CN110103823B - 一种基于增强型数字地图的车辆侧翻事前预警方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提出了一种基于增强型数字地图的车辆侧翻事前预警方法，该方法首先制作带有道路属性信息的增强型数字地图，然后确定车辆在数字地图中的位置和车辆即将驶入的前方路段，接着基于当前车速分析车辆在前方路段的横向受力，最后基于横向受力分析预估车辆以当前车速在前方路段行驶时是否有侧翻危险并预警。本发明制作的增强型数字地图，不需要大量的人工测绘工作，实施方便，同时包含道路曲率半径、横向坡度角和纵向坡度角信息；本发明提出的侧翻事前预警方法基于当前车速预估车辆在前方道路行驶时是否有侧翻危险，能够在车辆存在侧翻危险前提醒驾驶员安全驾驶，并给出车辆距前方侧翻点的距离和安全行驶速度，达到侧翻事前预警的目的。

Description

一种基于增强型数字地图的车辆侧翻事前预警方法
技术领域
本发明涉及一种车辆侧翻预警方法，具体的是一种基于增强型数字地图的车辆侧翻事前预警方法，属于汽车安全技术领域。
背景技术
近年来，随着各种类型车辆普及率的不断提高，车辆安全问题越来越受到公众关注。根据美国公路交通安全管理局的相关统计数据表明，车辆侧翻事故的发生率以及危害程度居车辆事故第2位，尤其是对于重型车辆，由于其质心高、轮距小，侧翻事故发生的频率更高，造成的损失更加巨大。因此研究车辆侧翻预警的方法，对道路交通安全具有较大的社会意义和实用价值。
目前车辆侧翻预警算法种类较多，它们大多数是基于车身信息(侧倾角、侧向加速度和横向载荷转移率等)在车辆行驶过程中已经存在一定程度的侧翻危险时才预警，即侧翻事中预警。虽然这些方法能够有效的减少侧翻事故的发生，但是无法在车辆处于安全状态时预估以当前车速经过前方道路是否具有侧翻危险，即侧翻事前预警。
发明内容
针对现有侧翻预警算法无法满足车辆侧翻事前预警的需求，本发明提出了一种基于增强型数字地图的车辆事前预警方法。本发明制作的增强型数字地图，不需要大量的人工测绘工作，实施方便，同时包含道路曲率半径、横向坡度角和纵向坡度角信息。本发明提出的侧翻事前预警方法基于当前车速预估车辆在前方道路行驶时是否有侧翻危险，能够在车辆存在侧翻危险前提醒驾驶员安全驾驶，并给出车辆距前方侧翻点的距离和建议行驶的安全速度，达到侧翻事前预警的目的。
为了达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于增强型数字地图的车辆侧翻事前预警方法，具体步骤包括：
步骤一：制作带有道路属性信息的增强型数字地图
带有道路属性信息的增强型数字地图制作步骤如下：
1)选定目标道路并确定起点和终点
选定包含侧翻事故高发路段的高等级路面为目标道路，高等级路面包括高速公路和一级公路，确定目标道路的起始点与终点，目标道路的长度不超过5km；
2)通过信息采集车辆获取目标道路的位置信息和车辆状态信息
信息采集车辆搭载实时动态差分组合导航系统，水平定位精度的圆概率误差小于0.02m，连接的天线固定在车顶中心位置，可以实时输出信息采集车辆所在位置的经纬度坐标Ri(Li,Bi)，其中Li表示经度信息，Bi表示纬度信息；纵向加速度计固定于信息采集车辆底盘质心处，输出信息采集车辆的纵向加速度信息Ai；陀螺仪固定于信息采集车辆后轮车桥上，输出后轮车桥侧倾角信息αi；i＝1,2,3…；组合导航系统、纵向加速度计和陀螺仪输出频率均为20Hz，保证采集序号i相同的信息一一对应；
选取行进方向左侧车道来提取道路的曲率信息，且在采集过程中信息采集车辆沿车道中心行驶；车辆在信息采集的过程中需要保持平稳运行，同时信息采集车辆的胎压也需要保持一致；车速控制在40～50km/h，相邻的道路信息采集点间隔距离在0.56～0.69m；
3)将采集到经纬度坐标转化成平面坐标并将平面坐标表示的位置作为目标道路的节点
从目标道路起点到终点之间有n个位置信息采集点，采用成熟的3度带高斯-克吕格投影方法，将经纬度坐标Ri(Li,Bi)投影为高斯平面直角坐标系坐标Pi(xi,yi)，{Pi(xi,yi)|i＝1,2,…,n}表示目标道路的n个节点以及节点的位置信息；根据起点R1(L1,B1)选定R0(L0,B0)作为高斯-克吕格投影的原点，其中L0＝3D，D为L1/3后四舍五入取整的值，B0＝0°，坐标转换公式如下：
Figure GDA0003013878080000031
式(1)中，xi为第i个节点在高斯平面直角坐标系下的纵坐标即北向位置；yi为第i个节点在高斯平面直角坐标系下的横坐标即东向位置；φ为所求点的经度Li与L0之差；t＝tanBi；η＝e'cosBi；e'为椭球第二偏心率；N为通过所求点的卯酉圈曲率半径；
Figure GDA0003013878080000032
为赤道至纬度Bi的子午线弧长，且
Figure GDA0003013878080000033
其中C0，C1，C2，C3，C4为与点位无关的系数，仅有椭球体长半轴、短半轴、第一偏心率参数确定；
4)使用牛顿插值法拟合目标道路的平面曲线并计算节点处的道路属性信息
定义n个节点Pi(xi,yi)所在道路轨迹的函数为f(x)，则yi＝f(xi)，i＝1,2,…,n，计算f(x)的各阶商差：
Figure GDA0003013878080000034
分别变形可得：
Figure GDA0003013878080000035
由下往上依次带入，可得：
Figure GDA0003013878080000045
最后一项为牛顿插值公式的余项或截断误差，当n趋于无穷大时为零，可删除，故道路轨迹的函数f(x)为：
Figure GDA0003013878080000041
节点Pi(xi,yi),i∈{1,2,…,n}处的道路曲率半径ri为：
Figure GDA0003013878080000042
式(6)中，f'(x)为道路轨迹函数f(x)的一阶导数，f”(x)为道路轨迹函数f(x)的二阶导数；
节点Pi(xi,yi),i∈{1,2,…,n}处的横向坡度角θi为：
θi＝|αi| (7)
式(7)中，αi为信息采集车辆在节点Pi(xi,yi),i∈{1,2,…,n}处后轮车桥的侧倾角；
节点Pi(xi,yi),i∈{1,2,…,n}处的纵向坡度角
Figure GDA0003013878080000043
为：
Figure GDA0003013878080000044
式(8)中，g为重力加速度g＝9.8m/s2；
5)将节点的位置信息、道路曲率半径信息、横向坡度角信息和纵向坡度角信息通过数字地图制作软件制作成带有道路属性信息的增强型数字地图
步骤二：确定车辆在数字地图中的位置和车辆即将驶入的前方路段
在目标道路上行驶的车辆搭载低成本的组合导航系统，定位精度在分米级和米级之间，连接的天线固定在车顶中心位置，输出频率为20Hz，可以实时输出车辆当前所在位置的经纬度坐标Ra(La,Ba)，根据公式(1)将车辆当前经纬度坐标Ra(La,Ba)投影为高斯平面直角坐标系坐标Pa(xa,ya)；
分别计算车辆当前位置Pa(xa,ya)与数字地图中n个节点Pi(xi,yi)间的距离Δdi，i＝1,2,…,n，计算公式为：
Figure GDA0003013878080000051
比较n个间距Δdi的大小，当得到一个最小的间距时，将此间距对应的节点定义为最近节点Pj(xj,yj)；当得到两个相等的最小间距时，将这两个间距对应的两个节点中i较大的节点定义为最近节点Pj(xj,yj)；j为距离车辆位置最近节点中下标i的值；
车辆在目标道路上行驶时尾部两个非转向轮安装轮速传感器，输出频率为20Hz，可以实时输出车轮速度v1和v2，定义车辆纵向车速为v，计算公式为：
Figure GDA0003013878080000052
在增强型数字地图中确定车辆在未来5s内行驶路段，将纵向车速v看成车辆当前车速，则前方路段长度为5v；定义前方路段的起点为步骤二中距离车辆位置最近道路节点Pj(xj,yj)，终点为节点Pk(xk,yk)，k为前方路段终点处节点中下标i的值，计算公式为：
Figure GDA0003013878080000053
步骤三：基于当前车速分析车辆在前方路段的横向受力
从节点Pj(xj,yj)到节点Pk(xk,yk)逐点对车辆进行横向受力分析，分析方法步骤如下：
1)计算车辆在前方路段行驶时需要的向心力加速度a1
车辆在前方路段以v匀速行驶，车辆在节点Pi(xi,yi),i∈{j,j+1,…,k}处看成做匀速率圆周运动，a1的计算公式为：
Figure GDA0003013878080000054
式(12)中，v为车辆当前纵向车速；ri为从增强型数字地图获得节点Pi(xi,yi),i∈{j,j+1,…,k}处道路曲率半径；
2)计算车辆在前方路段平行于路面的重力分力和侧向静滑动摩擦力提供的最大向心力加速度a2
在节点Pi(xi,yi),i∈{j,j+1,…,k}处平行于路面的重力分力和侧向静滑动摩擦力提供的最大向心力F的计算公式为：
Figure GDA0003013878080000061
式(13)中，μ为轮胎与路面的静摩擦系数；m为车辆的质量；g为重力加速度g＝9.8m/s2；θi为从增强型数字地图获得节点Pi(xi,yi),i∈{j,j+1,…,k}处的横向坡度角；
Figure GDA0003013878080000062
为从增强型数字地图获得节点Pi(xi,yi),i∈{j,j+1,…,k}处的纵向坡度角；a2的计算公式为：
Figure GDA0003013878080000063
步骤四：基于横向受力分析预估车辆以当前车速在前方路段行驶时是否有侧翻危险并预警
车辆在前方道路以v匀速行驶，利用步骤三中车辆横向受力分析方法，以i逐次加1的方式从节点Pj(xj,yj)到节点Pk(xk,yk)逐点预估侧翻危险，定义安全因子s，s∈[0.7,0.9]，在节点Pi(xi,yi),i∈{j,j+1,…,k}处侧翻预估分为以下两种情况：
1)当车辆在节点Pi(xi,yi),i∈{j,j+1,…,k}处行驶时需要的向心力加速度a1小于车辆在节点Pi(xi,yi),i∈{j,j+1,…,k}处平行于路面的重力分力和侧向静摩擦力提供的最大向心力加速度a2，即a1＜sa2，车辆在节点Pi(xi,yi),i∈{j,j+1,…,k}处无侧翻危险；若i＝k，结束预警；否则i加1，预估下一个道路节点处是否有侧翻危险；
2)当车辆在节点Pi(xi,yi),i∈{j,j+1,…,k}处行驶时需要的向心力加速度a1大于等于车辆在节点Pi(xi,yi),i∈{j,j+1,…,k}处平行于路面的重力分力和侧向静摩擦力提供的最大向心力加速度a2，即a1≥sa2，车辆在节点Pi(xi,yi),i∈{j,j+1,…,k}处有侧翻危险；将此处节点定义为危险节点Ph(xh,yh)，h为危险节点下标i的值；定义危险节点Ph(xh,yh)与节点Pj(xj,yj)的距离为Δσ，计算公式为：
Figure GDA0003013878080000071
定义车辆能安全通过节点Ph(xh,yh)的安全速度为Vh，计算公式为：
Figure GDA0003013878080000072
式(16)中，s为安全因子，s∈[0.7,0.9]；μ为轮胎与路面静摩擦系数；g为重力加速度g＝9.8m/s2；θh为从增强型数字地图获得节点Ph(xh,yh)处的横向坡度角；
Figure GDA0003013878080000073
从增强型数字地图获得节点Ph(xh,yh)处的纵向坡度角；rh为从增强型数字地图获得节点Ph(xh,yh)处道路曲率半径；结束预警，以语音的方式提醒驾驶员：“车辆将在前方Δσ处发生侧翻，请将车速控制在Vh以下”。
与现有技术相比，本发明具有如下优点和有益效果：
1.本发明制作的增强型数字地图，不需要大量的人工测绘工作，实施方便，同时包含道路曲率半径、横向坡度角和纵向坡度角信息。
2.本发明提出的侧翻事前预警方法基于当前车速预估车辆在前方道路行驶时是否有侧翻危险，能够在车辆存在侧翻危险前提醒驾驶员安全驾驶，并给出车辆距前方侧翻点的距离和建议行驶的安全速度，达到侧翻事前预警的目的。
附图说明
图1为车辆侧翻事前预警总体设计方案图
图2为带有道路属性信息的增强型数字地图制作总体设计方案图
图3为车辆在横向坡度角为θi路面上行驶的车辆状态图
图4为车辆横向受力分析图
图5为车辆在前方路段侧翻预警流程图
具体实施方式
以下将结合具体实例对本发明提供的技术方案进行详细说明，应理解下述具体实施方式仅用于说明而不用于限制本发明的范围。
一种基于增强型数字地图的车辆侧翻事前预警方法，首先制作带有道路属性信息的增强型数字地图，然后确定车辆在数字地图中的位置和车辆即将驶入的前方路段，接着基于当前车速分析车辆在前方路段的横向受力，最后基于横向受力分析预估车辆以当前车速在前方路段行驶时是否有侧翻危险并预警。本发明制作的增强型数字地图，不需要大量的人工测绘工作，实施方便，同时包含道路曲率半径、横向坡度角和纵向坡度角信息。本发明提出的侧翻事前预警方法基于当前车速预估车辆在前方道路行驶时是否有侧翻危险，能够在车辆存在侧翻危险前提醒驾驶员安全驾驶，并给出车辆距前方侧翻点的距离和建议行驶的安全速度，达到侧翻事前预警的目的。侧翻事前预警的总体设计方案如图1所示，具体步骤包括：
步骤一：制作带有道路属性信息的增强型数字地图
车辆行驶时，道路曲率半径、横向坡度角和纵向坡度角这三个道路属性信息对车身横向稳定性具有较大影响，因此实时获取上述道路属性信息有助于车辆侧翻预警。本发明通过制作增强型数字地图获取道路属性信息，数字地图制作总体设计方案如图2所示，步骤如下：
1)选定目标道路并确定起点和终点
选定包含侧翻事故高发路段的高等级路面为目标道路，高等级路面包括高速公路和一级公路，确定目标道路的起始点与终点。鉴于制作数字地图方法中使用的高斯-克吕格投影在小范围内精度较高，且误差会随着投影范围的增大而不断变大，故本发明中所选目标道路的长度不超过5km。
2)通过信息采集车辆获取目标道路的位置信息和车辆状态信息
信息采集车辆搭载实时动态差分组合导航系统，本实施方式选用的系统水平定位精度的圆概率误差小于0.02m，连接的天线固定在车顶中心位置，可以实时输出信息采集车辆所在位置的经纬度坐标Ri(Li,Bi)，其中Li表示经度信息，Bi表示纬度信息；纵向加速度计固定于信息采集车辆底盘质心处，输出信息采集车辆的纵向加速度信息Ai；陀螺仪固定于信息采集车辆后轮车桥上，输出后轮车桥侧倾角信息αi；i＝1,2,3…。组合导航系统、纵向加速度计和陀螺仪输出频率均为20Hz，保证采集序号i相同的信息一一对应。
由于道路的车道之间基本平行，所以选取行进方向左侧车道来提取道路的曲率信息，且在采集过程中信息采集车辆沿车道中心行驶。车辆在信息采集的过程中需要保持平稳运行，以保证车身与地面尽量平行，减小在估计道路横向、纵向坡度角时因为车身倾斜而产生的误差，同时信息采集车辆的胎压需要保持一致，避免因车辆胎压不同导致的道路横向、纵向坡度角估计误差。道路信息采集过程中为了保证道路信息采集点密度均匀，车速控制在40～50km/h，相邻的道路信息采集点间隔距离在0.56～0.69m。
3)将采集到经纬度坐标转化成平面坐标并将平面坐标表示的位置作为目标道路的节点
从目标道路起点到终点之间有n个位置信息采集点，采用成熟的3度带高斯-克吕格投影方法，将经纬度坐标Ri(Li,Bi)投影为高斯平面直角坐标系坐标Pi(xi,yi)，{Pi(xi,yi)|i＝1,2,…,n}表示目标道路的n个节点以及节点的位置信息。根据起点R1(L1,B1)选定R0(L0,B0)作为高斯-克吕格投影的原点，其中L0＝3D，D为L1/3后四舍五入取整的值，B0＝0°，坐标转换公式如下：
Figure GDA0003013878080000091
式(1)中，xi为第i个节点在高斯平面直角坐标系下的纵坐标即北向位置；yi为第i个节点在高斯平面直角坐标系下的横坐标即东向位置；φ为所求点的经度Li与L0之差；t＝tanBi；η＝e'cosBi；e'为椭球第二偏心率；N为通过所求点的卯酉圈曲率半径；
Figure GDA0003013878080000101
为赤道至纬度Bi的子午线弧长，且
Figure GDA0003013878080000102
其中C0，C1，C2，C3，C4为与点位无关的系数，仅有椭球体长半轴、短半轴、第一偏心率参数确定。具体的坐标转化的步骤以及参数可见参考文献1--刘基余.GPS卫星导航定位原理与方法.北京:科学出版社,2003.229-379、参考文献2--胡伍生,高成发.GPS测量原理及其应用.北京:人民交通出版社,2004.1-101。
4)使用牛顿插值法拟合目标道路的平面曲线并计算节点处的道路属性信息
曲线拟合是指选择适当的曲线类型来拟合当前的数据，并用拟合曲线分析和处理数据。一般来说，用来拟合道路平面线形的曲线需要经过或非常接近道路的节点，而且具有二阶连续性。目前常用的曲线拟合方法有拉格朗日插值法、最小二乘法和牛顿插值法等。其中，拉格朗日插值法简单容易实现，但会出现龙格现象，而且拟合误差较大；最小二乘法对于杂乱无章的无序离散点比较适合，但对于有序的点不够理想；牛顿插值法方便进行大量差值点的计算，且逻辑清楚，便于编程计算。因此本发明采用牛顿插值法拟合目标道路的平面曲线。
定义n个节点Pi(xi,yi)所在道路轨迹的函数为f(x)，则yi＝f(xi)，i＝1,2,…,n，计算f(x)的各阶商差：
Figure GDA0003013878080000103
分别变形可得：
Figure GDA0003013878080000111
由下往上依次带入，可得：
Figure GDA0003013878080000116
最后一项为牛顿插值公式的余项或截断误差，当n趋于无穷大时为零，可删除，故道路轨迹的函数f(x)为：
Figure GDA0003013878080000112
节点Pi(xi,yi),i∈{1,2,…,n}处的道路曲率半径ri为：
Figure GDA0003013878080000113
式(6)中，f'(x)为道路轨迹函数f(x)的一阶导数，f”(x)为道路轨迹函数f(x)的二阶导数。
定义节点Pi(xi,yi),i∈{1,2,…,n}处的横向坡度角为θi，当信息采集车辆在横向坡度角为θi、道路曲率半径为ri的路面上匀速行驶时，在离心力的作用下车身会朝坡上一侧翻倾，如图3所示。由于悬架的作用，车身的侧倾角与道路横向坡度角相差较大，而车底盘的后轮车桥平行于路面，因此节点Pi(xi,yi),i∈{1,2,…,n}处的横向坡度角θi为：
θi＝|αi| (7)
式(7)中，αi为信息采集车辆在节点Pi(xi,yi),i∈{1,2,…,n}处后轮车桥的侧倾角。
定义节点Pi(xi,yi),i∈{1,2,…,n}处的纵向坡度角为
Figure GDA0003013878080000114
当信息采集车辆在横向坡度角为θi、纵向坡度角为
Figure GDA0003013878080000115
的路面上匀速行驶时，车辆的纵向加速度Ai为重力加速度在纵向上的分量
Figure GDA0003013878080000121
故节点Pi(xi,yi),i∈{1,2,…,n}处的纵向坡度角
Figure GDA0003013878080000122
为：
Figure GDA0003013878080000123
式(8)中，g为重力加速度g＝9.8m/s2。
5)将节点的位置信息、道路曲率半径信息、横向坡度角信息和纵向坡度角信息通过数字地图制作软件制作成带有道路属性信息的增强型数字地图
目前已有的数字地图制作软件种类很多，制作方法也不尽相同。例如，数字地图制作软件MapInfo以列表的形式组织所有图形和信息数据，每一个信息在地图中都可以被理解成一个图层。本实施方式通过MapInfo制作带有道路属性信息的增强型数字地图，具体步骤如下：首先将得到的节点位置信息、道路曲率半径信息、横向坡度角信息和纵向坡度角信息分别制作成信息列表，并转换成MapInfo可以打开的文件格式；然后用MapInfo打开节点位置的信息列表，并根据位置信息创建节点，生成道路；最后将节点处道路曲率半径信息、横向坡度角信息和纵向坡度角列表添加进地图中，生成带有道路属性信息的增强型数字地图。具体的数字地图的制作可见参考文献3--王家耀,李志林,武芳.数字地图综合进展.北京:科学出版社,2011、参考文献4--王家耀,孙群,王光霞,江南,吕晓华.地图学原理与方法.北京:科学出版社,2006、参考文献5--吴秀琳,刘永革,王利军.Mapinfo 9.5中文版标准教程.北京:清华大学出版,2009。
步骤二：确定车辆在数字地图中的位置和车辆即将驶入的前方路段
在目标道路上行驶的车辆搭载低成本的组合导航系统，本实施方式选用系统的定位精度在分米级和米级之间，连接的天线固定在车顶中心位置，输出频率为20Hz，可以实时输出车辆当前所在位置的经纬度坐标Ra(La,Ba)，根据公式(1)将车辆当前经纬度坐标Ra(La,Ba)投影为高斯平面直角坐标系坐标Pa(xa,ya)。
分别计算车辆当前位置Pa(xa,ya)与数字地图中n个节点Pi(xi,yi)间的距离Δdi，i＝1,2,…,n，计算公式为：
Figure GDA0003013878080000124
由于随着i的增大，节点Pi(xi,yi)移动的方向表示为道路的前进方向，可能存在两个相邻节点距离车辆位置相等且最近。
比较n个间距Δdi的大小，当得到一个最小的间距时，将此间距对应的节点定义为最近节点Pj(xj,yj)；当得到两个相等的最小间距时，将这两个间距对应的两个节点中i较大的节点定义为最近节点Pj(xj,yj)。j为距离车辆位置最近节点中下标i的值。
车辆在目标道路上行驶时尾部两个非转向轮安装轮速传感器，输出频率为20Hz，可以实时输出车轮速度v1和v2，定义车辆纵向车速为v，计算公式为：
Figure GDA0003013878080000131
为了实现侧翻事前预警同时兼顾计算的复杂度，在增强型数字地图中确定车辆在未来3～5s内行驶的路段，本发明确定的是车辆在未来5s内行驶路段，将纵向车速v看成车辆当前车速，则前方路段长度为5v。定义前方路段的起点为步骤二中距离车辆位置最近道路节点Pj(xj,yj)，终点为节点Pk(xk,yk)，k为前方路段终点处节点中下标i的值，计算公式为：
Figure GDA0003013878080000132
步骤三：基于当前车速分析车辆在前方路段的横向受力
为预估车辆以当前车速v经过前方道路是否有侧翻危险，需要从节点Pj(xj,yj)到节点Pk(xk,yk)逐点对车辆进行横向受力分析，分析方法步骤如下：
1)计算车辆在前方路段行驶时需要的向心力加速度a1
车辆在前方路段以v匀速行驶，车辆在节点Pi(xi,yi),i∈{j,j+1,…,k}处可看成做匀速率圆周运动，a1的计算公式为：
Figure GDA0003013878080000133
式(12)中，v为车辆当前纵向车速；ri为从增强型数字地图获得节点Pi(xi,yi),i∈{j,j+1,…,k}处道路曲率半径。
2)计算车辆在前方路段平行于路面的重力分力和侧向静滑动摩擦力提供的最大向心力加速度a2
车辆在前方节点Pi(xi,yi),i∈{j,j+1,…,k}处行驶时，车轮受到的侧向静滑动摩擦力提供向心力，平行于路面的重力分力也会提供向心力。车轮受到的侧向静滑动摩擦力大小与车轮偏侧刚度、转向角和速度角相关，然而不同类型车辆的车轮偏侧刚度通常不相等，同样在相同道路曲率半径处转向角和速度角也不相等。为了使本方法适用于多种类型车辆，将车辆简化为质点进行横向受力分析。本实施方式以小型汽车为例进行横向受力分析，如图4所示，路面的支持力为
Figure GDA0003013878080000141
平行于路面的重力分力为
Figure GDA0003013878080000142
侧向静滑动滑动摩擦力为F3＝μF1。因此在节点Pi(xi,yi),i∈{j,j+1,…,k}处平行于路面的重力分力和侧向静滑动摩擦力提供的最大向心力F的计算公式为：
Figure GDA0003013878080000143
式(13)中，μ为轮胎与路面的静摩擦系数；m为车辆的质量；g为重力加速度g＝9.8m/s2；θi为从增强型数字地图获得节点Pi(xi,yi),i∈{j,j+1,…,k}处的横向坡度角；
Figure GDA0003013878080000144
为从增强型数字地图获得节点Pi(xi,yi),i∈{j,j+1,…,k}处的纵向坡度角。a2的计算公式为：
Figure GDA0003013878080000145
步骤四：基于横向受力分析预估车辆以当前车速在前方路段行驶时是否有侧翻危险并预警
车辆在前方道路以v匀速行驶，利用步骤三中车辆横向受力分析方法，以i逐次加1的方式从节点Pj(xj,yj)到节点Pk(xk,yk)逐点预估侧翻危险，定义安全因子s，s∈[0.7,0.9]，流程如图5所示，在节点Pi(xi,yi),i∈{j,j+1,…,k}处侧翻预估分为以下两种情况：
1)当车辆在节点Pi(xi,yi),i∈{j,j+1,…,k}处行驶时需要的向心力加速度a1小于车辆在节点Pi(xi,yi),i∈{j,j+1,…,k}处平行于路面的重力分力和侧向静摩擦力提供的最大向心力加速度a2，即a1＜sa2，车辆在节点Pi(xi,yi),i∈{j,j+1,…,k}处无侧翻危险。若i＝k，结束预警；否则i加1，预估下一个道路节点处是否有侧翻危险。
2)当车辆在节点Pi(xi,yi),i∈{j,j+1,…,k}处行驶时需要的向心力加速度a1大于等于车辆在节点Pi(xi,yi),i∈{j,j+1,…,k}处平行于路面的重力分力和侧向静摩擦力提供的最大向心力加速度a2，即a1≥sa2，车辆在节点Pi(xi,yi),i∈{j,j+1,…,k}处有侧翻危险。将此处节点定义为危险节点Ph(xh,yh)，h为危险节点下标i的值。定义危险节点Ph(xh,yh)与节点Pj(xj,yj)的距离为Δσ，计算公式为：
Figure GDA0003013878080000151
定义车辆能安全通过节点Ph(xh,yh)的安全速度为Vh，计算公式为：
Figure GDA0003013878080000152
式(16)中，s为安全因子，s∈[0.7,0.9]；μ为轮胎与路面静摩擦系数；g为重力加速度g＝9.8m/s2；θh为从增强型数字地图获得节点Ph(xh,yh)处的横向坡度角；
Figure GDA0003013878080000153
从增强型数字地图获得节点Ph(xh,yh)处的纵向坡度角；rh为从增强型数字地图获得节点Ph(xh,yh)处道路曲率半径。结束预警，以语音的方式提醒驾驶员：“车辆将在前方Δσ处发生侧翻，请将车速控制在Vh以下”。

Claims (1)

1.一种基于增强型数字地图的车辆侧翻事前预警方法，具体步骤包括：
步骤一：制作带有道路属性信息的增强型数字地图
带有道路属性信息的增强型数字地图制作步骤如下：
1)选定目标道路并确定起点和终点
选定包含侧翻事故高发路段的高等级路面为目标道路，高等级路面包括高速公路和一级公路，确定目标道路的起始点与终点，目标道路的长度不超过5km；
2)通过信息采集车辆获取目标道路的位置信息和车辆状态信息
信息采集车辆搭载实时动态差分组合导航系统，水平定位精度的圆概率误差小于0.02m，连接的天线固定在车顶中心位置，可以实时输出信息采集车辆所在位置的经纬度坐标Ri(Li,Bi)，其中Li表示经度信息，Bi表示纬度信息；纵向加速度计固定于信息采集车辆底盘质心处，输出信息采集车辆的纵向加速度信息Ai；陀螺仪固定于信息采集车辆后轮车桥上，输出后轮车桥侧倾角信息αi；i＝1,2,3…；组合导航系统、纵向加速度计和陀螺仪输出频率均为20Hz，保证采集序号i相同的信息一一对应；
选取行进方向左侧车道来提取道路的曲率信息，且在采集过程中信息采集车辆沿车道中心行驶；车辆在信息采集的过程中需要保持平稳运行，同时信息采集车辆的胎压也需要保持一致；车速控制在40～50km/h，相邻的道路信息采集点间隔距离在0.56～0.69m；
3)将采集到经纬度坐标转化成平面坐标并将平面坐标表示的位置作为目标道路的节点
从目标道路起点到终点之间有n个位置信息采集点，采用成熟的3度带高斯-克吕格投影方法，将经纬度坐标Ri(Li,Bi)投影为高斯平面直角坐标系坐标Pi(xi,yi)，{Pi(xi,yi)|i＝1,2,…,n}表示目标道路的n个节点以及节点的位置信息；根据起点R1(L1,B1)选定R0(L0,B0)作为高斯-克吕格投影的原点，其中L0＝3D，D为L1/3后四舍五入取整的值，B0＝0°，坐标转换公式如下：
Figure FDA0003013878070000021
式(1)中，xi为第i个节点在高斯平面直角坐标系下的纵坐标即北向位置；yi为第i个节点在高斯平面直角坐标系下的横坐标即东向位置；φ为所求点的经度Li与L0之差；t＝tanBi；η＝e'cosBi；e'为椭球第二偏心率；N为通过所求点的卯酉圈曲率半径；
Figure FDA0003013878070000022
为赤道至纬度Bi的子午线弧长，且
Figure FDA0003013878070000023
其中C0，C1，C2，C3，C4为与点位无关的系数，仅有椭球体长半轴、短半轴、第一偏心率参数确定；
4)使用牛顿插值法拟合目标道路的平面曲线并计算节点处的道路属性信息
定义n个节点Pi(xi,yi)所在道路轨迹的函数为f(x)，则yi＝f(xi)，i＝1,2,…,n，计算f(x)的各阶商差：
Figure FDA0003013878070000024
分别变形可得：
Figure FDA0003013878070000025
由下往上依次带入，可得：
Figure FDA0003013878070000031
最后一项为牛顿插值公式的余项或截断误差，当n趋于无穷大时为零，删除，故
道路轨迹的函数f(x)为：
Figure FDA0003013878070000032
节点Pi(xi,yi),i∈{1,2,…,n}处的道路曲率半径ri为：
Figure FDA0003013878070000033
式(6)中，f'(x)为道路轨迹函数f(x)的一阶导数，f”(x)为道路轨迹函数f(x)的二阶导数；
节点Pi(xi,yi),i∈{1,2,…,n}处的横向坡度角θi为：
θi＝|αi| (7)
式(7)中，αi为信息采集车辆在节点Pi(xi,yi),i∈{1,2,…,n}处后轮车桥的侧倾角；
节点Pi(xi,yi),i∈{1,2,…,n}处的纵向坡度角
Figure FDA0003013878070000034
为：
Figure FDA0003013878070000035
式(8)中，g为重力加速度g＝9.8m/s2；
5)将节点的位置信息、道路曲率半径信息、横向坡度角信息和纵向坡度角信息通过数字地图制作软件制作成带有道路属性信息的增强型数字地图
步骤二：确定车辆在数字地图中的位置和车辆即将驶入的前方路段
在目标道路上行驶的车辆搭载低成本的组合导航系统，定位精度在分米级和米级之间，连接的天线固定在车顶中心位置，输出频率为20Hz，可以实时输出车辆当前所在位置的经纬度坐标Ra(La,Ba)，根据公式(1)将车辆当前经纬度坐标Ra(La,Ba)投影为高斯平面直角坐标系坐标Pa(xa,ya)；
分别计算车辆当前位置Pa(xa,ya)与数字地图中n个节点Pi(xi,yi)间的距离Δdi，i＝1,2,…,n，计算公式为：
Figure FDA0003013878070000041
比较n个间距Δdi的大小，当得到一个最小的间距时，将此间距对应的节点定义为最近节点Pj(xj,yj)；当得到两个相等的最小间距时，将这两个间距对应的两个节点中i较大的节点定义为最近节点Pj(xj,yj)；j为距离车辆位置最近节点中下标i的值；
车辆在目标道路上行驶时尾部两个非转向轮安装轮速传感器，输出频率为20Hz，可以实时输出车轮速度v1和v2，定义车辆纵向车速为v，计算公式为：
Figure FDA0003013878070000042
在增强型数字地图中确定车辆在未来5s内行驶路段，将纵向车速v看成车辆当前车速，则前方路段长度为5v；定义前方路段的起点为步骤二中距离车辆位置最近道路节点Pj(xj,yj)，终点为节点Pk(xk,yk)，k为前方路段终点处节点中下标i的值，计算公式为：
Figure FDA0003013878070000043
步骤三：基于当前车速分析车辆在前方路段的横向受力
从节点Pj(xj,yj)到节点Pk(xk,yk)逐点对车辆进行横向受力分析，分析方法步骤如下：
1)计算车辆在前方路段行驶时需要的向心力加速度a1
车辆在前方路段以v匀速行驶，车辆在节点Pi(xi,yi),i∈{j,j+1,…,k}处看成做匀速率圆周运动，a1的计算公式为：
Figure FDA0003013878070000044
式(12)中，v为车辆当前纵向车速；ri为从增强型数字地图获得节点Pi(xi,yi),i∈{j,j+1,…,k}处道路曲率半径；
2)计算车辆在前方路段平行于路面的重力分力和侧向静滑动摩擦力提供的最大向心力加速度a2
在节点Pi(xi,yi),i∈{j,j+1,…,k}处平行于路面的重力分力和侧向静滑动摩擦力提供的最大向心力F的计算公式为：
Figure FDA0003013878070000051
式(13)中，μ为轮胎与路面的静摩擦系数；m为车辆的质量；g为重力加速度g＝9.8m/s2；θi为从增强型数字地图获得节点Pi(xi,yi),i∈{j,j+1,…,k}处的横向坡度角；
Figure FDA0003013878070000052
为从增强型数字地图获得节点Pi(xi,yi),i∈{j,j+1,…,k}处的纵向坡度角；a2的计算公式为：
Figure FDA0003013878070000053
步骤四：基于横向受力分析预估车辆以当前车速在前方路段行驶时是否有侧翻危险并预警
车辆在前方道路以v匀速行驶，利用步骤三中车辆横向受力分析方法，以i逐次加1的方式从节点Pj(xj,yj)到节点Pk(xk,yk)逐点预估侧翻危险，定义安全因子s，s∈[0.7,0.9]，在节点Pi(xi,yi),i∈{j,j+1,…,k}处侧翻预估分为以下两种情况：
1)当车辆在节点Pi(xi,yi),i∈{j,j+1,…,k}处行驶时需要的向心力加速度a1小于车辆在节点Pi(xi,yi),i∈{j,j+1,…,k}处平行于路面的重力分力和侧向静摩擦力提供的最大向心力加速度a2，即a1＜sa2，车辆在节点Pi(xi,yi),i∈{j,j+1,…,k}处无侧翻危险；若i＝k，结束预警；否则i加1，预估下一个道路节点处是否有侧翻危险；
2)当车辆在节点Pi(xi,yi),i∈{j,j+1,…,k}处行驶时需要的向心力加速度a1大于等于车辆在节点Pi(xi,yi),i∈{j,j+1,…,k}处平行于路面的重力分力和侧向静摩擦力提供的最大向心力加速度a2，即a1≥sa2，车辆在节点Pi(xi,yi),i∈{j,j+1,…,k}处有侧翻危险；将此处节点定义为危险节点Ph(xh,yh)，h为危险节点下标i的值；定义危险节点Ph(xh,yh)与节点Pj(xj,yj)的距离为Δσ，计算公式为：
Figure FDA0003013878070000061
定义车辆能安全通过节点Ph(xh,yh)的安全速度为Vh，计算公式为：
Figure FDA0003013878070000062
式(16)中，s为安全因子，s∈[0.7,0.9]；μ为轮胎与路面静摩擦系数；g为重力加速度g＝9.8m/s2；θh为从增强型数字地图获得节点Ph(xh,yh)处的横向坡度角；
Figure FDA0003013878070000063
从增强型数字地图获得节点Ph(xh,yh)处的纵向坡度角；rh为从增强型数字地图获得节点Ph(xh,yh)处道路曲率半径；结束预警，以语音的方式提醒驾驶员：“车辆将在前方Δσ处发生侧翻，请将车速控制在Vh以下”。
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