CN105280024A - 基于车辆速度和距离的交叉路口碰撞可能性的评估方法 - Google Patents

基于车辆速度和距离的交叉路口碰撞可能性的评估方法 Download PDF

Info

Publication number
CN105280024A
CN105280024A CN201510790332.9A CN201510790332A CN105280024A CN 105280024 A CN105280024 A CN 105280024A CN 201510790332 A CN201510790332 A CN 201510790332A CN 105280024 A CN105280024 A CN 105280024A
Authority
CN
China
Prior art keywords
vehicle
possibility
max
acceleration
distance
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201510790332.9A
Other languages
English (en)
Inventor
沈剑
刘登志
沈珺
常少华
任勇军
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nanjing University of Information Science and Technology
Original Assignee
Nanjing University of Information Science and Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nanjing University of Information Science and Technology filed Critical Nanjing University of Information Science and Technology
Priority to CN201510790332.9A priority Critical patent/CN105280024A/zh
Publication of CN105280024A publication Critical patent/CN105280024A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Landscapes

  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本发明提出了一种基于车辆速度和距离的交叉路口发生碰撞可能性的评估方法,本方法结合实际道路的两种典型交叉口的情况,通过车辆的速度和距离的判定来测算位移时间,根据到达交叉口的预估时间来评估碰撞发生的可能性大小。本发明中提出的测算判定方法充分考虑到实际行驶中的车辆加速的不同情况,根据不同情况给出对应的判定方法,充分结合智能交通环境下车联网和通信的发展,因此实时性较高、判定精确,而且受外界因素干扰较小。

Description

基于车辆速度和距离的交叉路口碰撞可能性的评估方法
技术领域
本发明专利涉及一个智能交通环境下交叉路口车辆碰撞可能性大小的测算评估方法,属于信息技术领域。
背景技术
随着经济发展的要求与人们出行方式的变化,车辆已经成为人们生活中必不可少的交通工具。大到运输行业的重型货车,小到个人小型私家车,每天都有无数车辆行驶在道路上。然而促进经济发展与提供便利的同时,各种交通事故频频发生。其中由于驾驶员疏忽、车速过快、车距过小、其他车辆突然变速变道等非驾驶员主观因素导致的车辆碰撞为交通事故诱发的主要原因。
现存的车辆碰撞检测装置的检测方法主要有以下几种:基于超声波信号、基于毫米微波信号、基于激光信号和基于视频信号。这些技术都是根据车辆间距离是否低于一个安全距离来自动报警,往往采用语音或者数码提示,有些装置还可以采取相应的制动控制措施。但是这些技术往往都存在各种各样的缺陷,其中超声波信号传输速度比电磁波慢,所以当车辆以上百公里速度行驶时,使用超声波无法跟上车距的实时变化,误差较大。而且超声波方向性较差,发散角度过大,这样传输过程中能力降低而且分辨力会明显下降。毫米微波信号的抗干扰性差,实施过程中需要防止各种电磁波的干扰。采用激光信号的装置对道路平直性要求较高,一旦道路比较弯曲就会因为其他物体的干扰而误报。基于视频信号的装置成像速度较慢,而且成本较高所以其实用性不高。
随着车智能交通概念的提出,特别是车载网内的定位以及通信技术的发展,解决交通安全问题的方法就越来越多,并且其精确性与可靠性也得到了提高。本发明提出了一种在智能交通环境下的对于行驶中车辆基于速度与距离进行预测交叉路口发生碰撞的可能性的大小的方法。
发明内容
发明目的:行车安全是智能交通环境下车载网应用领域内主要需要解决的问题,本发明主要是为了提供一个在对于车辆碰撞可能性的一个度量评估标准的测算方法:
(1)对于车辆处于两种不可见对方的常见交叉路口的碰撞可能性大小的判定方法;
(2)对于两辆匀速运动行驶的车辆碰撞可能性大小的判定方法;
(3)对于两辆匀加速运动行驶的车辆碰撞可能大小的判定方法;
(4)对于一辆匀加速运动,另一辆匀速运动行驶的车辆碰撞可能性大小的判定方法;
(5)对于两辆变加速运动行驶的车辆碰撞可能性大小的判定方法;
(6)对于一辆变加速,另一辆匀速或者匀加速运动行驶的车辆碰撞可能性大小的判定方法;
技术方案如下:
(1)依据车的不同运动方式给出测算方法:
假设车辆A,B的速度为vA,vB。车A距交叉口中心点距离为l1,车B距交叉口中心点距离为l2,则车A到达交叉口中心时间为tA,车B到达交叉口中心时间为tB
(2)根据车辆的不同运动情况模型,给出一个具体的计算方法:
假设车辆距交叉中心距离为l,行驶到交叉口中心的时间为t,速度为v,加速度为a(amin≤a≤amax)。
21)若车辆匀速运动,则可根据位移公式l=v×t计算出t。
22)若车辆匀加速运动,则可根据位移公式计算出t。
23)若车辆变加速运动,其加速度变化不定,所以tmin≤t≤tmax,其中tmin可由公式 l = v × t + 1 2 × a m a x × t 2 计算得出,tmax可由公式 l = v × t + 1 2 × a min × t 2 计算得出。
(3)根据两辆车的不同运动情况,给出一个具体的碰撞可能性评估方法:
31)对于以下可精确计算出预计到达中心点时间的情况:
①车辆A,B都匀速运动;
②车辆A,B都匀加速运动;
③车辆A匀加速,车辆B匀速;
④车辆A匀速,车辆B匀加速运动;
若tA>tB或者tA<tB,则发生碰撞可能性较小;若tA=tB,则发生碰撞的可能性较大。
32)对于以下存在一辆或两辆不可精确计算出预计到达中心点时间的情况:
①车辆A变加速,车辆B匀速或者匀加速:
若tA-min>tB或者tA-max<tB,则发生碰撞可能性较小;
若tA-min≤tB≤tA-max,则发生碰撞的可能性较大。
②车辆A匀速或者匀加速,车辆B变加速:
若tA>tB-max或者tA<tB-min,则发生碰撞可能性较小;
若tB-min≤tA≤tB-max,则发生碰撞的可能性较大。
③车辆A,B都变加速:
若tA-min>tB-max或者tA-max<tB-min,则发生碰撞可能性较小;
否则发生碰撞的可能性较大。
有益效果
本发明通过基于对行车的速度与距离的测算,把不同行驶状态下的车辆达到交叉路口的预计时间进行比较,从而对在交叉路口发生的碰撞可能性大小进行评估。通过车载网架构下的通信体系使在交叉口发生碰撞的几率大小信息告知提醒驾驶员,尽可能避免不可见状态下交叉路口发生的车辆碰撞事故。因为本发明中评估方法涉及到的数据信息量是速度与距离,所以信息数据量小。而且只是利用简单的位移公式进行计算比较评估,所以处理速度也很快。与存在的车载网体系进行融合,在基础硬件设备上也没有过多要求。
附图说明
图1为本发明“基于车辆速度和距离的交叉路口碰撞可能性的评估方法”的网络结构模型。其中“A”与“B”表示车辆A和B,“I”表示交叉路口,“l1”与“l2”分别表示两辆车与交叉口之间的距离,“RSI”表示路边基础设施,“C”表示远程处理中心,“(a,A)vA”与表示车辆A的加速度和速度,“(aB,vB)”表示车辆B的加速度和速度,“P”表示处理中心返回的车辆碰撞性可能性大小的判定值。
图2为本发明的“行驶状态的判定以及预计到达中心点时间的计算方法”的流程图。
图3为本发明的“根据车辆不同行驶状态的碰撞可能性评估方法”的流程图。
图4为交叉路口为“X型”的情况。其中“A”与“B”表示车辆A和B,“l1”与“l2”分别表示两辆车与交叉口之间的距离。
图5为交叉路口为“Y型”的情况。其中“A”与“B”表示车辆A和B,“l1”与“l2”分别表示两辆车与交叉口之间的距离。
具体实施方式
本发明的方法的是根据位移公式,基于速度、距离、加速度等的已知量计算出预计到达交叉口中心点的时间,通过对预计时间的比较来达到对碰撞可能性大小作一个评估,把评估出的碰撞可能性大小通过车载网通信体系告知驾驶员,驾驶员根据可能性大小信息作出相应调整和准备,然后尽可能的避免交叉口碰撞事故的发生,减少不必要的损失、保护驾驶员安全、保证交叉路口的车辆通行状况。本发明的网络结构模型如图1所示,该发明提出的评估方法是需要车载网通信体系的支持,在距离交叉路口中心距离l的地方需要布置一个基础硬件设施(RSI),车辆A与车辆B距离交叉路口距离分别为“l1”与“l2”,车辆将自身的加速度和速度值信息通过无线传输方式发送给路边基础设施(RSI),路边基础设施起到信息转接的作用会将信息继续通过有线或者无线的传输方式发送给远程处理中心,远程处理中心根据收到的信息进行处理计算后会将判定结果通过有线或者无线的传输方式发送给路边基础设施,路边基础设施接收到判定结果可能性大小p传给车辆,驾驶员根据可能性大小做出相应调整与准备,防止在不可见对的交叉路口因为速度过快而发生碰撞。本发明中无线通信模块可选用工业级ZigBee无线通讯模块ZM5168系列。当一个车辆经过该设施时,车辆会把自身的基本数据通过无线通信技术ZigBee传送给该设施,包括车辆行驶的当前速度v,加速度a,最大与最小加速度amax、amin。交叉路口两边的基础设施会把当前同时经过的车辆的信息通过无线或者有线通信传输给计算处理中心作一个计算和比较,有线直接选择Internet连接用线,如双绞线、光纤。远程信息转接无线选择4G高速网络,短程可选择工业级DL4300WIFI模块、工业级ZM5168系列ZigBee无线通信模块等。计算处理中心的处理器可选用Intel服务器级E5v3系列处理器。
假设车辆A,B的速度为vA,vB。车A距交叉口中心点距离为l1,车B距交叉口中心点距离为l2,则车A到达交叉口中心时间为tA,车B到达交叉口中心时间为tB。本发明提出的比较测算方法是依据时间的,根据两辆车的不同运动方式给出测算方法,具体的时间计算方法如图2所示,当车辆匀速运动时可根据位移公式l=v×t计算出时间。否则车辆判断车辆是否在作匀加速运动,若时匀加速可根据公式计算出时间。若车辆不是匀加速运动,则需要根据公式 l = v &times; t + 1 2 &times; a m a x &times; t 2 l = v &times; t + 1 2 &times; a min &times; t 2 计算出达到交叉路口最少时间tmin和最大时间tmax
实际生活当中的对方不可见交叉路口主要有两种形式,分别为“X型”和“Y型”,如图4和5所示,其中“X型”是两辆车通过交叉路口后不在同一条路上行驶,驾驶员双方虽然都不可见对方,但是已不再有碰撞可能性。其中“Y型”是两辆车通过交叉路口后在同一条路上行驶,此时虽然有碰撞可能性但驾驶员双方已可见对方所以驾驶员可主动根据车距调整,本发明是给出不可见交叉路口相撞可能性的评估方法,因此对于两种交叉路口本发明给出的评估方法相同。详细计算比较方法流程如图3所示,当车辆A变加速运动,此时如果车辆B也变加速运动,若tA-min>tB-max或tA-max<tB-min则碰撞可能性较小,否则碰撞可能性较大。此时如果车辆B不是变加速运动,若tA-min>tB或tA-max<tB则碰撞可能性较小,否则碰撞可能性较大。当车辆A不是作变加速运动,此时如果车辆B作变加速运动,若tA>tB-max或tA<tB-min则碰撞可能性较小,否则碰撞可能性较大。此时如果车辆B不是变加速运动,若tA>tB或tA<tB则碰撞可能性较小,否则碰撞可能性较大。具体的根据车的不同运动情况评估比较方法如下:
(1)根据车辆的不同运动情况模型,给出一个具体的计算方法:
假设车辆距交叉中心距离为l,单位为m(米)。行驶到交叉口中心的时间为t,单位为s。速度为v,单位为m/s。加速度为a(amin≤a≤amax),单位为m/s2
11)若车辆匀速运动,则可根据位移公式l=v×t计算出t。
12)若车辆匀加速运动,则可根据位移公式计算出t。
13)若车辆变加速运动,其加速度变化不定,所以tmin≤t≤tmax,其中tmin可由公式 l = v &times; t + 1 2 &times; a m a x &times; t 2 计算得出,tmax可由公式 l = v &times; t + 1 2 &times; a min &times; t 2 计算得出。
(2)根据两辆车的不同运动情况,给出一个具体的碰撞可能性评估方法:
21)对于以下可精确计算出预计到达中心点时间的情况:
①若aA=aB=0,则车辆A,B都匀速运动;
②若aA=aB>0,则车辆A,B都匀加速运动;
③若aA>0,则车辆A匀加速;若aB=0,则车辆B匀速;
④若aA=0,则车辆A匀速;若aB>0,则车辆B匀加速运动;
这四种情况下,若tA>tB或者tA<tB,则发生碰撞可能性较小;若tA=tB,则发生碰撞的可能性较大。
22)对于以下存在一辆或两辆不可精确计算出预计到达中心点时间的情况:
①若aA不是定值,则车辆A变加速;若aB=0或者aB>0,则车辆B匀速或者匀加速,此时:
若tA-min>tB或者tA-max<tB,则发生碰撞可能性较小;
若tA-min≤tB≤tA-max,则发生碰撞的可能性较大。
②若aA=0或者aA>0,则车辆A匀速或者匀加速;若aB不是定值,则车辆B变加速,此时:
若tA>tB-max或者tA<tB-min,则发生碰撞可能性较小;
若tB-min≤tA≤tB-max,则发生碰撞的可能性较大。
③若aA与aB都不是定值,则车辆A,B都变加速,此时:
若tA-min>tB-max或者tA-max<tB-min,则发生碰撞可能性较小;
否则发生碰撞的可能性较大。

Claims (1)

1.基于车辆速度和距离的交叉路口碰撞可能性的评估方法,其特征在于,包括如下步骤:
(1)依据车的不同运动方式给出测算方法:
假设车辆A,B的速度为vA,vB,车A距交叉口中心点距离为l1,车B距交叉口中心点距离为l2,则车A到达交叉口中心时间为tA,车B到达交叉口中心时间为tB
(2)根据车辆的不同运动情况模型,给出一个具体的计算方法:
假设车辆距交叉中心距离为l,行驶到交叉口中心的时间为t,速度为v,加速度为a,amin≤a≤amax
21)若车辆匀速运动,则可根据位移公式l=v×t计算出t;
22)若车辆匀加速运动,则可根据位移公式计算出t;
3)若车辆变加速运动,其加速度变化不定,所以tmin≤t≤tmax,其中tmin可由公式计算得出,tmax可由公式计算得出;
(3)根据两辆车的不同运动情况,给出一个具体的碰撞可能性评估方法:
31)对于以下可精确计算出预计到达中心点时间的情况:
①车辆A,B都匀速运动;
②车辆A,B都匀加速运动;
③车辆A匀加速,车辆B匀速;
④车辆A匀速,车辆B匀加速运动;
若tA>tB或者tA<tB,则发生碰撞可能性较小;若tA=tB,则发生碰撞的可能性较大;
32)对于以下存在一辆或两辆不可精确计算出预计到达中心点时间的情况:
①车辆A变加速,车辆B匀速或者匀加速:
若tA-min>tB或者tA-max<tB,则发生碰撞可能性较小;
若tA-min≤tB≤tA-max,则发生碰撞的可能性较大;
②车辆A匀速或者匀加速,车辆B变加速:
若tA>tB-max或者tA<tB-min,则发生碰撞可能性较小;
若tB-min≤tA≤tB-max,则发生碰撞的可能性较大;
③车辆A,B都变加速:
若tA-min>tB-max或者tA-max<tB-min,则发生碰撞可能性较小;
否则发生碰撞的可能性较大。
CN201510790332.9A 2015-11-17 2015-11-17 基于车辆速度和距离的交叉路口碰撞可能性的评估方法 Pending CN105280024A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510790332.9A CN105280024A (zh) 2015-11-17 2015-11-17 基于车辆速度和距离的交叉路口碰撞可能性的评估方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510790332.9A CN105280024A (zh) 2015-11-17 2015-11-17 基于车辆速度和距离的交叉路口碰撞可能性的评估方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN105280024A true CN105280024A (zh) 2016-01-27

Family

ID=55148944

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201510790332.9A Pending CN105280024A (zh) 2015-11-17 2015-11-17 基于车辆速度和距离的交叉路口碰撞可能性的评估方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN105280024A (zh)

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107161144A (zh) * 2016-03-08 2017-09-15 通用汽车环球科技运作有限责任公司 车辆碰撞系统及其使用方法
CN108573617A (zh) * 2017-03-09 2018-09-25 奥迪股份公司 驾驶辅助装置、车辆及其方法
CN108694860A (zh) * 2017-04-12 2018-10-23 丰田自动车株式会社 注意提醒装置
CN108986461A (zh) * 2018-07-13 2018-12-11 西安理工大学 一种基于时间的交叉路口车辆碰撞概率分析方法
CN109003467A (zh) * 2017-06-07 2018-12-14 华为技术有限公司 一种防止车辆碰撞的方法、装置及系统
CN109949583A (zh) * 2019-04-15 2019-06-28 南京信息工程大学 一种收费站主动安全防护报警装置和方法
CN110488816A (zh) * 2019-08-06 2019-11-22 华为技术有限公司 自动驾驶纵向规划方法及相关设备
CN113096411A (zh) * 2021-03-17 2021-07-09 武汉大学 一种基于车联网环境系统的交叉路口处车辆碰撞预警方法
CN114005271A (zh) * 2021-08-05 2022-02-01 北京航空航天大学 一种智能网联环境下交叉口碰撞风险量化方法
CN114220283A (zh) * 2021-11-29 2022-03-22 中汽研(天津)汽车工程研究院有限公司 一种基于v2x的交叉口平滑车速引导方法

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107161144A (zh) * 2016-03-08 2017-09-15 通用汽车环球科技运作有限责任公司 车辆碰撞系统及其使用方法
CN108573617A (zh) * 2017-03-09 2018-09-25 奥迪股份公司 驾驶辅助装置、车辆及其方法
CN108694860A (zh) * 2017-04-12 2018-10-23 丰田自动车株式会社 注意提醒装置
CN108694860B (zh) * 2017-04-12 2021-11-09 丰田自动车株式会社 注意提醒装置
CN109003467A (zh) * 2017-06-07 2018-12-14 华为技术有限公司 一种防止车辆碰撞的方法、装置及系统
CN108986461A (zh) * 2018-07-13 2018-12-11 西安理工大学 一种基于时间的交叉路口车辆碰撞概率分析方法
CN108986461B (zh) * 2018-07-13 2021-09-10 西安理工大学 一种基于时间的交叉路口车辆碰撞概率分析方法
CN109949583A (zh) * 2019-04-15 2019-06-28 南京信息工程大学 一种收费站主动安全防护报警装置和方法
CN110488816A (zh) * 2019-08-06 2019-11-22 华为技术有限公司 自动驾驶纵向规划方法及相关设备
CN113096411A (zh) * 2021-03-17 2021-07-09 武汉大学 一种基于车联网环境系统的交叉路口处车辆碰撞预警方法
CN114005271A (zh) * 2021-08-05 2022-02-01 北京航空航天大学 一种智能网联环境下交叉口碰撞风险量化方法
CN114220283A (zh) * 2021-11-29 2022-03-22 中汽研(天津)汽车工程研究院有限公司 一种基于v2x的交叉口平滑车速引导方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN105280024A (zh) 基于车辆速度和距离的交叉路口碰撞可能性的评估方法
CN101933062B (zh) 用于传感道路和交通状况的系统
CN103680209B (zh) 交通信息系统和路况采集发布、防追尾、事故判断方法
CN106611513B (zh) 交通信息提供装置、系统以及方法
CN109658715A (zh) 多车道的车流量统计方法、装置、设备和存储介质
CN103038117B (zh) 堵车预测方法
CN111210662A (zh) 一种基于机器视觉与dsrc的交叉口安全预警系统及其预警方法
CN108010388A (zh) 基于车联网络的碰撞检测预警方法及碰撞检测预警系统
KR20210038852A (ko) 조기 경보 방법, 장치, 전자 기기, 컴퓨터 판독 가능 저장 매체 및 컴퓨터 프로그램
CN106097775A (zh) 一种基于导航的预警方法、终端设备及服务器
CN106458237B (zh) 无线通信系统无线通信装置、无线通信方法、可动栅栏控制系统、通信装置及可动栅栏装置
CN109637137A (zh) 基于车路协同的交通管理系统
CN105976640A (zh) 基于v2x通信的安全警示方法、行人鞋装置、车载平台及系统
CN103810858A (zh) 无线移动设备、服务器及与其相关的方法和系统
CN110060465A (zh) 一种用于车辆行人交互系统的交互方法及交互系统
CN110379206A (zh) 一种车辆行驶异常的预警系统及预警方法
CN110276948A (zh) 一种高速公路安全行车警示方法及系统
Jalooli et al. [Retracted] Intelligent Advisory Speed Limit Dedication in Highway Using VANET
CN115906511A (zh) 仿真测试系统、方法、装置、设备、介质及产品
CN115158319A (zh) 车辆变道方法、装置、电子设备和存储介质
CN110861684A (zh) 有轨电车平交道口预警系统及方法
CN110310517A (zh) 一种高速公路车辆防追尾的警示方法及系统
CN112652166B (zh) 一种施工现场运输调度系统
CN108140304B (zh) 用于确定道路交通中的堵塞端部的方法和与此有关的装置
Chellaswamy et al. Design and analysis of an intelligent collision avoidance system for locomotives

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20160127