CN110085042A - 一种基于信息融合的车辆驾驶预警系统及方法 - Google Patents

一种基于信息融合的车辆驾驶预警系统及方法 Download PDF

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CN110085042A CN201910275113.5A CN201910275113A CN110085042A CN 110085042 A CN110085042 A CN 110085042A CN 201910275113 A CN201910275113 A CN 201910275113A CN 110085042 A CN110085042 A CN 110085042A
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Abstract

本发明提出了一种基于信息融合的车辆驾驶预警系统及方法。本发明系统包括:云端服务器、汽车微机控制器、距离传感器、速度传感器、车载显示器、路基信号接收器、路基信号发射器、云端无线传输模块。云端服务器构建不同道路类型的习惯性跟车距离范围和习惯性行驶速度范围;云端服务器对行车状况进行界定,若界定为习惯行车车况,通过车载显示器提示司机车辆行驶安全;若界定为轻微行车风险车况,则进一步根据行驶数据,判断当前及下一时刻车辆是否受到威胁,为车载显示器生成预警信息;若界定为重大安全行车风险车况,则进一步判断当下及车辆行驶下一时刻是否会造成交通事故,为车载显示器生成预警信息。本发明为车辆的安全行驶提供了保障。

Description

一种基于信息融合的车辆驾驶预警系统及方法
技术领域
本发明涉及车辆安全驾驶技术领域,具体为一种基于信息融合的车辆驾驶预警系统及方法。
背景技术
智能驾驶与无人驾驶是不同概念,智能驾驶更为宽泛。它指的是机器帮助人进行驾驶,以及在特殊情况下完全取代人驾驶的技术。智能驾驶的时代已经来到。比如说,很多车有自动刹车装置,其技术原理非常简单,就是在汽车前部装上雷达和红外线探头,当探知前方有异物或者行人时,会自动帮助驾驶员刹车。另一种技术与此非常类似,即在路况稳定的高速公路上实现自适应性巡航,也就是与前车保持一定距离,前车加速时本车也加速,前车减速时本车也减速。这种智能驾驶可以在极大程度上减少交通事故,从而减少保险公司损失。智能驾驶作为战略性新兴产业的重要组成部分,是由互联网时代到人工智能时代过程中,出现的第一个精彩乐章,也是世界新一轮经济与科技发展的战略制高点之一。现有的车辆在行驶过程中,会出现许多的驾驶视觉盲区,且由于车辆行驶的多变性、行驶道路的复杂性。容易引发较多突发性交通事故,对人及车辆造成安全威胁,给社会带来巨大的经济损失。
发明内容
为解决上述技术问题,本发明提供了一种基于信息融合的车辆驾驶预警系统及方法。
本发明系统的技术方案为一种基于信息融合的车辆驾驶预警系统,其特征在于,包括:云端服务器、汽车微机控制器、距离传感器、速度传感器、车载显示器、路基信号接收器、路基信号发射器、云端无线传输模块;
所述的汽车微机控制器分别与所述的距离传感器、速度传感器、车载显示器、路基信号接收器、云端无线传输模块依次用导线连接;所述云端无线传输模块与所述云端服务器通过无线通信方式连接;所述路基信号接收器与所述路基信号发射器通过无线通信方式连接。
作为优选,所述的汽车微机控制器安装在车辆上,用于整合从所述的速度传感器、距离传感器、路基信号接收器采集的信息,用于读取所述云端服务器发送的指令并执行指令;
作为优选,所述的云端服务器用于储存、共享、收集从车辆上所述的距离传感器、速度传感器、路基信号接收器获取的车辆实时行驶数据,并对收集的车辆实时行驶数据进行综合处理分析,得出车辆在不同道路类型下的习惯惯性行驶数据,驾驶员对事故反应时长和车辆在不同道路下的刹车时长和距离;根据当前采集的车辆实时行驶数据,判断车辆行驶是否存在威胁,对司机做出提示和警告,辅助车辆更加安全的行驶;
作为优选,所述的云端无线传输模块安装在车辆上,用于将车辆行驶数据上传至所述云端服务器,接收所述云端服务器的数据及指令;
作为优选,所述的距离传感器安装于车辆前端中部保险杆处,用于探测车辆的跟车距离;
作为优选,所述的速度传感器安装在变速器输出轴上用于获取车辆行驶速度;
作为优选,所述的车载显示器安装在汽车中控台中部,用于向驾驶员提供信息,并以声音、文字图像形式表式;
作为优选,所述的路基信号发射器设置在道路上并沿路铺设,用于向车辆提供道路类型;
作为优选,所述的路基信号接收器安装在车辆前方左右探照灯上部处,用于接收路基信号发射器提供的道路类型。
本发明方法的技术方案为一种基于信息融合的车辆驾驶预警方法,包括以下步骤:
步骤1:云端服务器根据车辆日常行驶从距离传感器、速度传感器、路基信号接收器采集的车辆行驶数据,构建不同道路类型的习惯性跟车距离范围和习惯性行驶速度范围;
步骤2:云端服务器根据当前从距离传感器、速度传感器、路基信号接收器采集的车辆行驶数据,根据习惯性跟车距离范围和习惯性行驶速度范围对行车状况进行界定,界定为习惯行车车况、轻微行车风险车况、高危行车风险车况;
步骤3:若当车辆行驶车况界定为习惯行车车况,云端服务器通过车载显示器文字和语音信息提示司机车辆行驶安全;
步骤4:若当车辆行驶车况界定为轻微行车风险车况,则进一步根据车辆行驶数据,判断当前及下一时刻车辆行驶是否受到威胁,用于为所述车载显示器生成预警信息;
步骤5:若当车辆行驶车况界定为重大安全行车风险车况,则进一步根据车辆行驶数据判断当下及车辆行驶下一时刻是否会造成交通事故,用于为所述车载显示器生成预警信息;
作为优选,步骤1中所述构建不同道路类型的习惯性跟车距离范围和习惯性行驶速度范围为;
车辆日常行驶中,所述路基信号接收器接收所述路基信号发射器发射的道路类型为w,由所述汽车微机控制器收集通过所述云端无线传输模块上传到所述云端服务器,由此所述云端服务器根据车辆行驶的数据统计道路类型w下所述距离传感器探测跟车距离,分析得出习惯性跟车距离范围Lw为(aw,bw),其中,aw为本次w道路类型下行驶的最小跟车距离,bw为本次w道路类型下行驶的最大跟车距离;
车辆日常行驶中,所述路基信号接收器接收所述路基信号发射器发射的道路类型为w,由所述汽车微机控制器收集通过所述云端无线传输模块上传到所述云端服务器,由此所述云端服务器根据车辆行驶的数据统计道路类型w下所述速度传感器采集的车辆实时行驶速度,分析得出习惯性行驶速度范围Vw为(cw,dw),cw为本次w道路类型下行驶的最小行驶速度,dw为本次w道路类型下行驶的最大行驶速度。
作为优选,步骤2中所述按照根据习惯性跟车距离范围和习惯性行驶速度范围对行车状况进行界定为:
当前t时刻路基信号接收器接收当前道路信息为wt,所述距离传感器探测t时刻跟车距离为Lq.t,所述速度传感器采集t时刻车辆行驶速度为Vt,则云端服务器调取wt道路下的习惯性速度范围为Vw,习惯性跟车距离范围为Lw,限行速度为VW,X,将其分别与车辆实时速度Vt,车辆跟车距离为Lq.t进行对比;
若Vt∈Vw和Lq.t∈Lq.t成立,则界定为习惯行车车况;
且Vt≤Vw,X,则判定为轻微行车风险车况;
且Vt>Vw,X,则判定为严重行车风险车况。
作为优选,步骤3中所述车辆行车车况界定为习惯行车车况,则判定车辆行驶安全为:
当前根据从所述的雷达测速仪、距离传感器、速度传感器、汽车信号接收器车收集的数据分析得出的,车辆驾驶数据属于习惯性安全驾驶数据,判定周围车况环境正常,车辆行驶安全;
步骤3中所述云端服务器通过车载显示器文字和语音信息提示司机车辆行驶安全为:
云端服务器判定车辆行驶安全,并将此判定结果下发到车辆上,云端无线传输模块接收信息,并由汽车微机控制器读取,将读取数据通过车载显示器的文字和语音信息提示给司机。
作为优选,步骤4中所述若当车辆行车车况定为轻微行车风险车况时,则进一步对车辆数据进行计算分析为:
当前t时刻所述路基信号接收器接收当前道路类型为wt,所述距离传感器探测t时刻跟车距离为Lq.t,所述速度传感器采集t时刻车辆行驶速度为Vt,所述雷达测速仪探测t时刻前方车辆车速Vq.t,则所述云端服务器调取道路类型w下的习惯性速度范围为Vw,习惯性跟车距离范围为Lw,云端服务器分析车距Lq.t和车速Vt变化趋势;
设第t个时刻采集的车辆行驶速度为Vt,第t个时刻采集的跟车距离为Lq.t,由此计算下一时刻采集的车辆行驶速度Vt+1,下一时刻采集的跟车距离为Lq.t+1
Vt+1=(Vt-Vt-1)+Vt
Lq.t+1=(Lq.t-Lq.t-1)+Lq.t
将其分别与wt道路下的习惯性速度Vw,习惯性跟车距离Lw对比;
若Vt+1∈Vw和Lq.t+1∈Lw成立,则判定车辆安全;
若Vt+1∈Vw和Lq.t+1∈Lw不成立,则进一步分析本车的行驶对前方车辆是否构成威胁;
所述进一步分析本车的行驶对前方车辆是否构成威胁的方法为:
为由路面滑移率所确定的参数沥青路面t时刻车辆状态下的总刹车距离为St,该车的刹车制动系数为K,g为重力加速度,
若Lq.t≥1.5St成立,则通过所述车载显示器提示司机车辆行驶安全;
若Lq.t≥1.5St不成立,则判定车辆行驶不安全,则所述云端服务器根据生成预警信息,并通过所述车载显示器发出文字和语音信息对汽车司机做出提示,指导车辆安全行驶;
所述通过车载显示器发出文字和语音信息为:由云端服务器生成并下发到车载显示器的预警信息;
步骤4中所述云端服务器根据当前采集的车辆数据计算生成预警信息为:
根据步骤4中的所述分析而生成的提示,车距过小请增大车距、速度过大请减速。
作为优选,步骤5中所述当车辆车况数据界定为重大安全行车风险车况时,则进一步对车辆数据进行计算分析为:
汽车行驶当下为t时刻,所述路基信号接收器接收当前道路信息为wt,所述距离传感器探测t时刻跟车距离为Lq.t,所述速度传感器采集t时刻车辆行驶速度为Vt,所述雷达测速仪探测t时刻前方车辆车速Vq.t,则所述云端服务器调取w道路下的习惯性速度为Vw,习惯性跟车距离为Lw为由路面滑移率所确定的参数沥青路面t时刻车辆状态下的总刹车距离为St,该车的刹车制动系数为K,g为重力加速度,
若Lq.t≥1.5St不成立,则判定车辆与前方车辆发生碰撞,则云端服务器根据生成预警信息,并通过车载显示器发出即将碰撞请刹车提示,指导车辆安全行驶;
若Lq.t≥1.5St成立,则判定车辆不与前方车辆发生碰撞,但车辆目前处于违法超速行驶状态,则通过车载显示器发出文字和语音信息对汽车司机作出和警告;进一步分析下一时刻本车的行驶对前方车辆是否构成危险;
所述进一步分析下一时刻本车的行驶对前方车辆是否构成威胁的方法为:
下一采集的时刻为t+1,依据Vt+1=(Vt-Vt-1)+Vt、Lq.t+1=(Lq.t-Lq.t-1)+Lq.t,并计算下一采集的时刻即t+1时刻刹车距离为:
若Lq.t+1≥1.5St+1成立,则判定车辆安全;
若Lq.t+1≥1.5St+1不成立,则判定车辆行驶下一时刻发生碰撞,则所述云端服务器根据生成预警信息,并通过所述车载显示器发出车距过小请增大车距、速度过大请减速的提示,指导车辆安全行驶;
步骤5中所述用于为所述车载显示器生成预警信息为:
由所述云端服务器生成,并下发到所述车载显示器的规避危险提示和警告,当前车俩正处于超速状态,车距过小请增大车距、速度过大请减速、即将碰撞请刹车。
本发明的有益效果为:本发明提供了一种基于信息融合及大数据计算的安全辅助驾驶系统车辆,对车辆行驶的车辆数据实时收集分析,对车辆行驶状态进行监控,对即将行驶道路进行危险检测,由此可提前对车辆行驶的危险进行预测,解决了由视觉盲区和危险驾驶而容易引发的突发性交通事故的问题。使汽车的行驶更加安全,为车辆的安全行驶提供了保障,为人们的出行提供了方便。同时云端网络所记录的车辆行驶数据,也为交通事故发生后的事故原因分析和责任判定提供数据支撑。
附图说明
图1:是本发明的系统结构示意图;
图2:是本发明的方法流程示意图;
图3:是本发明的工作场景示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
如图1所示,为本发明的系统结构示意图,一种基于信息融合的车辆驾驶预警系统,包括:云端服务器、汽车微机控制器、距离传感器、速度传感器、车载显示器、路基信号接收器、路基信号发射器、云端无线传输模块;
所述的汽车微机控制器分别与所述的距离传感器、速度传感器、车载显示器、路基信号接收器、云端无线传输模块依次用导线连接;所述云端无线传输模块与所述云端服务器通过无线通信方式连接;所述路基信号接收器与所述路基信号发射器通过无线通信方式连接。
所述的汽车微机控制器安装在车辆上,用于整合从所述的速度传感器、距离传感器、路基信号接收器采集的信息,用于读取所述云端服务器发送的指令并执行指令;
所述的云端服务器用于储存、共享、收集从车辆上所述的距离传感器、速度传感器、路基信号接收器获取的车辆实时行驶数据,并对收集的车辆实时行驶数据进行综合处理分析,得出车辆在不同道路类型下的习惯惯性行驶数据,驾驶员对事故反应时长和车辆在不同道路下的刹车时长和距离;根据当前采集的车辆实时行驶数据,判断车辆行驶是否存在威胁,对司机做出提示和警告,辅助车辆更加安全的行驶;
所述的云端无线传输模块安装在车辆上,用于将车辆行驶数据上传至所述云端服务器,接收所述云端服务器的数据及指令;
所述的距离传感器安装于车辆前端中部保险杆处,用于探测车辆的跟车距离;
所述的速度传感器安装在变速器输出轴上用于获取车辆行驶速度;
所述的车载显示器安装在汽车中控台中部,用于向驾驶员提供信息,并以声音、文字图像形式表式;
所述的路基信号发射器设置在道路上并沿路铺设,用于向车辆提供道路类型;
所述的路基信号接收器安装在车辆前方左右探照灯上部处,用于接收路基信号发射器提供的道路类型;
所述道路类型为:弯道、十字路口、限速路段、拥堵路段、事故高发地段、滑坡路段等。
所述汽车微机控制器选型为CP80617;所述路基接信号接收器选型BF-686;所述路基信号发射器选型为25-0571-0059;所述速度传感器选型Bi5-M18-AZ3X;所述距离传感器选型为TF02;所述车载显示器选型为SPD-043-AIO;所述云端无线传输模块选型为82C250。
下面结合图1至图3介绍本发明的具体实施方式为:
步骤1:云端服务器根据车辆日常行驶从距离传感器、速度传感器、路基信号接收器采集的车辆行驶数据,构建不同道路类型的习惯性跟车距离范围和习惯性行驶速度范围;
步骤1中所述构建不同道路类型的习惯性跟车距离范围和习惯性行驶速度范围为;
车辆日常行驶中,所述路基信号接收器接收所述路基信号发射器发射的道路类型为w,由所述汽车微机控制器收集通过所述云端无线传输模块上传到所述云端服务器,由此所述云端服务器根据车辆行驶的数据统计道路类型w下所述距离传感器探测跟车距离,分析得出习惯性跟车距离范围Lw为(aw,bw),其中,aw为本次w道路类型下行驶的最小跟车距离,bw为本次w道路类型下行驶的最大跟车距离;
车辆日常行驶中,所述路基信号接收器接收所述路基信号发射器发射的道路类型为w,由所述汽车微机控制器收集通过所述云端无线传输模块上传到所述云端服务器,由此所述云端服务器根据车辆行驶的数据统计道路类型w下所述速度传感器采集的车辆实时行驶速度,分析得出习惯性行驶速度范围Vw为(cw,dw),cw为本次w道路类型下行驶的最小行驶速度,dw为本次w道路类型下行驶的最大行驶速度。
步骤2:云端服务器根据当前从距离传感器、速度传感器、路基信号接收器采集的车辆行驶数据,根据习惯性跟车距离范围和习惯性行驶速度范围对行车状况进行界定,界定为习惯行车车况、轻微行车风险车况、高危行车风险车况;
步骤2中所述按照根据习惯性跟车距离范围和习惯性行驶速度范围对行车状况进行界定为:
当前t时刻路基信号接收器接收当前道路信息为wt,所述距离传感器探测t时刻跟车距离为Lq.t,所述速度传感器采集t时刻车辆行驶速度为Vt,则云端服务器调取wt道路下的习惯性速度范围为Vw,习惯性跟车距离范围为Lw,限行速度为VW,X,将其分别与车辆实时速度Vt,车辆跟车距离为Lq.t进行对比;
若Vt∈Vw和Lq.t∈Lq.t成立,则界定为习惯行车车况;
且Vt≤Vw,X,则判定为轻微行车风险车况;
且Vt>Vw,X,则判定为严重行车风险车况。
步骤3:若当车辆行驶车况界定为习惯行车车况,云端服务器通过车载显示器文字和语音信息提示司机车辆行驶安全;
步骤3中所述车辆行车车况界定为习惯行车车况,则判定车辆行驶安全为:
当前根据从所述的雷达测速仪、距离传感器、速度传感器、汽车信号接收器车收集的数据分析得出的,车辆驾驶数据属于习惯性安全驾驶数据,判定周围车况环境正常,车辆行驶安全;
步骤3中所述云端服务器通过车载显示器文字和语音信息提示司机车辆行驶安全为:
云端服务器判定车辆行驶安全,并将此判定结果下发到车辆上,云端无线传输模块接收信息,并由汽车微机控制器读取,将读取数据通过车载显示器的文字和语音信息提示给司机。
步骤4:若当车辆行驶车况界定为轻微行车风险车况,则进一步根据车辆行驶数据,判断当前及下一时刻车辆行驶是否受到威胁,用于为所述车载显示器生成预警信息;
步骤4中所述若当车辆行车车况定为轻微行车风险车况时,则进一步对车辆数据进行计算分析为:
当前t时刻所述路基信号接收器接收当前道路类型为wt,所述距离传感器探测t时刻跟车距离为Lq.t,所述速度传感器采集t时刻车辆行驶速度为Vt,所述雷达测速仪探测t时刻前方车辆车速Vq.t,则所述云端服务器调取道路类型w下的习惯性速度范围为Vw,习惯性跟车距离范围为Lw,云端服务器分析车距Lq.t和车速Vt变化趋势;
设第t个时刻采集的车辆行驶速度为Vt,第t个时刻采集的跟车距离为Lq.t,由此计算下一时刻采集的车辆行驶速度Vt+1,下一时刻采集的跟车距离为Lq.t+1
Vt+1=(Vt-Vt-1)+Vt
Lq.t+1=(Lq.t-Lq.t-1)+Lq.t
将其分别与wt道路下的习惯性速度Vw,习惯性跟车距离Lw对比;
若Vt+1∈Vw和Lq.t+1∈Lw成立,则判定车辆安全;
若Vt+1∈Vw和Lq.t+1∈Lw不成立,则进一步分析本车的行驶对前方车辆是否构成威胁;
所述进一步分析本车的行驶对前方车辆是否构成威胁的方法为:
为由路面滑移率所确定的参数沥青路面t时刻车辆状态下的总刹车距离为St,该车的刹车制动系数为K,g为重力加速度,
若Lq.t≥1.5St成立,则通过所述车载显示器提示司机车辆行驶安全;
若Lq.t≥1.5St不成立,则判定车辆行驶不安全,则所述云端服务器根据生成预警信息,并通过所述车载显示器发出文字和语音信息对汽车司机做出提示,指导车辆安全行驶;
所述通过车载显示器发出文字和语音信息为:由云端服务器生成并下发到车载显示器的预警信息;
步骤4中所述云端服务器根据当前采集的车辆数据计算生成预警信息为:
根据步骤4中的所述分析而生成的提示,车距过小请增大车距、速度过大请减速。
步骤5:若当车辆行驶车况界定为重大安全行车风险车况,则进一步根据车辆行驶数据判断当下及车辆行驶下一时刻是否会造成交通事故,用于为所述车载显示器生成预警信息;
步骤5中所述当车辆车况数据界定为重大安全行车风险车况时,则进一步对车辆数据进行计算分析为:
汽车行驶当下为t时刻,所述路基信号接收器接收当前道路信息为wt,所述距离传感器探测t时刻跟车距离为Lq.t,所述速度传感器采集t时刻车辆行驶速度为Vt,所述雷达测速仪探测t时刻前方车辆车速Vq.t,则所述云端服务器调取w道路下的习惯性速度为Vw,习惯性跟车距离为Lw为由路面滑移率所确定的参数沥青路面t时刻车辆状态下的总刹车距离为St,该车的刹车制动系数为K,g为重力加速度,
若Lq.t≥1.5St不成立,则判定车辆与前方车辆发生碰撞,则云端服务器根据生成预警信息,并通过车载显示器发出即将碰撞请刹车提示,指导车辆安全行驶;
若Lq.t≥1.5St成立,则判定车辆不与前方车辆发生碰撞,但车辆目前处于违法超速行驶状态,则通过车载显示器发出文字和语音信息对汽车司机作出和警告;进一步分析下一时刻本车的行驶对前方车辆是否构成危险;
所述进一步分析下一时刻本车的行驶对前方车辆是否构成威胁的方法为:
下一采集的时刻为t+1,依据Vt+1=(Vt-Vt-1)+Vt、Lq.t+1=(Lq.t-Lq.t-1)+Lq.t,并计算下一采集的时刻即t+1时刻刹车距离为:
若Lq.t+1≥1.5St+1成立,则判定车辆安全;
若Lq.t+1≥1.5St+1不成立,则判定车辆行驶下一时刻发生碰撞,则所述云端服务器根据生成预警信息,并通过所述车载显示器发出车距过小请增大车距、速度过大请减速的提示,指导车辆安全行驶;
步骤5中所述用于为所述车载显示器生成预警信息为:
由所述云端服务器生成,并下发到所述车载显示器的规避危险提示和警告,当前车俩正处于超速状态,车距过小请增大车距、速度过大请减速、即将碰撞请刹车。
应当理解的是,本说明书未详细阐述的部分均属于现有技术。
尽管本文较多地使用了云端服务器、汽车微机控制器、距离传感器、速度传感器、车载显示器、路基信号接收器、路基信号发射器、云端无线传输模块等术语,但并不排除使用其他术语的可能性。使用这些术语仅仅是为了更方便的描述本发明的本质,把它们解释成任何一种附加的限制都是与本发明精神相违背的。
应当理解的是,上述针对较佳实施例的描述较为详细,并不能因此而认为是对本发明专利保护范围的限制,本领域的普通技术人员在本发明的启示下,在不脱离本发明权利要求所保护的范围情况下,还可以做出替换或变形,均落入本发明的保护范围之内,本发明的请求保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (8)

1.一种基于信息融合的车辆驾驶预警系统,其特征在于,包括:云端服务器、汽车微机控制器、距离传感器、速度传感器、车载显示器、路基信号接收器、路基信号发射器、云端无线传输模块;
所述的汽车微机控制器分别与所述的距离传感器、速度传感器、车载显示器、路基信号接收器、云端无线传输模块依次用导线连接;所述云端无线传输模块与所述云端服务器通过无线通信方式连接;所述路基信号接收器与所述路基信号发射器通过无线通信方式连接。
2.根据权利要求1所述的基于信息融合的车辆驾驶预警系统,其特征在于,
所述的汽车微机控制器安装在车辆上,用于整合从所述的速度传感器、距离传感器、路基信号接收器采集的信息,用于读取所述云端服务器发送的指令并执行指令;
所述的云端服务器用于储存、共享、收集从车辆上所述的距离传感器、速度传感器、路基信号接收器获取的车辆实时行驶数据,并对收集的车辆实时行驶数据进行综合处理分析,得出车辆在不同道路类型下的习惯惯性行驶数据,驾驶员对事故反应时长和车辆在不同道路下的刹车时长和距离;根据当前采集的车辆实时行驶数据,判断车辆行驶是否存在威胁,对司机做出提示和警告,辅助车辆更加安全的行驶;
所述的云端无线传输模块安装在车辆上,用于将车辆行驶数据上传至所述云端服务器,接收所述云端服务器的数据及指令;
所述的距离传感器安装于车辆前端中部保险杆处,用于探测车辆的跟车距离;
所述的速度传感器安装在变速器输出轴上用于获取车辆行驶速度;
所述的车载显示器安装在汽车中控台中部,用于向驾驶员提供信息,并以声音、文字图像形式表式;
所述的路基信号发射器设置在道路上并沿路铺设,用于向车辆提供道路类型;
所述的路基信号接收器安装在车辆前方左右探照灯上部处,用于接收路基信号发射器提供的道路类型。
3.一种采用权利要求2所述的基于信息融合的车辆驾驶预警系统进行基于信息融合的车辆驾驶预警方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:云端服务器根据车辆日常行驶从距离传感器、速度传感器、路基信号接收器采集的车辆行驶数据,构建不同道路类型的习惯性跟车距离范围和习惯性行驶速度范围;
步骤2:云端服务器根据当前从距离传感器、速度传感器、路基信号接收器采集的车辆行驶数据,根据习惯性跟车距离范围和习惯性行驶速度范围对行车状况进行界定,界定为习惯行车车况、轻微行车风险车况、高危行车风险车况;
步骤3:若当车辆行驶车况界定为习惯行车车况,云端服务器通过车载显示器文字和语音信息提示司机车辆行驶安全;
步骤4:若当车辆行驶车况界定为轻微行车风险车况,则进一步根据车辆行驶数据,判断当前及下一时刻车辆行驶是否受到威胁,用于为所述车载显示器生成预警信息;
步骤5:若当车辆行驶车况界定为重大安全行车风险车况,则进一步根据车辆行驶数据判断当下及车辆行驶下一时刻是否会造成交通事故,用于为所述车载显示器生成预警信息。
4.根据权利要求2所述的基于信息融合的车辆驾驶预警方法,其特征在于,步骤1中所述构建不同道路类型的习惯性跟车距离范围和习惯性行驶速度范围为;
车辆日常行驶中,所述路基信号接收器接收所述路基信号发射器发射的道路类型为w,由所述汽车微机控制器收集通过所述云端无线传输模块上传到所述云端服务器,由此所述云端服务器根据车辆行驶的数据统计道路类型w下所述距离传感器探测跟车距离,分析得出习惯性跟车距离范围Lw为(aw,bw),其中,aw为本次w道路类型下行驶的最小跟车距离,bw为本次w道路类型下行驶的最大跟车距离;
车辆日常行驶中,所述路基信号接收器接收所述路基信号发射器发射的道路类型为w,由所述汽车微机控制器收集通过所述云端无线传输模块上传到所述云端服务器,由此所述云端服务器根据车辆行驶的数据统计道路类型w下所述速度传感器采集的车辆实时行驶速度,分析得出习惯性行驶速度范围Vw为(cw,dw),cw为本次w道路类型下行驶的最小行驶速度,dw为本次w道路类型下行驶的最大行驶速度。
5.根据权利要求2所述的基于信息融合的车辆驾驶预警方法,其特征在于,步骤2中所述按照根据习惯性跟车距离范围和习惯性行驶速度范围对行车状况进行界定为:
当前t时刻路基信号接收器接收当前道路信息为wt,所述距离传感器探测t时刻跟车距离为Lq.t,所述速度传感器采集t时刻车辆行驶速度为Vt,则云端服务器调取wt道路下的习惯性速度范围为Vw,习惯性跟车距离范围为Lw,限行速度为VW,X,将其分别与车辆实时速度Vt,车辆跟车距离为Lq.t进行对比;
若Vt∈Vw和Lq.t∈Lq.t成立,则界定为习惯行车车况;
且Vt≤Vw,X,则判定为轻微行车风险车况;
且Vt>Vw,X,则判定为严重行车风险车况。
6.根据权利要求2所述的基于信息融合的车辆驾驶预警方法,其特征在于,步骤3中所述车辆行车车况界定为习惯行车车况,则判定车辆行驶安全为:
当前根据从所述的雷达测速仪、距离传感器、速度传感器、汽车信号接收器车收集的数据分析得出的,车辆驾驶数据属于习惯性安全驾驶数据,判定周围车况环境正常,车辆行驶安全;
步骤3中所述云端服务器通过车载显示器文字和语音信息提示司机车辆行驶安全为:
云端服务器判定车辆行驶安全,并将此判定结果下发到车辆上,云端无线传输模块接收信息,并由汽车微机控制器读取,将读取数据通过车载显示器的文字和语音信息提示给司机。
7.根据权利要求2所述的基于信息融合的车辆驾驶预警方法,其特征在于,步骤4中所述若当车辆行车车况定为轻微行车风险车况时,则进一步对车辆数据进行计算分析为:
当前t时刻所述路基信号接收器接收当前道路类型为wt,所述距离传感器探测t时刻跟车距离为Lq.t,所述速度传感器采集t时刻车辆行驶速度为Vt,所述雷达测速仪探测t时刻前方车辆车速Vq.t,则所述云端服务器调取道路类型w下的习惯性速度范围为Vw,习惯性跟车距离范围为Lw,云端服务器分析车距Lq.t和车速Vt变化趋势;
设第t个时刻采集的车辆行驶速度为Vt,第t个时刻采集的跟车距离为Lq.t,由此计算下一时刻采集的车辆行驶速度Vt+1,下一时刻采集的跟车距离为Lq.t+1
Vt+1=(Vt-Vt-1)+Vt
Lq.t+1=(Lq.t-Lq.t-1)+Lq.t
将其分别与wt道路下的习惯性速度Vw,习惯性跟车距离Lw对比;
若Vt+1∈Vw和Lq.t+1∈Lw成立,则判定车辆安全;
若Vt+1∈Vw和Lq.t+1∈Lw不成立,则进一步分析本车的行驶对前方车辆是否构成威胁;
所述进一步分析本车的行驶对前方车辆是否构成威胁的方法为:
为由路面滑移率所确定的参数沥青路面t时刻车辆状态下的总刹车距离为St,该车的刹车制动系数为K,g为重力加速度,
若Lq.t≥1.5St成立,则通过所述车载显示器提示司机车辆行驶安全;
若Lq.t≥1.5St不成立,则判定车辆行驶不安全,则所述云端服务器根据生成预警信息,并通过所述车载显示器发出文字和语音信息对汽车司机做出提示,指导车辆安全行驶;
所述通过车载显示器发出文字和语音信息为:由云端服务器生成并下发到车载显示器的预警信息;
步骤4中所述云端服务器根据当前采集的车辆数据计算生成预警信息为:
根据步骤4中的所述分析而生成的提示,车距过小请增大车距、速度过大请减速。
8.根据权利要求2所述的基于信息融合的车辆驾驶预警方法,其特征在于,步骤5中所述当车辆车况数据界定为重大安全行车风险车况时,则进一步对车辆数据进行计算分析为:
汽车行驶当下为t时刻,所述路基信号接收器接收当前道路信息为wt,所述距离传感器探测t时刻跟车距离为Lq.t,所述速度传感器采集t时刻车辆行驶速度为Vt,所述雷达测速仪探测t时刻前方车辆车速Vq.t,则所述云端服务器调取w道路下的习惯性速度为Vw,习惯性跟车距离为Lw为由路面滑移率所确定的参数沥青路面t时刻车辆状态下的总刹车距离为St,该车的刹车制动系数为K,g为重力加速度,
若Lq.t≥1.5St不成立,则判定车辆与前方车辆发生碰撞,则云端服务器根据生成预警信息,并通过车载显示器发出即将碰撞请刹车提示,指导车辆安全行驶;
若Lq.t≥1.5St成立,则判定车辆不与前方车辆发生碰撞,但车辆目前处于违法超速行驶状态,则通过车载显示器发出文字和语音信息对汽车司机作出和警告;进一步分析下一时刻本车的行驶对前方车辆是否构成危险;
所述进一步分析下一时刻本车的行驶对前方车辆是否构成威胁的方法为:
下一采集的时刻为t+1,依据Vt+1=(Vt-Vt-1)+Vt、Lq.t+1=(Lq.t-Lq.t-1)+Lq.t,并计算下一采集的时刻即t+1时刻刹车距离为:
若Lq.t+1≥1.5St+1成立,则判定车辆安全;
若Lq.t+1≥1.5St+1不成立,则判定车辆行驶下一时刻发生碰撞,则所述云端服务器根据生成预警信息,并通过所述车载显示器发出车距过小请增大车距、速度过大请减速的提示,指导车辆安全行驶;
步骤5中所述用于为所述车载显示器生成预警信息为:
由所述云端服务器生成,并下发到所述车载显示器的规避危险提示和警告,当前车俩正处于超速状态,车距过小请增大车距、速度过大请减速、即将碰撞请刹车。
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