劉勝利

摘 要 在交通事故產(chǎn)生的主要原因有著駕駛員駕駛行為的不規(guī)范而導(dǎo)致的，這一個(gè)行為占據(jù)著交通事故的大部分。而對(duì)于汽車(chē)前方防碰撞預(yù)警系統(tǒng)來(lái)講，它是可以通過(guò)一定的檢測(cè)，從而在即將發(fā)生危險(xiǎn)的時(shí)候?qū)︸{駛員進(jìn)行警告，有效的避免事故的發(fā)生，但是在當(dāng)前，F(xiàn)CW系統(tǒng)因?yàn)槭艿搅说缆翻h(huán)境的復(fù)雜性以及行駛工況多變性等因素影響，在進(jìn)行實(shí)際的操作過(guò)程中仍然存在著很大的問(wèn)題。因此為了能夠很好的提升FCW系統(tǒng)對(duì)于駕駛員的適應(yīng)性，從而提出了一種基于駕駛員的行為變化以及個(gè)體差異來(lái)進(jìn)行實(shí)施調(diào)整的方法。

關(guān)鍵詞 汽車(chē)駕駛員;自適應(yīng);防碰撞預(yù)警

引言

先進(jìn)汽車(chē)駕駛輔助系統(tǒng)這是一種可以將人-車(chē)-路三者做為閉環(huán)系統(tǒng)，有效的使用當(dāng)前現(xiàn)代信息技術(shù)，來(lái)擴(kuò)展駕駛員的感知能力，從而通過(guò)路況以及車(chē)況的綜合信息來(lái)對(duì)安全隱患問(wèn)題進(jìn)行有效的便是，這在當(dāng)前只能交通領(lǐng)域是一個(gè)研究的重點(diǎn)。

1 自適應(yīng)FCW系統(tǒng)總體方案規(guī)劃和設(shè)計(jì)

對(duì)于FCW系統(tǒng)來(lái)講，這是一個(gè)集預(yù)警，緊急避撞功能于一體的控制系統(tǒng)，可以很好的實(shí)現(xiàn)其防碰撞預(yù)警的功能，它的主要關(guān)鍵點(diǎn)便是：設(shè)計(jì)的防撞預(yù)警策略可以很好的滿(mǎn)足駕駛員的特性，并且還能滿(mǎn)足不同風(fēng)格的駕駛習(xí)慣。因此我們需要構(gòu)建精確的車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型，在進(jìn)行設(shè)計(jì)的控制器標(biāo)準(zhǔn)中需要有著很好的實(shí)時(shí)性以及穩(wěn)定性。因此，為了能夠使得設(shè)計(jì)達(dá)成標(biāo)準(zhǔn)，設(shè)計(jì)的自適應(yīng)FCW系統(tǒng)總體方案如圖1所示。

從圖1當(dāng)中我們可以知道，F(xiàn)CW算法它能夠很好的提高系統(tǒng)效能以及系統(tǒng)的指令接受度。當(dāng)即將發(fā)生危險(xiǎn)的時(shí)候，報(bào)警系統(tǒng)頻繁干擾正常駕駛從而起到報(bào)警的作用，固定不變的跟車(chē)模型參數(shù)以及報(bào)警啟動(dòng)邏輯無(wú)法適應(yīng)駕駛?cè)说男袨椴▌?dòng)性以及個(gè)體差異性，因此為了很好的使得FWC系統(tǒng)穩(wěn)定的工作，我們應(yīng)當(dāng)重點(diǎn)的關(guān)注FCW算法的操作。

2 對(duì)于自適應(yīng)FCW算法的總體設(shè)計(jì)探討

在帶有自適應(yīng)功能的FCW算法中它有著兩個(gè)方面的特點(diǎn)：第一、內(nèi)部的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型不能進(jìn)行固定，而是需要駕駛?cè)藛T調(diào)整。通過(guò)不同的參數(shù)數(shù)據(jù)調(diào)整，從而才能使得變得穩(wěn)定，另外還相應(yīng)的會(huì)受到交通環(huán)境，疲勞狀態(tài)等因素的影響，使得駕駛員的個(gè)體存在波動(dòng)性。第二、內(nèi)部固定啟動(dòng)閥值也是需要進(jìn)行調(diào)整的，當(dāng)駕駛員的應(yīng)激反應(yīng)特點(diǎn)受到了路況因素的影響，從而使得對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)的規(guī)避能力也在不斷的進(jìn)行變化。

3 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型參數(shù)以及啟動(dòng)閥值兩者調(diào)整的探討分析

3.1 數(shù)據(jù)類(lèi)型

對(duì)于系統(tǒng)來(lái)講，如何有效的收集數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)參數(shù)，在這個(gè)系統(tǒng)的框架中將在線數(shù)據(jù)分為了三個(gè)方面：第一、危險(xiǎn)辨識(shí)數(shù)據(jù)，這是一種當(dāng)FCW預(yù)警開(kāi)始運(yùn)作時(shí)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，這一種數(shù)據(jù)越多，那么就說(shuō)明內(nèi)部闡述以及啟動(dòng)閥值較為穩(wěn)定。第二、漏警數(shù)據(jù)，這是一種當(dāng)FCW沒(méi)有正確的檢測(cè)到后面跟車(chē)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。第三、誤警數(shù)據(jù)，當(dāng)出現(xiàn)假警報(bào)的時(shí)候產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，我們都知道，在汽車(chē)當(dāng)中頻繁的出現(xiàn)假警報(bào)會(huì)干擾到駕駛員的操作，因此當(dāng)前出現(xiàn)誤警數(shù)據(jù)的發(fā)生時(shí)，我們需要對(duì)閥值進(jìn)行重新評(píng)估。

3.2 基于駕駛員制動(dòng)行為的報(bào)警閥值預(yù)測(cè)方式

對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)感知數(shù)據(jù)序列來(lái)講，當(dāng)制動(dòng)的時(shí)候可以收集到所有的RP值便可以進(jìn)行對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重新的預(yù)測(cè)，從而獲得風(fēng)險(xiǎn)感知數(shù)據(jù)序列，并且當(dāng)決定最后的RP值時(shí)候，會(huì)使得序列重新開(kāi)始，從而生成一個(gè)新的序列。

3.3 對(duì)于啟動(dòng)閥值來(lái)講有效的判斷

制動(dòng)信號(hào)和警告信號(hào)這兩個(gè)信號(hào)是系統(tǒng)當(dāng)中最為重要的信息，可以用來(lái)評(píng)估和匹配當(dāng)前的設(shè)置參數(shù)，在實(shí)際操作過(guò)程當(dāng)中，當(dāng)熟不B=1的時(shí)候，可以保障啟動(dòng)閥值的合理性。并且對(duì)于應(yīng)用信息來(lái)講，它是用來(lái)衡量數(shù)據(jù)B的混亂記錄，當(dāng)混亂的程度越比，內(nèi)部B值的比率就越高。

4 驗(yàn)證探析

4.1 有效的構(gòu)建駕駛仿真模型

首先我們需要在Carsim系統(tǒng)當(dāng)中構(gòu)建出可以模擬車(chē)輛運(yùn)行的過(guò)程，從而在一定的程度上反映出系統(tǒng)非線性動(dòng)態(tài)特性并且滿(mǎn)足模型精確性要求的車(chē)輛系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模擬。當(dāng)我們?cè)谶M(jìn)行離線仿真設(shè)計(jì)算法的時(shí)候，需要應(yīng)用到Carsim系統(tǒng)中的路面數(shù)據(jù)，并且為了可以全面的平復(fù)反饋改進(jìn)后的FCW算法以及有效的驗(yàn)證修改之后的指標(biāo)，當(dāng)我們?cè)趯?duì)離線方針操作進(jìn)行執(zhí)行的時(shí)候，這此時(shí)制動(dòng)信號(hào)不會(huì)被認(rèn)作為邏輯警報(bào)。在本篇文章當(dāng)中我們提出了FCW算法的輸入是調(diào)整指標(biāo)THW以及TTCI的結(jié)果，并不是在一個(gè)車(chē)道上只考慮到駕駛員行為的傳統(tǒng)指標(biāo)。因此提出了預(yù)警算法的觀點(diǎn)，僅僅是為了能夠在最大的限度上考慮模型參數(shù)以及啟動(dòng)閥值的自我調(diào)整，因此我們可以把它看做為自適應(yīng)預(yù)警裝置。

4.2 模型參數(shù)以及啟動(dòng)閥值兩者的自適應(yīng)過(guò)程

對(duì)于FCW參數(shù)的調(diào)整都是基于在線數(shù)據(jù)流來(lái)進(jìn)行操作的，它的主要邏輯過(guò)程如下：首先，我們需要判斷啟動(dòng)閥值內(nèi)部的參數(shù)設(shè)置是否合理，假設(shè)它符合當(dāng)前駕駛員的制動(dòng)行為，那么就代表著閥值以及模型參數(shù)兩者數(shù)據(jù)都不需要進(jìn)行調(diào)整。反之，系統(tǒng)將會(huì)找尋最佳的閥值參數(shù)來(lái)進(jìn)行操控。接著，我們還需要確定風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的參數(shù)內(nèi)部設(shè)置是否有效，如果有效的話，那么當(dāng)前的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型參數(shù)就會(huì)不受到改變繼續(xù)保持形式，如果參數(shù)的設(shè)置不合理，那么便需要對(duì)模型參數(shù)以及啟動(dòng)閥值進(jìn)行修改，并且還需要對(duì)前期的數(shù)據(jù)進(jìn)行清除操作。

4.3 定義性能有效指標(biāo)探討

在對(duì)性能進(jìn)行定義的時(shí)候，我們需要對(duì)其內(nèi)部的每一幀實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分類(lèi)，接著按照FCW評(píng)價(jià)的方法來(lái)對(duì)其性能指標(biāo)進(jìn)行定義，在這些指標(biāo)當(dāng)中有著：適應(yīng)率，預(yù)警正確率，危險(xiǎn)辨識(shí)率，安全辨識(shí)率，誤警率等等。

對(duì)于這一些指標(biāo)我們需要保障有著很好的預(yù)警正確率，當(dāng)算法在出現(xiàn)警報(bào)的時(shí)候，駕駛員也可以進(jìn)行剎車(chē)操作，這樣就會(huì)在一定的程度上使得系統(tǒng)可以在主動(dòng)安全中發(fā)揮出作用，并且在一定程度上為了使得駕駛員在駕駛的過(guò)程中不會(huì)受到干擾，我們還需要在算法當(dāng)中加入一個(gè)高安全辨識(shí)率以及低誤警率。

4.4 性能指標(biāo)的比較

從圖2當(dāng)中我們可以了解到三中算法模式的性能比較，在所有的性能指標(biāo)當(dāng)中，我們可以看出模式1它不同于其他的兩種模式，對(duì)于FCW產(chǎn)品的概念來(lái)講，它在早期的階段便需要進(jìn)行研究以及優(yōu)化，內(nèi)部的指標(biāo)修改或者是自適應(yīng)預(yù)警都需要進(jìn)一步的加強(qiáng)，從而避免發(fā)生誤警率。在比較當(dāng)中的所有性能中，整合兩種模式3無(wú)疑是三中模式當(dāng)中最好的，對(duì)于模式3來(lái)講，為了進(jìn)一步的加強(qiáng)精確度，它內(nèi)部當(dāng)中的安全辨識(shí)率提高到了百分之九十以上。

圖2 三中算法模型的性能比較

5 結(jié)束語(yǔ)

在本篇文章當(dāng)中，我們對(duì)FCW算法的特點(diǎn)進(jìn)行了有效的分析和探討，打破了傳統(tǒng)FCW算法使用固定跟車(chē)模型以及固定報(bào)警啟動(dòng)閥值的局限，從而有效的實(shí)現(xiàn)了跟車(chē)模型參數(shù)可以在線進(jìn)行調(diào)整的概念，這就在一定的程度上使得內(nèi)部FCW系統(tǒng)可以很好的適應(yīng)駕駛員的個(gè)體差異性以及行為波動(dòng)性，并且在隨著系統(tǒng)使用時(shí)間的不斷增加，系統(tǒng)對(duì)于駕駛員行為的使用性也逐漸被提高，在一定的程度上使得誤警率也變得降低，因此可以很好的匹配駕駛員當(dāng)前的駕駛行為。另外我們還可以通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行擴(kuò)大，使得驗(yàn)證的結(jié)果能夠進(jìn)一步的有效提高，在不久的將來(lái)，這一種方法評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)感知以及FCW算法可以在復(fù)雜的交通環(huán)境進(jìn)行更加的適應(yīng)，這也是未來(lái)需要重點(diǎn)研究的方向。

參考文獻(xiàn)

[1] 胡均平，劉鎮(zhèn)，李勇成.汽車(chē)駕駛員自適應(yīng)防碰撞預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].計(jì)算機(jī)仿真，2017，34（11）：107-113.

[2] 王婷婷. 基于DSRC和DGPS的縱向碰撞預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)[D].重慶大學(xué)，2017.

[3] 梁軍. 基于Multi-Agent和駕駛行為的汽車(chē)追尾預(yù)警系統(tǒng)關(guān)鍵理論與技術(shù)研究[D].江蘇大學(xué)，2015.

[4] 于廣鵬. 基于駕駛傾向的汽車(chē)防碰撞預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D].山東理工大學(xué)，2015.