摘 要：本文分析了基于多傳感信息融合技術(shù)的汽車防碰撞系統(tǒng)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，建立了目標物的識別模型，結(jié)合道路情況、車輛行駛工況等建立多傳感信息防碰撞模型。根據(jù)自車與障礙物的距離、障礙物的動作軌跡建立防碰撞預(yù)警系統(tǒng)模型，搭建了其中的預(yù)警決策系統(tǒng)框架，并對安全距離計算參數(shù)進行了分析。

關(guān)鍵詞：汽車防碰撞系統(tǒng) 多傳感器信息融合 目標物識別

1 前言

隨著汽車保有量的不斷增加，為了降低事故發(fā)生率，減少事故對人和車造成的傷害，目前很多車企和高校等研究單位對汽車防碰撞系統(tǒng)展開了深入的研究。

該系統(tǒng)作為汽車主動安全裝置可以給駕駛員發(fā)出聲音、視覺和震動等警報信息，從而避免危險情況的發(fā)生。張楚金[1]開展障礙物的模糊預(yù)警算法研究。李亞娟[2]提出了車輛網(wǎng)絡(luò)多級預(yù)警控制系統(tǒng)。洪浩[3]主要研究預(yù)警策略，以目標物與自車的相對距離為依據(jù)制定相應(yīng)的預(yù)警策略。通用汽車公司的研究人員利用差分定位獲得車輛的實時位置和速度等信息，同時使用擴展卡爾曼濾波估計車輛的位置，探究了車輛協(xié)同碰撞預(yù)警[4]。

本文將研究在多傳感器信息融合條件下行人保護系統(tǒng)的控制策略，使得車輛能夠利用多傳感器集成技術(shù)以及融合技術(shù)結(jié)合環(huán)境信息、交通狀況信息做出一個最優(yōu)決策，實現(xiàn)車輛自動感知前方的行人或障礙物，及時采取措施進行降速或停車，從而保證行人的安全。

2 多傳感器融合方案制定

2.1 汽車防撞系統(tǒng)傳感器特性分析

汽車防碰撞系統(tǒng)的檢測方法主要有：超聲波檢測、紅外線檢測、激光檢測、毫米波檢測、視頻檢測、多傳感器融合檢測等幾種方法。由于單個傳感器提取的特征具有局限性，利用多個傳感器可以提取獨立、互補的特征向量，因此，研究各類傳感器融合算法，在進行防碰撞預(yù)警的時候提供可靠的行車環(huán)境信息，對減少碰撞事故發(fā)生起到了重要作用[5]。

2.2 目標物識別模型

在車輛行駛的過程中，傳感器能探測到的目標物有很多，在道路系統(tǒng)中有車輛;非道路系統(tǒng)有行人、障礙物、動物等。每個被采集到的目標物都有不同的特征點，不同目標物的特性可總結(jié)如表1所示。

2.3 多傳感信息防碰撞系統(tǒng)框架

根據(jù)采集的傳感器信息對目標進行識別，結(jié)合車輛速度、路況等行駛信息，采用不同的控制策略，從而對車輛進行聲光預(yù)警或者主動制動，建立的多傳感信息防碰撞系統(tǒng)的框架概念圖，如圖1所示。

3 汽車防碰撞系統(tǒng)模型

結(jié)合前文對傳感器特性和防碰撞系統(tǒng)框架的分析，建立汽車防碰撞系統(tǒng)模型，該系統(tǒng)可主要分為防碰撞預(yù)警系統(tǒng)（如圖2所示）和預(yù)警決策系統(tǒng)兩部分。

3.1 防碰撞預(yù)警系統(tǒng)模型

車輛的防碰撞預(yù)警是根據(jù)傳感器的檢測結(jié)果，來判斷識別交通環(huán)境中能危及本車安全的信號，并通過相應(yīng)的聲光報警、座椅震動報警、語音報警等提示預(yù)警信息輸出給駕駛員，還輔以自動剎車等主動安全措施。[5]根據(jù)前文分析，搭建防碰撞預(yù)警系統(tǒng)模型，根據(jù)障礙物的大小、位置和前后幀障礙物的位置變化信息為依據(jù)，作出預(yù)警決策，預(yù)警結(jié)果分為安全、提示性預(yù)警、緊急性預(yù)警三個等級。

3.2 預(yù)警決策系統(tǒng)模型

防碰撞預(yù)警決策是根據(jù)車輛信息、道路信息以及目標物的類型及行為而做出的決策。這在整個防碰撞預(yù)警系統(tǒng)中是至關(guān)重要的。圖3為預(yù)警決策系統(tǒng)框架。

在行駛當中，駕駛員對不同的行車環(huán)境會做出不同的制動反應(yīng)：

（1）在行車過程中突然出現(xiàn)障礙物、行人或者將要追尾前方車輛，需要迅速減速停車，駕駛員的第一反應(yīng)是“急剎”，會迅速踩下踏板，并將踏板踩到最底。

（2）在會車、遇到路口或者發(fā)現(xiàn)遠處有異常等類似情況下，駕駛員會采用“點剎”的方式制動過渡，使車輛迅速減速，然后又迅速松開踏板或者輕踩踏板。

（3）車輛需要在前方指定位置停車，駕駛員一般會輕踩剎車，踩下離合器，讓車輛依靠慣性行駛，在要到達指定位置時，用力踩下踏板使車輛停止。

對上述幾種行車環(huán)境下的駕駛員的制動操作可以看出，在某一種行車環(huán)境中，駕駛可能既有輕踩踏板，又有猛踩踏板且踏 板行程不同，因此駕駛員的制動意圖是對某一時刻作用在踏板上動作而言，本文對駕駛制動意圖分為輕度制動、中度制動和緊急制動。通過傳感器獲得的道路信息和車輛信息計算出安全距離，結(jié)合目標物的行為，查表得出相應(yīng)的預(yù)警策略，預(yù)警策略表如表2所示。

3.3 安全距離計算

安全距離是車輛與周圍環(huán)境目標物之間需要保持的距離，目的是保護汽車和駕駛員安全，其值根據(jù)路況的不同而不同。在汽車防碰撞預(yù)警系統(tǒng)中的安全距離模型一般包含安全行駛距離、提醒報警距離和緊急輔助制動距離三個階段，提醒報警距離應(yīng)該給予駕駛員充足的反應(yīng)時間，讓駕駛員較為從容地采取正確的操作;而緊急輔助制動距離作為汽車行駛的最小安全距離，一般是車輛采取主動緊急制動，以保證車輛和駕駛員安全為最終目的。

結(jié)合圖4對安全距離進行說明。圖中當前的車輛速度V1，行人速度V2，根據(jù)人車之間的距離及預(yù)警決策，判斷St為提醒報警距離，在經(jīng)過時間t之后，車輛和行人之間的距離迅速減小，達到緊急輔助制動距離Sz。此時車輛在t時間之后行駛距離為S1，行人在t時間內(nèi)行走距離為S2。t時間后的車輛速度為V1*，行人速度為V2*。從圖中分析可知[6]：

在實際制動過程中，車輛制動時間t2分為三個部分，包括制動延遲時間t21，制動力增長時間t22，持續(xù)制動時間t23;參考相關(guān)文獻[7]可知，安全距離公式為：

式中，為最短安全距離

3.4 系統(tǒng)正面防碰撞安全距離模型確定

在確定正面防碰撞安全距離模型時，要考慮的參數(shù)主要有系統(tǒng)提醒報警時間，系統(tǒng)反應(yīng)時間，駕駛員的反應(yīng)時間，制動減速度的增長時間以及車停止時需保持的最短安全距離。

（1）系統(tǒng)反應(yīng)時間與制動減速度增長時間根據(jù)車速不同而略有差異，歐盟規(guī)定了轎車車速為80km/h時，系統(tǒng)反應(yīng)時間與制動減速度增長時間的一半之和應(yīng)小于0.36s。一般設(shè)定制動減速度的增長時間為0.2s，系統(tǒng)反應(yīng)時間小于0.16s。

（2）駕駛員的反應(yīng)時間根據(jù)車速不同有較大的差異，范圍為0.3s-1s。在汽車速度為40km/h時，駕駛員正常的反應(yīng)時間約為0.4s;但當車速80km/h時，駕駛員的反應(yīng)時間約為1s左右。

（3）應(yīng)充分考慮不同道路條件及不同天氣造成的影響。其核心就是路面附著系數(shù)，附著系數(shù)的大小直接影響到車輪的抓地力，從而影響汽車的安全駕駛。干燥混凝土路面和瀝青路面附著系數(shù)較高，約為0.7-1.0;而天氣開始下雨時、潮濕的土路上、雪地等路面附著系數(shù)較低，約為0.2-0.4;在進行安全距離模型測算時，應(yīng)將路面附著系數(shù)影響因子考慮進去，否則模型的準確性就會大大降低，難以避免事故的發(fā)生。

（4）從安全冗余角度，考慮到系統(tǒng)的延遲和安全問題，設(shè)定車輛停止時與目標之間的距離為2.4m。

4 總結(jié)

本文分析了基于多傳感信息融合技術(shù)的汽車防碰撞系統(tǒng)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，建立了目標物的識別模型，結(jié)合道路情況、車輛行駛工況等建立多傳感信息防碰撞模型。根據(jù)自車與障礙物的距離、障礙物的動作軌跡建立防碰撞預(yù)警系統(tǒng)模型，搭建了其中的預(yù)警決策系統(tǒng)框架，在今后的研究中，還將考慮更加詳細的路況下的安全距離模型，建立更加精確的預(yù)警系統(tǒng)從而提高系統(tǒng)的可靠性。

資助項目：浙江省教育廳科研項目（編號：Y201942461）

參考文獻：

[1]張楚金. 智能車的前方車輛檢測和預(yù)警算法研究[D]. 湖南大學， 2015.

[2]李亞娟. 考慮擁塞的車輛網(wǎng)絡(luò)多級預(yù)警控制系統(tǒng)[D]. 西安電子科技大學， 2014.

[3]洪浩. 基于視覺的車輛防碰撞預(yù)警系統(tǒng)算法研究[D]. 遼寧工業(yè)大學， 2016.

[4]Huang J，Tan H S.Design and implementation of a cooperative collision warning system.Intelligent Transportation Systems Conference，2006. ITSC06.IEEE。IEEE，2006：1017—1022.

[5]王芳，陳哲.汽車防碰撞系統(tǒng)研究現(xiàn)狀分析[J]. 農(nóng)業(yè)裝備與車輛工程，2018.5.

[6]劉樹峰. 多路況下汽車防碰撞預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計與仿真[D]. 山東農(nóng)業(yè)大學，2014.

[7]賈蘊發(fā)，劉楊，李超，等.基于多傳感器的汽車防碰撞及行人保護預(yù)警設(shè)計[J]. 農(nóng)業(yè)裝備與車輛工程，2015，53（12）：56-59.