CN111845736A - 一种由分心监测触发的车辆碰撞预警系统及控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种由分心监测触发的车辆碰撞预警系统及控制方法，包括车辆运行信息探测单元、数据处理单元、控制执行单元和注意力信号监测单元；注意力信号监测单元和车辆运行信息探测单元将测得的数据传输到数据处理单元，数据处理单元发出指令给控制执行单元，控制执行单元执行报警和制动；所述注意力信号监测单元对驾驶员身体进行实时录像监测并将信息传输给数据处理单元。本发明通过对驾驶状态进行实时监测，提前对行车安全性进行主动预警，能够避免驾驶辅助功能的误判造成的负面影响，并通过采集车辆运行数据进行碰撞风险计算，进行二次预警或紧急制动，能够进一步提高碰撞预警的准确性，保证驾驶安全，降低交通事故率。

Description

一种由分心监测触发的车辆碰撞预警系统及控制方法
技术领域
本发明涉及车辆预警系统及控制方法，特别涉及一种由分心监测触发的车辆碰撞预警系统及控制方法，属于汽车控制领域。
背景技术
驾驶分心对交通安全有恶劣影响。根据国际标准化组织(ISO)的定义，驾驶分心是指注意力指向与正常驾驶不相关的活动，从而导致驾驶操作能力下降的一种现象。因驾驶人视线偏离或分心产生的注意力不集中是引发交通事故的常见且重要原因，这一诱因在车辆追尾事故中表现尤为显著。尽管随着当前智能汽车驾驶辅助系统的发展，能够对车辆碰撞进行预警，但当前的防碰撞预警系统都是基于车辆的运行信息进行分析和预警，没有从驾驶员的角度出发进行更进一步的主动预警。现有的碰撞预警系统是被动的进行碰撞预警，在真正发生碰撞风险时会产生明显的顿挫感，影响车辆的操纵舒适性，甚至还会由于碰撞危机发生得太过突然导致碰撞无法避免，造成车辆的碰撞损失甚至危及人身安全。
发明内容
发明目的：针对现有技术中存在不足，本发明提供了一种由分心监测触发的车辆碰撞预警系统及控制方法，结合驾驶员的驾驶状态提高车辆碰撞预警的准确性。
技术方案：一种由分心监测触发的车辆碰撞预警系统，包括车辆运行信息探测单元、数据处理单元、控制执行单元；车辆运行信息探测单元将测得的数据传输到数据处理单元，数据处理单元发出指令给控制执行单元，控制执行单元根据指令做出碰撞预警或执行紧急制动；所述数据处理单元还连接有注意力信号监测单元，所述注意力信号监测单元包括高清摄像头；所述数据处理单元包括视频图像数据存储模块、视频图像处理模块和分心状态识别模块，所述高清摄像头对驾驶员身体进行实时录像监测并将视频图像信息传输给图像数据存储模块和视频图像处理模块；视频图像处理模块对实时输入的视频图像和由视频图像存储模块输入的历史视频图像数据进行特征提取并传输给分心状态识别模块；分心状态识别模块将识别结果传输到信息处理模块并触发车辆运行信息探测单元进行工作。本发明通过注意力信号监测单元对驾驶人员的驾驶状态进行实时监测，提前对行车安全性进行预警，能够在一定程度上避免正常行驶时驾驶辅助功能的误判造成的负面影响。
优选项，为了进一步提高碰撞预警的准确性，保证驾驶安全，所述车辆运行信息探测单元包括前毫米波雷达、后毫米波雷达、前激光雷达、后激光雷达、速度传感器；所述数据处理单元包括碰撞风险计算模块、制动判断模块、信息处理模块；所述控制执行单元包括报警装置和制动控制模块；
前毫米波雷达与前激光雷达测得自车与行驶方向前方最近目标之间的相对距离和前方目标的速度，后毫米波雷达与后激光雷达测得自车与行驶方向后方最近目标之间的相对距离和后方目标的速度，速度传感器测得本车的行驶速度，传输到碰撞风险计算模块；碰撞风险计算模块计算碰撞时间传输到制动判断模块；制动判断模块将判断结果传输到信息处理模块；信息处理模块分别与报警装置和制动控制模块连接，制动控制模块根据指令对车辆进行制动控制。
一种由分心监测触发的车辆碰撞预警控制方法，包括以下步骤：
步骤一、高清摄像头对驾驶员的头部和身体异常行为进行实时录像监测，将数据图像发到至图像数据存储模块和视频图像处理模块；
所述头部图像数据包括头部运动、面部表情、眼部运动等；所述身体异常行为包括操作设备、拿东西等手部离开方向盘等动作；所述实时录像监测是以60帧/s的频率对视频进行截图，并将截图数据发送至图像数据存储模块和视频图像处理模块；
步骤二、视频图像处理模块通过HOG特征提取算法对图像特征进行提取，构建图像特征向量；方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。HOG特征通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。
步骤三、分心状态识别模块采用SVM支持向量机对储存在图像数据存储模块的视频图像历史数据和传输到视频图像处理模块的视频图像实时数据的特征向量进行训练和分类，对驾驶分心状态进行实时识别；
SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法；在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。
步骤四、将驾驶分心状态识别结果传输到信息处理模块，若当前状态为驾驶分心则执行步骤九，对碰撞风险进行预警，并触发步骤五及步骤六，车辆信息探测单元和碰撞风险计算模块进行工作，否则返回步骤一；
步骤五、前毫米波雷达和前激光雷达测量自车与行驶方向前方最近目标之间的相对距离Db及目标的速度Vb，后毫米波雷达和后激光雷达测量自车与行驶方向后方最近目标之间的相对距离Dr及目标的速度Vr，速度传感器测得自车当前的运行速度V，并将上述数据发送至碰撞风险计算模块；
步骤六、碰撞风险计算模块计算出最短制动时间Tst、安全制动时间Tsb、自车制动距离Dd1、后方目标运行距离Dd2，并上述计算数据发送至制动判断模块；
步骤七、制动判断模块将最短制动时间Tst与最短安全制动时间Tsb进行比较，若Tst＞Tsb，则执行步骤八，否则执行步骤五及步骤九；
步骤八、制动判断模块将后方目标运行距离Dd2与自车制动距离Dd1之差和后方目标距离Dr进行比较，若Dd2-Dd1＜Dr，则执行步骤十，否则执行步骤十一；
步骤九、报警装置提醒驾驶人有碰撞风险，注意道路安全；
步骤十、制动控制模块进行制动控制，可对车辆紧急制动；
步骤十一、制动控制模块进行制动控制，对车辆进行自适应减速。
本发明通过高清摄像头对驾驶员驾驶状态进行实时监测，并结合车辆当时的运行状态和周边的环境进行主动预警，提高了碰撞预警的准确性。
优选项，为了提高对采集数据分析的准确性，所述的HOG特征提取方法如下：
1)图像灰度化；
2)采用Gamma矫正法对输入视频图像进行颜色空间的归一化；
3)计算图像的每个像素的梯度；
4)将图像划分成若干小单元格；
5)构建每个小单元格的梯度直方图进行规定权重的投影；
6)将小单元格组合成大的块区，块区内归一化梯度直方图；
7)将所有块区内的直方图向量组合成一个大的HOG特征向量，用于图像的分类。
优选项，为了进一步提高对采集数据分析的准确性，所述的Gamma矫正法公式为：
I(x，y)＝I(x，y)gamma
式中：I为图像；(x，y)为像素点坐标。
优选项，为了进一步提高对采集数据分析的准确性，所述的梯度公式为：
Gx(x，y)＝H(x+1，y)-H(x-1，y)
Gy(x，y)＝H(x，y+1)-H(x，y-1)
Figure BDA0002541980070000031
Figure BDA0002541980070000032
式中：Gx(x，y)，Gy(x，y)，H(x，y)为输入图像中像素点(x，y)处的水平方向梯度、垂直方向梯度和像素值；G(x，y)，α(x,y)为像素点(x，y)处的梯度幅度和梯度方向。
优选项，为了提高对采集数据分析的准确性，所述的SVM支持向量机计算方法为：
1)特征向量数据归一化；
2)使用SVM训练函数模型对储存在视频图像数据存储模块中的历史数据特征向量进行训练和测试，建立分类模型；
3)使用训练好的分类模型对传输到视频图像数据处理模块的实时图像进行分类，判断是否处于驾驶分心状态。
优选项，为了提高碰撞风险计算模块的计算准确性，所述的最短制动时间Tst计算如下：
Figure BDA0002541980070000033
式中：V为自车速度，单位m/s；amax为自车最大制动减速度，单位m/s2；
所述的安全制动时间Tsb计算如下：
Figure BDA0002541980070000041
式中：V为自车速度，单位m/s；amax为自车最大制动减速度，单位m/s2；Vb为前方目标速度，单位m/s；Db为自车与前方目标距离，单位m。
优选项，为了进一步降低碰撞风险，所述的自车制动距离Dd1计算如下：
Figure BDA0002541980070000042
式中：V为自车速度，单位m/s；amax为自车最大制动减速度，单位m/s2；Tst为最短制动时间，单位s。
优选项，为了进一步降低碰撞风险，所述的后方目标运行距离Dd2计算如下：
Dd2＝VrTst
式中：Vr为后方目标的速度，单位m/s；Tst为最短制动时间，单位s。
有益效果：本发明通过视频图像识别和SVM算法对驾驶状态进行实时监测，提前对行车安全性进行预警，能够在一定程度上避免正常行驶时驾驶辅助功能的误判造成的负面影响，并通过采集车辆运行数据进行碰撞风险计算，进行二次预警或紧急制动，能够进一步提高碰撞预警的准确性，保证驾驶安全，降低交通事故率。
附图说明
图1为本发明控制原理图；
图2为本发明的控制流程图；
图3为本发明的数据采集与计算示意图。
具体实施方式
下面结合附图以及具体实施例对本发明作进一步的说明，但本发明的保护范围并不限于此。
如图1所示，一种由分心监测触发的车辆碰撞预警系统，包括注意力信号监测单元、车辆运行信息探测单元、数据处理单元、控制执行单元；注意力信号监测单元和车辆运行信息探测单元将测得的数据传输到数据处理单元，数据处理单元发出指令给控制执行单元，控制执行单元根据指令做出碰撞预警或执行紧急制动；注意力信号监测单元为高清摄像头；车辆运行信息探测单元包括前毫米波雷达、后毫米波雷达、前激光雷达、后激光雷达、速度传感器；数据处理单元包括视频图像数据存储模块、视频图像处理模块、分心状态识别模块、碰撞风险计算模块、制动判断模块、信息处理模块；所述控制执行单元包括报警装置和制动控制模块；
所述高清摄像头对驾驶员身体进行实时录像监测并将视频图像信息传输给图像数据存储模块和视频图像处理模块；视频图像处理模块对实时输入的视频图像和由视频图像存储模块输入的历史视频图像数据进行特征提取并传输给分心状态识别模块；分心状态识别模块将识别结果传输到信息处理模块并触发车辆运行信息探测单元进行工作；前毫米波雷达与前激光雷达测得自车与行驶方向前方最近目标之间的相对距离和前方目标的速度，后毫米波雷达与后激光雷达测得自车与行驶方向后方最近目标之间的相对距离和后方目标的速度，速度传感器测得本车的行驶速度，传输到碰撞风险计算模块；碰撞风险计算模块计算碰撞时间传输到制动判断模块；制动判断模块将判断结果传输到信息处理模块；信息处理模块分别与报警装置和制动控制模块连接，制动控制模块根据指令对车辆进行制动控制。
如图2和3所示，一种由分心监测触发的车辆碰撞预警控制方法，包括以下步骤：
步骤一、高清摄像头对驾驶员的头部和身体异常行为进行实时录像监测，将数据图像发到至图像数据存储模块和视频图像处理模块；
所述头部图像数据包括头部运动、面部表情、眼部运动等；所述身体异常行为包括操作设备、拿东西等手部离开方向盘等动作；所述实时录像监测是以60帧/s的频率对视频进行截图，并将截图数据发送至图像数据存储模块和视频图像处理模块；
步骤二、视频图像处理模块通过HOG特征提取算法对图像特征进行提取，构建图像特征向量；方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。HOG特征通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。
为了提高对采集数据分析的准确性，所述的HOG特征提取方法如下：
1)图像灰度化；
2)采用Gamma矫正法对输入视频图像进行颜色空间的归一化；
3)计算图像的每个像素的梯度；
4)将图像划分成若干小单元格；
5)构建每个小单元格的梯度直方图进行规定权重的投影；
6)将小单元格组合成大的块区，块区内归一化梯度直方图；
7)将所有块区内的直方图向量组合成一个大的HOG特征向量，用于图像的分类。
为了进一步提高对采集数据分析的准确性，所述的Gamma矫正法公式为：
I(x，y)＝I(x，y)gamma
式中：I为图像；(x，y)为像素点坐标。
为了进一步提高对采集数据分析的准确性，所述的梯度公式为：
Gx(x，y)＝H(x+1，y)-H(x-1，y)
Gy(x，y)＝H(x，y+1)-H(x，y-1)
Figure BDA0002541980070000061
Figure BDA0002541980070000062
式中：Gx(x，y)，Gy(x，y)，H(x，y)为输入图像中像素点(x，y)处的水平方向梯度、垂直方向梯度和像素值；G(x，y)，α(x,y)为像素点(x，y)处的梯度幅度和梯度方向。
步骤三、分心状态识别模块采用SVM支持向量机对储存在图像数据存储模块的视频图像历史数据和传输到视频图像处理模块的视频图像实时数据的特征向量进行训练和分类，对驾驶分心状态进行实时识别；
SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法；在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。
为了提高对采集数据分析的准确性，所述的SVM支持向量机计算方法为：
1)特征向量数据归一化；
2)使用SVM训练函数模型对储存在视频图像数据存储模块中的历史数据特征向量进行训练和测试，建立分类模型；
3)使用训练好的分类模型对传输到视频图像数据处理模块的实时图像进行分类，判断是否处于驾驶分心状态。
步骤四、将驾驶分心状态识别结果传输到信息处理模块，若当前状态为驾驶分心则执行步骤九，对碰撞风险进行预警，并触发步骤五及步骤六，车辆信息探测单元和碰撞风险计算模块进行工作，否则返回步骤一；
步骤五、前毫米波雷达和前激光雷达测量自车与行驶方向前方最近目标之间的相对距离Db及目标的速度Vb，后毫米波雷达和后激光雷达测量自车与行驶方向后方最近目标之间的相对距离Dr及目标的速度Vr，速度传感器测得自车当前的运行速度V，并将上述数据发送至碰撞风险计算模块；
步骤六、碰撞风险计算模块计算出最短制动时间Tst、安全制动时间Tsb、自车制动距离Dd1、后方目标运行距离Dd2，并上述计算数据发送至制动判断模块；
为了提高碰撞风险计算模块的计算准确性，所述的最短制动时间Tst计算如下：
Figure BDA0002541980070000063
式中：V为自车速度，单位m/s；amax为自车最大制动减速度，单位m/s2；
所述的安全制动时间Tsb计算如下：
Figure BDA0002541980070000064
式中：V为自车速度，单位m/s；amax为自车最大制动减速度，单位m/s2；Vb为前方目标速度，单位m/s；Db为自车与前方目标距离，单位m。
步骤七、制动判断模块将最短制动时间Tst与最短安全制动时间Tsb进行比较，若Tst＞Tsb，则执行步骤八，否则执行步骤五及步骤九；
步骤八、制动判断模块将后方目标运行距离Dd2与自车制动距离Dd1之差和后方目标距离Dr进行比较，若Dd2-Dd1＜Dr，则执行步骤十，否则执行步骤十一；
为了进一步降低碰撞风险，所述的自车制动距离Dd1计算如下：
Figure BDA0002541980070000071
式中：V为自车速度，单位m/s；amax为自车最大制动减速度，单位m/s2；Tst为最短制动时间，单位s。
优选项，为了进一步降低碰撞风险，所述的后方目标运行距离Dd2计算如下：
Dd2＝VrTst
式中：Vr为后方目标的速度，单位m/s；Tst为最短制动时间，单位s。
步骤九、报警装置提醒驾驶人有碰撞风险，注意道路安全；
步骤十、制动控制模块进行制动控制，可对车辆紧急制动；
步骤十一、制动控制模块进行制动控制，对车辆进行自适应减速。
本发明通过高清摄像头对驾驶员驾驶状态进行实时监测，并结合车辆当时的运行状态和周边的环境进行主动预警，提高了碰撞预警的准确性。
所述实施例为本发明的优选的实施方式，但本发明并不限于上述实施方式，在不背离本发明的实质内容的情况下，本领域技术人员能够做出的任何显而易见的改进、替换或变型均属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种由分心监测触发的车辆碰撞预警系统，包括车辆运行信息探测单元、数据处理单元、控制执行单元；车辆运行信息探测单元将测得的数据传输到数据处理单元，数据处理单元发出指令给控制执行单元，控制执行单元根据指令做出碰撞预警或执行紧急制动；其特征在于：所述数据处理单元还连接有注意力信号监测单元，所述注意力信号监测单元包括高清摄像头；所述数据处理单元包括视频图像数据存储模块、视频图像处理模块和分心状态识别模块，所述高清摄像头对驾驶员身体进行实时录像监测并将视频图像信息传输给图像数据存储模块和视频图像处理模块；视频图像处理模块对实时输入的视频图像和由视频图像存储模块输入的历史视频图像数据进行特征提取并传输给分心状态识别模块；分心状态识别模块将识别结果传输到信息处理模块并触发车辆运行信息探测单元进行工作。
2.根据权利要求1所述的由分心监测触发的车辆碰撞预警系统，其特征在于：所述车辆运行信息探测单元包括前毫米波雷达、后毫米波雷达、前激光雷达、后激光雷达、速度传感器；所述数据处理单元包括碰撞风险计算模块、制动判断模块、信息处理模块；所述控制执行单元包括报警装置和制动控制模块；
前毫米波雷达与前激光雷达测得自车与行驶方向前方最近目标之间的相对距离和前方目标的速度，后毫米波雷达与后激光雷达测得自车与行驶方向后方最近目标之间的相对距离和后方目标的速度，速度传感器测得本车的行驶速度，传输到碰撞风险计算模块；碰撞风险计算模块计算碰撞时间传输到制动判断模块；制动判断模块将判断结果传输到信息处理模块；信息处理模块分别与报警装置和制动控制模块连接，制动控制模块根据指令对车辆进行制动控制。
3.根据权利要求2所述的由分心监测触发的车辆碰撞预警控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、高清摄像头对驾驶员的头部和身体异常行为进行实时录像监测，将数据图像发到至图像数据存储模块和视频图像处理模块；
步骤二、视频图像处理模块通过HOG特征提取算法对图像特征进行提取，构建图像特征向量；
步骤三、分心状态识别模块采用SVM支持向量机对储存在图像数据存储模块的视频图像历史数据和传输到视频图像处理模块的视频图像实时数据的特征向量进行训练和分类，对驾驶分心状态进行实时识别；
步骤四、将驾驶分心状态识别结果传输到信息处理模块，若当前状态为驾驶分心则执行步骤九，对碰撞风险进行预警，并触发步骤五及步骤六，车辆信息探测单元和碰撞风险计算模块进行工作，否则返回步骤一；
步骤五、前毫米波雷达和前激光雷达测量自车与行驶方向前方最近目标之间的相对距离Db及目标的速度Vb，后毫米波雷达和后激光雷达测量自车与行驶方向后方最近目标之间的相对距离Dr及目标的速度Vr，速度传感器测得自车当前的运行速度V，并将上述数据发送至碰撞风险计算模块；
步骤六、碰撞风险计算模块计算出最短制动时间Tst、安全制动时间Tsb、自车制动距离Dd1、后方目标运行距离Dd2，并上述计算数据发送至制动判断模块；
步骤七、制动判断模块将最短制动时间Tst与最短安全制动时间Tsb进行比较，若Tst＞Tsb，则执行步骤八，否则执行步骤五及步骤九；
步骤八、制动判断模块将后方目标运行距离Dd2与自车制动距离Dd1之差和后方目标距离Dr进行比较，若Dd2-Dd1＜Dr，则执行步骤十，否则执行步骤十一；
步骤九、报警装置提醒驾驶人有碰撞风险，注意道路安全；
步骤十、制动控制模块进行制动控制，可对车辆紧急制动；
步骤十一、制动控制模块进行制动控制，对车辆进行自适应减速。
4.根据权利要求3所述的由分心监测触发的车辆碰撞预警控制方法，其特征在于，所述的HOG特征提取方法如下：
1)图像灰度化；
2)采用Gamma矫正法对输入视频图像进行颜色空间的归一化；
3)计算图像的每个像素的梯度；
4)将图像划分成若干小单元格；
5)构建每个小单元格的梯度直方图进行规定权重的投影；
6)将小单元格组合成大的块区，块区内归一化梯度直方图；
7)将所有块区内的直方图向量组合成一个大的HOG特征向量，用于图像的分类。
5.根据权利要求4所述的由分心监测触发的车辆碰撞预警控制方法，其特征在于，所述的Gamma矫正法公式为：
I(x，y)＝I(x，y)gamma
式中：，为图像；(x，y)为像素点坐标。
6.根据权利要求4所述的由分心监测触发的车辆碰撞预警控制方法，其特征在于，所述的梯度公式为：
Gx(x，y)＝H(x+1，y)-H(x-1，y)
Gy(x，y)＝H(x，y+1)-H(x，y-1)
Figure FDA0002541980060000021
Figure FDA0002541980060000022
式中：Gx(x，y)，Gy(x，y)，H(x，y)为输入图像中像素点(x，y)处的水平方向梯度、垂直方向梯度和像素值；G(x，y)，α(x，y)为像素点(x，y)处的梯度幅度和梯度方向。
7.根据权利要求3所述的由分心监测触发的车辆碰撞预警控制方法，其特征在于，所述的SVM支持向量机计算方法为：
1)特征向量数据归一化；
2)使用SVM训练函数模型对储存在视频图像数据存储模块中的历史数据特征向量进行训练和测试，建立分类模型；
3)使用训练好的分类模型对传输到视频图像数据处理模块的实时图像进行分类，判断是否处于驾驶分心状态。
8.根据权利要求3所述的由分心监测触发的车辆碰撞预警控制方法，其特征在于，所述的最短制动时间Tst计算如下：
Figure FDA0002541980060000031
式中：V为自车速度，单位m/s；amax为自车最大制动减速度，单位m/s2；
所述的安全制动时间Tsb计算如下：
Figure FDA0002541980060000032
式中：V为自车速度，单位m/s；amax为自车最大制动减速度，单位m/s2；Vb为前方目标速度，单位m/s；Db为自车与前方目标距离，单位m。
9.根据权利要求3所述的由分心监测触发的车辆碰撞预警控制方法，其特征在于，所述的自车制动距离Dd1计算如下：
Figure FDA0002541980060000033
式中：V为自车速度，单位m/s；amax为自车最大制动减速度，单位m/s2；Tst为最短制动时间，单位s。
10.根据权利要求3所述的由分心监测触发的车辆碰撞预警控制方法，其特征在于，所述的后方目标运行距离Dd2计算如下：
Dd2＝VrTst
式中：Vr为后方目标的速度，单位m/s；Tst为最短制动时间，单位s。
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