CN103144633B - 基于车联网技术的追尾碰撞预警方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于车联网技术的追尾碰撞预警方法，依靠车联网实时通信获取周围车节点GPS数据（包括地面航向角度以及经纬度坐标信息）以及从CAN总线获取速度信息，计算并判断汽车间位置关系，进而判断是否有追尾碰撞危险，为解决高速行驶或者由于天气原因导致视野模糊情况下潜在的追尾行车危险问题提供了一种有效的解决方法。

Description

基于车联网技术的追尾碰撞预警方法

技术领域

本发明属于汽车安全技术领域，具体涉及一种基于车联网（VANET，VehicularAd-hocNetwork）技术的追尾碰撞预警方法。

背景技术

随着交通业的飞速发展，道路车辆数激增，道路交通安全行形势日趋严峻，特别是高速公路与恶略天气情况下。在过去几年，国内外大量研究人员致力于发展驾驶辅助系统来解决交通安全问题，此类系统能够感知周围交通和车辆情况，在必要时刻提醒驾驶员。车联网正是在此基础上应运而生。车联网是移动自组网络在智能化交通领域的一大分支，主要利用无线传感网技术实现车与车、车与路边节点之间的信息传递。利用车载自组网，结合自车的GPS、CAN总线数据，安全系统可以提前通知驾驶员可能发生的危险情况，降低事故发生率。

目前这方面的研究主要集中在国外，日本最早从20世纪80年代开始这方面研究。近年来，欧美国家也加大了对车载自组网的研究，比较著名的有：CarTalk2000从2001年开始，为期三年，主要是为了开发一种新的基于车间通信的驾驶员辅助驾驶系统。C2C-CC(Car2CarCommunicationConsortium)由六家欧洲汽车厂商（BMW、DaimlerChrysler、Volkswagen等）组成，致力于制订一个Car2Car系统的通用标准，使不同厂商的汽车能互相通信。CHAUFFEUR2主要研究”PlatooningofVehicles”，前方车辆可以向后方车辆广播消息。

基于车联网，本发明主要致力于高速公路或者恶略天气场景下，由于高速驾驶员来不及反应或者恶略天气导致驾驶员视野距离过近引起的追尾碰撞问题。本方法是利用车联网实时通信来获取相邻汽车的位置、方向、车速信息，进而来判断汽车的行驶状况，以此来决定是否有追尾可能并且在必要时刻通过动画与声音提醒驾驶员。

发明内容

本发明目的在于提供一种基于车联网技术的追尾碰撞预警方法，通过车辆间的实时通信获取“地面航向”、经纬度坐标及车速信息，从而判断两车是否在直行公路上处于追尾安全隐患下。如果是，则进行追尾预警，给与驾驶员提供安全辅助。本方法能够解决高速公路上以及恶略天气下由于驾驶员反应时间与视野距离引起的追尾碰撞，从而极大地保障了行车安全。

为了解决现有技术中的这些问题，本发明提供的技术方案是：

一种基于车联网技术的追尾碰撞预警方法，其中车辆的车载终端从控制器局域网络(ControllerAreaNetwork,CAN)获取车辆的自身车速，从GPS获取经纬度坐标、地面航向角、时间，并通过无线通信与周围车辆的车载终端交换车辆的自身车速以及包括地面航向、经纬度坐标的GPS信息；其特征在于所述方法包括以下步骤：

（1）车辆的车载终端判断周围临近车辆与自身车辆是否同向行驶，并判断周围临近车辆的位置是否在自身车辆的行驶前方；

（2）当周围临近车辆与自身车辆同向行驶，并在自身车辆的行驶前方时，根据周围临近车辆与自身车辆的经纬度坐标计算出两车间的实际距离dis，以及根据周围临近车辆与自身车辆的车速差计算两车间的安全距离rd；

（3）根据两车间的实际距离dis与安全距离rd的比较结果设定安全等级；当安全系数非0时，根据安全等级的不同，车载终端通过动画与语音提示驾驶员不同级别的追尾危险，促其刹车减速；当安全等级为0，表示危险解除，则车载终端变更为正常行驶，报警动画与语音取消。

优选的，所述方法中根据两车的经纬度坐标计算两车实际距离dis的方法为：

$\mathrm{dis}=2\×\arcsin \left(\sqrt{{\sin }^2\left(\frac{\mathrm{radLat}1-\mathrm{radLat}2}{2}\right)+\cos \left(\mathrm{radLat}1\right)\×\cos \left(\mathrm{radLat}2\right)\×{\sin }^2\left(\frac{\mathrm{radLon}1-\mathrm{radLon}2}{2}\right)}\right)\×R;$

其中radLat1和radLat2分别表示两车的纬度，radLon1和radLon2分别表示两车的经度，R表示地球半径常量，dis表示两车间的实际距离。

优选的，所述方法中判断周围临近车辆与自身车辆是否同向行驶是通过周围临近车辆与自身车辆的行驶夹角进行计算的，所述行驶夹角公式为：

Δ＝|surfacecourse1-surfacecourse2|；

其中surfacecourse1和surfacecourse2分别表示自身车辆与周围临近车辆的地面航向角度，Δ代表两车行驶方向差。

优选的，所述方法中判断周围临近车辆的位置是否在自身车辆的行驶前方是通过计算车辆前后关系得到的，其计算公式为：

$\left\{\begin{array}{c}(\mathrm{radLon}2-\mathrm{ranLon}1)\&times;R-\tan (\mathrm{Surfacecourse}1+45)\&times;(\mathrm{radLat}2-\mathrm{radLat}1)\&times;R<0\\ (\mathrm{radLon}2-\mathrm{ranLon}1)\&times;R-\tan (\mathrm{Surfacecourse}1-45)\&times;(\mathrm{radLat}2-\mathrm{radLat}1)\&times;R>0\end{array}\right.;$

其中radLat1和radLat2分别表示两车的纬度，radLon1和radLon2分别表示两车的经度，R表示地球半径常量。

优选的，所述方法中安全距离计算公式为：

rd＝T*(v₁-v₂)；

其中v₁是自车车速，v₂是邻车车速，T为反应时间，rd为安全距离。优选的，所述方法中安全等级按照如下规则进行设定：

如果(rd-dis)/dis＜0.0安全等级为0

如果(rd-dis)/dis＜0.5安全等级为1。

如果(rd-dis)/dis＜1.0安全等级为2

如果(rd-dis)/dis≥1.0安全等级为3

相对于现有技术中的方案，本发明的优点是：

1．本方法利用车联网实时通信技术来获取相关信息，能够不断获取邻车最新的GPS数据，并且从CAN总线获取准确的车速，使得误差较小；

2.本方法将邻车数据保存在队列中，能选择出对自身危险最大的一辆给予驾驶员报警，实用性较高；

3.本方法利用GPS数据信息进行计算，确定行驶状态，计算简便，无需特殊设备，可以挂载在任何车辆上而不需要对车辆进行改动；

4.本方法的适用范围较大，在阴雨天等恶劣天气在都能可靠使用。

附图说明

下面结合附图及实施例对本发明作进一步描述：

图1为由经纬度计算距离的示意图；

图2为由经纬度判断车辆前后位置示意图；

图3为基于车联网技术的追尾碰撞预警方法的方法流程图。

具体实施方式

以下结合具体实施例对上述方案做进一步说明。应理解，这些实施例是用于说明本发明而不限于限制本发明的范围。实施例中采用的实施条件可以根据具体厂家的条件做进一步调整，未注明的实施条件通常为常规实验中的条件。

实施例

本实施例的基于车联网技术的追尾碰撞预警方法，其中自车指代自车指代自己车辆，邻车指代自车周围的其他临近车辆；车辆的车载终端以固定频率（如5HZ）从控制器局域网络(ControllerAreaNetwork,CAN)获取自车车速，以1HZ频率来获取GPS数据，并以固定频率（如1Hz）通过实时无线通信来与周围车辆的车载终端交换自身的GPS信息，包括地面航向、经纬度坐标，所述方法包括以下步骤：

（1）判断邻车与自车是否同向行驶并且在自车前方；

（2）若步骤（1）中判断邻车与自车追尾相关，则通过自车与相邻车各自的经纬度坐标计算出两车间的距离，记为实际距离dis；

（3）根据自车与邻车车速差计算安全距离rd，比较实际距离dis与安全距离rd设定安全等级；

（4）若步骤（3）中的安全等级非0，则根据不同的安全等级，通过动画与语音提示驾驶员不同级别的追尾危险，促其刹车减速；

（5）若（3）中安全等级更新为0，表示危险解除，则动画改为正常行驶，报警动画与语音取消。

所述步骤（1）中判断邻车与自车追尾相关时判断是否同向行驶的夹角计算公式为：

Δ＝|surfacecourse1-surfacecourse2|（I）；

其中surfacecourse1和surfacecourse2分别表示本车与相邻车的“地面航向”角度，Δ代表两车行驶方向差。

判断邻车与自车追尾相关时判断前后关系是根据两车经纬度判断的，车辆前后关系计算公式为：

$\left\{\begin{array}{c}(\mathrm{radLon}2-\mathrm{ranLon}1)\&times;R-\tan (\mathrm{Surfacecourse}1+45)\&times;(\mathrm{radLat}2-\mathrm{radLat}1)\&times;R<0\\ (\mathrm{radLon}2-\mathrm{ranLon}1)\&times;R-\tan (\mathrm{Surfacecourse}1-45)\&times;(\mathrm{radLat}2-\mathrm{radLat}1)\&times;R>0\end{array}\right.$

（II）；

其中radLat1和radLat2分别表示两车的纬度（单位为弧度），radLon1和radLon2分别表示两车的经度（单位为弧度），R表示地球半径常量6378.137km。

根据两车的经纬度坐标计算两车实际距离的公式为：

$\mathrm{dis}=2\&times;\arcsin \left(\sqrt{{\sin }^2\left(\frac{\mathrm{radLat}1-\mathrm{radLat}2}{2}\right)+\cos \left(\mathrm{radLat}1\right)\&times;\cos \left(\mathrm{radLat}2\right)\&times;{\sin }^2\left(\frac{\mathrm{radLon}1-\mathrm{radLon}2}{2}\right)}\right)\&times;R$

（III）；

其中radLat1和radLat2分别表示两车的纬度（单位为弧度），radLon1和radLon2分别表示两车的经度（单位为弧度），R表示地球半径常量6378.137km，dis表示两车间的实际距离。

两车间安全距离计算公式为：

rd＝T*(v₁-v₂)（IV）；

其中v₁是自车车速，v₂是邻车车速，T为反应时间，rd为安全距离。

安全等级判断规则如下：

如果(rd-dis)/dis＜0.0安全等级为0

如果(rd-dis)/dis＜0.5安全等级为1（V）。

如果(rd-dis)/dis＜1.0安全等级为2

如果(rd-dis)/dis≥1.0安全等级为3

具体的，车载终端将收到的邻车数据包存放至队列中；通过计算判断自车“地面航向”与队列中所有的邻车“地面航向”夹角，保留队列中夹角小于45度的邻车数据包；如果队列中夹角小于45度的邻车队列非空，判断自车与队列中邻车的前后关系，留下在自车前方车辆的数据；如果自车前方车辆队列非空，通过自车与队列中邻车的经纬度坐标计算出两车间的距离，记为实际距离dis；根据自车与队列中留下的同向车辆的车速差计算安全距离rd，比较实际距离与rd设定安全等级。

选择安全等级最高的一个（非0，即非安全），根据安全等级通过动画与语音提示驾驶员追尾危险，促其刹车减速；若安全系数变为0，危险解除，则动画改为正常行驶，报警语音取消；

本实施例中邻车与自车追尾相关是通过行使方向、车辆前后关系和车辆之间的距离与安全距离的关系来判断的。首先，车联网终端从CAN总线获取自车车速，从GPS获取行驶方向（地面航向角）与经纬度；终端之间始终保持以1Hz的频率进行实时通信，获取相邻终端的当前车速与GPS数据信息（$GPRAMC格式）。选取GPS数据中的“地面航向”角度作为同向行驶的判断依据，使用经纬度计算相对位置作为前后位置判断的依据，利用经纬度坐标来计算终端间距离，并通过两车辆速度差计算安全距离。最后通过比较安全距离与实际距离设定安全系数，决定动画与语音报警状态。

具体的，首先获取到当前车节点与相邻节点的“地面航向”之后，根据公式Δ＝|surfacecourse1-surfacecourse2|计算“地面航向”的夹角Δ的大小，其中，surfacecourse1和surfacecourse2分别表示本车与相邻车的“地面航向”角。当Δ<45度时（考虑到GPS误差），表明两车同向行驶，有追尾可能；否则不是相向行驶，没有追尾判断必要。

然后进行车辆前后位置判断，自车不会追尾到处于自车后方的邻车，所以在此步骤剔除处于自车后方的车辆数据。利用GPS数据判断车辆前后相对位置详细原理如下：

如图3左图所示，自车与邻车的相对位置可以用经纬度来计算。由于两车距离不大（相比于地球），所以看做两车处于同一平面上。如图3右图所示，以自车为坐标原点，以正北方向为x轴正方向，以正西为y轴正方向建立坐标轴；那么邻车的坐标（x，y）可通过两车经纬度之差来计算：

$\left\{\begin{array}{c}x=(\mathrm{radLat}2-\mathrm{ranLat}1)\&times;R\\ y=(\mathrm{radLon}2-\mathrm{ranLon}1)\&times;R\end{array}\right.,$

自车行驶方向为自车的地面航向角surfacecourse1，即图3右中的α;那么与处于自车行驶前方的区域可由2条射线确定，即Ll与L2之间的区域，其中Ll与L2的斜率分别为tan(surfacecourse1+45)，tan(surfacecourse1-45)。此区域可以用Ll与L2的解析式来表达，即:

$\left\{\begin{array}{c}(\mathrm{radLon}2-\mathrm{ranLon}1)\&times;R-\tan (\mathrm{Surfacecourse}1+45)\&times;(\mathrm{radLat}2-\mathrm{radLat}1)\&times;R<0\\ (\mathrm{radLon}2-\mathrm{ranLon}1)\&times;R-\tan (\mathrm{Surfacecourse}1-45)\&times;(\mathrm{radLat}2-\mathrm{radLat}1)\&times;R>0\end{array}\right.---\left(\mathrm{II}\right);$

利用GPS数据中的经纬度坐标计算车节点间距离的原理如下：

经纬网图上，可以根据经纬度量算两点之间的距离。全球各地纬度1°的间隔长度都相等（因为所有经线的长度都相等），大约是111km/1°。赤道上经度1°对应在地面上的弧长大约也是111km。由于各纬线从赤道向两极递减，60°纬线上的长度为赤道上的一半，所以在各纬线上经度差1°的弧长就不相等。在同一条纬线上（假设此纬线的纬度为α）经度1°对应的实际弧长大约为111cosαkm。因此，只要知道了任意两地间的纬度差，或者是赤道上任何两地的经度差，就可以计算它们之间的实际距离。两地间最近距离的判断：若两地经度差等于180°，则过两地的大圆为经线圈，两地最近距离为大圆中过两极点的劣弧；若两地经度差不等于180°，则过两地的大圆不是经线圈，而与经线圈斜交，两地最近距离不过极点，而是过两地。所以，根据两车的经纬度坐标计算两车距离的公式为：

$\mathrm{dis}=2\&times;\arcsin \left(\sqrt{{\sin }^2\left(\frac{\mathrm{radLat}1-\mathrm{radLat}2}{2}\right)+\cos \left(\mathrm{radLat}1\right)\&times;\cos \left(\mathrm{radLat}2\right)\&times;{\sin }^2\left(\frac{\mathrm{radLon}1-\mathrm{radLon}2}{2}\right)}\right)\&times;R$

（III）；

其中radLat1和radLat2分别表示两车的纬度（单位为弧度），radLon1与radLon2分别为经度（单位为弧度），R表示地球半径常量6378.137km，s表示两车间的距离。公式的具体推导如下：

如图1所示，A、B分别表示两车的位置，纬度经度表示为（a1,a2）,(b1,b2)，radLat1，radLon1分别对应a1，a2；radLat2，radLon2分别对应b1，b2。由图中三角函数关系可知：

（1）在直角ΔACO和BDO中，有:

AC＝DE＝Rsina1,BD＝Rsinb1;

OC＝Rcosa1,OD＝Rcosb1;

（2）在ΔCOD中，有:

$\mathrm{CD}=\sqrt{{\mathrm{OC}}^2+{\mathrm{OD}}^2-2\mathrm{OC}\&times;\mathrm{OD}\&times;\cos (b2-a2)};$

（3）在直角ΔABE中，有：

AE＝CD,BE＝BD-DE＝R(sinb1-sina1)；

$\mathrm{AB}=\sqrt{{\mathrm{AE}}^2+{\mathrm{BE}}^2};$

（4）在等腰ΔAOB中,有：

$\sin \frac{\&angle;\mathrm{AOB}}{2}=\frac{\mathrm{AB}}{2R}\&DoubleRightArrow;\&angle;\mathrm{AOB}=2\arcsin \frac{\mathrm{AB}}{2R};$

由(1)-(3)综合可知，

$\mathrm{AB}=2R\sqrt{\frac{1}{2}-\frac{1}{2}\cos a1\cos b1\cos (b2-a2)-\frac{1}{2}\sin b1\sin a1}$

$=2R\sqrt{\frac{1}{2}-\frac{1}{2}(\cos a1\cos b1+\sin a1\sin b1)+\frac{1}{2}\cos a1\cos b1-\frac{1}{2}\cos a1\cos b1\cos (b2-a2)};$

由半角公式和和差化积公式可得：

（5）由（4）可得：

$\&angle;\mathrm{AOB}=2\arcsin \sqrt{{\sin }^2\left(\frac{b1-a1}{2}\right)+\cos a1\cos b1{\sin }^2\left(\frac{b2-a2}{2}\right)};$

AB弧长=R×∠AOB,公式推导完毕。

其中由经纬度计算车节点间距离的算法典型java语言描述为：

对于与自车相关的邻车，根据提前设定好的驾驶员反应时间T，计算两车安全距离rd：

rd＝T*(v₁-v₂)（IV）;

在固定的反应时间下，两车车度差别越大，安全距离越大，以提供给驾驶员足够的反应距离。

当计算出自车与邻车实际距离和安全距离后，根据安全等级计算公式：

如果(rd-dis)/dis＜0.0安全等级为0

如果(rd-dis)/dis＜0.5安全等级为1（V）;

如果(rd-dis)/dis＜1.0安全等级为2

如果(rd-dis)/dis≥1.0安全等级为3

判断当前车辆处于的境况，设定安全等级，安全等级越高表明越危险。如果在邻车队列中存在非0的安全等级（0表示安全），则选取最大值，根据此安全等级给予驾驶员警告有追尾可能。

上述实例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人是能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡根据本发明精神实质所做的等效变换或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于车联网技术的追尾碰撞预警方法，其中车辆的车载终端从控制器局域网络(ControllerAreaNetwork,CAN)获取车辆的自身车速，以及从GPS获取经纬度、地面航向角、时间，并通过无线通信与周围车辆的车载终端交换车辆的自身车速以及包括地面航向、经纬度坐标的GPS信息；其特征在于所述方法包括以下步骤：

(1)车辆的车载终端判断周围临近车辆与自身车辆是否同向行驶，并判断周围临近车辆的位置是否在自身车辆的行驶前方；

(2)当周围临近车辆与自身车辆同向行驶，并在自身车辆的行驶前方时，根据周围临近车辆与自身车辆的经纬度坐标计算出两车间的实际距离dis，以及根据周围临近车辆与自身车辆的车速差计算两车间的安全距离rd；

(3)根据两车间的实际距离dis与安全距离rd的比较结果设定安全等级，设定规则如下：

如果(rd-dis)/dis＜0.0安全等级为0

如果(rd-dis)/dis＜0.5安全等级为1

如果(rd-dis)/dis＜1.0安全等级为2；

如果(rd-dis)/dis≥1.0安全等级为3

当安全系数非0时，根据安全等级的不同，车载终端通过动画与语音提示驾驶员不同级别的追尾危险，促其刹车减速；当安全等级为0，表示危险解除，则车载终端变更为正常行驶，报警动画与语音取消。

2.根据权利要求1中所述的基于车联网技术追尾碰撞预警方法，其特征在于所述方法中根据两车的经纬度坐标计算两车实际距离dis的方法为：

其中radLat1和radLat2分别表示两车的纬度，radLon1和radLon2分别表示两车的经度，R表示地球半径常量，dis表示两车间的实际距离。

3.根据权利要求1中所述的基于车联网技术追尾碰撞预警方法，其特征在于所述方法中判断周围临近车辆与自身车辆是否同向行驶是通过周围临近车辆与自身车辆的行驶夹角进行计算的，所述行驶夹角公式为：

Δ＝|surfacecourse1-surfacecourse2|；

其中surfacecourse1和surfacecourse2分别表示自身车辆与周围临近车辆的地面航向角度，Δ代表两车行驶方向差。

4.根据权利要求1中所述的基于车联网技术的追尾碰撞预警方法，其特征在于所述方法中判断周围临近车辆的位置是否在自身车辆的行驶前方是通过计算车辆前后关系得到的，其计算公式为：

其中radLat1和radLat2分别表示两车的纬度，radLon1和radLon2分别表示两车的经度，R表示地球半径常量，surfacecourse1表示自身车辆的地面航向角度。

5.根据权利要求1中所述的基于车联网技术的追尾碰撞预警方法，其特征在于所述方法中安全距离计算公式为：

rd＝T*(v₁-v₂)；

其中v₁是自车车速，v₂是邻车车速，T为反应时间，rd为安全距离。