盧濤 王潤民 趙祥模 張心睿 汪貴平

（1.長(zhǎng)安大學(xué)，車聯(lián)網(wǎng)教育部-中國移動(dòng)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，西安 710018；2.長(zhǎng)安大學(xué)，信息工程學(xué)院，西安 710064）

主題詞：車聯(lián)網(wǎng) 交叉口 無信控 碰撞預(yù)警 滲透率

1 前言

道路交叉口是交通網(wǎng)絡(luò)的重要節(jié)點(diǎn)，也是碰撞事故的多發(fā)地[1-3]。無信號(hào)控制交叉口車輛事故發(fā)生率遠(yuǎn)高于信控交叉口，因此成為交叉口碰撞消解研究的重要對(duì)象。

基于車聯(lián)網(wǎng)（Vehicle to Everything，V2X）技術(shù)構(gòu)建的預(yù)警機(jī)制為上述問題提供了新的解決方案，學(xué)者對(duì)此進(jìn)行了大量的研究。文獻(xiàn)[4]提出了一種交叉口碰撞預(yù)警系統(tǒng)（Intersection Collision Warning System，ICWS），將兩車碰撞時(shí)間（Time to Collision，TTC）差值的絕對(duì)值與設(shè)置的閾值進(jìn)行比較，作為觸發(fā)預(yù)警的條件。文獻(xiàn)[5]提出的碰撞預(yù)警算法（Early Collision Warning Algorithm，ECWA）計(jì)算兩車接近的最近點(diǎn)，將車輛與接近最近點(diǎn)的距離是否達(dá)到閾值作為觸發(fā)預(yù)警的條件。文獻(xiàn)[6]在TTC 方法的基礎(chǔ)上提出了基于車速的安全預(yù)警時(shí)間閾值，并進(jìn)行了仿真驗(yàn)證，結(jié)果表明，預(yù)警誤報(bào)率降低了18.34%。文獻(xiàn)[7]基于車輛或交通參與者之間的相對(duì)位置和距離，引入了基于GPS的交叉口模型和車輛矩形模型，使TTC 的計(jì)算更加準(zhǔn)確，并可減少非沖突情況下的計(jì)算消耗。文獻(xiàn)[8]提出了一種基于行駛速度的車輛避撞時(shí)間預(yù)警計(jì)算模型，使預(yù)警更加準(zhǔn)確。文獻(xiàn)[9]基于數(shù)字地圖和動(dòng)態(tài)車輛模型提出了一種協(xié)同碰撞預(yù)警系統(tǒng)，提高了碰撞預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。文獻(xiàn)[10]在無信號(hào)交叉口場(chǎng)景中使用單個(gè)車輛的速度控制引導(dǎo)模型代替了虛擬信號(hào)燈方法與車輛交替通行的傳統(tǒng)控制方法，從而避免了交叉口碰撞。

上述研究均設(shè)定車輛全部為網(wǎng)聯(lián)車輛，并沒有考慮網(wǎng)聯(lián)車輛和非網(wǎng)聯(lián)車輛混行的情況，難以保證算法的可靠性，此外，現(xiàn)有避碰預(yù)警方法的有效性仍有待提升。因此，本文在構(gòu)建無信控交叉口的應(yīng)用場(chǎng)景及選取合適的車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型、駕駛員模型和評(píng)價(jià)指標(biāo)的基礎(chǔ)上，提出一種基于安全距離的避碰預(yù)警方法，基于MATLAB平臺(tái)進(jìn)行仿真測(cè)試，驗(yàn)證其有效性，并針對(duì)不同網(wǎng)聯(lián)車輛滲透率對(duì)避碰預(yù)警方法的影響進(jìn)行測(cè)試分析。

2 典型無信控交叉口場(chǎng)景構(gòu)建

本文構(gòu)建的無信控交叉口場(chǎng)景為十字型無遮蔽雙向2 車道交叉口，車道寬4 m，如圖1 所示。不區(qū)分干路、支路，每個(gè)車道具有相同的路權(quán)，在無預(yù)警的情況下，由駕駛員根據(jù)自車與沖突車輛的行駛狀態(tài)判定自車路權(quán)是否優(yōu)先。僅考慮車輛直行，不考慮轉(zhuǎn)向。假定交叉口內(nèi)的部分車輛配備V2X網(wǎng)聯(lián)通信設(shè)備和人機(jī)交互行車預(yù)警系統(tǒng)，同時(shí)，具備V2X通信設(shè)備的車輛可以通過車車通信（Vehicle to Vehicle，V2V）以固定頻率實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)交換各自的位置、車長(zhǎng)、車寬、速度等信息，具備人機(jī)交互行車預(yù)警系統(tǒng)的車輛可以根據(jù)自車與沖突車輛的行駛狀態(tài)信息進(jìn)行交叉口行車沖突判斷，并根據(jù)判斷結(jié)果以音視頻形式向駕駛員發(fā)出警告。

圖1 無信控交叉口碰撞預(yù)警場(chǎng)景

在圖1 所示的無信控交叉口中，假設(shè)2 條相互沖突的支路中某時(shí)刻同時(shí)存在網(wǎng)聯(lián)車輛A和B，兩車分別沿所在車道中線同時(shí)駛向交叉口（不考慮換道），碰撞可能發(fā)生的位置（潛在碰撞點(diǎn)）為兩車直行軌跡在交叉口內(nèi)的交匯點(diǎn)。

在行駛過程中，兩車的行車預(yù)警系統(tǒng)根據(jù)V2V 通信得到對(duì)方車輛的行駛狀態(tài)信息（行車位置、車輛長(zhǎng)度lA、lB與行車速度vA、vB），計(jì)算出雙方的碰撞時(shí)間[11]tTTCA、tTTCB及其差值tTTCd：

式中，xA、xB分別為車輛A 和車輛B 與交叉口的距離。

然后根據(jù)兩車車長(zhǎng)和行駛速度計(jì)算出碰撞時(shí)間預(yù)警閾值：

若|tTTCd|>tTTCθ，行車預(yù)警系統(tǒng)不進(jìn)行預(yù)警，此時(shí)駕駛員按照預(yù)期的駕駛特性駕駛車輛通過交叉口；若|tTTCd|≤tTTCθ，預(yù)警系統(tǒng)選取碰撞時(shí)間較長(zhǎng)的車輛觸發(fā)預(yù)警。觸發(fā)預(yù)警的車輛計(jì)算車輛當(dāng)前制動(dòng)至停止的安全距離Ds及其與交叉口的距離Di，并得到兩者的比值R：

然后，根據(jù)R值與設(shè)定的閾值判定預(yù)警的級(jí)別。當(dāng)駕駛員收到二級(jí)預(yù)警時(shí)，其采取強(qiáng)制動(dòng)措施，收到一級(jí)預(yù)警時(shí)，采取弱制動(dòng)措施，以此實(shí)現(xiàn)避碰。若R超過設(shè)定的最大分級(jí)預(yù)警閾值，則不進(jìn)行預(yù)警。

3 車輛運(yùn)動(dòng)及駕駛員行為模型建立

本文構(gòu)建的場(chǎng)景中車輛均為網(wǎng)聯(lián)車輛，為了更好地描述車輛的行為以及后序仿真測(cè)試的進(jìn)行，需建立合適的車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型和駕駛員行為模型。

3.1 車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型

車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型采用非線性運(yùn)動(dòng)學(xué)模型[12]，其中加速度采用分段模型：第1 個(gè)階段為制動(dòng)器響應(yīng)延遲階段，車輛保持當(dāng)前加速度；第2 個(gè)階段為加速度線性變化階段，車輛加速度線性減??；第3 個(gè)階段為車輛達(dá)到預(yù)期加速度階段，車輛開始勻減速。仿真過程中，車輛位置、速度和加速度變化規(guī)律分別為：

式中，x(k)、v(k)、a(k)分別為k時(shí)刻車輛的位置、速度、加速度；Δt為仿真步長(zhǎng)；td=0.3 s[12]為制動(dòng)器響應(yīng)的純延遲，一般取為0.2～0.9 s；kb=18.5 m/s3[12]為車輛的加加速度；ades為減速度的期望值。

3.2 駕駛員行為模型

本文假設(shè)駕駛員在未收到預(yù)警信息的情況下保持預(yù)設(shè)駕駛特性行駛，收到預(yù)警信息后，根據(jù)不同的預(yù)警級(jí)別做出相應(yīng)的反應(yīng)。

對(duì)于非網(wǎng)聯(lián)車輛，在不受道路競(jìng)爭(zhēng)和沖突的影響時(shí)，駕駛員以預(yù)期速度通過交叉口；當(dāng)判斷存在沖突時(shí)，駕駛員只有在能看到?jīng)_突車輛且TTC 不超過2 s[13]時(shí)進(jìn)行優(yōu)先權(quán)判斷，當(dāng)判斷結(jié)果為不優(yōu)先時(shí)，駕駛員采取動(dòng)作點(diǎn)（Action Point，AP）制動(dòng)[14]，否則，均按照預(yù)期速度行駛。

對(duì)于網(wǎng)聯(lián)車輛，駕駛員模型采用保守型，在未收到預(yù)警信息的情況下，保持預(yù)設(shè)駕駛特性行駛；當(dāng)出現(xiàn)預(yù)警信號(hào)時(shí)，駕駛員根據(jù)預(yù)警后的制動(dòng)特性進(jìn)行制動(dòng)，即根據(jù)不同的預(yù)警級(jí)別準(zhǔn)確作出相應(yīng)的反應(yīng)。

3.2.1 預(yù)期駕駛特性

文獻(xiàn)[15]采集并分析了45 名駕駛員在無信號(hào)燈交叉路口的試驗(yàn)數(shù)據(jù)，結(jié)果表明，中國駕駛員在距離交叉路口200 m 左右開始輕微減速，距離交叉路口60 m 左右才有明顯的減速，直至進(jìn)入交叉路口時(shí)將速度降到12 m/s左右?；谏鲜鲅芯拷Y(jié)果，本文將兩車駕駛員預(yù)期駕駛特性設(shè)定為勻速-勻減速-勻速直線運(yùn)動(dòng)。

行駛過程中，當(dāng)駕駛員觀察到有沖突車輛駛向交叉口時(shí)，不會(huì)立即采取減速措施，而是通過判斷自車在交叉口是否具有優(yōu)先權(quán)來確定是否減速。若具有優(yōu)先權(quán)，則正常行駛；反之，則減速讓行。Lu 等[13]總結(jié)出了十字交叉口左車和右車駕駛員的優(yōu)先概率模型，當(dāng)優(yōu)先度概率不小于0.5時(shí)，認(rèn)為自車優(yōu)先，反之認(rèn)為自車不優(yōu)先。在TTC 小于2 s 時(shí)，左、右車輛駕駛員的優(yōu)先度概率PL、PR分別為：

其中：

式中，uL、uR分別為左、右車駕駛員優(yōu)先度概率的影響因子；dl、dr分別為左、右車與碰撞點(diǎn)的距離；dlr為兩車之間的直線距離；ddif為dr和dl的差值；vr、vdif分別為右車的速度和兩車速度矢量和的模長(zhǎng)；tr=dr/vr為右車到達(dá)碰撞點(diǎn)所用的時(shí)間。

3.2.3 AP制動(dòng)

當(dāng)駕駛員判斷自車不具有優(yōu)先權(quán)后，會(huì)采取AP 制動(dòng)。本文采用Wang[14]等人提出的AP制動(dòng)模型：

式中，aAP為車輛減速的制動(dòng)加速度；tTTI為車輛到達(dá)交叉口的時(shí)間；amax為車輛的最大制動(dòng)減速度。

3.2.4 預(yù)警后制動(dòng)特性

聞一多研究唐詩，用清代樸學(xué)的方法，在考據(jù)方面下了極大的功夫。以1930年青島時(shí)代為分界線，此前是在“故紙堆內(nèi)討生活”的預(yù)備時(shí)代，此后才“漸漸上題”。

為了保持預(yù)警分級(jí)的優(yōu)越性，又不因分級(jí)過多而削弱駕駛員的注意力，進(jìn)而降低預(yù)警算法的效果，本文采用2級(jí)預(yù)警機(jī)制。采用文獻(xiàn)[16]提出的舒適制動(dòng)減速度acomf的概念，其與車速v有關(guān)：

當(dāng)一級(jí)預(yù)警信號(hào)出現(xiàn)后，駕駛員采取的制動(dòng)減速度為max(acomf-2,anow)，anow為車輛當(dāng)前的加速度；出現(xiàn)二級(jí)預(yù)警信號(hào)時(shí)，駕駛員采用的制動(dòng)減速度為amax。

4 基于安全距離的避碰預(yù)警方法

基于上述模型，本文在ICWS 的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，提出一種基于安全距離的避碰預(yù)警方法（Collision Avoidance Warning Algorithm，CAWA）。

首先根據(jù)TTC 差值的絕對(duì)值是否達(dá)到閾值決定是否預(yù)警，然后根據(jù)R值決定采取預(yù)警的等級(jí)，當(dāng)滿足預(yù)警條件后僅選取一輛合適的車輛進(jìn)行預(yù)警。其中涉及預(yù)警機(jī)制、預(yù)警觸發(fā)條件和預(yù)警時(shí)機(jī)。

在預(yù)警機(jī)制方面，應(yīng)避免出現(xiàn)兩車同時(shí)預(yù)警的情況。當(dāng)某時(shí)刻兩車中只有一車預(yù)警時(shí)，CAWA不對(duì)預(yù)警信號(hào)進(jìn)行干預(yù)，使其正常觸發(fā)，提醒駕駛員制動(dòng)減速；當(dāng)某時(shí)刻兩車同時(shí)預(yù)警時(shí)，CAWA 對(duì)預(yù)警信號(hào)進(jìn)行干預(yù)，僅對(duì)不優(yōu)先的車輛預(yù)警?；谏鲜鰴C(jī)制，CAWA在避免交叉口車輛碰撞的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)車輛協(xié)同通行，提升交叉口通行效率。

對(duì)于預(yù)警觸發(fā)條件，ICWS 所選預(yù)警觸發(fā)閾值為固定值，未能充分考慮車輛幾何形狀與動(dòng)態(tài)行駛特性，因此本文采用動(dòng)態(tài)閾值，設(shè)計(jì)預(yù)警觸發(fā)條件ε[17]：

在分級(jí)預(yù)警時(shí)機(jī)方面，通過比較車輛與交叉口的距離和計(jì)算出的安全距離d的大小，來實(shí)現(xiàn)不同的預(yù)警級(jí)別。d的計(jì)算方式分為3 個(gè)階段[18]。第1 個(gè)階段時(shí)長(zhǎng)為t1，包含駕駛員反應(yīng)階段和制動(dòng)系統(tǒng)滯后階段，在該階段認(rèn)為車輛為勻速行駛。第2 個(gè)階段時(shí)長(zhǎng)為t2，為制動(dòng)壓力升高階段，在該階段制動(dòng)減速度線性增加。第3個(gè)階段時(shí)長(zhǎng)為t3，為制動(dòng)持續(xù)階段，在該階段車輛達(dá)到預(yù)期減速度，并保持不變。

在第1 個(gè)階段，車輛的速度v0保持不變，行駛的距離s1為：

在第2個(gè)階段，車輛的制動(dòng)減速度按照kb（18.5 m/s3）的斜率線性增大，則速度隨時(shí)間的變化為：

該階段車輛行駛的距離s2為：

在第3個(gè)階段，車輛達(dá)到預(yù)期制動(dòng)減速度ades，開始做勻減速直線運(yùn)動(dòng)，s3為假設(shè)車輛速度減為0 的過程中行駛的距離：

最終得到車輛從預(yù)警開始到采取制動(dòng)措施后車輛行駛的安全距離為：

設(shè)當(dāng)前車輛與交叉口的距離為d1，車輛采用全力制動(dòng)至停止的距離為d2。當(dāng)1.1≤d1/d2＜1.6 時(shí)，觸發(fā)一級(jí)預(yù)警；d1/d2＜1.1時(shí)，觸發(fā)二級(jí)預(yù)警。

5 仿真平臺(tái)搭建與測(cè)試方案設(shè)計(jì)

5.1 仿真平臺(tái)結(jié)構(gòu)

本文利用MATLAB搭建仿真平臺(tái)，仿真框架如圖2所示，包含參數(shù)初始化模塊、車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型、駕駛員模型、通信模塊和數(shù)據(jù)分析模塊。

圖2 仿真結(jié)構(gòu)框架

仿真開始時(shí)，隨機(jī)生成狀態(tài)變量的初始值，包含車輛的位置、速度、質(zhì)量、駕駛員特性等信息。車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型和駕駛員模型獲得參數(shù)的初始值后，共同決定仿真過程中車輛每一時(shí)刻的狀態(tài)。車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型控制車輛位置、速度和加速度的變化過程，駕駛員模型通過向車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型提供預(yù)期加速度來控制車輛的行駛。仿真過程中，若車輛為網(wǎng)聯(lián)車輛，則通過通信模塊分享自身的位置和速度信息，并獲取其他車輛的信息；若車輛為非網(wǎng)聯(lián)車輛，則不分享也不獲得信息。數(shù)據(jù)分析模塊在仿真過程中收集每一時(shí)刻車輛的信息，最后生成可視化結(jié)果。

表1 列出了仿真過程中車輛的部分參數(shù)以及車輛運(yùn)動(dòng)的預(yù)期駕駛特性，包含車輛的質(zhì)量、長(zhǎng)度、寬度和最大制動(dòng)減速度等，其中U(a,b)表示服從均勻分布，m為質(zhì)量。若車輛的初始速度小于進(jìn)入交叉口的速度，則全程以初始速度勻速行駛。表2 列出了行駛過程中駕駛員視野與速度之間的關(guān)系[19]。

表1 仿真車輛參數(shù)

表2 不同車速下駕駛員的視野

5.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)選取

本文選取平均旅行時(shí)間、平均制動(dòng)至停止比例、平均碰撞比例和平均碰撞相對(duì)動(dòng)能作為評(píng)價(jià)方法有效性的指標(biāo)。未發(fā)生碰撞時(shí)，評(píng)價(jià)指標(biāo)為平均旅行時(shí)間、平均制動(dòng)至停止比例和平均制動(dòng)減速度；已發(fā)生碰撞時(shí)，評(píng)價(jià)指標(biāo)為平均碰撞比例和平均碰撞相對(duì)動(dòng)能。

平均旅行時(shí)間反映交叉口通行效率，平均制動(dòng)至停止比例反映駕駛員的舒適程度，平均最大制動(dòng)減速度反映已消解的潛在碰撞的嚴(yán)重程度，平均碰撞比例反映碰撞預(yù)警方法的有效性，平均碰撞相對(duì)動(dòng)能反映碰撞的嚴(yán)重程度。平均碰撞相對(duì)動(dòng)能E計(jì)算公式為：

式中，m1和m2分別為車輛1和車輛2的質(zhì)量；v1和v2分別為車輛1和車輛2的速度。

5.3 測(cè)試方案設(shè)計(jì)

測(cè)試包含有效性測(cè)試和可靠性測(cè)試，有效性測(cè)試即對(duì)本文提出的CAWA 方法對(duì)避免碰撞的比例的影響進(jìn)行測(cè)試；可靠性測(cè)試即對(duì)不同網(wǎng)聯(lián)車輛滲透率對(duì)CAWA方法的影響進(jìn)行測(cè)試。在測(cè)試過程中假設(shè)車輛通信網(wǎng)絡(luò)不存在時(shí)延與丟包，因?yàn)闈B透率屬于宏觀概念，本文通過多次仿真模擬滲透率，使仿真結(jié)果具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

5.3.1 有效性測(cè)試方案

設(shè)定測(cè)試過程中所有的車輛均為網(wǎng)聯(lián)車輛。一次完整的仿真過程從參數(shù)隨機(jī)初始化開始，到兩車通過交叉口或者發(fā)生碰撞結(jié)束。將車輛的初始速度分別設(shè)置為30～40 km/h、40～50 km/h、50～60 km/h 和60～70 km/h，對(duì)ICWS、ECWA 和CAWA 3種方法分別進(jìn)行1 000次仿真，統(tǒng)計(jì)仿真過程中每種方法的平均旅行時(shí)間、制動(dòng)至停止比例、碰撞比例和平均碰撞相對(duì)動(dòng)能。

5.3.2 可靠性測(cè)試方案

為探究不同網(wǎng)聯(lián)車輛滲透率對(duì)預(yù)警方法可靠性的影響，根據(jù)控制變量理論，在每次仿真中，除滲透率變化外，其余的仿真條件均相同。

一次完整的仿真過程從隨機(jī)初始化參數(shù)開始，到兩車通過交叉口或者發(fā)生碰撞結(jié)束。仿真分別在0%、20%、40%、60%、80%和100%網(wǎng)聯(lián)車輛的滲透率下進(jìn)行，針對(duì)每一滲透率分別進(jìn)行1 000次仿真，并統(tǒng)計(jì)車輛的平均旅行時(shí)間、平均最大制動(dòng)減速度、平均碰撞比例和平均碰撞相對(duì)動(dòng)能。

6 測(cè)試結(jié)果分析

6.1 有效性分析

有效性測(cè)試結(jié)果如圖3所示，在不同的行駛速度約束下，與ICWS 和ECWA 相比，CAWA 方法在平均旅行時(shí)間、平均制動(dòng)至停止比例和平均碰撞比例方面都更加優(yōu)異。隨著初始速度的增大，ICWS 和ECWA 的平均制動(dòng)至停止比例也逐漸增加，CAWA方法的平均制動(dòng)至停止比例則一直為0，可以認(rèn)為CAWA方法提升了乘員的舒適性。在相同初始速度下，CAWA 的平均旅行時(shí)間、平均制動(dòng)至停止比例和平均碰撞比例均為最低，總體平均旅行時(shí)間相比ICWS縮短了1 s，總體平均碰撞比例為0，遠(yuǎn)小于ICWS和ECWA。

圖3 不同初始速度下3種預(yù)警方法的對(duì)比

總體上，CAWA 在保證安全性的前提下，也提高了交叉口的通行效率和乘員的舒適性。因此可以認(rèn)為本文提出的避碰預(yù)警方法效果顯著。

6.2 可靠性分析

可靠性測(cè)試結(jié)果如圖4所示，網(wǎng)聯(lián)車輛的滲透率越高，方法產(chǎn)生的效果越好。當(dāng)滲透率達(dá)到60%時(shí)，平均碰撞比例僅為3.4%，降低了64%，平均碰撞相對(duì)動(dòng)能下降了51%，平均旅行時(shí)間下降幅度占滲透率為1時(shí)下降幅度的59.5%，平均最大制動(dòng)減速度僅增加了16%。因此可以認(rèn)為當(dāng)網(wǎng)聯(lián)車輛滲透率達(dá)到60%及以上時(shí)，本文提出的避碰預(yù)警方法是可靠的。

圖4 網(wǎng)聯(lián)車輛滲透率對(duì)方法有效性的影響

平均最大制動(dòng)減速度增大的原因可以認(rèn)為是由于網(wǎng)聯(lián)車輛滲透率的增加，使得參與預(yù)警制動(dòng)的車輛增加，且一般駕駛員接收到預(yù)警信號(hào)后，會(huì)采取較大的制動(dòng)減速度，所以平均最大制動(dòng)減速度會(huì)略有上升，但僅上升了6.2%。雖然平均最大制動(dòng)減速度有所增加，但是平均旅行時(shí)間下降，通行效率有所提高，可以認(rèn)為是由于一車預(yù)警制動(dòng)后，促使兩車駕駛員對(duì)交叉口優(yōu)先權(quán)的判斷更加清晰，不預(yù)警的車輛可以按照預(yù)期的駕駛特性通過交叉口，所用時(shí)間更短。平均碰撞比例和平均碰撞相對(duì)動(dòng)能隨著滲透率的增加逐步減小，尤其是平均碰撞比例，100%網(wǎng)聯(lián)車滲透率下，平均碰撞比例降為0，說明V2X 網(wǎng)聯(lián)通信設(shè)備的網(wǎng)聯(lián)車輛越多，交通的安全性越高。網(wǎng)聯(lián)車輛滲透率在10%至20%之間時(shí)，車輛的碰撞比例和碰撞相對(duì)動(dòng)能下降不明顯，其原因是預(yù)警方法正常發(fā)揮的場(chǎng)景中兩車都為網(wǎng)聯(lián)車輛，在滲透率較低的情況，很容易出現(xiàn)只有一輛網(wǎng)聯(lián)車的情況，導(dǎo)致預(yù)警方法無法發(fā)揮效果。

7 結(jié)束語

本文將無信控交叉口行車沖突消解作為研究對(duì)象，通過建立車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型和駕駛員模型，提出了一種基于安全距離的避碰預(yù)警方法，并通過MATLAB 仿真測(cè)試，驗(yàn)證了方法的有效性與不同滲透率下的可靠性。測(cè)試結(jié)果表明，相比交叉口碰撞預(yù)警系統(tǒng)和碰撞預(yù)警算法，本文提出的方法更加有效，在V2X網(wǎng)聯(lián)通信設(shè)備滲透率達(dá)到60%時(shí)，有較好的效果。

通過本文的研究結(jié)果可以認(rèn)為，雖然目前因?yàn)樽詣?dòng)駕駛汽車的安全、倫理等問題，仍無法在社會(huì)中進(jìn)行對(duì)其進(jìn)行大規(guī)模市場(chǎng)應(yīng)用以提高交通效率與交通安全性，但通過在車輛中安裝部署具備V2V通信能力的人機(jī)交互行車預(yù)警系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)是可行的。為突出研究目標(biāo)，本文的研究認(rèn)為V2X 通信環(huán)境中不存在通信損失，但實(shí)際的通信環(huán)境中并非理想條件，極易受樹木、建筑等的影響，因此下一步應(yīng)重點(diǎn)圍繞非理想通信對(duì)避碰預(yù)警算法的影響與優(yōu)化進(jìn)行研究。