唐榮芳,張曉玲,程榮波

(廣西工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院,廣西 南寧 530001)

0 引言

近年來(lái),隨著物流行業(yè)的快速發(fā)展,物流車(chē)輛數(shù)量不斷增加,車(chē)輛行駛的復(fù)雜程度也日益增加?，F(xiàn)有物流車(chē)輛行駛狀態(tài)檢測(cè)和車(chē)距預(yù)警方法主要有2種:傳統(tǒng)方法和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法。傳統(tǒng)方法主要采用傳感器等硬件設(shè)備來(lái)進(jìn)行檢測(cè),存在數(shù)據(jù)量大、計(jì)算量大、魯棒性差等問(wèn)題[1-2]?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的方法具有較強(qiáng)的魯棒性和適應(yīng)性,但算法復(fù)雜、訓(xùn)練數(shù)據(jù)量大[3-4]。

針對(duì)上述問(wèn)題,本文提出了一種基于狀態(tài)估計(jì)和目標(biāo)識(shí)別的物流車(chē)輛行駛狀態(tài)檢測(cè)和車(chē)距預(yù)警方法。本文首先介紹了物流車(chē)輛行駛狀態(tài)檢測(cè)和車(chē)距預(yù)警的相關(guān)研究并提出了系統(tǒng)框架。其次,本文對(duì)狀態(tài)估計(jì)方法和基于目標(biāo)識(shí)別的車(chē)距預(yù)警算法進(jìn)行了細(xì)致研究。最后,實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了方法的有效性。

1 物流車(chē)輛行駛狀態(tài)與車(chē)距預(yù)警系統(tǒng)框架

本研究設(shè)計(jì)的物流車(chē)輛行駛狀態(tài)與車(chē)距預(yù)警系統(tǒng)框架,如圖1所示。傳感器采集層使用了慣性測(cè)量單元來(lái)實(shí)時(shí)采集車(chē)輛的傳感器數(shù)據(jù);狀態(tài)估計(jì)模塊能根據(jù)慣性測(cè)量單元的數(shù)據(jù)采用先進(jìn)的狀態(tài)估計(jì)算法對(duì)車(chē)輛的當(dāng)前狀態(tài)進(jìn)行估計(jì);測(cè)距模塊使用雷達(dá)數(shù)據(jù)對(duì)車(chē)輛之間的距離進(jìn)行測(cè)量;車(chē)輛距離估計(jì)部分能結(jié)合狀態(tài)估計(jì)和雷達(dá)測(cè)距的結(jié)果計(jì)算與前方車(chē)輛或障礙物的距離;在確定車(chē)輛與前方障礙物的距離后,距離預(yù)警系統(tǒng)使用事先設(shè)定的安全距離閾值來(lái)評(píng)估潛在的碰撞風(fēng)險(xiǎn)。

圖1 預(yù)警系統(tǒng)的總體框架

2 行駛狀態(tài)估計(jì)與車(chē)距測(cè)量算法研究

2.1 狀態(tài)估計(jì)方法研究

在使用慣性測(cè)量單元測(cè)量物流車(chē)輛的狀態(tài)后,系統(tǒng)采用卡爾曼濾波器[5-6]來(lái)綜合評(píng)估車(chē)輛的狀態(tài),該過(guò)程為:

(1)預(yù)測(cè)步驟。首先,該方法利用狀態(tài)方程估計(jì)車(chē)輛的狀態(tài)x(k|k-1)和狀態(tài)協(xié)方差P(k|k-1),其中k|k-1表示在時(shí)刻k-1對(duì)時(shí)刻k的預(yù)測(cè)。

x(k|k-1)=A×x(k-1|k-1)+B×u(k)

(1)

P(k|k-1)=A×P(k-1|k-1)×AT+Q

(2)

其中,Q表示過(guò)程噪聲的協(xié)方差矩陣;A是狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣;B是控制輸入矩陣;u(k)是控制輸入。

(2)更新步驟。該方法能利用測(cè)量方程和測(cè)量值來(lái)修正狀態(tài)估計(jì),并計(jì)算更新后的狀態(tài)x(k|k)和狀態(tài)協(xié)方差P(k|k)。

K(k)=P(k|k-1)×HT×(H×P(k|k-1)×HT+R)-1

(3)

x(k|k)=x(k|k-1)+K(k)×(z(k)-H×x(k|k-1))

(4)

P(k|k)=(I-K(k)×H)×P(k|k-1)

(5)

其中,K(k)是卡爾曼增益;R是測(cè)量噪聲的協(xié)方差矩陣;I是單位矩陣;H是測(cè)量矩陣。

2.2 基于雷達(dá)測(cè)距的車(chē)距估計(jì)算法

在雷達(dá)測(cè)距領(lǐng)域,常用的實(shí)現(xiàn)距離測(cè)量的方法有:最小均方根誤差[7]、匹配濾波法[8]和到達(dá)時(shí)間法[9]。最小均方根誤差法通過(guò)優(yōu)化估計(jì)值與真實(shí)值之間的均方根誤差來(lái)實(shí)現(xiàn)距離測(cè)量。該方法在處理噪聲時(shí)效果較好。匹配濾波法是一種特定于信號(hào)的處理方法。它嘗試將接收到的信號(hào)與已知信號(hào)進(jìn)行匹配,以找到最佳匹配點(diǎn)。到達(dá)時(shí)間法基于信號(hào)的傳播時(shí)間來(lái)測(cè)量距離。該方法簡(jiǎn)單但對(duì)于高精度測(cè)量要求和復(fù)雜環(huán)境下的距離估計(jì)可能存在一些限制。綜合來(lái)看,本研究采用最小均方根誤差進(jìn)行車(chē)距估計(jì)。

假設(shè),有一個(gè)車(chē)載雷達(dá)系統(tǒng)被用于測(cè)量車(chē)輛到前方目標(biāo)的距離,設(shè)d為真實(shí)的車(chē)輛與目標(biāo)之間的距離,z為雷達(dá)測(cè)量的距離值,則距離估計(jì)模型可以表示為:

z=d+n

(6)

其中,n是測(cè)量誤差和噪聲,通常假設(shè)均值為零的高斯分布,即n～N(0,σ2),σ2表示方差。最小均方根誤差估計(jì)的目標(biāo)是通過(guò)最小化均方誤差來(lái)估計(jì)距離n:

(7)

(8)

其中,E(d)是距離的先驗(yàn)期望(可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)估計(jì));Cov[d,z]是距離和測(cè)量值之間的協(xié)方差;Var(z)是測(cè)量值的方差。

2.3 車(chē)距預(yù)警方法

當(dāng)已經(jīng)獲得物流車(chē)輛的狀態(tài)估計(jì)信息和前方目標(biāo)距離估計(jì)信息時(shí),系統(tǒng)根據(jù)這些信息來(lái)判斷是否需要觸發(fā)距離預(yù)警。該邏輯模型為:

(1)安全距離模型。首先,定義一個(gè)安全距離(Safe Distance, SD )。該距離表示車(chē)輛在當(dāng)前速度下需要保持的最小安全距離,可以根據(jù)車(chē)輛的動(dòng)態(tài)特性和道路條件來(lái)確定:

SD=f(v,a,μ)

(9)

其中,v表示車(chē)輛速度;a表示車(chē)輛加速度;μ表示摩擦系數(shù);f是一個(gè)安全距離計(jì)算函數(shù)。

(2)距離與安全距離比較。該方法對(duì)比前方目標(biāo)與安全距離之間的距離(Distance, D)和速度(Relative Speed, RS)?？梢允褂靡韵玛P(guān)系來(lái)表達(dá):

D=dtarget-dvehicle

(10)

其中,dtarget表示前方目標(biāo)與車(chē)輛的距離估計(jì);dvehicle表示車(chē)輛自身的長(zhǎng)度。

(3)距離預(yù)警觸發(fā)條件。如果D0,則觸發(fā)距離預(yù)警。其中,RS表示車(chē)輛與前方目標(biāo)的相對(duì)速度。

(4)預(yù)警觸發(fā)概率。為了增加預(yù)測(cè)的穩(wěn)定性,本研究使用貝葉斯框架[10]來(lái)計(jì)算觸發(fā)距離預(yù)警的概率:

P(Warning)=P(D0|D

(11)

其中,P(D0|D

3 實(shí)驗(yàn)與分析

3.1 實(shí)驗(yàn)方案

本研究使用MATLAB的Simulink構(gòu)建車(chē)輛距離測(cè)量的仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境,按照以下步驟進(jìn)行。

步驟一:創(chuàng)建仿真模型。本實(shí)驗(yàn)在Simulink中創(chuàng)建一個(gè)新的仿真模型。該模型將用于模擬車(chē)輛距離測(cè)量。

步驟二:添加模塊。在Simulink模型中,車(chē)輛模塊和目標(biāo)模塊使用“Vehicle Dynamics Blockset”來(lái)添加,并設(shè)置距離測(cè)量模塊和控制邏輯模塊。

步驟三:連接模塊。在Simulink中,各個(gè)模塊被連接起來(lái)以建立仿真系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流,確保數(shù)據(jù)正確傳遞和處理以模擬車(chē)輛距離測(cè)量。

步驟四:設(shè)置仿真參數(shù)并運(yùn)行。

3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

不同車(chē)輛距離測(cè)量算法以及在不同車(chē)輛距離條件下的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,如表1所示。該結(jié)果包含了車(chē)輛距離、相對(duì)誤差、絕對(duì)誤差等數(shù)據(jù)。

表1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)

表1中,算法A為本文所提方法,算法B為匹配濾波法,算法C為到達(dá)時(shí)間法。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果來(lái)看,本文所提方法在測(cè)量距離方面相對(duì)誤差較小,這表明它在準(zhǔn)確性方面可能較優(yōu)。相比之下,到達(dá)時(shí)間法在50 m和150 m車(chē)輛距離條件下的相對(duì)誤差較大,可能需要進(jìn)一步改進(jìn)。從絕對(duì)誤差可以得出,不同算法在不同車(chē)輛距離條件下的性能波動(dòng)較小,絕對(duì)誤差為1～5 m。相對(duì)誤差用來(lái)評(píng)估測(cè)量的相對(duì)準(zhǔn)確性,從表1可以看到相對(duì)誤差一般為2%～6%。總體來(lái)看,本文所提方法在3種距離的情況下都表現(xiàn)出了更好的性能。

4 結(jié)語(yǔ)

本研究在物流車(chē)輛領(lǐng)域探索了關(guān)鍵的駕駛狀態(tài)檢測(cè)和車(chē)輛距離預(yù)警問(wèn)題。通過(guò)提出基于IMU的狀態(tài)估計(jì)框架和針對(duì)雷達(dá)測(cè)距的距離測(cè)量算法,本方法能夠有效地獲得車(chē)輛狀態(tài)和距離信息,為提高道路安全性提供了有力工具。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,不同的車(chē)輛距離測(cè)量算法在不同條件下表現(xiàn)出不同的性能,證明了文章所提方法的有效性。綜合而言,本研究為物流車(chē)輛駕駛狀態(tài)檢測(cè)和距離預(yù)警系統(tǒng)的發(fā)展提供了有益的見(jiàn)解和方法。