CN109591826B - 基于能见度的障碍物避让驾驶引导***及其引导方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种基于能见度的障碍物避让驾驶引导***及其引导方法，其中的***包括：分别安装于汽车上的微波传感器、车载内部传感器、中央处理器、车载单元、车载GPS和通讯网络设备、分别安装在车道两侧的能见度传感器与路侧单元、与所述能见度传感器连接的信号发射器，所述微波传感器、所述车载内部传感器和所述车载显示器分别与所述中央处理器连接，所述车载单元与所述路侧单元分别与所述通讯网络设备通信。本发明在夜间、雨天等能见度低环境下考虑驾驶员反应时间，通过声音、视频显示等手段弥补驾驶员视距辨别能力的缺陷，有效引导道路中车辆的驾驶行为，符合驾驶员的驾驶行为特征，满足车辆对障碍物避让要求，最大程度的保障驾驶安全。

Description

基于能见度的障碍物避让驾驶引导***及其引导方法
技术领域
本发明涉及智能交通技术领域，更为具体地，涉及一种基于能见度的障碍物避让驾驶引导***及其引导方法。
背景技术
车辆在夜间、雨天等恶劣天气下行驶时，由于车辆前视灯作用距离有限，驾驶员无法看清前方路况，对突然出行的障碍物没有足够的反应时间，容易造成交通事故；而且夜间如果前方驶来车辆打开远光灯，强烈的光线会使对象行驶的驾驶员短暂致盲，也会引发交通事故。随着智能车辆的发展，许多车辆已具备障碍物检测功能以及防碰撞安全***，例如：2018款沃尔沃XC60，2018款奥迪A4的Driver Assistance Package选配包中包括预防式整体安全***、自动远光灯以及交通信号识别等功能。测试结果表明在40公里/小时的低速状态下，以及在高速刹车测试中，车辆能有效避免碰撞。智能车辆的主动安全及驾驶辅助***已取得较大的进步，但是仍然存在以下问题：一是现有车辆的预警***并没有考虑到在人机共驾环境下的驾驶员的驾驶特性，由于受能见度影响，对车辆的预警应考虑给予驾驶员充分的时间做出操作反应；二是现有车辆的预警***多针对于对距离车辆一定范围内的障碍物的检测，但是并不关注该障碍物是静态障碍物还是移动障碍物，如果是移动障碍物，由于彼此都在持续移动，因此对车辆的预警也应该根据该物体移动的运动轨迹做出判断；三是作为驾驶辅助***，除了对驾驶员预警之外，更应该提出车辆驾驶的引导策略。
发明内容
鉴于上述问题，本发明的目的是提供一种基于能见度的障碍物避让驾驶引导***及其引导方法，以解决上述背景技术所指出的问题。
本发明提供的基于能见度的障碍物避让驾驶引导***，包括：分别安装于汽车上的微波传感器、车载内部传感器、中央处理器、车载单元、车载GPS和通讯网络设备、分别安装在车道两侧的能见度传感器与路侧单元、与能见度传感器连接的信号发射器，微波传感器、车载内部传感器和车载显示器分别与中央处理器连接，车载单元与路侧单元分别与通讯网络设备通信；其中，车载GPS用于精确定位车辆的位置信息传送给中央处理器；微波传感器用于探测物体并获取物体的运动状态传送给中央处理器；车载内部传感器用于采集车辆运行中的工况信息，转换成电讯号传送给中央处理器；路侧单元用于收集预设范围内不同车道上的车辆的行驶信息并传送给车载单元；能见度传感器用于检测大气中气溶胶粒子前向散射的脉冲光强度并转换为气象能见距离；信号发射器用于将能见度传感器检测到的气象能见距离传送给车载单元；车载单元用于接收信号发射器发送的气象能见距离与路侧单元传送的车辆的行驶信息，并传送给中央处理器；中央处理器用于接收微波传感器、车载GPS、车载内部传感器、车载单元传送的信息，在进行运算、处理、判断后，输出指令至车载显示器；车载显示器用于根据中央处理器输出的指令进行声音预警和/或图像显示预警；通讯网络设备用于实现车辆与车辆之间的信息交互。
本发明提供的基于能见度的障碍物避让驾驶引导方法，V2为当前车道lane1上V0的前车，V1为当前车道lanel上V0的后车，V3为相邻车道lane2上的前车，V4为相邻车道lane2上的后车，该引导方法包括如下步骤：
步骤S1：通过路侧单元采集车道上车辆的行驶信息，并传送给所述车载单元；其中，车辆的行驶信息包括位置信息、速度信息和方向信息，车辆V1、V2、V3、V4的位置信息经过车载GPS检测后由再由本车的车载单元传送给所述路侧单元，分别用PV1、PV2、PV3、PV4表示；车辆V1、V2、V3、V4的速度信息及方向信息通过车辆内部传感器检测获得，并通过本车的车载单元传送给所述路侧单元，车辆V1、V2、V3、V4的速度信息分别用V1、V2、V3、V4表示，车辆V1、V2、V3、V4的方向信息用航向角表示，分别为α1、α2、α3、α4；将信息融合形成车辆实时的运动状态信息，分别用(Pv1，V1，α1)，(Pv2，V2，α2)，(Pv3，V3，α3)，(Pv4，V4，α4)表示，所述路侧单元将车辆V1、V2、V3、V4的运动状态数据通过通讯网络设备发送给车辆V0的车载单元；
步骤S2：通过能见度传感器检测大气中气溶胶粒子前向散射的脉冲光强度并转换为气象能见距离C；
步骤S3：通过信号发射器将气象能见距离C发送给车辆V0的车载单元；
步骤S4：通过车载GPS检测车辆V0的位置信息，车载内部传感器检测车辆V0的运动状态，包括位置、速度和方向，车辆V0的位置用PV0表示，车辆V0的速度用V0表示，车辆V0的方向用航向角α0表示，用(PV0，V0，α0)表示车辆V0的运动状态数据，车载内部传感器将车辆V0的运动状态数据发送给中央处理器；
步骤S5：通过车辆V0的微波传感器检测车辆行驶方向上是否存在障碍物，如果存在，转至步骤S6；
步骤S6：通过车辆V0的微波传感器检测障碍物P的运动状态；其中，障碍物P的运动状态包括车辆V0与障碍物P的相对距离D和障碍物的速度Vp，用(PP，VP)表示障碍物P的运动状态数据；
步骤S7：通过车辆V0的微波传感器将障碍物的运动状态数据传送给车辆V0的中央处理器，该中央处理器结合障碍物的运动状态数据与车辆V0当前的运动状态数据，考虑车辆与障碍物当前的相对距离及相对速度关系，基于中央处理器内置的两个判断条件，判断车辆与障碍物是否存在碰撞风险，如果存在，转至步骤S8，如果不存在，转至步骤S5；
判断方法如下：
首先，将车辆V0的当前的运动状态数据进行离散化处理，得到车辆的加速度、速度、位移之间的关系满足如下关系式：
V0(ti)＝V0(ti-1)+μ0(ti-1)·T，
δ(ti)＝δ(ti-1)+Δδ(ti-1)·T，
Figure GDA0002308372120000031
Figure GDA0002308372120000032
Figure GDA0002308372120000033
其中，V0(ti)为第i秒的车辆速度；V0(ti-1)为第i-1秒的车辆速度；μ0(ti-1)为第i-1秒的车辆加速度；T为时间步，取1秒；δ(ti)为第i秒车辆的前轮偏角，δ(ti-1)为第i-1秒车辆前轮偏角，Δδ(ti-1)为第i-1秒至i秒车辆前轮偏角角速度的变化量；
Figure GDA0002308372120000034
为第i秒的车辆航向角；
然后，将离散化后的车辆V0的运动状态数据匹配至直角坐标系下，车辆V0的位置信息在XOY坐标系下分解为X轴坐标值与Y轴坐标值，x0(ti)、y0(ti)分别为在ti时刻车辆V0在X轴与Y轴分解的位移；x0(ti-1)、y0(ti-1)分别为在i-1秒时车辆V0在X轴与Y轴分解的位移；l为定值，取2.5米；
之后，以车辆V0作为坐标系原点，建立车辆V0与障碍物P在直角坐标系下的位置关系，根据速度障碍法，若两者之间满足中央处理器内置的两个判断条件之一，则判断车辆V0与障碍物P不存在碰撞风险；
中央处理器内置的判断条件一为：
|∠(V0(ti)-VP(ti-1))-α0P|＞Δα；
其中，
Figure GDA0002308372120000041
Figure GDA0002308372120000042
α0P为车辆V0的质心与障碍物P的质心之间的连线与X轴形成的夹角；Δα为车辆V0的质心与障碍物P的质心之间的连线与障碍物P的切线形成的夹角；∠(V0(ti)-VP(ti-1))为车辆V0与障碍物P的相对速度矢量与X轴形成的夹角；vPx(ti-1)、vPy(ti-1)分别为第i-1秒障碍物P的矢量速度VP在XOY坐标系下分解得到的X轴与Y轴方向的速度；r0P为固定值；xP(ti)、yP(ti)分别为第i秒障碍物P在X轴与Y轴方向分解的位移；
中央处理器内置的判断条件二为：
|∠(2Vo(ti)-V0(ti-1)-VP(ti-1))-α0P|＞Δα；
其中，
Figure GDA0002308372120000051
Figure GDA0002308372120000052
Figure GDA0002308372120000053
其中，αOP为车辆V0的质心与障碍物P的质心之间的连线与X轴形成的夹角；Δα为车辆V0的质心与障碍物P的质心之间的连线与障碍物P的切线形成的夹角；∠(2Vo(ti)-V0(ti-1)-VP(ti-1))为车辆V0与障碍物P的相对速度矢量与X轴形成的夹角；vPx(ti-1)、vPv(ti-1)分别为第i-1秒障碍物P的矢量速度VP在XOY坐标系下分解得到的X轴与Y轴方向的速度；r0P为固定值；xP(ti)、yP(ti)分别为第i秒障碍物P在X轴与Y轴方向分解的位移；
步骤S8：判断障碍物P与车辆V0的相对距离D是否大于气象能见距离C；如果大于，转至步骤S9，如果不大于，转至步骤S10；
步骤S9：通过车辆V0的车载显示器发出前方障碍物的声音提示，并在显示屏中显示障碍物的移动轨迹，并且转至步骤S10；
步骤S10：通过车辆V0的中央处理器判断车辆V0与障碍物P的相遇时间tmeet；
其中，相遇时间tmeet的计算公式为：
Figure GDA0002308372120000054
步骤S11：计算驾驶员在该能见度下为避让障碍物P所需要的时间T；其中，T＝反应时间te+避让操作时间tc；
步骤S12：判断是否满足tmeet＞T；如果不满足，转至步骤S13，如果满足，转至步骤S14；
步骤S13：车辆自动制动***启动，保证驾驶安全；
步骤S14：通过车辆V0的中央处理器结合车辆V1、V2、V3、V4的运动状态信息，将满足
Figure GDA0002308372120000061
条件的驾驶策略作为车辆V0的驾驶引导策略；
其中，Δu0(ti)＝[Δμ0(ti)，Δδ0(ti)]T，Δμ0(ti)为车辆V0从i-1秒至i秒的加速度变化量；Δδ0(ti)为车辆V0从i-1秒至i秒的前轮偏角变化量；J为优化目标值，n为总的控制时间，单位为秒。
本发明的基于能见度的障碍物避让驾驶引导***及其引导方法，在夜间、雨天等能见度低环境下考虑驾驶员反应时间，通过声音、视频显示等手段弥补驾驶员视距辨别能力的缺陷，有效引导道路中车辆的驾驶行为，符合驾驶员的驾驶行为特征，满足车辆对障碍物避让要求，最大程度的保障驾驶安全。此外，通过车速合理引导减少由于停车避让引起的路段延误，提高机动车行驶效率和道路通行能力。
附图说明
通过参考以下结合附图的说明，并且随着对本发明的更全面理解，本发明的其它目的及结果将更加明白及易于理解。在附图中：
图1为根据本发明实施例的基于能见度的障碍物避让驾驶引导***的逻辑结构示意图；
图2为根据本发明实施例的基于能见度的障碍物避让驾驶引导方法的流程示意图；
图3为根据本发明实施例的基于能见度的障碍物避让驾驶引导方法的情景示意图。
其中的附图标记包括：微波传感器1、车载GPS 2、中央处理器3、车载显示器4、车载内部传感器5、车载单元6、路侧单元7、能见度传感器8、信号发射器9、通讯网络设备10。
具体实施方式
在下面的描述中，出于说明的目的，为了提供对一个或多个实施例的全面理解，阐述了许多具体细节。然而，很明显，也可以在没有这些具体细节的情况下实现这些实施例。在其它例子中，为了便于描述一个或多个实施例，公知的结构和设备以方框图的形式示出。
图1出了根据本发明实施例的基于AR的被遮挡障碍物识别预警***的逻辑结构。
如图1所示，本发明提供的基于AR的被遮挡障碍物识别预警***，包括：微波传感器1、车载GPS 2、中央处理器3、车载显示器4、车载内部传感器5、车载单元6、路侧单元7、能见度传感器8、信号发射器9和通讯网络设备10；其中，微波传感器1、车载GPS2、中央处理器3、车载内部传感器5、车载单元6和通讯网络设备10分别安装于汽车上，能见度传感器8与路侧单元7分别安装在车道的两侧，能见度传感器8与信号发射器9连接，微波传感器1、车载显示器4和车载内部传感器5分别与中央处理器3连接，车载单元6与路侧单元7分别与通讯网络设备10通信。
车载GPS2用于精确定位车辆的位置信息传送给所述中央处理器3.
所述微波传感器1用于探测物体并获取物体的运动状态传送给所述中央处理器3。微波传感器1是利用多普勒效应原理设计的移动物体探测器，其以非接触方式探测物体的存在、运动速度、距离、角度等信息，具有抗射频干扰能力强、不受温度、湿度、光线、气流、尘埃等影响。能有效检测恶劣天气环境下静态或动态障碍物，例如过街行人或车辆。微波传感器1主要由微波振荡器和微波天线组成。
车载内部传感器5是车辆的内部传感器，可将汽车运行中的各种工况信息，如车速、各种介质的温度、发动机运转工况等转化成电讯号传送给中央处理器3。
路侧单元(Road Side Unit)7，基于无线射频识别技术，同时通过DSRC网络读取一定范围内不同车道上的车辆的定位、速度等行驶信息。路侧单元7是一种智能网联环境下道路的基础设施，安装在道路的两侧，采用DSRC技术，与车载单元6进行通讯。路侧单元7能够高效收集道路交通信息并将收集的信息进行集中处理和反馈。路侧单元7的设计，遵循国家标准为GB20851，通讯频率为5.8GHz。路侧单元7是由高增益定向束控读写天线和射频控制器组成，高增益定向束控读写天线是一个微波收发模块，负责信号和数据的发送/接收、调制/解调、编码/解码、加密/解密；射频控制器是控制发射和接收数据以及处理向上位机收发信息的模块。
能见度传感器8与路侧单元7一起安装在车道的两侧，能见度传感器8由光发射器、光接收器及微处理控制器等主要部件组成。发射器发射红外脉冲光，接收器同时检测大气中气溶胶粒子前向散射的脉冲光强度，所有测量信息由微处理控制器搜集并通过专门的数学模型算法转化为气象能见距离。
根据国标GB/T 33673-2017水平能见度等级划分为分1～6级，每个级别的能见度范围和定性用语见表1。
表1水平能见度等级表
Figure GDA0002308372120000081
所述信号发射器用于将能见度传感器8检测到的气象能见距离传送给所述车载单元6。
所述车载单元6为OBU(On board Unit)或OBD(On Board Diagnostic)诊断终端，就是采用短程通信网络DSRC(Dedicated Short Range Communication)技术，与路边架设路测单元7(RSU-Road Side Unit)进行通讯的微波装置。车载单元6用于接收所述信号发射器发送的气象能见距离与所述路测单元7传送的车辆的行驶信息，并传送给所述中央处理器3。
中央处理器3用于接收所述微波传感器1、所述车载GPS2、所述车载内部传感器5、所述车载单元6传送的信息，在进行运算、处理、判断后，输出指令至所述车载显示器4。
所述车载显示器4是汽车内的显示屏，用于根据所述中央处理器3输出的指令进行声音预警和/或图像显示预警。
通信网络设备10用于实现智能网联环境，其主要依赖两方面的通信技术：短距离视频通信DSRC和远距离移动通信技术，前者主要是RFID传感设备及类似WIFI等2.4G通信技术，后者主要是GPRS、3G、LTE、4G等移动通信技术。借助通信网联设备，实现车道上车辆与车辆之间的信息交互。
上述内容详细说明了本发明提供的基于AR的被遮挡障碍物识别预警***的逻辑结构，与该***相对应，本发明还提供一种基于AR的被遮挡障碍物识别预警方法。
图2示出了根据本发明实施例的基于AR的被遮挡障碍物识别预警方法的情景。
如图2所示，V2为当前车道lanel上V0的前车，V1为当前车道lanel上V0的后车，V3为相邻车道lane2上的前车，V4为相邻车道lane2上的后车。
图3示出了根据本发明实施例的基于AR的被遮挡障碍物识别预警方法的流程。
如图3所示，本发明实施例的基于AR的被遮挡障碍物识别预警方法，包括：
步骤S1：通过路侧单元采集车道上车辆的行驶信息，并传送给所述车载单元。
参照图2，车辆的行驶信息包括位置信息、速度信息和方向信息，车辆V1、V2、V3、V4的位置信息经过车载GPS检测后由再由本车的车载单元传送给所述路侧单元，分别用PV1、PV2、PV3、PV4表示；车辆V1、V2、V3、V4的速度信息及方向信息通过车辆内部传感器检测获得，并通过本车的车载单元传送给所述路侧单元，车辆V1、V2、V3、V4的速度信息分别用V1、V2、V3、V4表示，车辆V1、V2、V3、V4的方向信息用航向角表示，分别为α1、α2、α3、α4；将信息融合形成车辆实时的运动状态信息，分别用(Pv1，V1，α1)，(Pv2，V2，α2)，(Pv3，V3，α3)，(Pv4，V4，α4)表示，所述路侧单元将车辆V1、V2、V3、V4的运动状态数据通过通讯网络设备发送给车辆V0的车载单元。
步骤S2：通过能见度传感器检测大气中气溶胶粒子前向散射的脉冲光强度并转换为气象能见距离C。
步骤S3：通过信号发射器将气象能见距离C发送给车辆V0的车载单元。
步骤S4：通过车载GPS检测车辆V0的位置信息，车载内部传感器检测车辆V0的运动状态，包括位置、速度和方向，车辆V0的位置用PV0表示，车辆V0的速度用V0表示，车辆V0的方向用航向角α0表示，用(PV0，V0，α0)表示车辆V0的运动状态数据，车载内部传感器将车辆V0的运动状态数据发送给中央处理器。
步骤S5：通过车辆V0的微波传感器检测车辆行驶方向上是否存在障碍物；，如果存在，转至步骤S6。
步骤S6：通过车辆V0的微波传感器检测障碍物P的运动状态；其中，障碍物P的运动状态包括车辆V0与障碍物P的相对距离D和障碍物的速度VP，用(PP，VP)表示障碍物P的运动状态数据。
步骤S7：通过车辆V0的微波传感器将障碍物的运动状态数据传送给车辆V0的中央处理器，该中央处理器结合障碍物的运动状态数据与车辆V0当前的运动状态数据，考虑车辆与障碍物当前的相对距离及相对速度关系，基于中央处理器内置的两个判断条件，判断车辆与障碍物是否存在碰撞风险，如果存在，转至步骤S8，如果不存在，转至步骤S5。
判断车辆与障碍物是否存在碰撞风险的方法如下：
首先，将车辆V0的当前的运动状态数据进行离散化处理，得到车辆的加速度、速度、位移之间的关系满足如下关系式：
V0(ti)＝V0(ti-1)+μ0(ti-1)·T，
δ(ti)＝δ(ti-1)+Δδ(ti-1)·T，
Figure GDA0002308372120000101
Figure GDA0002308372120000102
Figure GDA0002308372120000111
其中，V0(ti)为第i秒的车辆速度；V0(ti-1)为第i-1秒的车辆速度；μ0(ti-1)为第i-1秒的车辆加速度；T为时间步，取1秒；δ(ti)为第i秒车辆的前轮偏角，δ(ti-1)为第i-1秒车辆前轮偏角，Δδ(ti-1)为第i-1秒至i秒车辆前轮偏角角速度的变化量；
Figure GDA0002308372120000112
为第i秒的车辆航向角；
然后，将离散化后的车辆V0的运动状态数据匹配至直角坐标系下，车辆V0的位置信息在XOY坐标系下分解为X轴坐标值与Y轴坐标值，x0(ti)、y0(ti)分别为在ti时刻车辆V0在X轴与Y轴分解的位移；x0(ti-1)、y0(ti-1)分别为在i-1秒时车辆V0在X轴与Y轴分解的位移；l为定值，取2.5米；
之后，以车辆V0作为坐标系原点，建立车辆V0与障碍物P在直角坐标系下的位置关系，在此，将移动障碍物用一个圆表示，车辆抽象为一个质心点，由该质心点出发，向圆做两条切线，那么由质心点及两条切线所构成的图形为一个锥形，称为障碍锥。根据速度障碍法的基本原理，当车辆与障碍物的相对速度矢量位于障碍锥内时，则该障碍物属于威胁障碍。
若车辆V0与障碍物P的位置关系满足中央处理器内置的两个判断条件之一，则判断车辆V0与障碍物P不存在碰撞风险；
中央处理器内置的判断条件一为：
|∠(V0(ti)-VP(ti-1))-α0P|＞Δα；
其中，
Figure GDA0002308372120000113
Figure GDA0002308372120000114
α0P为车辆V0的质心与障碍物P的质心之间的连线与X轴形成的夹角；Δα为车辆V0的质心与障碍物P的质心之间的连线与障碍物P的切线形成的夹角；∠(V0(ti)-VP(ti-1))为车辆V0与障碍物P的相对速度矢量与X轴形成的夹角；vPx(ti-1)、vPv(ti-1)分别为第i-1秒障碍物P的矢量速度Vp在XOY坐标系下分解得到的X轴与Y轴方向的速度；r0P为固定值；xP(ti)、yP(ti)分别为第i秒障碍物P在X轴与Y轴方向分解的位移；
中央处理器内置的判断条件二为：
|∠(2Vo(ti)-V0(ti-1)-VP(ti-1))-α0P|＞Δα；
其中，
Figure GDA0002308372120000121
Figure GDA0002308372120000122
Figure GDA0002308372120000123
其中，α0P为车辆V0的质心与障碍物P的质心之间的连线与X轴形成的夹角；Δα为车辆V0的质心与障碍物P的质心之间的连线与障碍物P的切线形成的夹角；∠(2V0(ti)-V0(ti-1)-VP(ti-1))为车辆V0与障碍物P的相对速度矢量与X轴形成的夹角；vPx(ti-1)、vPY(ti-1)分别为第i-1秒障碍物P的矢量速度VP在XOY坐标系下分解得到的X轴与Y轴方向的速度；r0P为固定值；XP(ti)、yP(ti)分别为第i秒障碍物P在X轴与Y轴方向分解的位移。
步骤S8：判断障碍物P与车辆V0的相对距离D是否大于气象能见距离C；如果大于，转至步骤S9，如果不大于，转至步骤S10。
步骤S9：通过车辆V0的车载显示器发出前方障碍物的声音提示，并在显示屏中显示障碍物的移动轨迹，并且转至步骤S10。
步骤S10：通过车辆V0的中央处理器判断车辆V0与障碍物P的相遇时间tmeet；
其中，相遇时间tmeet的计算公式为：
Figure GDA0002308372120000131
步骤S11：计算驾驶员在该能见度下为避让障碍物P所需要的时间T；其中，考虑到在当前能见度环境下驾驶员的反应时间，因此，T＝反应时间te+避让操作时间tc。
驾驶员的反应时间te不仅与能见度相关，也与车辆当前的行驶速度相关。能见度的级别划分见表1。对车辆的当前速度V划分等级，根据其大小划分为如下四个等级：(0，20]、(20，40]、(40，60]、(60，80]，单位为km/h，且假设限速为80km/h。基于车辆驾驶实验，获得驾驶员在不同情况下的反应时间，并整理如下：
IfC＝1，V＝1，thente＝A
IfC＝1，V＝2，thente＝B
……
If C＝6，V＝4，thente＝N。
步骤S12：判断是否满足tmeet＞T；如果不满足，转至步骤S13，如果满足，转至步骤S14。
步骤S13：车辆自动制动***启动，保证驾驶安全。
步骤S14：通过车辆V0的中央处理器结合车辆V1、V2、V3、V4的运动状态信息，将满足
Figure GDA0002308372120000132
条件的驾驶策略作为车辆V0的驾驶引导策略。
其中，Δu0(ti)＝[Δμ0(ti)，Δδ0(ti)]T，Δμ0(ti)为车辆V0从i-1秒至i秒的加速度变化量；Δδ0(ti)为车辆V0从i-1秒至i秒的前轮偏角变化量；J为优化目标值，n为总的控制时间，单位为秒。
车辆V0的驾驶引导策略如下：
模型预测控制器第i秒的车辆V0的输入控制量为：
Δu0(ti)＝[Δμ0(ti)，Δδ0(ti)]T；
其中，Δμ0(ti)为车辆V0从i-1秒至i秒的加速度变化量，Δδ0(ti)为车辆V0从i-1秒至i秒的前轮偏角变化量，模型优化目标是在机动车对障碍物碰撞风险规避的前提下使得车辆速度变化最小同时满足驾驶员操作的舒适性。优化目标函数如下：
Figure GDA0002308372120000141
其中，J为优化目标值，n为总的控制时间，单位为秒。
为保证优化结果符合实际情况，同时使得智能车辆驾驶过程更加平稳，需要设置相应的约束条件：
μmin≤μ(ti)≤μmax
0≤V0(ti)≤Vmax
其中，μmin、μmax、Vmax为车辆最大的加/减速度与最大速度约束，分别取值为-2.5m/s2、2.5m/s2、16m/s。
在横向控制中，考虑到机动车转向的实际操作可能，将车车辆轮偏角增量约束、航向角约束设置如下：
-9.4°＜δ(ti)-δ(ti-1)＜9.4°/s
Figure GDA0002308372120000142
行驶在道路中的车辆，需要满足车辆间的位置约束。其中，车辆V0直行时，与该车前车V2、后车V1的车头间距要大于最小车头间距，其约束关系描述如下；
Figure GDA0002308372120000143
Figure GDA0002308372120000144
换道至相邻车道后，车辆V0与相邻车道上的前车V3、后车V4的车头间距要大于最小车头间距，约束条件描述如下：
Figure GDA0002308372120000145
Figure GDA0002308372120000146
其中，V1(t)、V2(t)、V3(t)、V4(t)为车辆V1、V2、V3、V4在时刻t秒的速度，Gmin为车辆间不碰撞所需保持的最小车头间距，i＝1，2，...n，单位为秒，总的控制时间为n秒。约束表明在任何从i-1秒至i秒内都满足车头间距的要求。
以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (2)

1.一种基于能见度的障碍物避让驾驶引导***，其特征在于，包括：分别安装于汽车上的微波传感器、车载内部传感器、中央处理器、车载单元、车载GPS和通讯网络设备、分别安装在车道两侧的能见度传感器与路侧单元、与所述能见度传感器连接的信号发射器，所述微波传感器、所述车载内部传感器和所述车载显示器分别与所述中央处理器连接，所述车载单元与所述路侧单元分别与所述通讯网络设备通信；其中，
所述车载GPS用于精确定位车辆的位置信息传送给所述中央处理器；
所述微波传感器用于探测物体并获取物体的运动状态传送给所述中央处理器；
所述车载内部传感器用于采集车辆运行中的工况信息，转换成电讯号传送给所述中央处理器；
所述路侧单元用于收集预设范围内不同车道上的车辆的行驶信息并传送给所述车载单元；
所述能见度传感器用于检测大气中气溶胶粒子前向散射的脉冲光强度并转换为气象能见距离；
所述信号发射器用于将所述能见度传感器检测到的气象能见距离传送给所述车载单元；
所述车载单元用于接收所述信号发射器发送的气象能见距离与所述路侧单元传送的车辆的行驶信息，并传送给所述中央处理器；
所述中央处理器用于接收所述微波传感器、所述车载GPS、所述车载内部传感器、所述车载单元传送的信息，在进行运算、处理、判断后，输出指令至所述车载显示器；
所述车载显示器用于根据所述中央处理器输出的指令进行声音预警和/或图像显示预警；
所述通讯网络设备用于实现车辆与车辆之间的信息交互。
2.一种基于能见度的障碍物避让驾驶引导方法，V2为当前车道lane1上V0的前车，V1为当前车道lane1上V0的后车，V3为相邻车道lane2上的前车，V4为相邻车道lane2上的后车，该引导方法包括如下步骤：
步骤S1：通过路侧单元采集车道上车辆的行驶信息，并传送给车载单元；其中，车辆的行驶信息包括位置信息、速度信息和方向信息，车辆V1、V2、V3、V4的位置信息经过车载GPS检测后由再由本车的车载单元传送给所述路侧单元，分别用PV1、PV2、PV3、PV4表示；车辆V1、V2、V3、V4的速度信息及方向信息通过车辆内部传感器检测获得，并通过本车的车载单元传送给所述路侧单元，车辆V1、V2、V3、V4的速度信息分别用V1、V2、V3、V4表示，车辆V1、V2、V3、V4的方向信息用航向角表示，分别为α1、α2、α3、α4；将信息融合形成车辆实时的运动状态信息，分别用(PV1，V1，α1)，(PV2，V2，α2)，(PV3，V3，α3)，(PV4，V4，α4)表示，所述路侧单元将车辆V1、V2、V3、V4的运动状态数据通过通讯网络设备发送给车辆V0的车载单元；
步骤S2：通过能见度传感器检测大气中气溶胶粒子前向散射的脉冲光强度并转换为气象能见距离C；
步骤S3：通过信号发射器将气象能见距离C发送给车辆V0的车载单元；
步骤S4：通过车载GPS检测车辆V0的位置信息，车载内部传感器检测车辆V0的运动状态，包括位置、速度和方向，车辆V0的位置用pV0表示，车辆V0的速度用V0表示，车辆V0的方向用航向角α0表示，用(pV0，V0，α0)表示车辆V0的运动状态数据，车载内部传感器将车辆V0的运动状态数据发送给中央处理器；
步骤S5：通过车辆V0的微波传感器检测车辆行驶方向上是否存在障碍物，如果存在，转至步骤S6；
步骤S6：通过车辆V0的微波传感器检测障碍物P的运动状态；其中，障碍物P的运动状态包括车辆V0与障碍物P的相对距离D和障碍物的速度Vp，用(pp，Vp)表示障碍物P的运动状态数据；
步骤S7：通过车辆V0的微波传感器将障碍物的运动状态数据传送给车辆V0的中央处理器，该中央处理器结合障碍物的运动状态数据与车辆V0当前的运动状态数据，考虑车辆与障碍物当前的相对距离及相对速度关系，基于中央处理器内置的两个判断条件，判断车辆与障碍物是否存在碰撞风险，如果存在，转至步骤S8，如果不存在，转至步骤S5；
判断方法如下：
首先，将车辆V0的当前的运动状态数据进行离散化处理，得到车辆的加速度、速度、位移之间的关系满足如下关系式：
V0(ti)＝V0(ti-1)+μ0(ti-1)·T，
δ(ti)＝δ(ti-1)+Δδ(ti-1)·T，
Figure FDA0002308372110000031
Figure FDA0002308372110000032
Figure FDA0002308372110000033
其中，V0(ti)为第i秒的车辆速度；V0(ti-1)为第i-1秒的车辆速度；μ0(ti-1)为第i-1秒的车辆加速度；T为时间步，取1秒；δ(ti)为第i秒车辆的前轮偏角，δ(ti-1)为第i-1秒车辆前轮偏角，Δδ(ti-1)为第i-1秒至i秒车辆前轮偏角角速度的变化量；
Figure FDA0002308372110000034
为第i秒的车辆航向角；
然后，将离散化后的车辆V0的运动状态数据匹配至直角坐标系下，车辆V0的位置信息在XOY坐标系下分解为X轴坐标值与Y轴坐标值，x0(ti)、y0(ti)分别为在ti时刻车辆V0在X轴与Y轴分解的位移；x0(ti-1)、y0(ti-1)分别为在i-1秒时车辆V0在X轴与Y轴分解的位移；l为定值，取2.5米；
之后，以车辆V0作为坐标系原点，建立车辆V0与障碍物P在直角坐标系下的位置关系，根据速度障碍法，若两者之间满足中央处理器内置的两个判断条件之一，则判断车辆V0与障碍物P不存在碰撞风险；
中央处理器内置的判断条件一为：
|∠(V0(ti)-VP(ti-1))-α0p|＞Δα；
其中，
Figure FDA0002308372110000035
Figure FDA0002308372110000041
α0p为车辆V0的质心与障碍物P的质心之间的连线与X轴形成的夹角；Δα为车辆V0的质心与障碍物P的质心之间的连线与障碍物P的切线形成的夹角；∠(V0(ti)-Vp(ti-1))为车辆V0与障碍物P的相对速度矢量与X轴形成的夹角；vpx(ti-1)、vpy(ti-1)分别为第i-1秒障碍物P的矢量速度VP在XOY坐标系下分解得到的X轴与Y轴方向的速度；r0p为固定值；xP(ti)、yP(ti)分别为第i秒障碍物P在X轴与Y轴方向分解的位移；
中央处理器内置的判断条件二为：
|∠(2V0(ti)-V0(ti-1)-VP(ti-1))-α0p|＞Δα；
其中，
Figure FDA0002308372110000042
Figure FDA0002308372110000043
Figure FDA0002308372110000044
其中，α0p为车辆V0的质心与障碍物P的质心之间的连线与X轴形成的夹角；Δα为车辆V0的质心与障碍物P的质心之间的连线与障碍物P的切线形成的夹角；∠(2V0(ti)-V0(ti-1)-VP(ti-1))为车辆V0与障碍物P的相对速度矢量与X轴形成的夹角；vpx(ti-1)、vpy(ti-1)分别为第i-1秒障碍物P的矢量速度VP在XOY坐标系下分解得到的X轴与Y轴方向的速度；r0p为固定值；xP(ti)、yP(ti)分别为第i秒障碍物P在X轴与Y轴方向分解的位移；
步骤S8：判断障碍物P与车辆V0的相对距离D是否大于气象能见距离C；如果大于，转至步骤S9，如果不大于，转至步骤S10；
步骤S9：通过车辆V0的车载显示器发出前方障碍物的声音提示，并在显示屏中显示障碍物的移动轨迹，并且转至步骤S10；
步骤S10：通过车辆V0的中央处理器判断车辆V0与障碍物P的相遇时间tmeet；
其中，相遇时间tmeet的计算公式为：
Figure FDA0002308372110000051
步骤S11：计算驾驶员在该能见度下为避让障碍物P所需要的时间T；其中，T＝反应时间te+避让操作时间tc；
步骤S12：判断是否满足tmeet>T；如果不满足，转至步骤S13，如果满足，转至步骤S14；
步骤S13：车辆自动制动***启动，保证驾驶安全；
步骤S14：通过车辆V0的中央处理器结合车辆V1、V2、V3、V4的运动状态信息，将满足
Figure FDA0002308372110000052
条件的驾驶策略作为车辆V0的驾驶引导策略；
其中，Δu0(ti)＝[Δμ0(ti)，Δδ0(ti)]T，Δμ0(ti)为车辆V0从i-1秒至i秒的加速度变化量；Δδ0(ti)为车辆V0从i-1秒至i秒的前轮偏角变化量；J为优化目标值，n为总的控制时间，单位为秒。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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DE102019208212A1 (de) * 2019-06-05 2020-12-10 Audi Ag Verfahren zum Betrieb eines Kraftfahrzeugs, Computerprogrammprodukt und Kraftfahrzeug
CN110148313A (zh) * 2019-06-24 2019-08-20 深圳成谷科技有限公司 道路障碍物信息的处理方法、装置及***

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8600656B2 (en) * 2007-06-18 2013-12-03 Leddartech Inc. Lighting system with driver assistance capabilities
JP2017134520A (ja) * 2016-01-26 2017-08-03 トヨタ自動車株式会社 車両用衝突回避支援システム
CN107585160B (zh) * 2016-07-08 2019-12-20 大陆汽车电子（连云港）有限公司 车辆危险警示干预***
CN107784707A (zh) * 2016-08-24 2018-03-09 南京乐朋电子科技有限公司 综合型行车记录仪
DE102016012313A1 (de) * 2016-10-15 2018-04-19 Man Truck & Bus Ag Vorrichtung zur Unterstützung eines Fahrers eines Fahrzeugs mit einer Projektionseinrichtung
SE1750464A1 (en) * 2017-04-20 2018-10-21 Scania Cv Ab Method and control arrangement for environmental perception
CN108974018B (zh) * 2018-08-31 2023-06-16 辽宁工业大学 一种基于机器视觉的汽车前向防碰撞预警监测方法

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