CN114677874B - 一种基于车辆位姿预测的驾驶人训练方法及*** - Google Patents
一种基于车辆位姿预测的驾驶人训练方法及*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN114677874B CN114677874B CN202210366210.7A CN202210366210A CN114677874B CN 114677874 B CN114677874 B CN 114677874B CN 202210366210 A CN202210366210 A CN 202210366210A CN 114677874 B CN114677874 B CN 114677874B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- learner
- driven vehicle
- vehicle
- training
- steering
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000012549 training Methods 0.000 title claims abstract description 123
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 43
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 26
- 238000003825 pressing Methods 0.000 claims abstract description 5
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 12
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 10
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 9
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 claims description 7
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims description 5
- 238000009434 installation Methods 0.000 claims description 4
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 claims description 3
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 claims description 3
- 230000003068 static effect Effects 0.000 claims description 3
- 244000025254 Cannabis sativa Species 0.000 claims description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 7
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 5
- 238000011897 real-time detection Methods 0.000 description 5
- 230000009471 action Effects 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 206010039203 Road traffic accident Diseases 0.000 description 2
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 102100040225 Gamma-interferon-inducible lysosomal thiol reductase Human genes 0.000 description 1
- 101001037132 Homo sapiens Gamma-interferon-inducible lysosomal thiol reductase Proteins 0.000 description 1
- 229920000271 Kevlar® Polymers 0.000 description 1
- 208000027418 Wounds and injury Diseases 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 1
- 230000008451 emotion Effects 0.000 description 1
- 208000014674 injury Diseases 0.000 description 1
- 239000004761 kevlar Substances 0.000 description 1
- 230000036651 mood Effects 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
- G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
- G09B9/00—Simulators for teaching or training purposes
- G09B9/02—Simulators for teaching or training purposes for teaching control of vehicles or other craft
- G09B9/04—Simulators for teaching or training purposes for teaching control of vehicles or other craft for teaching control of land vehicles
- G09B9/052—Simulators for teaching or training purposes for teaching control of vehicles or other craft for teaching control of land vehicles characterised by provision for recording or measuring trainee's performance
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
-
- G—PHYSICS
- G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
- G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
- G09B9/00—Simulators for teaching or training purposes
- G09B9/02—Simulators for teaching or training purposes for teaching control of vehicles or other craft
- G09B9/04—Simulators for teaching or training purposes for teaching control of vehicles or other craft for teaching control of land vehicles
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Educational Technology (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Algebra (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
Abstract
本发明提供一种基于车辆位姿预测的驾驶人训练方法及***,其包括以下步骤:检测教练车的基准位姿;检测教练车转向角度;检测教练车行驶训练的轨迹;教练车的车身与车道线的平行检测;位置线压线检测;禁入区域判别。本发明实现了“无教练员”式的驾驶技能主动培训,采用实时检测教练车的位置坐标和姿态角,并通过机动车行驶的动力学原理预测教练车的下一步位置坐标和姿态角,根据当前培训项目的要求来智能化指导学员的训练,实现了倒车入库、侧方位停车、直角转弯、坡道停车与起步、曲线行驶等项目的智能培训,其方法也适用于其它场地驾驶项目的智能化培训。
Description
技术领域
本发明涉及驾驶人学习机动车驾驶技能时的自动化、智能化培训技术领域,具体为一种基于车辆位姿预测的驾驶人训练方法和训练***。
背景技术
传统的机动车驾驶技能培训是采用“师傅带徒弟”的模式进行教学,即通过教练员的“言传身教”把机动车驾驶技能传授给驾驶学员。该方法在学员实车操作时,由坐在副驾驶位置的教练员来及时发现学员的操作错误,并通过语言指导和亲自示范对学员的错误进行纠正,在出现行驶危险时,也由教练员来及时发现和处理,保障驾乘人员和教练车的安全。
这种驾驶技能培训方式受到教练员自身的交通法规理解能力、驾驶水平、语言表达能力、以及工作时的情绪状态的影响,存在着培训质量良莠不齐、培训质量因时因地而变化,使机动车驾驶技能培训教学存在着严重的不规范、不完整、不科学的现象,导致培训学员无法掌握全面、合理、准确的驾驶操作技能。
为了避免出现“师傅带徒弟”教学产生的各种问题,人们先后研制并生产了汽车驾驶模拟器、机器人教练等高新技术产品,用于解决机动车驾驶技能培训时“不规范、不完整、不科学”的问题。但这些产品在实际应用时也存在一些问题,如汽车驾驶模拟器可以仿真机动车的操作和各种道路交通状态下的行驶场景,但缺乏驾驶机动车时那种身临其境的危险感觉和紧张感觉,驾驶学员缺少机动车驾驶时必不可少的心理训练;机器人教练可以部分替代教练员的工作,对驾驶学员学习交通法规、驾驶理论知识完成对应教学视频的播放,对驾驶学员实车操作进行检测,并及时指导学员完成正确操作动作、纠正错误操作动作,但缺少依据汽车动力学知识对机动车行驶轨迹的准确预判,也缺少对学员驾驶操作状态的采集,只是把原先一些教练员的经验信息化,缺乏对驾驶技能培训规律的科学把握,给出的培训指导意见是不完整、不全面的,无法准确、科学地指导驾驶学员完成需要的驾驶技能培训。
随着科学技术的进步,机动车自动驾驶技术日臻成熟,一些公司和个人尝试着把自动驾驶技术引进驾驶培训技术领域,如自动恒速行驶、自动变更车道、自动避障、自动泊车等,但由于对驾驶培训的规律和驾驶考试的要求理解不深,使得这类智能化驾驶培训产品缺少针对性和有效性,且由于产品的价格高昂,大大限制了其在机动车驾驶培训领域的应用。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于车辆位姿预测的驾驶人训练方法,其采用高精度卫星定位测向技术(RTK GNSS)实时采集车辆的当前位置、姿态以及车辆速度,采用倾角仪实时采集教练车转向轮的阿克曼转角,通过车载OBD接口、传感器检测驾驶人的实时操作动作,再根据车辆行驶时的动力学原理,预测车辆一段时间后的位置和姿态,结合事前测绘得到的交通环境中的道路区域、禁入区域、障碍物和标志标线,计算出车辆与交通环境中各目标区域和目标物的位置关系,规划设计出正确的车辆行驶轨迹,依据车辆正确行驶轨迹和状态给驾驶人发出明确的驾驶操作提示,在危险情况下自动开启“自动刹车”装置,把教练车及时刹住,避免交通事故发生。
本发明的技术方案如下:
一种基于车辆位姿预测的驾驶人训练方法,包括以下步骤:
(1)检测教练车的基准位姿
检测教练车的基准位置坐标PA(xA,yA,zA),以及在三维空间的实时姿态S(α,β,γ),其中α、β、γ分别表示教练车在三维空间的俯仰角、横滚角、偏航角;
(2)检测教练车转向角度
分别检测教练车的两个前轮的转向角度,根据该转向角度和两个后轮的位置点的位置坐标计算得出该教练车的转向圆心位置坐标PQ(xQ,yQ,zQ);
(3)检测教练车行驶训练的轨迹
根据步骤(1)中的基准位置和实时姿态,规划出每个培训项目的标准行驶轨迹和左右最大偏差轨迹,在标准行驶轨迹和左右最大偏差轨迹之间设置两个中间值轨迹;
教练车行驶训练时,若行驶轨迹偏离标准轨迹,但在两个中间值轨迹之间,给出正常纠错提示;若超出两个中间值轨迹范围,但在左右最大偏差轨迹之间的,给出严重纠错提示;若超出左右最大偏差轨迹范围,训练失败,回到起点重新开始训练;
(4)教练车的车身与车道线的平行检测
检测教练车的实时姿态中俯仰角γ与夹角θZ的差值,
若 -50≤γ-θZ≤ 50,近似平行;
若 γ-θZ>50,车身向左偏斜,提示向右打方向盘;
若 γ-θZ<-50,车身向右偏斜,提示向左打方向盘;
所述夹角θX是指车道线与大地空间Z轴的夹角;
(5)位置线压线检测
检测教练车的当前车速,并测算教练车直线行驶t时间后,教练车上任意位置点与位置线之间的距离dj,
若dj≥100cm,且教练车的车速低于10Km/h,正常操作;若教练车车速不小于10Km/h,提示降低车速;
若50cm ≤ dj<100cm,提示降低车速;
若30cm ≤ dj<50cm,提示降低车速,并准备停车;
若0 ≤ dj<30cm,提示停车;
(6)禁入区域判别
识别禁入区域,当教练车将要驶入禁入区域时,立即启动自动刹车装置把教练车自动停下。
进一步方案,步骤(1)中所述基准位置坐标和三维空间的实时姿态是由卫星定位测向仪进行测量的,所述卫星定位测向仪包括安装在教练车顶前后端的主通道天线和次通道天线,所述主通道天线的位置坐标即为教练车的基准位置坐标PA(xA,yA,zA),根据主通道天线和次通道天线的位置坐标得出教练车在三维空间的实时姿态S(α,β,γ);
所述教练车上任意位置点的实时坐标Pi(xi,yi,zi)的计算公式如下:
其中:i = 1、2、3、…、m,m不大于10,代表教练车上的m个不同的位置点;xAi、yAi、zAi分别代表该位置点静态时与基准位置点PA之间的水平距离、垂直距离和高度值;
该位置点选择教练车前、后保险杠的左边点、中间点和右边点,以及四个车轮的外部着地点。
进一步方案,步骤(2)中所述前轮的转向角度是通过倾角仪来检测的,转向圆心位置坐标PQ(xQ,yQ,zQ)的计算公式如下:
其中a、b为转向时位于内、外侧的两个前轮的转向角度,
h为该教练车的轴距,
L为内侧后轮中心到转向圆心的长度;
PD5(x5,y5,z5)、 PD9(x9,y9,z9)为教练车的两个后轮着地点D5、D9的位置点坐标。
进一步方案,步骤(3)中所述行驶轨迹是根据教练车行驶位姿进行规划的,所述教练车行驶位姿是指教练车行驶一段时间后位置坐标,具体如下:
若教练车直线行驶时,检测教练车的行驶速度V,根据位移公式计算出教练车行驶t时间后的位置坐标Pi1(xi1,yi1,zi1),其中:
若教练车转向或转弯时,根据步骤(2)中的转向圆心位置坐标来得出行驶t时间后的位置坐标Pi2(xi2,yi2,zi2),其中:
上式中:(x0i,y0i,z0i)为教练车任意位置点Pi当前测得的位置坐标;(α,β,γ)为教练车的实时姿态;
Ri、ω分别是根据其教练车转向或转弯时的转向圆心位置坐标PQ(xQ,yQ,zQ)测算的圆周运动的半径和角速度。
进一步方案,当教练车向前直线行驶时,位置点Pi选取前保险杠的左、右端和中间点D1、D3、D2作为教练车检测位置点;当教练车向后直线倒车时,选取后保险杠的左、右端和中间点D6、D8、D7作为教练车检测位置点;
当教练车向前转向或转弯时,选取前保险杠的左、右端和中间点,以及二个前轮的外部着地点D1、3D、D2、D4、D10作为教练车检测位置点;当教练车向后转向或转弯倒车时,选取后保险杠的左、右端和中间点,以及二个前轮的外部着地点D6、D8、D7、D4、D10作为教练车检测位置点。
进一步方案,步骤(4)中所述夹角θX计算方法是先测得车道线上任意两点的坐标F1(x1,y1,z1)和F2(x2,y2,z2),然后根据其直线方程得到夹角θX,
。
步骤(5)中所述位置线为道路边缘线、停车线或库位线;
所述dj的测算方法为:先检测位置线上任意两点的坐标PL1(XL1,YL1,ZL1)和PL2(XL2,YL2,ZL2),然后根据下方公式来计算:
其中: (xi,yi,zi)为教练车上任意位置点Pi在行驶t时间后测算的位置坐标;xc、yc、zc、s均为中间变量,具体如下:
。
进一步方案,步骤(6)中所述禁入区域为行驶场地上的建筑物、排水沟渠、休息区、花坛草地、行人通道、路灯杆或设备安装区域;
所述禁入区域投影到大地水平面上,最大区域集合表示为{Ximin, Ximax,Yimin, Yimax},其中Ximin、Ximax代表场地上第i个禁入区域东、西方向上的坐标最小值、最大值, Yimin、Yimax代表场地上第i个禁入区域南、北方向上的坐标最小值、最大值;
测算教练车行驶t时间后的位置点Pi(xi,yi,zi),若Ximin ≤ xi≤Ximax且Yimin≤ yi≤Yimax,表示教练车将要进入该禁入区域,发出预警提示;
若预警提示后,教练车继续驶入禁入区域,检测得到教练车的实时位置P0i(x0i,y0i,z0i),其Ximin ≤ x0i≤Ximax、Yimin ≤ y0i≤Yimax,将立即启动自动刹车装置,将教练车停住,避免事故发生。
本发明的另一个发明目的是提供一种基于车辆位姿预测的驾驶人训练***,包括主机、检测教练车位置和姿态角的卫星定位测向仪、以及用于检测前轮转向角度的倾角仪;所述卫星定位测向仪的主通道天线和次通道天线分别安装在教练车顶的前后端;所述倾角仪分别安装在两个前轮的转向节或转向节臂上;所述倾角仪的输出端与主机连接,所述卫星定位测向仪通过网络交换机与主机进行交互式连接,所述主机通过自动刹车装置与教练车上的刹车踏板连接。
进一步方案,所述倾角仪的输出端通过转换器与主机连接,所述网络交换机交互式连接有用于与后台管控中心通讯的无线路由器;
所述自动刹车装置包括与教练车的刹车踏板连接的传动机构,所述传动机构通过电机与电机驱动器连接,所述电机驱动器与主机交互连接。
本发明中教练车在三维空间的实时姿态S(α,β,γ),是采用“东北天坐标系”来描述,该坐标系以指向正东方的坐标轴为X轴,以指向正北方的坐标轴为Y轴,以垂直向上的坐标轴为Z轴;在物体发生绕X轴偏转时,其偏转角称为俯仰角,用α表示;绕Y轴偏转时,其偏转角称为横滚角,用β表示;绕Z轴偏转时,其偏转角称为偏航角,用γ表示;所以,一个物体的空间姿态可以用一组坐标(α,β,γ)来表示。
本发明是根据实时检测教练车的位置坐标和姿态角,然后通过机动车行驶的动力学原理预测教练车行驶一段时间后的位置坐标和姿态角,进而判断教练车的车身与车道线是否平行、位置线是否压线、有无进入禁入区域的危险等。实现了倒车入库、侧方位停车、直角转弯、坡道停车与起步、曲线行驶等项目的智能培训,其方法也适用于其它场地驾驶项目的智能化培训。
本发明相对于现有驾驶技能培训技术具有以下有益效果:
(1)本发明实现了“无教练员”方式的驾驶技能主动培训,使驾驶技能培训工作更加科学、规范,避免了因教练员品质高低不同、水平参差不齐、情绪好坏不定带给学员的困扰;
(2) 本发明实现了“无教练员”方式的驾驶技能主动培训,大大减少了驾驶培训单位的人力资源成本支出,简化了人员管理措施,提高了驾驶培训单位的经济效益;
(3) 本发明没有教练员参与培训,可以有效减少人与人之间的接触;
(4) 本发明针对驾驶人现有场地驾驶技能的培训项目开发而成,实现了倒车入库、侧方位停车、直角转弯、坡道停车与起步、曲线行驶项目的智能培训,其方法也适用于其它场地驾驶项目的智能化培训;
(5) 本发明采用实时检测教练车的位置坐标和姿态角,并通过机动车行驶的动力学原理预测教练车的下一步位置坐标和姿态角,根据当前培训项目的要求来智能化指导学员的训练,不受场地和车辆类型的限制,普适性强;
(6) 本发明使用通用型RTK高精度卫星定位测向仪、三轴倾角仪、高性能终端、自制自动刹车装置等,来构建实用化的工作***,具有使用成本低,价格便宜的特点;
(7) 本发明具有禁入区域检测功能,装备了自动刹车装置,可以有效避免训练时的行车事故发生,保障学员和教练车的安全。
附图说明
图1为卫星定位测向仪安装在教练车上的示意图;
图2为教练车的转向示意图;
图3为教练车的行驶轨迹示意图;
图4为本发明的***框图。
具体实施方式
实施例1:
如图1所示,将卫星定位测向仪2的二个天线分别安装于教练车1的车顶11上,位于后侧的是主通道天线A,其位置坐标作为教练车1的基准位置坐标;位于前侧的是次通道天线B配合主通道天线A对教练车的姿态角进行实时测量;二个天线之间的间隔通常要不小于1米,以保证位置和姿态角的测量精度。
同时选择教练车1的前、后保险杠的左边点、中间点和右边点(对应图1中教练车1上的D1、D2、D3、D6、D7、D8),以及前轮12、后轮13的外部着地点(对应图1中D4、D5、D9、D10),作为教练车用于待测参考的位置点。
将倾角仪A安装于教练车的左前轮转向节或转向节臂上,测量左前轮的转向角度,倾角仪B安装于教练车的右前轮转向节或转向节臂上,测量右前轮的转向角度(图中末画出)。
对培训场地进行精密测绘,得到车道线、停车线、库位线、道路边缘线、起始训练点、桩杆位置点的坐标值及其数学方程式,同时,经过实车测试,把每个训练项目的标准行驶轨迹l0、最大偏差行驶轨迹l2、l2 ’以及0.5倍偏差行驶轨迹,即中间值轨迹l1、l1 ’测出,并记录在数据库里予以保存,如图3所示。
测绘场地上的建筑物、排水沟渠、休息区、花坛草地、行人通道、路灯杆设立区域、设备安装立杆设立区域等,计算出各区域的数学表示的线段集合,作为教练车的禁入区域,该禁入区域以{Li}表示,该集合对应一个最大区域{Ximin, Ximax, Yimin, Yimax},其中Ximin、Ximax代表场地上第i个禁入区域东、西方向上的坐标最小值、最大值, Yimin、Yimax代表场地上第i个禁入区域南、北方向上的坐标最小值、最大值。
本发明的训练方法如下:
1、教练车位姿的实时检测
教练车的位置坐标和姿态角实时检测,采用RTK高精度卫星定位测向技术实现。安装于车顶后侧的是主通道卫星定位仪天线A,用于实时测量主通道天线的实时位置,进而确定教练车的实时基准位置坐标PA(xA,yA,zA);安装于车顶前侧的是次通道卫星定位仪天线B,用于实时测量次通道天线的实时位置坐标PB(xB,yB,zB)。
物体的空间姿态通常采用“东北天坐标系”来描述,该坐标系以指向正东方的坐标轴为X轴,以指向正北方的坐标轴为Y轴,以垂直向上的坐标轴为Z轴;在物体发生绕X轴偏转时,其偏转角称为俯仰角,用α表示;绕Y轴偏转时,其偏转角称为横滚角,用β表示;绕Z轴偏转时,其偏转角称为偏航角,用γ表示;所以,一个物体的空间姿态可以用一组坐标(α,β,γ)来表示。
根据实时检测得到PA(xA,yA,zA)和PB(xB,yB,zB),可以确定教练车在三维空间的实时姿态S(α,β,γ),其中α是教练车在三维空间的俯仰角,β是教练车在三维空间的横滚角,γ教练车在三维空间的偏航角。
测量得到教练车的基准位置点PA和姿态S后,经过计算就可以得到任意时间点的教练车上任意一点的位置点Pi的实时坐标,则各位置点Pi(xi,yi,zi)的实时坐标为:
其中:i = 1、2、3、…、m,m不大于10,代表教练车上的m个不同的位置点;xAi、yAi、zAi分别代表该位置点静态时与基准位置点PA之间的水平距离、垂直距离和高度值;
该位置点最好选择教练车前、后保险杠的左边点、中间点和右边点,以及四个车轮的外部着地点。
2、教练车转向角度的实时检测
教练车行驶时转动方向盘进行车辆方向的调整或转弯,根据四轮机动车阿克曼角转向原理,其二个前轮12的偏转角度是不同的,如图2所示,内侧轮的转向角度∠b大于外侧轮的转向角度∠a,且内侧轮、外侧轮的中垂线与二个后轮13的中垂线相交于一点Q,该交点Q即为四轮机动车转向的圆心。
实际工作时,通常用倾角仪来测量教练车二个前轮的转向角度∠a和∠b,进而求出教练车的转向圆心Q的坐标。
设教练车轴距为h,则转向时内侧后轮中心到转向圆圆心的长度L为:
假设二个后轮转向时的中心位置坐标与车身位置点D5坐标 PD5(x5,y5,z5)和车身位置点D9坐标 PD9(x9,y9,z9)坐标近似相同,则二个后轮中心线的连线方程为:
则教练车转向时的转向圆心位置坐标PQ(xQ,yQ,zQ)可以通过以下方程组求出:
3、教练车的行驶位姿预测
教练车在向前、向后直线行驶时,通过卫星定位测向仪可以实时获得教练车的行驶速度V,则在t时间后教练车的位移R=V·t,进而可以计算出教练车直线行驶时,在t时间后,教练车车身任意一点所处的位置坐标Pi1(xi1,yi1,zi1)为:
其中(x0i,y0i,z0i)为教练车车身任意位置点Pi当前测得的位置坐标,(xi1,yi1,zi1)为该位置点Pi在t时间后所处的位置;通常,在教练车向前行驶时,选取i=1、3、2,即选取前保险杠的左、右端和中间点(图1中D1、D3、D2)的位置作为教练车检测和预测的位置点;在教练车向后倒车时,选取i=6、8、7,即选取后保险杠的左、右端和中间点(D6、D8、D7)的位置作为教练车检测和预测的位置点。
教练车在转向或转弯时,教练车处于圆弧运动,圆弧的圆心Q位置坐标通过上面介绍的方法可以求出PQ(xQ,yQ,zQ),同时,通过高精度卫星定位测向仪可以测出实时基准位置的坐标PA(xA,yA,zA)和速度VA、以及教练车在三维空间的实时姿态S(α,β,γ),故,可以求出教练车转弯时的圆周运动的半径Ri和角速度ω:
所以,教练车上任意一点Pi的坐标值在教练车做转向或转弯行驶时间t后的位置坐标Pi2(xi2,yi2,zi2)为:
其中(x0i,y0i,z0i)为教练车车身位置点Pi当前测得的位置坐标,PQ(xQ,yQ,zQ) 为教练车圆弧运动时的转向圆心位置坐标。为简化运算,教练车在转向或转弯时,假设其在预测时间△t范围内的高度保持不变,即zi=z0i。
通常,在教练车向前行驶转向或转弯时,选取i=1、2、3、4、10,即选取前保险杠的左、右端和中间点,以及二个前轮的外部着地点作为教练车检测和预测的位置点;在教练车向后倒车时,选取i=6、7、8、4、10,即选取后保险杠的左、右端和中间点,以及二个前轮的外部着地点作为教练车检测和预测的位置点。
4、训练过程
(1)行驶轨迹检测与训练
学员在进行小型机动车驾驶技能培训时,通常要通过五个项目的培训来掌握机动车的驾驶操作,建立起机动车的空间位置感。其中五个培训项目分别是倒车入库、侧方位停车、直角转弯、坡道停车与起步、曲线行驶。针对每个培训项目及教练车的运动性能,事先规划好该项目的标准行驶轨迹,如图3中的l0,同时找到完成该项目培训允许的最大偏差轨迹l2、l2 ’,在l0与l2、l2 ’之间分别找到对应的中间值轨迹l1、l1 ’。
若教练车的行驶轨迹与标准轨迹吻合,***没有提示给出,让学员自主驾驶;若教练车的行驶轨迹偏离标准轨迹,但在l1和l1 ’轨迹之间,给予学员正常纠错提示;若教练车的行驶轨迹不在标准轨迹之上,超出l1和l1 ’轨迹范围,但在l2和l2 ’轨迹之间,给予学员严重纠错提示;若教练车的行驶轨迹超出l2和l2 ’轨迹范围,告知学员训练失败,把教练车开到项目起点,重新开始训练。
实际工作时,教练车的轨迹以基准位置为准,通过实测生成用于训练的标准轨迹,标准轨迹数据包括卫星定位测向仪的主通道天线位置的轨迹位置坐标和教练车的姿态角。
行驶一段时间t后,教练车行驶基准位置点A(其坐标P0i(x0i,y0i,z0i))与标准行驶轨迹l0的直线距离di:
若di= 0,正常驾驶操作,没有提示;
若0<di≤ l1,正常纠错提示,如“向左转向”、“向右轻打方向盘”等;
若l1<di≤ l2,严重纠错提示,如“向左打满方向盘”、“向右快打方向盘”等;
若di>l2,训练失败,提示“训练失败,开回起点”等。
若教练车的轨迹图是直线,直接检测标准行驶轨迹上某一点的坐标,然后与P0i(x0i,y0i,z0i)直接计算就能得出。
若教练车的轨迹图不是直线而是曲线时,用满足精度的折线来近似模拟轨迹曲线,以方便计算,所以最后得到的标准轨迹是一个折线集合,折线的数学方程由折线二端的位置点坐标确定,通过实际测量获得。
假设折线二端点的位置坐标测量值为P1(x1,y1,z1)和P2(x2,y2,z2),该折线的数学方程为:
通过上述分析,可以得到教练车在t时间后的基准点位置坐标为P0i(x0i,y0i,z0i)及其姿态角S0i(α0i,β0i,γ0i),则P0i与标准行驶轨迹之间的距离di为:
其中,xc、yc、zc、k均为中间变量:
而:
(2)车身平行检测与训练
实际驾驶操作时,需考虑车身与道路边缘线或车道线的平行,如果不平行且未能及时调整,极易出现机动车压线、出线错误,严重的可能会出现交通事故,所以在车身未能平行与道路边缘线或车道线时,要及时给学员以提示。
检测教练车的实时姿态中俯仰角γ与夹角θZ的差值:
若 -50≤γ-θZ≤ 50,近似平行;
若 γ-θZ>50,车身向左偏斜,提示向右打方向盘;
若 γ-θZ<-50,车身向右偏斜,提示向左打方向盘;
其中γ是指先检测教练车在t时间后的姿态角S0i(α0i,β0i,γ0i),然后计算俯仰角γ;
夹角θZ是指车道线与大地空间Z轴的夹角;夹角θZ计算方法是先测得车道线上任意两点的坐标F1(x1,y1,z1)和F2(x2,y2,z2),然后根据其直线方程得到夹角θZ,
(3)压线检测
机动车道路行驶时,车身不能越过道路边缘线、停车线、库位线等,在驾驶人进行场地驾驶技能培训时,教练车按培训项目的要求,车身也不能越过道路边缘线、停车线、库位线,否则训练失败,成绩不合格。
实际工作时,若教练车向前行驶,即车辆挡位处于前进档或通过车辆行驶轨迹判断得到,利用教练车前保险杠的左、右端和中间点的位置作为教练车是否靠近、越过道路边缘线、停车线、库位线的检测和预测位置点,即选取教练车上位置点D1、D2、D3(i=1、2、3)作为检测和预测位置点;若教练车向后行驶,即车辆挡位处于倒车档或通过车辆行驶轨迹判断得到,利用教练车后保险杠的左、右端和中间点的位置作为教练车是否靠近、越过道路边缘线、停车线、库位线的检测和预测位置点,即选取D6、D7、D8(i=6、7、8)位置点作为检测和预测位置点。
训练场地上的道路边缘线、停车线、库位线等通过事前精密测绘得到,一般利用RTK高精度的卫星定位仪测出该位置线上的二点精确位置坐标,得到该线段的数学方程式。假设某道路边缘线、停车线或库位线上的二个点PL1(XL1,YL1,ZL1)和PL2(XL2,YL2,ZL2)被精确测得,其连接线段的数学方程式为:
教练车车身上的任意一点Pi在△t时间后,预测得到的位置坐标为Pi(xi,yi,zi),则:
其中(x0i,y0i,z0i)为教练车车身上的任意位置点Pi当前测得的位置坐标;则该位置点与靠近线段之间的距离dj为:
其中:
而:
通常,在教练车向前行驶时,选取i=1、2、3位置点,即选取前保险杠的左、右端和中间点的位置作为教练车检测和预测的位置点;在教练车向后倒车时,选取i=6、7、8位置点,即选取后保险杠的左、右端和中间点的位置作为教练车检测和预测的位置点。
若dj≥100cm,且教练车车速低于10Km/h,学员正常操作,没有提示;若教练车车速大于等于10Km/h,提示学员降低车速;
若50cm ≤ dj<100cm,提示学员降低车速,小心驾驶;
若30cm ≤ dj<50cm,提示学员降低车速,准备停车;
若0 ≤ dj<30cm,提示学员停车。
5、禁入区域判别
学员在训练场地上练习驾驶操作技能,为避免学员因误操作或操作不熟练引起的事故,从而造成人员伤害和财产损失,本发明在教练车上安装有自动刹车装置,在教练车即将进入危险区域且学员未能做出正确操作时,自动启动刹车装置,把教练车停下来,避免事故发生。
实际工作时,把训练场地周边的围墙、栅栏区域,以及场地上的建筑物、排水沟渠、休息区、花坛草地、行人通道、路灯杆设立区域、设备安装立杆设立区域等,在事前通过精密测绘得到其所在区域的位置坐标,把这些区域用四边形或多边形围起来作为教练车的禁入区域。一旦教练车将要驶入,***立即启动自动刹车装置把教练车自动停下。
这些禁入区域投影到大地水平面上,可以用折线集合{Li}表示,该集合对应一个最大区域{Ximin, Ximax, Yimin, Yimax},其中Ximin、Ximax代表场地上第i个禁入区域东、西方向上的坐标最小值、最大值, Yimin、Yimax代表场地上第i个禁入区域南、北方向上的坐标最小值、最大值。
教练车训练行驶时,根据上述介绍方法,可以预测得到的教练车上任意位置点在△t时间后的位置点Pi(xi,yi,zi),若Ximin ≤ xi≤Ximax,Yimin ≤ yi≤Yimax,表示教练车将要进入该禁入区域,此时,本发明发出预警提示;若预警提示后,学员未采取有效应对措施,教练车继续驶入禁入区域,检测得到教练车的实时位置P0i(x0i,y0i,z0i),且Ximin ≤x0i≤Ximax,Yimin ≤ y0i≤Yimax,本发明立即启动自动刹车装置,将教练车停住,避免事故发生。
通常,在教练车向前行驶时,选取位置点D1、D2、D3,即选取前保险杠的左、右端和中间点的位置作为教练车是否进入禁入区域的检测和预测位置点;在教练车向后倒车时,选取位置点D6、D7、D8,即选取后保险杠的左、右端和中间点的位置作为教练车是否进入禁入区域的检测和预测位置点。
实施例2:
如图4所示,一种基于车辆位姿预测的驾驶人训练***,包括主机5、检测教练车位置和姿态角的卫星定位测向仪2、以及用于检测前轮转向角度的倾角仪;所述卫星定位测向仪2的主通道天线和次通道天线分别安装在教练车的车顶前后端;所述倾角仪A、B分别安装在两个前轮的转向节或转向节臂上;所述倾角仪的输出端通过转换器6与主机5连接,所述卫星定位测向仪2通过网络交换机3与主机5进行交互式连接,所述主机5通过自动刹车装置与教练车上的刹车踏板14连接。
所述网络交换机3交互式连接有用于与后台管控中心通讯的无线路由器4;转换器6与教练车上的OBD接口15连接,通过教练车上ECU数据总线采集挡位、方向灯、手刹等数据。
所述自动刹车装置包括与教练车的刹车踏板14连接的传动机构9,所述传动机构9通过直流电机8与电机驱动器7连接,所述电机驱动器7与主机5交互连接。在接收到上位机(车载***主机)发来的刹车指令后,可以在0.5秒内把教练车刹车踏板从自由状态拉低到最大行程(等效于刹车踏板踩到底),完成刹车功能。
其中,卫星定位测向仪选择北京合众思壮公司研制的V28定位测向板卡,V28板卡可接收全星座全频点GNSS信号,支持北斗三号卫星信号的接收,采用“天鹅”抗干扰技术,提高了复杂环境下的性能,采用28pin针脚小尺寸设计,体积较小;V28板卡实现了厘米级定位,测向精度优于0.08°;V28板卡既可以输出定位信息(经度、纬度和高度),也可以实时输出姿态信息(俯仰角、横滚角和偏航角),数据刷新率可达20Hz。工作时,把V28定位测向仪的二个RTK天线安装于教练车车顶,位于后侧的是主通道RTK天线,其位置坐标作为教练车的基准位置坐标;位于前侧的是次通道RTK天线,其配合主通道RTK天线对教练车的姿态角进行实时测量;二个RTK天线之间的间隔通常要不小于1米,以保证位置和姿态角的测量精度。
主机选择APOLLO 10型平板终端,APOLLO 10平板采用车规级设计,具有较强的防震、防电磁干扰的能力,其采用4核CPU,工作速度可达1.5GHz,内部存储可达64G,采用高亮度10吋显示屏,分辨率为1024×600,采用10吋电容式触摸屏,具有防爆、防眩功能,支持9-36V宽压电源输入,内置话筒和喇叭。
网络交换机选择威强IES-1050A工业级交换机用于车载设备的互联互通、信息传送,其含有5个10/100Base-T(X)电口,支持冗余电源输入,支持存储转发,支持流量控制,具有工业IP30防护等级,可以保障在恶劣环境下稳定运行。
路由器选择映翰通IR 900实现教练车与管控中心的无线宽带通信,可以双向传送数据、音频流和视频流;其是一款面向工业领域推出的4G无线VPN 路由器,具有快速部署和易于管理的优点。
倾角仪选择JY901倾角仪来检测教练车二个转向前轮的转向角度,JY901倾角仪体积小巧、便于安装;其核心是美国Invensense公司研制的运动处理传感器MPU6050,MPU6050是一种集成了一个嵌入式3轴MEMS陀螺仪、一个3轴MEMS加速度计和一个数字运动处理器的片上***,可以实时检测运动物体的三维加速度、三维角速度、三维角度等参数,其三维加速度、三维角速度、三维角度的检测精度分别达到0.01g、0.05°/s和0.01°;JY901倾角仪采集数据输出及与上位机的通讯采用串口RS232模式,便于使用;其中,JY901倾角仪A安装于教练车左前轮转向节或转向节臂上,测量左前轮的转向角度;JY901倾角仪B安装于教练车右前轮转向节或转向节臂上,测量右前轮的转向角度;二个JY901倾角仪通过串口把测得的左、右前轮转向角度传送到自制的数据采集板。
选择力特ZE552A一分四转换器完成数据采集,其可以把4路RS232串口送来的数据通过1路USB2.0送入上位机,也可以把上位机的指令或数据通过指定的RS232串口传送到下位机或数据采集单元;实际工作时,二只JY901倾角仪的输出分别接到ZE552A的2路串口上,再通过ZE552A的USB2.0口把教练车的二个前轮的转向角度送入上位机;教练车OBD接口接入ZE552A的另外1路串口上,把采集到的教练车状态数据也通过ZE552A的USB2.0口传送到上位机。
电机驱动器选择凯福Y2SD1,具有抗共振、使用安全方便的特点,其控制信号端STEP、DIR、EN与上位机通用输入输出接口GPIO连接,其中STEP端有脉冲信号输入时,电机旋转;DIR端信号为低电平时控制电机逆时针旋转,高电平时控制电机顺时针旋转;EN端为高电平时,驱动器为使能状态,电机正常运转,EN信号为低电平时,驱动器关断,电机不旋转。电机驱动器输出接二相直流电机,见图4,通过传动机构控制教练车脚刹踏板;在检测到危险的警情信号时,控制EN、DIR信号为高电平,在DIR端发出脉冲信号,控制刹车踏板自动踩下,可以在0.5秒内把教练车刹车踏板从自由状态拉低到最大行程(等效于刹车踏板踩到底),完成刹车功能;在危险警情解除后,控制EN信号为高电平、DIR信号为低电平,在DIR端发出脉冲信号,释放刹车踏板,使其回复到自由状态。
实施例3:训练过程:
将卫星定位测向仪、角度仪等在教练车上安装调试好,同时经过精密测绘,得到图1中教练车指定10个位置点的坐标值及其与教练车基准位置点的偏差值;对培训场地进行精密测绘,得到车道线、停车线、库位线、道路边缘线、起始训练点、桩杆位置点的坐标值及其数学方程式。并经过实车测试,把每个训练项目的标准行驶轨迹、最大偏差行驶轨迹以及0.5倍偏差行驶轨迹测出,并记录保存;最后,测绘场地上的建筑物、排水沟渠、休息区、花坛草地、行人通道、路灯杆设立区域、设备安装立杆设立区域等,计算出各区域的数学表示的线段集合,作为教练车的禁入区域。
将本发明的训练方法与现有的训练软件进行相结合,并将前序检测的相关数据录存到训练软件中。
完成上述准备工作后,把“无教练员”的教练车停到培训项目的起始位置,***开始工作:
第一步:学员在训练起始点位置进入教练车,点击终端屏幕上“训练开始”按钮,***提示“请调整座椅”,“请调整后视镜”,“请调整左右后视镜”,“请系好安全带”,引导学员做好驾驶车辆前的准备工作。
第二步:学员完成上述准备动作后,***提示“XXXX项目训练开始”,XXXX项目可能是倒车入库、侧方位停车、直角转弯、坡道停车与起步、曲线行驶中的一种,学员可以操作“点火”、“挂挡”、“松手刹”,完成教练车的起步操作。
第三步:学员开始实车驾驶训练时,***通过卫星定位测向仪实时测量教练车的行驶速度V、基准位置坐标PA(xA,yA,zA)、以及教练车的姿态角S(α,β,γ);同时,***通过二只JY901倾角仪实时测量教练车左、右前轮偏转角∠b、∠a;采集到的数据传送给车载主机APOLLO 10型平板终端。
第四步:***预测△t时间后教练车的行驶位置和姿态,这里△t选取为100mS;若∠a、∠b均等于0,按直线行驶预测教练车的位置Pi1(xi1,yi1,zi1),i=1-10,若∠a、∠b不等于0,教练车转向或转弯,求出此时教练车转向时的转向圆心位置坐标PQ(xQ,yQ,zQ),并预测教练车的位置Pi2(xi2,yi2,zi2),i=1-10。
第五步:***根据教练车的行驶轨迹判断车辆是向前行驶,还是向后行驶,向前行驶时,Pi1(xi1,yi1,zi1)的参考位置点为D1、D2、D3(即i=1、2、3),向后行驶时,Pi1(xi1,yi1,zi1)的参考位置点为D6、D7、D8(即i=6、7、8);
同时判断教练车Pi1(xi1,yi1,zi1)是否属于{Li},即教练车是否将要驶入禁入区域;若是,***提示“注意安全”;同时,***比较教练车实时位置点Pi(xi,yi,zi)的坐标是否属于{Li},若是,说明教练车已进入禁入区域,***启动自动刹车装置,使教练车停下来。启动自动刹车装置后,学员本次训练失败,需把教练车开到起始点重新开始训练。
第六步:***判断教练车处于安全状态时,根据教练车的行驶位姿预测教练车的位置坐标,如根据下方公式测算出直线行驶的位置坐标Pi1(xi1,yi1,zi1);
或根据下方公式计算出转向或转弯时位置坐标Pi2(xi2,yi2,zi2):
即可测算出一段时间t后,教练车行驶基准位置点A的坐标P0i(x0i,y0i,z0i),再计算出行驶基准位置点A与标准行驶轨迹l0的直线距离di;
教练车行驶训练时,若行驶轨迹偏离标准轨迹,但在两个中间值轨迹l1之间,给出正常纠错提示;若超出两个中间值轨迹范围,但在左右最大偏差轨迹l2之间的,给出严重纠错提示;若超出左右最大偏差轨迹范围,训练失败,回到起点重新开始训练。
即若di=0,正常驾驶操作,没有提示;若0<di≤l1,正常纠错提示,如“向左转向”、“向右轻打方向盘”等;若l1<di≤ l2,严重纠错提示,如“向左打满方向盘”、“向右快打方向盘”等;若di>l2,训练失败,提示“训练失败,开回起点”等。
第七步: 判断教练车行驶时是否与标准轨迹l0保持平行,根据车道线上任意两点的坐标F1(x1,y1,z1)和F2(x2,y2,z2),然后根据其直线方程得到夹角θZ,
同样可计算得到教练车的的预测姿态为SP(αP,βP,γP) ,则教练车的预测偏航角为γ;若 -50≤γ-θX≤ 50,近似平行,没有操作提示;若 γ-θX>50,车身向左偏斜,提示学员向右打方向;若 γ-θX<-50,车身向右偏斜,提示学员向左打方向。
第八步:***判断教练车行驶时是否压线,教练车向前行驶时, Pi(xi,yi,zi) 选取训练车上的D1、D2、D3位置点,向后行驶时,选取D6、D7、D8位置点作为压线参考点,计算得到位置点与临近线段的距离dj;若dj≥100cm,且教练车车速低于10Km/h,学员正常操作,没有提示;若教练车车速大于等于10Km/h,提示学员降低车速;若50cm ≤ dj<100cm,提示学员降低车速,小心驾驶;若30cm ≤ dj<50cm,提示学员降低车速,准备停车;若0 ≤ dj<30cm,提示学员停车。
第九步:学员按要求完成对应的驾驶训练项目,***提示“完成训练,请返回起点”。
所以本发明实现了“无教练员”式的驾驶技能主动培训,采用实时检测教练车的位置坐标和姿态角,并通过机动车行驶的动力学原理预测教练车的下一步位置坐标和姿态角,根据当前培训项目的要求来智能化指导学员的训练,实现了倒车入库、侧方位停车、直角转弯、坡道停车与起步、曲线行驶等项目的智能培训,其方法也适用于其它场地驾驶项目的智能化培训。
Claims (10)
1.一种基于车辆位姿预测的驾驶人训练方法,其特征在于:包括以下步骤:
(1)检测教练车的基准位姿
检测教练车的基准位置坐标PA(xA,yA,zA),以及在三维空间的实时姿态S(α,β,γ),其中α、β、γ分别表示教练车在三维空间的俯仰角、横滚角、偏航角;
(2)检测教练车转向角度
分别检测教练车的两个前轮的转向角度,根据该转向角度和两个后轮的位置点的位置坐标计算得出该教练车的转向圆心位置坐标PQ(xQ,yQ,zQ);
(3)检测教练车行驶训练的轨迹
根据步骤(1)中的基准位置和实时姿态,规划出每个培训项目的标准行驶轨迹和左右最大偏差轨迹,在标准行驶轨迹和左右最大偏差轨迹之间设置两个中间值轨迹;
教练车行驶训练时,若行驶轨迹偏离标准轨迹,但在两个中间值轨迹之间,给出正常纠错提示;若超出两个中间值轨迹范围,但在左右最大偏差轨迹之间的,给出严重纠错提示;若超出左右最大偏差轨迹范围,训练失败,回到起点重新开始训练;
(4)教练车的车身与车道线的平行检测
检测教练车的实时姿态中俯仰角γ与夹角θZ的差值,
若 -50≤γ-θZ≤ 50,近似平行;
若 γ-θZ > 50,车身向左偏斜,提示向右打方向盘;
若 γ-θZ < -50,车身向右偏斜,提示向左打方向盘;
所述夹角θX是指车道线与大地空间Z轴的夹角;
(5)位置线压线检测
检测教练车的当前车速,并测算教练车直线行驶t时间后,教练车上任意位置点与位置线之间的距离dj,
若dj≥100cm,且教练车的车速低于10Km/h,正常操作;若教练车车速不小于10Km/h,提示降低车速;
若50cm ≤ dj < 100cm,提示降低车速;
若30cm ≤ dj < 50cm,提示降低车速,并准备停车;
若0 ≤ dj < 30cm,提示停车;
(6)禁入区域判别
识别禁入区域,当教练车将要驶入禁入区域时,立即启动自动刹车装置把教练车自动停下。
2.根据权利要求1所述的一种基于车辆位姿预测的驾驶人训练方法,其特征在于:步骤(1)中所述基准位置坐标和三维空间的实时姿态是由卫星定位测向仪进行测量的,所述卫星定位测向仪包括安装在教练车顶前后端的主通道天线和次通道天线,所述主通道天线的位置坐标即为教练车的基准位置坐标PA(xA,yA,zA),根据主通道天线和次通道天线的位置坐标得出教练车在三维空间的实时姿态S(α,β,γ);
所述教练车上任意位置点的实时坐标Pi(xi,yi,zi)的计算公式如下:
其中:i = 1、2、3、…、m,m不大于10,代表教练车上的m个不同的位置点;xAi、yAi、zAi分别代表该位置点静态时与基准位置点PA之间的水平距离、垂直距离和高度值。
3.根据权利要求1所述的一种基于车辆位姿预测的驾驶人训练方法,其特征在于:步骤(2)中所述前轮的转向角度是通过倾角仪来检测的,转向圆心位置坐标PQ(xQ,yQ,zQ)的计算公式如下:
其中a、b为转向时位于内、外侧的两个前轮的转向角度,
h为该教练车的轴距,
L为内侧后轮中心到转向圆心的长度;
PD5(x5,y5,z5)、 PD9(x9,y9,z9)为教练车的两个后轮着地点D5、D9的位置点坐标。
4.根据权利要求1所述的一种基于车辆位姿预测的驾驶人训练方法,其特征在于:步骤(3)中所述行驶轨迹是根据教练车行驶位姿进行规划的,所述教练车行驶位姿是指教练车行驶一段时间后位置坐标,具体如下:
若教练车直线行驶时,检测教练车的行驶速度V,根据位移公式计算出教练车行驶t时间后的位置坐标Pi1(xi1,yi1,zi1),其中:
若教练车转向或转弯时,根据步骤(2)中的转向圆心位置坐标来算出行驶t时间后的位置坐标Pi2(xi2,yi2,zi2),其中:
上式中:(x0i,y0i,z0i)为教练车任意位置点Pi当前测得的位置坐标;(α,β,γ)为教练车的实时姿态;
Ri、ω分别是根据其教练车转向或转弯时的转向圆心位置坐标PQ(xQ,yQ,zQ)测算的圆周运动的半径和角速度。
5.根据权利要求4所述的一种基于车辆位姿预测的驾驶人训练方法,其特征在于:
当教练车向前直线行驶时,位置点Pi选取前保险杠的左、右端和中间点D1、D3、D2作为教练车检测位置点;当教练车向后直线倒车时,选取后保险杠的左、右端和中间点D6、D8、D7作为教练车检测位置点;
当教练车向前转向或转弯时,选取前保险杠的左、右端和中间点,以及二个前轮的外部着地点D1、3D、D2、D4、D10作为教练车检测位置点;当教练车向后转向或转弯倒车时,选取后保险杠的左、右端和中间点,以及二个前轮的外部着地点D6、D8、D7、D4、D10作为教练车检测位置点。
6.根据权利要求1所述的一种基于车辆位姿预测的驾驶人训练方法,其特征在于:步骤(4)中所述夹角θZ计算方法是先测得车道线上任意两点的坐标F1(x1,y1,z1)和F2(x2,y2,z2),然后根据其直线方程得到夹角θZ,
。
7.根据权利要求1所述的一种基于车辆位姿预测的驾驶人训练方法,其特征在于: 步骤(5)中所述位置线为道路边缘线、停车线或库位线;
所述dj的测算方法为:先检测位置线上任意两点的坐标PL1(XL1,YL1,ZL1)和PL2(XL2,YL2,ZL2),然后根据下方公式来计算:
其中: (xi,yi,zi)为教练车上任意位置点Pi在行驶t时间后测算的位置坐标;xc、yc、zc、s均为中间变量,具体如下:
。
8.根据权利要求1所述的一种基于车辆位姿预测的驾驶人训练方法,其特征在于:步骤(6)中所述禁入区域为行驶场地上的建筑物、排水沟渠、休息区、花坛草地、行人通道、路灯杆或设备安装区域;
所述禁入区域投影到大地水平面上,最大区域集合表示为{Ximin, Ximax, Yimin,Yimax},其中Ximin、Ximax代表场地上第i个禁入区域东、西方向上的坐标最小值、最大值,Yimin、Yimax代表场地上第i个禁入区域南、北方向上的坐标最小值、最大值;
测算教练车行驶t时间后的位置点Pi(xi,yi,zi),若Ximin ≤ xi ≤Ximax且Yimin ≤yi ≤Yimax,表示教练车将要进入该禁入区域,发出预警提示;
若预警提示后,教练车继续驶入禁入区域,检测得到教练车的实时位置P0i(x0i,y0i,z0i),其Ximin ≤ x0i ≤Ximax、Yimin ≤ y0i ≤Yimax,将立即启动自动刹车装置,将教练车停住,避免事故发生。
9.一种实现如权利要求1-8任一项所述的基于车辆位姿预测的驾驶人训练方法的训练***,其特征在于:包括主机、检测教练车位置和姿态角的卫星定位测向仪、以及用于检测前轮转向角度的倾角仪;所述卫星定位测向仪的主通道天线和次通道天线分别安装在教练车顶的前后端;所述倾角仪分别安装在两个前轮的转向节或转向节臂上;所述倾角仪的输出端与主机连接,所述卫星定位测向仪通过网络交换机与主机进行交互式连接,所述主机通过自动刹车装置与教练车上的刹车踏板连接。
10.根据权利要求9所述的训练***,其特征在于:所述倾角仪的输出端通过转换器与主机连接,所述网络交换机交互式连接有用于与后台管控中心通讯的无线路由器;
所述自动刹车装置包括与教练车的刹车踏板连接的传动机构,所述传动机构通过电机与电机驱动器连接,所述电机驱动器与主机交互连接。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210366210.7A CN114677874B (zh) | 2022-04-08 | 2022-04-08 | 一种基于车辆位姿预测的驾驶人训练方法及*** |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210366210.7A CN114677874B (zh) | 2022-04-08 | 2022-04-08 | 一种基于车辆位姿预测的驾驶人训练方法及*** |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN114677874A CN114677874A (zh) | 2022-06-28 |
CN114677874B true CN114677874B (zh) | 2024-04-09 |
Family
ID=82078816
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202210366210.7A Active CN114677874B (zh) | 2022-04-08 | 2022-04-08 | 一种基于车辆位姿预测的驾驶人训练方法及*** |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN114677874B (zh) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115762297B (zh) * | 2022-11-18 | 2023-08-15 | 中国人民解放军陆军炮兵防空兵学院 | 一种驾驶员驾驶水平评估装置及方法 |
CN116729422B (zh) * | 2023-06-07 | 2024-03-08 | 广州市德赛西威智慧交通技术有限公司 | 车辆轨迹的偏离修正方法、车辆驾驶辅助方法及设备 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP0443928A1 (fr) * | 1990-02-20 | 1991-08-28 | Faros | Procédé et dispositif d'entraînement à la conduite de véhicules |
DE102004047865A1 (de) * | 2004-10-01 | 2006-04-06 | Beeck, geb. Schröder, Heinz-Dieter | System und Verfahren zur Fahrausbildung für Kraftfahrzeuge |
CN105632293A (zh) * | 2016-03-29 | 2016-06-01 | 北京双安达科技有限公司 | 智能教练车辅助教学***及其使用方法 |
CN205665919U (zh) * | 2016-03-29 | 2016-10-26 | 北京双安达科技有限公司 | 智能教练车 |
-
2022
- 2022-04-08 CN CN202210366210.7A patent/CN114677874B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP0443928A1 (fr) * | 1990-02-20 | 1991-08-28 | Faros | Procédé et dispositif d'entraînement à la conduite de véhicules |
DE102004047865A1 (de) * | 2004-10-01 | 2006-04-06 | Beeck, geb. Schröder, Heinz-Dieter | System und Verfahren zur Fahrausbildung für Kraftfahrzeuge |
CN105632293A (zh) * | 2016-03-29 | 2016-06-01 | 北京双安达科技有限公司 | 智能教练车辅助教学***及其使用方法 |
CN205665919U (zh) * | 2016-03-29 | 2016-10-26 | 北京双安达科技有限公司 | 智能教练车 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
汽车驾驶培训模拟器在驾驶培训中的节能模型研究;汪杰;孟兴凯;;交通节能与环保;20181015(第05期);8-10 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN114677874A (zh) | 2022-06-28 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN114677874B (zh) | 一种基于车辆位姿预测的驾驶人训练方法及*** | |
CN105539430B (zh) | 一种基于手持终端的人车交互智能泊车方法 | |
US11829138B1 (en) | Change detection using curve alignment | |
CN106548679B (zh) | 一种智能驾驶训练*** | |
CN1987357B (zh) | 基于全方位计算机视觉的智能停车辅助装置 | |
US9207679B1 (en) | System and method for determining position and distance of objects using road fiducials | |
US9244462B2 (en) | Vehicle trajectory planning for autonomous vehicles | |
CN103339010B (zh) | 车辆及操纵车辆的方法和*** | |
US6850843B2 (en) | Accident evidence recording method | |
CN106875781A (zh) | 一种机器人智能教练辅助驾驶方法及其*** | |
CN105799710A (zh) | 一种交互式的自主教练车*** | |
CN105806358B (zh) | 一种驾驶提示的方法及装置 | |
CN101201255A (zh) | 基于智能导航算法的车辆组合导航*** | |
CN107657825A (zh) | 泊车方法及装置 | |
CN108248688A (zh) | 倒车辅助线设置方法及倒车辅助*** | |
CN113051765B (zh) | 一种基于虚拟场景变换的智能驾驶车辆车路在环测试方法 | |
CN109632333A (zh) | 自动驾驶车辆性能测试方法、装置、设备及可读存储介质 | |
CN108844752A (zh) | 一种无人车测试平台 | |
CN110077404A (zh) | 车辆控制装置 | |
CN109624973A (zh) | 车辆控制装置、车辆控制方法及存储介质 | |
CN114646322A (zh) | 用于更新导航地图的***和方法 | |
CN110155043B (zh) | 自动泊车二维定位方法 | |
CN207072290U (zh) | 一种机动车导航*** | |
CN106600962A (zh) | 一种车辆检测装置及检测方法 | |
CN114604235A (zh) | 自动驾驶辅助*** |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |