CN111731285A - 基于v2x技术的车辆防碰撞方法及装置 - Google Patents

基于v2x技术的车辆防碰撞方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明实施例提供了一种用于基于V2X技术的车辆防碰撞方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：接收远车的V2X数据，确定每辆远车距离本车的距离，确定本车当前车速最小安全距离，判断是否对驾驶员发出碰撞预警，并调整车速；若每辆远车到本车的距离均大于本车最小安全距离，选取s范围内远车，预测下一时刻s范围内远车与本车的位置，确定下一时刻s范围内远车与本车的距离，再次判断是否对驾驶员发出碰撞预警，并调整车速。本发明实施例利用V2X技术的优势，获取GPS信息，根据GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度预测下一时刻车辆位置，可以对潜在危险进行判断，有效减少车辆发生事故的概率。

Description

基于V2X技术的车辆防碰撞方法及装置
技术领域
本发明涉及汽车安全技术领域，尤其涉及一种基于V2X技术的车辆防碰撞方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
全世界每年有124万人死于交通事故，其中91%的死亡交通事故发生在低收入和中等收入国家，我国也是世界上受道路交通安全伤害最严重的国家之一。随着我国交通事业的迅速发展，汽车的普及率逐年上升，汽车的广泛使用在给人们生活带来便捷的同时，发生交通事故的频率也逐年上升。
我国高度关注交通安全问题，多年来我国政府在交通安全立法、道路安全基础设施建设、交通安全执法、交通安全宣传教育、应急救援等方面投入了大量的人力、物力和财力，然而，由于不能很好的预测潜在危险，我国交通事故总数和死亡人数仍在高位徘徊。
发明内容
针对现有技术中存在的问题，本发明实施例提供一种基于V2X技术的车辆防碰撞方法、装置、电子设备及存储介质。
第一方面，本发明实施例提供一种基于V2X技术的车辆防碰撞方法，包括：
接收周围n1辆远车发送的V2X数据帧；
根据周围n1辆远车发送的V2X数据帧，获取所述n1辆远车的GPS位置；
确定本车在当前车速下的最小安全距离L 1 以及所述n1辆远车中每辆远车到本车的距离L 2 ；
将每辆远车到本车的距离L 2 与L 1 进行对比，若L 2 小于或等于L 1 ，则根据所述n1辆远车的GPS位置，判断与该L 2 对应的车辆与本车是否在同一车道且在本车的前方，若是，则对驾驶员发出碰撞预警，并调整车速；
若每辆远车到本车的距离L 2 均大于L 1 ，则在n1辆远车内选取s范围内的n2辆远车作为跟踪对象；
根据所述n2辆远车发送的V2X数据帧，确定所述n2辆远车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度；
根据所述n2辆远车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度，以及，本车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度，预测下一时刻所述n2辆远车与本车的位置；
根据下一时刻所述n2辆远车与本车的位置，确定下一时刻所述n2辆远车与本车的距离L 3 ；
判断L 3 是否大于L 1 且小于或等于s，若是，则对驾驶员发出碰撞预警，否则，判断L 3 是否小于或等于L 1 ，若是，则对驾驶员发出碰撞预警，并调整车速。
进一步地，根据所述n2辆远车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度，以及，本车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度，预测下一时刻所述n2辆远车与本车的位置，包括：
根据所述n2辆远车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度，以及，本车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度，采用KF算法预测下一时刻所述n2辆远车与本车的位置。
进一步地，根据所述n2辆远车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度，以及，本车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度，采用KF算法预测下一时刻所述n2辆远车与本车的位置，包括：
根据所述n2辆远车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度，以及，本车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度，按照第一关系模型，预测下一时刻所述n2辆远车与本车的位置；
其中，所述第一关系模型为：
Figure 3486DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 71936DEST_PATH_IMAGE002
为先验最优估计矩阵；F为预测矩阵；B为控制矩阵；
Figure 663323DEST_PATH_IMAGE003
为控制向量；P为协方差 矩阵；Q为外界噪声干扰的协方差矩阵；
Figure 450014DEST_PATH_IMAGE004
为卡尔曼增益；R为传感器噪声协方差矩阵；
Figure 168571DEST_PATH_IMAGE005
为 车辆的速度、横向加速度和纵向加速度构成的矩阵；
Figure 606374DEST_PATH_IMAGE006
为后验最优估计矩阵，所述后验最优 估计矩阵包括n2辆远车与本车下一时刻位置的预测值；H为状态转移矩阵；上角标T表示矩 阵的转置；下角标K-1表示当前时刻，K表示下一时刻。
进一步地，确定本车在当前车速下的最小安全距离L 1 以及所述n1辆远车中每辆远车到本车的距离L 2 ，具体包括：
按照第二关系模型，确定本车在当前车速下的最小安全距离L 1 ；
其中，所述第二关系模型为：
Figure 384975DEST_PATH_IMAGE007
其中，a为本车制动安全加速度，
Figure 658961DEST_PATH_IMAGE008
为本车的当前车速，
Figure 430477DEST_PATH_IMAGE009
为本车停下的车速；
按照第三关系模型，确定所述n1辆远车中每辆远车到本车的距离L 2 ；
其中，所述第三关系模型为：
Figure 473519DEST_PATH_IMAGE010
其中，
Figure 423021DEST_PATH_IMAGE011
和
Figure 159203DEST_PATH_IMAGE012
分别为本车的车辆纬度和远车的车辆纬度，
Figure 219563DEST_PATH_IMAGE013
和
Figure 382691DEST_PATH_IMAGE014
分别为本车 的车辆经度和远车的车辆经度，R为地球半径。
进一步地，所述在n1辆远车内选取s范围内的n2辆远车作为跟踪对象，具体包括：
在n1辆远车内选取距离本车s范围内的n2辆远车作为跟踪对象；其中， s=L 1 +d， L 1 表示本车在当前车速下的最小安全距离，d表示本车在静止时的安全距离。
进一步地，所述采用KF算法预测下一时刻所述n2辆远车与本车的位置，还包括：
采用UKF算法和/或EKF算法预测下一时刻所述n2辆远车与本车的位置。
第二方面，本发明实施例提供了一种基于V2X技术的车辆防碰撞装置，包括：
接收模块，用于接收周围n1辆远车发送的V2X数据帧；
获取模块，用于根据周围n1辆远车发送的V2X数据帧，获取所述n1辆远车的GPS位置；
第一确定模块，用于确定本车在当前车速下的最小安全距离L 1 以及所述n1辆远车中每辆远车到本车的距离L 2 ；
第一判断模块，用于将每辆远车到本车的距离L 2 与L 1 进行对比，若L 2 小于或等于L 1 ，则根据所述n1辆远车的GPS位置，判断与该L 2 对应的车辆与本车是否在同一车道且在本车的前方，若是，则对驾驶员发出碰撞预警，并调整车速；
选取车辆模块，用于若每辆远车到本车的距离L 2 均大于L 1 ，则在n1辆远车内选取s范围内的n2辆远车作为跟踪对象；
第二确定模块，用于根据所述n2辆远车发送的V2X数据帧，确定所述n2辆远车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度；
预测模块，用于根据所述n2辆远车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度，以及，本车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度，预测下一时刻所述n2辆远车与本车的位置；
第三确定模块，用于根据下一时刻所述n2辆远车与本车的位置，确定下一时刻所述n2辆远车与本车的距离L 3 ；
第二判断模块，用于判断L 3 是否大于L 1 且小于或等于s，若是，则对驾驶员发出碰撞预警，否则，判断L 3 是否小于或等于L 1 ，若是，则对驾驶员发出碰撞预警，并调整车速。
进一步地，所述预测模块，包括：
根据所述n2辆远车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度，以及，本车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度，采用KF算法预测下一时刻所述n2辆远车与本车的位置。
第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上第一方面所述的基于V2X技术的车辆防碰撞方法的步骤。
第四方面，本发明实施例还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上第一方面所述的基于V2X技术的车辆防碰撞方法的步骤。
由上述技术方案可知，本发明实施例提供的基于V2X技术的车辆防碰撞方法、装置、电子设备及存储介质，接收V2X数据帧识别周围若干辆远车（n1辆远车），V2X技术可以帮助车辆看得最远，通过周围n1辆远车发送的V2X数据帧获取n1辆远车的GPS位置，用于确定每辆远车到本车的距离L 2 ，根据本车的当前车速确定当前车速下的最小安全距离L 1 ，将每辆远车到本车的距离L 2 与L 1 进行对比，若L 2 小于或等于L 1 ，则根据所述n1辆远车的GPS位置，判断与该L 2 对应的车辆与本车是否在同一车道且在本车的前方，若是，则对驾驶员发出碰撞预警，并调整车速，可以有效减少车辆发生车祸的概率；若每辆远车到本车的距离L 2 均大于L 1 ，则在n1辆远车内选取n2辆远车进行跟踪，接收n2辆远车发送的V2X数据帧，确定n2辆远车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度，用于预测下一时刻的车辆位置，根据所述n2辆远车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度，以及，本车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度，预测下一时刻所述n2辆远车与本车的位置，对周围n2辆远车的路径和下一时刻位置进行预判，确定下一时刻所述n2辆远车与本车的距离L 3 ，可以对潜在危险进行预判，对驾驶员发出碰撞预警以提醒驾驶员注意，必要时主动调整车速，本发明实施例提供的基于V2X技术的车辆防碰撞方法一方面提高行车安全，一方面实现有效减少车辆发生碰撞（车祸）的概率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一实施例提供的基于V2X技术的车辆防碰撞方法的流程示意图；
图2为本发明一实施例提供的基于V2X技术的车辆防碰撞装置的结构示意图；
图3为本发明一实施例中电子设备的实体结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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地描述，显然，所描述的实施例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。
目前，我国正在大力发展和推荐C-V2X的建设。基于蜂巢式网络技术的C-V2X是一项极为先进的无线连接技术，以符合潮流的安全驾驶以及自动化驾驶解决方案，具备未来升级5G的延展性。C-V2X可透过采用直接通讯模式，支持与其他汽车、行人终端及道路旁基础设施（如交通信号和施工区域）进行直接通讯，无需使用蜂巢式网络或成为移动数据电信用户。C-V2X可以帮助车辆看的更远，如果结合C-V2X的优势，可以有效减少车辆发生车祸的概率。
图1为本发明一实施例提供的基于V2X技术的车辆防碰撞方法的流程示意图；如图1所示，该方法包括：
步骤101：接收周围n1辆远车发送的V2X数据帧。
在本步骤中，需要说明的是，V2X为C-V2X，英文全称cellular vehicle-to-everything，是一种车用无线通信技术，以蜂窝通信技术为基础的V2X技术，实现车与车之间的直接通信，如提前预警；达到一个更安全、便捷的智慧交通世界。V2X是一种先进无线传感器系统，将车辆与一切事物相连接的新一代信息通信技术，检测隐藏的威胁，扩大驾驶的感知范围，帮助改善车辆安全性能和道路交通效率，并推动自动驾驶技术发展。举例来说，接收周围10辆远车发送的V2X数据帧。
步骤102：根据周围n1辆远车发送的V2X数据帧，获取所述n1辆远车的GPS位置。
在本步骤中，需要说明的是，V2X有助于在我们看不到的范围内进行事故车辆检测，例如当前方道路转弯处有一车辆，在正常驾驶过程中，驾驶员视线范围是看不到该车辆的，但是如果该车辆进入了V2X的范围内，车辆就会收到通知，知道前方车辆的内置，进而知道前方车辆挡在哪个车道上。 举例来说，获取远车α的GPS位置为(X1,Y1)、远车β的GPS位置为(X2,Y2)、远车γ的GPS位置为(X3,Y3)、远车δ的GPS位置为(X4,Y4)和远车ε的GPS位置为(X5,Y5)等，需要说明的是X坐标为纬度，Y坐标为经度。
步骤103：确定本车在当前车速下的最小安全距离L 1 以及所述n1辆远车中每辆远车到本车的距离L 2 。
在本步骤中，根据当前本车车速计算本车在当前车速下的最小安全距离L 1 ，例如 车载电脑获知当前车速为18m/s（约为65km/h），行驶在普通路面，计算最小安全距离L 1 （
Figure 486782DEST_PATH_IMAGE015
，a设为
Figure 940DEST_PATH_IMAGE016
），得到最小安全距离45米。
在本步骤中，可以理解的是，根据周围远车的GPS位置和本车GPS位置，确定每辆远车到本车的距离L 2 ，例如为35米，或50米。
步骤104：将每辆远车到本车的距离L 2 与L 1 进行对比，若L 2 小于或等于L 1 ，则根据所述n1辆远车的GPS位置，判断与该L 2 对应的车辆与本车是否在同一车道且在本车的前方，若是，则对驾驶员发出碰撞预警，并调整车速。
在本步骤中，举例来说，远车α到本车的距离L 2 为35米，进一步根据GPS位置判断对应的车辆是否与本车在同一条车道上且在本车前方，若满足条件则表示有碰撞风险，为了避免车辆发生车祸，车辆对驾驶员发出碰撞预警，提醒驾驶员，并调整车速（降低当前车辆行驶车速）。
步骤105：若每辆远车到本车的距离L 2 均大于L 1 ，则在n1辆远车内选取s范围内的n2辆远车作为跟踪对象。
在本步骤中，举例来说，远车α到本车的距离L 2 为50米，远车β到本车的距离L 2 为50米，远车γ到本车的距离L 2 为60米，远车δ到本车的距离L 2 为70米，和远车ε到本车的距离L 2 为65米，n1辆远车（每辆远车）均大于45米，则在上述n1辆远车中选取s范围内的n2辆远车（远车α、β、γ和δ）作为跟踪对象，远车α、β、γ和δ在s范围内。
步骤106：根据所述n2辆远车发送的V2X数据帧，确定所述n2辆远车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度。
在本步骤中，可以理解的是，接收n2辆远车（远车α、β、γ和δ）发送的V2X数据帧，获取这些远车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度。横向加速度就是与汽车行驶方向垂直的方向，指在车辆进行转弯行驶时产生的离心力所带来的加速度，横向加速度越大车子理论上就容易被“甩”离行驶路径，纵向加速度就是沿着车的轴向的加速度。
步骤107：根据所述n2辆远车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度，以及，本车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度，预测下一时刻所述n2辆远车与本车的位置。
在本步骤中，可以理解的是，车载电脑通过各传感器即可获取本车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度。
在本步骤中，可以理解的是，例如根据此时的本车和远车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度使用KF算法对本车和远车（远车α、β、γ和δ）的下一刻位置进行预测。
举例来说，下一刻本车位置(X6,Y6)、下一刻远车α位置(X7,Y7)、下一刻远车β位置(X8,Y8)、下一刻远车γ位置(X9,Y9)、下一刻远车δ位置(X10,Y10)。
步骤108：根据下一时刻所述n2辆远车与本车的位置，确定下一时刻所述n2辆远车与本车的距离L 3 。
在本步骤中，可以理解的是，根据下一时刻n2辆远车与本车的位置，即可获知下一时刻n2辆远车与本车的行驶路径，同时能够确定下一时刻n2辆远车与本车的距离L 3 。例如L 3 为43米，或47米。
步骤109：判断L 3 是否大于L 1 且小于或等于s，若是，则对驾驶员发出碰撞预警，否则，判断L 3 是否小于或等于L 1 ，若是，则对驾驶员发出碰撞预警，并调整车速。
在本步骤中，需要说明的是，n2辆远车是在n1辆远车内选取s范围内的远车，通常将s的范围设定为当前车速最小安全距离加当前车辆静止时的安全距离，例如当前车辆静止时的安全距离为3米，当前车速最小安全距离45米，则当前s等于48米。
在本步骤中，可以理解的是，举例来说，当前车速最小安全距离45米，当前s等于48米，若确定下一时刻所述n2辆远车与本车的距离L 3 为43米，经车载电脑判断L 3 是小于L 1 的，则表示有碰撞风险，为了避免车辆发生车祸，车辆对驾驶员发出碰撞预警，提醒驾驶员，并调整车速（降低当前车辆行驶车速）。
此外，在本步骤中，举例来说，当前车速最小安全距离45米，当前s等于48米，若确定下一时刻所述n2辆远车与本车的距离L 3 为47米，经车载电脑判断L 3 （47m）是大于L 1 （45m）且小于s（48m）的，则表示有碰撞风险，为了避免车辆发生车祸，车辆对驾驶员发出碰撞预警，提醒驾驶员。
由上面技术方案可知，本发明实施例提供的基于V2X技术的车辆防碰撞方法，接收V2X数据帧识别周围若干辆远车（n1辆远车），V2X技术可以帮助车辆看得最远，通过周围n1辆远车发送的V2X数据帧获取n1辆远车的GPS位置，用于确定每辆远车到本车的距离L 2 ，根据本车的当前车速确定当前车速下的最小安全距离L 1 ，将每辆远车到本车的距离L 2 与L 1 进行对比，若L 2 小于或等于L 1 ，则根据所述n1辆远车的GPS位置，判断与该L 2 对应的车辆与本车是否在同一车道且在本车的前方，若是，则对驾驶员发出碰撞预警，并调整车速，可以有效减少车辆发生车祸的概率；若每辆远车到本车的距离L 2 均大于L 1 ，则在n1辆远车内选取n2辆远车进行跟踪，接收n2辆远车发送的V2X数据帧，确定n2辆远车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度，用于预测下一时刻的车辆位置，根据所述n2辆远车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度，以及，本车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度，预测下一时刻所述n2辆远车与本车的位置，对周围n2辆远车的路径和下一时刻位置进行预判，确定下一时刻所述n2辆远车与本车的距离L 3 ，可以对潜在危险进行预判，对驾驶员发出碰撞预警以提醒驾驶员注意，必要时主动调整车速，本发明实施例提供的基于V2X技术的车辆防碰撞方法一方面提高行车安全，一方面实现有效减少车辆发生碰撞（车祸）的概率。
在上述实施例的基础上，在本实施例中，根据所述n2辆远车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度，以及，本车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度，预测下一时刻所述n2辆远车与本车的位置，包括：
根据所述n2辆远车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度，以及，本车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度，采用KF算法预测下一时刻所述n2辆远车与本车的位置。
在本实施例中，需要说明的是，KF算法（卡尔曼滤波算法）简单来说是一个最优化自回归数据处理算法，能在存在诸多不确定性情况的组合信息中估计动态系统的状态，KF算法会涉及一些基本概念知识，包括概率（Probability），随机变量（Random Variable），高斯或正态分配（Gaussian Distribution）还有State-space Model等，若存在不确定信息的动态系统，KF算法就可以对系统下一步要做什么做出有根据的推测。
在本步骤中，根据所述n2辆远车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度，以及，本车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度，按照第一关系模型，预测下一时刻所述n2辆远车与本车的位置；
其中，所述第一关系模型为：
Figure 599411DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 600734DEST_PATH_IMAGE017
为先验最优估计矩阵；F为预测矩阵；B为控制矩阵；
Figure 157617DEST_PATH_IMAGE003
为控制向量；P为协方差 矩阵；Q为外界噪声干扰的协方差矩阵；
Figure 893492DEST_PATH_IMAGE004
为卡尔曼增益；R为传感器噪声协方差矩阵；
Figure 295655DEST_PATH_IMAGE005
为 车辆的速度、横向加速度和纵向加速度构成的矩阵；
Figure 417063DEST_PATH_IMAGE006
为后验最优估计矩阵，所述后验最优 估计矩阵包括n2辆远车与本车下一时刻位置的预测值；H为状态转移矩阵；上角标T表示矩 阵的转置；下角标K-1表示当前时刻，K表示下一时刻。
由上面技术方案可知，本发明实施例提供的基于V2X技术的车辆防碰撞方法，采用KF算法对周围的n2辆远车与本车的下一时刻位置进行预测，优势在于基于自适应的KF算法能够准确、稳定的预测出下一个位置和路径，获得较为准确的预测结果，满足对潜在危险进行预判的要求，从而有助于及时提醒驾驶员，提高行车安全性。
在上述实施例的基础上，在本实施例中，确定本车在当前车速下的最小安全距离L 1 以及所述n1辆远车中每辆远车到本车的距离L 2 ，具体包括：
按照第二关系模型，确定本车在当前车速下的最小安全距离L 1 ；
其中，所述第二关系模型为：
Figure 879269DEST_PATH_IMAGE007
其中，a为本车制动安全加速度，
Figure 102440DEST_PATH_IMAGE008
为本车的当前车速，
Figure 294911DEST_PATH_IMAGE009
为本车停下的车速；
按照第三关系模型，确定所述n1辆远车中每辆远车到本车的距离L 2 ；
其中，所述第三关系模型为：
Figure 287138DEST_PATH_IMAGE010
其中，
Figure 920245DEST_PATH_IMAGE011
和
Figure 348821DEST_PATH_IMAGE012
分别为本车的车辆纬度和远车的车辆纬度，
Figure 358365DEST_PATH_IMAGE018
和
Figure 205098DEST_PATH_IMAGE019
分别为本车 的车辆经度和远车的车辆经度，R为地球半径。
在本实施例中，需要说明的是，a为本车制动安全加速度，通常普通路面设为
Figure 258374DEST_PATH_IMAGE020
，光滑路面可以设定小一些，例如
Figure 190558DEST_PATH_IMAGE021
，
Figure 738214DEST_PATH_IMAGE022
为本车停下的车速，通常设为0m/s；
Figure 688721DEST_PATH_IMAGE011
和
Figure 663630DEST_PATH_IMAGE012
分别为本车的车辆纬度和远车的车辆纬度，
Figure 83110DEST_PATH_IMAGE023
和
Figure 421075DEST_PATH_IMAGE014
分别为本车的车辆经度 和远车的车辆经度，此处的经纬度需要将原始GPS经纬度按照东经取正，西经取负，北纬取 90-纬度，南纬取90+纬度值处理后数值。R为地球半径，为6371.004米，最终L 2 的单位和R的 单位一致。
由上面技术方案可知，本发明实施例提供的基于V2X技术的车辆防碰撞方法，在计算最小安全距离时综合考虑不同路面情况设定不同的本车制动安全加速度，从而得到的最小安全距离客观准确；另一方面，根据两点的经纬度结合勾股定理与正弦定理，采用上述第三关系模型求出两点的直线距离，确定n1辆远车中每辆远车到本车的距离L 2 。
在上述实施例的基础上，在本实施例中，所述在n1辆远车内选取s范围内的n2辆远车作为跟踪对象，具体包括：
在n1辆远车内选取距离本车s范围内的n2辆远车作为跟踪对象；其中， s=L 1 +d， L 1 表示本车在当前车速下的最小安全距离，d表示本车在静止时的安全距离。
在本实施例中，需要说明的是，d表示本车在静止时的安全距离，通常为3米。
在上述实施例的基础上，在本实施例中，所述采用KF算法预测下一时刻所述n2辆远车与本车的位置，还包括：
采用UKF算法和/或EKF算法预测下一时刻所述n2辆远车与本车的位置。
在本实施例中，需要说明的是，EKF（扩展卡尔曼）针对于非线性高斯，其是将非线性部分进行一阶泰勒展开，UKF（无迹卡尔曼）是将UT变换与KF结合的产物，它的基础理念是接近一个非线性函数的概率分布非接近其本身更简单。
图2为本发明一实施例提供的基于V2X技术的车辆防碰撞装置的结构示意图，如图2所示，该装置包括：接收模块201、获取模块202、第一确定模块203、第一判断模块204、选取车辆模块205、第二确定模块206、预测模块207、第三确定模块208、第二判断模块209，其中：
其中，接收模块201，用于接收周围n1辆远车发送的V2X数据帧；
获取模块202，用于根据周围n1辆远车发送的V2X数据帧，获取所述n1辆远车的GPS位置；
第一确定模块203，用于确定本车在当前车速下的最小安全距离L 1 以及所述n1辆远车中每辆远车到本车的距离L 2 ；
第一判断模块204，用于将每辆远车到本车的距离L 2 与L 1 进行对比，若L 2 小于或等于L 1 ，则根据所述n1辆远车的GPS位置，判断与该L 2 对应的车辆与本车是否在同一车道且在本车的前方，若是，则对驾驶员发出碰撞预警，并调整车速；
选取车辆模块205，用于若每辆远车到本车的距离L 2 均大于L 1 ，则在n1辆远车内选取s范围内的n2辆远车作为跟踪对象；
第二确定模块206，用于根据所述n2辆远车发送的V2X数据帧，确定所述n2辆远车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度；
预测模块207，用于根据所述n2辆远车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度，以及，本车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度，预测下一时刻所述n2辆远车与本车的位置；
第三确定模块208，用于根据下一时刻所述n2辆远车与本车的位置，确定下一时刻所述n2辆远车与本车的距离L 3 ；
第二判断模块209，用于判断L 3 是否大于L 1 且小于或等于s，若是，则对驾驶员发出碰撞预警，否则，判断L 3 是否小于或等于L 1 ，若是，则对驾驶员发出碰撞预警，并调整车速。
在上述实施例的基础上，在本实施例中，所述预测模块，包括：
根据所述n2辆远车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度，以及，本车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度，采用KF算法预测下一时刻所述n2辆远车与本车的位置。
本发明实施例提供的V2X技术的车辆防碰撞装置具体可以用于执行上述实施例的V2X技术的车辆防碰撞方法，其技术原理和有益效果类似，具体可参见上述实施例，此处不再赘述。
基于相同的发明构思，本发明实施例提供一种电子设备，参见图3，电子设备具体包括如下内容：处理器301、通信接口303、存储器302和通信总线304；
其中，处理器301、通信接口303、存储器302通过总线304完成相互间的通信；通信接口303用于实现各建模软件及智能制造装备模块库等相关设备之间的信息传输；处理器301用于调用存储器302中的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例所提供的方法，例如，处理器执行计算机程序时实现下述步骤：接收周围n1辆远车发送的V2X数据帧；根据周围n1辆远车发送的V2X数据帧，获取所述n1辆远车的GPS位置；确定本车在当前车速下的最小安全距离L 1 以及所述n1辆远车中每辆远车到本车的距离L 2 ；将每辆远车到本车的距离L 2 与L 1 进行对比，若L 2 小于或等于L 1 ，则根据所述n1辆远车的GPS位置，判断与该L 2 对应的车辆与本车是否在同一车道且在本车的前方，若是，则对驾驶员发出碰撞预警，并调整车速；若每辆远车到本车的距离L 2 均大于L 1 ，则在n1辆远车内选取s范围内的n2辆远车作为跟踪对象；根据所述n2辆远车发送的V2X数据帧，确定所述n2辆远车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度；根据所述n2辆远车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度，以及，本车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度，预测下一时刻所述n2辆远车与本车的位置；根据下一时刻所述n2辆远车与本车的位置，确定下一时刻所述n2辆远车与本车的距离L 3 ；判断L 3 是否大于L 1 且小于或等于s，若是，则对驾驶员发出碰撞预警，否则，判断L 3 是否小于或等于L 1 ，若是，则对驾驶员发出碰撞预警，并调整车速。
基于相同的发明构思，本发明又一实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各方法实施例提供的方法，例如，接收周围n1辆远车发送的V2X数据帧；根据周围n1辆远车发送的V2X数据帧，获取所述n1辆远车的GPS位置；确定本车在当前车速下的最小安全距离L 1 以及所述n1辆远车中每辆远车到本车的距离L 2 ；将每辆远车到本车的距离L 2 与L 1 进行对比，若L 2 小于或等于L 1 ，则根据所述n1辆远车的GPS位置，判断与该L 2 对应的车辆与本车是否在同一车道且在本车的前方，若是，则对驾驶员发出碰撞预警，并调整车速；若每辆远车到本车的距离L 2 均大于L 1 ，则在n1辆远车内选取s范围内的n2辆远车作为跟踪对象；根据所述n2辆远车发送的V2X数据帧，确定所述n2辆远车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度；根据所述n2辆远车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度，以及，本车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度，预测下一时刻所述n2辆远车与本车的位置；根据下一时刻所述n2辆远车与本车的位置，确定下一时刻所述n2辆远车与本车的距离L 3 ；判断L 3 是否大于L 1 且小于或等于s，若是，则对驾驶员发出碰撞预警，否则，判断L 3 是否小于或等于L 1 ，若是，则对驾驶员发出碰撞预警，并调整车速。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行各个实施例或者实施例的某些部分的方法。
此外，在本发明中，诸如“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
此外，在本发明中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
此外，在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于V2X技术的车辆防碰撞方法，其特征在于，包括：
接收周围n1辆远车发送的V2X数据帧；
根据周围n1辆远车发送的V2X数据帧，获取所述n1辆远车的GPS位置；
确定本车在当前车速下的最小安全距离L 1 以及所述n1辆远车中每辆远车到本车的距离L 2 ；
将每辆远车到本车的距离L 2 与L 1 进行对比，若L 2 小于或等于L 1 ，则根据所述n1辆远车的GPS位置，判断与该L 2 对应的车辆与本车是否在同一车道且在本车的前方，若是，则对驾驶员发出碰撞预警，并调整车速；
若每辆远车到本车的距离L 2 均大于L 1 ，则在n1辆远车内选取s范围内的n2辆远车作为跟踪对象；
根据所述n2辆远车发送的V2X数据帧，确定所述n2辆远车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度；
根据所述n2辆远车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度，以及，本车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度，预测下一时刻所述n2辆远车与本车的位置；
根据下一时刻所述n2辆远车与本车的位置，确定下一时刻所述n2辆远车与本车的距离L 3 ；
判断L 3 是否大于L 1 且小于或等于s，若是，则对驾驶员发出碰撞预警，否则，判断L 3 是否小于或等于L 1 ，若是，则对驾驶员发出碰撞预警，并调整车速。
2.根据权利要求1所述的基于V2X技术的车辆防碰撞方法，其特征在于，根据所述n2辆远车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度，以及，本车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度，预测下一时刻所述n2辆远车与本车的位置，包括：
根据所述n2辆远车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度，以及，本车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度，采用KF算法预测下一时刻所述n2辆远车与本车的位置。
3.根据权利要求2所述的基于V2X技术的车辆防碰撞方法，其特征在于，根据所述n2辆远车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度，以及，本车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度，采用KF算法预测下一时刻所述n2辆远车与本车的位置，包括：
根据所述n2辆远车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度，以及，本车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度，按照第一关系模型，预测下一时刻所述n2辆远车与本车的位置；
其中，所述第一关系模型为：
Figure 521209DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 667020DEST_PATH_IMAGE002
为先验最优估计矩阵；F为预测矩阵；B为控制矩阵；
Figure 557484DEST_PATH_IMAGE003
为控制向量；P为协方差矩 阵；Q为外界噪声干扰的协方差矩阵；
Figure 446943DEST_PATH_IMAGE004
为卡尔曼增益；R为传感器噪声协方差矩阵；
Figure 122775DEST_PATH_IMAGE005
为车 辆的速度、横向加速度和纵向加速度构成的矩阵；
Figure 423175DEST_PATH_IMAGE006
为后验最优估计矩阵，所述后验最优估 计矩阵包括n2辆远车与本车下一时刻位置的预测值；H为状态转移矩阵；上角标T表示矩阵 的转置；下角标K-1表示当前时刻，K表示下一时刻。
4.根据权利要求1所述的基于V2X技术的车辆防碰撞方法，其特征在于，确定本车在当前车速下的最小安全距离L 1 以及所述n1辆远车中每辆远车到本车的距离L 2 ，具体包括：
按照第二关系模型，确定本车在当前车速下的最小安全距离L 1 ；
其中，所述第二关系模型为：
Figure 817247DEST_PATH_IMAGE007
其中，a为本车制动安全加速度，
Figure 244818DEST_PATH_IMAGE008
为本车的当前车速，
Figure 24424DEST_PATH_IMAGE009
为本车停下的车速；
按照第三关系模型，确定所述n1辆远车中每辆远车到本车的距离L 2 ；
其中，所述第三关系模型为：
Figure 777616DEST_PATH_IMAGE010
其中，
Figure 393405DEST_PATH_IMAGE011
和
Figure 624666DEST_PATH_IMAGE012
分别为本车的车辆纬度和远车的车辆纬度，
Figure 273427DEST_PATH_IMAGE013
和
Figure 931942DEST_PATH_IMAGE014
分别为本车 的车辆经度和远车的车辆经度，R为地球半径。
5.根据权利要求1所述的基于V2X技术的车辆防碰撞方法，其特征在于，所述在n1辆远车内选取s范围内的n2辆远车作为跟踪对象，具体包括：
在n1辆远车内选取距离本车s范围内的n2辆远车作为跟踪对象；其中， s=L 1 +d， L 1 表示本车在当前车速下的最小安全距离，d表示本车在静止时的安全距离。
6.根据权利要求2所述的基于V2X技术的车辆防碰撞方法，其特征在于，所述采用KF算法预测下一时刻所述n2辆远车与本车的位置，还包括：
采用UKF算法和/或EKF算法预测下一时刻所述n2辆远车与本车的位置。
7.一种基于V2X技术的车辆防碰撞装置，其特征在于，包括：
接收模块，用于接收周围n1辆远车发送的V2X数据帧；
获取模块，用于根据周围n1辆远车发送的V2X数据帧，获取所述n1辆远车的GPS位置；
第一确定模块，用于确定本车在当前车速下的最小安全距离L 1 以及所述n1辆远车中每辆远车到本车的距离L 2 ；
第一判断模块，用于将每辆远车到本车的距离L 2 与L 1 进行对比，若L 2 小于或等于L 1 ，则根据所述n1辆远车的GPS位置，判断与该L 2 对应的车辆与本车是否在同一车道且在本车的前方，若是，则对驾驶员发出碰撞预警，并调整车速；
选取车辆模块，用于若每辆远车到本车的距离L 2 均大于L 1 ，则在n1辆远车内选取s范围内的n2辆远车作为跟踪对象；
第二确定模块，用于根据所述n2辆远车发送的V2X数据帧，确定所述n2辆远车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度；
预测模块，用于根据所述n2辆远车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度，以及，本车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度，预测下一时刻所述n2辆远车与本车的位置；
第三确定模块，用于根据下一时刻所述n2辆远车与本车的位置，确定下一时刻所述n2辆远车与本车的距离L 3 ；
第二判断模块，用于判断L 3 是否大于L 1 且小于或等于s，若是，则对驾驶员发出碰撞预警，否则，判断L 3 是否小于或等于L 1 ，若是，则对驾驶员发出碰撞预警，并调整车速。
8.根据权利要求7所述的基于V2X技术的车辆防碰撞装置，其特征在于，所述预测模块，包括：
根据所述n2辆远车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度，以及，本车的GPS位置、车速、横向加速度和纵向加速度，采用KF算法预测下一时刻所述n2辆远车与本车的位置。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1~6任一项所述基于V2X技术的车辆防碰撞方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1~6任一项所述基于V2X技术的车辆防碰撞方法。
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