CN108032825A - 一种智能汽车防撞装置及控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种智能汽车防撞装置，包括：防撞器主体，其包括防撞器前体和防撞器后体，防撞器主体具有向内凹陷的第一凹槽和第二凹槽；装饰层，其匹配固定在第一凹槽内部；多个软垫层，其匹配安装在第二凹槽内部，并且软垫层之间具有空隙；气囊层，其固定在软垫层之间的空隙中；气压传感器，其电联气囊层，用于监测气压层内的气压；车速传感器，用于监测车速；反馈装置，其包括车内显示屏和语音播报器；控制器，其电联反馈装置、激光雷达、超声雷达、气压传感器和车速传感器。本发明公开了一种智能汽车防撞装置的控制方法。
Description
技术领域
本发明涉及汽车防碰撞安全领域，具体涉及一种智能汽车防撞装置及控制方法。
背景技术
近年来，随着汽车总量的不断增加，汽车日益成为人们必不可少的交通工具。每天都会发生许多交通安全事故，造成人民群众的生命财产损失，据不完全统计，车祸占意外死亡总数的50％以上，而我国每年因为交通事故的死亡人数达到10万人以上。汽车安全日益被人们所关注。因此，对汽车防碰撞装置以及防碰撞***的研究符合当前趋势，能够有效增加汽车在行驶过程中的安全性。
在汽车防碰撞安全领域，许多人做了相关的研究。在专利号为CN106019308A《一种基于激光雷达的汽车防碰撞***与控制方法》中，通过激光雷达探测障碍物与汽车的相对轨迹，使得碰撞的预测更加准确。在专利号为CN101445086A《汽车防撞装置》中，通过软垫层和弹簧层，吸收撞击能量，实现对汽车乘员的保护。在专利号为CN105984411A《后承力软体汽车防撞装置》中，通过装饰布、海绵和橡胶体,使得碰撞力变得缓慢均匀，保障人车安全。在专利号为CN104369707A《汽车防撞缓冲装置》中，通过多层缓冲的方式降低对汽车的破坏程度，避免车祸发生时对人体的伤害，提高安全性能。以上研究都是从汽车碰撞预测以及吸收碰撞能量、减少对人体伤害等方面对汽车防碰撞***进行研究，有利于增加汽车行驶过程中的安全性，减少对驾乘人员的伤害。
目前在汽车碰撞安全方面，主要是从主动安全和被动安全两个角度来采取一些方法。从主动安全的角度考虑就是一些汽车防碰撞***，从被动安全的角度考虑就是保险杠和防撞装置。目前的汽车防碰撞***大多是采用激光雷达或者超声波测距的方法对前车的位置轨迹进行探测，不能很好的处理后方来车。而保险杠大多采用塑料材质，在汽车发生撞击时会产生变形和脱落，结构单一，缓冲效果比较差，目前设计的一些防撞装置大多也只是采用软垫和弹簧，吸能缓冲的效果也不是很理想。而对于客车和货车而言，由于其惯性大，一个能够承受强大冲击力的防撞装置就显得尤为重要。因此，设计一种既能够检测复杂路况，吸收碰撞产生的巨大能量又能进行自动报警的智能防撞装置是汽车防碰撞安全领域亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明设计开发了一种智能汽车防撞装置，本发明的发明目的是能够便捷安装在汽车上替代常规保险杠，进而吸收碰撞产生的巨大撞击力量减少碰撞力。
本发明设计开发了一种智能汽车防撞装置的控制方法，本发明的发明目的之一是判断前后方车辆的车速和轨迹，对本车驾驶员以及后车驾驶员给出相应提醒。
本发明的发明目的之二是通过建立模糊控制模型对本车驾驶员和后车驾驶员提供更为精确的预判和提醒。
本发明提供的技术方案为：
一种智能汽车防撞装置，包括：
防撞器主体，其包括防撞器前体和防撞器后体，所述防撞器主体具有向内凹陷的第一凹槽和第二凹槽；
装饰层，其匹配固定在所述第一凹槽内部；
多个软垫层，其匹配安装在所述第二凹槽内部，并且所述软垫层之间具有空隙；
气囊层，其固定在所述软垫层之间的空隙中；
其中，所述防撞器前体的中心处设置激光雷达安装槽，并且贯穿所述防撞器前体和所述装饰层，用于安装激光雷达；所述防撞器后体的上部设置有超声雷达安装槽，并且贯穿所述防撞器后体和所述装饰层，用于安装警示光带和超声雷达；
气压传感器，其电联所述气囊层，用于监测所述气压层内的气压；
车速传感器，用于监测车速；
反馈装置，其包括车内显示屏和语音播报器；
控制器，其电联所述反馈装置、所述激光雷达、所述超声雷达、所述气压传感器和所述车速传感器。
优选的是，所述气囊层包括：
多个空气座，其上设置充气孔，所述空气座之间具有空隙；以及
多个空气柱，其设置在所述空气座之间的空隙中。
优选的是，还包括：钢丝纤维层，其设置在所述软垫层和所述气囊层之间。
优选的是，所述防撞器主体两侧设置有灯罩；以及
所述防撞器主体和所述装饰层上设置有贯穿通孔。
一种智能汽车防撞装置的控制方法，使用所述的智能汽车防撞装置，包括如下步骤：
步骤一、采集数据，通过激光雷达检测前车距离以及前车速度，超声雷达检测后车距离以及后方车速，车速传感器检测本车车速，气压传感器检测气囊层的气压；
步骤二、控制器判断前车距离和后车距离是否大于安全距离后作出如下控制：
如果前车距离和后车距离均大于安全距离，则无需对驾驶员进行报警；
如果前车距离小于车前安全距离，则语音播报器对驾驶员发出警示；
如果后车距离小于车后安全距离，则警示光带根据后方距离开始闪烁，包括：当后车距离大于车后安全距离的三分之二的时候，警示光带以3Hz频率闪烁；当后车距离在车后安全距离的三分之一到三分之二之间时，警示光带以2Hz频率闪烁；当后车距离小于车后安全距离的三分之一时，警示光带以1Hz频率闪烁；
步骤三、当前车距离小于车前安全距离时，如果控制器判断驾驶员未做调节，则控制器发出信号，对本车进行强制减速和制动；
其中，所述安全距离为：当车速大于10km/h时，所述车前安全距离为3m和本车每小时车速减去前车每小时车速的千分之一中取较大值，当车速小于10km/h时，车前安全距离取0.5m；当车速大于10km/h时，所述车后安全距离为3m和车后每小时车速减去本车每小时车速的千分之一中取较大值；当车速小于10km/h时，车后安全距离取0.5m。
一种智能汽车防撞装置的控制方法，使用所述的智能汽车防撞装置，包括如下步骤：
步骤一、采集数据，通过激光雷达检测前车距离以及前车速度，超声雷达检测后车距离以及后方车速，车速传感器检测本车车速，气压传感器检测气囊层的气压；
步骤二、控制器通过对前车距离、车前安全距离、后车距离和车后安全距离是否进行预警判断并进行如下控制：
如果根据前车距离和车前安全距离判断需要进行预警，则语音播报器对驾驶员发出警示；
如果根据后车距离和车后安全距离判断需要进行预警，则警示光带根据后方距离开始闪烁；
步骤三、如果控制器判断驾驶员未做调节，则控制器发出信号，对本车进行强制减速和制动。
优选的是，所述步骤二中，采用模糊控制分别输出第一预警概率Q1和第二预警概率Q2进而判断是否进行预警，包括如下步骤：
分别将车前安全距离和前车距离之差ΔS1、本车与前车的相对车速ΔV1以及第一预警概率Q1转换为模糊论域中的量化等级；将车前安全距离和前车距离之差ΔS1以及本车与前车的相对车速ΔV1输入模糊控制模型，均分为7个等级；模糊控制模型输出为所述第一预警概率Q1，分为5个等级；根据所述第一预警概率Q1判断是否对驾驶员发出语音播报器预警；以及
分别将车后安全距离和后车距离之差ΔS2、后车与本车的相对车速ΔV2以及第二预警概率Q2转换为模糊论域中的量化等级；将车后安全距离和后车距离之差ΔS2以及后车与本车的相对车速ΔV2输入模糊控制模型，均分为7个等级；模糊控制模型输出为所述第二预警概率Q2，分为5个等级；根据所述第二预警概率Q2判断警示光带是否进行闪烁。
优选的是，车前安全距离和前车距离之差ΔS1的论域为[-80，80]，本车与前车的相对车速ΔV1的论域为[-60，60]，所述第一预警概率Q1的论域为[0，1]，设量化因子都为1，设定第一预警概率Q1的阈值为0.44～0.53中的一个值；以及
车后安全距离和后车距离之差ΔS2的论域为[-80，80]，后车与本车的相对车速ΔV2的论域为[-60，60]，所述第二预警概率Q2的论域为[0，1]，设量化因子都为1，设定第二预警概率Q2的阈值为0.49～0.57中的一个值。
优选的是，所述车前安全距离和前车距离之差ΔS1的模糊集为{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}，所述本车与前车的相对车速ΔV1的模糊集为{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}，所述第一预警概率Q1的模糊集为{S，SM，M，MB，B}；隶属函数均选用三角函数；以及
所述车后安全距离和后车距离之差ΔS2的模糊集为{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}，所述后车与本车的相对车速ΔV2的模糊集为{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}，所述第二预警概率Q2的模糊集为{S，SM，M，MB，B}；隶属函数均选用三角函数。
优选的是，分别对所述第一预警概率Q1和所述第二预警概率Q2进行经验校正得到第一校正预警概率Q1′和第二校正预警概率Q2′，包括如下校正过程：
当V0＞V1时，对第一校正预警概率Q1′进行如下校正：
当V2＞V0时，对第二校正预警概率Q2′进行如下校正：
式中，S1为前车距离，SS1为车前安全距离，S2为后车距离，SS2为车后安全距离，V′为经验校正速度，λ1、λ2、λ3、γ1、γ2、γ3均为经验校正系数；V′取值范围为45～60km/h，λ1的取值范围为1.18～1.22，λ2的取值范围为1.21～1.24，λ3的取值范围为1.25～1.28，γ1的取值范围为1.03～1.06，γ2的取值范围为1.11～1.14，γ3的取值范围为1.22～1.24。
本发明与现有技术相比较所具有的有益效果：
1、本发明采用防撞体采用了分层的结构设置，通过软垫层、胶皮层、钢丝纤维层以及具有特殊结构的气囊层吸收碰撞时产生的巨大能量，克服了传统保险杠减震缓冲效果差的缺点；
2、本发明的气囊层通过自带气压传感器进行检测，便于使用者及时补充气压，并且有利于气囊层的更换，增加使用寿命；
3、本发明的电子***能够根据前方和后方的车距和车速建立模糊控制模型进而进行判断控制，给予后方车辆和本车驾驶员相应提示，便于做出合理的措施；
4、本发明的电子***还能够在驾驶员不能及时采取相应措施的时候，对汽车进行强制的减速制动，最大程度防止意外的发生。
附图说明
图1为本发明所述的一种智能汽车防撞装置的防撞器前体结构示意图。
图2为本发明所述的一种智能汽车防撞装置的防撞器后体结构示意图。
图3为本发明所述的一种智能汽车防撞装置的气囊层结构示意图。
图4为本发明所述的一种智能汽车防撞装置的气囊层气柱分布示意图。
图5为本发明所述的一种智能汽车防撞装置电子***的结构示意图。
图6为本发明所述的一种智能汽车防撞装置的控制方法流程图。
图7为车前安全距离和前车距离之差的隶属函数。
图8为本车与前车的相对车速的隶属函数。
图9为第一预警概率的隶属函数。
图10为车后安全距离和后车距离之差的隶属函数。
图11为后车与本车的相对车速的隶属函数。
图12为第二预警概率的隶属函数。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。
如图1～图5所示，本发明提供了一种智能汽车防撞装置，包括防撞器主体和电子***，防撞器主体包括防撞器前体100和防撞器后体200；其中，防撞器前体100从前往后依次包括塑料装饰层120、防撞器胶皮体110、第一软垫130、钢丝纤维层140、气囊层150、第二软垫层131，防撞器前体100表面设置有灯罩121、车牌安装槽111、激光雷达安装槽112、通气孔160，灯罩121设置在防撞器胶皮体110两侧，车牌安装槽111和激光雷达安装槽112固定在防撞器前体100的前部中间，贯穿塑料装饰层120和防撞器胶皮体110，通气孔160设置在防撞器前体100前部两侧，贯穿塑料装饰层120和防撞器胶皮体110，并且在气囊层150上设置有充气孔330；
防撞器后体200从前往后依次包括塑料装饰层220、防撞器胶皮体210、第一软垫230、钢丝纤维层240、气囊层250、第二软垫层231，防撞器后体200表面设置有灯罩221、车牌安装槽211、通气孔260，灯罩221设置在防撞器胶皮体210两侧，车牌安装槽211固定在防撞器后体200的前部中间，贯穿塑料装饰层220和防撞器胶皮体210，通气孔260设置在防撞器后体200前部两侧，贯穿塑料装饰层220和防撞器胶皮体210，并且在气囊层250上设置有充气孔330；
其中，防撞器后体200和防撞器前体的区别在于，防撞器后体200没有设置激光雷达安装槽112而增加了警示光带212和超声雷达安装槽213，警示光带212安装在防撞器后体200外部正上方，超声雷达安装槽213设置在警示光带212两侧贯穿塑料装饰层220和防撞器胶皮体210；
在本发明中，电子***包括探测模块、处理模块、警示模块、和反馈模块。
在另一种实施例中，灯罩121、221均安装在防撞器胶皮体110、210内，可以在发生碰撞时有效保护车灯，采用圆形凹孔的设计，便于在汽车上的安装。
在另一种实施例中，在防撞器前体100中的通气孔160贯穿塑料装饰层120和防撞器胶皮体110，在防撞器后体200中的通气孔260贯穿塑料装饰层220和防撞器胶皮体210，通过通气孔160、260的设置可以使得防撞体内的气体有效排出，有效增加防撞体的使用寿命。
在另一种实施例中，塑料装饰层120、220均安装在防撞体的最外部，起到保护和装饰的作用。
在另一种实施例中，防撞器胶皮体110、210由橡胶制成，具有足够的弹性，支撑起整个防撞体，并且其背部有相应安装槽孔，方便固定在汽车上。
在另一种实施例中，第一软垫层130、230和第二软垫层131、231均是由高密度海绵制成，能够起到很好的缓冲作用。
在另一种实施例中，钢丝纤维层140、240由网状钢丝层和网状玻璃纤维层逐层复合叠加而成，具有一定的刚度，能够对气囊层150、250起到很好的保护作用。
如图3和图4所示，在另一种实施例中，气囊层150、250均呈“工”字型结构，两边是矩形的空气座320，两个空气座320中间夹着空气柱310，所述空气座320上设置有充气孔330，便于补充气囊层150、250的空气压力，三个空气柱310相互之间呈等边三角形排列，这样能够具有足够的稳定性，通过空气的可压缩性取得很好的缓冲效果，气囊层上还设置有气压传感器，可以有效检测内部压力，提示驾驶员及时补充气压。
在另一种实施例中，警示光带212安装在防撞器后体200外部的正上方，警示光带212内部由LED小灯泡组成，通过灯光的闪烁频率警示后方来车，看是否存在着碰撞危险。
在另一种实施例中，超声雷达安装槽213设置在警示光带212两侧，里面设置有超声雷达，检测后方来车的距离和车速，超声雷达的成本比较低但是精度比较差，通过左右两侧的超声雷达综合判断，可以有效提高检测精度。
在另一种实施例中，探测模块包括防撞器后体200上的两个超声雷达、防撞器前体100上的激光雷达、防撞器气压传感器以及车速传感器，进而能够有效检测前后车的车速和车距信号以及气囊层150、250内的气压。
在另一种实施例中，分析模块包括一个基于DSP芯片的控制器，能够接受探测模块传递过来的信号并且将反馈信号传递给警示模块和反馈模块。
在另一种实施例中，警示模块包括防撞器后体200上的警示光带212以及相应的PLC芯片，能够控制警示光带212的发光频率，警示后方来车。
在另一种实施例中，反馈模块包括车内显示屏和语音播报器，能够根据分析模块传递过来的信号给驾驶员显示不同的信息，并且给驾驶员进行语音提示。
如图5、图6所示，本发明还提供了一种智能汽车防撞装置的控制方法，包括如下步骤：
步骤一、开启开关，汽车防撞器的电子部分开始工作；
步骤二、激光雷达、超声雷达、车速传感器、气压传感器检测数据，将信号传递给控制器；激光雷达检测前车距离以及前车速度，超声雷达检测后车距离以及后方车速，车速传感器检测本车车速，气压传感器检测气囊层的气压。
步骤三、控制器对传递过来的信号进行处理，并将探测模块得到的信息进行处理后，显示在前显示屏上；
步骤四、控制器判断前车距离是否大于车前安全距离，若是，执行步骤五，否则跳转至步骤七；当车速大于10km/h时，车前安全距离是在3m和本车每小时车速减去前车每小时车速的千分之一中取较大值；当车速小于10km/h时，车前安全距离取0.5m。
步骤五、控制器判断后车距离是否大于车后安全距离，若是则跳转至步骤十，否则执行步骤六；当车速大于10km/h时，车后安全距离是在3m和车后每小时车速减去本车每小时车速的千分之一中取较大值；当车速小于10km/h时，车后安全距离取0.5m。
步骤六、警示光带根据后车距离，分别以3Hz、2Hz、1Hz频率开始闪烁；当后车距离在车后安全距离的2/3-1之间是3Hz频率闪烁，在车后安全距离的1/3-2/3是2Hz，在车后安全距离的0-1/3之间是1Hz频率闪烁。
步骤七、语音播报器对驾驶员发出警示。
步骤八、控制器判断驾驶员是否进行了相应的调节，若是执行步骤四，否则执行步骤九；控制器根据本车的车速变化判断驾驶员是否进行了相应调节。
步骤九、电子***给汽车总控制器发出信号，进行强制减速和制动，跳转至步骤四，电子***通过和汽车制动***之间的交互完成这一过程。
步骤十、工作过程结束。
本发明还提供了一种智能汽车防撞装置的控制方法，包括如下步骤：
步骤一、采集数据，通过激光雷达检测前车距离以及前车速度，超声雷达检测后车距离以及后方车速，车速传感器检测本车车速，气压传感器检测气囊层的气压；
步骤二、控制器通过对前车距离、车前安全距离、后车距离和车后安全距离是否进行预警判断并进行如下控制：
如果根据前车距离和车前安全距离判断需要进行预警，则语音播报器对驾驶员发出警示；
如果根据后车距离和车后安全距离判断需要进行预警，则警示光带根据后方距离开始闪烁；
步骤三、如果控制器判断驾驶员未做调节，则控制器发出信号，对本车进行强制减速和制动。
如图7～9所示，在步骤二中，采用模糊控制模型输出第一预警概率Q1判断是否对驾驶员发出语音播报器预警，包括如下步骤：分别将车前安全距离和前车距离之差ΔS1、本车与前车的相对车速ΔV1以及第一预警概率Q1转换为模糊论域中的量化等级；将车前安全距离和前车距离之差ΔS1以及本车与前车的相对车速ΔV1输入模糊控制模型，模糊控制模型输出为第一预警概率Q1，进而进行数据是否输出的预测，第一预警概率Q1的阈值为0.44～0.53中的一个值，如果第一预警概率Q1达到设定阈值，则表明第一预警概率Q1数据可输出，控制器判断对驾驶员发出语音播报器预警，如果第一预警概率Q1未达到设定阈值，则表明第一预警概率Q1数据不可输出，控制器判断对驾驶员无需发出语音播报器预警；在本实施例中，为了保证控制的精度，使其在不同的环境下都能够很好地进行控制，根据反复试验，将阈值确定为0.48。
车前安全距离和前车距离之差ΔS1的变化范围为[-80，80]，本车与前车的相对车速ΔV1的变化范围为[-60，60]，设定量化因子都为1，因此，车前安全距离和前车距离之差ΔS1以及本车与前车的相对车速ΔV1的论域分别为[-80，80]和[-60，60]，第一预警概率Q1的论域为[0，1]；为了保证控制的精度，使其在不同的环境下都能够很好地进行控制，根据反复试验，最终将车前安全距离和前车距离之差ΔS1的变化范围分为7个等级，模糊集为{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}，NB表示负大，NM表示负中等，NS表示负小，ZO表示零，PS表示正小，PM表示正中等，PB表示正大；本车与前车的相对车速ΔV1的变化范围分为7个等级，模糊集为{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}，NB表示负大，NM表示负中等，NS表示负小，ZO表示零，PS表示正小，PM表示正中等，PB表示正大；输出的第一预警概率Q1分为5个等级，模糊集为{S，SM，M，MB，B}，S表示小，SM表示较小，M表示中等，MB表示较大，B表示大；隶属函数均选用三角形隶属函数，如图7、8、9所示。
模糊控制模型的控制规则选取经验为：
如果车前安全距离和前车距离之差ΔS1为正大或者正中等，本车与前车的相对车速ΔV1为正大或正中等，则第一预警概率Q1为大，即数据可输出，此时，判断控制器判断对驾驶员发出语音播报器预警；
如果车前安全距离和前车距离之差ΔS1为负大、负中等或者负小，本车与前车的相对车速ΔV1为负大或负中等，则第一预警概率Q1为小，即数据不可输出，此时，控制器判断对驾驶员无需发出语音播报器预警；
也就是说，如果第一预警概率Q1为“小或较小”，则数据不可输出，此时，控制器判断对驾驶员无需发出语音播报器预警；如果第一预警概率Q1为“大或较大”，则数据可输出，此时，控制器判断对驾驶员发出语音播报器预警；如果第一预警概率为“中等”，则第一预警概率Q1为阈值，此种情况，如果车前安全距离和前车距离之差ΔS1或者本车与前车的相对车速ΔV1稍有变化，则必然会形成对驾驶员发出预警或者不预警这两种情况的切换；具体的模糊控制规则如表1所示。
表1模糊控制规则
如图10～12所示，在步骤二中，采用模糊控制模型输出第二预警概率Q2判断警示光带是否闪烁，包括如下步骤：分别将车后安全距离和后车距离之差ΔS2、后车与本车的相对车速ΔV2以及第二预警概率Q2转换为模糊论域中的量化等级；将车后安全距离和后车距离之差ΔS2以及后车与本车的相对车速ΔV2输入模糊控制模型，模糊控制模型输出为第二预警概率Q2，进而进行数据是否输出的预测，第二预警概率Q2的阈值为0.49～0.57中的一个值，如果第二预警概率Q2达到设定阈值，则表明第二预警概率Q2数据可输出，控制器判断警示光带闪烁，如果第二预警概率Q2未达到设定阈值，则表明第二预警概率Q2数据不可输出，控制器判断警示光带不闪烁；在本实施例中，为了保证控制的精度，使其在不同的环境下都能够很好地进行控制，根据反复试验，将阈值确定为0.53。
车后安全距离和后车距离之差ΔS2的变化范围为[-80，80]，后车与本车的相对车速ΔV2的变化范围为[-60，60]，设定量化因子都为1，因此，车后安全距离和后车距离之差ΔS2以及后车与本车的相对车速ΔV2的论域分别为[-80，80]和[-60，60]，第二预警概率Q2的论域为[0，1]；为了保证控制的精度，使其在不同的环境下都能够很好地进行控制，根据反复试验，最终将车后安全距离和后车距离之差ΔS2的变化范围分为7个等级，模糊集为{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}，NB表示负大，NM表示负中等，NS表示负小，ZO表示零，PS表示正小，PM表示正中等，PB表示正大；后车与本车的相对车速ΔV2的变化范围分为7个等级，模糊集为{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}，NB表示负大，NM表示负中等，NS表示负小，ZO表示零，PS表示正小，PM表示正中等，PB表示正大；输出的第二预警概率Q2分为5个等级，模糊集为{S，SM，M，MB，B}，S表示小，SM表示较小，M表示中等，MB表示较大，B表示大；隶属函数均选用三角形隶属函数，如图10、11、12所示。
模糊控制模型的控制规则选取经验为：
如果车后安全距离和后车距离之差ΔS2为正大或者正中等，后车与本车的相对车速ΔV2为正大或正中等，则第二预警概率Q2为大，即数据可输出，此时，控制器判断警示光带闪烁；
如果车后安全距离和后车距离之差ΔS2为负大、负中等或者负小，后车与本车的相对车速ΔV2为负大或负中等，则第二预警概率Q2为小，即数据不可输出，此时，控制器判断警示光带不闪烁；
也就是说，如果第二预警概率Q2为“小或较小”，则数据不可输出，此时，控制器判断警示光带不闪烁；如果第二预警概率Q2为“大或较大”，则数据可输出，此时，控制器判断警示光带不闪烁；如果第二预警概率为“中等”，则第二预警概率Q2为阈值，此种情况，如果车后安全距离和后车距离之差ΔS2或者后车与本车的相对车速ΔV2稍有变化，则必然会形成对警示光带闪烁或者警示光带不闪烁这两种情况的切换；具体的模糊控制规则如表2所示。
表2模糊控制规则
在另一种实施例中，分别对所述第一预警概率Q1和所述第二预警概率Q2进行经验校正得到第一校正预警概率Q1′和第二校正预警概率Q2′，通过第一校正预警概率Q1′和第二校正预警概率Q2′进行输出以及判断对本车驾驶员和后车驾驶员进行提醒，对包括如下校正过程：
当时，对第一校正预警概率Q1′进行如下校正：
当时，对第二校正预警概率Q2′进行如下校正：
式中，S1为前车距离，SS1为车前安全距离，S2为后车距离，SS2为车后安全距离，V′为经验校正速度，λ1、λ2、λ3、γ1、γ2和γ3均为经验校正系数；V′取值范围为45～60km/h，λ1的取值范围为1.18～1.22，λ2的取值范围为1.21～1.24，λ3的取值范围为1.25～1.28，γ1的取值范围为1.03～1.06，γ2的取值范围为1.11～1.14，γ3的取值范围为1.22～1.24；作为一种优选，V′为55km/h，λ1为1.18，λ2为1.23，λ3为1.27，γ1为1.05，γ2为1.13，γ3为1.23。
尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的图例。
Claims (10)
1.一种智能汽车防撞装置，其特征在于，包括：
防撞器主体，其包括防撞器前体和防撞器后体，所述防撞器主体具有向内凹陷的第一凹槽和第二凹槽；
装饰层，其匹配固定在所述第一凹槽内部；
多个软垫层，其匹配安装在所述第二凹槽内部，并且所述软垫层之间具有空隙；
气囊层，其固定在所述软垫层之间的空隙中；
其中，所述防撞器前体的中心处设置激光雷达安装槽，并且贯穿所述防撞器前体和所述装饰层，用于安装激光雷达；所述防撞器后体的上部设置有超声雷达安装槽，并且贯穿所述防撞器后体和所述装饰层，用于安装警示光带和超声雷达；
气压传感器，其电联所述气囊层，用于监测所述气压层内的气压；
车速传感器，用于监测车速；
反馈装置，其包括车内显示屏和语音播报器；
控制器，其电联所述反馈装置、所述激光雷达、所述超声雷达、所述气压传感器和所述车速传感器。
2.如权利要求1所述的智能汽车防撞装置，其特征在于，所述气囊层包括：
多个空气座，其上设置充气孔，所述空气座之间具有空隙；以及
多个空气柱，其设置在所述空气座之间的空隙中。
3.如权利要求1或2所述的智能汽车防撞装置，其特征在于，还包括：钢丝纤维层，其设置在所述软垫层和所述气囊层之间。
4.如权利要求3所述的智能汽车防撞装置，其特征在于，所述防撞器主体两侧设置有灯罩；以及
所述防撞器主体和所述装饰层上设置有贯穿通孔。
5.一种智能汽车防撞装置的控制方法，其特征在于，使用权利要求1-4中任一项所述的智能汽车防撞装置，包括如下步骤：
步骤一、采集数据，通过激光雷达检测前车距离以及前车速度，超声雷达检测后车距离以及后方车速，车速传感器检测本车车速，气压传感器检测气囊层的气压；
步骤二、控制器判断前车距离和后车距离是否大于安全距离后作出如下控制：
如果前车距离和后车距离均大于安全距离，则无需对驾驶员进行报警；
如果前车距离小于车前安全距离，则语音播报器对驾驶员发出警示；
如果后车距离小于车后安全距离，则警示光带根据后方距离开始闪烁，包括：当后车距离大于车后安全距离的三分之二的时候，警示光带以3Hz频率闪烁；当后车距离在车后安全距离的三分之一到三分之二之间时，警示光带以2Hz频率闪烁；当后车距离小于车后安全距离的三分之一时，警示光带以1Hz频率闪烁；
步骤三、当前车距离小于车前安全距离时，如果控制器判断驾驶员未做调节，则控制器发出信号，对本车进行强制减速和制动；
其中，所述安全距离为：当车速大于10km/h时，所述车前安全距离为3m和本车每小时车速减去前车每小时车速的千分之一中取较大值，当车速小于10km/h时，车前安全距离取0.5m；当车速大于10km/h时，所述车后安全距离为3m和车后每小时车速减去本车每小时车速的千分之一中取较大值；当车速小于10km/h时，车后安全距离取0.5m。
6.一种智能汽车防撞装置的控制方法，其特征在于，使用权利要求1-4中任一项所述的智能汽车防撞装置，包括如下步骤：
步骤一、采集数据，通过激光雷达检测前车距离以及前车速度，超声雷达检测后车距离以及后方车速，车速传感器检测本车车速，气压传感器检测气囊层的气压；
步骤二、控制器通过对前车距离、车前安全距离、后车距离和车后安全距离是否进行预警判断并进行如下控制：
如果根据前车距离和车前安全距离判断需要进行预警，则语音播报器对驾驶员发出警示；
如果根据后车距离和车后安全距离判断需要进行预警，则警示光带根据后方距离开始闪烁；
步骤三、如果控制器判断驾驶员未做调节，则控制器发出信号，对本车进行强制减速和制动。
7.如权利要求6所述的智能汽车防撞装置的控制方法，其特征在于，所述步骤二中，采用模糊控制分别输出第一预警概率Q1和第二预警概率Q2进而判断是否进行预警，包括如下步骤：
分别将车前安全距离和前车距离之差ΔS1、本车与前车的相对车速ΔV1以及第一预警概率Q1转换为模糊论域中的量化等级；将车前安全距离和前车距离之差ΔS1以及本车与前车的相对车速ΔV1输入模糊控制模型，均分为7个等级；模糊控制模型输出为所述第一预警概率Q1，分为5个等级；根据所述第一预警概率Q1判断是否对驾驶员发出语音播报器预警；以及
分别将车后安全距离和后车距离之差ΔS2、后车与本车的相对车速ΔV2以及第二预警概率Q2转换为模糊论域中的量化等级；将车后安全距离和后车距离之差ΔS2以及后车与本车的相对车速ΔV2输入模糊控制模型，均分为7个等级；模糊控制模型输出为所述第二预警概率Q2，分为5个等级；根据所述第二预警概率Q2判断警示光带是否进行闪烁。
8.如权利要求7所述的智能汽车防撞装置的控制方法，其特征在于，车前安全距离和前车距离之差ΔS1的论域为[-80，80]，本车与前车的相对车速ΔV1的论域为[-60，60]，所述第一预警概率Q1的论域为[0，1]，设量化因子都为1，设定第一预警概率Q1的阈值为0.44～0.53中的一个值；以及
车后安全距离和后车距离之差ΔS2的论域为[-80，80]，后车与本车的相对车速ΔV2的论域为[-60，60]，所述第二预警概率Q2的论域为[0，1]，设量化因子都为1，设定第二预警概率Q2的阈值为0.49～0.57中的一个值。
9.如权利要求8所述的智能汽车防撞装置的控制方法，其特征在于，所述车前安全距离和前车距离之差ΔS1的模糊集为{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}，所述本车与前车的相对车速ΔV1的模糊集为{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}，所述第一预警概率Q1的模糊集为{S，SM，M，MB，B}；隶属函数均选用三角函数；以及
所述车后安全距离和后车距离之差ΔS2的模糊集为{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}，所述后车与本车的相对车速ΔV2的模糊集为{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}，所述第二预警概率Q2的模糊集为{S，SM，M，MB，B}；隶属函数均选用三角函数。
10.如权利要求7所述的智能汽车防撞装置的控制方法，其特征在于，分别对所述第一预警概率Q1和所述第二预警概率Q2进行经验校正得到第一校正预警概率Q1′和第二校正预警概率Q2′，包括如下校正过程：
当V0＞V1时，对第一校正预警概率Q1′进行如下校正：
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当V2＞V0时，对第二校正预警概率Q2′进行如下校正：
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式中，S1为前车距离，SS1为车前安全距离，S2为后车距离，SS2为车后安全距离，V′为经验校正速度，λ1、λ2、λ3、γ1、γ2、γ3均为经验校正系数；V′取值范围为45～60km/h，λ1的取值范围为1.18～1.22，λ2的取值范围为1.21～1.24，λ3的取值范围为1.25～1.28，γ1的取值范围为1.03～1.06，γ2的取值范围为1.11～1.14，γ3的取值范围为1.22～1.24。
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