CN107839668A - 一种用于防止疲劳的智能驾驶系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种用于防止疲劳的智能驾驶系统,包括疲劳驾驶监控子系统和驾驶辅助子系统,所述疲劳驾驶监控子系统用于对驾驶员状态进行监测,若驾驶员处于疲劳状态,则启动驾驶辅助子系统,所述驾驶辅助子系统用于防止车辆发生碰撞。本发明的有益效果为:通过对驾驶员的疲劳状态进行监测,保证了驾驶安全。
Description
技术领域
本发明涉及智能驾驶技术领域,具体涉及一种用于防止疲劳的智能驾驶系统。
背景技术
随着经济水平的日益提高,汽车的使用越来越广泛,在方便人们出行的同时,所产生的交通事故也越来越多,其中很大一部分是由疲劳驾驶引发的。但是,目前缺乏对疲劳驾驶的有效监测。另一方面,即使监测到疲劳驾驶,现有的汽车也不能提供有效的方式来避免疲劳驾驶。
发明内容
针对上述问题,本发明旨在提供一种用于防止疲劳的智能驾驶系统。
本发明的目的采用以下技术方案来实现:
提供了一种用于防止疲劳的智能驾驶系统,包括疲劳驾驶监控子系统和驾驶辅助子系统,所述疲劳驾驶监控子系统用于对驾驶员状态进行监测,若驾驶员处于疲劳状态,则启动驾驶辅助子系统,所述驾驶辅助子系统用于防止车辆发生碰撞。
本发明的有益效果为:通过对驾驶员的疲劳状态进行监测,保证了驾驶安全。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明,但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制,对于本领域的普通技术人员,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1是本发明的结构示意图;
附图标记:
疲劳驾驶监控子系统1、驾驶辅助子系统2。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
参见图1,本实施例的一种用于防止疲劳的智能驾驶系统,包括疲劳驾驶监控子系统1和驾驶辅助子系统2,所述疲劳驾驶监控子系统1用于对驾驶员状态进行监测,若驾驶员处于疲劳状态,则启动驾驶辅助子系统2,所述驾驶辅助子系统2用于防止车辆发生碰撞。
本实施例通过对驾驶员的疲劳状态进行监测,保证了驾驶安全。
优选的,所述疲劳驾驶监控子系统1包括面部图像采集模块、疲劳监测模块和启动模块,所述面部图像采集模块用于采集驾驶员的面部图像,所述疲劳监测模块用于对驾驶员的面部图像进行疲劳监测,并输出驾驶员状态清醒或者疲劳到启动模块,所述启动模块用于根据驾驶员状态启动驾驶辅助子系统2。
本优选实施例实现了疲劳状态的准确监测。
优选的,所述驾驶员的面部图像通过一个水平和垂直方向可旋转的红外摄像头进行采集。
本优选实施例获取的面部图像更加清晰。
优选的,所述驾驶辅助子系统2包括第一环境感知装置、第二比较装置、第三预警装置和第四自动控制装置,所述第一环境感知装置用于获取环境信息和本车与前车的距离,所述第二比较装置用于将本车与前车的距离和设定的第一安全距离和第二安全距离进行比较,并将比较结果输出至第三预警装置和第四自动控制装置,所述第三预警装置用于向司机发出预警信号,当本车与前车距离小于第一安全距离时,提醒司机进行紧急制动,所述第四自动控制装置用于对车辆进行控制,当驾驶员在本车与前车距离小于第二安全距离时仍然不进行任何动作,对车辆进行控制以避免发生碰撞。
本实施例驾驶辅助子系统采用第三预警装置告知驾驶员在接近障碍物时采取避障措施,减小了第四自动控制装置对驾驶员行为的影响,克服了以往的驾驶辅助系统在驾驶员进行避障措施之前进行制动的缺陷,提高了驾驶安全性,从而最大限度避免了交通事故的发生。
优选的,所述第一环境感知装置包括无人机组件和距离探测器,所述无人机组件用于获取环境信息,所述距离探测器用于获取本车与前车的距离,所述无人机组件包括遥控器、无人机和安装在无人机上的图像采集器,所述图像采集器用于采集环境图像,所述遥控器与无人机无线连接,用于向无人机发送控制指令。
本优选实施例第一环境感知装置提高了环境信息获取能力,实现了环境信息准确获取。
优选的,采用下式确定所述第一安全距离: 式中,v1表示本车速度,tc表示道路上两个连续车辆车头通过同一断面的时间间隔,d表示当前速度下车辆从开始制动到完全停止行驶的距离,t2表示从要采取制动措施到实际采取制动措施的延迟动作时间,EM表示第一安全因子,YW表示第二安全因子,EH1表示第一安全距离。
采用下式确定所述第一安全因子:晴天时,EM=1+0.5,降雨时, 降雪时,式中,A1表示降雨时的路面摩擦系数,A2表示降雪时的路面摩擦系数,LG表示空气相对湿度,A0表示晴朗天气下的路面摩擦系数。
本优选实施例引入第一安全因子和第二安全因子获取第一安全距离,能够在任何情况下保证车辆的行驶安全,具体的,第一安全因子考虑了现实环境中冰雪等天气原因和湿滑、干燥等路面属性不同对制动距离的影响,保证了各种天气下的行车安全。
优选的,采用下式确定所述第二安全因子:式中,B0表示晴天下的空气能见度,B0∈[10km,20km],B1表示实际的空气能见度。
本优选实施例第二安全因子考虑了天气状况对驾驶员反应时间的影响,保证了驾驶员的安全驾驶。
优选的,采用下式确定所述第二安全距离: 式中,a1表示本车制动的加速度,a2表示前车制动的加速度,t1表示制动时间,t2表示从要采取制动措施到实际采取制动措施的延迟动作时间,d0表示本车和前车均以最大速度进行制动时避免碰撞的最小距离,v1表示本车速度,v2表示前车速度,EH2表示第二安全距离。
本优选实施例获取第二安全距离时考虑了最大速度进行制动时避免碰撞的最小距离,获取的第二安全距离科学性和可靠性更高,为第四自动控制装置采取措施提供了准确参考。
优选的,所述第四自动控制装置包括第一规避轨迹规划模块和第二防抱死制动模块,所述第一规避轨迹规划模块用于控制车辆对前车进行躲避,所述第二防抱死制动模块用于车辆紧急制动。
本优选实施例第四自动控制装置不仅能够进行制动,而且能够进行规避轨迹规划,克服了以往发生碰撞危险时只能采取紧急制动的缺陷,另一方面,一旦判断车辆回到安全行驶状态或驾驶员进行紧急操作时,第四自动控制装置将自动解除对车辆的控制,提供了更优的驾驶体验。
优选的,采用以下方式控制车辆对前车进行躲避:a、采用触须避障算法确定一系列触须,即车辆的可能行驶轨迹;b、以本车车辆的车头中点为中心、第二安全距离的二倍为边长开始以同心正方形进行扩展传播,在每一条可能行驶轨迹中扩展同心正方形,当同心正方形在边长为c时在某条可能行驶轨迹遇到障碍物,记录其碰到障碍物的边长c和对应的可能行驶轨迹;c、求取每条可能行驶轨迹对应的最大边长,计算每条可能行驶轨迹对应的障碍物与车头中心的连线同车道方向的夹角,如果存在夹角小于10度的可能行驶路径,选取夹角最小可能行驶轨迹的作为车辆的行驶路径,否则,对车辆采取制动措施。
本优选实施例提供了轨迹规划的具体方法,在避障过程中,同时考虑车辆行驶轨迹偏离车头的角度,保证了转向的安全性。
驾驶安装本发明用于防止疲劳的智能驾驶系统的汽车,选定出发地和目的地,选取5条驾驶路线,分别为路线1、路线2、路线3、路线4、路线5,对驾驶时间和驾驶安全性进行统计,同现有智能驾驶系统相比,产生的有益效果如下表所示:
驾驶时间减少 | 驾驶安全性提高 | |
路线1 | 29% | 21% |
路线2 | 27% | 23% |
路线3 | 26% | 25% |
路线4 | 25% | 27% |
路线5 | 24% | 29% |
最后应当说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对本发明保护范围的限制,尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本发明技术方案的实质和范围。
Claims (10)
1.一种用于防止疲劳的智能驾驶系统,其特征在于,包括疲劳驾驶监控子系统和驾驶辅助子系统,所述疲劳驾驶监控子系统用于对驾驶员状态进行监测,若驾驶员处于疲劳状态,则启动驾驶辅助子系统,所述驾驶辅助子系统用于防止车辆发生碰撞。
2.根据权利要求1所述的用于防止疲劳的智能驾驶系统,其特征在于,所述疲劳驾驶监控子系统包括面部图像采集模块、疲劳监测模块和启动模块,所述面部图像采集模块用于采集驾驶员的面部图像,所述疲劳监测模块用于对驾驶员的面部图像进行疲劳监测,并输出驾驶员状态清醒或者疲劳到启动模块,所述启动模块用于根据驾驶员状态启动驾驶辅助子系统。
3.根据权利要求2所述的用于防止疲劳的智能驾驶系统,其特征在于,所述驾驶员的面部图像通过一个水平和垂直方向可旋转的红外摄像头进行采集。
4.根据权利要求3所述的用于防止疲劳的智能驾驶系统,其特征在于,所述驾驶辅助子系统包括第一环境感知装置、第二比较装置、第三预警装置和第四自动控制装置,所述第一环境感知装置用于获取环境信息和本车与前车的距离,所述第二比较装置用于将本车与前车的距离和设定的第一安全距离和第二安全距离进行比较,并将比较结果输出至第三预警装置和第四自动控制装置,所述第三预警装置用于向司机发出预警信号,当本车与前车距离小于第一安全距离时,提醒司机进行紧急制动,所述第四自动控制装置用于对车辆进行控制,当驾驶员在本车与前车距离小于第二安全距离时仍然不进行任何动作,对车辆进行控制以避免发生碰撞。
5.根据权利要求4所述的用于防止疲劳的智能驾驶系统,其特征在于,所述第一环境感知装置包括无人机组件和距离探测器,所述无人机组件用于获取环境信息,所述距离探测器用于获取本车与前车的距离,所述无人机组件包括遥控器、无人机和安装在无人机上的图像采集器,所述图像采集器用于采集环境图像,所述遥控器与无人机无线连接,用于向无人机发送控制指令。
6.根据权利要求5所述的用于防止疲劳的智能驾驶系统,其特征在于,采用下式确定所述第一安全距离:式中,v1表示本车速度,tc表示道路上两个连续车辆车头通过同一断面的时间间隔,d表示当前速度下车辆从开始制动到完全停止行驶的距离,t2表示从要采取制动措施到实际采取制动措施的延迟动作时间,EM表示第一安全因子,YW表示第二安全因子,EH1表示第一安全距离;
采用下式确定所述第一安全因子:晴天时,EM=1+0.5LG,降雨时, 降雪时,式中,A1表示降雨时的路面摩擦系数,A2表示降雪时的路面摩擦系数,LG表示空气相对湿度,A0表示晴朗天气下的路面摩擦系数。
7.根据权利要求6所述的用于防止疲劳的智能驾驶系统,其特征在于,采用下式确定所述第二安全因子:式中,B0表示晴天下的空气能见度,B0∈[10km,20km],B1表示实际的空气能见度。
8.根据权利要求7所述的用于防止疲劳的智能驾驶系统,其特征在于,采用下式确定所述第二安全距离:式中,a1表示本车制动的加速度,a2表示前车制动的加速度,t1表示制动时间,t2表示从要采取制动措施到实际采取制动措施的延迟动作时间,d0表示本车和前车均以最大速度进行制动时避免碰撞的最小距离,v1表示本车速度,v2表示前车速度,EH2表示第二安全距离。
9.根据权利要求8所述的用于防止疲劳的智能驾驶系统,其特征在于,所述第四自动控制装置包括第一规避轨迹规划模块和第二防抱死制动模块,所述第一规避轨迹规划模块用于控制车辆对前车进行躲避,所述第二防抱死制动模块用于车辆紧急制动。
10.根据权利要求9所述的用于防止疲劳的智能驾驶系统,其特征在于,采用以下方式控制车辆对前车进行躲避:a、采用触须避障算法确定一系列触须,即车辆的可能行驶轨迹;b、以本车车辆的车头中点为中心、第二安全距离的二倍为边长开始以同心正方形进行扩展传播,在每一条可能行驶轨迹中扩展同心正方形,当同心正方形在边长为c时在某条可能行驶轨迹遇到障碍物,记录其碰到障碍物的边长c和对应的可能行驶轨迹;c、求取每条可能行驶轨迹对应的最大边长,计算每条可能行驶轨迹对应的障碍物与车头中心的连线同车道方向的夹角,如果存在夹角小于10度的可能行驶路径,选取夹角最小可能行驶轨迹的作为车辆的行驶路径,否则,对车辆采取制动措施。
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