CN108986545A - 基于v2v的个性化驾驶诱导系统 - Google Patents

基于v2v的个性化驾驶诱导系统 Download PDF

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吴超仲
刘立群
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Abstract

本发明公开了一种基于V2V的个性化驾驶诱导系统，包括操作信息采集学习模块、交通异常判断模块、智能语音提示模块、个性化应急接管模块；操作信息采集学习模块在日常行车时采集驾驶人的操作行为信息，包括：驾驶人对油门踏板、制动踏板和方向盘的操控动作幅度和速度信息；交通异常判断模块用来处理得到的交通信息，判断前方是否存在交通异常以及距离，并选择应对措施；智能语音提示模块根据判断模块的判断结果为驾驶人提供个性化驾驶建议；个性化应急接管模块在紧急情况时接管智能车，执行紧急制动、变道等操作。本系统通过提前获取到前方异常交通状态信息，给驾驶人提供符合驾驶习惯的个性化决策建议，对智能汽车的应用推广有巨大帮助。

Description

基于V2V的个性化驾驶诱导系统
技术领域
本发明涉及智能汽车辅助驾驶技术，尤其涉及一种基于V2V的个性化驾驶诱导系统。
背景技术
在网联式感知技术出现之前，驾驶人依靠自身获得的感知范围十分有限。尤其在天气恶劣或驾驶人经验不足、疲劳驾驶时，感知范围将进一步缩小。当车辆前方距离较近，但超出感知范围之外处发生交通事故时，受感知范围的限制如前方车辆阻挡视线，驾驶人无法提前采取规避措施，后续车辆行驶安全性大打折扣。特别是在车速较高或天气状况较差的路段，及其容易造成连环追尾等二次交通事故。即便是在前方较远处出现突发事件，虽然不会直接影响后续车辆的行驶安全性，但依旧不利于交通流顺畅运行，容易造成极为严重的交通拥堵。
智能网联的出现特别是V2V技术的出现，有效提升了感知速度，扩大了智能车辆的感知范围。网络中车辆的动态能够实时的被以各种形式推送给驾驶人，经过网络中5-10个节点的跳跃就可感知到一公里外的交通状态。V2V技术的加入，使驾驶人和智能车组成的系统的感知速度和感知范围得到了质的提升。
感知范围的提升让智能车提前获取到前方异常交通状态信息，该系统能够给驾驶人提供符合驾驶习惯的个性化决策建议。感知速度的提升和自动驾驶技术的结合让该系统能够更迅速地使智能车做出符合驾驶人驾驶习惯的规避动作，保证驾驶人的安全。除此之外，该系统经济可靠，安装简易，应用技术成熟可靠，大大提升驾驶安全性和舒适度。对智能汽车个性化辅助决策的制定，智能汽车的应用推广有巨大帮助。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种基于V2V的个性化驾驶诱导系统。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于V2V的个性化驾驶诱导系统，包括：
操作信息采集学习模块，用于采集日常行车中驾驶人在各种工况及交通条件下驾驶人的操作行为信息，并采集驾驶人操控动作幅度和速度参数，进而学习这些参数；
所述操作行为信息包括油门踏板和制动踏板的下踏深度、方向盘转角参数；
交通异常判断模块，用来处理接收的交通信息，判断前方是否存在交通异常，并提取车辆与交通异常区域的相对距离信息；
若前方存在交通异常，即开始计算若保持当前车速行驶至前方事故地点的时间；
当计算结果为小于5秒，即判定交通异常区域处于车辆前方的碰撞区域，启动个性化应急接管模块；
当计算结果为5至30秒，即判定交通异常区域处于车辆前方的危险区域，启动智能语音提示模块；
计算结果为大于30秒，即判定为异常区域处于车辆前方的影响区域，启动智能语音提示模块，进一步通过语音提示驾驶人前方异常区域的距离；
智能语音提示模块，根据判断模块的判断结果为驾驶人提供个性化驾驶建议；
个性化应急接管模块，用于在紧急情况时接管智能车，在保证驾驶人安全的前提下，进一步依据操作信息采集学习模块采集学习的参数执行紧急制动或变道操作。
按上述方案，所述交通异常判断模块中接收的交通信息是通过V2V车载装置接收。
按上述方案，所述智能语音提示模块播报的个性化驾驶建议，包含：距离信息，事故程度信息和周边车辆密集程度信息。
按上述方案，所述操作信息采集学习模块中的采集驾驶人操控动作幅度和速度参数，进而学习这些参数，具体如下：通过油门踏板传感器和制动踏板传感器检测获得油门踏板和制动踏板的下踏深度，大量的踏板深度参数代表驾驶人启停操作频率和程度，通过学习挖掘出驾驶人保持当前车速行驶的习惯；
通过方向盘转角传感器测量获得方向盘转角参数，大量的方向盘转角参数表示驾驶人调整车辆前进方向的频率和程度，通过学习挖掘出驾驶人保持当前车道行驶的习惯。
按上述方案，所述个性化应急接管模块根据周边车道感知结果直接控制智能车的制动系统和转向系统；
若感知结果为两侧车道都有车辆行驶，则以符合驾驶人驾驶习惯的方式控制车辆制动系统减速；
若感知结果为否，则以符合驾驶人驾驶习惯的方式控制车辆的制动系统和转向系统，使车辆减速并变道。
本发明产生的有益效果是：本发明通过提前获取到前方异常交通状态信息，给驾驶人提供符合驾驶习惯的个性化决策建议，并在危险情况下做出符合驾驶人驾驶习惯的规避动作，保证驾驶人的安全，大大提升驾驶安全性和舒适度，对智能汽车的应用推广有巨大帮助。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：
图1是本发明实施例的基于V2V的个性化驾驶诱导系统结构示意图；
图2是本发明实施例的基于V2V的个性化驾驶诱导系统工作流程图；
图3是本发明实施例的本发明交通异常判断模块工作流程图；
图4是本发明实施例的本发明个性化应急接管模块工作流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，一种基于V2V的个性化驾驶诱导系统包括：
操作信息采集学习模块，用于采集日常行车中驾驶人在各种工况及交通条件下驾驶人的操作行为信息；
操作信息采集学习模块中采集数据使用的传感器包括油门踏板传感器、制动踏板传感器和方向盘转角传感器。
操作信息采集学习模块中的油门踏板传感器和制动踏板传感器用于检测油门踏板和制动踏板的下踏深度，大量的踏板深度参数代表驾驶人启停操作频率和程度，能够挖掘出驾驶人保持当前车速行驶的习惯。
操作信息采集学习模块中的方向盘转角传感器用于测量方向盘转角参数，大量的方向盘转角参数表示驾驶人调整车辆前进方向的频率和程度，能够挖掘出驾驶人保持当前车道行驶的习惯。
交通异常判断模块，用来处理得到的交通信息，判断前方是否存在交通异常以及距离，进一步选择应对措施；
智能语音提示模块，根据判断模块的判断结果为驾驶人提供个性化驾驶建议；
个性化应急接管模块，用于在紧急情况时接管智能车，在保证驾驶人安全的前提下，进一步依据操作信息采集学习模块采集学习的参数执行紧急制动、变道等操作。
如图2，当车辆启动时，本系统启动。操作信息采集学习模块和交通异常判断模块同时开始工作，通过CAN总线采集传感器参数和交通信息。
如图3，所述交通异常判断模块接收到前方异常信息后，即开始计算若保持当前车速行驶至前方事故地点的时间。
若计算结果为小于5秒，即判定为异常区域处于车辆前方的碰撞区域，启动个性化应急接管模块。
如图4，所述个性化应急接管模块可以直接控制智能车的制动系统和转向系统，进一步感知周边车道是否有其他车辆。
若感知结果为两侧车道都有车辆行驶，则以符合驾驶人驾驶习惯的方式控制车辆制动系统减速。
若感知结果为否，则以符合驾驶人驾驶习惯的方式控制车辆的制动系统和转向系统，使车辆减速并变道。
若计算结果为大于30秒，即判定为异常区域处于车辆前方的影响区域，启动智能语音提示模块，进一步通过语音提示驾驶人前方异常区域的距离。
所述智能语音提示模块可以启动车载扬声器，为驾驶人播放个性化驾驶建议。
若计算结果为5-30秒，即判定为异常区域处于车辆前方的危险区域，启动智能语音提示模块，进一步基于驾驶人驾驶习惯通过语音为驾驶人提供个性化驾驶建议。
应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (5)

1.一种基于V2V的个性化驾驶诱导系统，其特征在于，包括：
操作信息采集学习模块，用于采集日常行车中驾驶人在各种工况及交通条件下驾驶人的操作行为信息，并采集驾驶人操控动作幅度和速度参数，进而学习这些参数；
所述操作行为信息包括油门踏板和制动踏板的下踏深度、方向盘转角参数；
交通异常判断模块，用来处理接收的交通信息，判断前方是否存在交通异常，并提取车辆与交通异常区域的相对距离信息；
若前方存在交通异常，即开始计算若保持当前车速行驶至前方事故地点的时间；
当计算结果为小于5秒，即判定交通异常区域处于车辆前方的碰撞区域，启动个性化应急接管模块；
当计算结果为5至30秒，即判定交通异常区域处于车辆前方的危险区域，启动智能语音提示模块；
计算结果为大于30秒，即判定为异常区域处于车辆前方的影响区域，启动智能语音提示模块，进一步通过语音提示驾驶人前方异常区域的距离；
智能语音提示模块，根据判断模块的判断结果为驾驶人提供个性化驾驶建议；
个性化应急接管模块，用于在紧急情况时接管智能车，在保证驾驶人安全的前提下，进一步依据操作信息采集学习模块采集学习的参数执行紧急制动或变道操作。
2.根据权利要求1所述的基于V2V的个性化驾驶诱导系统，其特征在于，所述交通异常判断模块中接收的交通信息是通过V2V车载装置接收。
3.根据权利要求1所述的基于V2V的个性化驾驶诱导系统，其特征在于，所述智能语音提示模块播报的个性化驾驶建议，包含：距离信息，事故程度信息和周边车辆密集程度信息。
4.根据权利要求1所述的基于V2V的个性化驾驶诱导系统，其特征在于，所述操作信息采集学习模块中的采集驾驶人操控动作幅度和速度参数，进而学习这些参数，具体如下：通过油门踏板传感器和制动踏板传感器检测获得油门踏板和制动踏板的下踏深度，大量的踏板深度参数代表驾驶人启停操作频率和程度，通过学习挖掘出驾驶人保持当前车速行驶的习惯；
通过方向盘转角传感器测量获得方向盘转角参数，大量的方向盘转角参数表示驾驶人调整车辆前进方向的频率和程度，通过学习挖掘出驾驶人保持当前车道行驶的习惯。
5.根据权利要求1所述的基于V2V的个性化驾驶诱导系统，其特征在于，所述个性化应急接管模块根据周边车道感知结果直接控制智能车的制动系统和转向系统；
若感知结果为两侧车道都有车辆行驶，则以符合驾驶人驾驶习惯的方式控制车辆制动系统减速；
若感知结果为否，则以符合驾驶人驾驶习惯的方式控制车辆的制动系统和转向系统，使车辆减速并变道。
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