评价指标变量I；

步骤二：确定防碰撞预警综合评价指标变量I的预警阈值，临近碰撞风险预警阈值Th₁和紧急碰撞风险预警阈值Th₂；

步骤三：获取实时车辆运动和位置特征数据；

步骤四：计算实时防碰撞预警综合变量I*，确定防碰撞预警策略。

所述步骤一中构造防碰撞预警综合评价指标变量I的实现方法如下：

步骤1：根据笛卡尔坐标系右手准则建立坐标系，车身方向为x轴，垂直于车身方向为y轴，将车辆运行速度V分解为沿车身方向的车身分速度V_x和垂直于车身方向的分速度V_y，得到车辆的运行方向H为：

H＝α±θ

其中α为车辆的航向角，θ为车身分速度V_x与车辆运行速度V之间的夹角：

当垂直于车身方向的分速度V_y＞0时H取正号，否则H取负号；

步骤2：将本车和周围车辆的速度矢量分别表示为V₁和V₂，则两车相对速度矢量可表示为V₁₂＝V₁-V₂，根据速度矢量图可确定V₁₂的矢量大小为：

其中，ψ为本车和周围车辆的速度矢量V₁和V₂的夹角：

ψ＝|H₁-H₂|

其中，H₁和H₂分别代表本车和周围车辆的运行方向；

本车速度矢量V₁和周围车辆速度矢量V₂的相对速度矢量方向ω₁为：

当H₁-H₂＞0时arccos项前取正号，否则arccos取负号；

步骤3：将本车和周围车辆的质心分别表示为O₁和O₂，则两车相对位置矢量可表示为

以路段基站位置为原点，地理位置的正北方向为纵轴正方向，正东方向为横轴正方向建立独立平面直角坐标系，将O₁和O₂的GPS经纬度坐标通过坐标轴转换计算获得独立平面直角坐标系下O₁和O₂的坐标值(x₁,y₁)和(x₂,y₂)，则两车相对位置矢量大小为：

两车相对位置矢量的方向ω₂为：

步骤4：根据两车的具体尺寸对两车相对位置矢量大小进行修正，修正后的两车相对位置矢量大小d_R可表示为：d_R＝O₁₂-c₁-c₂，

其中c₁表示本车质心O₁按两车相对位置矢量O₁₂方向至本车车身边缘的距离，c₂表示周围车辆质心O₂按两车相对位置矢量O₁₂方向至周围车辆车身边缘的距离；根据平面几何关系，c₁，c₂的大小可以按如下公式计算：

其中δ₁表示本车的航向角α₁与两车相对位置矢量O₁₂方向间的夹角：δ₁＝|ω₂-α₁|；δ₂表示周围车辆的航向角α₂与两车相对位置矢量O₁₂方向间的夹角：δ₂＝|ω₂-α₂|；

ηf1表示本车质心O₁至本车车头左右两端构成的夹角的1/2：

η_f2表示周围车辆质心O₂至周围车辆车头左右两端构成的夹角的1/2：

其中w₁为本车车身宽度，l_f1为本车质心O₁至本车车头边缘的垂直距离；w₂为周围车辆车身宽度，l_f2为周围车辆质心O₂至周围车辆车头边缘的垂直距离；

η_r1表示本车质心O₁至本车车尾左右两端构成的夹角的1/2：

其中l_r1为本车质心O₁至本车车尾边缘的垂直距离；η_r2表示周围车辆质心O₂至周围车辆车尾左右两端构成的夹角的1/2：

其中l_r2为周围车辆质心O₂至周围车辆车尾边缘的垂直距离；

R_f1表示本车质心O₁至本车车头左端或右端的距离：

R_f2表示周围车辆质心O₂至周围车辆车头左端或右端的距离：

R_r1表示本车质心O₁至本车车尾左端或右端的距离：

R_r2表示周围车辆质心O₂至周围车辆车尾左端或右端的距离：

步骤5：将两车相对速度矢量V₁₂在两车相对位置矢量O₁₂上的投影定义为两车质心向相对速度，由步骤2和步骤3可确定两车质心向相对速度V_R的大小为：V_R＝cosω·V₁₂，其中ω表示两车相对速度矢量V₁₂和两车相对位置矢量O₁₂的夹角：ω＝|ω₁-ω₂|；

步骤6：将传统预警变量碰撞时间TTC进行修正，修正后的碰撞时间TTC_m为修正后的两车相对位置矢量大小d_R与两车质心向相对速度V_R的比值：

将本车速度矢量V₁在两车相对位置矢量O₁₂上的投影定义为本车质心向投影速度，由步骤4可确定本车质心向投影速度V_1R大小为：V_1R＝COSω*·V₁，其中ω*表示本车速度矢量V₁和两车相对位置矢量O₁₂的夹角：ω*＝|H₁-ω₂|；将传统预警变量车间时间THW进行修正，修正后的车间时间THW_m为修正后的两车相对位置矢量大小d_R与本车质心向投影速度V_1R的比值：

步骤8：当两车质心向相对速度V_R非常小的时候，对TTC_m和THW_m进行赋权求和，建立防碰撞预警综合评价指标变量I：I＝f₁·TTC_m+f₂·THW_m，其中f₁和f₂为权重系数，由变异系数法获得：

i＝1,2，其中σ_i为第i项指标的标准差，

为第i项指标的平均数。

所述步骤二中确定预警综合变量的预警阈值的方法为：

利用迭代法中的等步长法对防碰撞预警综合评价指标变量I的预警阈值进行取值调整，其计算公式如下：Th_i＝a_i+n·step n＝1,2,...,N；i＝1,2；

其中，Th_i表示经过n次更新调整后I的预警阈值，分为Th₁和Th₂(Th₂＜Th₂)两级预警阈值，Th₁和Th₂分别代表临近碰撞风险预警阈值和紧急碰撞风险预警阈值：当I＞Th₁时，两车处于无碰撞风险状态，此时驾驶员无需采取任何处理措施；当I＜Th₁时，两车处于临近碰撞风险状态，此时驾驶员应采取减速或转向避让措施；当I＜Th₂时，两车处于紧急碰撞风险状态，此时驾驶员或车辆应采取紧急制动或紧急转向避让措施；a₁,a₂分别表示两级预警阈值的各自初始值，step表示调整步长，N表示调整循环次数。

所述步骤三中获取实时车辆运动和位置特征数据的方法为：

步骤a:在车联网环境下，信息采集设备实时采集本车的航向角α₁、车身分速度V_x、垂直于车身方向的分速度V_y、本车质心O₁的GPS坐标。

步骤b：将步骤a中采集的信息与本车车内预存的本车车身宽w₁度、本车质心O₁至本车车头边缘的垂直距离l_f1、本车质心O₁至本车车尾边缘的垂直距离l_r1，通过专用短程无线通信技术DSRC与周围车辆进行实时共享。

所述步骤四中计算实时防碰撞预警综合变量I*，确定防碰撞预警策略的方法如下：

步骤A：重复步骤一，将步骤a中实时获取的本车的航向角α₁、车身分速度V_x、垂直于车身方向的分速度V_y、本车质心O₁的GPS坐标带入步骤一中所构造防碰撞预警综合评价指标变量I中计算，获取实时防碰撞预警综合变量I^*；

步骤B：将实时防碰撞预警综合变量I^*与临近碰撞风险预警阈值Th₁和紧急碰撞风险预警阈值Th₂进行比较；

步骤C：当I^*＞Th₁时，两车处于无碰撞风险状态，无需发布预警信息；当I^*＜Th₁时，两车处于临近碰撞风险状态，发布提示性预警；当I^*＜Th₂时，两车处于紧急碰撞风险状态，发布紧急性预警。

所述信息采集设备为陀螺仪传感器和GPS传感器。

本发明的有益效果在于：

1.本发明克服了传统预警变量对换道或偏离车道的车辆与周围车辆实时变化的运动矢量特征和车辆相对位置及车辆尺寸特征考虑不足的缺陷，可以满足不同车辆驾驶行为(车辆跟驰行为、车辆换道执行行为和车辆偏离车道行为等)特征条件下的车辆防碰撞预警需求；

2.本发明避免了传统预警变量TTC对车间距离变小风险状况和THW对两车相对速度变大风险状况的评价不足，为车辆防碰撞预警提供了可靠的综合评价指标；

3.本发明构造的防碰撞预警综合变量所需参数在车联网条件下通过传统信息采集和传输设备即可获取，无需额外专用车载设备，成本较低；

4.本发明构建的预警综合变量计算方便，完全能满足防碰撞预警实时性要求。

附图说明

图1为本发明所述本车航向角与运行速度的平面几何关系示意图。

图2为本发明所述两车相对速度矢量和相对位置矢量的平面几何关系示意。

图3为本发明所述两车相对距离的修正方法示意图。

具体实施方式

下面结合附图以及具体实施例对本发明作进一步的说明，但本发明的保护范围并不限于此。

一种基于车联网的高速公路车辆防碰撞预警综合变量构建方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一：构造防碰撞预警综合评价指标变量I；

步骤二：确定防碰撞预警综合评价指标变量I的预警阈值，临近碰撞风险预警阈值Th₁和紧急碰撞风险预警阈值Th₂；

步骤三：获取实时车辆运动和位置特征数据；

步骤四：计算实时防碰撞预警综合变量I*，确定防碰撞预警策略。

所述步骤一中构造防碰撞预警综合评价指标变量I的实现方法如下：

步骤1：如图1所示，根据笛卡尔坐标系右手准则建立坐标系，车身方向为x轴，垂直于车身方向为y轴，将车辆运行速度V分解为沿车身方向的车身分速度V_x和垂直于车身方向的分速度V_y，得到车辆的运行方向H，即由地理正北方向按顺时针方向至车辆运行速度V方向的夹角为：

H＝α±θ

其中α为车辆的航向角，即由地理正北方向按顺时针方向至车辆x轴正方向的夹角，取值范围为[0,2π)，θ为车身分速度V_x与车辆运行速度V之间的夹角：

当垂直于车身方向的分速度V_y＞0时H取负号，否则H取正号；

步骤2：如图2所示，将本车和周围车辆的速度矢量分别表示为V₁和V₂，则两车相对速度矢量可表示为V₁₂＝V₁-V₂，根据速度矢量图可确定V₁₂的矢量大小为：

其中，ψ为本车和周围车辆的速度矢量V₁和V₂的夹角：

ψ＝|H₁-H₂|

其中，H₁和H₂分别代表本车和周围车辆的运行方向；

本车速度矢量V₁和周围车辆速度矢量V₂的相对速度矢量方向ω₁，即由地理正北方向按顺时针方向至相对速度矢量V₁₂方向的夹角，为：

当H₁-H₂＞0时arccos项前取正号，否则arccos取负号，公式中引入±2π项的目的是保证ω₁在[0,2π)的范围内取值，相对速度矢量方向ω₁保持与航向角的定义一致；

步骤3：将本车和周围车辆的质心分别表示为O₁和O₂，则两车相对位置矢量可表示为

以路段基站位置为原点，地理位置的正北方向为纵轴正方向，正东方向为横轴正方向建立独立平面直角坐标系，将O₁和O₂的GPS经纬度坐标通过坐标轴转换计算获得独立平面直角坐标系下O₁和O₂的坐标值(x₁,y₁)和(x₂,y₂)，则两车相对位置矢量大小为：

两车相对位置矢量的方向ω₂，即由地理正北方向按顺时针方向至相对位置矢量O₁₂方向的夹角为：

步骤4：如图3所示，根据两车的具体尺寸对两车相对位置矢量大小进行修正，修正后的两车相对位置矢量大小d_R可表示为：d_R＝O₁₂-c₁-c₂，

其中c₁表示本车质心O₁按两车相对位置矢量O₁₂方向至本车车身边缘的距离，c₂表示周围车辆质心O₂按两车相对位置矢量O₁₂方向至周围车辆车身边缘的距离；根据平面几何关系，c₁，c₂的大小可以按如下公式计算：

其中δ₁表示本车的航向角α₁与两车相对位置矢量O₁₂方向间的夹角：δ₁＝|ω₂-α₁|；δ₂表示周围车辆的航向角α₂与两车相对位置矢量O₁₂方向间的夹角：δ₂＝|ω₂-α₂|；

η_f1表示本车质心O₁至本车车头左右两端构成的夹角的1/2：

η_f2表示周围车辆质心O₂至周围车辆车头左右两端构成的夹角的1/2：

其中w₁为本车车身宽度，l_f1为本车质心O₁至本车车头边缘的垂直距离；w₂为周围车辆车身宽度，l_f2为周围车辆质心O₂至周围车辆车头边缘的垂直距离；

η_r1表示本车质心O₁至本车车尾左右两端构成的夹角的1/2：

其中l_r1为本车质心O₁至本车车尾边缘的垂直距离；η_r2表示周围车辆质心O₂至周围车辆车尾左右两端构成的夹角的1/2：

其中l_r2为周围车辆质心O₂至周围车辆车尾边缘的垂直距离；

R_f1表示本车质心O₁至本车车头左端或右端的距离：

R_f2表示周围车辆质心O₂至周围车辆车头左端或右端的距离：

R_r1表示本车质心O₁至本车车尾左端或右端的距离：

R_r2表示周围车辆质心O₂至周围车辆车尾左端或右端的距离：

步骤5：如图2所示，将两车相对速度矢量V₁₂在两车相对位置矢量O₁₂上的投影定义为两车质心向相对速度，由步骤2和步骤3可确定两车质心向相对速度V_R的大小为：V_R＝cosω·V₁₂，其中ω表示两车相对速度矢量V₁₂和两车相对位置矢量O₁₂的夹角：ω＝|ω₁-ω₂|；

注意到，当ω取值在

内时，cosω取值为负值，相应的V_R取值为负值，该情况表示两车在该时刻正在相互逆向驶离；

步骤6：将传统预警变量碰撞时间TTC进行修正，修正后的碰撞时间TTC_m为修正后的两车相对位置矢量大小d_R与两车质心向相对速度V_R的比值：

将本车速度矢量V₁在两车相对位置矢量O₁₂上的投影定义为本车质心向投影速度，由步骤4可确定本车质心向投影速度V_1R大小为：V_1R＝COSω*·V₁，其中ω*表示本车速度矢量V₁和两车相对位置矢量O₁₂的夹角：ω*＝|H₁-ω₂|；将传统预警变量车间时间THW进行修正，修正后的车间时间THW_m为修正后的两车相对位置矢量大小d_R与本车质心向投影速度V_1R的比值：

步骤8：考虑到当两车质心向相对速度V_R非常小的时候，TTC_m不能正确评价车间距离变小可能造成的碰撞风险，而THW_m本身又不能正确评价由两车相对速度变化带来的风险变化，因此为了避免两个指标的缺点可能造成的预警缺陷，当两车质心向相对速度V_R非常小的时候，对TTC_m和THW_m进行赋权求和，建立防碰撞预警综合评价指标变量I：

I＝f₁·TTC_m+f₂·THW_m，

其中f₁和f₂为权重系数，由变异系数法获得：

i＝1,2，其中σ_i为第i项指标的标准差，

为第i项指标的平均数，该式表明，取值差异越大的指标越能反映车辆间碰撞风险的变化，因此需给予该指标更高的权重系数。

所述步骤二中确定预警综合变量的预警阈值的方法为：

利用迭代法中的等步长法对防碰撞预警综合评价指标变量I的预警阈值进行取值调整，其计算公式如下：Th_i＝a_i+n·step n＝1,2,...,N；i＝1,2；

其中，Th_i表示经过n次更新调整后I的预警阈值，分为Th₁和Th₂(Th₂＜Th₂)两级预警阈值，Th₁和Th₂分别代表临近碰撞风险预警阈值和紧急碰撞风险预警阈值：当I＞Th₁时，两车处于无碰撞风险状态，此时驾驶员无需采取任何处理措施；当I＜Th₁时，两车处于临近碰撞风险状态，此时驾驶员应采取减速或转向避让措施；当I＜Th₂时，两车处于紧急碰撞风险状态，此时驾驶员或车辆应采取紧急制动或紧急转向避让措施；a₁,a₂分别表示两级预警阈值的各自初始值，step表示调整步长，N表示调整循环次数。以上Th_i参数的最终取值应由驾驶员行为特性和用户接受度特性决定，可通过同车道双车跟车实验最终确定。

所述步骤三中获取实时车辆运动和位置特征数据的方法为：

步骤a:在车联网环境下，信息采集设备陀螺仪传感器和GPS传感器，实时采集本车的航向角α₁、车身分速度V_x、垂直于车身方向的分速度V_y、本车质心O₁的GPS坐标。

步骤b：将步骤a中采集的信息与本车车内预存的本车车身宽w₁度、本车质心O₁至本车车头边缘的垂直距离l_f1、本车质心O₁至本车车尾边缘的垂直距离l_r1，通过专用短程无线通信技术DSRC与周围车辆进行实时共享，相应地，本车通过专用短程无线通信技术DSRC实时获取周围车辆的所有共享运动和位置信息。

所述步骤四中计算实时防碰撞预警综合变量I^*，确定防碰撞预警策略的方法如下：

步骤A：重复步骤一，将步骤a中实时获取的本车的航向角α₁、车身分速度V_x、垂直于车身方向的分速度V_y、本车质心O₁的GPS坐标带入步骤一中所构造防碰撞预警综合评价指标变量I中计算，获取实时防碰撞预警综合变量I^*；

步骤B：将实时防碰撞预警综合变量I^*与临近碰撞风险预警阈值Th₁和紧急碰撞风险预警阈值Th₂进行比较；

步骤C：当I^*＞Th₁时，两车处于无碰撞风险状态，无需发布预警信息；当I^*＜Th₁时，两车处于临近碰撞风险状态，发布提示性预警，如报警声提醒；当I^*＜Th₂时，两车处于紧急碰撞风险状态，发布紧急性预警，如报警声和方向盘或座椅振动。

所述实施例为本发明的优选的实施方式，但本发明并不限于上述实施方式，在不背离本发明的实质内容的情况下，本领域技术人员能够做出的任何显而易见的改进、替换或变型均属于本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种基于车联网的高速公路车辆防碰撞预警综合变量构建方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一：构造防碰撞预警综合评价指标变量I；

步骤二：确定防碰撞预警综合评价指标变量I的预警阈值，临近碰撞风险预警阈值Th₁和紧急碰撞风险预警阈值Th₂；

步骤三：获取实时车辆运动和位置特征数据；

步骤四：将步骤三获取的实时车辆运动和位置特征数据，代入构造的防碰撞预警综合评价指标变量I中计算，获取实时防碰撞预警综合变量I^*，确定防碰撞预警策略；

所述步骤一中构造防碰撞预警综合评价指标变量I的实现方法如下：

步骤1：根据笛卡尔坐标系右手准则建立坐标系，车身方向为x轴，垂直于车身方向为y轴，将车辆运行速度V分解为沿车身方向的车身分速度V_x和垂直于车身方向的分速度V_y，得到车辆的运行方向H为：

H＝α±θ

其中α为车辆的航向角，θ为车身分速度V_x与车辆运行速度V之间的夹角：

当垂直于车身方向的分速度V_y＞0时H取正号，否则H取负号；

步骤2：将本车和周围车辆的速度矢量分别表示为V₁和V₂，则两车相对速度矢量可表示为V₁₂＝V₁-V₂，根据速度矢量图可确定V₁₂的矢量大小为：

其中，ψ为本车和周围车辆的速度矢量V₁和V₂的夹角：

ψ＝|H₁-H₂|

其中，H₁和H₂分别代表本车和周围车辆的运行方向；

本车速度矢量V₁和周围车辆速度矢量V₂的相对速度矢量方向ω₁为：

当H₁-H₂＞0时arccos项前取正号，否则arccos取负号；

步骤3：将本车和周围车辆的质心分别表示为O₁和O₂，则两车相对位置矢量可表示为

以路段基站位置为原点，地理位置的正北方向为纵轴正方向，正东方向为横轴正方向建立独立平面直角坐标系，将O₁和O₂的GPS经纬度坐标通过坐标轴转换计算获得独立平面直角坐标系下O₁和O₂的坐标值(x₁,y₁)和(x₂,y₂)，则两车相对位置矢量大小为：

两车相对位置矢量的方向ω₂为：

步骤4：根据两车的具体尺寸对两车相对位置矢量大小进行修正，修正后的两车相对位置矢量大小d_R可表示为：d_R＝O₁₂-c₁-c₂，

其中c₁表示本车质心O₁按两车相对位置矢量O₁₂方向至本车车身边缘的距离，c₂表示周围车辆质心O₂按两车相对位置矢量O₁₂方向至周围车辆车身边缘的距离；根据平面几何关系，c₁，c₂的大小可以按如下公式计算：

其中δ₁表示本车的航向角α₁与两车相对位置矢量O₁₂方向间的夹角：δ₁＝|ω₂-α₁|；δ₂表示周围车辆的航向角α₂与两车相对位置矢量O₁₂方向间的夹角：δ₂＝|ω₂-α₂|；

η_f1表示本车质心O₁至本车车头左右两端构成的夹角的1/2：

η_f2表示周围车辆质心O₂至周围车辆车头左右两端构成的夹角的1/2：

其中w₁为本车车身宽度，l_f1为本车质心O₁至本车车头边缘的垂直距离；w₂为周围车辆车身宽度，l_f2为周围车辆质心O₂至周围车辆车头边缘的垂直距离；

η_r1表示本车质心O₁至本车车尾左右两端构成的夹角的1/2：

其中l_r1为本车质心O₁至本车车尾边缘的垂直距离；η_r2表示周围车辆质心O₂至周围车辆车尾左右两端构成的夹角的1/2：

其中l_r2为周围车辆质心O₂至周围车辆车尾边缘的垂直距离；

R_f1表示本车质心O₁至本车车头左端或右端的距离：

R_f2表示周围车辆质心O₂至周围车辆车头左端或右端的距离：

R_r1表示本车质心O₁至本车车尾左端或右端的距离：

R_r2表示周围车辆质心O₂至周围车辆车尾左端或右端的距离：

步骤5：将两车相对速度矢量V₁₂在两车相对位置矢量O₁₂上的投影定义为两车质心向相对速度，由步骤2和步骤3可确定两车质心向相对速度V_R的大小为：V_R＝cosω·V₁₂，其中ω表示两车相对速度矢量V₁₂和两车相对位置矢量O₁₂的夹角：ω＝|ω₁-ω₂|；

步骤6：将传统预警变量碰撞时间TTC进行修正，修正后的碰撞时间TTC_m为修正后的两车相对位置矢量大小d_R与两车质心向相对速度V_R的比值：

将本车速度矢量V₁在两车相对位置矢量O₁₂上的投影定义为本车质心向投影速度，由步骤4可确定本车质心向投影速度V_1R大小为：V_1R＝COSω^*·V₁，其中ω^*表示本车速度矢量V₁和两车相对位置矢量O₁₂的夹角：ω^*＝|H₁-ω₂|；将传统预警变量车间时间THW进行修正，修正后的车间时间THW_m为修正后的两车相对位置矢量大小d_R与本车质心向投影速度V_1R的比值：

步骤8：当两车质心向相对速度V_R非常小的时候，对TTC_m和THW_m进行赋权求和，建立防碰撞预警综合评价指标变量I：I＝f₁·TTC_m+f₂·THW_m，其中f₁和f₂为权重系数，由变异系数法获得：

i＝1,2，其中σ_i为第i项指标的标准差，

为第i项指标的平均数。

2.根据权利要求1所述的一种基于车联网的高速公路车辆防碰撞预警综合变量构建方法，其特征在于，所述步骤二中确定预警综合变量的预警阈值的方法为：

利用迭代法中的等步长法对防碰撞预警综合评价指标变量I的预警阈值进行取值调整，其计算公式如下：Th_i＝a_i+n·step n＝1,2,...,N；i＝1,2；

其中，Th_i表示经过n次更新调整后I的预警阈值，分为Th₁和Th₂两级预警阈值，Th₂＜Th₁，Th₁和Th₂分别代表临近碰撞风险预警阈值和紧急碰撞风险预警阈值：当I＞Th₁时，两车处于无碰撞风险状态，此时驾驶员无需采取任何处理措施；当I＜Th₁时，两车处于临近碰撞风险状态，此时驾驶员应采取减速或转向避让措施；当I＜Th₂时，两车处于紧急碰撞风险状态，此时驾驶员或车辆应采取紧急制动或紧急转向避让措施；a₁,a₂分别表示两级预警阈值的各自初始值，step表示调整步长，N表示调整循环次数。

3.根据权利要求1所述的一种基于车联网的高速公路车辆防碰撞预警综合变量构建方法，其特征在于，所述步骤三中获取实时车辆运动和位置特征数据的方法为：

步骤a:在车联网环境下，信息采集设备实时采集本车的航向角α₁、车身分速度V_x、垂直于车身方向的分速度V_y、本车质心O₁的GPS坐标；

步骤b：将步骤a中采集的信息与本车车内预存的本车车身宽w₁度、本车质心O₁至本车车头边缘的垂直距离l_f1、本车质心O₁至本车车尾边缘的垂直距离l_r1，通过专用短程无线通信技术DSRC与周围车辆进行实时共享。

4.根据权利要求3所述的一种基于车联网的高速公路车辆防碰撞预警综合变量构建方法，其特征在于，所述步骤四中计算实时防碰撞预警综合变量I^*，确定防碰撞预警策略的方法如下：

步骤A：重复步骤一，将步骤a中实时获取的本车的航向角α₁、车身分速度V_x、垂直于车身方向的分速度V_y、本车质心O₁的GPS坐标带入步骤一中所构造防碰撞预警综合评价指标变量I中计算，获取实时防碰撞预警综合变量I^*；

步骤B：将实时防碰撞预警综合变量I^*与临近碰撞风险预警阈值Th₁和紧急碰撞风险预警阈值Th₂进行比较；

步骤C：当I^*＞Th₁时，两车处于无碰撞风险状态，无需发布预警信息；当I^*＜Th₁时，两车处于临近碰撞风险状态，发布提示性预警；当I^*＜Th₂时，两车处于紧急碰撞风险状态，发布紧急性预警。

5.根据权利要求3所述的一种基于车联网的高速公路车辆防碰撞预警综合变量构建方法，其特征在于，所述信息采集设备为陀螺仪传感器和GPS传感器。

Images