CN105096688B - 基于bim仿真环境的驾驶模拟控制系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及基于BIM仿真环境的驾驶模拟控制系统。交通安全分析主要从道路线形设计和交通事故数据方面入手，无法获取驾驶员心生理状态变化特征，及车辆在不同道路环境下的运行状态数据。本发明包含有驾驶操作模块、驾驶模拟平台控制模块、环屏融合显示模块、车辆性能采集模块和道路特征采集模块，均接入中央处理器；中央处理器上连接有BIM仿真环境模块，通过BIM仿真系统精确建立不同的道路环境，获取驾驶员操作信息，通过驾驶模拟操作模块对多自由度平台的控制算法，以及模拟各种极端天气的环境模拟算法，完整模拟道路路感与车感，对驾驶员及车况进行实时采集与运算，通过模块化设计来采集、传输、处理、显示和存储多路传感器数据。

Description

基于BIM仿真环境的驾驶模拟控制系统

技术领域

本发明属于道路交通技术领域，具体涉及一种基于BIM仿真环境的驾驶模拟控制系统。

背景技术

随着我国机动车数量与新增驾驶员的数量激增，交通事故率一直处于居高不下的状态，交通安全受到了全社会广泛的关注。通过对交通事故统计发现，绝大多数的交通事故是由于人、车、路、环境多因素共同作用的结果，是系统因素不协调运行导致的结果，因此研究人车路环境多因素运行状态显得至关重要。

传统的交通安全分析，主要从交通事故发生形态、事故致因以及道路条件等方面进行入手，通过数据分析，发现事故黑点，从而采取相关的改善措施。但这种方法无法真实获取驾驶员在特定情况下的驾驶操作特征，以及车辆在不同道路环境下的运行状态数据。

以往的驾驶模拟系统，在虚拟场景搭建过程中，对环境只进行简单的模拟，例如建立街道模型、路面模型、道路标牌标线等，整体系统仅作为演示使用，并不能进行多样性的驾驶行为数据分析。其内部场景也仅仅局限于单一的天气条件，重点在于街道以及交通组成的模拟。另外，在驾驶座舱的选择上，基本上以简易座椅和集成类中控或穹顶型驾驶座舱为主，无法通过使用真实车辆并通过车内仪表盘完整模拟行车信息。

传统的数据传输方式，仅仅将驾驶员对于集成中控的操作行为转化为六自由度平台控制信号，并推动平台运动模拟驾驶感，但是虚拟模型中的路况信息则无法反馈至运动平台进行响应，例如，如果路面出现雨雪天气引起的水滑等现象无法体现给驾驶人员。

对于模拟天气条件对行车影响性分析的研究主要由两种方式，一种是通过仪器测量、试验、推理，得出相关的影响性参数，最终通过公式计算得出相应的数据。另一种则是在特定天气条件下进行的实车试验。前者无法从心生理和直观感受角度衡量驾驶影响因素，后者常常伴随着危险性。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于BIM仿真环境的驾驶模拟控制系统, 不仅可通过创新型算法完全实时控制多自由度平台，还可实现对驾驶行为与车辆运行状态的分析，最终实现对其交通安全状况的综合评估。

本发明所采用的技术方案是：

基于BIM仿真环境的驾驶模拟控制系统，其特征在于：

包含有驾驶操作模块、驾驶模拟平台控制模块、环屏融合显示模块、车辆性能采集模块和道路特征采集模块，均接入中央处理器，中央处理器上另外连接有BIM仿真环境模块；

所述驾驶操作模块将驾驶员对模拟车辆的操作信息发送至中央处理器；

所述驾驶模拟平台控制模块响应驾驶员对于车辆的操作信息，并同时接收道路信息发送至中央处理器，采用多自由度平台；

所述环屏融合显示模块是将多屏显示进行无缝衔接，组成环形显示幕，完整的将模拟画面图像处理结果发送至中央处理器；

所述BIM仿真环境模块在驾驶模拟室中模拟不同道路条件与天气情况，并通过虚拟仿真屏幕展示道路情景，将仿真信息发送至中央处理器；

所述道路特征采集模块采集道路状态信息发送至中央处理器；道路特征采集模块同时与BIM仿真环境模块互相连接并通信，采集模拟道路状态信息发送至中央处理器；

中央处理器通过通信单元接收各模块发送的信息后，结合模拟环境与驾驶员操作内容，通过融合环屏实时显示，并将所有信息存储至车载存储器。

所述BIM仿真环境模块中载入既有道路条件信息和驾驶操作舱中驾驶员的操作信息为主要数据输入，多自由度平台以及环形显示幕作为数据的输出及响应端，连接方式为网络通信方式。

所述驾驶操作模块预先安装有方向盘转角传感器、油门踏板行程传感器、制动踏板力传感器、制动踏板行程传感器、离合器行程传感器，该模块将自身的驾驶行为数据传输给中央处理器。

所述驾驶模拟控制模块，通过基于Stewart模型理论的MBOX数据结构算法对UDP全字段数据格式进行拆解、重组，最后通过位姿反解的变换矩阵与Ethernet总线通讯协议实现驾驶模拟操作对于多自由度平台的控制效果，平台本身根据变换后的信号进行多自由度的升降、旋转、侧倾动作。

所述环屏融合显示模块，通过Mosaic三角特征矩阵算法，对多台投射设备输出的画面在整块环形屏幕中进行无缝融合，其中，Mosaic算法对屏幕相互重合的部分进行矩阵三角型切割，再根据模式识别算法对图像的边缘进行重新计算、变形、矫正，最终实现显示画面的整体统一。

所述车辆性能采集模块接入CAN总线，CAN总线上同时接入有方向盘转角传感器、油门踏板行程传感器、发动机转速计、惯量传感器、制动毂温度传感器、发动机扭矩传感器、制动踏板力传感器和制动踏板行程传感器，采集信息包括车速、方向盘转角、发动机转速、发动机扭矩、制动器踏板行程、制动踏板力、油门踏板行程、纵向加速度、横向加速度、横摆角速度、俯仰角速度、侧倾角速度和制动毂温度。

所述道路特征采集模块连接有纵坡采集模块、超高采集模块、曲线半径采集模块、视距采集模块、车道数与路肩宽度采集模块，这六个模块通过其输出端与道路特征采集模块的输入通道连接。

所述BIM仿真环境模块在虚拟环境中模拟大气温度、降雨、风阻、降雪、大雾的极端天气，通过模拟算法控制不同天气条件下的空气能见度，用以分析不同天气条件下对于行车安全性的影响以及相对应的驾驶员驾驶行为的变化；

BIM全景仿真环境展示路面、护栏、交通标志、标线以及道路两侧的植物、建筑物。

本发明具有以下优点：

1、所述BIM全景仿真环境的核心优势是道路线形的精准建模。本发明的基于BIM技术建立BIM全景仿真环境，能够整合道路三维模型、空间地理信息、遥感信息数据等多方面的基础数据信息，不仅能够可视化展示工程建设前和建成后的空间环境与关系，而且能够将时间跨度大、类型多样的数据实现精确的位置信息整合。因此，BIM仿真技术能够满足道路的线型、纵坡、超高、车道宽度、硬路肩宽度以及护栏的设置位置精准建模。只有精准建模才能反映道路实际状况，如视距等指标。而传统的以图形化展示出来的道路三维仿真模型，无法测量视距等关键技术指标。同时，在该全景仿真环境中还可以进行车辆的运行速度分析。对于需要建立上百公里的交通仿真模型，传统手段需要耗费大量的人力与时间，并且以图形化展示出来的道路三维仿真模型，无法测量停车视距、超车视距、车辆运行速度等关键技术指标。

2、所述驾驶模拟控制算法的主要核心在于通过读取加装于车辆各操作装置的传感器的数据信号，并进行编译处理后，运用基于Stewart模型理论的MBOX数据变换，将操作数据字段进行分解、重组，形成UDP全字段数据格式，而后通过位姿反解的变换矩阵算法将操作数据转换为多自由度平台可识别的操作信号，最后，通过Ethernet总线通讯协议实现驾驶模拟操作对于多自由度平台的控制效果，平台本身可根据初始的操作信号实现多自由度的升降、旋转、侧倾等动作，通过传动装置连带驾驶舱一起运动。此外，驾驶员对驾驶座舱车辆的操作数据还可通过该算法精确的转化为平台微震动信号，例如模拟车辆防抱死系统（ABS），对车身电子稳定系统（ESP）的开关模拟等，或对于轻点刹车带来的车身前倾的微观感觉，从而全方位实现真实的驾驶感。

3、所述试验车从道路交通安全系统角度出发，采用涵盖人、车、路和环境信息的先进采集模块，搭建起在公路BIM全景仿真环境下实时采集驾驶员操作信息、车辆运行状态与道路环境综合信息，通过中央处理器将数据同步，在不同的环境下实时显示存储交通综合信息。即在后续实验数据处理的过程中，在某一时间点处的道路线形信息、驾驶员操作行为、车辆运行状态与交通环境均可实现一一对应，这有别于简单采集单个或多个交通信息的已有装置。

4、所述仿真系统各信息采集模块采用各自传感器及其通信单元来进行信息采集和数据传输，实现了模块间相对独立的工作，当某个模块出现故障时不会影响其他模块的正常工作，提高了实验的可靠性。

5、所述试验车通过同步采集和同步存储的原理，实现了交通信息的综合和同步采集，既能通过单个模块数据分析人、车、路和环境中的某项交通特征，又能对多个相关性较强的模块数据进行联合分析。如不需要采集车辆运行状态时，只需要将该模块的功能关闭即可，这为不同实验方案的设计提供了可能。

6、整套系统还具备强大的扩展性，在后期试验中，可加入多种模块对驾驶行为的各项内容进行精确分析，算法本身在开发过程中已经预留有多种类型的数据接口，以实现新加入模块所产生数据的及时分析。例如，后期可加入的驾驶员心生理状态监测模块，其主要监测内容包括：驾驶员脑电、肌电、眼电、皮电、呼吸、心跳以及相关眼动数据，即注视、扫视和眨眼这三种眼动信息。心生理数据可由本算法实时记录处理，并传输给中央处理器，还可及时以图形化的方式对数据进行显示，以便直观有效的进行现场分析。

附图说明

图1为六自由度运动平台模型图。

图2为欧拉角坐标系a绕z轴旋转γ示意图。

图3为欧拉角坐标系b 绕y’轴旋转β示意图。

图4为欧拉角坐标系c 绕x”轴旋转α示意图。

图5为本发明结构图。

图6为本发明流程图。

图7为驾驶模拟控制算法结构图。

图8为本发明驾驶模拟舱实景图。

具体实施方式

下面结合具体实施方式对本发明进行详细的说明。

本发明涉及的基于BIM仿真环境的驾驶模拟控制系统，主要用于进行实验室内驾驶的仿真测试，精确建立不同的道路环境，对驾驶员在该环境下的心生理、眼动以及车辆的运行状况进行实时采集，通过模块化设计来采集、传输、处理、显示和存储多路传感器数据，实现了实时同步地采集在不同环境下驾驶员操作信息、车辆性能信息、道路特征信息和交通环境特征信息等综合交通信息，从而实现对整个系统的交通安全水平进行综合评估，为采取其他交通安全干预措施提供科学依据。

具体包含有驾驶操作模块、驾驶模拟平台控制模块、环屏融合显示模块、车辆性能采集模块和道路特征采集模块，均接入中央处理器，中央处理器上另外连接有BIM仿真环境模块；所述驾驶操作模块将驾驶员对模拟车辆的操作信息发送至中央处理器。

所述车内模拟显示器安装在车辆后视镜与倒车镜位置，用以显示后视镜与倒车镜在真实驾驶时所应呈现的场景，无缝环形屏幕安装在车辆正前方。所述车载存储器的数据存储以“.txt”数据格式存储。

所述驾驶模拟平台控制模块响应驾驶员对于车辆的操作信息，并同时接收道路信息发送至中央处理器，采用多自由度平台。

所述环屏融合显示模块是将多屏显示进行无缝衔接，组成环形显示幕，完整的将模拟画面图像处理结果发送至中央处理器。

所述BIM仿真环境模块在驾驶模拟室中模拟不同道路条件与天气情况，并通过虚拟仿真屏幕展示道路情景，将仿真信息发送至中央处理器。

所述道路特征采集模块采集道路状态信息发送至中央处理器；道路特征采集模块同时与BIM仿真环境模块互相连接并通信，采集模拟道路状态信息发送至中央处理器。

中央处理器通过通信单元接收各模块发送的信息后，结合模拟环境与驾驶员操作内容，通过融合环屏实时显示，并将所有信息存储至车载存储器。

所述BIM仿真环境模块中载入既有道路条件信息和驾驶操作舱中驾驶员的操作信息为主要数据输入，多自由度平台以及环形显示幕作为数据的输出及响应端，连接方式为网络通信方式。

所述驾驶操作模块预先安装有方向盘转角传感器、油门踏板行程传感器、制动踏板力传感器、制动踏板行程传感器、离合器行程传感器，驾驶员将自身的驾驶行为数据传输给中央处理器。

所述驾驶模拟控制模块，通过基于Stewart模型理论的MBOX数据结构算法对UDP全字段数据格式进行拆解、重组，最后通过位姿反解的变换矩阵与Ethernet总线通讯协议实现驾驶模拟操作对于多自由度平台的控制效果，平台本身根据变换后的信号进行多自由度的升降、旋转、侧倾动作。其基本原理是将多自由度平台的电动伺服缸的最大、最小伸缩度作为原始数据待处理，根据Stewart变换原理对每根伺服缸在伸缩过程中的三维空间点位进行空间变换计算，根据平台自由度数量的不同，采用不同的空间姿态参数，即伺服缸在运动过程中，延x、y、z轴不同的旋转角度，代入各根伺服缸的伸缩长度，并进行上下平面的平移及倾斜角度与法线的参数的求解，通过位姿反解的变换矩阵算法计算出欧拉角来最终描述缸体的旋转状态。驾驶员操作模块中的感应器因为驾驶员对于车辆的操作而产生相应的UDP数据作为缸体运动输入的初始数据，通过算法对其字段的分解、重组，及时输入至BIM中央处理器，通过本算法，将输入数据解读为运动平台的运动数据，内部数据传输方式为算法数据结构本身，外部数据传输方式为Ethernet总线通讯协议。

由于多自由度平台自身的刚性，整体的驾驶舱运动控制求解过程主要是对每根缸伸缩长度的求解，从而通过欧拉角坐标系完成平台不同的运动姿态，对于每根缸体长度L的求解，首先要将驾驶信号中的沿不同轴的旋转角度进行预运算，通过三个轴迭代的变换关系，最终可以得到实现运动姿态的平台位姿反解的变换矩阵：

其中：H是六自由度平台的中位高度，通过算法可得到每根缸体的伸缩长度L，即

同理可得：

… … … …

从上式中即可获得平台的运动参数。

所述环屏融合显示模块，通过Mosaic三角特征矩阵算法，对多台投射设备输出的画面在整块环形屏幕中进行无缝融合，其中，Mosaic算法对屏幕相互重合的部分进行矩阵三角形切割，再根据模式识别算法对图像的边缘进行重新计算、变形、矫正，最终实现显示画面的整体统一。

所述车辆性能采集模块接入CAN总线，CAN总线上同时接入有方向盘转角传感器、油门踏板行程传感器、发动机转速计、惯量传感器、制动毂温度传感器、发动机扭矩传感器、制动踏板力传感器和制动踏板行程传感器，采集信息包括车速、方向盘转角、发动机转速、发动机扭矩、制动器踏板行程、制动踏板力、油门踏板行程、纵向加速度、横向加速度、横摆角速度、俯仰角速度、侧倾角速度和制动毂温度。

方向盘转角传感器测量方向盘转角和角速度，安装在方向盘上；通过油门踏板行程传感器采集油门踏板行程，安装在油门踏板上；通过制动踏板力传感器采集制动踏板力行程与踏板力的大小；通过油门踏板行程对应的油量输出和车辆马力以及BIM仿真环境中的道路特征信息的计算，得出车辆的行驶速度、纵向加速度、横向加速度、横摆角速度、俯仰角速度、侧倾角速度等，同时根据刹车踏板的行程与行驶速度、模拟车体质量、路面状况等信息，计算出制动毂温度。

所述道路特征采集模块连接有纵坡采集模块、超高采集模块、曲线半径采集模块、视距采集模块、车道数与路肩宽度采集模块，这六个模块通过其输出端与道路特征采集模块的输入通道连接，采集道路的纵坡、超高、曲线半径、视距、车道数、车道宽度，路肩宽度。

所述BIM仿真环境模块在虚拟环境中模拟大气温度、降雨、风阻、降雪、大雾的极端天气，通过模拟算法控制不同天气条件下的空气能见度，用以分析不同天气条件下对于行车安全性的影响以及相对应的驾驶员驾驶行为的变化。在初始参数设定中，可设定试验要求的降雨或降雪量以及空气能见度数据，通过算法将不同的天气数据转化为路面摩阻系数值，并通过轮胎的材质、胎压、车型、车重、行驶速度等车辆行驶信息，计算出不同条件下的车辆侧滑系数与刹车制动距离。BIM全景仿真环境展示路面、护栏、交通标志、标线以及道路两侧的植物、建筑物。

对于极端天气造成的湿滑路面，由系统中的算法模拟出道路的水滑状态，并将最终的水滑结果以平台的滑动信号体现，具体的算法运算过程如下：

出现水膜滑溜现象的危险速度与轮胎接触地面的压强，也就是轮胎气压的平方根成比例，考虑到量纲关系，两者之间的数值对应关系，得到最小极限水上滑行速度的计算公式：

式中：

V——开始产生滑溜现场的危险车速，km/h；

p——轮胎气压，kPa。

一般情况下，轿车的轮胎气压较低，所以发生水滑的速度比较低；而载重汽车、大型客车的轮胎气压较高，以较高的速度行驶才能发生水滑现象。车辆的水滑速度不仅和轮胎的胎压有关，轮胎的印迹(轮胎与路面接触部分的长w和宽l)对水滑速度也有影响，通过输入轮胎长宽比可以得到水滑预测公式。

式中：

V——卡车轮胎的水滑速度，km/h；

——轿车轮胎的水滑速度，km/h；

w——接触面的长度，km；

l——接触面宽度，km。

将上述计算过程带入算法中，由算法进行数据转换，最终形成平台运动信号，模拟不同降雨条件下、不同车况下的水滑过程，实现模拟分析。

本发明的内容不限于实施例所列举，本领域普通技术人员通过阅读本发明说明书而对本发明技术方案采取的任何等效的变换，均为本发明的权利要求所涵盖。

Claims (6)

1.基于BIM仿真环境的驾驶模拟控制系统，其特征在于：

包含有驾驶操作模块、驾驶模拟平台控制模块、环屏融合显示模块、车辆性能采集模块和道路特征采集模块，均接入中央处理器，中央处理器上另外连接有BIM仿真环境模块；

所述驾驶操作模块将驾驶员对模拟车辆的操作信息发送至中央处理器；

所述驾驶模拟平台控制模块响应驾驶员对于车辆的操作信息，并同时接收道路信息发送至中央处理器，采用多自由度平台；

所述环屏融合显示模块是将多屏显示进行无缝衔接，组成环形显示幕，完整的将模拟画面图像处理结果发送至中央处理器；所述环屏融合显示模块，通过Mosaic三角特征矩阵算法，对多台投射设备输出的画面在整块环形屏幕中进行无缝融合，其中，Mosaic算法对屏幕相互重合的部分进行矩阵三角形切割，再根据模式识别算法对图像的边缘进行重新计算、变形、矫正，最终实现显示画面的整体统一；

所述BIM仿真环境模块在驾驶模拟室中模拟不同道路条件与天气情况，并通过虚拟仿真屏幕展示道路情景，将仿真信息发送至中央处理器；BIM仿真环境模块在虚拟环境中模拟大气温度、降雨、风阻、降雪、大雾的极端天气，通过模拟算法控制不同天气条件下的空气能见度，用以分析不同天气条件下对于行车安全性的影响以及相对应的驾驶员驾驶行为的变化；

在初始参数设定中，设定试验要求的降雨或降雪量以及空气能见度数据，通过算法将不同的天气数据转化为路面摩阻系数值，并通过轮胎的材质、胎压、车型、车重、行驶速度的车辆行驶信息，计算出不同条件下的车辆侧滑系数与刹车制动距离；BIM全景仿真环境展示路面、护栏、交通标志、标线以及道路两侧的植物、建筑物；

对于极端天气造成的湿滑路面，由系统中的算法模拟出道路的水滑状态，并将最终的水滑结果以平台的滑动信号体现，具体的算法运算过程如下：

出现水膜滑溜现象的危险速度与轮胎接触地面的压强，也就是轮胎气压的平方根成比例，考虑到量纲关系，两者之间的数值对应关系，得到最小极限水上滑行速度的计算公式：

$V=6.35\sqrt{p}$

式中：

V——开始产生滑溜现象的危险车速，km/h；

p——轮胎气压，kPa；

一般情况下，轿车的轮胎气压较低，所以发生水滑的速度比较低；而载重汽车、大型客车的轮胎气压较高，以较高的速度行驶才能发生水滑现象；车辆的水滑速度不仅和轮胎的胎压有关，轮胎的印迹即轮胎与路面接触部分的长w和宽l对水滑速度也有影响，通过输入轮胎长宽比可以得到水滑预测公式；

$V=23.3\·p^{0.21}{\left(\frac{1.4}{w/l}\right)}^{0.5}$

$V_p\left(C\right)=5.55\·{\[\frac{p}{(w/l)}\]}^{0.5}$

式中：

V——卡车轮胎的水滑速度，km/h；

V_p(C)——轿车轮胎的水滑速度，km/h；

w——接触面的长度，km；

l——接触面宽度，km；

将上述计算过程带入算法中，由算法进行数据转换，最终形成平台运动信号，模拟不同降雨条件下、不同车况下的水滑过程，实现模拟分析；

所述道路特征采集模块采集道路状态信息发送至中央处理器；道路特征采集模块同时与BIM仿真环境模块互相连接并通信，采集模拟道路状态信息发送至中央处理器；

中央处理器通过通信单元接收各模块发送的信息后，结合模拟环境与驾驶员操作内容，通过融合环屏实时显示，并将所有信息存储至车载存储器。

2.根据权利要求1所述的基于BIM仿真环境的驾驶模拟控制系统，其特征在于：

所述BIM仿真环境模块中载入既有道路条件信息和驾驶操作舱中驾驶员的操作信息作为主要数据输入，多自由度平台以及环形显示幕作为数据的输出及响应端，连接方式为网络通信方式。

3.根据权利要求1所述的基于BIM仿真环境的驾驶模拟控制系统，其特征在于：

所述驾驶操作模块预先安装有方向盘转角传感器、油门踏板行程传感器、制动踏板力传感器、制动踏板行程传感器、离合器行程传感器，该模块将自身的驾驶行为数据传输给中央处理器。

4.根据权利要求1所述的基于BIM仿真环境的驾驶模拟控制系统，其特征在于：

所述驾驶模拟平台控制模块，通过基于Stewart模型理论的MBOX数据结构算法对UDP全字段数据格式进行拆解、重组，最后通过位姿反解的变换矩阵与Ethernet总线通讯协议实现驾驶模拟操作对于多自由度平台的控制效果，平台本身根据变换后的信号进行多自由度的升降、旋转、侧倾动作。

5.根据权利要求1所述的基于BIM仿真环境的驾驶模拟控制系统，其特征在于：

所述车辆性能采集模块接入CAN总线，CAN总线上同时接入有方向盘转角传感器、油门踏板行程传感器、发动机转速计、惯量传感器、制动毂温度传感器、发动机扭矩传感器、制动踏板力传感器和制动踏板行程传感器，采集信息包括车速、方向盘转角、发动机转速、发动机扭矩、制动器踏板行程、制动踏板力、油门踏板行程、纵向加速度、横向加速度、横摆角速度、俯仰角速度、侧倾角速度和制动毂温度。

6.根据权利要求1所述的基于BIM仿真环境的驾驶模拟控制系统，其特征在于：

所述道路特征采集模块连接有纵坡采集模块、超高采集模块、曲线半径采集模块、视距采集模块、车道数与路肩宽度采集模块，这六个模块通过其输出端与道路特征采集模块的输入通道连接。