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車路集成環(huán)境下車輛防撞預警安全狀態(tài)判別模型的研究

文檔作者：董紅召2,陳煒烽陳寧3 郭明飛文檔來源： 1．浙江工業(yè)大學 2．特種裝備制造與先進加工技術(shù)教育部 3．浙江科技學院		點擊數(shù)：	更新時間： 2020年12月04日
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2011年(第33卷)第9期
 Automotive Engineering
2011(Vol.33)no.9
2011159
車路集成環(huán)境下車輛防撞預警安全
狀態(tài)判別模型的研究
董紅召2,陳煒烽,陳寧3,郭明飛
(1.浙江工業(yè)大學,智能交通系統(tǒng)聯(lián)合研究所,杭州310014;2.特種裝備制造與先進加工技術(shù)教育部浙江省重點實驗室,杭州310014
3.浙江科技學院,杭州310023)
摘要]針對現(xiàn)有安全狀態(tài)判別模型未能兼顧行車安全與道路空間資源利用率,且忽略了實際行駛環(huán)境下動
態(tài)制動減速度信息的問題,提出了車路集成條件下車輛防撞預警安全狀態(tài)判別模型。通過車路通信協(xié)作實現(xiàn)對路
面類型等實際行駛環(huán)境因素的動態(tài)識別,并確定車輛采取制動措施時所能獲得的動態(tài)制動減速度;通過分析前車與
自車的有效制動時間和車輛制動全過程,建立了新型臨界跟車距離模型,并給出了模型關(guān)鍵參數(shù)的獲取方法。仿真
結(jié)果表明,該判別模型具有較強的自適應性,貼近車輛實際行駛環(huán)境下的制動過程,有利于提高道路空間的利用
率。
關(guān)鍵詞:車路集成;車輛防撞預警;安全狀態(tài)判別模型
 A Research on Safety Status Identification Model for Vehicle Collision
 Warning Under Vehicle Infrastructure Integration Condition
 Dong Hongzhao, Chen Weifeng2, Chen Ning&amp;amp; Guo Mingfei2
 1. ITS Joint Institute, Zhejiang University of Technology, Hangahou 310014;
 2. Key Laboratory of E&amp;amp;M (Zhejiang University of Technology), Ministry of Education Zhejiang Prouince, Hangzhou 310014:
 3. Zheiang Uniersity of Science Technology, Hangthou 310023
 [Abstract] In view of the problem that existing safety status identification models did not take account of
 both driving safety and road-space resource utilization simultaneously and also neglect the dynamic braking decelera-
 tion information in real driving environment a safety status identification model for vehicle collision warning is pro-
 posed under vehicle infrastructure integration condition. The dynamic identification of real driving environment fac-
 rs including road surface conditions is realized by means of vehicle-to-road communication, and hence the dynamic
 king deceleration obtained by taking braking measures is defined. Based on the analysis on the whole bra
 ss including the effective braking time comparison between the front vehicle and self vehicle, a new model for
 vehicle following critical distance is established with the way of acquiring the key parameters of the model given.
 The results of simulation demonstrate that the proposed identification model has stronger adaptability with result
 closer to actual braking process and is conducive to the enhancement of road space utilization.
 Keywords: vehicle infrastructure integration; vehicle collision warning; safety status identification
 model
性,降低追尾碰撞事故發(fā)生率。作為實現(xiàn)該預警系
前言
統(tǒng)的基礎(chǔ),車輛安全狀態(tài)判別模型成為研究的重點。
國內(nèi)外針對該模型進行了相關(guān)的研究,并提出了幾
車輛防撞預警系統(tǒng)能有效提高車輛主動安全種典型的數(shù)學模型,如基于制動過程運動學分析、
*浙江省重大科技專項項目(2009C03016-)和國家自然科學基金項目(50908213、61174176)資助。
原稿收到日期為2010年7月21日,修改稿收到日期為2011年3月4日
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汽車工程
2011年(第33卷)第9期
基于車間時距2和考慮駕駛員特性3-4等安全距離
VI條件下的車輛防撞預警系統(tǒng)利用V2V技術(shù)
模型。車輛制動過程分為3個階段:起始制動持續(xù)以獲取前車的行駛速度和制動減速度,通過V2R無
制動和結(jié)束制動。上述安全距離理論模型缺乏研究線通信協(xié)作實現(xiàn)對道路路面環(huán)境的動態(tài)識別,在預
制動過程中前后車輛跟車距離的變化過程,且過于測自車制動減速度的基礎(chǔ)上,建立準確的、貼近車輛
簡化道路路面類型和忽略區(qū)域天氣狀況對車輛制動實際制動工況的安全狀態(tài)判別模型。
效果的影響,這些模型無法適應動態(tài)變化的道路環(huán)
當自車制動前的初始行駛速度為v1,前車制動
境,不能兼顧行車安全與道路空間利用率。
前的初始行駛速度為v2,且前車以制動減速度a2制
車路集成( vehicle infrastructure integration,)動行駛時,自車經(jīng)過遲滯時間t后以制動減速度a1
技術(shù)是近年來美國發(fā)展起來的利用先進的無線通信制動行駛。當自車開始制動時,前車的行駛速度已
技術(shù),實現(xiàn)人車路一體化,使整個交通系統(tǒng)集成為一經(jīng)減小至v2=v2-a2too2由3部分組成:危險警告
體的新方法。車路( vehicle to roadside,V2R)、一信息傳遞時延、駕駛員反應時延和制動機構(gòu)執(zhí)行制
車( vehicle to vehicle,2)之間采用短程無線通信動操作時延。有關(guān)資料表明t處于0.5~2.0s
技術(shù)實現(xiàn)各類交通信息的共享是VI技術(shù)的核心思之間。
想?；赩技術(shù),設(shè)計了一種動態(tài)獲取制動減
駕駛員踩制動踏板的用力不均導致制動減速度
速度的方法,在分析高速公路車輛典型制動過程的非線性波動變化,影響制動效果,為此在模型中添
基礎(chǔ)上,構(gòu)建新型的車輛防撞預警安全狀態(tài)判別模加了制動減速度懲罰系數(shù)P(a)。從發(fā)生交通緊急
型,不僅能完善現(xiàn)有安全距離模型存在的不足,而且事件時刻開始,自車與前車的行駛距離D與D分
通過在V條件下深入分析完整的車輛制動過程,別為
按照前后車輛結(jié)束制動過程的先后順序,能夠分別
D=m+vt-0.5a1p(a1)t2
(1)
獲得前后車輛的臨界跟車距離模型,這對于車輛防
D=n+v2t-0.5a2P(a2)t2
(2)
撞預警的工程實現(xiàn),具有重要意義。
式中:P(a)=1-,為制動減速度波動系數(shù),φ=
1新型車輛臨界跟車距離模型
(am(a),n為車輛制動減速度采樣
點數(shù)量,以1~2s采樣間隔從車輛制動開始進行樣
遇到緊急交通事件時,自車(跟隨車輛為后車)
點采集直至車輛制動結(jié)束;M為自車在t時段內(nèi)行
典型的制動過程為:駕駛員意識到危險情況,經(jīng)過一
駛的距離,M=v1t;N為前車在0時段內(nèi)行駛的距
定的時延通過制動踏板進行緊急制動,直至車輛停
止運行6。為保證自車與前車不發(fā)生追尾碰撞,離,=v2-0.5a2P(a)t
車之間應保持一定的跟車距離。
一般情況下,不同類型、車況的機動車輛,在相
車輛安全狀態(tài)判別模型用于計算自車在當前運
同的道路環(huán)境中,行駛速度和制動減速度存在較大
動狀態(tài)下為避免與前車(前方目標車輛)發(fā)生追尾的差異。時段結(jié)束至車輛停止運行,自車與前車
碰撞應保持的臨界跟車距離,主要參數(shù)為自車與前的有效制動時間t與2分別為
車的行駛速度、前車采取制動措施時的制動減速度
t1=v1/a1
(3)
和自車在當前運動狀態(tài)下采取制動措施時所能獲得
 t2=/a2
(4)
的制動減速度等7-。系統(tǒng)借助車載測距雷達能夠
現(xiàn)有的安全狀態(tài)判別模型忽略了自車與前車的
獲得前車各類運動狀態(tài)特征參數(shù),而預測自車制動有效制動時間的差異對臨界跟車距離模型的影響,
減速度,不僅與車輛本身的車況相關(guān),而且還受道路為此針對>2與t<2兩種情況,研究自車為避免
路面類型和天氣狀況對制動效果的影響。因此,研與前車發(fā)生追尾碰撞所應保持的臨界跟車距離
究如何動態(tài)識別道路路面環(huán)境的技術(shù)方法成為建立
(1)t1>2前車經(jīng)過有效制動時間t2后停止
高可靠性防撞預警系統(tǒng)的前提?，F(xiàn)有各類防撞預警行駛,此時,自車仍將繼續(xù)制動減速行駛,該情況往
系統(tǒng)往往把制動減速度設(shè)為常量,或者設(shè)置人機接往是由于前車制動減速度較大,自車初始行駛速度
口交互界面,駕駛員手工輸入制動減速度參數(shù),此類相對較快。為此如圖1所示,只有滿足自車最大制
方式確定的制動減速度與實際制動減速度存在較大動行駛距離D小于臨界跟車距離D與前車的最
的誤差。
大制動行駛距離D之和,才能保證兩車不會發(fā)生
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2011(ol.33)No.9董紅召,等:車路集成環(huán)境下車輛防撞預警安全狀態(tài)判別模型的研究
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追尾碰撞,即
 <+
200
(8)
180前車制動結(jié)束前前車制動結(jié)束后
160
2模型關(guān)鍵參數(shù)
140
自車制動結(jié)束后
120
2.1前車行駛速度與制動減速度
100
自車制動前的行駛速度通過車載速度傳感器采
前車80自車制動距離前
集,前車制動前的行駛速度和制動減速度通過采用
時段行
駛距離60
V2V技術(shù)由微波雷達等測距傳感器采集的跟車距離
演算得到。
5210
車時段制動距離制動執(zhí)行時間s
兩車的相對速度為v=v1一v2,若相鄰3次測得
前后車輛跟車距離
的跟車距離分別為D、D+1和D+2,時間間隔為△
1
圖11>t2時車輛制動距離
則自車與前車之間的兩個相鄰的相對速度v
由式(1)、式(2)及式(5)推理得到在>情分別為
v=(d+1-d)△
(9)
況下,自車與前車保持的臨界跟車距離為
v+1=(D+2-d+)/△t
(10)
前車的兩個相鄰的瞬時速度v分別為
v2=v-(D+-d)△t
(11)
(6)
v=v-(d2-d)△
(12)
式中d為自車制動結(jié)束后與前車的距離,取值與駕
參考相對速度的計算方法,前車制動減速度為
駛員駕駛行為有關(guān)(對于謹慎型的駕駛員,d可取大
a2=(v2-v2)/△t
(13)
些;對于果敢類型的駕駛員,d可適當取小些)。
2.2自車制動減速度
(2)t1<2自車經(jīng)過有效制動時間后停止
行駛,而前車仍將繼續(xù)制動行駛,在這種情況下,如
為了確定自車與前車的臨界跟車距離,系統(tǒng)必
圖2所示,只有滿足自車最大制動行駛距離小于臨
須確定當前車輛在下一時刻采取制動措施時所能獲
界跟車距離與前車在t1時段內(nèi)的制動行駛距離之
得的有效制動減速度a,它不僅與自車的行駛速度
和,才能保證前后車輛不發(fā)生追尾碰撞,即
有關(guān),還受道路路面類型和天氣狀況的影響。
車輛輪胎面、路況和車況都會影響車輛的制動
 D 2,因此,
千水泥1.097325.1680.5373
根據(jù)式(6)計算自車與前車的臨界跟車距離。
雪冰
0.1946
94.129
0.0646
0.05
306.39
0.001
為對比現(xiàn)有幾種模型的性能,按照相同的運動
狀態(tài)特征獲得兩種現(xiàn)有的安全狀態(tài)判別模型,如表
F=f(S1)f(S2)…f(Sn)]
(14)2所示。
(15)
表2現(xiàn)有安全狀態(tài)判別模型
在VI環(huán)境中,路邊基(即設(shè)置于路邊的無線通
模型名稱
適用目標臨界跟車距離計算公式
信設(shè)備,具有數(shù)據(jù)存儲和轉(zhuǎn)發(fā)功能)存儲著所在路段制動過程分析模型靜止或運動D=1.5v1+/(2a1)+5
的路面類型、路邊基經(jīng)緯度信息等靜態(tài)屬性數(shù)據(jù),并
車間時距模型
運動
D=1.5v1+5
接收交管中心GIS道路空間信息管理系統(tǒng)發(fā)布的實
時區(qū)域天氣狀況信息,如圖3所示。進入路邊基無
圖4為各安全狀態(tài)判別模型在不同行駛速度條
線射頻覆蓋區(qū)域的車輛通過車路無線通信協(xié)作從件下的最小安全跟車距離值。作為當前主流避撞系
路邊基讀取上述信息,實現(xiàn)系統(tǒng)對道路路面類型的統(tǒng)廣泛采用的安全狀態(tài)判別模型,基于制動過程運
動態(tài)識別,從而確定附著系數(shù)函數(shù)中的參數(shù)C1、C2
2
動學分析的安全距離模型確定的臨界跟車距離較
C3滑移率S=×100%,由車載輪速傳感器采大,顯然缺乏考慮道路空間資源利用率方面的因素;
基于車間時距的安全距離模型過于追求道路空間資
集的車輪圓周速度ar與車輛行駛速度v推算得到源高利用率,導致系統(tǒng)確定的臨界跟車距離偏小,弱
最后預測得到自車的動態(tài)制動減速度。
化了主動安全避撞功能,不適用相對速度較大的高
[b1]
速公路應用場合。
120
100
制動過程分析模型
.
80
式中:B為布爾矩陣,初始值為零;若在i道路路面
條件下的距離模型
環(huán)境中行駛,則b為1;g為理想制動減速度(重力60
車間時距模型
加速度),g=9.8m/s2。
40
GIS道路空間
20
信息管理系統(tǒng)
202224262830
初始行駛速度(ms)
路邊基
路邊基
(a)濕瀝青路面條件下
12
100
制動過程分析模型
80
圖3車路通信協(xié)作
V條件下的距離模型
60
車間時距模型
3系統(tǒng)試驗與分析
40
20
202
24262830
3.1仿真分析
2
初始行駛速度m)
自車與前車以相同的速度行駛,前車因突發(fā)事
(b)千瀝青路面條件下
件采取緊急制動措施時,車輪容易產(chǎn)生抱死現(xiàn)象,滑
移率較大,與前車保持合適跟車距離的自車得到防
圖4各模型確定的臨界跟車距離
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2011(Vol.33)No.9
董紅召,等:車路集成環(huán)境下車輛防撞預警安全狀態(tài)判別模型的研究
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同時,道路路面類型對安全狀態(tài)判別模型的影距離相對保守,不盲目地通過縮短跟車距離用以換
響較大,如圖4所示,車輛在濕瀝青路面條件下的臨取道路空間資源。此外,系統(tǒng)充分考慮了道路路面
界跟車距離顯然大于干瀝青路面條件下的臨界跟車類型對制動效果的影響通過研究車路通信協(xié)作解
距離,而現(xiàn)有的防撞預警系統(tǒng)缺乏動態(tài)識別道路路決了現(xiàn)有的防撞預警系統(tǒng)無法精確識別道路路面類
面環(huán)境的技術(shù)手段。條件下的車輛防撞預警安型的技術(shù)難題,使防撞預警系統(tǒng)能夠自適應道路路
全狀態(tài)判別模型通過車路通信協(xié)作實現(xiàn)了對不同面類型的變更,從而提高車輛的安全行駛性能。
道路狀況的動態(tài)識別,有利于建立貼近車輛實際制
動過程,具有高可靠性的防撞預警系統(tǒng)。
4結(jié)論
3.2實際道路的仿真驗證案例
在上述理論建模和仿真方法基礎(chǔ)上,選擇杭州
針對現(xiàn)有的安全狀態(tài)判別模型的不足,提出了
某區(qū)域的實際道路環(huán)境進行了仿真驗證。課題組以V條件下的車輛防撞預警安全狀態(tài)判別模型。該
干瀝青與濕瀝青路面作為對比試驗環(huán)境,以車輛作模型采用常規(guī)的信息采集方法獲取車輛行駛速度等
為避撞系統(tǒng)載體,將V條件下的車輛防撞預警安運動狀態(tài)特征值,以VI為技術(shù)支撐通過V2R通信
全狀態(tài)模型與現(xiàn)有安裝狀態(tài)模型的試驗結(jié)果進行對協(xié)作實現(xiàn)道路路面狀況的實時識別,從而確定自車
比分析。
采取制動措施時所能獲得的動態(tài)制動減速度。以
分別對3種模型獲得的試驗數(shù)據(jù)進行對比分V2V為基礎(chǔ),在分析自車與前車典型制動過程的基
析,如表3~表5所示。結(jié)果表明,支持下的安礎(chǔ)上,按照前后車輛結(jié)束制動過程的先后順序分別
全狀態(tài)判別模型相對基于制動過程運動學分析的安建立臨界跟車距離模型。經(jīng)仿真驗證,所建立的該
全狀態(tài)判別模型而言,在道路空間資源利用率上有模型相對于現(xiàn)有理論模型而言,更加適用于動態(tài)多
較大的優(yōu)勢,在保證安全行駛的前提下,干瀝青和濕變的交通道路環(huán)境。
瀝青路面的臨界跟車距離縮短了近58.5%和
參考文獻
43.8%。相對基于車間時距的安全狀態(tài)判別模型而
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